오늘의 내용
오늘은 Upstage에서 근무하시고 계신 강사님이 AI Enginner정의와 어떤 일을 하고 있는 지 정리 해보려고 한다.
대학원을 졸업하고 AI 관련하여 1년 정도 일을 해봤지만, 사실 나도 AI Engineer나 Data Scientist 등 여러 직군의 이름이 있지만 정확한 구별이 어려웠다. 하지만 강사님의 말씀을 통해 좀 더 이해가 되었고, 앞으로 진로의 방향성을 어느정도 잡는 데 도움이 되었다.
결론부터 얘기 하면, AI Enginner의 큰 세부 역할은 데이터 엔지니어링, 모델링, 모델 평가, 시스템 개발로 각 역할이 모두 AI Enginner의 역할이 될 수도 있고, 세부 직군으로 나뉠 수도 있다. AI Engineer나 Data Scientist 등 회사 별로 부르는 명칭이 다를 수도 있고 하는 일은 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있었다.
Foundation Model
오늘 내용 중 가장 마음에 들었던 내용은 현직 엔지니어 강사님이 트랜드에 대해 알려준 내용이었다.
Foundation Model이란
대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련된 파운데이션 모델(FM)은 데이터 사이언티스트가 기계 학습(ML)에 접근하는 방식을 변화시킨 대규모 딥 러닝 신경망입니다. 데이터 사이언티스트는 처음부터 인공 지능(AI)을 개발하지 않고 파운데이션 모델을
출발점으로 삼아 새로운 애플리케이션을 더 빠르고 비용 효율적으로 지원하는 ML 모델을 개발합니다. 파운데이션 모델이라는용어는 연구자들이 광범위한 일반화된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련되고 언어 이해, 텍스트 및 이미지 생성, 자연어 대화와 같은 다양한 일반 작업을 수행할 수 있는 ML 모델을 설명하기 위해 만들어졌습니다.
Foundation 모델을 통해 LLM 기반 서비스들이 많이 나온 다는 것을 알았고, 다시 한 번 LLM의 중요성을 느끼게 되었다
AI Engineer의 취업 준비
Upstage AI Lab 부트캠프에 지원한 이유 중 하나가 취업 준비 멘토링을 받기 위해서이다. 내 주위에는 AI 쪽으로 취업한 지인들이 많이 없어 혼자 준비하기에 한계점을 느꼈다. 이번 강의를 통해 어떤 식으로 더 구체적으로 준비를 해야할 지 알게되었다.
Career 설정
1. JD(Job Description)
2. 필요한 기술 역량 파악
3. CV 작성
핵심 역량 기르기
1. 필요한 부분 스터디
2. 프로젝트 진행
후기
오늘 강의를 통해 나의 커리어 방향성에 대해 어느 정도 잡을 수 있었고, 어떤 부분이 부족한 지 다시 한 번 리마인드하게 되었다. 앞으로도 배운 것 일지라도 복습을 하고 내가 하고싶은 일 찾아 내가 원하는 직업을 가졌으면 좋겠다.
