안녕하세요! 데보션영 3기 서희건입니다.
저번주 일요일 남산 SK타워 앞에서 SKT AI Engineer 조재경님 인터뷰가 있었습니다.
내가 꿈꾸는 직무의 길을 가시는 분에게 직접 여쭤보는 좋은 기회로 많은 것을 질문하고 왔답니다!
질문
1. AI직무는 박사가 필수인 것 처럼 흘러가는 분위긴데.. 정말 학위가 중요할까요?
학위가 중요하다고 생각하지는 않는다 → 능력치가 더 중요하다. 단지 학위와 학점은 면접과 채용에서 쉽게 필터링하는 도구로 작용할 뿐이다.(결국 짤리지 않으려면 어느정도는 있어줘야..ㅠ)
2.AI엔지니어가 같이 공부하면 좋을 역량은 무엇인가요?
데이터 분석은 필수!또한, 백엔드 역량이 중요한거 같다. 있으면 쉽게 소통할 수 있다. 또한, 병렬처리, 네트위크에 대한 내용도 중요한것 같다.
3.AI엔지니어에겐 어떤 능력이 제일 중요한가요?
눈문을 캐치업해서 구현하는 것이 중요하다. 이는 연구실을 경험해보면서 배울 . 수있다. 또한 제너럴한 코딩역량 키우기도 많은 도움이 된다.
+)요즘 많이 사용하는 언어: 대부분은 파이썬. 로보틱스는 C, 러스트도 요즘 많이 한다.
4.많은 부트캠프들이 생겨나는데, 이게 정말 도움이 될까?
부트캠프에서의 학습 보다는 만나는 사람이 더 가치있다.인적 네트워크 또한 많이 중요하다.
5.LLM 분야가 SKT에 어떻게 적용되는지, 개발에는 어려운 점이 없으신지 궁금합니다.
지금 사용방안은 에이닷 앱에서, 통화 녹음 요약으로 사용합니다. 통화녹음은 에이닷을 파인튜닝해서 사용한것이다. 사내에서는 고객센터에서 콜이 들어오는것 LLM이 생성해준 답변을 보고 상담사가 읽으면서 상담을 진행한다.
모델을 연구하면서 힘든것 → 팀 차원에서는 시간이 부족하다. 체크리스트를 잘만들어서 해야 기한을 맞출 수 있다. 또, 모델분석이 조금 어렵다. 특정 부분에서 잘 안나오는 경우, 어느부분이 문제인지 찾기가 어렵다.
6. 신입 엔지니어에게 주어지는 초기 과제나 역할은 무엇인지, 실무 프로젝트 진행 시 취준생때 플젝과의 가장 큰 차이점은 무엇이라고 느끼셨는지
초기 엔지니어의 역할은 데이터에 익숙해지는 것이다. 어떤 데이터를 사용하고 아웃풋으로 나오는지 머리속으로 잘 얹어야 한다. 시니어 분들은 웬만한 데이터는 머리에 있어서 문제가 생기면 어떤 데이터가 문제인지 바로 캐치할 수 있다.
현업과 취준준비의 차이로는 규모의 차이가 제일 크다. 적어도 모델을 학습하는데 일주일 한달걸리며, 회사에서는 짜잘한 엣지 케이스도 많이 고려해야 한다.
7.AI엔지니어로의 하루일과는 어떻게 되시나요?
매일일과가 같은것이 아니라, 프로젝트 단위로 바뀐다. 지금은 AI summit 데모준비로 바쁘다..!
8. 요즘 뜨고 있는 AI 분야는 무엇이라고 생각하나요?
지금 LLM은 사업화가 된것은 이미 끝난것이라고 생각해요. 오퍼레이션 능력이 중요하고, 바이오나 메디컬, 알파폴드 디퓨전 모델, 사업에서 돈을 벌고 있지는 않으니까 이게 기회이다.
아예 로봇 인바디드 AI쪽 피지컬 하게 인터렉션 하는쪽도 유망있어 보인다. (이거 나만 알고 있을거임.)
9.실무에서 학사와 석박의 차이가 큰가요?
실무에서 학석박을 엄청 구분하지는 않는거 같다. 우리팀만 해도 많이 섞여있다. (
오호? 그렇다면 대학원 안가도 ^^)
10.해외 유학이나 취업을 생각해보진 않으셨나요?
해취는 비자에 문제가 제일 크다. 젤 좋은 코스는 유학을 가 학위를 따는것, 취업으로 건너가는것은 미국계 한국지사에 취업했다가 넘어가는 편인거 같다.
11. 데이터와 AI는 짝궁인데, 보통 업무가 많이 다른가요?
DATA와 AI는 80% 업무가 겹쳐있다. 리서치와 ML을 보통 나눈다.
12.대학원을 꼭 가야할까요..?
연구실전에 무조건 인턴을 해봐라. 석사는 자리가 있고, 엄청 fit하지 않아도 되지만, 박사는 진짜..! 흥미있는걸 해야한다. 그래야 행복하게 공부할 수 있다.
13.면접때 어떤 점을 크게 보나요?
skt특징은 과제를 내주면 빨리 캐치해서 해결하는걸 주로 본다.
(쉿 완전 일급비밀🚨)
더욱 많은 질문을 했지만, 큼직하고 도움이 될 만한 질문을 추려보았습니다!!
또한, 이기회에 다른 데보션영분들과 밥도 먹으면서 친해질 수 있는 기회가 되어뜻깊었습니다.
여러분이 이 질문을 읽고 많은 꿀팁을 얻어가셨으면 좋겠네요~.
언제나 여러분을 응원합니다.🙇♂️
