🤖AI/ML Engineer (2) 썸네일형 리스트형 머신러닝 엔지니어란? (vs. 데이터 사이언티스트) MLE(ML Engineer) ml 모델을 제품에 맞게 개발 - 적용 - 모니터링을 다 하는 사람 모델 개발을 위해 python을 활용 mlops를 위해 kubeflow 활용 제품에 직접 붙이고 수정하기 위해 java, scala, kotlin도 다룸 요즘은 ml engineer라는 직함이 mlops의 절반 정도를 포함해가는 거 같다. Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture논문에 나오는 직업군별 역할을 보면 ML Engineer == MLOps Engineer로 정의하고 모든 domain을 다루는 직업으로 정의한다. DS(Data Scientist) 문제 정의 및 해결을 위한 이니셔티브를 갖고 있음. 지속적으.. 머신러닝 엔지니어 커리어 엔지니어링이란? 과학기술로 사람들의 문제를 해결하고 가치를 만들어 내는 일 - 가치: 돈, 고객 만족, 사회적 가치 소 잡는 칼로 닭 잡는 경우 머신러닝이라는 기술은 소 잡는 칼이다. 작은 문제를 푸는데 머신러닝을 사용하면 안된다. 머신러닝 문제를 풀 때 문제의 가치를 판단해라. 문제가 머신러닝(비싼 칼)로 풀었을 때 이를 상회하는 가치를 만들어내는 확신이 있어야 의미 있는 프로젝트가 된다. 가치 있는 일(=돈 되는 일)에 기술을 사용해야 한다. 커리어를 위한 회사 선택 기준 1. 회사의 핵심 역량이 머신러닝인가? = 회사가 머신러닝으로 돈을 벌고 있나? 2. 핵심 모델을 지속적으로 개선할 데이터가 있나? 3. 회사는 머신러닝 엔지니어링의 가치를 인식하고 있는가? 기술이 서비스에 적용되지 않는다면 가치 .. 이전 1 다음
