#인공지능 

Part 1 : 인공지능 경력을 만드는 법 – 경력 개발을 위한 3단계

인공지능으로 커리어를 쌓고 싶으신 분들이 많은데요 인공지능 대중화에 힘쓰고 있는 앤드류 응 교수님의 THE BATCH 에 올라온 4개의 인공지능 커리어 개발을 위한 글을 번역해서 올리는 중입니다. 그 중 첫번째 이야기 입니다.

2022-08-10 | 박은수

인공지능으로 커리어를 쌓고 싶으신 분들이 많은데요 인공지능 대중화에 힘쓰고 있는 앤드류 응 교수님의 THE BATCH 에 올라온 4개의 인공지능 커리어 개발을 위한 글을 번역해서 올리는 중입니다.

원문 : How to Build a Career in AI, Part 1: Three Steps to Career Growth

그중 첫번째인 “인공지능 커리어 개발을 위한 3단계”를 올려 봅니다.

AI의 급속한 부상은 AI 직업의 급속한 증가로 이어졌으며 많은 사람들이 이 분야에서 흥미로운 경력을 쌓고 있습니다. 경력은 수십 년에 걸친 여정이며 그 길이 항상 순탄하지는 않습니다. 수년에 걸쳐 저는 (앤드류 응 교수) 수천 명의 학생과 크고 작은 회사의 엔지니어가 AI 분야에서 경력을 쌓는 것을 볼 수 있는 특권을 누렸습니다. 이 Part1과 다음 몇 Part4까지 저는 여러분의 진로를 계획하는 데 유용할 수 있는 몇 가지 생각을 나누고 싶습니다. 경력 성장의 세 가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

1) 학습 – 기술적(technical) 능력이나 기타 다른 필요한 능력의 학습
2) 프로젝트 참여 (심화된 기술, 포트폴리오 구축, 영향력 창출을 위해)
3) 구직

이러한 3단계는 아래의 그림처럼 경력개발을 위한 기둥이 됩니다.

How to Build a Career in AI, Part 1: Three Steps to Career Growth

커리어 개발을 위해 1) Learning, 2) Project, 3) Job Search가 필요하며 이를 Community가 받쳐주고 있음 (출처 : How to Build a Career in AI, Part 1: Three Steps to Career Growth)

각 단계를 좀 더 자세히 살펴보면,

  • 1) 학습 : 처음에는 기본 기술(technical skills)을 습득하는 데 집중합니다.
  • 2) 프로젝트 : 기초 기술을 습득한 후 프로젝트 작업에 집중합니다. 이 기간 동안에도 계속 학습하게 될 것입니다.
  • 3) 구직 : 나중에 가끔 구직활동을 할 수도 있습니다. 이 과정을 진행하면서 의미 있는 프로젝트를 통해 계속 배우게 될 것 입니다.

이러한 단계는 인공지능이 아닌 다른 경력개발을 위해서도 적용될 수 있지만 , AI 경력에는 독특한 요소가 포함됩니다.
예를 들면:

  • AI는 아직 초기 단계이며 많은 관련기술이 여전히 발전되고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 지식들은 이미 성숙된 단계이고, 코스웍이 이를 마스터하는 효율적인 방법이지만 기초를 넘어 다른 분야보다 빠르게 변화하는 최신기술을 지속적으로 학습할 수 있어야 합니다.
  • 프로젝트 작업은 종종 AI에 대한 전문 지식이 부족한 분들과의 협력을 필요로 합니다. 이로 인해 적합한 프로젝트를 찾고, 프로젝트 일정과 투자 대비 얻을 수 있는 내용을 추정하고, 목표치를 설정하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한 AI 프로젝트가 진행되는 순환특성은 프로젝트 관리에 특별한 문제를 야기합니다 : 목표로하는 정확도를 달성하는 데 얼마나 걸릴지 알지 못하는 경우 어떻게 시스템 구축 계획을 세울 수 있을까요? 또한 시스템이 목표 정확도에 도달한 후에도 배포 후 드리프트(배포 된 시스템에서는 목표를 달성하지 못하는 상태)를 해결하기 위한 추가적인 반복이 필요할 수 있습니다.
  • AI에서 일자리를 찾는 것은 다른 분야에서 일자리를 찾는것과 비슷할 수 있지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 많은 기업들은 여전히 어떤 AI 기술이 필요한지, 그리고 그 기술을 보유한 사람을 어떻게 고용할지 최적의 방법을 찾기위해 노력하고 있습니다. 여러분이 진행한프로젝트에서의 해결 방법들이 면접관의 경험에 비춰 봤을 때 다르게 이해될 수 있으며,  미래의 고용주에게 여러분이 프로젝트를 통해 작업 한 일에 대해서 정확히 알려줘야 할 가능성이 높습니다.

이러한 단계 전반에 걸쳐 커뮤니티가 큰 도움이 됩니다. 여러분을 도울 수 있고 여러분이 돕고자 노력하는 친구들이 함께 한다면 더 쉬운 길을 만들 수 있습니다.
이것은 여러분이 이 분야의 첫 걸음을 내딛은 사람이건 수년 동안 경력을 쌓아온 사람이건 동일하게 적용되는 이야기 입니다.
저는 참여하시는 모든 사람의 경력 개발에 도움이 될 수 있는 글로벌 AI 커뮤니티를 성장시키는 일을 할 수 있어서 기쁘게 생각합니다.
앞으로 몇 주 동안 이 주제에 대해 더 깊이 알아볼 것입니다.

계속 학습하세요~!!

앤드류 씀.

느낀점 : 인공지능 커뮤니티가 중요하다고 하는데요 모두의연구소 리서치 디렉터로 일하고 있어서 저 또한 많은 책임감을 느끼게 하네요. 많은 분들이 모두의연구소를 통해 학습하고 프로젝트를 진행하고, 구직을 할 수 있도록 많이 노력해야 겠다는 생각을 했습니다. Part 2에서는 어떻게 인공지능 관련 기술을 학습 할수 있는지에 대한 내용입니다.
감사합니다.