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.

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.

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.