꾸준글 ^^7
5년차 머신러닝 엔지니어임 심심해서 질문받는다
질문받는다(121.167)
2020-01-04 23:18
추천 1
댓글 80
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회사어디다님대답안해줄거면이글금지임
네카라배 네 군데 중 하나임 더 이상은 너무 많은 정보를 뿌려놔서 쏘리
네이버네
그럴수도 아닐수도 : )
10년안에 머신러닝이 그래픽 디자이너 대체가능? - dc App
그래픽 디자이너가 정확히 무슨 일 하는 지 잘 몰라서.. 대체라기보다는 많은 부분을 도와줄 수는 있을 거임. 지금도 포토샵 기능 중 일부는 머신러닝 많이 활용한다고 들었다
일 재밌음? 분야 확장하고싶은 생각은 없음?
그냥 그래 막 엄청 재밌고 그렇진 않음. 월급쟁이라서 그럴수도. 분야 확장은 어떤걸 말하는지 잘 모르겠네
스타트업 생각은없음?
스타트업 할빠에야 내가 창업한다라는 생각이 더 큰듯
창업도 포함해서
창업은 하고 싶은데 뭔가 아이템이 마땅찮음, 그리고 네트워크도 중요한것 같고
데이터파이프라인 어떻게 구성해둠?
팀바팀인데 우리팀은 가져오는 소스 데이터가 많아서 Spark로 MySQL, Kafka 등 중간 처리하는 식으로 파이프라인 구성되어있음
데이터웨어하우스는 뭐씀? S3에 로데이터 다 쳐박아도 노상관임? 레드싶트 고려중이긴한데 초기라 어케 잡아야될지 조언좀
AWS 위에서 도는 회사면 S3를 최대한 활용하는 게 좋다고 생각. 우리팀은 그게 안되서 여기저기서 데이터 가져와서 좀 짜증남
집에와서 공부 함?
평일에는 피곤해서 잘 못하고 주말에 조금씩 하려고 한다
오픈소스 기여 함?
안함, Spark 관련해서 버그 리포팅도 기여라고 하면 이건 가끔 함
의외네
주변에 딱히 열심히하는 사람도 못본 거 같은데 난
더 의외네
구글이나 아마존 생각없음?
당연히 생각있음
준비하는중임?
아마존은 연락와서 온라인 인터뷰는 봤는데 바로 떨어졌음 준비는 항상 함
빡시네 ㄷㄷ
엄청 빡셈.. 내가 공부를 안한 것도 있지만 학부 졸업한지 꽤 됐고 포지션도 머신러닝 엔지니어인데 OS나 컴파일러 관련된 내용도 깊게 많이 물어보더라. 여기서 많이 감점된듯
컴파일러는 왜물어보는거야 ㅅㅂㅋㅋ
수아랩이랑 보이저엑스 어떻게 생각함?
수아랩은 이미 실적을 많이 낸 기업, 보이저엑스는 딱히 뭐 보여준게 있나 싶음 개인적인 의견이니 그냥 흘려들으셈
TSTL, TGrid 하세요
https://github.com/samchon/tstl
JavaScript 안해서..
https://tgrid.com
머신러닝 하는거면 당연히 TS 해야하는 거 않임?
머신러닝하는데 TS를 왜 당연히 함?
삼촌식 농담임
설마 파이썬 이런 구 시대의 유물을 하능건 않이겠쥬?
농담치고 별로 재미가없네 이분은
죄송합니다, 다음에는 좀 더 재밌는 드립으로 찾아뵙겠습니다 ㅠㅠ
같이 일하는사람중 젊은데 억대연봉인 사람있음?
있다면 뭐 때문에 그런거같음?
회사 내에서 암묵적인 원칙이 서로의 연봉을 공개하지 않는다이기 때문에 정확히는 모름. 그러나 프레시 박사 (20대 후반 ~ 30대 초반)받고 온 사람들 중 일부는 억대에 가까운 연봉 받는 것으로 보임
그렇게 오는분들 시스템구축능력이랑 머신러닝 모델 제작능력 뛰어남?
작성자님네 회사는 다른 데서 억대 연봉 받다 온 사람이 이직하려고 하면, 회사 내규 그런거 무시하고 제대로 쳐 주나용?
후자는 당연히 잘해야되는 거고, 전자는 정말 학교에서 모델링만 하신 분들은 처음엔 헤매는데 보통 시간 주면 잘 따라오심. 그리고 그것조차 안해도 될 정도로 인프라가 잘되있는 팀도 많고
연봉 테이블이 있냐는 말 같은데 면접 잘보면 됨
머신러닝 쪽은 조직에 정상신 vs 잉여인간 비중이 얼마정도 되용?
어딜가나 조직 사회기 때문에 잉여인간 내지 병신은 존재함. 비중은 7:3이나 8:2 정도 되는 것 같다
와, 비중 양호하네요. 3:7 아닌데 으디임
한국 내 회사로는 이직생각있음? 현재연봉 높을거같은데 지금 연봉으로도 이직시 점핑잘됨?
서로 연봉은 모르지만 그냥 상황상 현재도 년차대비 많이 받고 있어서 점핑 가능한 회사가 많이 없을 듯. 점핑 가능하면 왜 이직안함? 당연히 해야지
그럼 해외로가는거 아니면 사실상 점핑하기힘들겟넹...
보통 그래서 헤드헌터들은 사이닝보너스나 스톡옵션으로 많이 연락은 하더라
머신러닝 조직이 실제 회사수익에 기여 많이하는거같음? 아니면 아직 R&D 중임?
우리 팀은 실제 서비스도 운영하기 때문에 회사에 기여는 한다고 생각 (수익은 모르겠고). 다만 R&D만 집중하는 조직은 돈만 쓴다는 조직이란 인식 많음
님이보기엔 미래에는 투자한거보다 더 뽑을거같음?
투자한거보다 더 뽑는다는 관점보다는 지금 투자안하면 투자한 다른 곳에 다 먹힐까봐 어쩔수 없이 쓰는 느낌임
안하는곳이 없으니 할수밖에없는건가...
그 말이 맞는듯 안하는 곳이 없으니 하는 느낌
비 머신러닝 조직대비 연봉들이 높은편인거같음?
높음. 대부분 석사 이상이기 때문에 여기서부터 이미 일반 엔지니어보다 높게 받고 들어옴
아, 그렇군
아마존에서 컴파일러는 왜물어본거같음? 쓸곳이 있나
그냥 기본 소양이 데이터쪽 직군이라도 전산학에 빠삭해야지라고 생각하는 면접관 느낌이었음. 쓰고 말고를 떠나서
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머신러닝에 투자하는 회사의 백엔드 엔지니어나 데이터 엔지니어로 들어가서 천천히 전업하는 것이 좋아보임
해당 댓글은 삭제되었습니다.
님은 므신러닝 도메인 아니지않음?
학사 출신이라도 논문 잘 구현할 수 있고 데이터 쪽 업무 적합성 맞으면 안뽑을 이유 없음. 그게 드물기 때문에 보통 최소 조건으로 석사 이상으로 뽑는 거고. 12장이면 맞춰줄 수 있는 회사 많이 없을듯?
이제 22살에 2학년 올라가는데(재수 ,미필) 데이터 분석 관련 직군에서 일하고 싶어서 공부중입니다. 일단 수학공부(선형대수,미적분.통계)(지금 하는중) -> 분석 모델 수학적 이론 공부 -> 캐글 참여해보기 이걸 올해 4월달까지 하는 걸 생각하고 있는데요, 지금 과정에 대해 피드백이나 그 이후에 뭘 공부하면 좋을지 알려주실 수 있나요?
무슨 과인지 정확하게 모르겠지만 학교에서 배우는 과목들 그 수업에만 만족하지말고 교과서 씹어먹을 정도로 공부하세요. 그 정도로 하면서 시간 남으면 캐글이나 데이터 관련 활동들 하는 것 추천함. 기본기 없이 그냥 모델만 만들어서 캐글 몇등했다 이거는 별로 좋은 방향은 아닌 것 같음
목표치 설정한다고 하면 전공 과목 다 A+ 받는다는 각오로
컴공과 입니다. 제 학과 전공과목이 웹,유닉스,윈도우.객체지향,디지털논리,네트워크,모바일프로그래밍 등이 있는데 이런 전공공부를 데이터 관련 공부(학교랑 별개로 스스로)보다 더 우선시 하라는 말씀이신가요? 전공과목 중에서 확률과통계, 이산수학, 데이터베이스,자료구조 같은 데이터분석과 관련된 과목은 당연히 열심히 해야 하는게 맞는데, 데이터분석과 크게 상관이 없는 전공과목들도 스스로하는 데이터관련 공부보다 더 우선시해서 씹어먹을 정도로 공부하면 되나요? 그리고 답변 감사드려요
당연. 지금은 학생이니까 디지털논리나 네트워크 같은 과목이 데이터 분석과 크게 상관이 없다고 생각하겠지만 길게보면 다 연결되어있음. 통신에서 사용하는 섀넌 모델이 자연어처리에서도 사용된다던지.. 그리고 데이터 분석쪽으로 가도 개발도 당연히 잘해야됨.
아 그렇군요! 감사합니다 덕분에 방향성이 잡혔어요