20b1ef2be4c276b660b8f68b12d21a1db7c8c0fc8933


머신러닝 리서처랑 엔지니어는 전혀 다른거임

리서처는 흔히 머신러닝이란 말을 들었을 때 딱 떠올리는 이미지임. 그러니까 수학 존나 공부하고 어려운 알고리즘 연구하면서 새로운 이론을 만드는 사람들임

엔지니어는 이미 시중에 널리 알려진 알고리즘들을 이용해서 프로덕트를 만드는 사람임. 어려운 수학, 알고리즘 알면 좋겠지만 모른다고 일 못하는 것도 아님.


이미 공개된 머신러닝 알고리즘들은 어느정도 활용 패턴이 정리 돼있음. 어떤 상황에서 어떤 알고리즘을 쓰는게 최선이다, 이게 이미 다 연구 됐단 말임.

그러니까 어려운 수학이나 알고리즘 이론을 몰라도, 이 상황에선 이 알고리즘을 쓰는게 최선이라더라, 하는게 있어서 프로덕트 만들 땐 아무 문제 없음.


결국 웹/앱이랑 거의 비슷한 선으로 가고 있음.

오히려 지금은 백엔드 개발에 머신러닝 배포 직군을 넣은 MLOps가 엄청 각광 받고 있고.

인공지능이 주력 상품이다 하는 회사는 연구하는 리서처 보단 MLOps 직군 채용하려고 안달임


결론 -> 존나 대단한 연구직으로 일 할 거 아니면, 머신러닝 한다고 수학/알고리즘 이론 너무 깊게 파진 마라. 그냥 개괄적인거만 알면 된다.