오늘은 특별히 학벌이나 연봉 질문도 받아줄게
연말인데 디씨나 하고 있는 자들이여 ㄱㄱ
AI 개발자 질문받음
파이토치조아(119.64)
2023-12-30 23:51
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댓글 98
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학벌컷있냐?
항상 그건 케바케지. 우리 회사는 암묵적으로 있는거 같음 고대 박사도 안 뽑고 싶어하는거 같더라
간혹석사 아니여도 뽑히는 경우 있던데 그건 ai rnd가 아니라 서비스 개발인가?
회사마다 다르다니까. 학부를 뽑는 곳도 있고 나도 봤는데 내가 본 경우는 그냥 연구하면서 생기는 잡일 시키는듯
해당 댓글은 삭제되었습니다.
솔직히 회사 가기 젤 좋은 학벌은 서울대인거 같고, 카이스트도 요새 되게 좋아보임.
대학교 지잡이더라도 카이스트 대학원 나오면 ㄱㅊ음?
ㅇㅇ 잘하면 아무 문제 없음
위에 학벌 컷 있다길래 ㅇㅇ 그러면 학벌 구려도 잘하면 됨?
카이스트 박사 따고 오면 학부는 크게 안 보는거 같음 실제로 지방대 학부 - 설카포 박사면 잘 뽑힘
아, 과거형임. 잘 "뽑혔음" 지금은 그런 경우를 별로 못 봐서 잘 모르겠네
박사말고 석사아님?
석사는 그냥 신입으로 뽑는데 그건 그냥 코테랑 면접 싸움임
백에서 넘어가거나 발걸치기 가능?
회사에서 관련 일을 하면 넘어갈 수 있겠지. 이런게 좀 운빨이 큰 거 같다. 나도 AI 안하던 조직에서 AI 시작한거라..
아 너도 백에서 넘어갔음? 어때? 미래 전망 있어보여?
나는 신입 백지상태에서 AI부터 배웠음 미안.. ㅋㅋ
그래서 난 백은 전혀 모르는데, 솔직히 진입 장벽이 생각보다 높지 않아서 영어 문제가 없고 스스로 논문 찾아서 읽고 이것저것 해볼 근성이 있으면 괜찮은거 같다
오 고마워!!
지금 당장 이직해야한다면 이직할수있음?
아마 가능하긴 할텐데 생각을 안해봤음
회사업무에서 아쉬운부분은 보통뭐임?
뭔가 챌린징한 업무를 별로 안 하는거 같은데 이것저것 던져주는거 보면 리더가 AI를 잘 모르니 뭘 할 지 감을 못 잡아서 대충 얼버무려 놓은거라 어떻게 진행할지 감이 안 오는거?
팀원 몇명임?
ㅋㅋ 팀이라는 것도 조직마다 다름. 지금 내가 같은 일을 하는 팀이라면 6명
초봉 궁금함
나 7200
ㄷㄷ 성과 입증은 어떻게 해야함?
이게 정해진 답변이 있는 질문이라고 생각하지 않지만 회사 시스템에 따라 많이 다를거 같긴 해. 나는 AI 시작하는 조직이라 AI를 이용해서 기존 기능 개선 / 신규 기능 개발만 해도 인정을 적당히 해주더라
ai 부서 따로잇을정도면 회사 ㅈㄴ크겟네
ㅇㅇ 굉장히 큼 같은 회사 안에서도 무슨 일을 하는지 다 알 수가 없음
ml직군 업계 좁다고 생각함?
연구하는 애들은 건너건너 다 아는거 같다는 느낌은 받어. 워크샵들도 지들끼리 다 아는 느낌이고
ml업계에서 금기어 같은거 있음?
그런건 잘 모르겠는데 옆 플젝에서 트레이닝 결과 잘 나오라고 물떠놓고 기도하는건 봤음 (물론 장난임)
앞으로 전망이 어떨거라고 생각함? 블록체인과 비교해서..
요새 블록체인은 아예 망해버린거같길래
블록체인은 기술이 혁신적이었지만 비지니스 모델을 만드는건 굉장히 불확실했어. 기껏해야 코인질;; AI는 실생활에서 이미 많이 쓰이고 있고 더 많이 쓰이게 될건데 내가 경쟁력 있냐는 좀 다른 이야기지 ㅋㅋ 거기에 뒤쳐지지 않으려고 공부는 하는데 새로 오는 애들이 옛날 사람들보다 잘하는 분야라 불안하긴 해
잘한다는 기준이 정확히 뭐임...?? 개발쪽에서 잘한다고하면 비즈니스를 잘 이해하고 있어서 신규 과제가 나왔을때 바로바로 대응할수있는... 문제해결능력이 좋은사람을 말하는거라 생각하는데 ml쪽도 비슷하지 않나?
니 말이 맞지 ㅎㅎ 결국 비지니스의 문제를 해결하는게 목적이라면 말이지. 근데 AI가 메인인 곳은 연구성과로 외부 언론 약팔이도 해야하고;; 선진 기술 있다고 사기쳐서 돈도 받아내야하고... 이래저래 일이 많음
만약 ai가 블록체인처럼 몰락하게된다면 어떤 이유에서 시작될거라 생각함?
그럴 일 없음
ml직군 준비하는 사람에게 조언해주고싶은말은 뭐임? ex)결국은 대학원 경험이 필요하다
운이 좋아야 된다. 내가 아무리 잘해도 회사가 잘못된 비지니스를 하고 있으면 망하는거야~
이직하면 되는거 아냐? 라고 하겠지만 일단 내가 잘나가는 비지니스를 수행한 경험이 있어야 더 매력적인 인재가 되어서 이직하기 좋은 인재가 되기 때문에 스노우볼이 꽤 빡세게 구름
더 조언해주라
사실 나는 극도로 운이 좋은 케이스라 충고하기가 되게 어려워. 그런데 ML은 지금 꽤 메인스트림이라서 일단 책 하나 잡고 공부를 해 볼 가치는 충분하다고 생각한다. 나도 이렇게 시작했고...
나도 회사에서 이렇게 시작할줄은 몰랐음...
넌 왜 운이 좋았다고 생각함? 정석루트아닌가? 박사학위까지있으니까
나 컴공 전공 아니라 리눅스도 모르는 상태였음 ㅋㅋㅋ
음.... 엥 근데 ml에서 리눅스 쓸일이이씅ㅁ?
ml에서 윈도우에 돌아가는게 없어
파이토치 이런건 되지않음?
토치는 윈도우/리눅스 버전 따로 있는데 이래저래 해보면 윈도우에서 안 돌아가는 경우가 되게 많음.
ㅇㅎ 넌 왜 ml 시작한거임? 보통 개발자시작한사람들은 나중에 어떤 비즈니스를 만들고싶어서 시작하게 되는 경우가 많은데, ml도 그런 목표가 있다면 준비하기 수월해질거같네
강연같은거나 추천해주고싶은 유튜브 채널이 있음?
난 그냥 내가 하던 일 싫어서 개발이나 해볼까 하다가 시작함
나는 유튜브를 음악 듣기 말고는 잘 안 써서 애매하네. 그런거 모아놓은 사이트가 있을테니 찾아보는 것도.. 팀원들이랑 스터디 할 때는 밑바닥 보고 그 다음에 d2l.ai 여기 봤던거 같음
스터디는 어디서 구햇음..??
그 때 막 입사해서 궁금한게 많을 때라 블라인드에서도 구하고 부서 안에서도 했음
글쿤... 질문 많았는데 답해줘서 고맙다
여기저기 나눠서 물어보니 찾기 귀찮긴 하네 ㅋㅋㅋ 그래도 뭐 만족했으면 돼따
백엔드 개발직군보다 좋다고 생각하는점 궁금함
그냥 물리적으로 할 일이 적음 주 40시간 채우고 일하는 시간의 반이 공부라서 역량 개발 ㅆㅅㅌㅊ
개발 스택 뭐할줄암? (ex: 백엔드 장고 )
만든거 대충 웹으로 띄울 플라스크 끝 ㅋㅋㅋ 장고도 쓰라면 쓸 수 있을건데 api 구경만 하고 손 댄 적은 없음
아 도커 쿠버네티스 이런건 할 줄 안다 예전에 음성모듈 만들 때 C++도 만졌고..
ml 엔지니어에게 필요한 자질이 뭐라고생각함?
어떤 기술이건 빨리 배워서 바로 쓸 수 있는 것 / 리서치 엔지니어랑은 다름.
너는 리서치 앤지니어임??
ㄴㄴ 여기는 리서치할 시간을 안 줌 ㅜㅜ 그냥 일하고 나서 성과로 특허 트라이 하는 정도
성과 압박이 점점 심해지고 있다고 생각함?
그건 진짜 회사 나름이라... ㅋㅋ
해당 댓글은 삭제되었습니다.
그게 시작 아니겠어? 나도 그렇게 시작한 경우였는데 결국 공부는 스스로 하는건데, 리딩할 사람 한두명이 있고 없고가 좀 큰 거 같긴 해. 영어로 된 레퍼런스 최대한 많이 찾아보고 시행착오 겪으면서 하는거지
근데 open api가지고 만드는거면 사실 ml이랑 상관없는거 같아서 이게 Ml해봣다고 말하긴 어렵지않나?
그건 니말대로 그냥 api 기능 개발인건데, 그걸 보고 와 이게 어떻게 돌아가지? 하고 찾아보는 놈이 배우는거지. 위에서 말했듯이 회사가 아예 관계가 없으면 그건 진짜 어쩔 수 없이 혼자 공부해야만 하는거고 ㅜㅜ 이쪽 업계에서 논문은 엄청 어려운 뭔가가 아닌 사용설명서 같은거라서...
ml 로 넘어가보고 싶은데 좀 막막하네. 취준스팩같은거 궁금함
학위 정말 필요하다고 생각함?
ㄴ 아래에 계속 달아주라
개인적인 생각으로는 학위가 본질적으로 필요한거 같진 않은데, 영어로 논문을 읽을 수 있는 능력과 논문에 쓰인 수식을 부담없이 읽을 능력을 가진 엔지니어가 생각보다 많지가 않더라고.
만약 새로운 신입 면접에 들어가게되었을때 어떤점을 중점으로 검증해볼거임?
문제잠깐 봤는데.... 왜 카카오가 문항을 공개했을거라고 생각함?
카카오 추천팀은 굉장히 문턱이 높은 곳이고 채용 우대 조건에 코드포스/앳코더 점수를 명시해놓는 곳임. 그런데 저런 코어한 질문을 하는 곳은 우리가 무엇에 흥미가 있는지 / 뭘 공부해야 좋은지를 명시하는 편이 원하는 인재를 뽑을 확률이 높다고 생각해서 그럴거 같다.. 는게 내 생각임
하이퍼커넥트 채용인데
https://career.hyperconnect.com/jobs?team=AI/ML%20%EC%A7%81%EA%B5%B0%20%EC%A7%91%EC%A4%91%EC%B1%84%EC%9A%A9
ML
Enginner, ML software enginner 를 따로 뽑는데 그 이유가 뭐라고 생각함..?? 리서치랑 직접개발 차이인건가
ML Engineer는 최첨단의 모델을 연구하고 개선하는 과학자로서의 연구 능력과, 만들어진 모델의 시간/공간적 복잡도를 고려해 추론 성능을 극한으로 끌어올리는 공학자로서의 개발 능력이 필요합니다, 라는데 이게 머신러닝 하는거고, Software Engineer는 ML 배경지식이 있는 개발자인거 같네
그럼 내 경우... Software Enginee + ML배경지식 으로 가야할거같은데... 솔직히 로드맵이 잘안그려짐(너가 전에 몇가지 추천해주긴했어도) 잘 안그려지는 이유는 결국은 프로젝트에 녹여내야한다고 생각하는데(직접 해보지않는다면 달달 외워서 한거밖에안되므로) 그 프로젝트 예시를 잘 모르겠음
MLOps라는 키워드로 찾아봐. ML 코어를 잘 몰라도 저 포지션에서 일하는 사람도 굉장히 많아
음.... 저런 거말고 나도 좀 연구해보고싶다ㅋㅋ
ㅎㅎ 요새 ML 과열되서 내가 생각해봤을 법한 것들은 다 남이 생각한 것들임. 이런거 피하려다보면 진짜 문과 새끼나 생각할만한 발상을 차장 이상 급이 아무렇게나 지껄이고 실험하고 특허내보자 이지랄도 하고.. 연구를 하려면 일단 남이 한 걸 이해하는 것에서 시작을 해야지.
그러네 결국 기본 지식이 필요한거엿다... 올해.. 너가말해줬던 로드맵진짜해봄
나도 일단 책을 읽어보고 맞나 안 맞나부터 확인해보라고 얘기해. 그게 안 되면 아무런 의미가 없으니까
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 -> 이거부터 낼 본다
ㅎㅎ 내 친구는 칩 다루는 앤데 걔도 이거 다시 보더라. 미래를 위해서 책 한 권 보는 정도는 가벼운거 아니겠어? 화이팅!
취업할때 본인의 실력을 어떻게 '입증'해서 들어갔음? 뭘 보고 뽑아준거같음? 프로젝트경험?면접?학벌?논문?포폴?
솔직히 학벌인 듯;
ㅋㅋㅋㅋ내가 그나마 할수있는건 대학원 가는거 밖엔 답없네 ㄱㅅ
Plc만 하던 사람인데 Pc쪽 ai가 뜨는거같아서 입문해보려하는데 일단 어떻게 배우면 좋아? 파이썬부터 우선 마스터해볼까?