ML/DL 커리어를 위한 조언

스탠포드 대학 앤드류응 교수 강의를 요약한 블로그 글 https://media-ai.tistory.com/7 참고

 

나의 방향이 직장을 얻는 것이든 대학원을 진학하는 것이든, 중요한 일과 커리어에 필요한 전략을 세우고 집중하기.

 

1. 채용담당자들은 어떤 능력을 원하는가?

2. 직업 선택하기

3. 일반적인 조언

4. 핵심정리

 

---

 

1. 채용담당자들은 어떤 능력을 원하는가?

 

1) ML/DL 스킬

 

2) 의미있는 작업 : 역량을 보여줄 수 있는 프로젝트

성공적인 ML/DL 엔지니어의 일반적인 패턴은 T자 모형의 역량을 발전시키는 점이다.

이는 AI 제반 분야의 넓은 지식과 최소 1개 분야의 깊은 이해를 의미한다.

 

• T자의 가로 축 형성 : 기초적인 스킬을 배양하는 방법은 교육과정이나 논문 리딩을 통해 할 수 있다.
• T자의 세로 축 형성 : 오픈소스 컨트리뷰션이나 연구, 인턴십과 같이 딥러닝 분야와 관련된 프로젝트를 통해 발전시킬 수 있다.

T자 모형 지식체계

 

 

 

2. 직업 선택하기

지속적으로 새로운 것을 배우고 싶다면 다음의 방법들이 여러분의 성취에 도움이 될 것이다.

 

1) 대단한 사람들과 협업하거나 엄청난 프로젝트에 참여하는 것

빡센 사람들과 함께하는 것운 좋은 영향을 줄 것이다.

 

2) 함께 일할 팀(가장 가까이 일할 10~30명)과 팀의 책임자에 대해 알아보고 따져보는 것도 중요하다.

 

3) "Brand"에 매몰되지 말기

기업의 브랜드는 여러분의 개인적인 경험이나 열정과 관계없을 수 있다.

채용제의를 받으면 먼저 어느팀에서 여러분이 일하게 될지 물어봐라. 그리고 "일단 오시면 그 다음에 저희가 팀을 배정해드릴게요"라는 제의는 거절하라. 관심없는 일을 맡은 팀에서 일할 수도 있다.

 

 

3. 일반적인 조언

 

1) 최대한 많은 것을 배울 수 있는 직장을 고르자.

 

2) 중요한(가치있는) 일을 하자. 

세상을 발전시킬 수 있는 가치있는 프로젝트에서 일하라

 

3) 전통적인(기존의) 산업에 머신러닝을 적용하자.

딥러닝은 테크놀로지 산업에서 많은 변화를 가져왔다. 그래도 여전히 가장 멋진 일은 전통적인 산업에 ML/DL을 적용시키는 것이다. 딥러닝이 그 분야를 더욱 가치있게 만들 수 있기 때문이다.

ex)헬스케어, 천문학, 기후 변화 등등...

 

 

 

---

Reference

 

1. Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 8 - Career Advice / Reading Research Papers