머신러닝취업2 머신러닝 엔지니어 채용공고 역량(모델링, 파이프라인, 운영) 머신러닝 엔지니어를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오를 함께 점검하다 보면 모델을 학습하고 성능을 비교한 경험은 충분한데, 그 모델이 실제 서비스에서 어떻게 사용되는지를 설명하는 단계에서 답변이 짧아지는 경우가 있습니다. Python과 PyTorch를 이용해 모델을 만들었고 정확도도 여러 번 개선했지만, 학습 데이터가 새로 들어왔을 때 다시 학습하는 과정은 어떻게 구성할지, 모델을 서버에 배포한 뒤 응답속도가 느려지면 무엇을 확인할지 질문하면 프로젝트 범위 밖이었다는 답변에서 멈추는 식입니다. 프로젝트를 다시 살펴보면 모델링 과정은 상세하게 기록되어 있지만 학습 전후의 데이터 흐름과 모델 버전, 배포 과정은 빠져 있는 경우도 많습니다. Jupyter Notebook에서 데이터를 전처리하고 모델을 학습한 .. 2026. 10. 10. AI엔지니어 취업 모델 학습만으론 부족(데이터, 배포, 평가) AI 엔지니어 취업을 준비하는 학생의 포트폴리오를 검토할 때 처음에는 상당히 잘 준비된 것처럼 보이는 경우가 있습니다. 이미지 분류 모델을 만들었고, 자연어 처리 프로젝트도 진행했으며, 학습 정확도와 검증 정확도 그래프도 깔끔하게 정리되어 있습니다. 사용한 모델과 하이퍼파라미터, epoch에 따른 loss 변화까지 설명되어 있으면 머신러닝 공부를 꾸준히 했다는 점도 보입니다. 그런데 프로젝트를 조금 더 깊게 확인하면 예상하지 못한 빈틈이 나타납니다. 학습 데이터는 어디에서 왔는지, 누락값과 중복값은 어떻게 처리했는지, 학습용과 검증용 데이터를 어떤 기준으로 나눴는지 물으면 답변이 짧아지는 식입니다.모의면접에서도 비슷한 장면이 나옵니다. 모델 정확도가 90% 이상 나왔다고 설명한 뒤 새로운 데이터가 들어오.. 2026. 9. 22. 이전 1 다음
