ML엔지니어2 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. AI개발자와 AI엔지니어 업무 차이(모델, 서비스, 인프라) AI 관련 직무를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오와 채용공고를 함께 점검하다 보면 프로젝트는 분명 AI를 활용했는데 자신이 AI 개발자와 AI 엔지니어 중 어느 방향에 가까운지 설명하지 못하는 경우가 있습니다. Python으로 데이터를 전처리하고 모델을 학습한 뒤 정확도를 비교한 경험이 있어 AI 개발자를 준비한다고 생각했지만, 다른 프로젝트에서는 이미 만들어진 모델을 API로 연결하고 웹서비스에 배포하는 역할을 더 많이 담당한 경우도 있습니다. 프로젝트 이름은 모두 AI였지만 실제로 수행한 업무는 서로 달랐던 것입니다.면접 질문에서도 차이가 드러납니다. 모델의 성능을 개선하기 위해 어떤 데이터를 추가했고 왜 특정 평가 지표를 사용했는지 묻는 질문에는 답변할 수 있지만, 사용자가 동시에 많이 접속했을 .. 2026. 10. 1. 이전 1 다음
