MLOps2 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. 머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트(직무 차이,역량 비교,진로 선택) 처음에는 머신러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 모두 AI 모델을 다루는 비슷한 직무라고 생각했습니다. 하지만 채용 공고와 실제 역할을 비교해 보니 두 직무는 해결하는 문제가 달랐습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 원인과 패턴을 찾고 비즈니스 의사결정에 연결하는 역할에 가깝고, 머신러닝 엔지니어는 모델을 실제 서비스에 배포하고 안정적으로 운영하는 엔지니어링 역할이 더 큽니다. 저는 이 차이를 모르고 준비하면 SQL과 통계에 집중해야 할지, API와 클라우드, MLOps를 준비해야 할지 방향이 흔들릴 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 두 직무의 차이와 준비 기준을 정리해 보겠습니다.머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트, 두 직무 차이처음 취업 준비를 할 때 저는 두 .. 2026. 5. 10. 이전 1 다음
