ai취업4 AI 직무 취업 Python 다음 학습(데이터, ML, 배포) AI 직무를 준비하는 취업 준비생의 학습 과정과 프로젝트를 함께 점검하다 보면 Python 문법과 기본 라이브러리는 상당히 익숙한데, 그다음 무엇을 공부해야 하는지에서 방향이 갈리는 경우가 있습니다. 변수와 함수, 클래스까지 학습했고 NumPy와 Pandas도 한 번씩 사용했지만 바로 딥러닝 강의로 넘어가야 하는지, SQL과 데이터 전처리를 더 공부해야 하는지, 아니면 PyTorch로 모델부터 만들어야 하는지 판단하지 못하는 식입니다. 조금 더 진행한 경우에는 머신러닝 모델까지 만든 경험이 있는데도 비슷한 문제가 나타납니다. 캐글이나 공개 데이터셋을 이용해 분류 모델을 학습하고 정확도를 비교했지만, 새로운 데이터가 들어오면 어떤 전처리가 다시 필요한지, 학습한 모델을 다른 사용자가 실제로 이용하려면 어떻.. 2026. 10. 18. 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. AI에이전트 확산과 IT취업 변화(도구연결, 워크플로, 검증) AI 관련 취업을 준비하는 학생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 ChatGPT나 생성형 AI를 활용한 경험은 많은데, AI 에이전트가 기존 AI 활용과 무엇이 다른지 설명하는 단계에서 막히는 경우가 있습니다. 예를 들어 사용자가 질문을 입력하면 LLM이 답변을 생성하는 챗봇을 만들었고 외부 API도 한 번 호출해 봤지만, 사용자의 요청에 따라 필요한 정보를 찾고 여러 도구를 순서대로 실행한 뒤 결과를 다시 확인하는 구조까지는 연결되지 않은 경우입니다. 프로젝트 설명에는 AI 자동화라고 적혀 있지만 실제로는 하나의 프롬프트를 보내고 결과를 받아 화면에 표시하는 수준에 머물러 있는 것입니다.조금 더 구체적으로 질문하면 차이가 드러납니다. 사용자가 취업공고 분석을 요청했다고 가정했을 때 어떤 데이터가 필요한지.. 2026. 10. 2. 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
