패스트캠퍼스 AI_6기 현직자 특강 후기
인공지능 관련 현직자들은 무슨 일을 하고 있는 지
-카카오 Enterprise 검색 서비스 개발자의 사례 중심으로
공부는 하지만 공부가 되고 있지 않는! 1 + 1 = 0인 기적의 학습법처럼 느껴지는 IT분야에서. 목 마른 자가 우물을 판다고 하지만 우물만 파고 있어 정작 어디로 가야할 지 방향성을 못잡는 경우가 많다. 공부는 척척석사, 박사까지 끝이 없지만 우리가 실제 구현하고자 하는 것, 원하는 것을 정확히 파악하는 것이 중요하다.
이번에 섭외된 강사님은 본인이 구현/운영중인 서비스를 기반으로 ChatGPT와 연관지어 얘기했다. 부동산 검색/추천 서비스를 구현하셨고, GPT에 이걸 입력하면 나에게 딱맞는 부동산을 추천해주는 프로그램을 소개해주는 등 분야별 전문가를 찾아가야할 필요성이 많이 낮아졌다고 소개했다. 나 또한 현재 생성형 인공지능 스터디를 하며(아직도 갈 길이 멀지만) 계속 발전할 분야라고 생각한다. 데이터 분석도 기존 태블라나 다른 tool에서 제공하는 솔루션이 아닌, GPT를 통한 커스터마이징이 시장에 자리할 것이라 생각된다. 여기서 나오는 프롬포트 엔지니어로의 직무 전환도 살짝 끌리긴 했으나, 나에겐 데이터 사이언티스트라는 명확한 꿈이 있으니까. 그저 계속 정진! 간략한 소개를 마치고, 데이터 사이언티스트에 대한 흥미로운 주제가 나왔다.
명확한 업무 분야가 정해져 있지 않다는 것에서 1차 좌절. 비정형 데이터를 수집하고 분석하는 NLP 역량이 중요하다 해서 2차 좌절... 단순히 데이터 사이언티스트 또는 데이터 분석가가 되고싶어서 부트캠프 과정에 지원을 했으나, 학습할 것이 많아질수록 과적합보단 과소적합 되는 느낌이 많이 든다. 요즘에 기획계 또는 회사에서 필요하다는 DB 솔루션이나 전반적인 상황을 지휘하여 어필하려면 도메인 분야의 수평적 확장 뿐만이 아닌 기술분야로의 수직적 확장도 필요하다는 것이다. 나는 가로 세로형 인간일까? 좌우 위 아래로 자유롭게 확장되는 마치 벡터형 인간 ㅋㅋㅋㅋ
-네카라, 취업의 필수 요소(단골 질문/기초 소양)
강사님께선 자주 하는 질문 중 네카라 입사를 위해선 어떤 것이 필요한 가에 대해 많은 질의를 받는다고 하셨다. 나 또한 언젠가는 대기업에 적합한 인재가 되기 위해 많이 궁금했었다. SSD가 HDD보다 항상 좋을 지, 기본적은 컴퓨터 자료 구조는 어떤지, 예외 상황 처리는 어떻게 하는 지가 굉장히 중요하다 강조하였다. 지금 딥러닝을 공부하며 세상이 3차원 Tensor가 된 것처럼, IT업계는 상당히 입체적인 것 같다. 그동안 3D가 아니라 2D로 인생을 살았나 싶기도 하고. 재밌으면서도 어려운 이 세계에서 잘 적응할 수 있을까? 눈 뜨면 집 생각, 눈 감으면 오늘 다 못한 작업물 생각. 고용주님이 바라는 가장 이상적인 삶 일수도 아닐 수도... 괴리감이 심할 것 같다. 이 글을 보고 있는 독자분도 공감하시죠?(집가면 그냥 티비보며 누워있겠죠 무슨 일 생각을!)
-개발자의 삶: 기획 회의-서비스 개발&유지 보수-서비스 운영-리서치
문제 정의부터 실제 상품화까지, 어찌 보면 인생 축소판이다. 이전 직장에서도 처음과 끝을 모두 내가 설계하긴 했으나, 세부적인 것은 각 부서에서 처리했는데 개발자는 특히 팀 또는 부서 간의 커뮤니케이션이 중요하다는 것을 새삼 느꼈다. 나의 경우 직장 상사와 후배, 동료의 의견이 맞지 않아 충돌하는 과정이 잦았고, 이를 해소하기 위해 한동안 양쪽 사이에서 중간 다리 역할을 하느라고 진땀을 뻇던 기억이 있다. 겨울인데도 땀이 났었던 것 같다 ㅎㅎㅎ. 지금 패스트캠퍼스 AI 6기 과정에서는 이번 프로젝트에서 작업하고 있는 작업물을 Git을 통해 공유, 수정으로 부문별 서비스 개발(베이스라인 모델 정의 및 리뷰) 과정을 하고 있다. 오늘 할 것을 얘기해보세요 라고 얘기하시는 그룹 리더님의 말은 늘 긴장되는 것 같다. 어떤 피드백이 올 지 몰라서.... 내가 모든 것을 주어진 시간에 할 수 있는 것이 아니라면 RDBMS(관계형데이터베이스처리시스템)처럼 딱딱딱 맞아 떨어질 수 있게 업무를 분배해야 한다. 그러러면 뭐다? 팀워크가 중요하다!
사람들을 좋아하고, 또 갈등 해소를 많이 해왔던만큼 팀워크를 더 견고하게 다지기 위한 나만의 의사결정나무를 구성해봐야겠다 :>