안녕하세요. 벌써 11년차 직장생활을 하고 있는 직장인 입니다. 커리어 초반에 다른 도메인의 연구를 하다. 20년부터 ML/DL 리서치 엔지니어로 전향하여 5년이 된 직장인입니다. 이제 회사일에만 집중하기보다는 현업에서 얻은 아이디어로 실용적인 연구를 하고 책임이 늘어나기 이전에 탑티어 컨퍼런스에 도전을 해보고 싶습니다. 회사에서는 자유로운 연구가 힘들고 눈치가 보이며 혼자서는 가정 생활과 직장생활로 인해서 장시간 의지를 이어나가기 힘들것 같아 비슷한 입장에 마음이 잘맞는 동료 연구자분과 개인시간을 쪼개서 같이 하고 싶습니다. (연구 주제는 정했으나, 상세한 선행연구 탐색과 세부 연구방법론 선정은 정하지 않았습니다) 제가 같이하기에 적합하다고 생각되는분은 다음과 같습니다. 1. conv 기반 이미지 인코더 성능개선에 관심이 있는분. - 최소 convnext까지의 인코더 흐름을 알고 있는 분 - 경량, 고속 인코더 설계에 관심이 있으신 분 2. 토요일/일요일 오전(임박시 평일 밤) 시간투자가 가능하신 분. 3. 연구 파트너로 협업, 공유, 설명이 가능하신 분. 4. 강남/판교 오프라인 연구가 가능하신 분. 5. 최소 대리 이상의 커리어 이신 분. - 회사와 병행하므로 저와 스케줄이 비슷한분을 선호합니다. 6. 탑티어 컨퍼런스 도전 경험이 있으신분(필수 아님). - 논문 작성 경험(워크샵 페이퍼 포함). 관심있으신 분은 아래 카톡으로 연락 부탁드립니다. 상세 기획안은 온라인/오프라인 미팅후에 공유드릴 예정입니다. https://open.kakao.com/o/szy0HAEi

AX는 효율을 높이는 것보다 효과를 내야 하는 것에 초점이 맞춰져야 한다. 효율에만 집중하면 에이전트 100개, gpt 같은 UI에 함몰되고 기업에 필요한 성능을 확보할 수 없다. 제대로 효과를 내려면 데이터의 파이프라인을 액티브하게 만들어야 하고 기존의 데이터 생산의 방식을 바꿔야 한다. 단편적으로 멋진 시각적 효과가 필요하지 않다면 MD 파일로 모든 내용을 담을수 있다. 표안에 표안에 표 등의 보여주기식의 문서 작성도 하지 말아야한다. 문서 작성도구도 목적에 맞게 사용해야 한다. 엑셀에서 기안서 등 양식 관리하지 말고 워드를 PPT처럼 사용하지 말고 PPT를 잡지처럼 만들지 말아야한다. 물론 기술이 해결해야 한다. 하지만 기업의 일 하는 방식, 데이터를 생산하고 유통하는 방식도 바뀌어야 한다. AX도 결국 기업 문화의 전환이다.

미국 스탠포드대 황승진 석좌교수님 초청 간담회 참석 후기 ​[행사 개요] ​-일시: 2026년 6월 2일(화) 18:30 ~ 20:30 ​-장소: 서울 서초구 양재동 '오선채' ​-주최: 한국노벨과학포럼 ​-참석 대상: 한국노벨과학포럼 회원 및 과학전문위원 ​-강연자: 미국 스탠포드대학교 황승진 석좌교수 ​-주제: AI 시대의 최근 미국 동향 ​* 주요 강연 및 질의응답 내용 ​황승진 교수님은 미국 실리콘밸리 AI 기업들의 멘토이자 산학연 AI 분야의 세계적인 권위자이십니다. 쿠팡 경영 자문, 스탠포드대-싱가포르국립대(NUS) 공동 최고경영자과정 총괄 디렉터 등 산업 현장에서 쌓아오신 생생한 경험담을 바탕으로 국내외 AI 최근 동향에 대한 고견을 나누어 주셨습니다. ​* AI 활용의 전방위적 확장 산업 현장뿐만 아니라 헬스케어, 법률, 서비스, 경영 등 사회 전 분야와 모든 영역에서 AI의 중요성과 활용이 광범위하게 확장되고 있습니다. ​ * 헬스케어 분야의 괄목할 만한 성과 특히 다양한 분야 중에서도 최근 헬스케어 영역에서의 AI 도입과 발전 속도가 가장 눈에 띄는 성과를 내고 있다는 점이 인상 깊었습니다. ​ * 간담회를 마치며 느낀 소회와 과제 ​ 기술은 모방과 진화를 거쳐 완전히 새로운 세대의 **창조(발명)**로 이어진다고 생각합니다. 이번 간담회는 AI가 가져올 혁신과 함께, 우리가 마주한 묵직한 숙제들을 동시에 고민해 보는 계기가 되었습니다. ​- 청년 일자리 감소에 대한 깊은 우려와 숙제 인간이 감당하던 많은 영역을 AI가 대체하면서 청년들의 일자리가 위협받고 있는 추세는 부인할 수 없는 현실입니다. 이는 우리 사회가 심사숙고하여 반드시 해결책을 찾아야만 하는 중대한 과제입니다. ​- AI가 대체할 수 없는 인간만의 영역 그럼에도 불구하고 인간이 가진 디테일한 경험, 복잡 미묘한 감정과 느낌, 오랜 시간 축적된 감성적인 노하우를 과연 AI가 완벽히 따라오거나 대체할 수 있을지에 대해서는 깊은 여운과 의문이 남습니다.

업무에 필요한 자료를 빠르게 정리 피피티, 이미지 생성으로 업무 자료 보강 도움받기 궁금한 것 빠르게 찾기 개발코드 및 개발 샘플 결과 빠르게 얻기 글쓰기 도움 등등으로 ChatGpt나 제미나이를 씁니다. 그런데 업무를 떠나 일상적으로 에이전트 자동화까지 활용해서 구체적으로 이용하시는 경우 있으신가요? 음악생성 이미지 생성 동영상 등의 창작물이야 목표가 확실히 보이니 ai활용한다 싶지만 다른 부분에서 과연 뭐가 있지? 싶은 생각이 들어서 올려 봅니다. 다른 분들은 어떤 식으로 활용하고 계실까요?

높으신분 : 허허 요즘 다른곳은 ai agent니 뭐니하는데 우리는 왜 못해?! 보안부서 : 민감성 데이터 너무 많아서 안됨 ㅅㄱ, 외부꺼 가져다가 쓰지도 마셈 인프라 : 아 데이터센터 전력안되는데.. 자리도 없고.. 기획 : 니네 뭐이리 돈 많이씀? 서버가 이렇게 까지 필요함?? ㄴㄴ안됨 스펙을 줄이던 개수를 줄이던 알아서해 현업 : 아 이거 gpt랑 클로드에서는 바로 해주는데 왜 저희 회사껀 이래요?? 너무 성능차이 심한데요… 이상 전지적 ax사업하는 개발 부품 1의 하소연입니다..

요즘 다들 AI가 난리인데, 예전에는 챗GPT랑 제미나이가 다 였는데... 요즘 뭐가 엄청 많은데. 그리고 AI 써본 사람들은 대부분 좋다고 하는데.. 솔직히 난 잘 활용을 못하겠음. 기껏해야 구글링 할걸 GPT한테 물어보는 정도라... 혹시 다들 본인이 AI 잘 쓴다고 생각하는 사람은 어떻게 쓰고 있어?

2년전부터 시작된 AI가 사회를 정신없이 변화시키고 있습니다. 저희 회사도 그변화릉 피해가기는 힘든 상황이 되었습니다. 일단 신입사원 채용이 사라져버렸습니다. 근무하고 있는 직원도 불안감을 느끼기 시작 했습니다. 아직 감원이나 구조조정 이야기가 나오고 있지 않으나 피할 수 없을 것으로 보입니다. 그 상황이 오기전에 어떤 준비를 해야하는지 고민이 많습니다. 부하직원들이 아직 충분히 업에 대한 경험이 쌓이지 않은 상황이고 적어도 3년 정도 시간이 더 필요할 것으로 보이는데 지금의 변화속도로 보면 짧게는 3개월에서 길게는 6개월정도의 시간이면 커다란 변화를 맞이할 것으로 예상됩니다. IT솔루션 개발회사여서 그런 변화의 소용돌이에 더 민감하고 빠른 변화를 느끼게 되는가 봅니다. 하루가 멀다하고 새로 나오고 있는 기술을 허겁지겁 따라 간다고 하고 있지만 이게 맞는건가 하는 생각도 듭니다. 이제라도 빨리 업의 노선을 변경해야 하는게 아닌가 하는 불안감도 있습니다. 적어도 AI가 점령하기까지는 시간이 남아 있는 분야들이 있으니까요. 한편으로는 무궁무진한 기회의 장이 펼쳐지는 시간이 오고 있다고 하는데 그 기회를 잡을 수 있는 준비가 되어 있는가 자신을 돌아보면 영 자신감이 없습니다. 이런 상황에서 직원들에게 어떠한 조언을 해줄 수 있는지 생각해보면 한숨만 나옵니다. 그나마 할 수 있는건 사람에대 한 신뢰와 업에 대한 전문성을을 키워야한다는 피상적인 이야기만 할 수 있어서 답답하네요. 좀 더 나은 상황이 될 수 있는 방법을 고민해 봐야겠습니다.

국가적으로 AI 드라이브를 거는 요즘 데이터센터 공급이 부족하다는데요, 지방으로 가면 빨리 지을 수 있고 전기료도 할인해주고 정부에서는 지방으로 이전하려고 하고 있잖아요 하지만 들리는 소리로는 지방에 사람도 없고 고객도 없고, 사례도 적어서 지방갔다가 문제생기면 책임질까바 무섭다라는 의견이 많은 것 같습니다 그래서 궁금해서 그러는데 데이터센터 중요한건 공급시기다 vs 수도권(지역) 이다. 여러분 생각은 어떠신지요?

안녕하세요 저는 전기전자 전공으로 비AI업계인 모터개발, 배터리개발 관련해서 11년째 개발/PM업무를 하고 있는데 점점 AI와 거리가 멀어지는거 같습니다..ㅠㅠ 분명 학교 다닐 때 잠시 뉴런신경계기반 어쩌고를 배운거 같은데 말이죠... AI가 요새 동영상도 만들고, 게임도 만들어주고 이것저것 다하는데 제가하는건 겨우 Chat GPT한테 글 표지만들어 달라는게 전부인데... 제대로 AI에 대해서 공부해보고 싶은데 어디서부터 해야할지 너무 막막합니다.. GPT한테 AI의 레벨에 대해서 물어보니 0단계 - TR, GPU, TPU 1단계 - 수학적 최적화: 벡터,행렬, 확률분포,미분, Gradient decscent 2단계 - 머신러닝: 회귀/분류, 지도/비지도학습, 일반화, 과적합 3단계 - 딥러닝: 뉴럴네크워크,CNN... 4단계 - GPT, Geminai, Claude 5단계 - 챗봇,자율주행, 에이전트 이러는데... 1단계 부터 약간 막히네요.. 뭔가 유료강의를 주고서라도 기술에 뒤쳐지고 싶지않습니다 ㅠㅠ.. 목표는 AI에 대해서 이해하고 혼자서 파이썬으로 예제실습이라도해서 기술자들이 말하는걸 듣고 어떠업무를 하는지 이해할 수 있는 그런 수준을 원합니다.. 책, 유튜브, 오프라인 강의 뭐라도 좋으니 혹시 조금이나마 조언좀 부탁드립니다..ㅠㅠ

안녕하세요 이직 예정 중인데요! AI 데이터 엔지니어분들의 코딩 실력이 궁금합니다 아두이노 코딩 때는 교수님이 작성해주신 코드나 간단한 회로 돌리는 것 해보고, 인공지능 부트캠츠 참여하면서 코드를 봤는데 gpt가 나오고 대부분 코드실력이 의존해 있어서 자발적으로 코드 짜기는 어렵더라구요 코드를 읽고 어느 부분에수 적용하는지만 아는 정도면 AI 쪽으로 이직하기 어려울까요?

안녕하세요. 컨설팅 펌에서 AI 분야 컨설팅으로 근무하고 있습니다. 요즘 이라기엔 너무 시간이 지나긴 했습니다만... 대부분의 회사들이 DT도 제대로 안 된 채로 AI를 하고 싶어 합니다. AI의 기본은 데이터입니다. Input 데이터가 정교하고 체계적이고 방대할 수록 Output이 좋아지는 것이 AI입니다. 문제는 많은 회사들이, 그 중간 과정을 건너뛰고 결과를 내고 싶어 합니다. AI쪽 컨설팅이나 구축에도 큰 돈을 쓰고 싶어하지 않습니다. 의사결정권자들의 AI 지식은 chatgpt까지 인 경우가 대부분입니다. 'chatgpt는 되는데 우린 왜 안되나요?' chatgpt 만들기 위해 openai가 얼마를 쏟아붓는지는 알고 그런말을 하시는지... 세상의 모든 뉴스에서 ai,ai하니까 뭐라도 조급해서 해야할 것 같은 마음은 알겠습니다만... 최소한 내부적으로 "우리 회사는 ai를 통해 무엇을 얻고자 하는가?" "ai의 정의를 어디까지라고 생각하는가?"에 대한 깊은 고찰을 하신 이후에 컨설팅이든 구축이든 기획이든 하셨으면 좋셌습니다. 빠르게 간다고, 시작이 반이라고 무작정 시작하는 것이 무조건 옳은 방향이 아닙니다. 잠시 모든걸 덮어두고 우리에게 ai가 무엇에, 언제, 어떻게, 누굴 위해 쓰일지를 깊게 고민해 보셔야 쓸데없이 들어가는 ai투자비용을 줄일 수 있습니다.

회사 차원에서 외부로는 AI 기술 솔루션을 가장 먼저 자랑하면서 내부에서는 AI 조직이 너무 욕을 많이 먹고 있네요 욕하는 이유도 이해 하고 사실이 아니라고 다 반박할수도 있는데 회사 차원의 방향성이 충분히 공유되지 않고 리터러시 문제가 근본적인 문제인것같아 개인으로서 대응은 최소화하고 있습니다 그냥 AI 조직 내부 직원의 사기가 떨어질까 걱정되고 도대체 언제까지 저렇게 욕만할지 답답한 마음이네요 현재 다른 한국 기업에서의 AI조직도 다들 욕먹고 계신지.. 이런게 궁금하네요 저희 회사가 유독 이러시는건지 ㅠㅠ

안녕하세요, 공공기관 관련 기업의 AX센터장으로 재직하며 다수의 공공기관 진단과 컨설팅을 수행하고 있습니다. 여러 기관을 진단해 보면서 느낀 점은, 많은 기관들이 화려한 AI 모델 도입에는 관심이 많지만 정작 가장 중요한 '데이터 품질'과 '거버넌스' 준비는 미흡하다는 것입니다. 데이터 품질 컨설팅과 검증 경험을 비추어 볼 때, 성공적인 공공 AI 도입을 위해서는 다음 2가지가 선행되어야 합니다. 목적형 데이터 구축: 보여주기식이 아닌, 실제 직무 효율화와 연계된 데이터 설계 제3자 검증 체계: 공인된 기준에 따른 엄격한 품질/신뢰성 검증 내년 1월, 고위험 AI 규제 대응을 위해 공공 분야 리더분들의 깊은 고민이 필요한 시점인 것 같습니다. 현장에서 고군분투하시는 모든 분들을 응원합니다. #AI기본법 #데이터품질 #공공기관 #AX #AI거버넌스 #데이터검증

다른 분야의 개발자가 데이콘 상금 있는 대회에서 3위안에 들어가면 Ai관련 업무를 하는쪽으로 이직가능할지 궁금합니다. 캐글이면 어디서나 인정 받을것 같은데 기업이 어느정도로 평가하는지 알고 싶습니다 실무능력이 있는걸로 보는지 아니면 할줄아는 사람정도로 보는지요.

안녕하세요 이직 준비하고있는데 처우 협의과정에서 석사를 경력으로 안보는 곳들이 있다고 하더라구요… 사실인가요?