헤드헌터나 hr 에서 오는 제안 메일에 ai/ml 관련 포지션이 많던데요. 아직 ai/ml 이 제대로 빌드업된 조직이 많지 않다보니 여기가 제대로 방향 잡은 팀이 맞나 싶은데요. 이런거 어떻게 판단하시나요?

AI 를 활용한 추천 시스템 같은 서비스의 경우, 단순히 서비스의 이해를 뛰어넘어 적용 시키는 알고리즘에 대한 이해를 기반으로한 기획이 필요한 경우가 많습니다. 하지만 인공지능 및 머신러닝과 관련된 분야에 특화된 기획자는 많이 보지 못했는데 여러분 주변에는 그런 사람들이 있나요? 그리고 앞으로 머신러닝 알고리즘을 이해할수 있는 기획자들에 대한 수요는 어떻게 될까요?

최근 신문기사의 제목입니다. "AI가 OK 해야 합격" 제가 다니는 회사도 2년전부터 AI면접관을 도입해서 지원자에게 원격으로 AI면접을 하고 있는데 이런 부분이 금융권 전체적으로 많이 확대되고 있는 분위기 인가 봅니다. 이제는 단순히 AI로 기본 면접을 보는것 뿐 아니라. 역량평가, 자기소개서 평가까지 영역이 확대되고 있는 분위기네요. 자소서의 경우 표절여부와 비문, 동어반복등을 체크하고 역량분야에서는 성격, 성향 유추, 거짓응답 판별한다고 합니다. 지금 취업시장에 도전하는 취준생들이 정말 준비할께 많아지는것 같습니다. ㅠㅠ 개인적으로 IT를 업으로 하고 있는 저로서는 만약 인사팀에서 요청이 온다면 인사DB의 기본정보(인사평가, 개인고충,급여수준,이동발령 기간, 연고지)외에도 개개인의 활동기록 데이터가 수집이 된다면(개인정보 보호되는 수준에서, 회사에 정보제공 동의한 영역들-출/퇴근시간, 인터넷 사용기록, 프린트 기록, 공용공간 CCTV이동기록 등등) 그 데이터를 가지고 퇴사, 이직에 대한 위험성 평가를 하는 시스템을 만들어 보고 싶습니다. 인사팀의 성격상 보수적이고 데이터 기반으로 진행하기 힘들기때문에 아주 아주 어려운 문제가 되겠지만요. 최근 직장인들의 대나무숲이라고 알려진 익명앱 블라인드에서 각 회사의 게시판 데이터를 활용해서 경영 컨설팅 사업에 수익화 모델을 한다고 보았는데요. 결국 이게 해당 회사의 기업문화(근무자들의 회사에 대한 생각, 불만, 의견)에 대해 수집하고 이를 회사의 경영진과 인사팀에 제공해서 수익을 꾀하겠다는 B2B모델로 가는것 같습니다. 여러분이 다니는 회사의 HR(인력개발, Human Resource)분야에서 AI활용 하고 계신가요?

얼마 전에 팀을 변경해서 시니어분들과 좀 친해지고 질문도 하려고 했는데 어렵네요ㅠ

📣 Project. 리멤버가 대신 전달해드립니다! 현재 리멤버에는 약 40여개 커뮤니티가 있습니다. 지금은 그 중, 나와 같은 일 또는 같은 관심사를 가진 회원들과만 교류할 수 있는데요. 많은 회원님들께서 질문해주셨습니다. "그런데, 다른 직무에게 궁금한 건 어떻게 해결하나요?" 그래서 리멤버가 대신 전달해드리겠습니다. 첫 번째 순서로, <마케터/PR 담당> 회원님들에게 궁금한 점을 🔻댓글🔻로 남겨주세요. (~9/3, 1차 마감) 일 관련 질문이나 평소 궁금했던 것, 무엇이든 좋습니다. 마케터/PR 담당 회원님들이 직접 답변한 내용을 모아 다음주 금요일(9/4) 다시 전달해드리겠습니다. 많은 참여 부탁드립니다 : )

AI, 빅데이터 분야의 최신 기사와 정보를 자주 찾아보는 편인데요~ '2021학년도 대입 AI·빅데이터학과 뜬다' 라는 조금 자극적인(?)기사를 발견하였습니다.^^ 많은 대학들이 AI, 빅데이터 분야의 학과들을 2021년도에 신설을 하였네요! https://www.hankyung.com/society/article/2020082366621 2000년대 들어서면서 IT가 실생활에 밀접해짐에 따라 컴퓨터공학과가 뜨고 대학 입시경쟁율이 올라갔었죠. 최근에는 보안 위협이 증가하면서 정보보안학과가 뜬다고 기사를 많이 접했었네요. AI와 빅데이터도 많은 주목을 받는 분야라는 반증이겠죠. 하지만 앞선 사례들에서도 대학의 수업과 실무의 격차가 컸었다는 생각 듭니다. 물론 이론에 대한 부분도 많은도움이 되겠지만요. AI, 빅데이터 분야에서 실무를 하시는 실무자분들께서는 만약 후배들이 어떤것을 배우고 들어와서 실무를 시작하면 좋겠다는 생각이 드실까요? 아니면 이정도는 익히고 와야 같이 업무를 하는 동료로써 도움이 되겠다 하는 기술이 있을까요?

한경BUSINESS 1291호 (2020년 08월 24일자) 기사입니다. ‘인공지능 보스’에 열광하는 유저들…게임업계 판도 바꾼 AI https://magazine.hankyung.com/business/article/2020082501291000561 국내 게임업계 대표 선두주자 3N(넥슨, 넷마블, 엔씨소프트)에서도 AI기술을 많이 활용하고 있다는 기사인데요. 기사내용에 나온 회사별 AI 활용 분야를 아래 정도로 손꼽을 수 있을 것 같습니다. 1. AI조수가 캐릭터 그림 보조(엔씨) 2. AI가 욕설,광고를 필터링(3사 공통) 3. AI 괴물보스가 전쟁을 조율하고 유저들을 효과적으로 괴롭(?)힌다.(엔씨) 4. 사용자의 음성를 통해 게임 진행(엔씨, 넷마블) 5. AI가 게임 내 이상 현상이나 불법프로그램(월핵) 사용 필터링(넥슨) 6. 성향분석에 따른 사용자 매칭(넷마블) 7. 이상탐지로 어뷰징 사용자 탐지(넷마블) 8. 감성을 AI로 풀어내 기계적인 응답에서 벗어나 인간처럼 상호 작용하는 기술을 연구(스마일게이트) 이런 활용을 하기위해 NLP(자연어처리) , 기계학습(Machin Learning)기반 그래픽, 딥러닝(Deep Learning)기반 동작기술 등의 기법을 활용하고 구글, 아마존(AWS)과 협업하는 회사도 있나 봅니다. 리멤버 중에서 위에서 언급한 회사뿐 아니라 다른 게임업계 현직자분들이 계시다면 실제 어떤 분야에 세부적으로 어떻게 사용하는지 공유해주시면 좋겠네요(내부 기밀빼구요) 개인적으로 게임의 고전이된 스타크래프트가 지금 다시 나온다면, 사용자의 능력치를 분석해서 매번 게임을 아슬아슬한 수준으로 스릴있게 해줄수 있다면(사용자 패턴 학습),사람이 아닌 PC와 할때도 엄청 흥미진진 하지 않을까 생각해 봅니다. (이러려면 패키지 프로그램으로 한계가 있겠지요? 게임데이터 분석을 별도로 해서 게임프로그램에 다시 반영을 해줘야 하니~ 뭐 쉽지는 않아보이지만 가능성은 있지 않을까요?) AI들이 곧 게임을 지배하겠네요~

딥러닝 학습용 데이터가 수백기가가 되면 관리가 어려워지는데요. 저희는 각 서버에 똑같은 데이터를 두다가 관리가 어려워서 네트워크 스토리지 도입을 생각하고 있습니다. 근데 이게 속도 측면에서 어떨진 아직 검토중이고요. 다른 기업에서는 여러 프로젝트가 각각 다른 데이터를 쓸때 어떻기 데이터를 관리하나요?

데이터 분석을 하면서 느낀 것은 데이터를 읽는 사람이 역량도 중요하지만 분석을 할 수 있는 데이터가 잘 설계되어 인프라에 적재되어 있는 것도 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 하지만 데이터를 설계하는 것부터 그 데이터가 적재를 할 수 있는 인프라를 만드는 것은 쉽지 않은 일인데요, 여러분은 데이터를 어떤 구조로 설계하고 또 어떤 인프라를 자주 활용하시나요

스마트공장,스마트시티 관련 업종으로 변경을 고민하고 있습니다. 기획쪽이구요. 이 분야의 앞으로 비젼이나 전망을 어떻게 보시는지요. 아..현재하는일은 전자관련 연구직입니다.

안녕하세요, 리멤버 커뮤니티 팀입니다. 한 주간 가장 반응이 좋았던 게시글을 선별하여 볼 수 있도록 ‘베스트글’ 기능이 추가되었습니다. ▪️ Android : https://play.google.com/store/apps/details?id=kr.co.rememberapp ▪️ iOS : https://itunes.apple.com/app/id840553277 *베스트글 확인을 위해 앱을 최신버전으로 업데이트 해주세요. (하위 버전에서는 베스트글 기능 확인이 불가합니다.) *커뮤니티 리스트에서는 '종합 베스트글'을, 커뮤니티별 홈에서는 '해당 커뮤니티의 주간 베스트글'을 확인할 수 있습니다. *선정 기준에 따라 주간 베스트글이 뽑히지 않은 커뮤니티도 있을 수 있습니다. ✔️ 지난 한 주간, 직무/주제별 이슈글 한 눈에 보기 ✔️ 내가 자주 방문하는 커뮤니티 인기글 다시보기 ✔️ 새로 참여할 수 있는 커뮤니티 베스트글 미리보기 회사에서 풀지 못한 일 관련 고민을 여기, 리멤버 커뮤니티에서 해결할 수 있도록 늘 더 나은 서비스를 고민하겠습니다. 감사합니다. 🔻 베스트글 예시 🔻 지난 주 실제 베스트글은 커뮤니티 리스트 또는 커뮤니티별 홈에서 확인하실 수 있습니다.

경력이 얼마 안되는 지금은 가성비가 좋아서 경쟁력있는 개발자인 것 같은데 연차가 쌓이고 몸값이 올라가면 뭘 준비해야 계속 시장에서 봤을 때 매력적인 소프트웨어 엔지니어일까요? 딥러닝을 공부하는 것이 최선인지 싶기도하고... 다들 어떻게 생각하시나요?

개인적인 경함상, 머신러닝 및 인공지능 알고리즘은 서비스의 문제를 푸는 방법 중 한 개 라고 생각 합니다. 따라서 완벽한 솔루션이 아니더라도 오픈소스로 어느정도의 서비스 퀼리티를 확보할수 있다면 굳이 인공지능 연구원을 고용해아 하는가에 대한 의문이 들었습니다. 또 연구원들이 실제로 연구를 효율적으로 하기 위해서는 거의 년단위의 기간과 몇십억 단위의 투자금이 필요 하기도 하고요. 그래서 저라면 머신러닝 알고리즘을 어느정도 이해 할 수 있는 프로그래머를 연구원 대신 고용 할것 같아요. 여러분은 어떻게 생각 하시나요?

데이터 인텔리전스를 맡으면서 드는 걱정중 하나입니다. 아직 모든 요소를 커버하진 못할거고, 직관이 필요한 부분이 분명 있을텐데 너무 데이터 데이터 하다보면 놓치는 부분이 있을까봐, 또 그 틀을 깨는 혁신을 방해할까봐 걱정이되기도 합니다. 종사자분들 의견은 어떠신가요?

현대가 에어랩만들고 코드42에도 꽤 투자를 했는데요.모빌리티 쪽을 잘 몰라서 이 두 회사가 비슷한걸 하는거 같은데 혹시 이 두 회사에 대해 잘 아시는분 계신가요?? 방향성이 어떻게 다를까요?