주니어 급만 데리고 개발 프로젝트를 진행하나요...? 저희는 주로 빅데이터 기반 컨설팅을 하는 아주 작은 스타트업 회사인데, 이번에 회사에서 솔루션 베이스로 노선을 틀고자 해서 딥러닝 기반 솔루션 개발 프로젝트(6개월 예상)를 진행하는데 담당자로 참여하게 되었고, 저와 함께 프로젝트를 진행할 신규인력을 채용해야 하는데 회사에서 너무 터무니 없는 조건으로 채용을 원하는것 같아서 고민이 됩니다.. 일단 저는 기존에 단순 빅데이터 분석 및 시각화 업무를 하다가 AI개발 프로젝트에 참여하게된 1년차 데린입니다. 문과 베이스 석사이고, 부트캠프로 AI를 배웠습니다. ML, DL에 대한 개념적 이해는 있고, 최신논문 읽고 이를 코드로 구현한다거나, 필요에 따라 간단한 RPA만들기 등을 할 수 있고, ML기반으로 상권분석, 입지분석 등의 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 입사후에는 주로 SNS분석, 데이터 시각화 및 대시보드 작성, AI 프로젝트 발굴을 위해 주요 논문을 읽고 간단한 데모 구현을 주로 했고, 프로젝트 경험 살려서 입지별 산출량 예측 모델 4개월동안 혼자서 만들었습니다. 회사에서 하려는 프로젝트는 특정 데이터를 수집해서 이상감지 알고리즘으로 솔루션 개발하는 프로젝트인데요. raw data가 일반적으로 수집하기 어려운 데이터여서, 데이터 수집장치를 직접 개발해서 (수집처는 이미 확보된 상태) 데이터 파이프라인 구축(데이터 수집, 전처리, 저장 및 관리), AI 모델링 업무를 기본적으로 수행해야 합니다. 1차(6개월) 끝나면 모델 최적화랑 앱개발도 해야하구요.. 그리고 도메인 전문가들과의 커뮤니케이션도 필수적으로 업무에 포함됩니다. 저는 다른 업무를 병행하고 있어 전체 업무의 50%정도만 참여를 할 것 같고, 신규인력이 전담하여 이 프로젝트를 수행해야 합니다. 회사에서는 저와 비슷한 수준의 스펙을 가진 사람 1명만 채용해서 프로젝트를 진행하자고 하는데 고민이 좀 있습니다. 1. 저랑 유사한 스펙인 사람 1명추가되서 1.5 M/M로 6개월만에 가시적인 성과가 나올지? 2. 프로젝트 담당할 신규 인력이 수행가능한 업무일지? 3. 어느정도 연봉수준이어야 신규인력이 위 업무를 하겠다고 입사할지? (저는 3 초반이고, 회사는 지금 수준도 많다고 가끔 꼽(?)주거나 앓는소리합니다..ㅋㅋ) 등이 고민입니다. 현직자 분들은 어떻게 생각하시나요? 저는 적어도 시니어 레벨을 채용해서 제가 보조를 하는게 맞다고 생각하는데 회사는 전혀 그렇지 않은 것 같아서요..

블랙 인증해서 전용 채용관 들어가지는데 뱃지 등록은 따로 해야될까요 선배님들!?

다 어디 가셨나요 ...

AI분야.. 데이터쪽 일하는 사람입니다. 학교는 SKY 나오긴 했는데 문과, 완전 비전공으로 졸업해서 어쩌다가 SI회사에서 개발자로 커리어를 시작했습니다. 개발하다가 이것저것 하다가 어쩌다가 회사 몇 번 옮기고 대기업 인공지능 관련 부서에서 데이터엔지니어로 일하고 있습니다. 정확히는 데이터엔지니어와 사이언티스트 사이 어디쯤 될 것 같습니다. 일하면서는 평가도 좋고 동료들하고 잘 지내면서 재미있게 일하고 있는데, 어느순간 보이기 시작한것이, 팀에서 저만 빼고 석사 이상 혹은 전공 출신이더라고요. 정확히는 안세어봤으나 석사 이상이 70% 정도 되는것 같습니다. 비전공에 학사 출신은 딱 저 혼자인것 같더라고요. 공부를 좀 해야겠다는 생각을 했습니다. 안그래도 회사에서 지원해주는 교육프로그램으로는 한계를 느끼고 있었습니다. 머신러닝까지는 어찌저찌 이해하고 하겠는데 딥러닝쪽으로는, 이 코드 이렇게 돌리면 돌아가는건 알겠는데 왜 이걸 선택해야하는지 등등..에 관한 지식이 없다보니 한계가 금방 보여지더라고요. 최근 2년 사이에 시중에 캐주얼하게 나온 통계학개론책만 서너권은 본 것 같아요. 코세라 강의도 듣고 이래저래 혼자 공부를 좀 하다가 방통대 통계학과에 편입해버렸습니다. 원래는 대학원을 알아봤었는데, 몇 가지 문제가 있었습니다. 저는 학위도 학위지만 제대로 공부를 좀 해보고싶었는데, 국내 특수대학원의 퀄리티에 대한 의구심이 일단 있었습니다. 그리고 대학원.. 너무 비싸더군요. 한 학기 천 만원 씩 내고 다녀서 석사 따봐야 가성비가 안나온다 생각했습니다. 그렇다고 일반대학원을 가기에는.. 제가 통계에 너무 아는게 없었습니다. 그래서 시작한게 방통대 코스입니다. 공부 자체는 재미있는것 같습니다. 마흔 되어서 하면 일 빼고 다 재미있는것 같아요. 하다보니 사람이 계속 욕심이 생기는것 같습니다. 방통대에 통계학 석사 코스가 있는것도 알게 되었고, 마침 상무님이 이래저래 알아봐주셔서 내년 또는 내후년 정도에는 회사 배려로 산학협력 맺어져있는 대학원에 가볼 수도 있을것 같습니다. 그런데 뜬금없이, 미국 석사가 눈에 밟히기 시작했습니다. 사실 몇 년 전부터 알아보고는 있었는데 당시에는 통계에 대해 기본 공부가 안되어있었어서 마음을 접었었어요. 조지아텍, 일리노이 두 군데 학교에서 Online으로 석사 학위를 주는걸 알고 샘플 강의를 들어봤었는데 어려워서 마음을 접었었습니다. 공부 조금 해봤다고 자신감이 생긴걸까요? 마음 접었던 그 코스가 해보고싶네요. 공부를 하고싶은건지, 미국 학위가 갖고싶은건지 좀 헷갈립니다. 내심 미국 학위가 있으면 직장생활이 좀 더 안정적이지 않을까? 같은 막연한 기대가 있는건지도 모르겠어요. 하게된다면 조지아텍을 생각중인데, 졸업까지 들어가는 비용이 $10000 정도로 매우 저렴한편입니다. Online 코스이기 때문에 회사생활에도 문제가 없고요. 다만 토플공부를 좀 해야할 것 같습니다. 문제는 시간입니다. 와이프는 저 공부한다고 좋아하는데, 초등학교 다니는 아이와 놀 시간이 줄어드는게 아쉽긴 합니다. 자기만족을 위한 공부라면 적절히 조절해가면서 하는게 맞는데, 진짜 미국 석사를 해보겠다는 마음으로 진행한다면 인풋 대비 아웃풋을 생각 안할 수 없는것 같습니다. 혹여나 좋은 아웃풋이 나오지 않는다면 사십대 초중반에 놓쳐버리게될것들이 너무 아쉬울것 같다는 생각도 듭니다. 이게 과연 그렇게까지 할만한것인가? 하는 생각도 들고요. 기대만큼 아웃풋이 안나오면 못내 허탈할 것 같다는 생각도 듭니다. 마흔 넘어서 석사를 한다면, 기대할만한 아웃풋이 뭐가 있을까요? 임원? 오래 회사 다니기? 주변을 보면 다들 가방끈도 길고 일도 잘하고 하신데, 위에 있는 몇 없는 자리가 저같이 비전공 학사에게 돌아오기는 힘들겠다는 그런 생각도 드는 요즘입니다. 좀 구체적으로 따져보자면 어차피 공부하다보면 무언가 석사코스까지 하게는 될 것 같은데, 방통대 석사 하고 만족할것인지, 회사 지원 받아내서 산학과정 석사까지 할 것인지, 별개로 토플 준비해서 미국 석사까지 해볼것인지 중에서 고민하고있는것 같습니다. 공부하다가 넋두리하는 글을 쓰게 되었네요. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 지나가는 말이라도 남겨주시면 감사히 읽겠습니다. 행복한 하루 보내세요.

뱃지 뜨나요

데이터 엔지니어에게 필요한 스킬을 chatGPT에게 물어봤더니 깔끔하게 답해주네요. 다음은 영어로 나온 답변을 DeepL 번역기로 돌린 결과 입니다. 저보다 낫군요. ---- 성공적인 데이터 엔지니어가 되려면 다음과 같은 다양한 기술 및 비기술적 능력을 갖추어야 합니다: 1. 프로그래밍 언어: Python, Java, Scala, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도는 필수입니다. R, Bash, Perl에 익숙하면 도움이 됩니다. 2. 데이터 저장 및 검색: MySQL, Oracle, MongoDB와 같은 데이터베이스 시스템에 대한 이해와 데이터 웨어하우징 개념, ETL 프로세스 및 데이터 파이프라인에 대한 지식이 필요합니다. 3. 클라우드 컴퓨팅: AWS, Azure, Google Cloud Platform과 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 지식과 Amazon S3, EC2, Redshift와 같은 관련 기술에 대한 작업 경험이 있어야 합니다. 4. 빅 데이터 기술: Apache Hadoop, Spark, Kafka, Hive와 같은 빅데이터 기술에 익숙해야 합니다. 5. 데이터 모델링 및 설계: 효율적이고 확장 가능한 데이터 모델을 설계하기 위한 데이터베이스 모델링 및 설계 원칙에 대한 지식. 6. 데이터 통합: 정형 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합하는 데 능숙해야 합니다. 7. 데이터 시각화: 데이터를 명확하고 간결하게 표현하기 위한 데이터 시각화 도구 및 기법에 익숙합니다. 8. 분석적 사고: 비판적으로 사고하고 복잡한 문제를 분석하여 데이터 파이프라인을 최적화하고 개선할 기회를 파악할 수 있는 능력. 9. 커뮤니케이션: 복잡한 기술 개념을 기술 및 비기술 이해관계자 모두에게 전달할 수 있는 능력. 10. 지속적인 학습: 새로운 기술을 배우고 해당 분야의 최신 동향과 발전을 따라잡으려는 의지.

생각보다 유용하고.. 빠르네요.. 무섭다 점점.. 미국의 부동산 업체들은 이미 챗 gpt를 활용하여 자동으로 매물 설명을 작성한다 합니다. 어쩌면 인류는 벌써 제 1형 문명에 입구에 들어선걸까요.

글쓴이 본인이 아니라 딸 얘기를 대신 올립니다. 서울소재 여대 수학과 나와서 수학교사 하려고 교직 이수하고 중고교 수학 강사하면서 임용고시 준비하다가 시험이 어려워 포기한 후 국비지원 학원에서 IT 공부하여 현재 한 SI업체에서 웹 개발자로 있습니다. 경력은 1년 반 정도 되었습니다. 처음엔 IT 분야 취업한 것 만으로도 감사하게 생각하며 회사를 다녔는데 요즘은 장기적으로 웹 개발을 오래할 수 있을지를 고민하더군요. 그러더니 데이터 분야(데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등)로의 전환을 고민하는 것 같습니다. 전환 이유는 자바 기반 웹 개발은 어느 정도 스킬이 되면 그 후론 생산성과 체력이 필요한데 본인 성향은 주변 개발자에 비해선 그렇지 못하다고 생각하는 것 같습니다. 학부도 수학과이다 보니 컴공 출신이 주류인 웹 개발보단 빅데이터 분야로 전환하면 찬찬히 생각을 깊게 하는 본인 성향에도 맞고 수학과 전공자로서 경쟁력도 있을 것으로 생각하는 것 같습니다. 웹 개발자하면서 데이터 분야로 전환은 어려울테니 결국 어렵게 취직한 회사 사표내고 어디든 대학원에서 석사과정을 새로 시작해야 하는 것 같습니다. 데이터 분야 석사 졸업하면 지금 SI 업체 웹 개발자로서의 2년 간의 연봉을 포기할만한 가치가 있을까요? 현재 연봉은 3천 초반입니다. 학부 컴공이 아닌데서 오는 스트레스도 있는 것 같은데 데이터 분야로 바꾸면 학부 수학과 전공이 유리할 수 있을까요? 얘기 들어보면 수학과에서 통계는 배우지 않았다고 합니다. 수학 교사 생각을 접고 IT분야로 취업해줘서 고마웠는데 이제는 데이터 분야로 전환하기 위해 회사를 그만두고 석사를 새로 해야 하나 싶어 다소 심란한 마음입니다. 이미 그 업계에 계신 분들의 조언을 기다립니다. 감사드립니다.

제 아이가 건동홍 급 경영학과를 나와서 데이터 분석에 관심을 가지고 그 분야로 취업하고 싶어 합니다. 사회조사 분석사 자격증 가지고 있고 6개월 정도 사설학원에서 교육을 받은 거 같습니다. 엑셀, 태블루, SQL, R 이런 교육을 받은 듯 합니다. 데이터 분석 관련 민간 자격증도 딴 것 같습니다. 공대생이 하는 데이터 과학자 커리어는 아니라고 하며 데이터를 분석해서 마케터에게 전달하는 데이터 분석가가 목표라고 하는데 이 정도 교육으로 취업문을 뚫을 수 있을까요? 취업 호황에 IT 호황이던 작년과 달리 2올해들어 취업 시장이 어려워진 것 같아 아버지로서 무척 걱정이 됩니다. 그 분야 계시는 분들 조언 부탁드립니다.

경력직은 자격증이 없어도 정말 무관할까요?? 저는 그 흔한 정보처리기사조차 취득하지 않은 국가공인 무능력자(?)입니다 그냥 공부하는게 싫어서 취득할 생각을 해보질 않았는데 문득 궁금증이 생겨서요 정말 경력직은 자격증이 없어도 지장이 없을지 궁금합니다!

안녕하세요? 한 가지 도움을 청합니다. 데이터 조직의 팀 명을 새로 바꾸려고 하는데요. 팀원들과 여러 의견을 주고 받는 중입니다. 그룹 밑에 팀이 3개 있어요. 데이터 사이언스팀, 데이터 엔지니어팀, 그리고 우리 팀인데요. 우리팀 이름을 새로 정해야 합니다. 비슷한 직무 하시는 분들의 팀명은 뭘지 궁금하기도 하고, 혹시 좋은 아이디어가 있으시면 공유 받고 싶어서 글을 씁니다. 제가 속한 팀은 데이터 분석 중에서도 주로 경영진이나 전략기획 조직과 협업하면서 비즈니스 인사이트 분석 파트를 맡고 있어요. 주요 정책 결정의 세부 기준을 잡거나, 효과 검증, 대시보드 제작 등을 합니다. 전사의 주요 지표(KPI, OMTM)를 선정하고 관리하는 업무도 합니다. 비즈니스 분석을 기획하고 결과를 현업 부서에 적용하는 내부 컨설팅 기능도 강합니다. 다른 팀은 이렇습니다. 알고리즘, AI,머신러닝으로 프로덕트 기능 강화를 하는 데이터사이언스팀과 데이터 환경 구축을 하는 데이터엔지니어 파트는 팀 규모로 따로 있습니다. 우리 팀 이름 뭐로 정하면 좋을까요? 후보군으로는 데이터전략팀, 데이터기획팀 등이 거론되고 있습니다. 관련 경험 있으신 분들, 업계 계신 분들의 댓글 많이 부탁드립니다~!!

먼저 기만처럼 보일수도있어 조심스럽지만 혹여 기분 나쁘신 분들이 있다면 정말 죄송합니다. 초봉 오퍼 6000 정도 (인센은 따로) 나왔는데 일반적인지 궁금합니다. 이렇게 연협하는게 처음이라 대략적인 라인이 궁금하네요! 감사합니다.

IT회사에 취직하면서 논문 쓸일이 없겠구나… 싶었는데, 배운게 도둑질이라고 회사에서도 업무로 수행한 내용을 연구 논문으로 작성하여 최근에 학술지에 거재하게 되었습니다. 카뱅 빅데이터분석팀에 있는 뇌과학자와 카뱅 기술연구소에 있는 경제학자의 콜라보로 빅데이터 저널에 출판한 독특한 사례입니다 ㅎㅎ 신용평가 기술에 대한 연구를 진행했는데요. 논문의 한줄 요약은 ”신용이 좋은 사람과 그렇지 않은 사람을 구분하는데 있어서 기존 방법 대비 우수한 성능을 보이면서, 설명 가능한 구조를 갖는 신용 평가 모델을 개발했다.“ 입니다. 설명가능한 AI 연구는 deep learning 등 블랙박스 기반으로 모델을 개발하고, 후향적 분석으로 설명가능성을 부여하는 형태가 대부분이긴 합니다. 하지만, 이번에 저희가 연구 개발한 2단계 신용평가 모형은 모델 자체가 설명가능한 형태라고 볼 수 있습니다. 연구 내용을 정리한 논문이 빅데이터분야 상위 5%인 국제 저명 학술지인 Journal of Big Data(IF=10.8)에 게재되었습니다. 관련해서 언론에 소개된 내용을 공유해드립니다. https://n.news.naver.com/article/092/0002275544?sid=105&cds=news_edit

저는 빅데이터 Ai 전문가는 아닙니다. 설비운영하는 현업에서 25년정도 경력이 있습니다. 나름 제 분야에서는 이름만 대면 누군지 딱 알수 있는 정도 경력입니다. 최근에 빅데이터 ai관련 업체들하고 협업도 하고 또 현장에서 어떻게 적용되어야 하는지 조언도 해주고 있습니다. 물론 이분들은 사기성이 없는 분들입니다. 딱 봐서 허언하면 차단해버리거든요. 현업에서 실제로 설비를 운영하고 컨설팅도 하고 있는데 ai 빅데이터 전문가라는 분들이 무언가를 만들고 또는 방송에서 된다고 주장합니다 또 국민들을 상대로 거짓말도 하고 있지요 정책당국자들도 되는줄 알고 있더라구요 얼마나 거짓말을 잘하는지 아니면 확신에 가득한 허언증인지 모르겠으나 정부 관련자들을 완전히 세뇌시켜놨습니다. 그런데 실제로 현장에서는 데이터 활용이 아니라 그냥 방치수준이라 실제로는 사용가치가 없는데 지금 여기 들어와 보면 전문가라고 주장하는분들이 많아서여 실제로 현장에서 됩니까? 그 분들의 공통점이 데이터가 덜 쌓여서 그렇다 따라서 곧 될거라고 하는데 진짜로 그렇게 믿는것인지 아니면 투자자를 속이거나 정부 관련자를 속이기 위해 그런건지도 궁금합니다. 해외 문헌들을 검색해도 빅데이터로 하는것이 아니라 먼저 사람이 경험으로 기계를 학습시키고 데이터가 정확한지 검토를 하고 다시 적용하고 있는데 우리나라 빅데이터 전문가들은 무조건 데이터가 많으면 된다는 식으로 하고 있구요 얼마전에 정부에서 데이터댐사업이라고 해서 수백억원 들여서 뭔가를했는데 거기서 수집된 데이터를 보면 데이터만 있지 왜 그데이터를 수집했는데 의도도 그게 무엇을 의미하는지 해석도 없습니다. 그러다 보니 정부사업을 하던 어떤 대학연구소에서 데이터댐 사업에서 얻은 데이터의 활용이 어려우니 기계를 학습시킬수 있는 경험값을 달라고 하더군요 그런데 현재 국내 데이터 전문가 ai 전문가라 주장하는 kist kaist etri 등 출연연 또 대학연구소에서 또는 스타트업에서 엉터리 데이터 돌려서 나온 자료로 머신런닝했다고 주장하며 자기들이 옳고 시간이 지나면 모든 문제가 해결될거라고 주장해서요 진짜로 그렇게 믿는건가 해서여

요즘 돌아가는 상황을 지켜보면. ai전문가라는분들이 많은데 진짜 본인이 그렇게 생각하고 말하는건지 궁금 결과물을 보면 아닌것 같은데 특히 컨설팅 업체. 농업 빅데이터 한농 그린랩스 전부 거짓말같고 또 정부사업으로 데이터댐 사업하는것도 사기꾼들 같구요 Kist. kaist는 다 거짓말 또는 진짜라고 믿는 허언증 환자 같은데 해외에너 귀하다는 빅데이터 전문가는 해외가서 100만불 받고 직장다니면 되는데 연구비나 따러 다니고 또 몇십만원 받고 정부과제 평가는 왜하는지 ai. 빅데이터 전문가분 답변좀