안녕하세요.
대학교때부터 개발을 좋아했고, 능력을 어느정도 인정받아 기업부설 연구소에 취직했었습니다. 첫 회사에서 3년 넘게 근무하며 여러 솔루션을 개발했습니다. 이후, 인공지능 분야도 관심이 생겨서 석사를 진학하고, 두번째 회사에서는 2년이상 모델링이나 MLOps를 했는데요.
최근 이직한 곳은 솔루션 개발과 더불어 인공지능도 같이 병행하며 업무를 하고 있습니다. 솔루션은 스프링부트나 리액트 등을 활용하고 있고요.
그러다가 문득 걱정이 되는 것은 타 회사의 채용 공고를 보면 그 분야만 전문적으로 하는 인력을 구한다는 것입니다. 개발이면 개발직군, 인공지능이면 인공지능 직군을 구분하여 채용하다보니, 제 커리어가 이도저도 아닌 것이 될까봐 두렵습니다.
두가지 스킬을 병행하는 커리어를 그대로 쌓는 것이 좋을지, 인공지능만 특화하는 커리어를 쌓을지 조언 부탁드립니다. 두가지 스킬을 병행하는 커리어를 쌓았을때 나중에 이직은 또 어떻게 할지 고민이 많습니다.
개발자 + 인공지능 = ?
2023.07.24 | 조회수 823
핵스택엔지니어
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싱글벙글지구촌
BEST저랑 비슷한 커리어로 고민하는 부분이 반가워서 글을 씁니다
(개발자 + AI 석사)
저도 제 나름대로의 답을 찾아가는 중인데요. 강인공지능, 특히 LLM을 직접 만들고 학습시키는 경우에는 AI 에 집중하는게 더 낫지 않을까 싶습니다
이유는 강인공지능을 개발할 수 있는 자금력과 규모를 가진 기업은 대기업인 경우가 많고, 그런 규모의 회사는 업무 롤이 명확하게 나눠져 있고 체계가 명확하기 때문입니다
반면 약인공지능 분야도 괄목할만한 변화가 있을 것이라고 생각하는데요. 특히 의료영상을 판독하고 병을 진단하는 부분에서 큰 변화가 있을 것이라 생각합니다.
그렇게 생각하는 이유는 chatGPT를 통해 사람들의 인식이 호의적으로 변했기 때문인데요. 기존에 AI의 의학적 진단이 믿을 수 있는지 의문을 받았다면, GPT 이후에는 AI가 믿음직스럽다는 인식의 변화를 조금은 가져왔다 생각합니다
약인공지능, 특정 기능만을 수행하는 인공지능의 경우 보다 규모가 작은 기업에서도 충분히 학습과 운영을 할 수 있습니다. 이런 경우에는 모델 설계 학습부터 데이터파이프라인 구축, 개발, 서비스까지 할 수 있는 융합형 인재(혹은 만능형 잡부)가 기민하게 움직일 수 있을 것이라 생각합니다.
강인공지능 LLM의 가장 큰 문제 중 하나는 할루시네이션 문제이고, 이를 줄이는 방법 중에는 약인공지능을 통해 진단한 결과를 바탕으로 강인공지능이 대답을 작성하는 경우입니다. In-context learning이 Fine tuning만큼 (경우에 따라서는 훨씬 더) 효과를 가져오고, 그에 기반한 방안으로 데이터에 기반한 답변을 하는 RAG를 제시하는 시점에서 이런 부분을 노리는 것도 충분히 의미가 있지 않을까 생각하고 있습니다
2023.07.24
9
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2020.07.01
154
김커리어
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2020.07.01
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