기계 학습 엔지니어는 빠르게 진화하는 인공 지능(AI) 분야의 최전선에 있습니다. 이 전문가들은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 학습, 적응 및 개선할 수 있도록 하는 최첨단 기계 학습 알고리즘 및 모델을 개발, 구현 및 유지 관리합니다. 이 기사에서는 기계 학습 엔지니어의 책임, 의무, 급여, 필요한 지식, 교육 및 기술에 대한 정보와 학생들이 이 흥미진진한 경력을 쌓기 위해 배워야 하는 과목 및 과정에 대한 정보를 제공합니다.
머신러닝 엔지니어의 책임과 의무 (Machine Learning Engineer)
기계 학습 엔지니어는 다음을 포함하여 광범위한 작업을 담당합니다.
- 연구 및 개발: 특정 비즈니스 또는 연구 문제를 해결하기 위해 새로운 기계 학습 알고리즘, 기술 및 모델을 탐색하고 식별합니다.
- 데이터 수집 및 정리: 기계 학습 작업에 대한 품질과 적합성을 보장하기 위해 대규모 데이터 세트를 수집하고 전처리합니다.
- 기능 엔지니어링: 기계 학습 모델의 성능을 개선하기 위해 관련 데이터 기능을 선택, 변환 및 결합합니다.
- 모델 개발: 다양한 프로그래밍 언어, 라이브러리 및 frameworks를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 개선합니다.
- 모델 평가: 교차 유효성 검사 또는 혼동 행렬과 같은 적절한 메트릭 및 기술을 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 평가합니다.
- 배포: machine learning 모델을 프로덕션 시스템에 통합하고 확장성, 안정성 및 효율성을 보장합니다.
- 유지 관리 및 최적화: 배포된 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 업데이트하며 지속적으로 개선 기회를 모색합니다.
- 협업: 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 도메인 전문가와 긴밀히 협력하여 기계 학습 솔루션의 성공적인 개발 및 배포를 보장합니다.
기계 학습 엔지니어의 급여
Glassdoor에 따르면 2023년 현재 미국 기계 학습 엔지니어의 평균 기본 급여는 $115,121입니다. 급여는 위치, 경험 및 산업과 같은 요인에 따라 $90,000에서 $160,000 이상까지 다양합니다.
필요한 지식, 교육 및 기술
성공적인 기계 학습 엔지니어가 되려면 다음 영역에서 강력한 기반이 필요합니다.
- 수학: 기계 학습 알고리즘을 개발하고 구현하려면 선형 대수, 미적분, 확률 및 통계에 대한 확실한 이해가 필수적입니다.
- 컴퓨터 과학: 데이터 구조, 알고리즘 및 프로그래밍 언어(예: Python, R 또는 Java)의 숙련도는 기계 학습 모델을 구축하고 최적화하는 데 중요합니다.
- 머신 러닝: 감독, 비감독, 강화 학습 기술과 다양한 머신 러닝 알고리즘(예: 선형 회귀, 결정 트리, 신경망) 및 해당 응용 프로그램에 대한 지식.
- Deep Learning: 신경망 아키텍처(예: 컨벌루션 신경망, 순환 신경망) 및 딥 러닝 frameworks(예: TensorFlow, PyTorch 또는 Keras)에 익숙하면 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
- 빅 데이터: 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하려면 대규모 데이터 세트 및 빅 데이터 기술(예: Hadoop, Spark 또는 NoSQL 데이터베이스) 작업 경험이 필요합니다.
- 소프트웨어 엔지니어링: 소프트웨어 설계, 개발 및 테스트 기술은 기계 학습 모델을 생산 시스템에 통합하는 데 필수적입니다.
일반적으로 기계 학습 분야에 들어가기 위해서는 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 관련 분야의 학사 학위가 필요합니다. 그러나 많은 고용주는 인턴십, 연구 프로젝트 또는 산업 작업을 통해 얻은 실무 경험뿐만 아니라 관련 분야의 석사 또는 박사 학위를 가진 후보자를 선호합니다.
학생을 위한 코스 및 과목
기계 학습 엔지니어로서의 경력을 준비하려면 학생들은 다음 과정과 과목을 수강하는 것을 고려해야 합니다.
- 수학: 선형 대수학, 다변수 미적분학, 확률 및 통계.
- 컴퓨터 과학: 프로그래밍 언어(Python, R 또는 Java), 데이터 구조, 알고리즘 및 컴퓨터 시스템.
- 기계 학습: machine learning 소개, 감독 및 비감독 학습, 다양한 기계 학습 알고리즘 및 모델 평가 기술.
- Deep Learning: 신경망, 컨벌루션 신경망, 순환 신경망, long short-term memory networks 및 generative adversarial networks.
- 자연어 처리(NLP): 텍스트 사전 처리, tokenization, 단어 임베딩 및 transformer 모델 및 BERT와 같은 고급 NLP 기술.
- 컴퓨터 비전: 이미지 처리, 특징 추출, 개체 감지 및 분할.
- 강화 학습: Markov 결정 프로세스, Q-러닝, 정책 기울기 및 심층 강화 학습.
- 빅 데이터 기술: Hadoop, Spark, NoSQL 데이터베이스 및 데이터 웨어하우징.
- 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅 플랫폼(AWS, Azure 또는 Google Cloud)과 기계 학습 및 데이터 처리를 위한 서비스 소개.
- 소프트웨어 엔지니어링: 소프트웨어 디자인 패턴, 버전 제어, 지속적인 통합 및 배포, 테스트.
정식 교육 외에도 기계 학습 엔지니어를 꿈꾸는 사람은 자기 주도 학습, 온라인 과정, 워크숍 및 부트 캠프에 참여하여 지식을 심화하고 이 분야의 최신 발전 사항을 최신 상태로 유지해야 합니다. Kaggle에서 주최하는 대회와 같은 machine learning 대회에 참가하면 귀중한 실습 경험을 제공하고 강력한 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
기계 학습 엔지니어로서의 경력은 AI의 최전선에서 일하고 다양한 산업에 큰 영향을 미치는 혁신적인 솔루션 개발에 기여할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다. 기계 학습 엔지니어가 되려면 학생들은 수학, 컴퓨터 과학 및 기계 학습 기술에 대한 강력한 기초를 구축하는 데 집중하고 관련 분야에서 고급 학위를 취득해야 합니다. 인턴십, 연구 프로젝트 또는 산업 작업을 통해 최신 개발에 대한 정보를 얻고 실제 경험을 습득함으로써 기계 학습 엔지니어를 꿈꾸는 사람은 빠르게 발전하는 이 분야에서 성공할 수 있습니다.