머신러닝 전문가로 성장하기 위한 세 가지 필수 전략

 

 

인공지능과 머신러닝의 세계는 끊임없이 발전하고 있으며, 이 분야의 전문가가 되기 위해서는 단순히 기술을 배우는 것 이상을 요구합니다. 실제로 성공적인 ML 전문가로 거듭나기 위해서는 몇 가지 핵심 요소들을 꼭 마스터해야 하는데요. 오늘은 머신러닝 전문가로서 자신의 경력을 한 단계 업그레이드할 수 있는 세 가지 중요한 접근법을 공유하고자 합니다. 이 글을 통해 여러분이 이 분야에서 더욱 깊이 있고 실용적인 경험을 쌓을 수 있기를 바랍니다. 지금부터 그 세 가지 핵심 요소에 대해 알아보겠습니다.

 

1. Stakeholder Management

프로젝트의 성공은 주로 여러 stakeholder의 지지를 얻고, 기대를 관리하며, 복잡한 정보 속에서도 명확성을 찾는 능력에 달려있습니다. 최근 제가 참여한 한 머신러닝 프로젝트에서, 다양한 부서의 관리자들이 각자 다른 기대와 요구사항을 가지고 있었습니다. 이러한 복잡한 상황에서 저는 팀원들과 함께 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 통해 모든 stakeholder들의 필요를 이해하고 조율하는 데 중점을 두었습니다. 이 과정을 통해 소프트 스킬의 중요성을 다시 한 번 깨닫게 되었고, 이는 기술적 지식만큼 중요하다는 것을 실감했습니다.

 

2. Stay-Up-to-Date

머신러닝 산업은 지속적으로 발전하고 새로운 패러다임이 등장하기 때문에 항상 최신 동향에 대해 공부하고 업데이트하는 것이 중요합니다. 최근에 저는 generative AI 기술에 관한 신규 프로젝트를 시작했습니다. 이 분야는 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에, 관련 논문과 기사를 지속적으로 리뷰하며 이해도를 높이고 있습니다. 또한, 이론적 지식을 실제로 적용해보기 위해 작은 toy project를 구축하고 AWS에 deploy하는 경험을 통해 실질적인 학습이 이루어졌습니다. 이 과정은 제 지식을 실제 상황에 적용할 수 있는 좋은 기회였습니다. biomedical 분야에서의 LLM 모델 적용은 다른 분야에 비해 빠르게 진행되고 있지 않습니다. 이는 데이터의 민감성과 규제의 복잡성 때문일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 분야에서 뒤쳐질 수는 없기 때문에, 저는 개인적인 side project를 통해 지속적으로 최신 trend를 따라잡는 노력을 하고 있습니다. 이러한 프로젝트들은 새로운 기술이나 도구를 실험하고 실제 환경에서의 적용 가능성을 탐색하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 이는 결국 제 전문성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

 

𝟯. Project Management & 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗺𝗲𝗻𝘁 

마지막으로, Jupyter engineer로만 남지 않기 위해서는 ML solution을 end-to-end로 develop하고 deploy하는 방법을 배우는 것이 필수적입니다. 최근에 제가 Director로 맡은 첫 대규모 프로젝트에서는, 특히 engineering team들을 manage하는 과정이 매우 흥미로운 도전이었습니다. 이 프로젝트에서 저는 model의 API를 build하고, 이를 containerize하여 AWS에 deploy하는 전 과정을 직접 지휘했습니다. 이 경험은 제가 technical skills뿐만 아니라, team management 능력도 함께 발전시킬 수 있는 좋은 기회였습니다. 팀을 효과적으로 이끌면서 프로젝트의 성공으로 딜리버리하는 것은 중요한 경험이 될 것 같아요..

 

 

오늘 여러분과 공유한 이 세 가지 접근법은 데이터 직군에서 성장하기 위한 필수 요소들입니다. Stakeholder management에서부터 최신 동향의 지속적인 학습, 그리고 실제 시스템에 모델을 deploy하는 실무 능력까지, 이 모든 과정들은 여러분이 이 기술적으로 발전하는 분야에서 경쟁력을 갖출 수 있게 도와줄 것입니다. 저 또한 이러한 경험들을 통해 많은 것을 배우고 있으며, 앞으로도 새로운 도전을 해보려 합니다. 함께 열심히 공부하도록 해요 🙌🏻

 

 

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