[강연] 모두팝 : AI연구원으로 일하는 법

• 이한울 연구원님 강연 기록
  • AI aplication 연구직
  • EleutherAI HaeRae 팀
  • 정보처리학회, 한국지능저오시스템학회 논문
  • 하정우 박사님 강연 (네이버 AI 헤드)

---

채용시장의 구조

• 기업의 Hierachy of needs
  1. 데이터 수집 (Collect)
     1. 데이터 수집을 위한 플로우를 갖춰야 함 (서버 세팅 파이프라인 등)
     2. 데이터 노이즈 전처리 필요
  2. Aggregate/label
     1. 시각화
  3. Learn/optimize
• 단계별로 필요한 사람이 다름. 기업의 규모와 특성에 따라서 담당하는 범위가 다름.

문과 비전공자의 장벽

1. 선형대수학 및 기타 수학적 토대
   • Mathmatics for Machine Learning & Data Science
   • 대학 강의 중 통계수학, 공학수학
2. 수리통계학, 확률론 등 통계학적 지식
   • 기초통계, 회귀분석, 수리통계, 확률론 기초 등
3. 컴퓨터 과학적 지식 + 코딩 그 자체
   • 알고리즘 & 자료구조 : 코딩테스트 많이 풀어보기
4. AI 그 자체 : 꾸준한 논문 리딩 및 구현
   • DSBA 유튜브 채널, 딥러닝논문읽기모임채널 등을 통해 주요 논문들을 빠르게 파악
5. 그 이후
   • AI 연구원의 업무는 문제를 정의하고 자신의 스킬셋을 이용해 해결하는 일.
   • 좋은 문제 정의를 잘 하는 것이 내 능력을 잘 사용하는 방법. (도메인 지식이 풍부할수록 유리하다고 생각함)

마인드셋

• 비전공자에 대한 부정적 평가
• 빠른 트렌드의 변화
• 몸 건강과 마음 건강 챙기기

QnA

• 학부만큼 지식이 있는지 증명하는 방법?
  • 자기 자신이 제일 잘 알것. 취업시장에 지원해보면 안다. 전공자도 취업하는데는 시간이 걸린다.
• 야간 석사
  • 가능하지만 힘듦. 이직할 때 야간 석사인 것이 도움이 되지 않을까?
  • 업무 능력이 중요할 듯
• 대학원 진학
  • 어디를 지원하냐에 따라 달라짐
• 비전공자 취업 준비에 필요한 내용
  • 자질? 흥미 노력이 중요.
  • 학습법? 수학, 통계 등 전공자와 동일
• 어느 분야를 공부해야 할지
  • 좋아하는 것. 관심 가는 것을 해야함.
• 대회
  • 하고싶은 분야와 관련된 대회를 나가는 것이 중요
• 테크트리
  • 시계열 분석 (잘하는 것) vs 자연어 처리 (좋아하는 분야)
  • 취직이 목표면 잘하는 것 먼저 해볼 수 있을 듯
• 해외 부트캠프 선택 이유 : 잘 모를 때 고르기 자신 없어서 유튜브를 참고하다 보니 이미 리뷰가 많은 데이터 캠프를 선택했을 뿐.
• 프로젝트 비용 : 회사 안에서 리소스 사용. 개인연구에서는 비용 최적화를 위해 비용이 드는 연구를 안함 ^^.. 적은 리소스로 연구할 수 있는 것을 실험 해보고 (작은 모델로 작은 리소스로) 키자마자 돌리고 다 돌아가면 끔
• 아니다 싶을 때
  • 해온게 아까워서? 들어간 뒤에 비용도 함께 고려. 매몰비용은 의사결정에 고려요인이 아니다.