소개
인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 기술의 빠른 개발은 전 세계 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 최첨단 기술은 작업을보다 효율적으로 만드는 것이 아니라 개인화 된 마케팅 및 사기 탐지에서 자율 주행 자동차 및 의료 진단에 이르기까지 비즈니스 및 조직의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술 혁명의 최전선에는 AI/Machine Learning Engineers가 있으며, 기계가 데이터에서 학습하고 전통적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 알고리즘 및 모델을 설계, 개발 및 구현하는 AI/기계 학습 엔지니어가 있습니다. 미국에서는 AI/ML 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이 기사에서는 AI/머신 러닝 엔지니어의 주요 책임, 필수 기술 및 작업 환경을 탐색 하여이 흥미롭고 빠르게 성장하는 경력 경로에 대한 자세한 개요를 제공합니다.
AI/기계 학습 엔지니어의 주요 책임
AI/기계 학습 엔지니어는 대규모 데이터 세트에서 학습 할 수있는 지능형 시스템을 만들고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 책임이 있습니다. 그들의 주요 책임 중 하나는 실제 문제를 해결하는 기계 학습 모델을 설계, 개발 및 구현하는 것입니다. 예를 들어, 금융 기관에서 일하는 AI 엔지니어는 과거 거래 데이터에 대한 모델을 훈련시켜 사기 거래를 감지하기위한 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 마찬가지로, 기술 회사의 기계 학습 엔지니어는 시청 습관에 따라 사용자를위한 콘텐츠를 개인화하기위한 권장 시스템을 개발할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 구축하는 과정에는 여러 단계가 포함됩니다. 첫째, AI/ML 엔지니어는 관련 데이터를 해결하고 수집하려는 문제를 정의해야합니다. 데이터의 품질은 모델의 성공에 중요하므로 엔지니어는 종종 데이터 과학자 및 분석가와 협력하여 데이터가 깨끗하고 정확하며 포괄적인지 확인합니다. 데이터가 준비되면 다음 단계는 문제의 복잡성에 따라 간단한 선형 회귀에서 복잡한 딥 러닝 알고리즘에 이르기까지 적절한 알고리즘을 선택하는 것입니다. 엔지니어는이 데이터를 사용하여 모델을 교육하여 정확도를 향상시키기 위해 매개 변수를 조정하여 미세 조정합니다. 모델을 테스트하고 검증하는 것은 작업의 또 다른 중요한 측면입니다. AI/ML 엔지니어는 보이지 않는 데이터에 대한 모델을 엄격하게 테스트하여 일반화 기능을 평가하고 예상대로 수행하고 있는지 확인합니다. 모델이 검증되면 생산 환경에 통합되어야합니다. 여기에는 소프트웨어 개발자와 협력하여 모델을 웹 응용 프로그램 또는 모바일 앱에 배포하는 것이 포함될 수 있습니다. 배포 후 AI/ML 엔지니어는 모델의 성능을 계속 모니터링하고 새로운 데이터 또는 변경 조건에 적응해야 할 때이를 재교육합니다. 이러한 지속적인 유지 보수는 모델이 시간이 지남에 따라 정확하고 신뢰할 수 있도록하는 데 필수적입니다.
기술 및 교육 요구 사항
AI/기계 학습 엔지니어는 컴퓨터 과학, 통계 및 수학을 포함한 여러 기술 분야에서 강력한 토대를 가져야합니다. 컴퓨터 과학, 공학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적으로 필요하며, 많은 엔지니어는 AI 또는 기계 학습을 전문으로하는 고급 학위 (마스터 또는 박사)를 보유하고 있습니다. 알고리즘, 데이터 구조 및 계산 이론에 대한 깊은 이해는 효율적인 모델을 개발하고 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 프로그래밍 기술은 AI/ML 엔지니어에게 필수입니다. 주로 Python, R, Java 및 C ++와 같은 언어로 작업하며 Python은 Tensorflow, Pytorch 및 Scikit-Learn과 같은 기계 학습을위한 광범위한 라이브러리 및 프레임 워크로 인해 가장 널리 사용됩니다. 엔지니어는 이러한 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 훈련시킬뿐만 아니라 딥 러닝 기술을 구현하여 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업에 특히 유용합니다. 많은 기계 학습 모델에는 전통적인 방법으로 처리 할 수없는 대형 데이터 세트를 처리해야하기 때문에 Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 기술에 대한 지식도 가치가 있습니다. 수학 및 통계는 기계 학습의 중추를 형성하며 AI/ML 엔지니어는 선형 대수, 미적분학, 확률 및 최적화와 같은 개념을 사용하여 편안해야합니다. 이러한 수학적 원리는 알고리즘을 설계하고 모델의 성능을 평가하며 매개 변수를 미세 조정하는 데 사용됩니다. 또한 엔지니어는 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 강화 학습 및 딥 러닝을 포함하여 다양한 유형의 기계 학습을 이해해야하며 각 접근 방식을 다른 문제에 적용 할시기를 알아야합니다. 이러한 기술 기술 외에도 AI/ML 엔지니어는 강력한 문제 해결 능력과 세부적인 눈을 가지고 있어야합니다. 그들은 모델의 성능을 향상시키는 솔루션을 개발하기 위해 비판적이고 창의적으로 생각할 수 있어야합니다. 엔지니어는 종종 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 제품 관리자와 같은 다른 기술 전문가와 팀에서 일해야하므로 비즈니스 목표를 충족시키는 솔루션을 개발하기 때문에 의사 소통 기술도 필수적입니다. 또한, 복잡한 기술 개념을 비 기술적 이해 관계자에게 설명하고 결과에 따라 명확한 권장 사항을 제공 할 수 있어야합니다.
작업 환경과 문화
AI/기계 학습 엔지니어를위한 작업 환경은 업계 및 회사에 따라 다를 수 있습니다. 많은 엔지니어들이 Google, Facebook 및 Amazon과 같은 기술 회사에서 고용되지만 AI/ML 엔지니어는 의료, 금융, 자동차 및 제조와 같은 산업 분야에서 수요가 많습니다. 예를 들어, 의료 회사에서 일하는 AI 엔지니어는 의사가 의료 이미지에서 질병을 진단하는 데 도움이되는 알고리즘을 설계 할 수 있으며 자동차 회사의 ML 엔지니어는 자율 주행 자동차 기술 개발을 수행 할 수 있습니다. 대부분의 AI/ML 엔지니어는 사무실 환경이나 연구 실험실에서 일하지만 특히 Covid-19 Pandemic의 결과로 원격 작업이 점점 일반화되고 있습니다. 많은 조직은 이제 하이브리드 작업 옵션을 제공하여 엔지니어가 사무실의 동료들과 협력하면서 파트 타임으로 일할 수 있습니다. 일부 기술 거대 기업과 신생 기업에는 완전히 원격 인력이있어 AI/ML 엔지니어가 전 세계 어디에서나 작업 할 수있게되므로 역할에 유연성과 일과 삶의 균형을 높일 수 있습니다. AI/기계 학습 엔지니어는 종종 협력적인 팀 중심 환경에서 일합니다. 이 작업에는 오랜 시간의 코딩 및 알고리즘 실험이 포함될 수 있지만 일반적으로 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 비즈니스 리더를 포함한 다른 팀 구성원과 긴밀히 협력하여 수행됩니다. 엔지니어는 종종 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 협력하는 학제 간 팀의 일부입니다. 업무 문화는 실험, 반복 및 지속적인 학습에 중점을 둔 빠르게 진행되고 혁신 중심적인 경향이 있습니다. AI 및 기계 학습 기술의 지속적인 발전을 감안할 때,이 분야의 전문가에게는 지속적인 교육 및 기술 개발이 중요합니다. 엔지니어들은 종종 컨퍼런스, 워크샵 및 세미나에 참석하여 최신 트렌드와 연구를 최신 상태로 유지하는 것이 좋습니다. 또한 많은 회사가 고급 인증을 받고 추가 학업 연구를 추구하는 직원을 지원합니다. 전문적인 성장에 대한 이러한 헌신은 AI/머신 러닝 엔지니어가 항상 업계의 최첨단에 있으며 그들의 역할을 흥미롭고 보람있게 만들 수 있도록합니다.
결론
결론적으로, AI/머신 러닝 엔지니어의 역할은 도전적이고 보람이 있으며 전문가에게 기술의 미래를 형성하는 획기적인 프로젝트에서 일할 수있는 기회를 제공합니다. 이 엔지니어들은 기계가 데이터에서 배우고 전통적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 알고리즘과 모델을 개발할 책임이 있습니다. 이 분야에서 성공하려면 AI/ML 엔지니어는 컴퓨터 과학, 수학, 통계 및 프로그래밍에 대한 전문 지식을 포함하여 강력한 기술적 배경이 필요합니다. 또한 비판적으로 생각하고 복잡한 문제를 해결하며 연구 결과를 이해 관계자에게 명확하게 전달할 수있는 능력이 있어야합니다. AI와 기계 학습이 계속 발전함에 따라이 분야의 숙련 된 엔지니어에 대한 수요는 성장할 것입니다. 혁신, 경력 발전 및 직무 만족도의 기회는 기술과 문제 해결에 대한 열정을 가진 사람들에게 매력적인 경력 경로가됩니다. AI/머신 러닝 엔지니어는 건강 관리에서 재무, 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업에서 일할 수있는 잠재력을 통해 의미있는 영향을 미치고 우리가 살고 일하는 방식을 혁신하는 기술 개발에 기여할 수 있습니다. 분야에서 방금 시작하든 이미 전문가이든 AI와 기계 학습의 미래는 밝게 보이며이 흥미롭고 빠르게 진행되는 산업에서 전문가에게 풍부한 기회를 제공합니다.