5가지 엔트리 레벨 기계 학습 작업

빠르게 확장되고 있는 기계 학습 영역은 통계적 방법과 데이터 분석을 사용하여 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하고 예측이나 판단을 내리는 방법을 가르칩니다. 

초급 수준의 전문 지식을 갖춘 직원에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기계 학습 기업과 산업이 점점 더 그 유용성을 이해함에 따라. 다음은 이 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람들에게 매력적인 기회를 제공하는 머신러닝 분야의 XNUMX가지 초급 직책입니다.

기계 학습 엔지니어

• 역할: 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델 및 시스템을 개발, 배포 및 유지 관리합니다.
• 필수 기술: 강력한 프로그래밍 기술(Python, R 등), 기계 학습 알고리즘 및 프레임워크에 대한 지식, 데이터 전처리, 모델 평가 및 배포.
• 학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 이상.
• 채용 기회: 기계 학습 엔지니어는 기술, 금융, 의료 및 전자 상거래와 같은 산업에서 일할 수 있습니다. 기회는 기존 회사와 신생 기업 모두에서 사용할 수 있습니다.

기계 학습 엔지니어가 되려면 얼마나 많은 수학이 필요합니까?

이것은 사람들이 가장 많이 묻는 질문입니다.

몇 년 전만 해도 낮은 수준의 수학 세부 사항을 이해하는 것이 중요했습니다. 오늘날에도 개선에 집중하는 연구원이 되려면 수학이 필수적입니다.… pic.twitter.com/5rrYQmUkPz

— 산티아고(@svpino) ２０２３년 ６월 ２８일

데이터 과학자

• 역할: 데이터 과학자는 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석하여 통찰력을 얻고 예측 모델 구축.
• 필수 기술: 프로그래밍(Python, R 등), 통계 분석, 데이터 시각화, 기계 학습 알고리즘 및 데이터 조작 능력.
• 학위: 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 통계 또는 관련 분야의 학사 이상.
• 채용 기회: 데이터 과학자는 금융, 의료, 마케팅 및 기술을 포함한 다양한 산업 분야에서 수요가 많습니다. 스타트업에서 대기업에 이르기까지 다양한 기업에서 데이터 사이언스 인재를 적극적으로 찾고 있습니다.

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AI 연구원

• 역할: AI 연구자들은 인공지능 분야 연구와 개발을 통해.
• 필요한 기술: 기계 학습 알고리즘에 대한 강력한 지식, 딥 러닝 프레임워크 — 예: TensorFlow, PyTorch — 프로그래밍 기술, 데이터 분석 및 문제 해결 능력.
• 학위: 석사 또는 박사 컴퓨터 과학, 인공 지능 또는 관련 분야에서.
• 취업 기회: AI 연구원은 학계 또는 연구 기관에서 일하거나 기술 회사의 연구 팀에 합류할 수 있습니다. 직책은 공공 및 민간 부문 모두에서 사용할 수 있습니다.

기계 학습 컨설턴트

• 역할: 기계 학습 컨설턴트는 기계 학습 솔루션을 구현하는 비즈니스에 전문 지식과 지침을 제공합니다.
• 필수 기술: 기계 학습 개념, 데이터 분석, 프로젝트 관리, 커뮤니케이션 기술 및 비즈니스 요구 사항을 기술 솔루션으로 변환하는 능력에 대한 확실한 이해.
• 학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 비즈니스 분석 또는 관련 분야의 학사 이상.
• 채용 기회: 기계 학습 컨설턴트는 컨설팅 회사, 기술 회사 또는 독립 컨설턴트로 일할 수 있습니다. 기계 학습을 채택하려는 다양한 산업에 기회가 있습니다.

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데이터 엔지니어

• 역할: 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 설계 및 유지 관리하여 대용량 데이터 세트의 효율적인 저장, 처리 및 검색을 보장합니다.
• 필요한 기술: 프로그래밍(Python, SQL 등), 데이터베이스 시스템, 데이터 파이프라인, 클라우드 플랫폼(예: AWS, Azure, GCP) 및 데이터 웨어하우징에 대한 숙련도.
• 학위: 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학 또는 관련 분야의 학사 이상.
• 채용 기회: 데이터 엔지니어는 산업, 특히 기술, 금융 및 의료 분야에서 수요가 높습니다. 기존 회사와 신생 기업 모두 대용량 데이터를 처리하기 위해 데이터 엔지니어링 전문 지식이 필요합니다.

위에서 언급한 필수 기술, 학위 및 취업 기회는 일반적인 지침이며 특정 회사, 역할 및 지역에 따라 다를 수 있습니다. 기계 학습 분야에서 경력을 쌓을 때 특정 직업 요구 사항에 맞게 기술과 자격을 연구하고 조정하는 것이 좋습니다.

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• 출처: https://cointelegraph.com/news/5-entry-level-machine-learning-jobs