개발자 레벨로 머신러닝 개발 프로젝트 수요가 늘어 날것 같은데

Question

머신러닝은 연구직쪽 자리는 이미 레드 오션이라고 하더라고요하지만 데이터 산업은 계속 진행이 될것이고 각 산업별로 혹은 개별적으로 AI는 진행이 될 것이라고 보거든여그래서 석사 레벨에서 일반 개발자 레벨로 바뀌면서 머신러닝 개발자를 뽑으려고 할 것이다.라는게 제 생각이 거든요.결국 개발자들도 머신러닝을 할 줄 알아야 할 것이고 오픈소스를 보고 이해 할 줄 알아야 할 것이고개발자들은 영수학 머신러닝 등등을 공부해 두어야 하고 준비해 둬야 한다.제 생각이 이렇습니다. 논문 보고 이해할 정도면 이미 석박사 레벨인거고 ㅎ방향이 맞을까요?

능가만장포 · Answer

레드오션인 이유가 단순히 학벌때문이라기보다 통계, AI, 데이터분석 등 양이 방대해서 진입장벽 자체가 높아서일 거 같아요. 지금이라도 잘하는 사람있으면 학벌 안 보고 데려가지 않을까요. 어느 정도 상식선에서 알고 있는 건 좋은데 개발도 못하면서 그쪽에 투자하는 건 리스크가 있을 거 같습니다.

시인들 · Answer

..;; 연구직 레벨..;; 개발자 레벨이..뭔가연..;; 개발자, 연구직이 따로 있나연??..;; 예전부터 필요하면 만들든 가져오든했지연 뭐..;; 머신러닝동 하나의 분야일 뿐입니당;; 자신의 분야를 꾸준히 발전 시키는 것이 중요하다공 생각합니다^^;;

allinux · Answer

데이터 엔지니어링 분야는 인력 수요가 큽니다.(사실 ML쪽은 이미 AUTO ML 도 상당한 수준이라 데이터만 있다면 기본적인 수준에선 누구나 할 수 있는 시대가 되긴 했습니다.)데이터는 쏟아져 들어오는데 정제된(사용할 수 있는) 데이터는 극소수입니다. 머신러닝도 결국 정제된 데이터로 할 수 있는 분야라서 ETL 을 해야 하는데 데이터량도 많고 고려해야 할 것들이 많아 많은 인력이 필요합니다.현재는 빅데이터 시대이고 데이터 처리할 인력은 필요한데 신입 개발자들이 자바/스프링만 하는 통에 시간이 가면 갈수록 몸값 올리기도 좋습니다.

고등어통조림 · Answer

etl은 지금도 개발자한테 요구하는 곳이 종종 있더라구요 저는 나중에 시간이 되면 관련 강의를 들어볼 생각입니다

DIKI · Answer

인공지능이 레드오션인 이유는 신뢰성을 보장할수 없기 때문입니다. 현장에서 가장 중요한 부분은 새로운 기술이 현장에 적용되었을때도 문제가 생기지 않게 하는것인데 인공지능은 그부분이 검증되지도 않았고 학술적으로도 매우 취약합니다.또 한가지 이유는 인공지능은 개발자가 많이 필요 없습니다. 사람의 기술에 의존하던 부분들은 컴퓨터의 단순 반복작업을 통해 해결하고자 하는거니까요. 인프라와 알고리즘 설계 및 모델링을 위한 고급인력 몇명만이 필요할뿐이죠. 그래서 석사 이상 레벨을 요구하는거고요.

개발자 레벨로 머신러닝 개발 프로젝트 수요가 늘어 날것 같은데

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