머신러닝, 무슨 공부를 해야 하나요? | ML 엔지니어 박진우님 (3부/최종화) 

🏷타임라인 00:00 인트로 00:25 한국 ML 업계 동향 03:22 ML 서비스의 규모 문제 04:27 비용절감 업무의 장점 04:55 ML은 어떤 공부를 해야 하나요? 05:57 다른 분야 개발자 ➡ ML 이직? 06:19 온디바이스 서빙, 수요가 있나요? 09:28 요즘 취준생 주요 고민? 09:46 개발자 안 뽑는다 vs 못 뽑는다 10:01 신입을 위한 취업팁+마인드셋 13:21 마무리 인사

머신러닝 7년한 개발자입니다. 저는 엔지니어링보다 데이터와 모델링 위주로 이 바닥에 먼저 진입했으며 현재는 컴퓨터비전 개발자로 일하고 있습니다. 커리어에 고민이 많던 차에 좋은 영상 남겨 주셔서 대단히 감사합니다. 얼마전까지는 모델을 잘 학습하고 구현할 수 있었던 것만으로도 취직이 어렵지 않았지만 요즘은 CS/머신러닝에 대한 기본기를 바탕으로 급변하는 상황에 적응할 수 있는 사람을 원하는 시대 같습니다.

또 다시 강조되는 c++ 😂

졸업 2년반남은 비전공생 동국대생입니다. 제공하는 강의들 잘 활용하겠습니다. 교수님 감사드립니다.

슬슬 서카포 인공지능 대학원생들 졸업하기 시작해서 앞으로 AI쪽 취업은 더 힘들듯

ML/AI는 학벌을 어느정도 요구하는지 궁금했는데 이 내용이 없어서 아쉬웠습니다. (명문대 / 인서울 / 국립대 / 지방대 등으로 구별 짓는다 햇을 때) 이 쪽 분야는 학벌을 볼 수밖에 없지 않나 생각도 들고있고 저 뿐 아니라 같이 일하는 개발자분들도 그렇게 생각하고 계시거든요 그래서 흥미를 느껴도 아예 준비를 하지 않거나 시도를 하지 않는다고 느끼고 있습니다. 전 취업 전까지 면접을 37개를 보았는데 면접을 보면 제 블로그를 보았는지 아닌지를 명확하게 알 수 있는데 블로그를 보고 면접에 들어온 면접관은 3곳 뿐이였습니다. 대부분 그냥 그 자리에서 이력서를 보고 시작했었습니다. 블로그를 보냐 안보냐가 중요한게 아니라(깃헙을 볼 수도 잇고 포폴을 볼 수도 잇고 기준은 다양하니까) 중요한건 아쉽게도 여전히 대부분 지원자에게 큰 시간과 에너지를 투자를 안하기 때문에(또는 못하기 때문에) 쉽게 판단할 수 있는 학벌을 많이들 보지 않는가 생각이 들고 특히나 ML/AI는 더 하지 않을까(중소기업이던 대기업이던) 하는 생각을 가지고 있습니다. 이 부분에 대해서 실무자들의 이야기가 궁금하네요

First... ㅎ

이런 영상을 보면서 종종 느끼는거 1. 초창기, 덜 복잡할때 취업한게 짱이다. 2. 뽑을 사람이 없다.면서 뽑을려고만 하지 키울려고는 안하는 마인드가 역시 쎄구나. 이런거 밖에 느끼는게 없음.....고용 제도를 좀 유연화 해야되는거냐....뭘 어떻게 해야될지 모르겠다. 취업을 하려면 공부를해!! --> 현업에서 뭘 요구하는지 모르겠어요 --> 그럼 취업을 해!! --> 안뽑아줘요. -->취업을 하려면 공부를해!! --> 현업에서 뭘 요구하는지 모르겠어요 --> 그럼 취업을 해!! --> 안뽑아줘요-> 취업을 하려면 공부를해!! --> 현업에서 뭘 요구하는지 모르겠어요 --> 그럼 취업을 해!! --> 안뽑아줘요무한반복....ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

혹시 보안 업계 관련 종사자 인터뷰는 계획이 있으신지 궁금합니다.