JD(채용 정보)를 통한 미래 기술 분석
안녕하세요! 2024년이 밝았네요. 구독자 여러분 모두 새해 복 많이 받으세요 🧧 :)
2024년에도 계속 변화할 일자리! 미래 일자리를 잡기 위한 100% 전략은 미래 핵심 기술을 보유하는 거죠. 그럼 미래 핵심 기술은 어떻게 알 수 있을까요? 바로 미래를 선도할 스타트업의 JD(Job Description, 채용정보)에서 확인할 수 있어요. 그렇다면 이제 실질적으로 JD 분석을 통해 나만의 필살기를 준비해 보아요.
지난 뉴스레터에서 살펴본 2023년 인공지능 업체 중 가장 많은 누적투자를 받은 미스트랑 AI 사는 어떤 인재를 채용하는지 한번 살펴볼게요.
미스트랄 AI에서 현재 채용 중인 포지션 중 현재 가장 주목받고 있고, 향후 수년 동안 주목받을 직업은 아래 두 직업이에요.
AI 사이언티스트 포지션의 지원 조건은 아래와 같아요.
[지원 요건]
- 생성형 AI 분야에 대한 높은 과학적 이해도. 즉, AI 분야에 대한 폭넓은 지식과 애플리케이션을 위한 언어 모델 미세 조정 및 사용에 대한 구체적인 지식 또는 관심이 있어야 합니다.
- 높은 기술 엔지니어링 역량. 이는 복잡한 소프트웨어를 설계하고 프로덕션에서 사용할 수 있도록 만드는 능력을 의미합니다. 아키텍처 개발과 모델 평가 및 사용에 중점을 두고 전체 MLOps 기술 스택을 탐색할 수 있습니다. 때때로 프론트엔드 개발을 수행할 수 있으며, 복잡한 HPC 인프라를 완전한 자율성을 가지고 사용해야 합니다.
스킬업! - 천리길도 한 걸음부터
그럼 우선 우리는 이러한 직군에 속한 인재로 준비되기 위해 어떻게 해야 할까요? 🤔 우선 JD 핵심 키워드를 중심으로 학습 전략을 짜야겠죠? (아래 기술에 대한 설명은 Notion AI로 작성해 보았어요)
- Fine-Tuning(미세 조정)- 기존에 학습된 언어 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 이는 미리 학습된 모델을 새로운 데이터나 작업에 적용하기 위해 모델의 가중치를 조정하는 것을 의미합니다. Fine-Tuning을 통해 모델은 특정 도메인의 특징이나 요구사항에 더욱 적합하게 만들어질 수 있습니다. 이는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분류 등 다양한 기계 학습 작업에 적용될 수 있습니다.
- MLOps - MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 기계 학습 프로젝트를 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 방법론과 프로세스를 의미합니다. MLOps는 모델 개발, 훈련, 배포, 모니터링 및 유지 보수에 이르는 전체 기계 학습 생명주기를 관리하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 기계 학습 모델의 개발과 운영을 효율적으로 관리하고 업무 협업을 강화할 수 있습니다. MLOps는 모델의 안정성과 성능을 보장하며, 개발자와 운영팀 간의 원활한 소통과 협업을 가능하게 합니다.
- HPC 인프라 - HPC 인프라는 High-Performance Computing Infrastructure의 약자로, 고성능 컴퓨팅 인프라를 의미합니다. HPC는 대용량 데이터 처리와 고성능 연산이 필요한 작업을 수행하는 데 사용되는 컴퓨팅 기술입니다. HPC 인프라는 대규모 데이터 처리, 복잡한 모델 학습, 시뮬레이션 및 분석 등에 사용될 수 있으며, 고성능 컴퓨터 클러스터, 스토리지 시스템, 네트워크 인프라 등으로 구성될 수 있습니다. HPC 인프라는 고성능 컴퓨팅 작업을 효율적으로 수행하기 위해 최적화되어 있으며, 다양한 분야에서 사용되는 핵심 기술 중 하나입니다.
강의 추천도 이젠 생성형 AI로
그렇다면 이제 우리는 이들 기술을 어떻게 배워야 할지 고민해야겠죠? 바로 온라인에서 무료로 배울 수 있는 MOOC 사이트를 활용하는 방법이 있어요. 챗GPT 유료 버전에서 제공하는 코세라(Coursera), 에덱스(eDX) 플러그인을 활용해서 우선 Fine-Tuning에 대한 강의를 찾아보았어요.
초급 수준에서 신뢰할 만한 기업인 구글의 Launching into Machine Learning 과정을 우선 공부해 볼 수 있겠죠. 일반적으로 자막이 제공되지만 영어 강의에 대한 부담이 있다면 K-MOOC를 활용하면 되겠죠?
K-MOOC의 [따라 하면 이해하는 인공지능 핵심 원리]를 통해서 기본적인 인공지능 지식을 확보할 수 있어요.
Bing 챗을 통한 강의 추천받기
무료로 강의를 추천받으려면 마이크로소프트에서 제공하는 Bing 챗을 활용할 수 있어요. bing.com에서 마이크로소프트 계정으로 로그인 한 후에 “인공지능 미세 조정 MOOC 사이트 온라인 강의 추천해 줘”라고 입력하고 원하는 강의를 추천받을 수 있어요.
아래와 같이 빙이 추천해 준 KAIST 강의를 수강해 볼 수도 있겠죠?
학습할 강의를 확인했다면 학습 수준과 기간을 정하고, 차근차근 한강씩 정복해 보아요!
이번 뉴스레터에서는 한 가지 직무에 좀 집중해서 분석을 해 보았어요. 사업 모델이 유사한 기업의 채용 정보를 비교해 보면 계속해서 언급이 되는 Skill이 눈에 띌 거예요! 바로 그 기술이 우리가 준비해야 하는 핵심 미래 기술이에요.
2024년엔 내가 관심 있는 분야의 직무와 JD 분석 & 강의 수강으로 시작해 보는 건 어떨까요? 😆
JD(채용 정보)를 통한 미래 기술 분석
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