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Q. 머신러닝 관련 직무에 대한 질문.

안녕하세요. 머신러닝 분야로의 취업을 희망하는 취준생입니다.
먼저 저에 대해서 조금 설명드리면 인서울 대학원에서 딥러닝을 응용하는 분야에서 이번해 2월에 석사를 졸업했고(다만 너무 minor한 분야라 취업이나 실제업무에는 사실상 도움이 안되는 것 같습니다), 이번해초에 카카오 머신러닝엔지니어 인턴 경험이 있습니다. 인턴 후 개인적으로 머신러닝 이론, 통계학에 대해서 공부를 하였고 지금은 신입으로 취업준비를 하는 중입니다. 가고싶은 기업은 카카오,네이버,넥슨,펍지 입니다.
질문드리고 싶은 점은,
1. 파이썬은 어느정도 할 줄 알고, sql은 배우는 중입니다. 캐글에서 이미 지난 대회 몇개를 해보면서 공부를 한 경험이 있구요(깃허브에 정리 하였습니다). 머신러닝 이론 관련 질문이나 통계학의 특히 테스트에 관련된 부분에대한 이론 질문은 웬만하면 답변할 수 있게끔 깊게 공부하였습니다. 문제는 실무경험이 인턴밖에 없다는 것과 컴퓨터과학 기초지식(os, 네트워크, 데이터베이스 같은 것. 자료구조알고리즘은 공부했습니다)이 부족하다는 것입니다.
이런점들이 취업에 문제가 될지 궁금합니다. 특히 컴퓨터과학 기초 지식이 부족한 것이 많이 걱정스럽습니다.

2. 만일 소프트웨어 지식이 부족한 점이 문제가 될 경우의 질문인데요. 이건 머신러닝 엔지니어를 희망할 경우에만 그런건지요? 엔지니어라면 실제 서비스에 deploy해야 하니까 소프트웨어 엔지니어링지식이 필요할 거 같다는 생각은 듭니다. 카카오 인턴때도 어느정도 필요하다 생각했구요. 여러 명문대학에서 온라인강의와 과제까지 무료로 공개하기 때문에 공부할 수는 있겠지만 os,네트워크,db 같은 큼직한 과목을 공부하는 건 너무 시간이 오래 걸리는 것 같습니다.
그럼에도 컴퓨터과학 기초과목들을 시간을 투자해서 공부하는게 옳다고 보시는지요?
개인적으로 카카오에서 인턴할때는 기초과목들을 정말 잘 알아야 할 만큼 필요하다고 생각되진 않았습니다. 오히려 소프트웨어 기초지식들은 굵직한 개념만 알고(프로세스가 뭔지, 쓰레드가 뭔지 등등...) 코드 깨끗하게 잘 짜고 디버깅 잘하는게 더 중요하다고 생각했어요. 다만 신입공채를 보면 저런 기초과목을 깊게 물어보곤 해서 이러한 질문을 드립니다.

3. 2번질문에 이어지는 질문인데요. 만일 소프트웨어 기초지식이 필요하고 공부해야 한다면요. 그걸 안해도 되는 직무는 없는지요? 저는 솔직히 소프트웨어 기초지식을 배울 시간에 모델링에 대해서 더욱 깊게 공부하고싶습니다. 그래프이론, 베이지안 머신러닝, 강화학습 등등...
위에서 머신러닝 공부한것도 정말 재밌게 공부했구요. 여기서 더 깊은 내용도 재밌게 공부할 자신 있습니다. 근데 소프트웨어 기초지식에 대한 강의도 시작해봤는데 너무 재미가 없어서 하기가 힘들더군요. 저는 그냥 파이썬 잘하고 pytorch, sklearn같은 라이브러리 잘 다루는 정도 그리고 스파크 쓸 줄 아는 정도만 할 줄 알고 싶어요. 나머지는 모델링공부에 투자하고 싶습니다. 근데 이렇게하면 직장을 구하기 힘들까요...?

4. 위에서 머신러닝에 대해서 공부했다고 말씀 드렸었는데요. 공부하면서 과제에 머신러닝 모델을 scratch부터 구현하고 그 원리를 수학적으로 증명하는 그런게 있는데 이러한 것들을 깃허브에 정리하면 취업에 도움이 될지요?