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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?

기숙사 주소 및 룸메이트 연락처 요청 메일

최종 입사일이 결정된다면 기숙사 주소 및 룸메이트의 연락처를 안내해 준다는 메일을 받았습니다. 안내해 주실 때까지 기다리는 것이 좋을까요? 아니라면 언제까지 출근하겠다는 말과 함께 해당 정보를 요청하는 메일을 작성하는 것이 좋을까요?

지원서 주소와 등본상 주소

지원서에 작성한 주소(실거주)랑 등본상 주소가 다른데 혹시 이거 문제가 될까요? 지금 전입신고를 할 수 없는 상황이라서요

주소 고민

안녕하세요 면접볼 때 회사 근처로 이사갈 예정이라고 했습니다 막상 합격하고 나니 통근이 가능할 것 같은데 본가가 충청도라서요 계약서 작성할 때 본가 주소 작성해도 될까요? 혹시 문제가 될까 걱정됩니다

머신러닝 엔지니어와 데이터분석 업무 차이

머신러닝 엔지니어와 데이터 분석 업무 간에 차이를 몇몇 글에서 읽으면서 분명 업무 상 차이가 있다는 것을 알았습니다. 그런데 데이터 분석에서도 머신러닝 모델을 활용해서 분석을 진행하는데, 머신러닝 모델을 활용한다는 점은 같지만 쓰임이 다른 것인가요? 회사 취업 공고에서 머신러닝 엔지니어를 원하는지, 데이터분석을 원하는지 명확한 구분이 잘 서지 않습니다. 취업공고를 보고 어떻게 머신러닝 엔지니어와 데이터분석을 구분할 수 있을까요?

롤투롤 슬롯다이 코팅 경험이 sdi에 유용할까요?

상위권 지방거점대 졸/ 석사 졸/ sci급 논문 한편(고분자중합)/관련특허1개 /정출연 연구소 인턴 2년(파일롯 단위_롤투롤 슬롯다이코터로 유/무기 물질 코팅, 점착테이프를 활용한 인캡) 입니다. 관련 사항으로 삼성 디스플레이_process engineering, 디스플레이 재료개발 와 삼성 sdi_공정/설비 설계 및 제어, 소재/셀 개발 중 고민 중입니다. 가장 추천하는 직무 및 회사 부탁드립니다.

기계공학과 4학년 취업 준비 관련

인서울 중상위권 대학에 기계공학과 재학중인 4학년입니다. 학점평점 (4.12 / 4.5), 전공평점(4.3 / 4.5), 오픽 IH 등급, 토익 850점, 대외활동 경험 x, 알바 경험 다수 평소 배터리에 관심이 있었으나, 학과 과목 특성 상 배터리 자체를 공부하기는 어려워 교내 관련된 공정을 연구하시는 교수님께 자문을 구해가며 교내 프로젝트 및 졸업논문을 전기차 배터리 코팅 공정에서 많이 쓰인다고 들은 롤투롤 슬롯다이 코팅 공정에 관해 진행하였습니다. 현재 배터리 3사의 설비 및 생산 직무 더 나아가 품질 직무까지 지원해보려 하는데 1. 슬롯다이 관련 경험들이 배터리 3사 기업 입장에서 충분한 메리트가 있을 지 궁금합니다. 2. 해당 공정이 배터리 뿐 아니라 flexible display에도 유용하게 쓰인다고 익히 들어 디스플레이 쪽으로도 메리트가 있는 경험일지 궁금합니다.

머신러닝 엔지니어가 되기 위해 필요한 컴퓨터공학 지식

머신러닝 관련 직군 취업을 준비중입니다. 그 중 머신러닝 엔지니어에 관심이 있는데요. 머신러닝 관련 직군이면서 컴퓨터공학 지식을 요구하는 직군으로 알고 있습니다. 여기서 어떤 컴퓨터공학 지식(os, DB, 네트워크 등)을 얼마나 요구하는지 궁금합니다. 예를 들어 DB에 대한 지식,경험을 DB 엔지니어 만큼 요구하진 않을 거라 생각합니다. 그러면 DB에 대해서 얼마나 알아야하는지 예를 들어 DB의 원리를 이해하고 그에맞게 SQL을 효율적으로 쓸 줄 아는 정도면 되는지와 같은 것이 궁금합니다. 답변 부탁드립니다.

머신러닝 개발자(엔지니어) 진로 관련 질문드립니다.

안녕하세요. 저는 수학과를 전공하고 데이터과학을 복수전공하고 있습니다. 데이터 분석가를 생각하며 머신러닝, 딥러닝을 공부하다가 코딩에 재미를 느껴 머신러닝 개발자(엔지니어)를 진로로 선택하게 되었습니다. 팀프로젝트를 좋아하고 자율적으로 일하는 편이라 대기업보다는 스타트업에 관심이 생겼고 특히 수평적인 기업문화와 복지가 좋은 IT 기업을 목표로 하고 있습니다. 이제 4학년이 돼서 대학원 진학과 취업 준비 중에 고민하고 있는데요. 1. 실제로 머신러닝 개발자(엔지니어) 취업공고들을 보면 비전만 잘하는 사람을 원하지도 않고 석사도 우대사항이라 컴퓨터 비전에 관심이 있어 비전랩실로 석사를 하게 되면 오히려 취업 문이 좁아질까 걱정입니다. 2. 2년동안 연구할 의지와 자신이 없으면 취업을 준비하는게 맞겠죠? 대학원이 고민되는 이유는 졸업하고 나면 원하는 기업에 수월하게 취직할 수 있기 때문입니다. 질문이 더 있는데 글자수 제한이 있어 또 올리겠습니다(ㅜㅜ)

머신러닝 엔지니어에게 필요한 컴퓨터 수업이 무엇인지 궁금합니다.

안녕하세요. 저는 수학과를 전공하고 데이터 과학을 복수전공하고 있는 학생입니다. 이제 4학년이 되었는데, 개발 공부를 제대로 하고 싶어 소프트웨어융합학과(컴퓨터공학과)도 부전공하려고 하는데요. 참고로 저는 Python이 주 언어고, C++과 R도 어느 정도 하는 편입니다. 자료구조 수업을 들은 적 있고 현재는 프로그래머스로 코테 준비를 하고 있습니다. 1. 머신러닝 엔지니어에게 필요한 컴퓨터 수업은 무엇인가요? 제 생각엔 <컴퓨터구조>, <컴퓨터알고리즘>, <운영체제>, <데이터베이스>, <데이터통신및네트워크>를 더 들으면 될 거 같은데 맞나요? 2. 머신러닝 엔지니어 공통 자격요건에 간혹 Java가 보이던데 자바프로그래밍을 배우는 게 좋을지 아니면 안 배워도 될지 궁금합니다. 3. 그리고 혹시 <모바일앱프로그래밍>과 <웹프로그래밍>도 들으면 좋을까요? 질문이 세 개지만 사실 머신러닝 엔지니어에게 어떤 과목이 필수이고 선택인지 궁금합니다. 바쁘실텐데 시간 내주셔서 감사합니다!

빅데이터, 머신러닝 관련 직무에서 요구하는 신입의 수준이 궁금합니다.

현대카드에서는 1. Kaggle 참가여부 및 해당 Kernel 링크 ②오픈소스 개발 경험 및 github 주소 ③데이터 사이언스 관련 컨퍼런스 참가 경험 2. Algorithm model 연구 참여 또는 DB Analytics, 머신러닝 관련 프로젝트 ex) App/Web 로그 분석 경험 등 이와 같은 내용을 자소서에 요구하던데요. 사실상 학사 수준으로는 어려운 것이 아닌가 싶은 생각이 들고, 저는 늦은 취준생이라 나이가 많고 나름대로 어느 정도 준비는 되었지만 그래도 불안한 마음이 듭니다. 신입에게 요구하는게 역량 이외에도 태도, 인성을 중요시하기도 한다지만 자소서에서 이쯤 요구한다면 역량을 매우 높이 보는 것 같은데요. 파면 팔수록 제가 지금까지 배웠던 것들이 겉핥기 수준이 것 같다는 생각이 드는 공부라... 보통 신입들의 역량이 어느정도인지 궁금합니다.

데이터 분석 관련 진로 결정에 조언 부탁드립니다.

현재 제가 알고 있는 데이터 분석과 관련된 직종은 크게 3가지로 분류가 됩니다. 1. 데이터 엔지니어: 데이터를 수집하고 관리하며 데이터 분석가를 위해 대량의 데이터로부터 핵심 데이터를 추출 2. 데이터 분석가: 비지니스의 서포터. 분석결과를 설명하고 이해 시키기 위해 시각화/커뮤니케이션 능력이 필요. 3. 머신러닝 엔지니어: 머신러닝과 딥러닝으로 통계분석 수준을 넘어선 정확도와 분석력을 목표로 한다. 위 3개 중 가장 희망하는 진로는 머신러닝 엔지니어 분야입니다. 그래서 저는 국비지원 교육을 통해 간단한 SQL 문법과 Python으로 웹크롤링과 Pandas, sklearn 라이브러리를 활용하여 영화 추천 시스템, 유튜브 댓글 긍정/부정 분석을 주제로 간단한 프로젝트를 해보았습니다. 현재 저의 고민은 제 학력과 스펙으로는 머신러닝 엔지니어로 대기업은 힘들고 중소기업은 취업해야 될 거 같은데 대부분의 중소기업은 데이터 수집 시스템이 구축이 되지 않아 머신러닝 엔지니어 기술만 가지고는 취업이 힘들다고 알고 있습니다. 그래서 데이터 수집과 분산처리(Hadoop, AWS..), 리눅스를 공부해서 데이터 엔지니어 분야도 준비를 해야되는지 아니면 시각화툴(BI, Tableau)과 캐글을 공부해서 계속 머신러닝 엔지니어를 준비해야 되는지 정말 고민이 많이 됩니다. 저의 고민을 들어주셔서 감사드립니다.