요즘 ML 엔지니어 포지션 요구사항 트렌드 한 번 봤다
최근 한 달간 올라온 ML 엔지니어 공고를 대략 훑어봤는데 공통으로 요구하는 스택이 바뀐 느낌이 들었습니다.
예전에는 모델 학습 관련 프레임워크 경험이면 충분했는데, 이제는 MLOps / 파이프라인 구축 경험을 기본으로 보고 RAG 같은 LLM 응용 경험까지 요구하는 곳이 꽤 많더라고요.
그리고 추가로 도커, 쿠버네티스는 이제 옵션이 아니라 기본 소양처럼 적혀 있는 경우가 많았습니다. 대학원에서 이론만 하던 분들은 요즘 취준이 어려울 것 같다고 느꼈네요.
물론 잘하는 분들은 어디든 가겠지만, 저 같은 중급 개발자는 계속 공부하지 않으면 금방 밀릴 것 같은 조금 무서운 트렌드입니다.
작성자 디지털노마드431
5 개의 답변
ㅇㅈ 이제 MLOps는 기본이지
작성자 문과출신개발자553 · ▲0
나도 최근에 이직 준비하면서 느낀 건데, 파이프라인 없이는 서류 통과가 진짜 힘들더라. 도커는 그냥 배우면 되는데 쿠버네티스는 좀 시간 걸려. 그래도 사이드 프로젝트로라도 airflow 배워두는 게 나중에 도움 많이 될 거야.
작성자 초보개발자38 · ▲0
글쎄, 아직 모델링 자체를 중요시하는 곳도 많지 않나? 오히려 MLOps 강조하는 건 스타트업이나 일부 대기업이고, 연구직은 다른 기준이던데. 근데 확실히 예전보다는 요구사항이 많아진 건 맞는 듯.
작성자 취준생김씨396 · ▲0
저도 그래요ㅠㅠ 기술이 너무 빠르게 바뀌어서 따라가기 벅참
작성자 주말개발자239 · ▲0
대학원에서 이론만 한 입장으로서 완전 공감한다. 논문 쓰는 거랑 실무는 정말 다른 세상이야. 요즘은 MLOps 엔지니어링이 그나마 갈 길이 넓으니, 포기하지 말고 하나씩 익히는 게 중요할 듯.
작성자 스타트업러576 · ▲0