머신러닝 엔지니어 되려면 2~5년 걸린다

Machine Learning 엔지니어를 꿈꾸는 사람들에게 제 진정한 조언 이 직업이 매력적인 이유는 충분히 이해합니다. 흥미로운 일, 높은 연봉, 그리고 전반적으로 정말 멋집니다. 하지만 Machine Learning 엔지니어가 되는 것은 결코 쉽지 않습니다. 이 글에서는 Machine Learning 엔지니어가 되고자 하는 사람들에게 필터링하지 않은 솔직한 조언을 제공하고자 합니다. 주당 10시간 이상 학습 Machine Learning 엔지니어가 되려면 일상 업무 외에도 주당 최소 10시간을 공부에 할애해야 합니다. 이것은 가장 높은 연봉을 받는 기술 직종으로 취직하기 위해서는 다른 사람들보다 더 많은 시간과 노력을 투자해야 한다는 것을 의미합니다. 이 점이 불편하더라도 사실입니다. 저는 풀타임으로 일하면서 유튜브 비디오를 만들고, 일주일에 다섯 번 운동하며, 멘토링과 코칭 클라이언트를 관리하는데도 불구하고 매주 Machine Learning에서 새로운 것을 배웁니다. 시간을 낼 수 있다는 것을 보여주기 위한 것입니다. 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 제 경력의 대부분은 일상 업무 외에서 꾸준히 공부하고 이를 문서화한 결과입니다. 제가 Medium에서 150여 개의 기술적 글을 작성한 것도 이를 증명합니다. 이는 Machine Learning 엔지니어가 되기 위한 노력의 정도를 보여주는 것입니다. 장기적 안목 갖추기 아마도 가장 이상적인 배경을 가진 사람이라도 최상의 회사에서 완전한 Machine Learning 엔지니어가 되는 데는 최소 2년이 필요할 것입니다. 몇몇 온라인 과정과 프로젝트만으로도 고연봉 기술 직업에 취직할 수 있다고 생각하지 마세요. 온라인 자격증은 데이터 사이언스와 Machine Learning 내용을 배우는 데 매우 유용하지만, 특히 어려운 취업 시장에서는 거의 고용에 도움이 되지 않습니다. 저는 이런 조언을 하는 것이 당신을 낙심시키기 위함이 아니라, 현실적인 기대를 설정하기 위함입니다. Machine Learning 엔지니어가 되려면 다음과 같은 실질적인 기반 지식이 필요합니다: - 컴퓨터 과학 - 통계학 - 선형 대수학 - 확률론 - 최적화 이러한 기술 중 일부는 실제 현장 경험 없이는 발달할 수 없습니다. 따라서 저는 많은 사람들이 먼저 데이터 사이언티스트나 소프트웨어 엔지니어로 시작하고, 나중에 Machine Learning 엔지니어로 전환하는 것을 권장합니다. Machine Learning 엔지니어는 입문급 직무가 아니기 때문입니다. 인공지능을 추구하지 말기 알고 계셨을 수도 있지만, Machine Learning 엔지니어는 AI 엔지니어와 다르다는 점을 명심하세요. ChatGPT나 Claude 같은 챗봇 API를 호출한다고 해서 Machine Learning 엔지니어가 되는 것은 아닙니다. Machine Learning 엔지니어는 모델/알고리즘의 작동 원리를 깊이 이해하고, 통계적 학습 이론과 모든 기본적인 수학을 탄탄하게 이해해야 합니다. 이는 다음 알고리즘들을 내부까지 잘 이해하는 것을 의미합니다: - 선형 회귀 - 로지스틱 회귀 - K-최근접 이웃 - 결정 트리 - 랜덤 포레스트 - 서포트 벡터 머신 - 신경망 - 그래디언트 디센트 많은 사람이 자신이 이들을 알고 있다고 주장하지만, 실제로 얼마나 잘 알지는 의외로 적습니다. 저도 많은 후보자들과 가상 인터뷰를 진행했지만, 많은 사람들이 미적분학을 사용하여 그래디언트 디센트를 처음부터 설명할 수 없었습니다. 초창기에는 화려한 주제들인 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 생성 AI 등을 배우는 것보다 기본 기반을 철두철미하게 마스터하는 것이 중요합니다. 대부분의 Machine Learning 엔지니어 역할은 전통적인 지도 학습에 집중하며, 특이한 모델을 만드는 것보다는 잘 알려진 알고리즘을 특정 문제에 맞게 조정하는 것이 주 업무입니다. 따라서 기본 이해가 필수적입니다. 매우 어렵다 마지막으로 말하자면, Machine Learning 엔지니어가 되는 것은 매우 어렵습니다. 이 직무는 수학, 통계학, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 전문성을 요구하며, 먼저 소프트웨어 엔지니어나 데이터 사이언티스트로서의 실제 현장 경험도 필요합니다. 심지어 STEM 석사 또는 박사 학위를 가진 사람더라도 여전히 길고 어려운 여정을 거쳐야 합니다. 비전통적인 경로를 밟는 사람이라면 더욱 그렇습니다. 그러나 불가능한 것은 아닙니다. 다만, 그 도전이 당신에게 가치 있는지 결정해야 합니다. Machine Learning 엔지니어가 되기 위한 시간과 노력의 투자는 최소 2-3년, 대부분의 경우 4-5년이 필요합니다. 이는 매우 오랜 시간입니다. 제 경우에는 4년 동안 노력해 얻은 몇십 년간의 경력이 가치 있다고 생각합니다. 하지만 이 결정은 오직 당신만이 할 수 있습니다. 저는 어떤 일도 계속된 노력 없이는 이루어질 수 없다는 것을 믿습니다. 이것이 Machine Learning 엔지니어가 되는 비결입니다. 추가 정보 Machine Learning 엔지니어가 되기 위한 로드맵을 자세히 설명한 글을 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다: [링크] 또한 1:1 코칭 세션을 제공하여 프로젝트, 경력 조언, 다음 단계 결정 등 필요한 부분에 대해 대화를 나눌 수 있습니다. 저는 당신이 앞으로 나아가는 데 도움이 되고자 합니다: [1:1 멘토링 세션 예약하기] 저와 연결하기: [연결 링크] 이 조언들이 당신의 Machine Learning 엔지니어가 되는 여정에 도움이 되기를 바랍니다.