머신 러닝 및 클라우드 분야의 상위 7가지 직업 옵션
게시 됨: 2019-11-20기계 학습은 더 이상 유행어가 아닙니다. 데이터 과학 영역에서 수많은 고유한 직업을 탄생시킨 우리 시대의 생생한 현실입니다. 한때 중소기업에서는 접근할 수 없었던 기술이었던 ML은 이제 퍼블릭 클라우드 덕분에 주류 기술이 되었습니다.
오늘날 Amazon(AWS), Google(ML Engine) 및 Microsoft(Azure)와 같은 최고의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 및 ML을 민주화하고 액세스 가능하고 저렴하게 만들었습니다. 크고 작은 클라우드 플랫폼 모두 조직 구조 내에서 이러한 파괴적인 기술을 배치할 수 있는 혁신적인 서비스를 만들기 위해 AI 및 ML을 재발명하고 있습니다.
클라우드에서 제공하는 모든 서비스 중에서 ML 플랫폼은 가장 빠르게 성장하는 서비스 중 하나입니다. 이는 주로 롤아웃할 수 있는 다용성 때문입니다. 다른 클라우드 기반 서비스와 달리 클라우드 ML 플랫폼은 인지 컴퓨팅, GPU 기반 컴퓨팅, 자동화된 기계 학습 및 ML 모델 관리를 비롯한 다양한 제공 모델을 통해 제공될 수 있습니다.
모든 산업 부문에서 점점 더 많은 기업이 ML을 활용함에 따라 이 영역의 고용 전망을 높이고 있습니다. 인디드 의 2019년 "미국 최고의 직업" 보고서 에 따르면 머신 러닝 엔지니어는 344%의 놀라운 성장과 연간 평균 기본 급여가 $146,085인 1위 직업입니다!
그리고 클라우드가 ML 기반 프로젝트 및 서비스의 주요 대상으로 진화함에 따라 클라우드에서의 경력도 급증하고 있습니다. 인도에서도 신입생에게 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나입니다. 2021년까지 클라우드 컴퓨팅 서비스의 총 수익은 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상 됩니다.
클라우드의 머신 러닝은 결합될 때 ML과 클라우드의 잠재력과 기능이 배가되기 때문에 업계의 새로운 트렌드입니다. 클라우드에서의 ML은 특정 고급 기술 집합을 요구하지 않기 때문에(ML 개념 및 클라우드 플랫폼에 대한 기본 지식이 필요함) 경력 구축을 위한 훌륭한 기회를 제공합니다. 또한 클라우드는 ML 모델/서비스를 훨씬 더 확장 가능하게 만들어 동적 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는 충분한 범위를 제공합니다.
이제 더 이상 고민하지 않고 클라우드 작업 프로필에서 가장 수요가 많은 ML을 살펴보겠습니다.
목차
상위 5개 기계 학습 및 클라우드 작업 프로필
1. 머신러닝 엔지니어
ML 엔지니어의 직업 프로필은 데이터 과학 영역에서 가장 많이 찾는 역할 중 하나입니다. ML 엔지니어는 주로 다양한 프로그래밍 언어와 ML 라이브러리를 사용하여 ML 알고리즘을 설계하고 구현하는 일을 담당합니다. 그런 다음 이러한 ML 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리 및 분석하여 의미 있는 패턴을 추출하고 발견합니다.
2. 데이터 과학자(클라우드 사용)
계속해서 증가하는 빅 데이터 더미에 비추어 클라우드는 데이터를 저장하고 액세스하기 위한 궁극적인 목적지가 되었습니다. 따라서 클라우드의 기능을 이해하는 것은 데이터 과학자에게 매우 중요합니다. 일반적으로 데이터 과학자는 클라우드 플랫폼을 활용하여 다양한 데이터(정형, 반정형, 비정형), 분석 도구 및 프로그래밍 언어로 작업해야 합니다.
3. 데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 조직 내에서 데이터베이스 및 대규모 처리 시스템을 포함하여 중요한 데이터 아키텍처를 개발, 구성, 테스트 및 유지 관리합니다. 데이터 엔지니어는 종종 검증되거나 검증되지 않은 원시 데이터를 처리하므로 사람 또는 기계 오류가 포함될 수 있습니다. 그들은 다양한 도구와 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 품질, 효율성 및 안정성을 향상시킵니다.
4. DevOps 엔지니어
DevOps 엔지니어는 SLDC(소프트웨어 개발 수명 주기)에 정통한 IT 전문가입니다. 그들은 소프트웨어 개발자 및 운영 팀과 긴밀히 협력하여 코드 릴리스를 처리하고 감독합니다. DevOps 엔지니어는 일반적으로 디지털 파이프라인(CI/CD 파이프라인)을 구축하는 데 필요한 자동화 도구에 대해 잘 알고 있습니다. 그들은 제품 업데이트를 배포하고, 프로덕션에서 문제(있는 경우)를 식별하고, 고객 요구를 충족하기 위해 필요한 통합을 구현합니다.
5. 소프트웨어 엔지니어/개발자(머신러닝)
소프트웨어 엔지니어/개발자는 주로 비즈니스 문제와 과제를 해결할 수 있는 소프트웨어 개발을 담당합니다. 소프트웨어 엔지니어/개발자는 SLDC 전반에 걸쳐 다양한 ML 기술과 도구를 사용하여 고객의 요구를 분석하고 그에 따라 소프트웨어를 설계, 테스트 및 개발합니다. 그들은 문제를 식별하고 수정하며 다양한 ML 도구와 알고리즘을 사용하여 개선을 위한 새로운 기회를 찾아 시스템 및 제품 품질을 개선하기 위해 지속적으로 노력해야 합니다.
6. 딥러닝 엔지니어
딥 러닝 엔지니어는 딥 러닝 플랫폼을 전문으로 하는 ML 전문가입니다. 그들의 주요 임무는 인간 두뇌의 기능을 모방할 수 있는 지능형 프로그래밍 모델/시스템을 개발하는 것입니다. 이를 위해 딥 러닝 엔지니어는 인공 신경망을 사용하여 인간의 개입 없이 작동하고 경험을 통해 학습할 수 있는 기계를 구축합니다.
7. 기술 프로그램 관리자
기술 프로그램 관리자는 아이디어와 디자인에서 완성에 이르기까지 개발의 모든 단계를 통해 모든 종류의 기술 프로젝트를 감독하고 관리하는 책임이 있습니다. 기술 프로그램 관리자는 회사의 새로운 수익원을 식별하고 회사 이익을 높이기 위해 신제품을 개발하기 위해 지속적으로 노력합니다. 그들은 프로젝트 개발자 및 디자이너 팀을 이끌고 고위 경영진에게 보고합니다.
결론
결론적으로 ML 및 클라우드의 경력 전망은 매우 유망해 보입니다. 이러한 영역이 계속 진화함에 따라 매일 새로운 돌파구가 만들어지고 있습니다. ML 및 클라우드 기술의 급속한 성장과 채택은 ML 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 갖춘 전문가에 대한 엄청난 수요를 더욱 창출하고 있습니다.
ML 및 클라우드 경력의 또 다른 좋은 점은 이러한 분야의 인재 부족으로 인해 대부분의 직업 프로필의 급여가 6자리로 올랐다는 것입니다. 따라서 ML 또는 클라우드 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람은 누구나 많은 돈을 벌면서 유망한 미래를 기대할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 머신 러닝에 대해 배우고 싶다면 upGrad가 IIT-Madras와 협력하여 머신 러닝 in Cloud 프로그램을 시작했습니다. 이 과정은 수학, 데이터 랭글링, 통계, 프로그래밍, 클라우드 관련 기술과 같은 이 역할에 필요한 기술을 갖추게 할 뿐만 아니라 꿈의 직업을 가질 수 있도록 준비합니다.