2022년 인도의 딥 러닝 엔지니어 급여 [신입생 및 경험자]

딥 러닝(DL)은 시행 착오 방법을 통해 경험과 예제를 통해 학습할 수 있는 스마트 머신을 설계하고 개발하는 한 가지에 중점을 둔 머신 러닝의 하위 분기입니다. 인간 두뇌의 신경 구조에서 영감을 받은 인공 신경망이 딥 러닝의 핵심을 형성합니다.

인간 두뇌의 뉴런이 정보를 처리하고 작업을 수행하기 위해 신호를 보내고 받을 수 있는 것처럼 ANN도 같은 방식으로 작동합니다. 신경망은 데이터 처리를 위해 한 계층에서 다른 계층으로 신호를 보내고 받는 수많은 노드를 더 포함하는 여러 계층으로 구성됩니다.

딥 러닝 모델은 학습을 위해 데이터를 제공하지만, 결국 경험을 통해 학습함으로써 인간과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 고급 모델을 실행하는 딥 러닝 알고리즘은 이미지, 텍스트 또는 사운드 입력에서 직접 분류 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.

제대로 훈련되면 성능과 정확성이 종종 인간을 능가할 수 있습니다. 자율 주행 자동차, 온라인 플랫폼(Amazon 및 Netflix)에서 사용되는 추천 엔진, 가상 비서(Siri, Alexa, Cortana), 가상 인식은 딥 러닝의 가장 훌륭한 애플리케이션 중 일부입니다. 현실 세계의 딥 러닝 애플리케이션에 대해 자세히 알아보세요.

딥 러닝 엔지니어는 누구입니까?

딥 러닝 엔지니어는 머신 러닝 및 딥 러닝의 전문가입니다. 그들의 주요 책임은 인공 지능이라는 더 큰 목표를 달성하기 위해 특정 작업을 수행하기 위해 DL 플랫폼과 알고리즘을 사용하는 것입니다.

딥 러닝 엔지니어는 뇌 기능을 모방하고 인지가 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템을 개발하기 위해 크고 복잡한 데이터 세트로 DL 모델을 훈련합니다(그러나 인간의 개입이 없거나 최소한임). 이 목표를 달성하기 위해 그들은 신경망의 힘을 활용합니다.

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딥 러닝 엔지니어는 데이터를 효율적으로 전송하고 복잡한 프로그래밍 코드를 작성/구현하여 신경망의 일부가 당면한 작업에 따라 작동하도록 지시할 수 있는 시스템을 개발합니다. 딥 러닝 엔지니어가 만든 딥 러닝 모델은 자연어 처리, 이미지 분류, 이미지/음성 인식, 얼굴 인식, 사기 탐지, 시장 예측, 의료 이미지 분석 등을 포함한 많은 실제 응용 프로그램에서 사용됩니다.

딥 러닝 엔지니어는 수학 및 통계를 포함한 머신 러닝 기초에 대한 강력한 기반이 있어야 하지만 데이터 마이닝, 예측 분석 및 탐색적 데이터 분석에도 정통해야 합니다.

딥 러닝 엔지니어의 책임

• 데이터 구조, 알고리즘, 계산 가능성 및 복잡성, 컴퓨터 아키텍처와 같은 컴퓨터 과학 기초에 대한 깊은 이해를 갖습니다.
• 복잡한 계산을 수행하고 고급 알고리즘을 설계하기 위해 수학 공식과 기술을 사용합니다.
• 기계 학습 및 ML/DL 알고리즘에 정통해야 합니다.
• 기존 ML/DL 라이브러리 및 프레임워크를 확장하려면
• 통계 모델링 절차를 기반으로 알고리즘을 개발합니다.
• 프로덕션 환경에서 확장 가능한 ML/DL 솔루션을 구축하고 유지 관리합니다.
• 인사이트를 추출하기 위해 크고 복잡한 데이터 세트를 분석합니다.
• 필요할 때 ML/DL 시스템을 교육하고 재교육합니다.
• 다양한 ML/DL 알고리즘 및 라이브러리에 익숙해지려면 사용 방법과 시기를 알아야 합니다.
• 개발에서 프로덕션 단계까지 코드를 가져오는 데 필요한 인프라 및 데이터 파이프라인을 관리합니다.
• 데이터 엔지니어와 협력하여 데이터 및 모델 파이프라인을 설계 및 개발합니다.
• ML/DL 애플리케이션(ML 및 DL 알고리즘, 라이브러리 및 프레임워크를 포함하되 이에 국한되지 않음)에 대한 종단 간 이해를 입증합니다.
• 프로젝트 이해 관계자와 협력하여 비즈니스 문제를 식별 및 평가하고 요구 사항을 명확히 하고 필요한 해결 범위를 정의합니다.
• 제품에서 올바른 ML 및 DL 기술을 구현하는 데 ML 엔지니어/데이터 엔지니어를 지원합니다.

딥러닝 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술

딥 러닝 엔지니어는 다음을 보유해야 합니다.

• 복잡한 계산을 수행하는 뛰어난 수학적 및 통계적 기술.
• 데이터 구조, 데이터 모델링 및 소프트웨어 아키텍처에 대한 심층적인 이해.
• TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano 등과 같은 다양한 ML 및 DL 프레임워크 및 라이브러리와 함께 작동하는 기능
• Python, Java 및 R로 정확하고 효율적인 코드를 작성하는 능력.
• 뛰어난 서면 및 구두 의사 소통 기술.
• 탁월한 분석 및 문제 해결 능력.
• 세세한 부분까지 신경쓰는 창의적인 사고방식.

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딥 러닝 엔지니어가 되려면?

즉시 딥 러닝 엔지니어가 될 수는 없으므로 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어 또는 ML 엔지니어로 시작하여 기초부터 딥 러닝 여정을 시작해야 합니다. 이러한 모든 직무는 수학, 통계, 확률 및 프로그래밍과 같은 공통 기반을 가지고 있습니다.

딥 러닝 분야에서 경력을 쌓으려면 지도 및 비지도 학습 기술을 모두 포함하여 기계 학습의 개념에 정통해야 합니다. ML 및 DL의 이론적인 부분을 마스터하는 데 도움이 되는 온라인 학습 리소스가 많이 있습니다.

또한 앞서 언급했듯이 모델 구축을 위한 다양한 ML/DL 라이브러리 및 프레임워크에 익숙해지는 것이 중요합니다. 그리고 인기 있는 라이브러리와 프레임워크의 대부분은 Python 기반이므로 Python 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.

이러한 기본 사항을 올바르게 이해했다면 이론적 지식을 실제 실험에 적용하기 시작해야 합니다. 소규모 ML/DL 프로젝트를 수행하여 이를 수행할 수 있습니다. Kaggle은 재미있고 도전적인 프로젝트를 찾을 수 있는 최고의 플랫폼 중 하나입니다. 로지스틱 회귀, K-평균 클러스터링, 지원 벡터 머신 및 기타 고급 알고리즘을 포함하는 ML 모델에서 작업해 보십시오.

딥 러닝은 모델 교육, 비즈니스 로직 코딩, 디자인 기능, 단위 테스트, 모델 최적화 등과 같은 다양한 것들이 혼합되어 있습니다. 따라서 딥 러닝을 마스터하기 전에 프로그래밍, 데이터 마이닝, 예측 분석, ML 라이브러리/프레임워크 등을 포함한 다른 요소를 배워야 합니다.

따라서 보시다시피 딥 러닝 엔지니어가 되는 길은 직접적이지 않습니다. 그러나 머신 러닝과 딥 러닝이 모두 흥미로운 연구 분야라는 점을 감안할 때 거기에 도달하는 여정은 매우 흥미로울 수 있습니다. ML과 DL은 모두 진화하는 기술이므로 해당 분야의 최신 기술을 습득하고 최신 상태로 유지하는 것이 진정한 딥 러닝 엔지니어의 특징입니다.

딥 러닝 엔지니어 급여

인도의 딥 러닝 엔지니어 급여는 후보자의 교육 자격, 기술 세트, 업무 경험, 회사 규모, 평판, 위치 및 직무와 같은 여러 요인에 따라 결정됩니다. 일반적으로 인도에서 기계 학습 직무의 급여는 시장 평균보다 훨씬 높습니다.

인도의 딥 러닝 엔지니어의 시작 급여는 Rs. 3 – 15 LPA. 물론 급여 척도의 상위에 해당하는 개인은 고급 자격을 보유하거나 이전에 근무한 경험이 있거나 업계 최고의 플레이어에서 근무할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 기술을 가진 개인은 더 높은 연간 보상을 요구할 수 있습니다.

• 파이썬/C++ 프로그래밍 언어
• 자연어 처리
• 소프트웨어 개발
• 빅데이터 분석
• 이미지 처리
• 컴퓨터 시각 인식
• 데이터 모델링
• 딥러닝
• 데이터 분석

다시 말하지만, 학력은 급여 규모를 결정하는 데 중추적인 역할을 합니다. 예를 들어, 컴퓨터 공학/소프트웨어 공학 학사 학위를 가진 졸업생은 약 Rs를 벌 수 있습니다. 3.5 – 6 LPA, 동일한 전문 또는 관련 분야(전자 공학/컴퓨터 과학/정보 과학)에서 대학원 학위를 가진 사람들은 약 Rs를 벌 수 있습니다. 5 – 7.3 LPA. 그러나 MBA 졸업생은 약 Rs의 높은 시작 급여(기술 및 비즈니스 영역에 대한 광범위한 지식으로 인해)를 받을 수 있습니다. 6 – 8.5 LPA 이상.

8년 이상의 경력을 가진 중급 딥 러닝 엔지니어의 평균 연봉은 500만원입니다. 7 – 12 LPA, 15년 이상의 현장 경험을 가진 시니어 레벨 전문가는 Rs. 25 – 48 LPA 이상.

출처: 급여

결론

최신 통계 에 따르면 2018년 미화 69억 달러였던 세계 ML 시장 규모는 2019년에서 2025년 사이에 CAGR 43.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 당연히 이는 더 많은 일자리 창출로 이어질 것입니다. 딥 러닝을 포함한 ML 및 관련 분야. 자, 이제 필요한 기술을 습득하고 딥 러닝 엔지니어가 될 때입니다!

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