안녕하세요, 재주스입니다.
본 포스팅에서는 저의 인공지능 커리어 로드맵과 그 실행방식을 소개하려합니다.
2024년이 끝나가는 기준, 인공지능 공부를 시작하시는 분들에게 중요한 포인트는 다음과 같습니다.
1. 기존 잘 정리되어있는 내용을 빠르고 정확하게 학습한다.
2. LLM/생성형을 최대한 이용하여 '진짜 논리적으로 이해'될 때 까지 학습한다.
3. 빠르게 학습한 후 '직접 활용'하면서 체화시킨다.
이번에는 글을 작성하는데 많은 공을 들였습니다.
누군지는 모르지만 더 잘하고, 더 성장하고싶어 고생중인 당신을 위한 글이기 때문입니다.
* 글이 너무 길어질 것 같아 각 요소의 디테일한 부분들은 시리즈로 소개할 예정입니다.
* 시리즈를 다 작성한 후, 공부 목록을 한 번에 보실 수 있게 표를 같이 공유해드리겠습니다.
목차
1. 왜 커리어 로드맵을 만들었나요?
2. 재주스의 커리어 로드맵 소개 및 상세설명
1. 왜 커리어 로드맵을 만들었나요?
저도 많은 고생을 했습니다.
인공지능 분야에서 좋은 커리어를 쌓아가는데 정해진 커리어패스가 없었기 때문입니다.
- 재밌는건, 실력이 지금보다 좋아지면 고생하지 않을 줄 알았는데 그렇지 않네요.
- 이제는 고생을 즐기고있습니다. 허허
제가 열심히 공부하던 18-19년도에는 현업에서 활동 중이거나 딥러닝 커뮤니티 선배들에게 찾아가 궁금한 것을 직접 묻는 것이 가장 효과적이였습니다.
정보의 공유가 이전보다는 더 나아졌다고하지만 이제는 '딥러닝 교육 광고'가 더 기승을 부리면서 뉴비들을 헷갈리게 만드는 것 같습니다.
* 국내 최대 규모의 성인 교육사이트의 광고문구는 너무나도 매력적으로 다가옵니다...
* 강의를 듣고 꽤 실망하는 수강생을 본 것 같은데 말이죠...
저와 비슷한 문제를 겪고있을 당신을 위해, 저만의 인공지능 커리어 로드맵을 이렇게 글로 설명하고자합니다.
저의 커리어를 요약하면 다음과 같습니다.
- 문과 출신으로,
- 학부 기간 동안 IT마케팅학과에서 독학하여 성균관대 소프트웨어 대학원을 진학하였고,
- 대학원 재학 중 대규모/중규모의 AI 프로젝트를 경험하며 실력을 쌓았으며,
- AI 분야 탑 컨퍼런스 (NeurIPS, WWW 등)에 논문을 출판하였습니다.
- 그 흐름을 이어가 취업대신 AI 스타트업을 창업하고,
- 현재는 AI 제품개발과 함께 커리어 성장을 고민하고있습니다.
- 프로필 보러가기
재주스, 과연 그는 누구인가?
안녕하세요, 재주스입니다.7년째 인공지능 분야에서 생존하고있습니다.최근, 기록과 성장이라는 관점에서 블로그를 시작하기로 결심하였습니다.그 첫 게시글로 저의 프로필을 소개합니다.1. 재
jaeju.tistory.com
2. 재주스의 커리어 로드맵 소개 및 상세설명
제 커리어는 한 마디로 표현하면 '산학 융합형 커리어' 입니다.
많은 대학교 슬로건에서 [산업적 역량과 학술적 역량을 고루 갖춘 인재 양성] 이라는 표현을 보신 적이 있을 겁니다.
많은 것을 직접해보며 경험하고 싶었던 저는 이러한 컨셉을 기준으로 삼았습니다.
하지만 모든 것이 철저한 계획에 의해 진행된 것은 아닙니다.
공부하고 프로젝트를 수행하는 과정에서 자연스럽게 산학 융합형 커리어가 형성된 것 같습니다.
아래는 그 7-8년 간의 과정을 한 눈에 보기좋게 표현한 로드맵입니다.
이 로드맵은 하나하나 단계를 밟아 나가며 '직접 경험하고, 실질적인 결과물'을 만들어내는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
여러분도 이 로드맵을 참고해서 각 단계에서 필요한 역량을 하나씩 쌓아보시길 바랍니다. 😊
1. 연구가능상태 만들기
가장 첫 단계는 연구/개발을 시작할 수 있는 기본적인 기반을 다지는 것입니다.
연구 가능 상태란 단순히 아이디어만 있는 것이 아니라, 이를 실행에 옮길 수 있는 준비 상태를 뜻합니다.
이를 위해 관련된 기초 지식을 쌓고, 필요한 도구나 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.
* 현실적으로 머릿속 아이디어를 구현하고 평가지표를 산출하여 비교분석 하는 것 까지입니다.
AI 연구원이 되기위해 학술적으로 실력을 쌓든, 산업적으로 커리어를 쌓든 '인공지능을 알아야' 직무를 수행할 수 있다고 판단했기 때문에 연구가능상태를 만들었습니다.
목표에 맞게 러프하게 설정한 기준은 다음과 같습니다.
- CS 필수 요소 학습하기: 저는 서울대 대학원을 목표로 했기때문에 [자료구조 ~ 운영체제]까지 진행하였습니다.
- 수학 및 통계는 [선형대수, 미적분학, 확률과 통계, 데이터 마이닝] 정도를 3회독 하였습니다.
- 선형대수/미적분학은 MIT의 공개강의를 수강했으며, 책도 제본하여 연습문제로 풀면서 진행했습니다.
- 확률과 통계는 서울대학교 통계학 교재를 사용했습니다.
- 데이터 마이닝은 [엔트로피] 기반의 다양한 트리구현까지 진행하였습니다.
- 인공지능 Basic + 초기 프로젝트 진행하기
- 인공지능 Intermediate-low + 중기 프로젝트 진행하기
- 학습 기반 프로젝트 진행
- 소논문/간단한 저널 논문/AI 프로토타입 개발 등 프로젝트 진행
- 저는 이 상태를 '연구가능상태' 라고 부르고있습니다
2-1. 학술 역량 만들기
연구 가능 상태를 만들었다면, 이제는 학술적으로 성과를 만들 수 있는 역량을 키워야 합니다.
논문 작성법을 익히고, 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 능력을 키우는 것이 핵심입니다.
이 단계에서 중요한 것은 질문을 명확히 정의하고 남을 설득시킬 수 있는 답을 구하는 과정이에요.
* 저는 특히 나에게 맞는 '좋은 연구'가 무엇인지 깊이 고민했던 것 같습니다.
- AI Intermediate-middle 학습
- AI Intermediate-high 학습
- 학습 기반 프로젝트 진행
- 탑티어 논문을 작성하는 분을 도와 논문 출판 경험쌓기
- 인공지능 대회 참여하며 실질적 구현과 런타임 추론코드 작성하기
2-2. 학술 성과 만들기
학술 역량이 충분히 쌓였다면, 이제 학술적 성과를 만들어야 할 때입니다.
학술적 성과란 연구 결과를 논문, 학회 발표 등으로 세상에 알리는 것입니다.
이 과정에서 자신의 연구를 명확히 전달하고 타당성을 입증하는 것이 관건입니다.
저는 논문을 나의 연구결과를 아주 잘 정리하여 남을 설득시키는 방법 중 하나라고 생각합니다.
* 이때, 공신력있는 대회나 컨퍼런스를 통해 결과물이 공식적으로 기록 될 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
예를 들어 → "성균관대 4학년 학부 및 대학원 학생이 100팀 참여하는 인공지능 **대회에서 수상하였으며 자세한 사항은 포트폴리오 및 깃허브로 확인할 수 있습니다. 이 대회의 후속으로 500만원 규모의 투자를 받았으며 프로토타입의 제품을 제작하여 1달간 운영하였습니다."
- 인공지능 논문 작성
- 탑티어 논문을 작성하는 분을 도와 논문 출판 경험쌓기
- 탑티어를 기준으로 논문 출판 도전하기
- 맹목적인 탑티어가 아닌, 하고싶은 연구를 진행하여 논문 출판 전 과정 관리하기
- 인공지능 대회 참여 (컨셉을 잡고 진행해야함)
- 회귀 대회에서 'Linear Regression'으로 상위 30%이상 달성하기
- 분류 대회에서 'Cross-entropy Loss' 사용 안하기
- 논문/대회 기반 프로젝트 진행
- 연구비 10억이상 규모가 있는 프로젝트 에 참여하여 연구자원 (인적/물적/심적 자원) 관리하기
3-1. 산업 역량 만들기
학문적인 성과만으로 끝나는 것이 아니라, 이를 산업에 적용할 수 있는 역량도 중요합니다.
산업 역량을 만들기 위해서는 연구 결과를 실제 비즈니스 환경에 적용해보고, 기술 개발과 응용에 대한 경험을 쌓는 것이 필요합니다.
- 인공지능 제품/서비스 조사 (리버스 엔지니어링)
- 예시 - Meta의 스마트글래스 제품개발과정 추적하기
- 인공지능 비즈니스 대회/프로젝트 진행하기
- 인공지능 아이디어 대회 및 수익화 프로젝트 설계 및 참가하기
- 왠만하면 작게나마 프로토타이핑 진행하기
3-2. 산업 성과 만들기
산업 역량이 생겼다면, 이제는 구체적인 성과를 만들어야겠죠?
이를 위해 연구 결과를 기반으로 프로토타입을 만들거나, 실제 제품이나 서비스로 구현하는 작업이 필요합니다.
실질적인 비즈니스 성과물을 만들어내는 것이 목표입니다.
* 저는 이 부분을 가장 좋아하고, 여기서 전문성을 가져가려고 합니다.
"From labs to Real-worlds" 라는 말이 있습니다. 인공지능 분야가 워낙 연구적 성향이 강해, 실질적인 사용자를 염두하지 않고 서비스를 개발하는 경우가 많았습니다. 이런 성격때문에 [인공지능 버블] 이라는 말이 생기는 것 같습니다.
이제는 그런 움직임이 크게 바뀌어가고있습니다.
- 자신의 인공지능 기술을 활용한 간단한 수익화 실현하기
- 숨고/크몽 같은 외주진행하기
- 인공지능 제품/서비스 PoC → 현재 진행 중 입니다.
- 인공지능 대회/프로젝트 중에는 [장관상 ~ 원장상] 수상할 수 있도록 날렵한 제품 기획하기
- 제품 프로토타이핑을 통한 스타트업 생태계 접근하기
- 다양한 지원사업 도전하기
- 인공지능 제품/서비스 제품화 → 현재 진행 중 입니다.
- 상용화 할 수 있는 AI 아이템 구축 및 배포할 수 있도록 노력하기
- 인공지능 제품/서비스 수익화 → 현재 진행 중 입니다.
4. 산학 역량 커리어 공유
해당 부분은 제가 앞으로 진행하고 싶은 작은 바램과 같습니다 😀
앞서 쌓은 학술 및 산업 성과를 기반으로 커리어를 넓히고 공유하고싶습니다.
- 학부/초년생 : 대학원 진학 및 인공지능 연구개발을 목표하는 사람을 위한 '연구가능상태' 강의하기
- 대학원생 : 주 전공인 컴퓨터 비전 관련 AI 과외 진행하기
- 대학원생 : 논문을 읽어 흡수하는 나만의 방식 강의하기
- 대학원생 : 논문을 쓰는 나만의 방식 강의하기
- 창업 : AI 서비스를 만들기 위한 자세/방법론 강의하기
- 각 요소에서 만족할 수 있는 성과를 만들어 장기적으로 천천히 진행해 볼 생각입니다
또한, 학술적 관점과 산업적 관점을 결합하여 새로운 아이디어를 제안하거나 다른 연구자 및 기업들과 협력하는 과정을 통해 역량을 더욱 확장하고싶습니다.
* 이 주제는 앞으로도 지속적으로 다룰 예정입니다.
추가로 궁금한 점이 있거나, 도움이 필요하신 분들을 위해 인프런 멘토링 링크 (https://inf.run/pdM9) 공유드립니다.
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