머신 러닝 관리자로서의 경력 또는 채용 기회

스포트라이트

비슷한 제목

AI 관리자, 데이터 과학 관리자, 분석 관리자, 인공 지능 관리자, 데이터 엔지니어링 관리자

작업 설명

Ever since computers were first created, programmers have wanted them to be able to think for themselves. In fact, there’s an entire field of data science called machine learning dedicated to that goal!

As IBM explains, “Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.”

한때 공상 과학 소설의 영역에 머물렀던 머신러닝은 오늘날 수천 개의 기업이 AI와 머신러닝에 막대한 투자를 하고 있으며, 전담 팀이 이 기술을 더욱 발전시키기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이러한 팀에는 회사의 비즈니스 목표를 이해하고 팀이 성공할 수 있도록 코칭하는 방법을 알고 있는 숙련된 머신러닝 관리자의 집중적인 리더십이 필요합니다.

경력의 보람있는 측면

최첨단 기술을 사용하는 팀과 협력
효율성 향상 및 비즈니스 목표 달성을 위한 프로그램 개발
경쟁력 있는 보상과 기술 개발을 위한 좋은 기회

인사이드 스쿱

직무 책임

근무 일정

머신 러닝 관리자는 풀타임으로 근무하며 일반적으로 야간, 주말, 공휴일에도 근무하지만 가끔 초과 근무가 필요할 수도 있습니다.

일반적인 의무

기존 프로젝트와 프로세스에 머신 러닝(ML)을 적용할 수 있는 영역 찾기
회사 경영진 및 팀과 만나 개념을 설명하고, 전략을 제안하고, 잠재적인 영향과 이점을 검토합니다.
프로세스와 문제, 사용할 수학, 리소스 및 도구를 나열하는 머신 러닝 로드맵을 만듭니다.
일정에 따라 ML 이니셔티브 구현하기
데이터 과학자, 엔지니어, 프로그래머가 포함된 ML 팀을 이끌고 있습니다.
ML이 채택되는 방식과 알아야 할 변경 사항에 대한 사용자 인식을 높입니다.
필요에 따라 모바일 기기 관리 팀과 협력하여 새로운 데이터 전략이 효율적으로 구현되도록 합니다.
대규모 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출할 수 있는 알고리즘 생성 및 배포
다양한 방법론과 그 결과를 객관적으로 평가
Use programming languages and tools like Python, R, and TensorFlow
예측 모델 검증을 위한 자동화된 프로세스 개발

추가 책임

지시에 따라 파트너 비즈니스와 협력하여 변경 사항에 대한 지식, 인사이트 또는 정보를 공유하세요.
학습 향상을 위한 강력한 외부 파트너십 네트워크 구축
팀원 및 보조 관리자 교육 또는 멘토링

직업에 필요한 기술

소프트 스킬

분석
비즈니스 통찰력
의사소통 기술
결정적인
디테일 지향
윤리
독립의
리더십 기술
목표
조직
환자
문제 해결
팀워크

기술 능력

다양한 유형의 조직

컨설팅 회사
전자상거래/소매점
금융 부문
정부 기관
의료 및 제약 회사
제조
연구 기관
기술 기업

기대와 희생

머신러닝 관리자는 최고의 역량을 갖추고 팀을 효과적으로 이끌며 ML 관련 조직 목표를 달성할 준비가 되어 있어야 합니다.

이들은 창의적이고 윤리적이며 미래 지향적이어야 하며, ML 기능을 통합 및 활용하고 성과를 높일 수 있는 모든 기회를 찾아서 활용할 수 있어야 합니다. 오늘날과 같은 첨단 기술 경쟁 시대에서 트렌드를 파악하지 못하는 기업은 빠르게 뒤처지고 고객을 잃을 수 있습니다.

현재 동향

Machine learning is evolving rapidly and there are several notable trends to keep track of. Among them is the advancement of deep learning and deep neural networks inspired by the interconnected network of neurons in the human brain. Reinforcement learning is also a hot trend in robotics, training programs (aka agents) to interact with environments via trial and error.

ML 모델이 더욱 복잡해짐에 따라 연구자들은 윤리적 고려 사항과 ML 모델이 의사 결정을 내리는 방식에 주의를 기울여야 합니다. 다른 트렌드에는 연합 학습, 전이 학습 및 사전 학습된 모델, AutoML, 엣지 컴퓨팅, 온디바이스 ML과 같은 개념이 포함되며, 머신 러닝 관리자는 최신 정보를 얻기 위해 이러한 개념에 대해 학습해야 합니다!

이 직업에 종사하는 사람들은 어렸을 때 어떤 종류의 일을 즐겼습니까?

머신러닝 관리자는 어렸을 때부터 기술에 관심이 많았을 것입니다. 수학, 컴퓨터 코딩, 프로그래밍 언어에 관심이 있었을 수도 있습니다. 또한 분석적인 문제 해결이나 기술이 비즈니스에 미치는 영향에 대한 독서도 즐겼을 것입니다.

팀워크는 이 직업 분야에서 중요한 부분이지만, 머신러닝 관리자는 의견 충돌이 있을 때 기꺼이 행동에 나서야 하는 리더입니다. 적절한 ML 행동과 의사 결정을 보장하는 것이 이들의 임무입니다. 이러한 리더로서의 능력은 학교에서의 과외 활동을 통해 개발될 수 있습니다.

교육 및 훈련 필요

머신 러닝 관리자는 일반적으로 데이터 또는 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 석사 학위가 필요합니다.
직원은 관리자로 시작하지 않습니다. 관리자가 되려면 최소 몇 년의 감독 경험을 포함하여 수년간의 관련 업무 경험이 필요합니다.
많은 관리자가 조직 내에서 승진하여 초급 또는 중간 수준의 직책에서 ML 엔지니어, 프로그래머 또는 경우에 따라 비즈니스 역할까지 맡게 됩니다.
Common course topics include:

데이터 모델링
딥 러닝
머신 러닝 알고리즘 및 기술
자연어 처리
신경망
Programming languages (R, Python, C++, Java) and Python libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn
강화 학습
AI와 ML의 관계
통계 및 확률

Students can learn programming languages like Python on their own, too!
Check out courses offerings from Coursera, such as its Artificial Intelligence: an Overview Specialization
타사 인증을 취득하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 옵션은 다음과 같습니다:

대학에서 찾아야 할 것들

학생들은 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 인공 지능 또는 머신 러닝 전공을 제공하는 대학을 찾아야 합니다.
특히 AI 및 ML과 관련된 실무 경험을 쌓을 수 있는 인턴십이나 기타 기회가 있는 프로그램을 찾아보세요.
복수 학사/석사 프로그램에 지원하여 석사 과정을 이수하는 시간을 절약하세요.
온라인 또는 하이브리드 코스를 진행할지 결정하기
항상 수업료와 기타 비용을 비교하세요. 장학금 및 재정 지원 옵션을 검토하세요.
졸업생을 채용하는 회사와 파트너십을 맺은 프로그램이 있는지 확인하세요!
졸업생에 대한 졸업 및 취업 통계 기록하기

고등학교와 대학에서해야 할 일

고등학생은 수학(미분 미적분 포함), 영어, 커뮤니케이션, 정보 기술(특히 가능하면 AI와 ML) 과목을 수강해야 합니다.
AI/ML 과정을 수강할 수 없는 고등학생도 독학으로 기초를 쌓을 수 있습니다. 컴퓨터 클럽에 가입하거나 결성해 보세요!
Knowledge of Python and SQL will come in handy later, and these can also be learned through self-study
기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 또는 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 프로그램에 지원하세요. 석사 과정을 이수하는 데 걸리는 시간을 절약하려면 학사/석사 겸임 프로그램에 지원하는 것을 고려하세요.

모든 직책에 석사 학위가 필요한 것은 아니지만, 자격 증명을 강화하고 더 나은 급여를 받는 신입 직책에 지원할 수 있습니다.

관련 업무 경험을 쌓을 수 있는 아르바이트를 찾아보세요. 관리자 직책에 지원하려면 수년간의 경력이 필요합니다(다른 사람을 감독하고 팀을 이끈 경험 포함).
학교를 통해 또는 직접 관련 인턴십에 지원하세요.
Read magazines and website articles related to machine learning. Consider doing ad hoc courses via Coursera or other sites for more structured learning
현직 머신 러닝 관리자와의 정보 제공 인터뷰 요청하기

일반적인 로드맵

1차 직장에 도착하는 방법

인디드닷컴, 링크드인, 글래스도어, 몬스터, 커리어빌더, 심플리히어드, 집리크루터와 같은 채용 포털을 확인하세요.
관리자급에서 시작하기를 기대하지 마세요! 이미 몇 년의 관련 경력이 있는 경우가 아니라면, 먼저 초급 직급에 지원해야 합니다.
Consider relocating close to a tech hub city like Austin, Dallas, Raleigh, San Jose, or Charlotte
동급생들과 연락을 유지하고 네트워크를 활용해 취업 정보를 얻으세요. 대부분의 일자리는 여전히 개인적인 인맥을 통해 찾습니다.
교수자, 이전 상사 및/또는 동료에게 개인 추천을 해줄 의향이 있는지 물어봅니다. 사전 허가 없이 그들의 개인 연락처 정보를 제공하지 마세요.
Check out some Machine Learning-related resume examples and sample interview questions, including basics like “What Are the Different Types of Machine Learning?” or more advanced topics such as “How Will You Know Which Machine Learning Algorithm to Choose for Your Classification Problem?”
학교 커리어 센터(있는 경우)와 함께 모의 면접 연습하기
Dress appropriately for interviews and show your enthusiasm for and knowledge of the AI/ML field

사다리를 오르는 법

머신러닝 관리자가 되기 위해서는 수년간의 교육과 업무 경험이 필요합니다. 일단 그 자리에 오르면 이미 상당히 높은 직급이지만, 여전히 승진 및 연봉 인상의 기회가 있습니다.
상위 직급으로는 머신러닝 선임 관리자 및 머신러닝 이사 또는 머신러닝 책임자 등이 있습니다.
또한 관리자는 여러 부서를 아우르는 리더십 또는 산업 전문화 역할을 맡을 수도 있습니다. 일부는 순수 연구 개발 직책으로 전환하기도 합니다.
상사에게 경력 개발에 관심이 있음을 알리고 조언을 구하세요.
대부분의 ML 매니저는 대학원 학위를 가지고 있지만, 그렇지 않은 매니저는 석사 학위를 취득하는 것이 자격증과 자격을 강화하는 좋은 방법입니다.
ML을 활용할 수 있는 모든 곳에 통합하여 조직에 가치를 더하세요. 경영진 및 이해관계자와 소통하여 ML의 목표와 이점을 이해하도록 합니다.
팀을 효과적으로 이끌고 프로젝트가 일정과 예산에 맞게 진행되도록 하세요.
AI 및 ML 트렌드와 과제를 추적하세요. 최신 소프트웨어에 대한 최신 정보 파악
소규모 조직에서 근무하는 경우, 더 많은 급여를 받거나 더 높은 경력 목표를 달성하기 위해 더 크거나 다른 유형의 조직에 입사 지원해야 할 수도 있습니다.

예를 들어, 정부 기관에서 근무하는 관리자는 민간 기술 회사에서 더 많은 연봉을 받을 수 있습니다.

고급 타사 인증을 완료하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 옵션은 다음과 같습니다:

물론 비즈니스 배경이 탄탄한 ML 매니저는 다른 회사에서 일하는 대신 직접 AI 또는 ML 관련 비즈니스를 시작하는 기업가로 성공할 수도 있습니다!

Consider Stanford professor Andrew Ng, a prominent ML entrepreneur and co-founder of Coursera and Google Brain, who has a net worth of ~$122 million!

권장 도구/리소스

웹사이트

책

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, by Aurélien Géron
Machine Learning For Dummies, by John Paul Mueller
The Hundred-Page Machine Learning Book, by Andriy Burkov

계획 B

머신러닝은 매력적인 분야이지만 관리자 자격을 갖추려면 수년간의 교육과 실무 경험이 필요합니다. 고려해야 할 다양한 관련 커리어 옵션이 있으며, 그 중 일부는 자격을 갖추기까지 더 짧은 시간이 필요할 수도 있습니다. 하지만 이러한 역할 중 일부는 나중에 ML 매니저가 되기 위한 디딤돌 역할을 할 수도 있습니다!

AI 프롬프트 엔지니어
빅 데이터 엔지니어
비즈니스 인텔리전스 개발자
컴퓨터 프로그래머
컴퓨터 시스템 분석가
데이터베이스 설계자
데이터 과학자
정보 보안 분석가
수학자
머신 러닝 엔지니어
로봇 공학 엔지니어
소프트웨어 아키텍트
웹 개발자

뉴스 피드

Edited by Gladeo

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Annual Salary Expectations

$156K

$184K

$229K

New workers start around $156K. Median pay is $184K per year. Highly experienced workers can earn around $229K.

Source: State of California, Employment Development Department

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