인공지능 (머신러닝) 직장 취업 어떻게 해요? ft. 스탠포드 박사

<취업하는 방법>

1. 단계 : 30분 전화인터뷰 (우버)

1-1 상황을 주고 어떤 알고리즘으로 짤건지 어떤 생각을 하는지를 물어봄

예측모델뭘쓸지, 알고리즘은 뭘쓸지 물어봄

 

1-2 온라인 실험 설계

추천한 알고리즘과 현재 알고리즘과 비교하는 실험은 어떻게 진행할 것인지

추천 알고리즘과 현 알고리즘의 비율은 어떻게 할 것인지

비교할 때 사용할 통계는?

통계를 썼는데 유효하지 않은 결과가 나오면?

 

2. 숙제줌

데이터와 질문지를 줌

3일안에 리포트를 써야함

실제 코딩 결과를 보여줘야함

 

3. 실전 인터뷰 (전화인터뷰를 5번 반복하는 수준)

 

<포트폴리오/프로젝트?>

학교 프로젝트보다는 짧지만 인턴을 해보는 것을 추천

실제 데이터를 한 사람을 선호함

캐글 대회도 좋음

 

<이력서에서 중요한 것>

1. 파이썬, 씨퀄, R 실력

2. 머신러닝 어디까지 아는지 : 학력, 프로젝트 내용

 

<인턴쉽>

정규직 과정의 1,2단계만 보기에 들어가기 쉽다

 

<다른 직종의 사람들은 무엇을 준비해야하는가?>

본인이 가진 스킬셋을 기준으로 역량에 살을 붙이는 것이 좋음

압도적으로 잘하는 것 한가지, 나머지는 평타는 쳐야

제일 하고 싶거나 제일 잘하는 것으로 시작할 것

일단 들어가면 직종 변경이 더 쉽다.

<직종별 준비해야하는 것>

애널리스트 : 

알고리즘 : 중

비즈니스 측면에서 데이터를 해석하는 능력 : 상

 

데이터사이언티스트 : 

데이터 분석 < 알고리즘, 통계분석

 

데이터 엔지니어 : 

알고리즘을 효율적으로 짜는 것이 중요

 

www.youtube.com/watch?v=PX4Kzoxdbgo