AI 제품을 만들기 위한 조직도?
학습여정
“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
AI 팀의 역할과 책임에 대한 요약입니다.
AI 팀 구성
소프트웨어 엔지니어: AI 제품의 소프트웨어를 개발하고 유지 관리합니다.
머신러닝 엔지니어: 데이터 수집 및 모델 훈련을 통해 알고리즘을 개발합니다.
AI 연구 및 데이터 관리
머신러닝 연구원: 최신 기술을 연구하고 AI의 발전을 이끌어갑니다.
데이터 과학자: 데이터를 분석하고 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
데이터 관리 및 제품 관리
데이터 엔지니어: 대량의 데이터를 안전하고 효율적으로 저장하고 관리합니다.
AI 제품 관리자: AI 프로젝트의 방향성과 가치를 결정합니다.
실제 사례: 자율주행차 개발 팀
소프트웨어 엔지니어: 자율주행차의 소프트웨어를 개발하여 차량이 안전하게 주행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 차량이 도로의 신호등을 인식하고 반응하는 기능을 구현합니다.
머신러닝 엔지니어: 차량의 센서에서 수집된 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 훈련시킵니다. 이 모델은 차량이 주변 환경을 이해하고, 다른 차량이나 보행자와의 거리를 계산하는 데 도움을 줍니다.
머신러닝 연구원: 최신 알고리즘을 연구하여 자율주행 기술의 정확성을 높입니다. 예를 들어, 새로운 객체 인식 기술을 개발하여 차량이 장애물을 더 잘 인식하도록 합니다.
데이터 과학자: 자율주행차가 수집한 방대한 데이터를 분석하여 주행 패턴과 사고를 예방할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 차량의 안전성을 향상합니다.
데이터 엔지니어: 자율주행차에서 생성되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 관리합니다. 예를 들어, 차량이 매 분마다 생성하는 수 기가바이트의 데이터를 안전하게 저장하고 필요할 때 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
AI 제품 관리자: 자율주행차의 기능과 시장의 요구를 분석하여 어떤 기능을 우선적으로 개발할지 결정합니다. 예를 들어, 사용자 피드백을 바탕으로 주차 보조 기능을 추가하기로 결정할 수 있습니다.
핵심 AI 팀 역할 및 주요 책임 요약
AI 팀의 핵심 역할과 그들의 주요 책임을 간략하게 요약하여, 각 역할의 주요 목표와 기여를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다.
→ Digitalian: 학습하다 느낀 것은, 여기서 언급하는 롤 (=직업)이 AI시대에 활성화되겠다는 개인적 생각을 해 봅니다. 헤매지 말고 뜻이 있고 기회가 있다면, 도전하는 사람이 뭐든 얻겠지요?
※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
