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리 트 리 벌 엔 지 니 어 는 무 슨 일 을 하 는 직 업 이 야?
1️⃣ 사용 자 가 원 하 는 정 보 를 빠 르 게 찾 게 하 는 검 색 과 추 천 의 핵 심 부 분 을 만 들 어.
2️⃣ 키 워 드 검 색 과 벡 터 검 색 을 섞 어 정 확 도 와 속 도 를 균 형 있 게 맞 춰.
3️⃣ 유 사 도 와 랭 킹 을 평 가 하 기 위 해 지 표 와 실 험 을 설 계 해.
4️⃣ 조 직 전 반 에 서 생 성 형 A I 활 용 이 늘 면 서 지 식 검 색 수 요 가 커 지 고 있 고, 기 업 조 사 에 서도 생 성 형 A I 를 정 기 적 으 로 쓰 는 비 율 이 71% 로 나 올 정 도 로 확 산 중 이 야.
5️⃣ 실 무 에 선 문 서 색 인, 고 객 센 터 챗 봇, 쇼 핑 검 색, 사 내 위 키 검 색 처 럼 정 보 를 “찾 아 주 는” 역 할 이 반 드 시 들 어 가.
리 트 리 벌 엔 지 니 어 는 주 로 어 느 스 택 을 써?
1️⃣ 전 통 검 색 은 Elasticsearch 나 OpenSearch 같 은 엔 진 을 많 이 써.
2️⃣ 벡 터 검 색 은 임 베 딩 모 델 과 인 덱 스 를 붙 여 서 돌 리 고, 관 리 는 Hugging Face 생 태 계 를 많 이 활 용 해.
3️⃣ 파 이 프 라 인 은 P y t h o n 과 J a v a 가 흔 하 고, 배 치 와 서 빙 은 A P I 로 묶 어 운 영 해.
4️⃣ 평 가 는 오 프 라 인 지 표 와 온 라 인 A/B 를 함 께 보 고, 로 깅 과 대 시 보 드 도 필 수 야.
5️⃣ 실 습 은 Kaggle 로 데 이 터 와 베 이 스 라 인 을 빠 르 게 만 들 어 보 면 감 이 빨 리 와.
초 보 에 서 시 작 하 면 과 정 과 기 간 은 얼 마 나 걸 려?
1️⃣ 완 전 초 보 라 면 기 초 코 딩 과 S Q L 부 터 잡 고 검 색 개 념 으 로 넘 어 가 는 흐 름 이 안 정 적 이야.
2️⃣ 현 실 적 으 로 는 6~12개월 로 “주 니 어 면 접 권” 까 지 가 는 플 랜 이 많 아.
3️⃣ 중 간 에 Google ML Crash Course 처 럼 짧 고 촘 촘 한 코 스 를 넣 으 면 기 초 를 빨 리 쌓 을 수 있 어.
4️⃣ 검 색 엔 진 은 인 덱 싱 과 쿼 리 튜 닝 이 한 번 에 안 잡 히 니, 작 은 데 이 터 로 반 복 실 험 을 많 이 하 는 게 이 득 이 야.
5️⃣ “매 주 작 은 성 과” 를 쌓 으 면 흔 들 림 이 줄 어 들 고, 포 트 폴 리 오 도 자 연 스 럽 게 채 워 져.
전 직 이 라 면 기 간 을 어 떻 게 단 축 해?
1️⃣ 백 엔 드 경 험 이 있 다 면 검 색 A P I 와 인 덱 스 운 영 파 트 를 먼 저 잡 으 면 속 도 가 붙 어.
2️⃣ 데 이 터 분 석 경 험 이 있 다 면 평 가 와 실 험 설 계 를 강 점 으 로 만 들 면 좋 아.
3️⃣ 전 직 루 트 는 3~6개월 로 포 트 폴 리 오 를 “서 비 스 급” 으 로 끌 어 올 리 는 게 목 표 야.
4️⃣ 학 습 은 Microsoft Learn 처 럼 공 식 자 료 를 잡 고, 실 습 은 작 은 P O C 로 바 로 연 결 해.
5️⃣ 이 력 서 에 는 “검 색 품 질 개 선 3% 향 상” 처 럼 결 과 지 표 를 남 기 면 설 득 이 빨 라 져.
포 트 폴 리 오 는 무 엇 을 만 들 어 야 해?
1️⃣ “문 서 검 색 + 랭 킹 + 평 가” 를 한 번 에 보 여 주 는 미 니 서 비 스 가 가 장 강 력 해.
2️⃣ 인 덱 스 생 성, 쿼 리, 하 이 라 이 트, 필 터, 오 토 컴 플 리 트 까 지 넣 으 면 실 무 감 이 살아.
3️⃣ 벡 터 검 색 을 붙 이 고 R A G 처 럼 답 변 까 지 뽑 아 보 면 트 렌 드 를 타.
4️⃣ 데 모 는 Streamlit 로 빠 르 게 만 들 어 도 충 분 히 인 상 적 이야.
5️⃣ 성 능 문 제 를 잡 은 흔 적 을 남 기 면 좋 고, 예 를 들 어 “응 답 지 연 30% 감 소” 같 은 식 으 로 정 리 하 면 됩 니 다.
실 제 로 많 이 하 는 사 례 는 뭐 야?
1️⃣ 쇼 핑 에 서 “오 타 교 정 + 필 터 + 정 렬” 을 섞 어 구 매 전 환 을 끌 어 올 리 는 케 이 스 가 흔 해.
2️⃣ 고 객 센 터 는 지 식 문 서 를 찾 아 요 약 하 는 흐 름 이 많 고, 여 기 서 리 트 리 벌 이 품 질 을 좌 우 해.
3️⃣ 사 내 위 키 는 문 서 가 늘 수 록 검 색 없 이 못 굴 러 가 는 데, 이 런 곳 에 벡 터 검 색 이 특 히 잘 먹 어.
4️⃣ 생 성 형 A I 활 용 이 늘 면 서 지 식 관 리 계 열 사 례 가 많 아 지 고, 조 직 단 위 사 용 도 71% 로 늘 어 났 다 는 조 사 가 있 을 정 도 로 확 산 속 도 가 빠 르 다 고 봐.
5️⃣ 기 술 적 으 로 는 “키 워 드 검 색 으 로 가 져 오 고 벡 터 로 재 정 렬” 조 합 이 실 무 에 서 효 율 이 좋 아.
면 접 에 서 자 주 나 오 는 문 제 는 뭐 야?
1️⃣ B M 25 와 T F I D F 의 차 이 를 “언 제 뭘 쓰 는 지” 로 설 명 하 는 문 제 가 자 주 나 와.
2️⃣ 랭 킹 평 가 지 표 를 묻 고, 정 답 은 “업 무 목 표 에 맞 게” 라 고 말 하 면 서 N D C G 같 은 지 표 를 예 로 들 어.
3️⃣ 속 도 병 목 을 찾 는 문 제 가 나 오 면 캐 시 와 샤 드, 인 덱 스 설 계 를 논 리 적 으 로 풀 면 좋 아.
4️⃣ 실 제 과 제 는 OpenSearch Docs 같 은 공 식 문 서 를 보 며 P O C 를 해 본 사 람 이 유 리 해.
5️⃣ R A G 를 묻 는 다 면 “리 트 리 벌 오 류 가 답 변 오 류 로 번 진 다” 는 포 인 트 를 말 하 면 설 득 력 이 생 겨.
필 수 적 으 로 추 천 하 는 자 격 증 은 뭐 가 있 어?
1️⃣ 클 라 우 드 기 반 배 포 가 많 아 서 AWS Certification 계 열 은 실 무 친 화 적 이야.
2️⃣ 검 색 엔 진 을 정 면 으 로 들 고 가 려 면 Elastic Certification 이 포 지 션 에 잘 맞 아.
3️⃣ A I 서 비 스 와 서 치 를 함 께 묶 으 려 면 Azure AI Engineer 도 직 결 로 도 움 돼.
4️⃣ 검 색 이 임 베 딩 과 만 나 는 구 간 을 강 화 하 려 면 Google Professional ML Engineer 루 트 도 고 려 해 볼 만 해.
5️⃣ “필 수” 라 기 보 단 “면 접 설 득” 에 강 한 건, 본 인 이 돌 린 실 제 프 로 젝 트 와 자 격 증 이 한 쌍 으 로 붙 어 있 을 때 야.
자 격 증 을 따 려 면 각 각 기 간 이 얼 마 나 들 어?
1️⃣ 실 무 경 험 이 있 다 면 클 라 우 드 계 열 은 6~10주 로도 합 격 루 트 가 나 와.
2️⃣ 검 색 엔 진 계 열 은 인 덱 스 와 쿼 리 튜 닝 을 몸 으 로 익 혀 야 해 서 8~12주 가 편 해.
3️⃣ M L 계 열 은 범 위 가 넓 어 서 10~16주 정 도 로 잡 는 사 람 이 많 아.
4️⃣ 학 습 코 스 는 Coursera 처 럼 “경 로” 로 묶 인 플 랜 을 쓰 면 이 탈 률 이 낮 아 져.
5️⃣ 기 간 을 줄 이 려 면 “실 습 문 제 를 푸 는 시 간” 을 늘 리 는 게 가 장 효 과 적 이야.
자 격 증 응 시 료 와 비 용 은 얼 마 정 도 야?
1️⃣ AWS Specialty 급 시 험 은 공 식 안 내 로 300USD 로 보 는 게 안 전 해.
2️⃣ Azure AI Engineer 계 열 은 165USD 로 안 내 되 어 있 어.
3️⃣ Google Professional ML Engineer 는 안 내 페 이 지 에 서 “Pricing” 항 목 으 로 확 인 하 는 게 좋 고, 보 통 200USD 로 잡 고 준 비 해.
4️⃣ 검 색 직 무 에 직 결 인 Elastic Certification 은 공 식 페 이 지 에 서 가 격 과 응 시 정 책 을 확 인 할 수 있 어.
5️⃣ 추 가 비 용 은 모 의 고 사 나 유 료 강 의 로 생 기 는 데, 이 건 0원 부 터 시 작 해 도 충 분 히 구 성 가 능 해.
자 격 증 이 있 을 때 와 없 을 때 연 봉 차 이 는 얼 마 나 나?
1️⃣ 결 론 부 터 말 하 면 “직 접 적 인 연 봉 상 승” 은 회 사 와 경 험 에 따 라 갈 리 지 만, 평 균 적 으 로 유 의 미 한 차 이 가 난 다 고 보 는 근 거 가 있 어.
2️⃣ 자 격 증 관 련 조 사 에 서는 자 격 증 취 득 후 연 봉 이 오 른 비 율 이 32% 로 나 오 는 등 “상 승 체 감” 응 답 이 꽤 크 게 잡 혀.
3️⃣ 또 20% 이 상 인 상 을 경 험 했 다 고 답 한 비 율 이 31% 로 제 시 되 는 자 료 도 있 어 서, 없 을 때 보 다 협 상 레 버 리 지 가 생 길 수 있 어.
4️⃣ 다 만 리 트 리 벌 직 무 는 포 트 폴 리 오 와 성 과 지 표 가 더 강 력 한 무 기 야, 그 래 서 자 격 증 은 “증 거 를 보 강” 하 는 역 할 로 쓰 는 게 현 실 적 이 야.
5️⃣ 협 상 은 “자 격 증 + 실 무 P O C + 성 과 지 표” 3개 가 세 트 로 묶 일 때 가 장 잘 먹 히 는 편 이 야.
교 육 비 용 의 평 균 과 최 소 최 대 는 어 떻 게 잡 으 면 돼?
1️⃣ 최 소 는 0원 이 야, 공 식 무 료 코 스 와 오 픈 소 스 만 으 로도 포 트 폴 리 오 를 만 들 수 있 어.
2️⃣ 유 료 입 문 강 의 를 곁 들 이 면 수 십 만 원 대 부 터 시 작 하 는 데, 예 를 들 어 Fastcampus Elasticsearch 같 은 단 과 로 실 무 감 을 빨 리 채 울 수 있 어.
3️⃣ 구 독 형 학 습 은 Coursera Plus 처 럼 한 번 에 여 러 과 정 을 묶 어 가 는 방 식 이 라 “코 스 갈 아 타 기” 에 유 리 해.
4️⃣ 최 대 는 풀 타 임 부 트 캠 프 급 으 로 올 라 가 면 20,320,000원 처 럼 큰 금 액 이 걸 릴 수 있 고, 국 비 지 원 으 로 0원 이 되 는 케 이 스 도 있 어.
5️⃣ 평 균 을 잡 을 땐 “자 격 증 응 시 료 + 강 의 + 실 습 인 프 라” 3가 지 로 쪼 개 서 예 산 을 잡 으 면 뚜 렷 해 져.
무 료 로 교 육 받 을 수 있 는 곳 은 어 디 야?
1️⃣ 개 념 과 실 습 을 빠 르 게 잡 윹 려 면 Google ML Crash Course 가 가 성 비 최 고 급 이 야.
2️⃣ 실 무 A I 서 비 스 는 Microsoft Learn 에 라 이 브 러 리 급 자 료 가 많 아 서 면 접 대 비 에 도 도 움 돼.
3️⃣ 코 딩 과 딥 러 닝 감 각 은 fast.ai 로 손 에 익 히 기 좋 아.
4️⃣ 검 색 엔 진 운 영 감 각 은 OpenSearch Docs 로 설 치 부 터 튜 닝 까 지 쭉 따 라 가 면 확 실 히 늘 어.
5️⃣ 무 료 로 하 더 라 도 “하 루 1개 실 험” 처 럼 루 틴 을 고 정 하 면 성 과 가 빠 르 게 쌓 여.
유 료 로 교 육 받 을 수 있 는 곳 과 비 용 분 석 은?
1️⃣ 단 과 형 은 “필 요 한 부 분 만” 빠 르 게 채 우 는 용 도 로 좋 고, Fastcampus 강 의 처 럼 수 십 만 원 대 부 터 출 발 해.
2️⃣ 구 독 형 은 범 위 를 넓 히 는 데 강 하 고, Coursera Plus 같 은 방 식 이 “자 격 증 준 비 + 프 로 젝 트” 를 묶 기 좋 아.
3️⃣ 스 킬 업 용 실 습 은 Udemy 로 모 자 라 는 파 트 를 촘 촘 하 게 메 꿀 수 있 어.
4️⃣ 풀 타 임 부 트 캠 프 급 은 비 용 이 크 지 만 속 도 가 빠 르 고, 예 시 로 20,320,000원 과 같 이 표 시 되 는 케 이 스 가 있 으 며 국 비 지 원 으 로 0원 이 되 는 경 로 도 보 여.
5️⃣ 최 소 와 최 대 를 한 번 에 정 리 하 면 0원~20,320,000원 범 위 로 잡 고, 본 인 의 시 간 가 치 까 지 합 쳐 서 결 정 하 면 후 회 가 줄 어.
이 직 업 의 성 별 과 연 령 대 분 포 는 어 떻 게 보 면 돼?
1️⃣ 리 트 리 벌 엔 지 니 어 는 S W 직 군 과 A I 직 군 의 교 집 합 이 라, “개 발 자 분 포” 와 “A I 인 재 분 포” 를 함 께 보 는 게 가 장 현 실 적 이야.
2️⃣ 개 발 자 연 령 대 는 전 세 계 개 발 자 설 문 에 서 25~34 구 간 이 40% 로 가 장 큰 비 중 으 로 나 와.
3️⃣ 성 별 은 A I 인 재 에 서 여 성 비 중 이 22% 수 준 이 라 고 정 리 된 자 료 가 있 어, 장 기 적 으 로 는 다 양 성 확 대 가 커 리 어 기 회 로도 이 어 질 수 있 어.
4️⃣ 실 무 감 각 으 로 는 20대 후 반~30대 초 반 이 가 장 흔 하 지 만, 전 직 입 문 도 많 아 서 연 령 장 벽 은 의 외 로 낮 은 편 이 야.
5️⃣ 관 건 은 연 령 이 아 니 라 “실 제 문 제 를 찾 고, 지 표 로 개 선 했 다” 는 스 토 리 를 만 들 어 내 는 거 야.
어 디 에 서 근 무 하 고 경 력 별 로 얼 마 를 받 을 수 있 어?
1️⃣ 근 무 처 는 이 커 머 스, 포 털, 미 디 어, 금 융, 게 임, S a a S 처 럼 “검 색 이 매 출 과 직 결” 되 는 산 업 에 많 아.
2️⃣ 국 내 총 보 상 데 이 터 로 는 소 프 트 웨 어 엔 지 니 어 의 중 위 총 보 상 이 97,212,639원, 상 위 90% 구 간 이 157,810,000원 처 럼 제 시 되 고 있 어.
3️⃣ 또 서 울 기 준 백 엔 드 엔 지 니 어 상 위 90% 가 127,950,000원, M L 엔 지 니 어 상 위 90% 가 125,500,000원 처 럼 표 시 되 는 데, 리 트 리 벌 은 두 영 역 을 넘 나 들 면 서 상 단 으 로 갈 수 있 어.
4️⃣ 경 력 별 로 는 주 니 어 는 “서 비 스 운 영 + 튜 닝 기 초” 로 시 작 하 고, 미 들 은 “랭 킹 개 선” 과 “실 험 설 계” 로 연 봉 이 뛰 는 흐 름 이 자 주 보 여.
5️⃣ 원 격 과 프 리 랜 서 는 P O C 단 위 계 약 도 많 은 데, 직 무 상 시 스 템 설 계 설 명 이 강 점 이 면 단 가 협 상 이 유 리 해.
미 래 유 망 도 와 장 점 단 점 은 뭘 로 정 리 해?
1️⃣ 유 망 도 는 꽤 높 은 편 이 야, 전 세 계 고 용 전 망 에 서도 A I 와 빅 데 이 터 가 빠 르 게 커 지 는 기 술 로 꼽 히 고 있 어.
2️⃣ 장 점 은 성 과 가 지 표 로 보 여 서 “실 력 증 명” 이 빠 르 고, 검 색 품 질 개 선 같 은 성 과 는 이 력 서 에 박 제 되 기 좋 아.
3️⃣ 또 생 성 형 A I 가 확 산 되 면 서 지 식 검 색 수 요 가 늘 고, 기 업 단 위 활 용 도 71% 수 준 으 로 뒷 받 침 되 는 조 사 도 있 어.
4️⃣ 단 점 은 데 이 터 품 질 과 운 영 의존 도 가 높 아 서, 인 프 라 나 로 깅 이 부 실 하 면 성 과 가 잘 안 나 올 수 있 어.
5️⃣ 그 래 서 “모 델” 만 보 지 말 고 “리 트 리 벌 평 가 + 서 비 스 운 영” 까 지 잡 는 게 장 기 적 으 로 가 장 유 리 해.
활 용 가 능 한 웹 사 이 트 과 앱 과 상 담 연 락 처 는?
1️⃣ 웹 사 이 트 는 Wanted 를 추 천 해, 직 무 별 채 용 과 커 리 어 콘 텐 츠 를 한 번 에 보 기 편 해.
2️⃣ 상 담 연 락 은 W a n t e d 고 객 센 터 로 cs@wantedlab.com 과 02-539-7118 을 활 용 하 면 돼.
3️⃣ iOS 앱 은 Wanted iOS 처 럼 공 식 스 토 어 링 크 로 받 아 두 면 안 심 이 야.
4️⃣ 안 드 로 이 드 앱 은 Wanted Android 로 설 치 해 두 면 공 고 알 림 과 지 원 흐 름 을 모 으 기 좋 아.
5️⃣ 앱 을 쓸 땐 “리 트 리 벌” 과 “서 치” 키 워 드 를 함 께 걸 어 서 검 색 하 면 관 련 직 무 를 더 잘 걸 러 낼 수 있 어.
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