[이모저모] 플랫폼을 만들기 위해서는 무엇이 필요 할까?

들어가며,,

유저에게 편의를 제공하는 어떤 플랫폼을 만들기 위해서는 다양한 기술이 필요하다. 서버 및 데이터를 관리하는 엔지니어, 알고리즘 기술을 만드는 데이터 사이언티스트, 플랫폼과 알고리즘을 연결시키는 백앤드 개발자, 유저에게 화면을 제공하는 프론트앤드 개발자와 UI/UX 전문가, 제품을 홍보하고 판매하는 영업팀 등등... 이 중 데이터 사이언티스트의 역할 기준으로 무엇이 필요한지 정리할겸 포스팅한다.

※ 해당 포스팅의 목적은 언젠간 Edutech 관련 기업으로 이직했을 때를 대비한 공부를 위함이기에 해당 글의 Category는 Education으로 지정했다.

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What we need ?

필자가 현재 알고 있는 것들을 끄적인다. (아닐수도 있고 높은 확률로 필요한게 더 많을 것이다.)

1. 딥러닝 모델 학습 속도 개선 방법 연구 (실시간 서비스를 위함)
2. 딥러닝 모델 추론 시간 단축을 위한 방법 연구 (ex. 경량화, 양자화 등등)
3. 딥러닝 모델 개발 및 ONNX 변환 & 런타임 사용
4. ONNX를 TensorRT engine과 같은 Deep Learning Compiler 변환 및 사용
5. 데이터 어노테이션 툴 사용 (doccano와 같은 어노테이션 툴을 니즈에 맞게 변형)
   사실 이건 개발자들과 협업해야 됨...

여기에 추가로 데이터 사이언티스트가 플랫폼 서비스 개발 시 어떤 기술을 알고 있어야 하는지 현재 필자의 수준으로는 잘 모르겠다. 가장 중요한건 타 부서와의 협업인데 이때 가장 많이 미팅하는 직군이 개발자와 데이터 엔지니어일 것이다. 때문에 개발자들의 영역 및 데이터 엔지니어듸 영역에 대한 기초 지식 이상이 필요하다고 생각한다.

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마치며,,

데이터 사이언스 분야에서 필자의 실력은 미비하다고 생각한다. 이 글을 보고 조언해주고 싶다거나 더 알려주고 싶다면 꼭! 댓글 부탁드립니다 :)