대학교에서 데이터 정제, 머신러닝, 딥러닝 등을 전공으로 학습했고 개인적으로 설계하고 만들어본 모델은 이미지 분류 모델이 한 개 있습니다. 최근에는 직업 훈련을 통해서 클라우드 분야의 kubernetes, docker, aws 등을 배웠습니다. 대학교를 다니면서 자격증은 ADsP, SQLd, RHCSA정도 취득을 했고 정보처리 기사와 네트워크 관리사 자격증은 필기까지 합격한 상황입니다. 그리고 CKA 도 이번주에 시험 예정에 있습니다. 이런것들을 연결지어서 로드맵을 그리고 싶은데 제가 지금까지 너무 게을렀었는지 어떤 식으로 공부를 해야하는지 어떤 기술 스택을 공부해야 좋을지에 대한 갈피를 아직까지도 잡지 못하고 있습니다. 그래서 조언을 구하고자 글을씁니다.
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안녕하세요 승화님, 혹시 어떤 직무를 목표로 하고 계신가요? MLOps/AI 인프라 쪽으로 가고 싶은지, DevOps/클라우드 엔지니어 쪽으로 가고 싶은지, 아니면 데이터 엔지니어 쪽인지… 등에 따라 로드맵이 달라질 것 같습니다. 지금 스킬셋이 데이터/ML과 클라우드/인프라 양쪽에 걸쳐 있는 것 같아서 좀 더 흥미 있는 쪽이 어디신지 말씀해주시면 저희 Bro 분들이 답변해주시기 좋을 것 같습니다 
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답변 감사합니다! 저는 전공인 데이터/AI 지식을 인프라 기술과 접목하는 방향으로 커리어를 잡고 싶습니다.지금까지 배운 것을 버리지 않고 활용하고 싶어서, 단순 클라우드 엔지니어보다는 MLOps나 데이터 플랫폼 엔지니어 쪽을 목표하고 있습니다.
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일단 MLOps//AI 나 DevOps 나 기본적인 인프라 및 정보보안 지식은 있는게 좋습니다.
또한 가능하다면 Local LLM 구성 및 질문 형식에 따른 답변의 차이에 기반하는 질의 능력(요즘 프롬프터 라고 하더군요.)도 알아 두시는 게 좋구요.
모델에 따른 데이터 학습 및 결과를 비교해보시는 것도 좋습니다.
다만..
어차피 회사 처음 들어가면 원하시던 직무가 아닌 정말 쓸데없는(이라고 생각할만한) 일을 많이 하게 됩니다.
그런 부분에서 너무 빨리 포기하지 않으셨으면 하는 생각도 있습니다.
배움에는 끝이 없는 법입니다. 하나하나 해가면서 배워가다보면 언젠가 “내”가 잘 하는 것과 하고싶은 것이 나옵니다.
클라우드 엔지니어도 꽤 많은 것을 배워야 하니까요.
목표를 두되 중간에 거치는 직무에서도 항상 최선을 다하며 배우고 익힌다면 언젠가는 최고의 자리에 우뚝 설 수 있습니다.
응원합니다.
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조언 감사드립니다! 선배님의 말씀을 들어보니 지금 제가하고 있는 고민들도 크게 중요하지 않을 수 있겠다는 생각이 듭니다. 지금 이 순간에 제가 할 수 있는 것 들을 하고 나중에 회사에 들어가서도 생각치 않던 직무를 맡게 되어도 꾸준히 다 습득해서 저만의 길을 찾도록 하겠습니다. 감사합니다.
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