머신러닝 엔지니어 되는 법? 빅테크 합격 로드맵 공개!
머신러닝 엔지니어가 되고 싶으신가요? 제 경험으로 솔직히 말씀드릴게요
안녕하세요, 여러분. 머신러닝 엔지니어에 관심 많으신 분들, 손! 저도 몇 년 전, 직장 그만두고 이 길로 뛰어들 때 완전 막막했어요. "데이터 다루는 거 재미있을 것 같아!" 하면서 시작했는데, 막상 해보니 모델 트레이닝하다가 밤새워 에러 고치고, "이게 맞는 길인가?" 싶더라고요. 그런데 지금은 빅테크에서 AI 프로젝트 리드하고 있죠. 여러분의 그 고민, 제가 다 꿰뚫고 있어요. 학사 졸업 후 포트폴리오도 없고, 채용 공고 보면 경력자만 부르는 것 같고, 연봉은 화려한데 현실은 어떨까 싶으시죠? 제가 직접 겪은 이야기로, 실전 로드맵 짜드릴게요. 이건 책상 위 이론이 아니라, 현장에서 피눈물 흘린 제 경험입니다.
머신러닝 엔지니어 하는 일, 로망 vs 현실
일상은 데이터와 모델의 전쟁이에요
머신러닝 엔지니어의 하루는 데이터로 시작해서 모델로 끝납니다. 아침에 데이터 파이프라인 점검하고, 오후엔 머신러닝 모델 학습시키고, 저녁엔 배포 후 모니터링하죠. 제가 처음 입사했을 때, "와, AI로 세상 바꾸는 거구나!" 했는데, 현실은 80%가 데이터 전처리예요. 더러운 데이터 클리닝 하면서 "이게 왜 내 일이야?" 투덜거린 적 많아요. 하지만 그게 핵심입니다. 좋은 모델은 깨끗한 데이터에서 나오니까요.
제가 해본 사례로, 추천 시스템 프로젝트에서 데이터가 엉망이었어요. 결측치 30%에 노이즈 가득. 그냥 모델 돌리면 성능 0.6대, 제가 직접 스크립트 짜서 전처리하니 0.85로 뛰더라고요. 팁 하나 드릴게요: Pandas랑 Scikit-learn으로 시작하세요. "low_code" 툴 쓰지 말고, 직접 코드 짜보는 게 제일입니다. 저만 이렇게 생각하는 거 아니죠?
팀워크와 배포가 진짜 승부처
혼자 모델 만드는 게 아니에요. DevOps랑 엮여서 모델 서빙해야 하죠. Docker, Kubernetes 알면 채용 때 빛봅니다. 제 실패 사례 하나: 첫 프로젝트에서 모델 정확도는 높았는데, 프로덕션 배포하다가 메모리 터짐. 밤새워 고치다 팀장님께 "엔지니어링 기본부터 다시 배워" 소리 들었어요. 그 후로 MLOps 공부했죠. TensorFlow Serving이나 Kubeflow 쓰세요. 현실적으로, 채용 공고 90%가 이런 실무 스킬 물어봅니다.
머신러닝 엔지니어 로드맵: 제 1년 계획 공유합니다
초보자 단계: 기초 다지기 (3개월)
학사 나오신 분들, 포트폴리오 없어도 괜찮아요. 저도 그랬어요. Python부터 마스터하세요. NumPy, Pandas 필수고, 그 다음 Matplotlib으로 시각화 연습. 머신러닝 기본은 Andrew Ng의 Coursera 코스 추천합니다. 제가 처음 들었을 때 "아, 이게 연결되네!" 깨달았어요.
실전 팁: Kaggle 데이터셋으로 Titanic 생존 예측 해보세요. 제 첫 노트북 제출 때 스코어 0.78 나와서 뿌듯했죠. "이건 비밀인데, 리더보드 상위권 보면 다 feature engineering이에요. 데이터 변환에 시간 투자하세요."
중급: 모델링과 프로젝트 (6개월)
이제 PyTorch나 TensorFlow로 딥러닝 들어가세요. CNN으로 이미지 분류, RNN/LSTM으로 시계열 예측. 제가 추천하는 프로젝트:
- 이미지 인식 앱: Cats vs Dogs 데이터셋으로. Streamlit으로 웹앱 만들어 GitHub에 올리세요.
- 추천 엔진: MovieLens 데이터로. Collaborative Filtering 구현하면 포트폴리오 제일 돋보입니다.
포트폴리오 팁: README에 문제 정의, 접근법, 결과, 교훈 적으세요. 채용 면접에서 "이 프로젝트 왜 했나요?" 물어보면 "실무처럼 데이터부터 모델까지 풀었다" 대답하세요. 제 포트폴리오가 인터뷰 통과 키였어요.
고급: MLOps와 채용 준비 (3개월)
엔지니어링 측면 강화하세요. Airflow로 워크플로우, MLflow로 실험 추적. 클라우드(AWS SageMaker나 GCP Vertex AI) 경험 쌓으세요. 채용 현실? 네이버, 카카오 공고 보면 경력 3년 이상 우대지만, 학사+포트폴리오로 신입 뚫는 사람 많아요. 이력서에 "AI/ML 프로젝트 5개, GitHub 스타 100개" 적으면 눈길 끌죠.
제가 지원한 20곳 중 3곳 합격. 연봉? 신입 5천~6천, 경력 1억 넘어요. 하지만 "연봉만 보고 오지 마세요. 워라밸 포기 각오하세요." 하하, 농담 반 진담 반입니다.
실전 꿀팁: 제 피눈물 경험으로 전하는 조언
채용 면접 생존기
면접에서 LeetCode Medium 풀고, "ML 시스템 디자인" 질문 대비하세요. "대용량 데이터 학습하면?" 물어보면 "데이터 샘플링 + 분산 학습" 답하세요. 제 경험: 한 회사에서 "캐글 1위 어떻게?" 물어봤는데, 솔직히 "운+피드백 루프"라고 해서 웃음 터졌어요. 솔직함이 통합니다.
연봉과 커리어 현실
디시인사이드나 블라인드 보면 "머신러닝 엔지니어 연봉 2억?" 소문 있지만, 현실은 실력 따라 다릅니다. 저는 2년차에 8천 받았어요. 해외(미국) 가면 더 높지만, 비자+경쟁 치열하죠. 목표 잡으세요: 1년 내 포트폴리오 3개, 오픈소스 컨트리뷰션.
실패 사례 공유: 첫 직장 그만둘 때 "AI 붐 꺼질까?" 불안했어요. 그런데 aiml 시장 계속 커지네요. 꾸준히 하다 보면 됩니다.
포트폴리오 만들기 실전 가이드
GitHub에 3~5개 프로젝트. 각자 노트북 + 데모 앱. Heroku나 Vercel에 배포하세요. 제가 만든 챗봇 포트폴리오가 채용 결정타였어요. "이 친구 실전 가능하네" 소리 들었죠.
FAQ: 여러분이 제일 궁금해할 점들
Q: 머신러닝 엔지니어 학사로 가능할까요?
A: 네, 가능합니다. 저도 컴공 학사로 시작했어요. 이론보다 프로젝트가 중요하죠. 석사 가는 사람도 있지만, 실무 스킬로 커버하세요.
Q: 머신러닝 엔지니어 연봉 현실은요?
A: 한국 신입 4,5006,500만 원, 3년차 8,0001억 원 정도예요. 빅테크 가면 더 높아요. 하지만 야근 각오하세요. 가치 있죠?
Q: 포트폴리오 없이 채용될 수 있나요?
A: 어렵습니다. 최소 2~3개는 만드세요. Kaggle나 Hugging Face 공유 모델 활용해 빠르게 올리세요. 제 첫 포트폴리오가 문 열었어요.
Q: 머신러닝 엔지니어 로드맵 초보 추천 자료는?
A: Fast.ai 코스 + "Hands-On Machine Learning" 책. 실습 위주로 하세요. 6개월 투자하면 인터뷰 볼 수준 됩니다.
Q: AI 붐 끝날까 봐 걱정돼요.
A: 걱정 마세요. 데이터는 계속 쌓이고, ML은 필수예요. 제가 5년 했는데, 오히려 기회 늘어요. 함께 가요!
이 길, 쉽지 않지만 재미있어요. 여러분 질문 있으시면 댓글 달아주세요. 제가 아는 한 다 말씀드릴게요. 화이팅!