AI 제품을 만들기 위한 조직도?

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”

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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.

역할	주요 초점	주요 책임
AI 연구원	AI/ML 분야의 최첨단 기술을 발전시키고 새로운 알고리즘 및 기술을 탐구합니다.	AI/ML 연구 수행 및 새로운 알고리즘 개발. 연구 결과 발표 및 최신 동향 파악.
데이터 과학자	데이터에서 통찰력을 추출하고, 예측 모델을 구축하며, 비즈니스 의사결정을 지원합니다.	데이터 수집, 정제 및 전처리. ML 모델 개발 및 평가. 이해관계자에게 통찰력 전달.
머신러닝 엔지니어	프로덕션 환경에서 확장 가능하고 견고한 머신러닝 시스템을 설계, 구축 및 배포합니다.	ML 알고리즘 구현 및 최적화. ML 인프라 구축 및 유지 관리. ML 모델 프로덕션 배포 및 성능 보장.
데이터 엔지니어	견고하고 확장 가능한 데이터 파이프라인 및 인프라를 설계, 구축 및 유지 관리합니다.	ETL 프로세스 개발 및 관리. 데이터 웨어하우징 솔루션 구축. 데이터 품질, 신뢰성 및 접근성 보장.
MLOps 엔지니어	개발부터 배포 및 모니터링까지 머신러닝 수명 주기를 자동화하고 간소화합니다.	ML 모델을 위한 CI/CD 파이프라인 구현. 모델 모니터링 및 경고 시스템 설정. 모델 버전 관리 및 재현성 관리.
AI 제품 관리자	AI 제품의 비전, 전략 및 로드맵을 정의하여 비즈니스 가치를 제공하고 사용자 요구를 충족하도록 합니다.	시장 조사 및 사용자 분석. AI 솔루션을 위한 제품 전략 및 로드맵 정의. 비즈니스 요구사항을 기술 요구사항으로 전환.
AI 윤리 전문가	AI 시스템이 책임감 있고 윤리적이며 규정을 준수하여 개발 및 배포되도록 합니다.	윤리적 AI 가이드라인 및 프레임워크 개발. 편향, 공정성, 개인 정보 보호 위험 평가 및 완화. 규제 준수 자문.
UI/UX 디자이너	AI 기반 애플리케이션을 위한 직관적이고 효과적인 사용자 인터페이스 및 경험을 설계합니다.	AI 상호작용에 특화된 사용자 연구 수행. AI 기능을 위한 사용자 흐름 및 와이어프레임 설계. 프로토타입 제작 및 사용성 테스트.
도메인 전문가	AI 프로젝트와 관련된 깊이 있는 주제 지식과 비즈니스 맥락을 제공합니다.	AI 솔루션을 위한 비즈니스 문제 및 목표 정의. 데이터 의미 및 품질에 대한 통찰력 제공. 모델 출력 및 성능 검증.

 

→ 😐DG생각: 학습하다 느낀 것은, 여기서 언급하는 롤 (=직업)이 AI시대에 활성화되겠다는 개인적 생각을 해 봅니다. 헤매지 말고 뜻이 있고 기회가 있다면, 도전하는 사람이 뭐든 얻겠지요?

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※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”