글또 7기 다짐글

글또 7기를 시작하게 되어 다짐글을 한번 남겨봅니다.

 

다짐에 앞서, 저의 현재 상황을 이야기해보면 NLP개발자로 처음 시작한 커리어가 백엔드 개발자를 거쳐서 최근에는 ML ops로 포지션을 변경하면서 이직을 하였습니다.

글또 4기와 5기를 참여했었는데 NLP 개발자로 4기를 참여했고, 딥러닝 모델 서빙에 대한 수요가 커지면서 자연스럽게 서버 개발을 하다보니 5기 때는 백엔드 개발자로 참여했었습니다.

 

4기(2020년 2월 ~ 2020년 7월) 때 썼던 글들을 아래와 같이 정리해보았더니 2017년 NLP 개발자로 시작한 커리어가 서비스에 대한 수요가 커짐에 따라 이 때는 이미 서빙 쪽을 많이 공부를 하고 있었던 것 같습니다.

- 딥러닝 모델 서빙과 병렬처리 (https://seokhyun2.tistory.com/44)

- BERT 인퍼런스 속도 비교 pytorch vs tensorflow (https://seokhyun2.tistory.com/46)

- nginx와 gunicorn을 활용한 multi gpu 환경에서의 딥러닝 서비스 (https://seokhyun2.tistory.com/47)

- vscode를 활용하여 원격 서버의 docker container에 접속하는 방법 (https://seokhyun2.tistory.com/48)

- annoy 라이브러리 소개 (nearest neighbor search, 벡터 유사도 검색) (https://seokhyun2.tistory.com/49)

- [Python] python 예외처리 try, except, else, finally (https://seokhyun2.tistory.com/51)

- NLP개발자의 2020년 상반기 회고 (https://seokhyun2.tistory.com/52)

- Producer-consumer pattern (https://seokhyun2.tistory.com/53)

- 도커를 활용한 TensorRT 환경 세팅하기 (https://seokhyun2.tistory.com/54)

 

5기(2020년 11월 ~ 2021년 4월) 때도 한번 살펴보면, 다짐과 회고를 제외하고는 확실히 서버 개발자로 전향하게 되면서 카프카, 도커, 깃, 쿠버네티스 등을 다양하게 공부하면서 블로그 글들을 썼던 것 같습니다.

- 글또 5기 다짐 (https://seokhyun2.tistory.com/58)

- [Kafka] 카프카 데이터 모델 (https://seokhyun2.tistory.com/59)

- [Kafka] 카프카 기본 실습 (https://seokhyun2.tistory.com/60)

- [Docker] RUN, CMD, ENTRYPOINT 차이점 (https://seokhyun2.tistory.com/61)

- [git] 깃 브랜치 전략, git branching strategy - GitFlow (https://seokhyun2.tistory.com/62)

- [Redis] Redis란? & Redis 사용방법 (https://seokhyun2.tistory.com/63)

- [git] merge, rebase (https://seokhyun2.tistory.com/64)
- [Kubernetes] Taint / Toleration (https://seokhyun2.tistory.com/65)

- [Python] numpy와 랜덤함수 (https://seokhyun2.tistory.com/66)

- 글또 5기 회고 (https://seokhyun2.tistory.com/68)

이렇게 제목만 모아놓고 보아도 제 관심사가 어디 쪽에 있었는지 확연히 확인 할 수 있는 것 같습니다.

백엔드 개발자로 일하게 되면서, 공부해야되는 양이 정말 많아졌었고 어마어마한 업무 강도에 IT 업계의 인력난을 몸소 겪으며 힘들다는 핑계 아닌 핑계로 6기를 건너 뛰었었는데 지금은 후회가 되네요.

 

AI 쪽에서는 서비스에 대한 수요가 계속 커지면서 ML ops라는 포지션도 등장하였는데, NLP 개발자로 일하면서 쌓은 모델링 & 서빙 경험들과 백엔드 개발을 하면서 서비스를 개발한 경험이 잘 엮으면 제가 ML ops라는 직군에 도전을 해 볼 수 있을 것이라고 생각하게 되었고 운이 좋게도 정말 좋은 기회가 생겨서 ML ops로 최근에 이직을 하여 새로운 커리어를 시작하였습니다.

 

그래서 이직 후에 부랴부랴 공부를 하면서 아래와 같이 블로그 글을 작성하기도 하였는데, 마침 글또 7기를 모집한다고 하여 6기를 건너뛰었지만 다시 합류하게 되었습니다. 그래서 7기에서는 ML ops에 관련된 글들을 많이 적지 않을까 기대를 해봅니다.

- [ML OPS] 파이썬으로 딥러닝 모델 서빙하기 (ft. flask) (https://seokhyun2.tistory.com/77)

- [ML OPS] ONNX로 pytorch 모델 변환하기 (https://seokhyun2.tistory.com/78)

 

ML ops라는 직군은 아직 뚜렷한 기준이 없고 자리를 잡아가는 과도기라고 생각이 됩니다. 누군가 저에게 ML ops가 뭐하는 사람이냐고 물어보면 명확한 답을 해줄 수 없을 것 같기도 합니다.

글또 7기 활동하면서 8개월도 채 남지 않은 2022년을 보낼 예정인데 다짐을 해보자면, ML ops라는 직군에 대한 스스로 명확한 제 주관을 가지도록 해보려 합니다.

그러기 위해서 많이 공부하고 다른 사람들의 이야기도 많이 들어보면서 기록하는 내용들이 글또 7기에서 제 활동이 되겠네요.

글또 7기가 제게 촉진제 역할을 해줄 수 있을거라 기대해봅니다.