데이터 과학자

[경험] ML/DL 모델 개발 후 상용 프로덕트 개발 및 서비스 경험

[경험]대용량 데이터를 활용한 ML/DL 모델 개발 프로세스 경험

[경험]비즈니스 문제해결을 ML/DL 기술 활용하여 문제해결 경험

[경험]지표, 데이터 정의-데이터수집-학습의 일관성을 위한 기준 수립-표준화된 ML Workflow를 설계/관리

[환경구축]ML/DL 프로젝트를 위한 AWS, GCP 등 클라우드 서비스 활용 역량

[환경구축]분석/모델링 환경 및 시스템 구축할 수 있는 역량

[ETL]ETL파이프라인을 개발 및 운영할 수 있는 역량

[ETL]다양한 Raw Data 정제 및 데이터 구조 정의할 수 있는 역량

[데이터분석]Feature 데이터를 분석하여 프로덕트의 개선 및 확장 역량

[데이터분석]데이터 설계, 모델링, 데이터마이닝, 분석할 수 있는 역량

[데이터분석]데이터 기반 패턴을 파악하여 인사이트를 도출할 수 있는 역량

[데이터분석]통계 분석 기술을 활용하여 실험 설계 가설 검증할 수 있 역량

[모델개발] 도메인에 관한 문제해결을 위해 모델을 개발

[모델개발]Prediction, Recommendation, Clustering, Object detection, Segmentation, tracking, depth Sensing 등

[모델개발]프로덕트 주요 지표를 개선할 수 있는 모형을 개발

[모델개발]학술 논문을 검색, 이해. 구현. 적용할 수 있는 역량

[모델개발]학습 레이어 Fine Tuning 등의 다양한 기술을 통해 모델 성능 개선 역량

[최적화]ML/DL 제품/솔루션/서비스 성능 향상 및 최적화할 수 있는 역량

[최적화]자동화 및 프로세스 최적화, 개선할 수 있는 역량

[ML/DL FW] Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras 등

[NoSQL] MongoDB, Neo4j

[RDBMS] MySQL, PostgreSQL 등

[대용량 데이터 처리] : Apache Spark(Pyspark), Hadoop, Spark, Kafka, Presto 등

[데이터 처리] Pandas, Numpy 등

[데이터베이스 언어] SQL, R 등

[시각화] Tableau 등

[워크플로우] Airflow 등

[클라우드]AWS, Azure, GCP 서비스

[프로그래밍 언어] Python C++(CV), Rust(CV), C#(CV) 등

[형상관리] Git 등

[지식]CS(자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크)

[지식]대용량 데이터 분산 처리 지식

[지식]도메인 데이터 지식 및 관련 전공

[지식]머신러닝, 딥러닝 지식

[지식]수학 관련 전공(선형대수학, 미적분학 등)

[지식]인공지능, 컴퓨터 공학 관련 전공

[지식]코드 품질 향상에 관련한 지식

[지식]통계 관련 전공