인공지능 개발자가 하는 일 : 실험 자동화 (Lab Automation)

블로그 방문통계를 보면 꽤 많은 사람들이 '인공지능 개발자가 하는 일'로 검색해서 오더라.

사실 인공지능 개발자도 워낙 다양한 분야에 걸쳐 있다보니 내가 뭐라 정의하기 어렵다.

해서 내가 내 직장에서 인공지능 개발자로서 하는 일을 또 할 일을 끄적인다.

단, 내가 하고 있는 일은 인공지능 개발에서 극히 일부에 불과하고 훨씬 다양한 일을 다양한 개발자들이 하고 있다는 점을 명심하자!

 

우선, 관련 유튜브 영상 하나보고 시작하자. (https://youtu.be/Z4F2pSiKwes)

대충 훑어봐도 무방하다.

개발자 미션이 비슷해서 가져왔다.

우리 회사도 코어(중추)는 바이오 회사고, 실험이 너무 연구자 의존적이다라는 문제를 해결하고자 한다.

그래서 실험 자동화(Lab Automation)을 통해서 노가다를 줄여서 연구자가 실험 및 연구에 더 집중할 수 있도록 하는 게 메인 미션이다.

 

나는 CV 엔지니어(Computer Vision Engineer)로 인공지능(딥러닝) 기술 중 Object Detection, Segmentation, Tracking을 활용해 여러 실험의 자동화를 구현한다. 물론 세부사항은 대외비 ;^)

 

저명한 인공지능 석학인 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드 교수는 최근 모델 중싱(Model-centric)에서 데이터 중심(Data-centric)으로 인공지능 패러다임이 바뀌고 있다고 하는데, 나는 그에 동의한다. 해서 근래에는 데이터 관리에 훨씬 많은 공을 들이고 있다.

실제로 데이터 관리를 통해서 데이터 노이즈를 줄이면 성능이 대폭 개선되는 좋은 경험했다.

 

요즘은 모델 코드보다 데이터 코드를 훨씬 더 많이 작성해서 뭔가 인공지능 개발자가 일반 개발자와 명확히 구분될 필요가 있을까 싶다.

실리콘밸리 같은 곳에서는 인공지능 개발자의 지위(아마도 pay?)가 일반 개발자 레벨과 맞춰줬다고 하는데, 어쩌면 내가 느끼는 것과 무관하지 않을 것 같다.