생성 AI 데이터 과학자 : 새로운 직무 역할

생성 AI (GENAI) 데이터 과학자 : 급성장 경력 경로

요약 :

생성 AI의 급성장 분야는 대규모 데이터 세트 내비게이션, LLM에 따른 모델 개발 및 실제 AI 배포에 숙련 된 전문가를 필요로합니다. 이 수요는 숙련 된 데이터 과학자, ML 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 연구원 및 최근 엔지니어링 졸업생을위한 수익성있는 경력 옵션 인 Genai Data Scientist의 고성장 역할을 만들었습니다. 급여는 인도의 ₹ 12- ₹ 60 LPA, 미국에서는 $ 120k- $ 350k입니다.

소개:

생성 AI (GENAI)는 실험 연구에서 주류 엔터프라이즈 응용 프로그램으로 빠르게 전환되었습니다. 다양한 부문에서 Chatgpt 및 AI 사본과 같은 도구의 확산은 수많은 새로운 역할의 생성을 불러 일으켰습니다. Genai Data Scientist는 데이터 과학, 기계 학습 및 생성 AI를 연결하는 대표적인 예입니다. 기술에서 가장 인기있는 경력 경로 중 하나입니다. 이 기사는 역할의 책임, 급여 기대, 필요한 자격 및 경력 전환 전략을 탐구합니다.

목차 :

• Genai 데이터 과학자는 무엇입니까?
• Genai 데이터 과학자 책임
• Genai Data Scientists의 최고 고용주
• Genai 데이터 과학자 보상
• Genai 데이터 과학자가됩니다
• 필수 기술과 경험
• 이 역할에 이상적인 후보자
• Genai Data Science의 미래
• 결론
• 자주 묻는 질문

Genai 데이터 과학자는 무엇입니까?

Genai 데이터 과학자는 LLM, 확산 모델 및 GAN을 포함한 생성 AI 모델의 설계, 교육, 미세 조정 및 배포를 전문으로합니다. 그들은 컨텐츠 생성 (텍스트, 코드, 합성 데이터, 이미지, 비디오 및 음성)에 중점을 둔 전통적인 데이터 과학 및 딥 러닝을 연결합니다. Genai 데이터 과학자들은 예측 분석 우선 순위를 정하는 전통적인 데이터 과학자와 달리 창의적인 AI 출력을 강조하고 연구원, 신속한 엔지니어, 제품 팀 및 MLOPS 엔지니어와의 협력을 강조합니다.

Genai 데이터 과학자 책임 :

Genai 데이터 과학자들은 생성 AI 시스템의 핵심이며 다른 팀과 광범위하게 협력합니다. 주요 책임은 다음과 같습니다.

• 변압기, VAE, GAN 및 확산 모델을 사용하여 생성 모델을 설계하고 구현합니다.
• 헝겊 (검색 세대) 및 에이전트 워크 플로 설계.
• 전문 데이터 세트의 미세 조정 기초 모델 (GPT, LLAMA, MISTRAL, BERT).
• 수집, 전처리 및 합성 데이터 생성을위한 데이터 파이프 라인 개발.
• AI 기반 제품 개발 (챗봇, 사소한, 콘텐츠 생성기)에 대한 협력.
• Genai- 특이 적 벤치 마크 (MMLU, Hellaswag, Bleu/Rouge, Pruthfulqa)를 사용한 모델 성능 평가.
• 효율성, 정확성 및 안전성을위한 모델 최적화 (편향 완화, 환각 감소, 독성 조절).
• 교육/미세 조정을위한 데이터 및 프롬프트를 선별합니다.
• 신속한 엔지니어링 라이브러리 및 도구 체인에 기여하거나 유지 관리.
• 새로운 아키텍처 또는 모델 응용 프로그램에 대한 R & D 수행.

Genai 데이터 과학자의 최고 고용주 :

Genai 데이터 과학자에 대한 수요는 다양한 분야에서 높습니다. 주요 고용주 (2025 년 4 월 현재)는 다음을 포함합니다.

Big Tech : Google Deepmind & Google Cloud AI, Meta AI, Microsoft Azure, Amazon AWS AI Labs, Apple.

엔터프라이즈 및 컨설팅 : Accenture, Deloitte, Goldman Sachs, EY, Salesforce, SAP, Infosys, TCS, Wipro.

AI-First Company : Anthropic, Openai, Cohere, Mistral AI, Adept AI, Runway, Hugging Face.

또한 의료, 금융, 소매 및 미디어에서 역할이 발생하고 있습니다. 인도에서는 Zoho, Fractal AI, Cognizant, Gartner, PWC 및 Freshworks와 같은 회사가 적극적으로 채용되고 있습니다.

Genai 데이터 과학자 보상 :

높은 수요와 전문 기술은 경쟁이 치열한 급여를 초래합니다. 보상은 인도의 ₹ 12- ₹ 60 LPA, 미국에서는 $ 120K- $ 350K이며 회사, 위치 및 경험에 따라 다양합니다. Faang Company 및 미국 신생 기업의 최고 역할은 보너스 및 주식 옵션을 포함하여 총 보상금 $ 500K를 초과 할 수 있습니다.

Genai 데이터 과학자가되기 :

이 역할로 전환하려면 기본 지식과 전문 기술이 필요합니다.

1. 기본 기술 구축 : 마스터 파이썬 및 데이터 과학 라이브러리, 선형 대수, 확률, 최적화 및 딥 러닝에 대한 확실한 이해를 얻습니다.
2. Genai 개념을 배우십시오 : Genai Architectures, Language Modeling, Tokenization, 자동 회귀 및 가면 모델링, 신속한 엔지니어링, RLHF 및 모델 미세 조정을 이해하십시오.
3. 실습 경험을 얻으십시오 : OpenAI API, Langchain 또는 Llamaindex를 사용하십시오. 기차/미세 조정 소형 언어 모델; Kaggle 대회 또는 해커 톤에 참여하십시오.
4. 작품을 보여주십시오 : Github 포트폴리오 구축, 블로그 작성, 오픈 소스 프로젝트에 기여하며 다양한 프로젝트 (챗봇, AI Coplots)를 만듭니다.
5. 관련 인증 획득 : Deeplearning.ai, Hugging Face, Analytics Vidhya, Google 또는 Fast.ai의 과정을 고려하십시오.

필수 기술과 경험 :

• 컴퓨터 과학, 데이터 과학, AI 또는 관련 분야의 교육적 배경 (연구 역할을 위해 PHD 선호).
• Python, Pytorch, Tensorflow의 숙련도.
• LLM 및 확산 모델에 대한 친숙 함.
• Genai Architectures, 딥 러닝 기초 및 모델 평가 지표에 대한 이해.
• 벡터 데이터베이스, RAG 파이프 라인, 프롬프트 최적화, MLOP 및 배포 프레임 워크에 대한 지식.
• AI 윤리, 공정성 및 모델 해석 가능성에 대한 이해.
• 강력한 문제 해결, 협업 및 의사 소통 기술.

이상적인 후보자 :

이 역할은 데이터 과학자, ML 엔지니어, AI 연구원, 개발자, 디자이너, 기업가 및 창의적인 AI 응용 프로그램에 관심이있는 학생들에게 적합합니다.

Genai 데이터 과학자의 미래 :

Genai의 응용은 빠르게 확장되고 있으며 Genai 데이터 과학자들은 최전선에 있습니다. 역할은 역동적이며 지속적인 학습과 적응이 필요합니다. 윤리적 배치, 데이터 프라이버시 및 AI 설명은 중요한 관심사로 남아있어 추가 수요를 주도합니다.

결론:

Genai 데이터 과학자 역할은 AI의 미래를 형성 할 수있는 독특한 기회를 제공합니다. 기술 전문 지식과 혁신의 조화는이 흥미롭고 빠르게 진화하는 분야에서 성공의 열쇠입니다.

자주 묻는 질문 :

Q1. Genai 데이터 과학자와 전통적인 데이터 과학자를 차별화하는 것은 무엇입니까? 전통적인 데이터 과학자들은 분석 및 예측에 중점을 둡니다. Genai 데이터 과학자들은 컨텐츠 생성을위한 생성 모델 개발 및 배포를 전문으로합니다.

Q2. 코딩은 필수입니까? 예, 강력한 파이썬 코딩 기술이 중요합니다.

Q3. 박사 학위가 필요합니까? 유리하지만 모든 산업 역할에 필수는 아닙니다.

Q4. 어느 산업이 채용됩니까? 기술, 의료, 금융, 소매, 미디어 및 컨설팅.

Q5. 급여 범위는 무엇입니까? 위의 "Genai 데이터 과학자 보상"섹션을 참조하십시오.

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