Day_77 특강 ART Lab Culture - Terry
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특강 - ART Lab Culture - Terry
ART Lab - AI & ROBOTICS TECH LAB
레슨1 직업은 목표가 될 수 없다
- 서울대, 구글, 그러면 또 뭐할 것인가?
- 고시 합격? 이름 있는 기업?
- 지나보면 이게 목표가 될 수 없다
- 지금 엄청나게 좋은 회사를 가야겠다라는 생각보다 현실적으로 나를 성장시켜줄 회사가 어떤 곳인지를 보는게 좋음
레슨2 젊었을 때 직업으로 인정 받으려 애쓰지 말자 (feat. 고시생, 취준생)
- 입학이든 취업이든 이제부터 시작이다
- 직업이 불안을 해결해주지 않는다
레슨3 불안정이 default 다
레슨9 선택이 결과를 만들어 주진 않는다
- 될 놈은 되고 안될 놈은 안된다 ㅠ
- 달리는 말보다 즐기는 말이 오래간다
- 고민 참 많으시죠?
- 고민을 왜 할까요?
- 정답이 있으면 고민을 안했을 겁니다
레슨10 정답은 없다
- 누군가 시험 문제를 내고 내가 열심히 풀어 누군가에게 점수를 받는 삶에서
- 내가 문제를 내고 내가 열심히 풀어 내가 점수를 받는 삶으로
디지털 트랜스포메이션
AI & ROBOTICS TECH (ART) 가 우리의 삶을 바꾼 적이 있는가?
2015년 알파고가 끝나고도 AI 를 보기 쉽지 않음
어떻게 하면 데이터를 자연스럽게 생성하고 레이블링할까?
이런 것들이 필요함
미션 = 풀고자 하는 문제
Q) 왜 AI & Robotics Tech (ART) 는 세상에 뿌리 내리지 못했을까요?
A) 기술이 아니라 DX 의 문제입니다
- 단지 도구만 공급한다고 되는 것이 아니라 디지털로 전환하고 데이터의 흐름을 설계하는 것이 key 입니다
그 산업 자체가 어떻게하면 데이터가 생산이되고 데이터가 쌓이고 AI 가 사용되고 가치를 만들어내는 선순화구조를 만들어내는게 디지털 트랜스포메이션이라고 함
ART 는 스타트업이자 디지털 트랜스포메이션을 돕는 회사다
스마트폰으로 피부를 찍어서 피부 분석하는 AI + 적절한 화장품 추천 AI
AI 기업이 산업을 바꿀 수 있다는것을 보여주는게 목표
Q&A
빠르게 성장할 수 있는 경험을 할 수 있는 회사를 어떻게 알아볼 수 있을까요?
빠르게 성장하는 회사를 선택해야 함
회사의 성장은 개인의 성장보다 빠름
피부데이터를 어떻게 자연스럽게 모으시나요? 피부 데이터는 facebook이 했던거처럼 하기 힘들수도 있는게 전문가들이 직접 데이터 라벨링을 해줘야 하지 않나 싶습니다.
의사가 하는 레이블링 데이터도 있음
그렇지만 개수가 적음
앱에서 하는건 피부가 좋아졌는지 안좋아졌는지 물어볼 수 있고 레이블링되고 있음
피부 트러블에는 정말 다양한 원인이 존재할텐데 피부데이터에서 어떤 식으로 해결책을 찾으시는지 조금 더 궁금합니다!
사진 한장으로 판단하는게 아니라 거울 대신 스킨케어를 하고 있고 밥 잘먹었어요 트러블 났는데 해답을 알려주세요
술먹었는지, 생리주기가 어떻게 되는지 이런걸 파악하다보면 패턴을 알게되고 다른 사람들의 패턴과 비교
일단은 피부에서 나오는 정보부터 판단하고 있음
인성이 가장 중요하다고 하셨는데 면접에서 인성을 판단하는 기준이 궁금합니다!
사람의 대한 감
인생을 어떻게 살아왔고 중요한 순간에 어떤 판단을 했고 왜 그렇게 했고 지금은 어떻게 살고있고 이런 일상적인 대화로 판단
스타트업을 고르는 기준이 어떻게될까요?
개인마다 우선순위가 다름
그러나 규모를 보는게 좋음
젊었을때는 기회를 돈으로 사야하는것같음
본인이 무엇을 얻고 싶은지 세우고 그 기업이 그걸 줄 수 있는지 고민해보면 기업의 사이즈라던지 도메인이라던지 그 기업에 다니고 있는 사람의 목소리라던지 들을 수 있을것 같음
백엔드 기술스택이 궁금합니다!
typedscript, python, serverless, dinodb, mysql, aws, gcloud, gitbucket, elastic search
Flutter 가 사용된다고 하셨는데 모바일 뿐만 아니라 웹까지 Flutter 스택이 사용되는지 궁금합니다!!
웹은 react 사용하고 앱은 Flutter 만 사용하고 있음
복지나 연봉관련해서 여쭈어봐도 될까요?
주니어한테 후한편임
개발자한테는 최소 4000 정도는 드려야하지 않나 생각하고 있고 3개월의 수습과정을 거침
평균 연봉이 5000은 넘는것 같음
연봉보다는 성장에 초점을 맞추는게 좋은것 같음
개인 법카 지급해서 점심사먹고 커피먹고 대중교통도 이용하고 회사밥은 법카로먹고 교육받는거 대표가 친절하다
말씀하신 AI 기술 대부분이 CV에 속하는 것 같은데, NLP도 연구를 하시는지, NLP 엔지니어도 채용 계획이 있으신지 궁금합니다.
요즘 NLP 시작하고 있음
화장품과 성분과 리뷰관련해서 하고 있음
NLP 는 데이터가 지저분해서 cleansing 해서 성분과 이 단어가 제형과 관련된건 몇%인지 summarization 도 하고 NLP 도 뛰어난 분 있으면 채용하고 있음
강화학습을 주로 사용하는지? segmentation 이나 detection 도 하는지?
강화학습이 들어있는 이유는 있어보여서고 현실에서는 잘 되지 않음
철저하게 supervised learning 에 집중하고 있음
가장 중요하게 생각하는 프로세스는?
조금씩 임팩트 있는 일을 하려고 노력함
무엇을 하느냐가 굉장히 중요함
우리가 성장을 하려면 고객의 UX 를 고쳐주는게 좋은지 사진의 loading 속도를 줄여주는게 좋은지 수많은 일이 있음
이 가운데 무엇을 먼저할지를 정하는게 중요한데 결국은 데이터를 봐야함
스프린트 방식을 이용하다가 칸반 방식을 이용하고 있음
3학년인데 충분한 역량과 잠재력을 보여준다면 같이 일할 수 있을까?
기본적으로는 self-learning 을 할 수 있어야 함
어느정도는 홀로 설 수 있는 사람이어야 함
AI 분야에서 석박 채용이 많은걸로 알고있는데 학사로 취업하려면 어느 부분을 강조하고 중심적으로 다뤄야할까요?
데이터쪽에 관심을 가져야할 것 같음
데이터를 어떻게 클렌징하고 어떻게 하면 많이 모을 수 있고 데이터를 주변으로 한 기술에 익숙해져 있으면 좋지 않을까?
도메인이 뷰티이기 때문에 피부나 화장품에 대한 관심이 있어야 함
데이터에 대한 애정이 있어야 클렌징 할 수 있음
유학가시고 어떤점이 달라지셨을까요? 장단점?
명절을 추천
다양성의 대한 인식이 달라졌음
당연하다고 생각하던게 당연하지 않을 수 있음
상식이 붕괴되는 것과 다양성이 중요하다
연구 그 자체로 따지면 특별히 더 뛰어나다 이런건 아닌것 같음
파워있는 대학에 가게되면 연구 스케일이 달라지게 됨
외국에 가면 아웃사이더임
제일 스트레스 받을때는 아이스하키 선수 아냐? 하면 모름
그런 차원에서 결국은 아웃사이더로 살아야함
좋은 글을 쓰기 위한 좋은 영향을 주는것?
진짜 이유에 대한 걸 파고들고 생각하고 자신의 생각을 정리
본인이 그 자체가 그 문제에 대해서 생각하는게 중요한 것 같음
다양한 분야에 대해 search 해도 막막하고 뭔가 배우고 싶은데 어디서 배워야할지 모르는데 첫 시작하는 방법? 길잡이가 있을까요?
다양한것보다 좁혀야하지 않을까
정답을 찾으려하니 안좁혀지는 것 같음
이 회사들에서 어디가 돈을 가장 많이 주지? 어디가 가장 유망하지?
정답을 찾는게 아니라 내가 누군가인가가 더 중요
본인이 중심이 되서 원하는걸 선택하는게 좋을 것 같음
AI 분야를 선택하고나서 길을 잘 못 선택했다고 생각한적은 없는지?
선택은 모르는 것 같음
인생은 되는대로 하루는 열심히
인생은 오래살아보면 선택할 수 있는게 별로 없고 흘러가는 대로 사는데
하루하루의 태도가 쌓이면 선택보다 강한 힘을 발휘하니 그걸 믿으면 될 것 같음
후회는 한 적 없음
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