IT 직무선택이 고민이신 분들 꼭 보세요!!! 도메인소개3편

안녕하세요. 한끝차IT입니다!😆

 

이번 글은 IT직무선택, 도메인소개 3편 입니다!

어느덧 도메인소개의 마지막 시리즈가 되었습니다. 이번 글에서는 인공지능, 빅데이터, 보안 분야에 대해서 알아보겠습니다.

 

<IT 직무선택이 고민이신 분들 꼭 보세요 :youtu.be/7_5aPqRvYXU >

 

 

<인공지능>

 인공지능 분야는 IT 전반적으로 최근 가장 핫한 분야라고 보아도 무방할 만큼 그 관심이 엄청납니다. 인공지능 분야는 영상처리, 바이오, 자연어 처리 등 적용될 수 있는 분야가 매우 다양합니다. 그리고 각 분야에서 성능개선이 꾸준히 이뤄지고 있기 때문에 더욱 관심을 가져보면 좋을 듯 합니다.

 하지만 인공지능 분야는 비교적 높은 수준의 지식이 필요하고 많은 연구가 함께 병행되어야 하기 때문에, 대부분 지원자격에서 "관련 분야 석사 이상만 지원가능" 이 기재되어 있습니다. 학부생이어도 본인의 실력이 갖춰져 있다면 좋겠지만, 석사 이상으로 해당 분야에 대해 공부하신 분들의 실력이 너무 쟁쟁하다 보니 대학원 진학을 많이 가는 추세입니다. 

 

 대학원은 주로 서류전형과 면접전형을 거치게 됩니다. 연구실에 들어가게 되면, 주로 국가과제를 연구하거나, 국내 학회부터 AAAI, IEEE, CVRP 등 유명한 해외 저널에도 논문을 기고하기도 합니다.

 

기업에서는 주로 Python을 이용해 Tensorflow나 pytorch등 세부 직무에 필요로 되는 다양한 라이브러리를 다룰 줄 아는지를 보게 됩니다. 그리고 본인이 연구한 모델에 대한 이해도와 이를 검증하는 과정을 요구할 수 도 있으니 해당 부분들 참고하시면 좋을 것 같습니다.

 

신기술에 대한 연구, 논문 읽기, 대학원 진학에 생각이 있으신 분들은 인공지능 분야를 추천드립니다.

 

<빅데이터>

몇 년 전부터 빅데이터라는 개념이 상당히 주목받고 있습니다. 방대한 데이터가 매 순간 생성되고 이를 분석하여 새로운 가치를 창출해내는 것이 매우 중요한 과제로 제시되고 있습니다. 빅데이터분야는 IT계열 지원자 뿐만 아니라 다양한 분야에서 함께 연구해오고 있습니다. 데이터 사이언스라는 분야가 매우 광범위한 분야이기 때문에 직업군에도 다양한 종류가 있습니다.

- 기획 기질이 강한 데이터 기획자, 데이터 분석가

- 개발 능력이 요구되는 머신러닝/딥러닝 엔지니어

빅데이터 직무에 대해 더욱 자세한 정보는 아래 깃헙을 참고하시면 좋을 것 같습니다.

<https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science >

 

빅데이터에서 사용되는 기술스택은 기업과 부서마다 조금씩 다르지만 주로 다음과 같습니다.

- 주언어는 R과 Python인데, 최근에는 python이 주를 이루고 있습니다. 

- 분산처리 프레임워크인 Hadoop, Spark이나 SQL, 오픈소스 활용 능력 등 다양한 스킬이 요구되고 있습니다.

 

빅데이터 직무를 선택하시는 분들이라면 앞서 말씀드린 기술적인 활용 능력이 중요합니다. 추가로, 

- 데이터사이언스 경진대회 플랫폼인 데이콘 (국내 :  http://dacon.io) 혹은 캐글 (국제 : http://kaggle.com) 에서 개최되는 여러 대회 중 관심 있으신 대회에 참여하셔서 여러 알고리즘과 모델링을 적용해보는 프로젝트를 추천드립니다.

- 통계청에 공개된 데이터셋을 이용해 여러 EDA (데이터 탐색) 기법을 수행하시거나 시각화하셔도 좋은 프로젝트가 될 것 같습니다.

 

최근 빅데이터 관련 채용 추세는

- 네이버나 카카오같은 일반적인 IT기업 외에도 게임회사, 금융권, 대기업 (SK, 현대자동차 등등), 스타트업 등 모든 기업에 채용 포지션이 있지만 앞서 말씀드렸다시피 직업군이 다양하기에 기업마다 직무는 달라질 수 있습니다. 

- 또한 일부 기업의 경우 (특히 대기업) 석사과정을 우대하거나 석사과정 이상만 지원하도록 하는 곳도 있습니다. 

 

대학원의 경우 

- 최근 여러 대학교에 인공지능 대학원 혹은 인공지능 학과가 설립되고 있는 추세입니다.

- 컴퓨터공학과, 산업공학과, 통계학과, 그리고 일부 경영IT학과에 데이터사이언스를 연구하는 연구실들이 있습니다. 

학과별로 방향성이 조금씩 다르기에, 본인이 희망하는 기업의 직무 채용 공고를 먼저 확인하시고 관심 있으신 분야에 맞게 준비하시면 좋을 것 같습니다.

 

빅데이터 분야역시 대학원 특집에서 더욱 자세히 다루도록 하겠습니다!

 

<보안>

최근 IT기술이 저희 실생활 이곳저곳에 적용이 안된 곳이 없는 만큼, 보안의 중요성도 더욱 높아지고 있습니다. 

 

보안에서 대표적인 분야로는 다음과 같습니다.

- 관리보안(법률/ISMS/IOS 27001 등 인증)

- 어플리케이션 모의 해킹

- 악성코드 분석(리버싱)

- 보안 과제(CERT)

- 포렌식

- 취약점 분석

- 네트워크 및 인프라 보안

- etc

 

이번 글에서 모든 분야를 설명드리기는 힘들고 보안의 전반적인 내용으로 다루겠습니다. 일부 세부분야에서는 상이할 수 있다는 점을 유의해주시고, 보안분야 또한 보안 직군 특집에서 전문가와 함께 더욱 자세히 다뤄보겠습니다.

 

보안분야에서 필요로 되는 기술 스택은

- Proxy 툴(Fiddler, BurpSuite, HTTP Request Response 구조 등)에 대한 이해

- 기본적인 네트워크, 운영체제, Database 지식

- 해당 플랫폼에 대한 리버싱, 해킹 기법, 취약점 분석

 

보안 직무에서 수행하는 업무로는 

- 고객사한테 프로젝트를 받아 해당 프로젝트가 안전한지 직접 공격해보고 취약점을 분석

- 체크리스트 기반으로 가이드에 따라 보안성을 체크 

- 악성코드를 분석해서 차단하기 위한 백신 개발

- etc

 

보안 분야도 많은 지식과 깊은 이해가 필요로 되기 때문에, 대학원으로도 많이 진학을 하게되고, 회사로는 모의해킹, 기술컨설턴트, 백신회사, 침해사고대응팀 직무로 취업하게 됩니다. 채용을 진행하는 기업으로는 안랩, SK 인포섹, 롯데 정보통신, 티오리 등이 있습니다.

 

보안 분야 채용에있어 도움되는 경험 혹은 우대사항으로는

- 특정 프로그램에 대한 점검 경험(시큐어 코딩의 가이드라인 제시 및 직접 수정까지)

- 체크리스트, 공격시나리오 작성, 모의해킹 경험

- 악성코드 제작 혹은 분석 경험(배포는 안돼요..)

- 클라우드 경험

 

그리고 보안 분야는 BOB(Best of the Best) 라는 대외활동에서 많은 학습과 인적 네트워크를 형성하실 수 있습니다. 해당 분야를 준비하시는 분이라면, 꼭!!! BOB에 지원해보시는 것을 추천드립니다!

 

추가적으로, 보안 직무는 아무래도 오랜시간 분석해서 어떤 결과를 내는 분야이기 때문에, 한가지에 몰입하는 것을 즐기고 어셈블리같은 로우한 언어를 즐기시는 분, 다양한 해킹기법에 대해서도 알게 되기 때문에, 윤리의식과 책임감이 뛰어나신 분들에게 추천드리고 싶습니다!

 

 

 

오늘은 인공지능, 빅데이터, 보안 직군에 대해서 간략히 알아보았습니다. 각 직군에 대해서는 한번더 각 분야 특집으로 전문가와 함께 찾아뵙도록 하겠습니다. 

 

오늘도 긴 글을 읽어 주셔서 감사합니다!