AI 워크플로우 구현 & AI 프로젝트 추진을 위한 역할과 책임 나누기

AI 워크플로우는 조직에 따라 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 보편적인 단계로 나누어 보면 다음 그림과 같이 모델 개발, 모델 트레이닝, 모델 통합, 애플리케이션 배포와 모니터링으로 구성됩니다. 이 같은 워크플로우가 매끄럽게 흘려 가려면 각 단계별 담당자의 역할과 책임이 명확해야 합니다.



AI 워크플로우에 참여하는 담당자는 데이터 과학자 및 머신 러닝 연구자, 머신 러닝 및 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자, 인프라스트럭처 운영 팀으로 나누어 볼 수 있습니다. 각각의 책임과 역할을 간단히 살펴보겠습니다.


데이터 과학자 및 머신 러닝 연구자 ​ 이들은 비즈니스 문제 해결을 위한 모델을 개발하는 역할을 합니다. 이들은 AI 연구 생태계가 발표하는 최신 논문을 적극적으로 참조하는 가운데 정교한 모델 개발에 매진합니다. 머신 러닝, 딥러닝 프레임워크와 트레이닝을 가속하는 플랫폼을 이용해 개발을 합니다. 모델 개발 외에 데이터 분석 역시 이들의 임무 중 하나입니다. ​ 머신 러닝 및 데이터 엔지니어 ​ 특정 데이터 세트를 사용해 데이터 과학자가 개발한 모델을 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 지원하는 업무를 담당합니다. 흔히 말하는 데이터 파이프라인을 설계하고 운영하는 역할을 맡습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인에 따라 모델의 정확성을 높이기 위해 새로운 데이터를 기반으로 모델을 지속해서 재트레이닝 합니다. ​ 애플리케이션 개발자 ​ 개발자는 트레이닝을