머신러닝 엔지니어
머신러닝 엔지니어는 데이터 사이언티스트가 만들었거나 공급자로부터 구매한 모델이 운영 중인 보건·돌봄 서비스에서 확실히 작동하도록 한다. 모델을 학습, 테스트, 배포, 모니터링하는 파이프라인을 구축하고 임상·운영 시스템과 통합한다. 실제 환자와 직원이 의존하게 된 뒤에도 모델이 안전하고, 견고하고, 공정하며, 유효하게 유지되도록 한다.
이 글은 AI 어시스턴트가 영어를 한국어로 번역한 것이며, 한국어 원어민의 검토는 아직 받지 않았습니다. 영국 정부 디지털·데이터 전문직 역량 프레임워크(UK GDaD PCF)와 ESCO의 인용문은 영어 그대로 두었습니다.
- 직군
- 데이터
- UK GDaD PCF 역할
- Machine learning engineer (Data)
- ESCO 직업
- artificial intelligence engineer (ISCO-08 2511)
수준
| 밴드 | 역할 수준 | UK GDaD PCF 수준 | 공무원 등급 | 직무평가 점수 |
|---|---|---|---|---|
| 7 | 시니어 머신러닝 엔지니어 | Senior machine learning engineer | SEO/G7/G6 | 495 |
| 8b | 리드 머신러닝 엔지니어 | Lead machine learning engineer | G7/G6 | 595 |
디지털 헬스 조직에서
- 가동 중인 모델은 환자 집단, 임상 실무, 기록 습관이 변함에 따라 드리프트할 수 있으므로, 성능은 환자 집단별로 모니터링되고 필요하면 모델을 재학습하거나 철회한다.
- 진단, 트리아지, 치료에 정보를 제공하는 모델은 의료기기로 규제될 수 있으므로, 그 소프트웨어 생애 주기, 변경 관리, 시판 후 감시에 공식 요건이 생긴다.
- 임상 안전 케이스에는 모델이 어떻게 실패하는지, 출력이 임상의에게 어떻게 표시되는지, 모델을 쓸 수 없을 때 어떻게 되는지에 대한 근거가 필요하다.
- 환자 데이터로 학습한 모델은 개인에 관한 정보를 누설할 수 있으므로, 학습 데이터, 모델 결과물, 로그는 데이터 자체와 같이 보호된다.
- 생성형 AI와 대규모 언어 모델에는 임상 기록에 지어낸 내용이 섞여 들어가는 등 추가적인 리스크가 있어 고유한 테스트와 사람의 감독이 필요하다.
UK GDaD PCF 역할 설명
A machine learning engineer develops, assures and maintains machine learning models so they can be used in products and services.
In this role, you will:
- be responsible for the software development and technical infrastructure needed to design, train, deploy and scale machine learning models
- provide and maintain effective, secure and sustainable machine learning models for use in products and services
- support all stages of the machine learning life cycle
- help product teams evaluate and choose appropriate machine learning solutions
ESCO 직업과 스킬
ESCO는 각 직업에 대해 고용주가 보통 필요로 하는(필수) 또는 필요로 할 수 있는(선택) 스킬과 지식을 나열합니다. 성장에 관한 대화의 체크리스트로 쓰세요.
artificial intelligence engineer
Artificial intelligence engineer apply methods of artificial intelligence in engineering, robotics and computer science to design programs which simulate intelligence including thinking models, cognitive and knowledge-based systems, problem solving, and decision making. They also integrate structured knowledge into computer systems (ontologies, knowledge bases) in order to solve complex problems normally requiring a high level of human expertise or artificial intelligence methods.
필수 스킬과 지식(31)
스킬과 역량
- analyse big data
- analyse business requirements
- apply ICT systems theory
- create data sets
- creatively use digital technologies
- define technical requirements
- deliver visual presentation of data
- design process
- develop creative ideas
- develop statistical software
- use data processing techniques
지식
- Python (computer programming)
- algorithms
- artificial neural networks
- business process modelling
- computer programming
- computer simulation
- data mining
- data models
- data science
- information architecture
- information categorisation
- information extraction
- information structure
- principles of artificial intelligence
- resource description framework query language
- systems development life-cycle
- task algorithmisation
- unstructured data
- visual presentation techniques
기타
선택 스킬과 지식(58)
스킬과 역량
- apply systemic design thinking
- assess ICT knowledge
- build business relationships
- build predictive models
- build recommender systems
- design application interfaces
- design database scheme
- identify processes for re-engineering
- manage ICT data classification
- manage ICT semantic integration
- manage business knowledge
- perform dimensionality reduction
- utilise machine learning
지식
- Agile project management
- Assembly (computer programming)
- C#
- C++
- COBOL
- CoffeeScript
- Common Lisp
- Erlang
- Groovy
- Haskell
- ICT project management methodologies
- Java (computer programming)
- JavaScript
- LINQ
- Lisp
- MATLAB
- ML (computer programming)
- Microsoft Visual C++
- N1QL
- Objective-C
- OpenEdge Advanced Business Language
- PHP
- Pascal (computer programming)
- Perl
- Process-based management
- Prolog (computer programming)
- R
- Ruby (computer programming)
- SAP R3
- SAS language
- SPARQL
- Scala
- Scratch (computer programming)
- Smalltalk (computer programming)
- Swift (computer programming)
- TypeScript
- VBScript
- Visual Basic
- business analytics
- business intelligence
- computer vision
- database development tools
- deep learning
- lean project management
- operational research
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