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일단 채용 공고를 보면 다른 직무도 그렇듯이 Data Scientist와 AI Engineer의 역할이 명확하게 구별해서 뽑지 않는다.
하지만, 명확하게 나누자면 이렇다.
| Data Scientist | AI Engineer | |
| Use cases | - Descriptive (EDA, Clustering) - Predictive (Regression, Classfication) |
- Prescriptive (Decision optimization) - Recommendation Engine |
| Data | Sturctured | Unstructured |
| Models | Different Models, Algorithm - scope: narrow - less parameters - less compute power - less train time (sec to hours) |
Foundation Models - scope: wide - lots parameters - lots compute power - lots train time (weeks to months) |
| Process | (feature enginner, cross validation, hyper parameter) - data - model - deploy |
(chaining, PEFT, RAG, Agent) - model - prompt engineering - embed |
*해당 글은 다음 영상을 보고 작성했습니다.
AI 관련 인프런 강의
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