삼성 SDS 대학생 IT 멘토링. 2018년7월23일월요일

# IT 개발자 업무와 커리어

강사 : 조남호 프로님..18년 부장급..

IT개발자의 커리어 

개발자란 어떤 사람인가?

사이언티스트와 엔지니어의 차이점

과학이란 세상에 없던 것을 만들어 내는 것이고 발견하는 것이다.

엔지니어는 그것을 가지고 돈을 만들어 내는 것이다. 공학은 대량으로 찍어 내는 것이다.

개발자는 과학자와 엔지니어의 중간 쯤에 있다. CREATER

삼성SDI는 PDP, 모니터 만드는 회사이다.

삼성 SDS는 삼성회사의 전산실 비슷한 것이다.

개발자는 DEVELOPER이다. 직장생활을 하면 치킨집을 하게된다. 개발자의 장점은 자기의 기술이 있으면 굶어 죽지 않는다.

개발자는 배우지 않고 공부하지 않으면 안된다. 삼성 SDS는 배달의 민족과도 사업을 진행하고 있다.

그래도 나는 도전한다. STARTUP 스타트업?

풀스택 개발자는?? 모든 걸 다 할 줄 안다. 체온 개속 개속 기록 및 기억하는 것 그래서 기록하면 나중에 통계를 통해 알 수 있다.

배달의 민족 앞에 빌딩으로 이사왔다.

지금은 할 수 있는 것은 최대한 열심히 하라!! 

nexledger 

samsung nexplant

smart doorlock

cello

어플리케이션개발, 어플리케이션운영 간다.

CX 직무 CUSTOMER EXPERIENCE 고객에게 어떤 색깔 네모 몇개 경험 설계를 해야한다. 고객이 필요로 하는 것을 찾는 것이 중요하다. UX 실제 경영이 중요하다. IT 산업이 있고 IT 제조업이 있다. 삼성전자는 IT제조업 쪽이다. 

넷플릭스 주가 2배 뛰는 기업이다. NETFLIX

IT제조업의 중요한 것은 설비다. 설비 엔지니어이다.

삼성SDS, LG CNS, SK주식회사, POSCO, 포스코ICT, NHN, GOOGLE, IBM, FACEBOOK, MICROSOFT, ORACLE

이 정도 내 역량과 경력이면 어느 정도 일 까?? 내 몸 값?? 40대 이상 되면 이력과 추천을 위해 움직인다. 3년 지나면 3, 6, 9병이 있다. 

끊임없이 학습하고, 도전해야 성공한다. 커리어를 올리지 않으면 뒤로 떨어진다. 돈, 연봉이 곧 나다. 

영어는 필요하다. 

#AI발전 방향과 삼성SDS 기술

김태현 랩장님

SDS 연구소다. 연구소는 사이언스 사업부에서 엔지니어로 돈을 번다.

2가지 얻어 가고 SI 하고 있는 것들.. 실제로 어떻게 쓰이고 있는 지

, 1가지 인사이트 동료가 될 지 인사이트를 얻어가

배 물류에서 중요한 것은 떠난 배가 언제 도착할 지 파업으로 인해 늘어난 미국 주요 항구의 대기 시간 

첼로 : 물류 플랫폼 시스템 지진이나 파업 정확히 언제 도착할꺼야!! 

육안검사로 인한 낮은 정확도, 많은 시간, 인건비 소요

도장에 대한 검사를 할 때 카메라를 통한 도장면 영상 촬영, 이미지 딥러닝 기반 결함 유형 판정

344% 검출을 향상

빅데이터 분석과 인공지능이 각광을 받게 되었는가??

데이터의 급증 

하드웨어의 발전

CPU, GPU에 이어 TPU 등장으로 연산성능의 급격한 향상과 클라우드 비용 지속 감소

CPU, GPU 이세돌과 대결시 알파고는 CPU 1202개와 GPU 176개로 운영

CPU/GPU 대비 알고리즘 처리성능 15~30배 올라간다. 클라우드 사용 비용 지속적으로 감소

이상

데이터가 많으면 분석이 가능하다!

대부분 GARBAGE 데이터 존재하여 정제가 필요!

분석을 위한 데이터를 정제하여 준비하는데 많은 시간이 걸린다. 

DATA SCIENTIST되고 싶다? 현장 엔지니어의 역할을 할 수 없다. 이 데이터는 필요해? 필요하지 않아??

현장역량과 툴을 다룰 수 있는 능력!!

분석을 위한 알고리즘은 대부분 존재한다! 유즈케이스나 데이터에 따라 알고리즘 모델링 필요! 조건에 따라 알고리즘 모델은 달라진다.

이상과 현실을 이어질 데이터 테크놀로지

데이터 정제(DATA PREPARATION)

10억 건의 데이터 가지고 필요없는 데이터 다 버린다. 

검증 분류 정화 강화

구글의 텐서플로 분석자동화를 시켜준다! 

분석 자동화 데이터와 분석방법에 맞는 알고리즘과 변수 추천으로 비전문가도 쉽게 모델링가능

데이터, 분석방법(시계열 등) 순위 추천 알고리즘 및 변수 FULL은 아니지만 SEMI로 제공한다.

DEEP LEARNING 모델을 추천하여 분석성능 향상

딥러닝 딥러닝 최저화 유스 케이스 최적 파라미터 제시 정제 성능

휴대폰 액정, LTB액정

브리티웍스.. 정제 + 수집

DEEP LEARNING OPTIMIZATION

전이학습 특정영역에서 학습된 모델을 공통성을 공유하는 새로운 영역에 적용

전이학습 알고리즘

이미 학습된 결합탐지 모델 > 유리 표면 결함탐지 모델 > 도장민 결함탐지 모델

                       유리표면 결함 데이터         자동차 도장면 결함 데이터

플랫폼 브라이틱스

브리티웍스 챗봇

수집 브라이틱스 IT가 있다. 

기업형 블록체인

SDS인공지능 플랫폼 브라이틱스 AI

인공지능 서비스, 인공지능 알고리즘, 데이터 플랫폼

설비 예지보전

예고없이 발생하는 잦은 설비 고장으로 생산 일정에 차질이 발생

설비를 언제 유지보수 해야 하는지??

제조사례 설비 예지보전

설비의 건강상태를 파악하여 최적의 유지보수

image, 사각형 AI

챗봇 대화형 인공지능

포토공정 칩 그리는 거 제일 비싸!!

통계적 분석 버즈 데이터 예측 삼성디지털플라자 점주 고민! 얼마 팔릴 지 예측 갖다가 놓는 것 수동에서 자동으로 바꾸어 놓았다. 재고싸움! 판매실적, DATA PROMOTION이다. 

대화형 AI 스피커 네이버 CLOBA

SCM..

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