🎯 Career Transition: GIS → MLOPS
전환 배경
현재 상황 분석
4년간 GIS 도메인에서 API 개발자로 활동하며 다음과 같은 한계를 경험했습니다:
🚧 GIS 개발의 현실적 한계
- 기술적 정체: GIS API 개발 연구 속도 저하, 소프트웨어적 색채 강화
- 업무 범위 축소: 도메인 지식 축적 기회 감소, 단순 잡무 중심 업무 배정
- 성장 둔화: 전문성 심화보다는 기존 시스템 유지보수 위주
- 시장 제약: GIS 특화 개발자로서의 제한적인 커리어 확장성
MLOPS 선택 이유
🚀 무한한 성장 가능성
- 시장 확장성: AI/ML 시장의 급속한 성장과 지속적인 발전
- 기술적 도전: 끊임없이 발전하는 최신 기술 스택과 연구 환경
- 범용성: 다양한 도메인에서 활용 가능한 전문성
- 기존 경험 시너지: 대용량 데이터 처리, DevOps 경험의 자연스러운 확장
🚀 MLOPS 전환 로드맵 (Projects)
Phase 1: Foundation Building | 2025 Q1
목표: 머신러닝 기초 역량 구축
🎥 우선 학습 계획: MLOps Zoomcamp
- MLOps Zoomcamp (YouTube) 완주 - 최우선 과제
- DataTalks.Club MLOps Zoomcamp 전체 코스 수강
- 실습 프로젝트 완성 및 GitHub에 정리
- 주차별 과제 및 퀴즈 완료
- 수료증 취득
📚 병행 학습 계획
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Machine Learning 기초
- Coursera Machine Learning Specialization 완료
- Python 데이터 사이언스 스택 (NumPy, Pandas, Matplotlib) 숙련
- Scikit-learn을 활용한 기본 ML 알고리즘 구현
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Deep Learning 입문
- TensorFlow/Keras 기초 학습
- PyTorch 기본 구조 이해
- 간단한 딥러닝 모델 구현 경험
-
첫 번째 ML 프로젝트
- MLOps Zoomcamp 실습 프로젝트를 기반으로 한 개인 프로젝트 확장
- 공개 데이터셋을 활용한 분류/회귀 문제 해결
- GitHub에 프로젝트 문서화 및 공유
Phase 2: MLOPS Tools Mastery | 2025 Q2
목표: MLOPS 핵심 도구 및 워크플로우 이해
🛠️ 기술 스택 확장
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실험 관리 및 모델 추적
- MLflow를 활용한 실험 로깅 및 모델 버전 관리
- Weights & Biases 실험 추적 도구 활용
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모델 배포 및 서빙
- TensorFlow Serving을 활용한 모델 서빙
- FastAPI 기반 ML API 개발 (기존 FastAPI 경험 활용)
- Docker 컨테이너화 (기존 Docker 경험 확장)
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워크플로우 오케스트레이션
- Apache Airflow를 활용한 ML 파이프라인 구축
- Kubeflow 기본 구조 이해
Phase 3: Production ML Systems | 2025 Q3-Q4
목표: 실전 수준의 End-to-End ML 시스템 구축
🏭 프로덕션 환경 구축
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스케일링 및 모니터링
- Kubernetes 기반 ML 서비스 배포 (기존 K8s 경험 활용)
- Prometheus + Grafana 모델 성능 모니터링
- 모델 드리프트 감지 및 대응 시스템
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포트폴리오 프로젝트
- End-to-End ML 파이프라인 구축 프로젝트
- 실시간 추론 API 개발 및 운영
- A/B 테스팅을 통한 모델 성능 검증
📚 지속 학습 영역 (Areas)
🤖 Machine Learning & AI
- 이론적 기반: 통계학, 선형대수, 확률론 학습
- 알고리즘 이해: 지도/비지도/강화학습 알고리즘 심화
- 특화 분야: 컴퓨터 비전, 자연어 처리 중 선택적 집중
⚙️ Data Engineering
- 데이터 파이프라인: Apache Kafka, Apache Spark 활용
- 실시간 처리: Stream processing 기술 습득
- 데이터 품질: 데이터 검증 및 모니터링 시스템
☁️ Cloud & Infrastructure
- 클라우드 플랫폼: AWS/GCP/Azure ML 서비스 활용
- Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation
- 보안: ML 모델 및 데이터 보안 모범 사례
📊 Monitoring & Observability
- ML 특화 모니터링: 모델 성능, 데이터 드리프트 추적
- 로그 분석: ELK Stack을 활용한 ML 시스템 로그 분석
- 알림 시스템: 모델 성능 저하 시 자동 알림 구성
🛠️ 기존 강점 활용 전략 (Resources)
GIS 경험에서 가져올 수 있는 자산
📊 대용량 데이터 처리 경험
- PostGIS 200GB+ 공간 데이터 처리 → 대용량 ML 데이터셋 처리
- 공간 데이터 최적화 경험 → ML 데이터 전처리 최적화
🏗️ API 설계 및 아키텍처
- FastAPI 기반 GIS API 개발 → ML 모델 API 설계
- 대규모 변환 작업 처리 (300% 성능 향상) → ML 배치 처리 최적화
🚀 DevOps 및 인프라 자동화
- Docker, Kubernetes, Jenkins 경험 → MLOps CI/CD 파이프라인
- Celery, Redis 워크플로우 → ML 작업 큐 및 분산 처리
차별화 포인트: GIS + MLOPS 융합
🌍 지리 기반 머신러닝 전문가
- 위치 예측 모델: GPS, IoT 데이터 기반 실시간 위치 추론
- 공간 데이터 MLOps: 지리 데이터 특화 ML 파이프라인
- 도시 계획 AI: 교통, 인구, 환경 데이터 기반 도시 분석
- 부동산 가격 예측: 위치, 교통, 시설 데이터를 활용한 ML 모델
🎯 2025년 구체적 목표
Q1 목표 (1-3월)
- Coursera ML Specialization 수료증 취득
- 개인 ML 프로젝트 2개 완성 및 GitHub 포트폴리오 구축
- Python 데이터 사이언스 스택 숙련도 향상
- 첫 번째 지리 기반 ML 프로젝트 기획
Q2 목표 (4-6월)
- MLflow + FastAPI 기반 ML 서빙 프로젝트 완성
- AWS/GCP ML 관련 자격증 1개 취득
- Apache Airflow ML 파이프라인 구축 경험
- MLOPS 커뮤니티 활동 시작 (블로그, 컨퍼런스 참석)
Q3-Q4 목표 (7-12월)
- End-to-End ML 프로젝트 포트폴리오 완성
- 지리 기반 ML 모델 전문성 어필할 수 있는 프로젝트
- MLOPS Engineer 포지션 지원 및 면접 준비
- 오픈소스 MLOPS 도구 기여 경험
💡 실행 전략
학습 방법
- 이론 + 실습 병행: 온라인 강의 수강과 동시에 실제 프로젝트 진행
- 커뮤니티 활용: MLOPS Korea, PyTorch Korea 등 커뮤니티 적극 참여
- 멘토링: 현직 MLOPS 엔지니어와의 네트워킹 및 조언 구하기
- 블로그 운영: 학습 과정과 프로젝트 경험을 지속적으로 문서화
포트폴리오 전략
- 기존 강점 어필: GIS 경험을 활용한 독특한 ML 프로젝트
- 기술 다양성: 다양한 MLOPS 도구를 활용한 프로젝트 구성
- 실무 중심: 단순 모델링이 아닌 실제 배포 가능한 시스템 구축
- 문서화: 각 프로젝트의 기술적 의사결정 과정과 결과 상세 기록
🚀 기대 효과 및 비전
단기적 효과 (2025년)
- 머신러닝 및 MLOPS 기초 역량 확보
- GIS + ML 융합 전문성으로 차별화된 포지셔닝
- 새로운 기술 환경에서의 지속적 성장 동력 확보
장기적 비전 (2026년 이후)
- 하이브리드 전문가: GIS 도메인 지식 + MLOPS 기술력 융합
- 기술 리더십: 공간 데이터 ML 분야의 전문가로 인정받기
- 오픈소스 기여: 지리 기반 MLOPS 도구 개발 및 커뮤니티 기여
- 지속적 성장: 빠르게 발전하는 AI/ML 분야에서 지속적인 커리어 성장
기존 GIS 경험을 버리는 것이 아닌, MLOPS와 융합하여 새로운 가치를 창출하는 전문가가 되는 것이 최종 목표입니다. 🎯