예. 사실 ML 이라는게 구현하는거 자체는 별로 어렵지 않습니다. Sklearn, tensorflow 이런 툴돌리고 분석하는건 그냥 기본적인 코드좀 짜고 통계 좀 할줄알면 누구나 하는겁니다. 기존에 인력을 training 좀 시키면 더 잘합니다. 그래서 ML로는 거의 박사를 뽑아요.
회사입장에서는 직원을 뽑을때 뭘 할줄안다도 중요하지만 그 직원을 일년열두달 바쁘게 풀타임으로 일을 시킬수 있는가도 중요합니다. 학교에서 회사로 가면 가장다른점이 학교는 나만 사용하는 툴을 만들면 되지만 회사에서는 다른사람이 사용하는 툴을 만드는겁니다. 즉, ML자체로 모델을 잘 만드는것도 중요하지만 그걸 다른사람들이(또는 customer들이….예를 들어 cloud 에서)쉽게 이용하도록 회사 시스템에 implement 하는일도 하게 되어있어요. 회사가 원하면 이것저것 다 하는 거죠. 그런데 ML전공이라고 하는게 에매한 겁니다. 대부분 결국은 fang같은 기업에서 일하길 원할텐데, 잡포스팅을 보시면 ML을 하되 어디까지나 CS뻭그라운드 입니다. 다른분야로 일하다가 fang으로 가시는 분들도 공통점은 CS출신입니다. 학부생이신것 같은데 그럼 지금은 그냥 CS기본에 충실한게 앞으로 더 가능성이 있습니다.