아래에 여러가지 것들이 많이 추천되겠지만, 일단 해보는 것은 타입스크립트와 nestjs면 충분하지 않을까 합니다. 그러다가 더욱 흥미가 생기고, 부족하다 싶을때 이것저것 넓혀나가면 됩니다. 딥러닝 모델을 서비스 한다는 것은 어떤 의미인지 감이 잘 오지 않네요ㅎㅎ

답변 감사합니다.
기본이 되는 것이 따로 있었군요 ^^

딥모델 서빙은 대체로 REST API나 파일등을 통해서 이미지나 텍스트 혹은 음성을 입력하면
flask나 django등을 통해서 받고 딥러닝 추론한 결과를 REST API 혹은 화면을 통해서 보여주는 식을 의도하고 있었습니다.
아직 웹의 'ㅇ'자도 몰라서 어리둥절 중입니다.

기본은 따로 있습니다. 빠르게 해볼 수 있는 방법에 초점을 맞추어서 말씀드렸어요ㅎㅎ http기반의 rest api나 data stream서비스라면 제가 말씀드린 2개의 조합으로도 충분해보입니다. :)

아하 그렇군요 말씀주신 타입스크립트랑 nestjs 공부해보도록 하겠습니다~ 감사합니다!

질문글에 역으로 질문 드려서 죄송합니다 ...
괜찮으시면 신입 딥러닝 개발자 채용시 어떤 부분들을 가장 중점적으로 보시는지 여쭤볼수 있을까요?

제가 면접에 들어가본적은 없어서 뭐라 말씀드리긴 어렵겠지만
딥러닝으로 해본거랑 신입이니 만큼 면접을 임하는 태도를 보고 판단하지 않나 싶습니다.

딥러닝의 기본지식과 커뮤니티에서 오가는 현재 트렌드 정도는 잘 알고 있어야겠죠.
기본적으로는 SGD와 RMSPROP은 어떤 차이가 있는지, batch normalization이 학습에 어떤 (좋고 나쁜)영향을 주는지
트렌드로는 요즘의 언어모델이 거대화로 가는 것을 어떻게 생각하고 있는지,
MLOPS 가 무엇이고 어떤 부분에서 도움을 줄 수 있는지,
transformer가 비전 모델에서 어떻게 발전해왔는지
정도 얘기 할 수 있다면 매우 훌륭할 것 같습니다^^

답변 정말 감사합니다!
혹시 딥러닝으로 해본것들은 보통 어느 정도 수준을 요구할까요?

신입이면 과제를 통해 수행했던 것 정도 되겠죠?

이를테면 object detection 모델을 이용한 토마토 숙성도 평가, CCTV body 제스쳐로 위험 신호 인식, wavenet ? 같은 것으로 유재석 TTS, 스타일 트랜스퍼로 만화 같은 사진 변환기 같은 것들이요. 이정도면 이미 있는 소스 잘 가져다가 해본 것 정도 될 것이고요.

가점을 받으려면 최근 논문 구현 및 설명이 가능한 수준 정도 (CVPR, ICML, ICLR, ICCV, NeurIPS 학회에 논문 냈다면 더더욱...)
면접관 보기에도 이 정도 학생이 왜 우리회사에 지원했지 정도 될 것 같습니다.