SK TECH SUMMIT 2023 후기

 

SK 하이닉스의 반도체 산업에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금하여서 참가 신청을 하게 되었다.

SK 협력사

GOOD 답변은 실제로 상담원이 상담하는 것처럼 해지안내를 하지않고 다른 방안을 추천하면서 고객 최적화된 답변을 내놓는 것 

앤트로픽 유망한 회사  : 구글한테 100만불 지원받음

구글 : 앤츠로픽

마이크로소프트 : 챗지피티 ?

SK는 telco라는 용어를 쓰는구나

sk가 쓰고 있는 분야별 AI 활용

왜 telco가 필요할까?

 

vertical AI : 특정 도메인에서만 활용할 수 있는 AI

범용 AI : 범용적으로 다 사용가능한 AI (LLM 모델, 생성형 AI)

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앤르토픽 엔지니어 강연

 

미래의 AI는 어떤 모델일까?

외국 강연을 들으면서 내가 해외에서 공부를 하게 되었을때 적응을 할 수 있을까..에 대해 상상해보았다. 근데 아직은 힘들것 같다는 판단이 들었다. 40분까지가 내 집중 마지노선이고 그 이후는 그냥 귀에 들어오지 않았다. 한국어는 멍때리면 어느정도 들리지만 영어는 말그대로 귀를 거쳐 흘러간다. 이걸 하루종일 듣고 소통하는게 결코 쉽지만은 아닌 길이라는 것을 깨닫게 되었다. 그러나 흥미로운 걸 보니 그대로 진행시켜도 될 것 같다.

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AWS에서 오셨는데 얼마나 인상을 썼으면 미간에 주름이 잡혀있다.

모든 테크에는 hype곡선이 있다. 지금 gen AI는 막 시작해서 올라가는 단계, practical 단계로 넘어가면서 2024-2025는 골짜기에 빠지게 될 것이다. 하지만 그 이후엔 우리삶에 깊숙히 박혀있게 된다.

production mindset을 가지는게 미래의 엔지니어들에게 가장 중요하다.

또한 2024의 기술 트렌드 

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구글 강연 : Gen AI, industrial usage

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사실 이런거 원하고 감

그래도 SK에서도 이런 기술을 활용하고 있다는 점에서 희망을 봄

chat GPT는 시작일뿐이고, 

아이폰의 등장, 내부의 소프트웨어를 배포하는 앱스토어, 앱들 처럼

chat GPT, GPT store, GPT내장 library기술들 이런 순서 앞으로의 소프트웨어를 대체할 것이다.

따라서 이런 미래를 예견하고 생각하는 것이 중요하다.

이분 SK guided project에서도 사회보셨던 분인데, 이런거 도맡아하시는 재치꾼인것 같다.

sk 그룹내에서도 직장인들을 상대로 많은 교육을 하고자 하는게 보였다. 

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이 팀 나 들여보내줘 

Academic degree program, global 성장 program 내꺼임 (이거 되면 sk에 뼈를 묻을듯) 

 

회사 및 협력사들의 기술에 대한 전시들도 보고, 채용상담도 해보았다

전시에서 든 생각은 나같은 대학생들 보단 기술을 사고싶은 중소기업이나 내부 직장인들을 위한 것 같았다.

반도체 데이터 분석을 너만의 강점으로 밀고나가면 가능성이 있다. 원래는 데이터분석 팀이 있었지만 요즘엔 그 도메인을 아는 사람들에게 분석을 맡기는 추세이다.

인재상 끊임없이 도전하고 발전해나가는 사람

https://recruit.skhynix.com/servlet/mnus_main.view ((채용 사이트))

https://2023-skhynix-recruit.co.kr/assets/file/23%E1%84%82%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%B5%20SK%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%B8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AB%20%E1%84%8E%E1%85%A2%E1%84%8B%E1%85%AD%E1%86%BC_JD.pdf?v=20230915 (직무 설명)

채용 설명과 강연을 들으면서 든 생각이

이럴게 아니라 집회공 성적을 우선 올리는 게 중요할 거 같다는 생각이 들었다.

데이터 분석 및 AI가 반도체 도메인에서도 많이 활용되고 없으면 안된다는 것을 듣고 내가 가고자 하는 길이 틀린것은 아니구나라는 생각이 들었다. 내 주변에 나같은 사람이 없다고 의심할 필요없고, 우물이 작았을 뿐이다.

이미 내가 하고 있는 활동은 많고 가장 부족한 것이 학점이니 학점만 잘 채우면 꿀리지는 않는 스펙이 될 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 여기서 이럴게 아니라 집회공 강의를 하나 더듣고 등급을 하나 더 올리는게 낫겠다고 생각하여 오후 강의를 3시쯤에 나왔다. 앞으로는 대외활동도 많이 하면서 학점을 진짜 올리는 모습을 가지자. 사실 이 다짐을 1학기때부터 했는데....결과가 그다지 좋지 않았다. 사실 내가 도파민 중독자여서 진득하게 똑같은 문제를 계속 풀면서 전공공부를 하는 것보다 팀으로 활동하면서 뭔가를 바로 성취해내는 게 더 재밌고, 적성에 맞는 것 같다. 아무리 생각해도 ...

누구보다 시험기간에 도서관에 오래있고 맨날 살다시피 하는데, 전공공부를 안하는 게 아닌데, 성적이 안나오는 것을 보면,,,, 우리 과 사람들과 비교했을때 더 꼼꼼히 공부하지 못하고,, 활용하는 머리나 암기력 부족인 것 같다... 또 너무 힘들면 가끔 다 뒤로 미루고 탁 놓아버리는 경향이 있는데 ... 이 점도 학점을 깎아먹는데 많은 영향을 미치는 것 같다. 고쳐야 할 부분을 누구보다 너무 잘 알지만 고치는 걸 1년을 했는데 그게 쉽지 않다. 그래도 앞으로도 계속 노력할 예정이다.

누구보다 성공할거임 너~~ 화이팅~!