실무 업무와 경험을 통한 Lessons Learned 가 있다면 이직에 도움이 될 겁니다.
다만 이직을 희망하는 회사의 Job Position 에서 그 경력이 얼마나 큰 비중을 차지하느냐가 관건이라고 생각됩니다.

안녕하세요. 저도 2년차로 짧은 경력이지만 같은 경험을 한 사람으로서 공감되는 이야기라서 답변 남깁니다. 저도 처음에 입사했을 때 딥러닝을 한다고 들었다가 인공지능 개발과는 관계 없는 프로젝트를 받아서 많이 실망했었습니다. 그래서 이직을 고민했었는데요. 그 기간에 이직 포트폴리오 만들겸 개인적으로 공부를 많이 했습니다. 그러다가 다음 프로젝트에서 머신러닝 과제를 하게 되면서 이후로는 머신러닝/딥러닝을 계속 하게되었습니다. 당장은 커리어와 거리가 멀어보이지만 그동안 인공지능 관련 지식을 공부했던 것이 도움이 되었습니다. 초창기에는 커리어에 도움이 되는 프로젝트만 하고싶은 마음은 이해가 되지만 당장 하고있는 프로젝트가 커리어와 관련 없다는 이유로 이직을 하는 것은 조금 성급한 판단이 될 수 있습니다. 일단은 개인적으로 인공지능 역량을 기르다가 정말로 다음에도 AI 과제를 못 받아내면 그때라도 이직을 하면 되겠죠? 그 기간이 좀 많이 지루할 수 있지만 자기개발하면서 이직할 회사가 확정될 때 까지만 시간을 가지는것도 고려해보세요.

안녕하세요. 과학기술정보통신부 주관 지역ICT이노베이션스퀘어 확산사업

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SM (System Management) 는 원래 그렇습니다. 사실 SI (System Integration)보다 SM이 더 중요하기도 하죠 SM은 또한 에러나 솔루션의 서비스에 문제가 발생 했을 때 그 문제를 해결 하는 것이기에 SI 보다 많은 것을 배울 수 있지요.... 통상적으로 유지 보수가 개발을 할때 보다 더 많은 것을 배울수 있어요. 그러니 결국 자기 개발과 데이터 사이언티스트에 관련된 공부를 할 시간도 많아지죠. SM을 했다 하더라도 경력에 도움이 됩니다.
일단 데이터 사이언스 는 수집한 데이터(웹 스크레핑 ,데이터 마이닝) 을 어떻게 처리해야 데이터를 정확하게 학습시키고 예측을 할수 있을지에 관한 것이기에 흔히 데이터 를 가지고 어떻게 가공해서 정확하고 양질에 데이터를 AI에게 학습 시킬것 인가 가 관건 이기에 데이터 분석과 machine learning Deep Learnning 에 필수 요소중 AI 개발에 기초는 데이터 분석과 전처리 입니다. 지금 Pandas를 열심히 해서 데이터를 전처리 하는 법을 확실하게 이해를 하기 위해 그 일을 시키는 것이니 열심히 하시면 많이 배우실수 있으실 겁니다. 흥겨운 하루 되십시요