AI 분야 취직하려면 이 기술 전문가 되라

美고용주 요구 최상위 기술부문은 파이썬·텐서플로·자연어처리 내 스킬 세트

NLG·음성인식·가상에이전트 경험 데이터과학자·개발자·머신러닝 전문가 급구

지난 3년간 수요 3배 증가, 구직 후보자 수보다 6배 많은 일자리 열려있어

AI 경험 부족자, AI석사코스 외 온라인 ‘스탠포드 머신러닝 코스’ 들어볼 만

AI가 계속해서 사업장으로 침투하면서 많은 기업들이 AI와 머신러닝 솔루션 분야의 전문가 인재를 끌어들이기 위해 열을 올리고 있다. AI분야로 직업을 갈아 타려는 사람들은 무엇을 어떻게 준비해야 할까. 미국의 일자리 전문사이트 조사결과 고용주들은 파이썬, 텐서플로, 자연어 처리 분야에 숙련된 사람을 가장 많이 요구하고 있었다. 사진=셔터스톡 — AI분야로 직업을 갈아 타려는 사람들은 무엇을 어떻게 준비해야 할까. 미국의 일자리 전문사이트 조사결과 고용주는 파이썬, 텐서플로, 자연어 처리 분야에 숙련된 사람을 가장 많이 요구했다. (사진=셔터스톡)

"고용주가 요구하는 최상위 인공지능(AI) 관련 기술 부문은 파이썬·텐서플로·자연어처리 내 스킬세트다. 자연어생성(NLG)·음성인식·가상 에이전트를 사용해 본 데이터과학자, 개발자, 머신러닝 전문가도 인기다."

테크HQ는 16일(현지시각) 지난해부터 올해까지 미국 내 AI 분야 채용 공고가 51%나 급증했다며 AI 분야 구직자가 주목해야 할 기술 능력(skill)을 소개했다.

보도는 미국 일자리 사이트 '인디드(Indeed)'의 최신 자료를 인용해 최근 5년간 AI 일자리가 꾸준히, 폭발적으로 증가하고 있다고 전했다.

실제로 AI 지능이 계속해서 사업장으로 침투하면서 많은 기업들이 AI와 머신러닝 솔루션 분야의 전문가 인재를 끌어들이기 위해 열을 올리고 있고, AI분야로 직업을 갈아타려는 사람들도 늘고 있다는 통계를 제시했다. 조사에 따르면 지난 4년 동안 AI 전문가들은 미국에서 가장 빠르게 성장하고 있는 일자리였다.

미국의 사례지만 우리나라 AI 분야 취직 희망자나, 이 분야에 눈을 돌리는 IT분야 업무 종사자에게 도움이 될 만해 보인다.

◆AI인재 채용 공고 지난해 이후 51% 급증

인디드의 조사에 따르면 AI채용 공고는 지난 2018~2019년 46%, 2019~2020년 51% 급증하는 등 최근 2년간 꾸준히 증가했다.

그러나 시장의 똑똑한 구직자들은 AI 부문의 일자리 급증세를 눈치채지 못하고 있다. 올해 3월과 7월에만 해도 AI 관련 구직은 20% 증가했고, 반면 지난해 6월 이후 AI 관련 구직은 106%나 크게 급증했다.

아오이프 코노턴 딜로이트컨설팅 로봇·인지자동화 부문 수석 매니저는 “(AI는) 현재 취업시장에서 가장 핫한 분야 중 하나”라고 말했다.

보고서에 따르면 파이썬, 텐서플로, 자연어처리장치(NLP) 내 스킬세트가 고용자 요구 리스트에서 최상위를 차지했다.

그러나 이러한 역할을 채울 수 있는 올바른 재능을 가진 사람들은 여전히 부족할 수 있다.

코노턴 매니저는 “지난 3년 간 이 분야 수요가 3배 증가했고, 구직 후보자 수보다 6배 많은 자리가 열려있다”고 덧붙였다.

◆어떤 AI 기술력이 요구되나

향후 AI 기회를 활용하고자 하는 사람이라면 기술, 비즈니스 분석, 관리 등 3가지 주요 스킬 분야에 집중해야 한다.

필요한 AI관련 기술로는 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 심층신경망(DNN), 첨단 분석기술 관리 및 구성 방법, 그리고 데이터 과학 기술 등이 꼽힌다. AI에 특화된 벤더 및 애플리케이션 경험과 함께 하는 파이썬, C#, R에 대한 전문지식, 그리고 사용자인터페이스(UI)와 사용자경험(UX)도 있다.

코노턴 매니저는 또 “기술 분야에서 가장 필요로 하는 인력은 자연어 생성(NLG), 음성 인식, 가상 에이전트를 사용한 경험을 가진 데이터과학자와 개발자, 그리고 머신러닝 전문가들이다. 한편 인식자동화를 위한 활용 사례를 탐색하고 확장한 경험이 있는 재무 및 인사 전문가는 현재 뜨거운 자산이다”라고 덧붙였다.

함께 고려해야 할 비즈니스 분석 기술능력(skills)에는 프로세스 리엔지니어링, 비즈니스 사례 개발, 데브옵스 및 신속한 전달 경험, 공급업체 선택 및 관리 등도 포함된다.

관리 능력이 필요한 AI 업무에는 데이터 활용능력, 거버넌스, 윤리, AI 설계사 능력뿐 아니라 고객과 벤더 간 지재권 관리 경험 등이 요구된다.

놀랄 것도 없이, AI는 많은 교육, 훈련, 집중을 필요로 하는 고도의 과학 분야다. 그렇기는 하지만, AI에서의 진정한 숙련도 업그레이드(upskilling)는 단순한 훈련과정 이상의 것을 필요로 한다.

최신 조사 결과에 따르면 지식을 실제 세상에 필요한 기술(skill)로 변환하는 실용적 접근 방식에는 데이터 세트 생성, 머신러닝 모델 구축, 또는 파이썬이나 R 노트북 사용 같은 중요한 기술능력(tech skills)을 효과적으로 개발하는 것 등이 있다.

◆경계를 넘나드는 AI기술 숙련자 유리

더욱이 기업들은 향상된 숙련도를 갖는 직원을 채용하는 것뿐 아니라 여러분야를 넘나드는 기술을 구사할 수 있는 직원 채용에도 열을 올리고 있다. 데이터 과학과 같은 한 분야의 전문가들은 사업과 같은 다른 분야에서 일하는 데 충분한 기본 기술을 필요로 한다.

‘서로다른 언어’를 구사하면서 여러 세계를 편안하게 다루는 능력은 AI와 관련된 문제해결을 위한 협력뿐 아니라 AI로 해결할 수 있는 문제를 결정하는 데 말할 수 없이 소중한 능력이다.

이 ‘다국어’ 능력자로 구성된 팀은 여러 기술직과 비기술직을 통합할 수 있다. 기술직과 비기술직이 가진 서로의 기술 세트 기본을 강조하면서 비기술직들에게는 기술 솔루션으로, 기술직들에게는 비즈니스 솔루션으로 지원하는 방식으로 도움을 준다.

코노턴은 “기계학습 같은 분야에 대한 기술을 갖고 있고 관심도 많은 대졸자들이 많이 있지만 수요가 공급을 훨씬 앞지르고 있다. 이들의 능력을 높여 기회를 파악하고 활용할 수 있도록 해 줄 경험있는 기술 비즈니스 전문가가 필요하다”고 설명했다.

이번 조사 결과는 AI의 민주화가 지속되는 가운데 데이터 과학자와 AI 전문가가 여전히 AI 모델 개발 및 훈련, 데이터, 모델 거버넌스, 그리고 지재권(IP) 및 오픈소스 소프트웨어(SW)와 데이터세트 처리 방식 등을 면밀히 감시할 필요가 있음을 시사한다.

◆능력을 업그레이드 하는 법

이러한 흥미진진한 새로운 기회를 활용할 수 있는 방법은 매우 다양하다. 필요한 요건과 구체적 자격 요건을 파악하기 위해서는 AI 취업 기회를 살펴보는 것이 필수적이다. 일부 역할은 낮은 수준의 프로그래밍 언어를 필요로 하는 반면, 의료 산업의 다른 역할은 스파크(Spark)나 블록체인(Blockchain)과 같은 데이터 서비스에 대한 전문지식이 필요하다.

직업의 종류와 상관없이 무엇이 필요한지 정확히 아는 가장 좋은 방법은 가능한 한 업계에서 최신 (기술 능력)상태로 유지하는 것이다.

AI에 대한 경험이 상대적으로 부족한 사람은 두 가지 경로를 고려해야 한다. AI 석사과정이나 시간제 학습같은 공식적 추가 교육을 받거나 저렴하거나 무료로 제공되는 짧은 온라인 과정이 그것이다.

코너톤은 “앤드루 NG의 ‘스탠포드머신러닝 코스’는 품질, 기술 초보자 및 마스터 모두에게 접근성, 품질, 포괄성 면에서 뛰어난 것으로 유명하다”고 말했다.

AI가 핵심방식으로 일터에 접목되면서 민첩하고 적응력이 뛰어난 조직들은 일상 업무에 미칠 영향에 대한 두려움을 넘어 풍부한 전문가의 역할을 어떻게 자본화할 것인지에 점점더 초점을 맞추고 있다.

이재구 객원기자 jklee@aitimes.com

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