인공지능(AI)이 다양한 분야에서 우리의 일상을 빠르게 변화시키고 있다. AI 기술 수요도 빠르게 증가하고 있다. 이는 일자리 증가 및 종사자 몸값에도 영향을 미친다.
미국 기술매체 애널리틱스인사이트가 22일(현지시간) 12월 현재 시점에서 가장 수요가 많은 고임금 AI 직업 상위 10개를 소개했다.
■ 데이터 과학자
데이터 과학자는 기계 학습과 예측 분석을 위해 매우 크고 복잡한 데이터 세트를 다뤄야 한다. 이를 위해 대량의 데이터를 수집하고 정리할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있어야 한다.
■ 연구 과학자
AI 분야에서 가장 많이 찾는 직책 중 하나인 연구 과학자는 전산 통계, 기계 학습, 딥 러닝, 응용 수학 등 다양한 AI 분야에 대한 지식이 필요하다. 이 직책에 고용되려면 그래픽 모델, 강화 학습, 자연어 처리 및 그래픽 모델에 대한 상당한 지식이 있어야 한다. 연구 과학자는 데이터 과학자와 마찬가지로 석사 이상의 고급 학위를 소지해야 한다.
■ 빅 데이터 엔지니어 및 설계자
빅 데이터 엔지니어 및 설계자는 일반적으로 하둡(Hadoop)이나 스파크(Spark) 시스템에서 빅 데이터 환경을 계획, 설계 및 개발하는 작업을 담당하므로, 데이터 과학자에 비해 역할이 복잡하게 느껴질 수 있다. 대부분의 회사는 수학, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야에서 박사 학위를 가진 전문가를 선호한다. 빅 데이터 엔지니어는 C++, 자바, 파이썬 또는 스칼라에 대한 프로그래밍 기술이 있어야 한다. 또 데이터 마이닝, 데이터 시각화 및 데이터 마이그레이션에 대한 경험이 있어야 한다.
■ 데이터 분석가
현재 가장 많이 찾는 AI 직책 중 하나는 데이터 분석가다. AI의 등장으로 인해 데이터 분석가는 더 이상 통찰력 있는 정보를 얻기 위해 데이터를 처리하거나 분석하는 지루한 작업을 수행할 필요가 없어졌다. 대신 오늘날 데이터 분석가의 주요 책임은 기계 학습 모델을 위한 데이터를 준비한 다음 출력을 사용하여 유용한 보고서를 만드는 것이다. 데이터 분석가가 되려면 SQL, 파이썬 및 기타 중요한 데이터베이스 언어에 대한 적절한 전문 지식이 필요하다. 또 각 데이터 분석가는 태블로(Tableau) 및 파워BI(PowerBI)와 같은 데이터 표시 기술에 대한 지식을 가지고 있어야 한다.
■ 소프트웨어 엔지니어
AI 애플리케이션용 소프트웨어 제품 개발의 대부분은 소프트웨어 엔지니어가 수행한다. 그들은 데이터 과학자와 소프트웨어 설계자가 다양한 소프트웨어를 만들고 유지 관리하는 데 도움이 되도록 지속적으로 AI 최신 기술을 따라잡아야 한다. 또 소프트웨어 엔지니어는 API 관리, 코드 작성 및 품질 관리와 같은 중요한 여러 작업을 수행한다. 소프트웨어 엔지니어로 일하려면 공학, 물리학, 수학, 컴퓨터 과학 또는 통계학의 정식 학위가 필요하다.
■ 기계학습 엔지니어
소프트웨어 개발자와 데이터 과학자가 모여 기계학습 엔지니어링 분야를 형성한다. 빅 데이터 기술과 프로그래밍 프레임워크를 사용해 프로덕션 준비가 돼 있고 확장 가능한 테라바이트의 실시간 데이터를 처리할 수 있는 데이터 과학 모델을 개발한다. 기계학습 엔지니어 직책에 이상적인 후보자는 데이터 과학, 응용 연구 및 소프트웨어 엔지니어링에 대한 배경 지식이 있는 사람이다. AI 직책의 지원자는 탄탄한 수학 지식, 딥 러닝, 신경망, 클라우드 애플리케이션, 자바, 파이썬 및 스칼라 프로그래밍에 익숙해야 한다. 이클립스와 같은 소프트웨어 개발 IDE 도구를 이해하는 것도 도움이 된다.
■ 소프트웨어 설계자
소프트웨어 설계자는 기술 표준과 플랫폼, 도구를 만들고 유지한다. 이것이 AI 소프트웨어 설계자가 AI 기술을 위해 하는 일이다. AI 아키텍처를 설계 및 유지 관리하고, 솔루션을 구성 및 수행하고, 도구를 선택하고, 데이터 흐름이 원활하게 이루어지도록 한다. AI 기반 기업은 소프트웨어 설계자로부터 최소한 컴퓨터 과학, 정보 시스템 또는 소프트웨어 엔지니어링 학사 학위를 원한다. 경험은 교육만큼이나 실질적인 역할을 한다. 클라우드 플랫폼, 데이터 프로세스, 소프트웨어 개발, 통계 분석 등에 대한 실무 전문 지식이 있다면 좋은 위치에 있을 것이다.
■ 로봇 엔지니어
1950년대에 산업용 로봇이 인기를 얻기 시작했을 때 로봇 엔지니어는 아마도 AI 분야의 첫 번째 직업 중 하나였을 것이다. 로봇 공학은 제조 라인에서 영어 교육에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 있다. 로봇 보조 수술은 의료 분야에서 사용되고 있으며, 로봇 인간은 개인 비서 역할을 하기 위해 만들어지고 있다. 이 모든 것이 로봇공학 엔지니어가 하는 일이다. AI 기반 로봇은 로봇공학 엔지니어가 만들고 유지 관리한다. 조직은 종종 공학, 컴퓨터 과학 또는 이러한 직책에 대한 관련 분야의 대학원 학위를 요구한다. 로보틱스 엔지니어는 CAD/CAM, 2D/3D 비전 시스템, 사물 인터넷(IoT), 기계 학습 및 AI에 대한 지식이 필요할 수 있다.
■ 자연어 처리 엔지니어
자연어 처리 엔지니어는 인간의 말과 글로 작업하는 AI 전문가다. 자연어 처리 기술은 음성 비서, 음성 인식, 문서 처리 등을 작업하는 엔지니어가 사용한다. 조직은 자연어 처리 엔지니어의 위치에 대해 전산 언어학 학위를 요구한다. 또 컴퓨터 과학, 수학 또는 통계에 대한 배경 지식이 있는 지원자를 고용할 수도 있다. 자연어 처리 엔지니어는 감정 분석, n-그램, 모델링, 일반 통계 분석, 컴퓨터 기능 및 데이터 구조에 대한 전문 지식이 필요하다. 파이썬, 엘라스틱서치, 웹 개발 등에 대한 사전 지식이 있으면 유리할 수 있다.
박찬 위원 cpark@aitimes.com
