현직 AI/ML 엔지니어 Q&A #1
AI/ML 엔지니어의 진짜 이야기
Q. AI 개발하려면 수학을 잘해야 하나요?
수학은 AI 개발에서 중요한 기초를 중 하나예요. 특히 AI/ML을 공부하거나 논문을 읽을 때는 선형대수, 미적분, 확률과 통계 같은 수학적 개념이 정말 중요합니다. 머신러닝과 딥러닝은 이런 수학적 원리를 기반으로 작동하기 때문에, AI/ML을 학습하는 과정에서는 이러한 기초 개념들을 잘 이해해 두는 것이 장기적으로 큰 도움이 돼요. 예를 들어, 선형대수는 신경망의 연산과 데이터 표현 방식에 필수적이고, 미적분은 모델 학습 과정에서 손실 함수를 최소화하기 위해 기울기를 계산하는 데 사용되며, 확률과 통계는 데이터의 분포를 이해하고 모델의 불확실성을 해석하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
다만, 실무에서는 모든 수학적 개념을 깊이 있게 다룰 일이 많지는 않아요. PyTorch나 TensorFlow 같은 라이브러리가 복잡한 수학적 연산을 대신 처리해 주기 때문에, 실무에서는 더 추상적인 수준에서 개념을 이해하고 기술 개발을 진행할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 이미 만들어진 라이브러리나 프레임워크를 사용해 모델을 학습시키고 결과를 분석하는 데는 수학적 디테일을 완벽히 몰라도 문제를 해결할 수 있어요. 하지만, 새로운 알고리즘을 개발하거나 기존 모델을 최적화하려는 상황에서는 수학적 개념이 매우 중요합니다. 모델이 예상대로 작동하지 않을 때 원인을 분석하거나, 논문에서 제안된 새로운 기법을 실무에 적용하려면 수학적인 이해가 필수적이죠.
결론적으로, AI/ML에 필요한 수학적 기초를 공부할 때는 충실히 익혀 두는 것이 중요합니다. 실무에서는 수학에 능숙하지 않아도 AI 엔지니어가 될 수 있지만, 기술의 핵심을 이해하고 더 깊이 있는 연구와 개발을 위해서는 수학적 개념이 큰 차이를 만들어 줄 거예요. AI를 공부하면서 필요한 만큼의 수학을 점진적으로 배워 나가면 충분합니다.
Q. AI/ML 엔지니어로 일하려면 프로그래밍을 잘해야 하나요?
AI/ML 엔지니어로 일하려면 프로그래밍 실력은 중요하며, 잘하면 잘할수록 유리한 점이 많아요. 물론 요즘은 ChatGPT 같은 LLM을 활용해 도움을 받을 수 있는 시대이지만, AI 엔지니어는 단순히 AI 모델을 개발하는 역할에만 머무르지 않기 때문에 기본 이상의 프로그래밍 역량이 필요합니다. 상황에 따라 AI 모델 개발 외에도 AI 모델 서빙, MLOps, 데이터 엔지니어링 등 다양한 영역을 다뤄야 하고, 때로는 웹이나 앱 개발자와 같은 다른 직군과의 협업도 필요하기 때문이에요.
실무에서 가장 많이 사용하는 언어는 Python인데, 이 언어는 단순히 사용하기 쉬운 것 이상의 강점이 있어요. Python은 AI/ML 분야에서 필수적인 라이브러리 생태계를 잘 갖추고 있어 데이터 처리에 쓰이는 pandas나 NumPy 그리고 딥러닝에 특화된 PyTorch와 TensorFlow 같은 라이브러리를 학습하면 AI 개발의 기본기를 갖출 수 있습니다.
특히 실무에서는 AI 모델 개발만큼이나 모델을 실제 서비스에 적용하고 운영하는 능력이 중요해요. 이를 위해서는 API를 설계하거나 모델 서빙 시스템을 구축하는 과정에서 필요한 프로그래밍 실력이 요구됩니다. 또한, MLOps와 데이터 엔지니어링 업무를 다룰 때는 데이터 파이프라인을 설계하거나 자동화하는 데 필수적인 역량이 필요하죠.
더불어, AI 엔지니어는 다양한 직군과 소통하며 협업하는 일이 잦아요. 웹이나 앱 개발자와 협업할 때, 시스템의 전반적인 구조를 이해하고 해당 개발자들과 기술적으로 대화할 수 있는 수준의 개발 지식은 업무 효율성을 크게 높여줍니다.
결론적으로, AI 엔지니어는 문제를 해결하기 위한 도구로서의 프로그래밍을 잘 활용할 줄 알아야 하며, 개발 실력이 뛰어날수록 더 많은 기회를 잡을 수 있습니다.
Q. AI/ML 엔지니어가 되기 위해 대학원 진학이 꼭 필요한가요?
대학원 진학은 AI 엔지니어로 성장하는 데 분명 유리한 점이 많아요. 대학원에서는 AI 이론과 머신러닝의 기초를 깊이 있게 배우고, 연구 중심의 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다. 특히, 학계나 연구소에서 연구를 중심으로 커리어를 쌓고 싶다면 대학원 학위는 거의 필수에 가깝습니다. 또한, 대학원에서는 프로젝트를 통해 실무적인 기술을 다루거나 논문을 작성하면서 논리적인 사고력과 기술적 역량을 키울 기회도 많습니다.
하지만 요즘은 AI/ML 분야를 공부하고 개발하기 위한 환경이 많이 편리해졌어요. 온라인 코스나 오픈소스 프로젝트, Kaggle 같은 플랫폼 덕분에 대학원에 가지 않아도 충분히 AI/ML을 배울 수 있는 자료와 실습 기회가 넘쳐나요. PyTorch나 TensorFlow 같은 프레임워크 덕분에 복잡한 모델도 쉽게 구현할 수 있고, 인터넷에는 다양한 튜토리얼과 코드가 공유되고 있어서 누구나 비교적 쉽게 AI 기술에 접근할 수 있는 시대입니다. 이런 점에서 대학원이 반드시 필수적인 조건은 아니에요.
하지만 대학원을 가지 않는다면, 내 역량을 면접관이나 회사에 확실히 증명할 수 있는 경험이 필요합니다. 석사 이상의 학위가 없더라도, Kaggle 대회나 오픈소스 프로젝트 기여, GitHub 포트폴리오 같은 구체적인 실적을 통해 내가 AI/ML 문제를 해결할 수 있다는 것을 보여줄 수 있어야 해요. 실무 경험은 이런 점에서 특히 중요해요. 기업에서는 학위보다 "이 사람은 실제로 문제를 해결할 수 있는가?"를 더 중요하게 보기 때문에, 프로젝트 경험이나 실제 데이터와 모델을 다뤄본 경험이 큰 자산이 됩니다.
결론적으로, 대학원은 AI/ML 분야에서 필요한 역량을 쌓는 데 확실히 유리한 길이지만, 필수는 아니에요. 대신, 실무 경험을 통해 내가 가진 기술과 문제 해결 능력을 증명할 수 있는 준비는 꼭 필요합니다. 자신의 커리어 목표에 따라 대학원 진학 여부를 신중히 결정하되, 어떤 길을 선택하더라도 실질적인 경험을 쌓는 데 집중하는 것이 가장 중요합니다.
Q. AI/ML 엔지니어로서 가장 어려웠던 경험은 무엇인가요?
AI 엔지니어로 일하면서 가장 어려웠던 경험은 기술적인 문제 그 자체보다, 그 외에 따라오는 다양한 업무와 협업의 복잡함이었던 것 같아요. AI 모델의 성능은 데이터에 크게 의존하는데, 데이터를 실수 없이 정확히 분석하고 활용하는 것은 기본 중의 기본이죠. 하지만, 실무에서는 데이터가 부족하거나 편향되어 있거나, 심지어 잘못된 경우도 많아서 이런 데이터 문제를 해결하는 데 많은 시간을 투자해야 했어요.
게다가, 기술 개발 결과가 실제로 어느 정도 성능을 발휘할지 알 수 없는 상황에서도 일정과 성능 목표를 세워야 했습니다. 목표를 정하고 그것을 향해 가는 과정에서, 여러 이해 관계자들이 얽혀 있어 기술 개발 외에도 조율해야 할 일들이 정말 많았습니다. 특히, 데이터 팀, 프로덕트 매니저, 클라이언트 등 여러 직군의 사람들과 협업하며 서로 다른 우선순위와 기대치를 맞추는 일이 쉽지 않았어요.
사실, 기술적으로 어려운 문제를 해결하는 과정 자체는 오히려 도전적인 재미가 있기도 했습니다. 하지만 이해관계를 조율하고, 일정과 결과물을 명확히 전달하며, 여러 팀과 효율적으로 소통하는 과정은 기술 개발 이상으로 힘들었던 것 같아요. 예를 들어, 모델의 성능이 기대에 못 미칠 때 이를 기술적으로 설득하고, 부족한 데이터를 보완할 수 있는 해결책을 제안하며, 여러 팀이 목표를 공유하도록 만드는 과정에서 많은 노력이 필요했어요.
이런 경험을 통해 느낀 건, AI/ML 엔지니어도 결국 하나의 직장인으로서 직장 생활에서 필요한 여러 소프트 스킬을 갖추는 것이 정말 중요하다는 점이에요. 단순히 프로그래밍이나 모델 개발 능력뿐만 아니라, 협업 능력, 문제 해결을 위한 창의적 사고, 그리고 효과적으로 의견을 전달하는 커뮤니케이션 스킬이 업무 성과에 큰 영향을 미쳤어요.
결론적으로, 기술적인 역량은 AI 엔지니어로서의 기본이지만, 직장인으로서의 소프트 스킬을 키우는 것이 더 원활하고 성공적인 경력을 쌓는 데 큰 도움이 된다는 걸 느꼈습니다.
Q. AI/ML 엔지니어로서 어떻게 경력을 쌓아야 성장할 수 있나요?
직장 경험 이전이라면 이론 공부와 토이 프로젝트를 통해 기초를 다지고 실습 경험을 쌓는 것이 중요해요. 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 체계적으로 공부하면서, Kaggle 같은 플랫폼에서 데이터셋을 활용해 간단한 문제를 해결해 보거나 GitHub에 프로젝트를 올리는 습관을 들이는 것이 큰 도움이 됩니다. 여기에 논문 작성 경험이 있다면 AI 기술을 논리적으로 정리하고 문제를 깊이 있게 다룰 수 있는 능력을 기를 수 있어 더 좋은 준비가 될 거예요.
직장 생활 중이라면, 최대한 AI/ML 기술 개발에 직접 참여할 기회를 많이 만들어가는 것이 중요합니다. 특히 특정 비즈니스 문제를 어떻게 머신러닝으로 해결할 수 있을지 고민하는 습관을 들이는 게 큰 도움이 돼요. 단순히 주어진 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 문제를 정의하는 과정부터 참여하는 경험이 AI 엔지니어로서의 사고력을 크게 넓혀줍니다. 어떤 데이터를 사용할 것인지, 어떤 모델이 적합할지, 그리고 모델이 실제 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 고민해 보는 과정은 실력을 키우는 데 매우 중요한 부분이에요.
또한, 제가 느끼기에 개발한 AI 기술이 실제 서비스나 제품에 적용되는 과정에서 가장 많은 역량을 쌓을 수 있어요. 이유는, 모델을 학습시키는 것만큼이나 이를 서비스에 적용하고 유지보수하는 과정에서 많은 도전과 배움을 경험하게 되기 때문이에요. 예를 들어, 모델이 실제 환경에서 예상대로 작동하지 않거나, 데이터의 특성이 변했을 때 이를 개선하고 운영 환경에 맞게 최적화하는 과정은 실무에서만 얻을 수 있는 귀중한 경험이에요. 이런 과정에서 문제 해결 능력과 협업 능력도 자연스럽게 키워나갈 수 있죠.
결론적으로, AI 엔지니어로 성장하려면 이론과 실무를 균형 있게 발전시키는 것이 중요합니다. 초기에는 이론과 토이 프로젝트를 통해 기반을 다지고, 실무에서는 문제 정의부터 해결, 그리고 서비스 적용까지의 전 과정을 경험하는 데 초점을 맞추세요. 작은 프로젝트에서 성취감을 느끼며 점차 더 큰 도전을 해나가는 것이 성장의 열쇠라고 생각해요.
Q. AI 모델 개발 외에 어떤 업무를 하게 되나요?
AI 엔지니어는 단순히 모델을 개발하는 역할에만 머물지 않고, AI/ML 개발 사이클 전반에 걸쳐 다양한 업무를 수행할 수 있어요. 예를 들어, 특정 비즈니스 문제를 AI/ML로 어떻게 풀어낼지 고민하고 연구하는 과정에서 시작해, 관련된 논문을 리서치하거나 새로운 방법론을 검토하는 일도 포함됩니다.
그다음으로는 데이터 수집과 전처리, 데이터 플로우 구축 등 모델 개발을 위한 기반 작업이 중요해요. 이 과정에서는 데이터 품질을 보장하기 위해 데이터를 정제하고, 부족한 데이터를 보완하며, 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 환경을 조성해야 하죠.
이후에는 본격적인 모델 개발(학습 및 평가)과 더불어, 학습된 모델을 실제 환경에 적용하기 위한 모델 서빙 작업이 필요합니다. 여기에는 모델 결과를 전후처리하는 기능을 개발하거나, 도메인 특화 기능(예: 특정 산업에 맞는 맞춤형 솔루션)을 구현하는 작업도 포함될 수 있어요.
또한, 모델의 효율성을 극대화하기 위한 모델 최적화, 학습 과정의 반복을 자동화하고 배포 및 운영 환경을 정비하는 MLOps, 결과를 테스트할 수 있는 데모 사이트 개발까지 AI 엔지니어의 업무 영역은 정말 다양해요.
회사나 프로젝트에 따라 특정 업무에 집중하는 경우도 있지만, ML 개발 사이클 전반을 담당하는 경우도 많습니다. 예를 들어, 어떤 엔지니어는 모델 설계와 학습에만 집중할 수 있고, 다른 엔지니어는 데이터 파이프라인 설계부터 서빙까지 모든 과정에 관여할 수도 있어요.
결론적으로, AI 엔지니어의 업무는 단순히 모델 개발에 국한되지 않고, 비즈니스 문제를 AI/ML로 풀어내는 전 과정에서 다양한 역할을 맡을 수 있습니다. 실제 업무 영역은 회사의 특성과 팀 구조, 프로젝트 목표에 따라 크게 달라질 수 있기 때문에, 자신이 맡은 업무를 통해 점진적으로 역량을 확장해 나가는 것이 중요해요.
