현직 AI/ML 엔지니어 Q&A #2
AI/ML 엔지니어의 진짜 이야기
Q. AI/ML 엔지니어가 되려면 꼭 IT 기업에서 경력을 시작해야 하나요?
꼭 IT 기업에서 시작할 필요는 없어요. AI/ML 기술은 제조업, 금융, 교육, 의료, IT 플랫폼 등 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있기 때문에, 본인이 흥미를 느끼는 분야라면 어디에서든 경력을 시작할 수 있어요. AI는 이제 모든 산업의 혁신을 이끄는 핵심 기술이기 때문에, 반드시 IT 중심의 환경이 아니더라도 다양한 도메인에서 흥미로운 기회를 찾을 수 있습니다.
다만, 어떤 데이터를 다뤄보고 싶은지, 어떤 도메인이 본인에게 맞는지를 고민해 보는 것이 중요합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의료 영상 데이터를 다루며 정확도가 중요한 모델을 만들고, 제조업에서는 예측 유지보수나 품질 관리를 위한 분석에 초점이 맞춰질 수 있어요. 이런 특수한 도메인에서 오랫동안 경력을 쌓다 보면 해당 도메인 전문가로 자리 잡는 경우가 많아요. 이 점은 커리어를 발전시키는 데 강점이 될 수도 있지만, 한편으로는 다양한 도메인을 경험하지 못해 이후의 선택지가 좁아질 수도 있어요. 따라서 본인의 장기적인 커리어 목표와 흥미를 고려해 처음 시작하는 분야를 신중히 결정하는 것이 중요해요.
결론적으로, AI/ML 엔지니어로서 커리어를 시작하는 데 있어 특정 산업이나 기업이 필수적인 것은 아니에요. 중요한 건 본인이 어떤 데이터를 다루고 어떤 문제를 풀고 싶은지 고민해 보고, 그에 맞는 환경을 선택하는 것이죠. 그리고 시작 후에도 꾸준히 배우며 커리어를 확장해 나가는 것이 AI/ML 엔지니어로서의 성공적인 길이라고 생각합니다.
Q. AI 기술은 빠르게 변하는데, 어떻게 따라잡을 수 있을까요?
AI 기술이 굉장히 빠른 속도로 발전해 왔고, 지금도 계속해서 새로운 기술과 방법론이 등장하는 중이에요. 하지만, AI 엔지니어로서 모든 최신 기술을 따라잡아야 한다는 압박감을 느낄 필요는 없어요. 기본에 충실한 것이 훨씬 더 중요하다고 생각합니다.
AI/ML의 기본 개념과 원리를 탄탄히 다져두면, 새로운 기술이 나올 때도 그 기반 위에서 논문이나 아티클, 컨퍼런스, 세미나 등을 통해 자연스럽게 기술을 파악하고 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝의 기본 알고리즘, 딥러닝의 기초적인 네트워크 구조, 데이터 전처리와 평가 방법 등은 AI 기술의 근본을 이루는 부분이기 때문에, 이를 제대로 이해하고 있다면 어떤 기술이 새롭게 나오더라도 그 핵심 아이디어를 빠르게 파악할 수 있어요.
물론, 최신 기술을 팔로우하는 것도 중요한 일이에요. 주요 컨퍼런스에서 공개된 논문을 읽거나, Hugging Face, GitHub 같은 커뮤니티에서 활동하며 트렌드를 확인하는 것도 좋은 방법이죠. 또한, NeurIPS, CVPR, ICLR 같은 컨퍼런스에 참여하거나 발표 자료를 보는 것도 새로운 기술을 배우는 데 도움이 됩니다. 하지만 중요한 건 모든 것을 다 따라잡으려 하기보다, 자신이 관심 있는 분야를 정해서 깊이 있게 파고드는 것이에요.
기본기를 탄탄히 다진 상태에서 새로운 기술을 학습하면, 단순히 최신 트렌드를 쫓는 것과는 비교할 수 없는 깊이 있는 이해를 가질 수 있어요. AI 엔지니어로서 중요한 건 기본을 튼튼히 하고, 자신의 관심 분야를 중심으로 지속적으로 배우는 자세입니다. 이런 접근법은 빠르게 변화하는 AI 기술 환경 속에서도 흔들리지 않고 성장할 수 있는 길을 열어 줄 거예요.
Q. 향후 AI 개발자는 어떤 변화를 겪을까요?
AI 기술이 급격히 발전하면서 AI 개발 트렌드도 빠르게 변화하고 있어요. 과거에는 특정 도메인별로, 특정 작업에 맞춘 작은 AI 모델을 설계하고 학습하는 방식이 일반적이었다면, 최근에는 무엇이든 잘하는 파운데이션 모델을 효과적으로 활용하는 방향으로 전환되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 모델 최적화와 효율적인 리소스 활용이 중요한 주제로 떠오르고 있어요.
파운데이션 모델은 강력한 성능을 가지고 있지만, 모든 상황에서 이 모델을 새로 학습시키거나 사용하는 것은 비용과 시간 측면에서 비효율적일 수 있어요. 그래서 현재 AI 개발은 기존 모델을 최적화하거나 상황에 맞게 재활용하며, 리소스를 절약하는 방식으로 진화하고 있습니다. 또한, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch와 같은 다양한 AI 프레임워크들도 계속해서 사용하기 쉬운 도구로 발전하고 있어, 기술의 진입장벽이 낮아지고 더 많은 사람들이 AI를 활용할 수 있게 되고 있죠.
이뿐만 아니라, RAG와 AI 에이전트 같은 새로운 개념이 등장하면서, AI 개발은 단순히 모델 학습과 설계에 머물지 않고 AI 기술을 서비스나 제품에 활용하기 위한 사이드 기술 개발로도 확장되고 있어요. 예를 들어, RAG는 파운데이션 모델과 검색 기술을 결합해 더 신뢰도 높은 응답을 제공하며, AI 에이전트는 사용자 요구를 스스로 분석하고 행동 계획을 실행하는 형태로 발전하고 있죠. 이런 변화는 AI 개발자가 단순히 모델을 만드는 역할을 넘어, AI를 실제로 활용 가능한 시스템으로 통합하는 역량을 요구하는 시대가 되고 있음을 보여줍니다.
그렇다고 해서 전통적인 머신러닝 기술이 사라진 것은 아니에요. 산업 현장에서는 여전히 전통적인 머신러닝 기법이 널리 사용되고 있어요. 특히, 작고 명확한 문제를 해결하거나, 데이터를 효율적으로 분석하는 데는 여전히 기존의 ML 방법론이 효과적인 경우가 많습니다. 따라서 AI 개발자로서 최신 기술을 따라가는 것도 중요하지만, 기초적인 머신러닝 지식과 전통적인 접근 방식을 탄탄히 다지는 것이 여전히 중요해요.
결론적으로, AI 개발자는 파운데이션 모델과 같은 최신 기술을 효과적으로 활용하고 최적화하며, AI 기술을 서비스와 제품에 통합하는 사이드 기술을 개발하는 능력을 갖춰야 합니다. 동시에, 기초적인 머신러닝 기법과 전통적인 방법론도 놓치지 않고 익혀야 안정적인 커리어 성장을 이어갈 수 있을 거예요. 변화하는 기술 환경에 적응하면서도 기본기를 충실히 다지는 자세가 앞으로 AI 개발자로서의 핵심 역량이 될 것입니다.
Q. AI 개발자는 주로 어떤 프로젝트를 하나요?
AI 개발자가 참여하는 프로젝트는 산업과 세부 직무에 따라 매우 다양할 수 있지만, 근본적으로는 특정 비즈니스 문제를 AI/ML 기술로 해결하기 위한 프로젝트가 중심이에요. AI 프로젝트는 대개 노동 집약적인 작업을 자동화하거나, 기존에는 불가능했던 창의적인 작업을 가능하게 하며, 내부 프로세스에서 발생하는 병목 현상을 원활하게 해주는 역할을 합니다.
대표적인 분야로는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 로보틱스, 자율주행, 의료 AI, 추천/랭킹 시스템 등이 있어요. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서는 이미지 분류, 객체 검출, 얼굴 인식 같은 작업을 통해 산업 전반에서 활용할 수 있는 솔루션을 개발하고, 자연어 처리에서는 챗봇, 문서 요약, 번역, 감정 분석 등 언어 데이터를 다루는 프로젝트가 주를 이루죠. 자율주행이나 로보틱스처럼 복잡한 물리적 환경과의 상호작용을 필요로 하는 프로젝트도 점점 더 확산되고 있습니다.
최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 AI 에이전트와 같은 새로운 개념도 주목받고 있어요. RAG는 대규모 언어 모델과 검색 기술을 결합해 보다 효율적이고 신뢰도 높은 AI 시스템을 구축하는 데 활용되고 있고, AI 에이전트는 복잡한 사용자 요구를 스스로 분석하고 행동 계획을 세워 실행하는 방향으로 발전하고 있습니다.
또한, AI 모델의 최적화, 그리고 엣지 AI에 대한 관심도 높아지고 있어요. 많은 기업이 대규모 모델을 클라우드 환경뿐만 아니라 모바일 기기나 엣지 디바이스에서도 원활히 작동하도록 만드는 데 투자하고 있습니다. 이는 실시간 응답성과 효율성을 중시하는 산업에서 특히 중요하게 여겨지고 있어요.
결론적으로, AI 개발자는 다양한 도메인에서 AI 기술을 활용해 현실의 문제를 해결하거나 새로운 가능성을 열어가는 프로젝트를 진행해요. AI는 이제 단순한 자동화를 넘어 창의성과 효율성을 함께 추구하는 기술로 자리 잡았고, 이 과정에서 다양한 도메인과 새로운 기술적 도전이 계속해서 등장하고 있습니다.
Q. AI 분야로 전환하려면 어떤 준비가 필요할까요?
AI 분야로 전환하려면 기초적인 이론 공부와 실전 프로젝트 경험을 쌓으면서 AI 엔지니어링 역량을 체계적으로 키우는 것이 중요해요. AI/ML의 기본이 되는 수학(선형대수, 확률과 통계, 미적분)과 프로그래밍(Python 중심)을 탄탄히 다지고, 머신러닝과 딥러닝의 이론을 체계적으로 학습하는 것이 첫걸음이에요. Coursera, fast.ai 같은 온라인 강의 플랫폼을 활용하면 기초를 쉽게 다질 수 있습니다.
하지만 이론 공부만으로는 부족합니다. 실제 프로젝트를 통해 실전 경험을 쌓는 것이 무엇보다 중요해요. Kaggle 대회에 참가하거나 GitHub에 AI 프로젝트를 만들어 올리는 것도 좋은 방법이지만, 단순히 무언가를 만들었다는 경험을 쌓는 데서 그치지 않는 것이 중요합니다. 프로젝트를 진행하며 AI/ML적으로 어떤 어려움이 있었는지, 그리고 그 문제를 해결하기 위해 어떤 노력을 했는지를 명확히 정리할 수 있는 경험을 쌓는 것이 필요해요. 이런 과정이야말로 AI 엔지니어링 역량을 제대로 키울 수 있는 핵심이에요.
예를 들어, 모델의 성능이 기대에 미치지 못했을 때 데이터를 어떻게 다듬었는지, 특정 알고리즘의 한계를 어떻게 보완했는지, 또는 실무 환경에서 모델을 배포하면서 어떤 최적화를 시도했는지와 같은 문제 해결 과정을 보여줄 수 있는 프로젝트를 진행하면 좋습니다. 이렇게 AI/ML 프로젝트에서 직면한 어려움과 이를 해결하기 위해 했던 구체적인 노력을 정리한 후, 이를 포트폴리오로 만들어 두는 것이 전환 과정에서 큰 도움이 돼요.
이 모든 과정에서 문제 해결 능력을 기르는 것이 무엇보다 중요합니다. AI/ML 엔지니어는 기술적인 지식을 바탕으로 현실의 문제를 해결하는 역할을 맡기 때문에, 단순히 기술을 아는 것 이상으로 문제를 정의하고 해결하는 능력이 요구됩니다. 따라서 프로젝트를 진행하며 어떤 문제가 있었는지, 이를 해결하기 위해 어떤 접근을 했는지, 결과적으로 무엇을 얻었는지를 스스로 정리해 보는 습관을 들이는 것이 좋아요.
결론적으로, AI 분야로 전환하려면 기초 이론 공부, 실전 프로젝트 경험, 그리고 문제 해결 능력을 골고루 키우는 것이 중요합니다. 단순히 "AI를 공부했다"는 것을 넘어, AI/ML 기술을 활용해 실제로 문제를 해결한 경험을 쌓고 이를 포트폴리오로 정리해 보세요. 이 과정이 결국 자신만의 경쟁력으로 이어질 거예요.
Q. AI가 앞으로 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려에 대해 어떻게 생각하나요?
AI가 발전함에 따라 일부 '작업'은 자동화되어 대체될 가능성이 커요. 특히 단순하고 반복적인 업무는 AI 기술과 자동화 시스템이 더 빠르고 비용 효율적으로 수행할 수 있기 때문에, 이러한 영역에서 대체가 이루어질 가능성이 높다고 생각해요. 하지만, 단순히 AI가 모든 일자리를 없애는 건 아니에요. 기술의 발전은 항상 새로운 일자리를 만들어내는 기회도 함께 가져오거든요.
예를 들어, AI 기술이 발전하며 AI를 개발하고 유지 보수하는 직업, AI 반도체와 같은 하드웨어를 설계하고 최적화하는 직업 등 새로운 일자리가 생겨났어요. 또한, AI 모델을 실제 비즈니스 환경에 적용하거나 이를 활용해 새로운 서비스를 설계하는 AI 활용 전문가 같은 직업도 점점 중요해지고 있습니다. 결국, 기술 발전은 기존의 작업 방식을 바꾸고, 새로운 역할을 창출하면서 일자리 구조를 변화시키는 과정이라고 볼 수 있어요.
단순 노동의 경우, 특히 AI 기술을 활용해 생산성을 높이고 비용을 줄일 수 있다면, 대체될 가능성이 크다고 생각해요. 하지만 여기서 중요한 건, AI 기술이 해당 작업의 생산성을 얼마나 높이고, 비용을 얼마나 줄일 수 있느냐에 달려 있어요. 예를 들어, 물류 센터에서의 단순 작업은 로봇과 AI 시스템이 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 대체가 빠르게 이루어지고 있어요. 반면, 창의적이고 복잡한 의사결정을 요구하는 직업은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남아 있죠.
결론적으로, AI가 일부 작업을 대체할 가능성은 있지만, 그 과정에서 새로운 기술과 환경에 적응하고, AI를 활용하는 능력을 키우는 것이 중요합니다. AI는 도구일 뿐이며, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 사람에게는 더 많은 기회가 열릴 거예요. 기술 발전은 일자리의 종말이 아니라, 일자리의 진화로 받아들이는 것이 더 적합하다고 생각합니다.
