AI & ML 엔지니어 세부 직무 소개!
AI & ML 개발의 세부 직무!?
지난 시간에 AI 엔지니어(AI Engineer)의 역할과 필요 역량에 대해 살펴보았는데요. 이번에는 AI 엔지니어의 세부 직무에 대해 소개해 드리려 해요!
AI 엔지니어링 분야에는 다양한 직업들이 있고, 각각의 직업들은 특정한 역할과 책임을 가지고 있습니다. 일반적으로 AI 엔지니어라는 포괄적인 용어로 모든 직업을 묶을 수는 있지만, AI & ML 엔지니어가 되고 싶다면 각 직무의 구체적인 역할을 이해하는 것이 중요하겠죠?!
사실 직무 명칭은 굳이 나누자면 아래와 같이 다양하지만, 직무 명칭 자체가 실제 업무의 범위를 결정하지는 않습니다. 기업과 산업 그리고 소속한 팀의 환경에 따라 다양한 업무를 동시에 수행할 수도 있고, 일부 업무를 전문적으로 수행할 수도 있다는 점을 유념해 두시기 바랍니다.
1. AI Engineer
핵심 업무: 다양한 도메인과 응용 프로그램에서 AI 시스템을 개발하고 배포.
주요 업무: 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트, 데이터 전처리, 모델 학습 및 배포.
필요 기술: 알고리즘, 프로그래밍(Python, R), 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch) 사용 능력.
2. Machine Learning(ML) Engineer
핵심 업무: 예측 분석, 추천 시스템, 분류 작업과 같은 특정 응용 프로그램을 위한 머신러닝 모델 개발 및 최적화.
필요 기술: 통계 모델링, 지도 학습/비지도 학습, scikit-learn 같은 머신러닝 라이브러리 사용 능력.
사용 도구: 머신러닝에 특화된 도구와 기술, 예를 들어 AutoML 및 클라우드 기반 머신러닝 서비스.
3. AI Researcher
연구 중심
핵심 업무: AI 분야의 발전을 위한 원천 연구 수행, 종종 학술지와 학회에 연구 결과를 발표.
필요 기술: AI/ML 이론에 대한 깊은 지식, 강력한 수학 및 알고리즘 배경.
작업 결과: 새로운 알고리즘 개발, 이론적 발전 및 최첨단 AI 기술.
사용 도구: 연구 도구 사용, 즉각적인 응용 프로그램 배포보다는 이론적 연구에 중점.
4. AI Research Engineer
하이브리드 역할
핵심 업무: 이론 연구와 실용적 응용 사이의 격차를 해소. 연구원이 개발한 새로운 알고리즘을 구현하고 테스트.
필요 기술: 강력한 프로그래밍 및 알고리즘 개발 기술, 연구 및 응용 AI 방법론 숙지.
사용 도구: 연구 도구 활용 및 소프트웨어 공학 실습에 중점을 두어 프로토타입과 개념 증명을 개발.
5. AI Applied Scientist
응용 중심
핵심 업무: 다양한 산업(예: 헬스케어, 금융, 전자상거래)의 실제 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 적용.
필요 기술: 연구 능력과 실질적 구현 능력의 조합.
작업 결과: 특정 산업 요구에 맞춘 AI 시스템 개발 및 배포, 종종 학제 간 협업을 포함.
6. Deep Learning Engineer
핵심 업무: 이미지 인식, 자연어 처리 및 생성 모델과 같은 응용 프로그램을 위한 딥러닝 모델 개발 및 최적화.
필요 기술: TensorFlow와 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 전문 지식, 신경망 아키텍처(CNN, RNN, GAN)에 대한 지식.
사용 도구: GPU 컴퓨팅, 딥러닝 라이브러리 및 대규모 모델 학습을 위한 클라우드 플랫폼 사용.
7. Computer Vision Engineer
영상 데이터 초점
핵심 업무: 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 해석하고 이해하는 AI 시스템 개발.
필요 기술: 컴퓨터 비전 기술, 이미지 처리 및 시각적 데이터에 대한 딥러닝 모델에 대한 숙련도.
사용 도구: OpenCV와 같은 특화된 라이브러리 및 CNN, Transformer와 같은 딥러닝 모델 사용.
8. NLP & LLM Engineer
언어 처리에 초점
핵심 업무: NLP 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 의미를 추출하고, 자연어 생성, 번역, 감정 분석, 요약 등의 작업을 수행할 수 있는 모델을 개발. 최근에는 LLM fine-tuning, prompt engineering 등의 역할을 주로 수행.
필요 기술: 언어학 배경, NLP 알고리즘 및 SpaCy, NLTK와 같은 프레임워크에 대한 강력한 이해, 언어 이해를 위한 딥러닝 모델. 최근에는 Langchain과 같은 LLM 프레임워크 사용 역량도 요구됨.
사용 도구: NLP 도구 및 플랫폼에 특화되어 있으며, 언어 특정 과제 및 모델 작업.
9. Data Scientist
데이터 분석: 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하여 비즈니스 문제 해결.
주요 업무: 데이터 수집, 처리, 분석, 모델링, 데이터 시각화.
필요 기술: 통계 분석, 프로그래밍(R, Python), 머신러닝, 데이터 시각화 도구(Tableau, Power BI).
응용 분야: 마케팅 분석, 고객 분석, 운영 효율성 개선.
AI 개발과 관련된 여러 직무를 소개해 드렸는데요. 보편적으로는 AI 엔지니어로 통칭되지만, 연구 중심인 경우 AI Researcher, 응용 연구 개발을 주로 하는 경우 AI Reserch Engineer 또는 AI Applied Scientist, 예측/추천/시계열 모델링을 주로 다루는 경우 ML Engineer, 특정 데이터에 집중하는 경우 Computer Vision Engineer, NLP & LLM Engineer로 구분할 수 있습니다.
예를 들어, 저는 연구 결과를 실제 도메인 문제에 적용하고 해결하는 역할을 맡고 있어 AI Reserch Engineer 또는 AI Applied Scientist로 분류될 수 있으며, 주로 영상 데이터를 다루기 때문에 데이터를 기준으로 본다면 Computer Vision Engineer로 볼 수 있습니다.
그런데 채용 공고에서는 이러한 용어들을 혼용하여 사용하는 경우도 많습니다. 예를 들어, 컴퓨터비전 엔지니어 대신 ‘AI 엔지니어-Vision’ 또는 ‘데이터 사이언티스트-Vision’ 등으로 표기하기도 하며, LLM 모델 개발자를 ‘머신러닝 엔지니어-LLM 개발’로 명시하거나 연구와 논문과는 거리가 있지만 AI 리서처로 표기하는 경우도 있습니다.
때문에 직무 ‘명칭' 자체에 초점을 맞추기보다는 본인이 강점이라 생각하는 역량에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 본인의 강점을 기반으로 한 전문성을 강화하는 것이 AI 엔지니어로 성장하는 데 중요하다는 것입니다.
이로써 AI 엔지니어에 대해 여러 방면에서 살펴보았습니다. 이 글을 읽으시는 분 중에는 AI 엔지니어를 꿈꾸시거나 관련 분야로 이직을 고려하고 계신 분들이 계실 것 같은데요. 이 글이 여러분이 가고자 하는 길에 작은 도움이 되었길 바랍니다. 다음에는 더 알찬 내용으로 찾아 뵙겠습니다.
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