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by 뭅즤 Oct 14. 2022

대학원 졸업해야 AI 엔지니어가 될 수 있나요?

인공지능 산업의 성장과 채용 트렌드

대학원을 꼭 졸업해야 AI 엔지니어(개발자)가 될 수 있을까요? 최근 몇 년간 인공지능 관련 산업이 급격하게 성장하면서 많은 대학들이 AI 관련 학과를 개설하고 있습니다. 이로 인해 학사 수준에서도 인공지능에 대한 교육을 받을 수 있는 기회가 많아졌습니다. 시간이 지나면서 인공지능 학과를 졸업한 후에 AI 엔지니어로 취업하는 사례들이 늘어나고 있지만, 아직까지 많은 기업들이 AI 관련 개발자 채용 시 석사 이상의 학위를 요구하는 경우가 많습니다.

1990년대에는 웹 개발조차 대학원 수준의 심화 영역으로 간주되었지만, 요즘은 유튜브 등을 통해 누구나 웹 프로그래밍을 배울 수 있는 시대입니다. 새로운 기술은 시간이 지나면서 더 낮은 교육 과정에서도 습득할 수 있게 되는 경향이 있습니다. 마찬가지로, 인공지능 기술과 관련된 교육과 채용 트렌드도 점진적으로 변화하고 있습니다. 현재 시점에서는 AI 엔지니어가 되기 위해 대학원을 졸업해야 하는 필수적인 요건인지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

결국 기업이 원하는 것은 관련 "경험"

AI 엔지니어라는 범주 안에서도 다양한 세부 직무가 있기 때문에 이 질문에 대한 답변은 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 'AI 엔지니어'라는 용어는 범용적으로 사용되지만, 실제로는 다양한 전문성을 요구하는 직무들이 존재합니다. 일부 직무는 학부 수준의 지원자도 많이 채용되며, 다른 직무는 석사 이상의 학위를 요구하기도 합니다. 또한, 각 회사의 사업 영역과 프로젝트 성격에 따라 요구되는 역량도 달라질 수 있습니다. 일부 기업은 기존 사업 영역에 AI 기술을 통합하는 데 집중할 수 있고, 다른 기업은 AI 모델 자체를 주요 서비스로 제공하는 경우도 있습니다.

일반적으로 말하자면, 기업은 특정 도메인에 대한 경험이 있는 지원자를 선호합니다. 데이터 머신러닝 엔지니어나 딥러닝 모델 서빙과 같은 직무는 종종 학부 출신의 지원자를 많이 모집하는 경향이 있습니다. 그러나 3D 비전, 증강 현실, 의료 분야, 핵심 머신러닝/딥러닝 등 특정 도메인에 대한 깊은 이해와 경험이 필요한 직무는 석사 이상의 학위나 관련 경력을 요구하는 경우가 많습니다.

왜 AI 분야는 석/박사 학위를 요구하는 곳이 많나요?

연구 성향의 업무

AI 분야는 다른 여러 분야와 마찬가지로 연구와 개발이 깊이 entangled되어 있습니다. AI 기술이 발전하면서, 많은 기업들은 논문을 읽고 구현하며 새로운 기술을 개발하는 연구적인 성향의 업무를 필요로 합니다. 이는 제조, 반도체, 화학 등의 다른 분야에서도 석사 학위 이상을 요구하는 연구적인 업무와 비슷한 경향을 보입니다.

경력직이 없으니까

또한, 최근 몇 년간 딥러닝 기술의 급격한 발전으로 인해 산업에서 이 기술을 실제로 적용한 경력이 많이 쌓이지 않은 상황입니다. 그 결과로 경력직 AI 엔지니어는 상대적으로 적습니다. 그러나 최근에는 AI 분야의 연구와 대학원 교육을 통해 많은 학생들이 깊은 이해와 경험을 쌓고 있어, 기업들은 이들을 선호하게 되는 것입니다.

시간이 지나면

앞으로는 AI 기술이 점점 보편화되면서, 실제 경험과 기술적 능력이 중요시되는 경향이 강화될 것으로 예상됩니다. 이미 현재는 각종 학습 자료와 온라인 리소스를 통해 딥러닝을 배우고 실습할 수 있는 환경이 갖추어지고 있으며, 이는 학사 수준에서도 충분히 가능합니다. 이러한 흐름에 따라 AI 업무의 채용 공고가 시간이 지나면 학력에 덜 의존하는 방향으로 변화할 가능성이 있습니다.

그러나 '경력직만 뽑으면 전 경력을 어디서 쌓나요?'라는 질문처럼, 처음부터 관련 경험을 쌓기는 어려운 상황일 수 있습니다. 특히 특정 분야에서는 상대적으로 학사 수준에서는 좋은 기회를 잡기 어려울 수 있습니다. 따라서, 초기에는 취업을 통해 기본적인 역량을 쌓고 경험을 쌓아가는 것이 중요합니다."

학부 졸업생이라도 머신러닝과 딥러닝 개발에서 충분한 경험이 있다면 좋은 기회를 잡을 수 있지만, 석사 졸업생이더라도 경험이 부족하다면 원하는 일자리를 찾기 어려울 수 있습니다. 이는 어떤 분야에서도 마찬가지입니다.

또한 앞서 말씀드린 대로, 시간이 지남에 따라 절대적인 규칙은 없습니다. 연구와 개발이 결합된 산업에서는 새로운 직무가 등장할 때 석박사 학위를 요구하는 경우가 많지만, 기술이 산업에 더욱 보편화되면 학위에 상관없이 채용되는 경향도 강해질 수 있습니다. 최근에는 머신러닝과 딥러닝 분야에서도 많은 오픈소스와 쉬운 접근성을 갖춘 학습 자료가 많이 제공되고 있어, 코딩 경험이 적어도 딥러닝을 학습할 수 있는 환경이 구축되고 있습니다.

최종적으로 취업을 원하는 자신이 직접 채용 정보를 찾아보고, 원하는 직무에 필요한 조건과 경험을 파악하는 것이 중요합니다. AI 엔지니어로서의 꿈이 있는 분들은 채용 시장의 변화를 꾸준히 주시하며 관심을 가지시는 것을 추천드립니다.