대학원 졸업해야 AI 엔지니어가 될 수 있나요?
각자의 목적에 맞는 미래 설계를 위해
대학원을 꼭 졸업해야 AI 엔지니어(개발자)가 될 수 있을까요? 최근에는 인공지능 관련 산업이 급격하게 성장하면서 학사 단계의 인공지능 학과가 많이 생겨나고 있습니다. 시간이 흘러 인공지능학과를 졸업하고 AI 엔지니어로 취업하는 분들이 많이 지면 채용 분위기가 달라지겠지만 아직은 AI 관련 개발자는 석사 이상을 우대하는 경우가 많습니다.
90년대에는 웹 개발조차 대학원에서 배우는 심화 영역이었다고 합니다. 하지만 요즘은 유튜브만 보고도 누구나 웹 프로그래밍을 배울 수 있습니다. 이처럼 새로운 기술은 시간이 지나면서 더 낮은 교육 과정에서도 습득할 수 있게 되는 경우가 많습니다. 인공지능 교육과 관련 취업 또한 시간이 흐르면서 트렌드가 변화하겠지만, 오늘은 현시점에서 AI 엔지니어가 되기 위해 대학원을 졸업해야 하는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.
"대학원을 졸업해야 AI 엔지니어 할 수 있나요?"
가장 많이들 궁금해하시는 질문이지만, 사실 굉장히 모호한 질문이기도 합니다. 예를 들어 "요리사가 되기 위해서는 요리 전문학교를 졸업해야 하나요?"와 같은 질문에 우리는 요리로 경제활동을 하는 사람을 요리사라고 정한다면 위 질문에는 "아니요"라고 답할 수 있겠죠. 하지만 호텔 셰프가 되기 위해서는 일반적으로 "네 졸업해야 합니다"라고 답할 것입니다.
결국 기업이 원하는 것은 관련 "경험"
이처럼 AI 엔지니어의 범주를 어떻게 정하냐에 따라 이 질문의 대답도 바뀔 수 있습니다. 범용적으로 표현하기 위해 'AI 엔지니어'라는 단어를 썼지만 사실은 굉장히 많은 세부 직무가 있습니다. 상대적으로 학부 졸업생들도 많이 채용하는 직무가 있고 일반적으로 석박사 이상의 학위를 요구하는 직무가 있습니다. 또한 회사와 진행되는 프로젝트의 성격에 따라 다를 수 있습니다. 기존 사업 영역이 있는 회사에서 AI 기술을 내재화하기 위한 경우인지 AI 모델 자체를 제공하는 것이 회사의 주 서비스인지에 따라 다를 수 있습니다.
사실 이는 특정 학위를 요구한다기보단 특정 도메인에 대한 경험이 있는 사람을 채용하고 싶어 한다는 뜻입니다. 회사마다 다를 수 있지만 일반적으로 데이터 머신러닝 엔지니어 직무나 딥러닝 모델 서빙에 초점을 둔 직무의 경우는 학부 출신도 많이 채용하는 추세입니다. 하지만, 3D vision, AR, medical, 코어 ML/DL 와 같이 특정 도메인에 대한 경험을 필요로 하는 직무나 개발보다는 연구에 가까운 직무일수록 석박사 이상의 학위 또는 경력을 요구하는 경우가 많다고 보시면 될 것 같습니다.
왜 AI 분야는 석/박사 학위를 요구하는 곳이 많나요?
연구 성향의 업무
사실 AI 분야뿐만 아니라 여러 분야, 직무에서 회사는 경력직을 선호합니다. 그런데 왜 특히 AI 분야는 경력과 학위 둘 다 요구하는 곳이 많을까요?
흔히 생각하는 이유는 AI 관련 업무가 진입 장벽이 높고 서비스를 개발하더라도 논문을 보고 구현해야 하는 등의 상대적으로 연구적인 성향이 있는 업무이기 때문입니다. 제조, 반도체, 화학 등의 다른 분야에서도 업무가 연구적인 성향을 띠는 직무는 석사 학위 이상을 요구하는 곳이 많습니다.
경력직이 없으니까
또 다른 이유는 비교적 근래에 딥러닝에 대한 연구가 폭발적으로 증가했고 산업에서 많이 쓰인 지 얼마 안 되었기 때문입니다. 때문에 상대적으로 딥러닝 업무만으로 경력을 쌓은 경력직은 많지 않습니다. 하지만 최근에 AI 관련 연구를 하고 대학원을 졸업한 학생이 상대적으로 AI에 대한 경험이 많기 때문에 기업에서 선호하는 것입니다.
시간이 지나면
이를 다시 생각해 보면, 시간이 지날수록 AI 엔지니어 채용 시장에서 학력에 무관한 채용 공고 비율이 증가할 수 있습니다. 이미 혼자서도 충분히 딥러닝을 배울 수 있는 교육 자료가 많고 특히 컴공과 학생분들은 캐글 대회, 프로젝트 등을 통해 AI 관련 경험을 쌓고 있기 때문입니다. 또한 딥러닝 성능이 많이 포화되고 딥러닝을 아주 잘 알지 못하더라도 어느 정도의 딥러닝 모델을 개발할 수 있는 환경이 구축되어가고 있습니다. 이런 여러 이유 때문에 채용 시장의 분위기는 시간이 지남에 따라 계속 변할 수 있습니다.
문제는 "다 경력직만 뽑으면 전 경력을 어디서 쌓나요?" 이 말처럼 일단은 취업해서 관련 경험을 쌓아야 AI 업무 역량을 향상시킬 수 있는데, 아직까진 특정 직무에 한해서는 상대적으로 학부 출신으로 좋은 경험의 기회를 잡는 게 쉽지 않을 수 있습니다.
신입 AI 엔지니어 채용에 대한 현실적인 이야기
타이틀만 AI 개발
신입 AI 엔지니어 채용에 관한 조금 더 현실적인 이야기를 해보겠습니다. 채용 공고 사이트를 보면 상대적으로 인력이 부족한 스타트업, 중소기업의 경우 학력 제한이 없는 머신러닝, 딥러닝 엔지니어 채용공고를 올립니다. 하지만, 대부분 자격요건이나 우대사항을 보면 석사 학위 이상 또는 최소 2년 이상의 경력 개발자는 되어야 충족할 수 있는 조건들이 많습니다. 또는 '딥러닝 엔지니어' 직무로 채용을 하고 다른 업무가 주 업무인 경우도 많습니다. 지원자는 AI 모델 개발을 하고 싶어 하는 경우가 많고, 회사에선 AI 모델 개발이 아닌 다른 직무는 채용이 잘 안 되니 AI 엔지니어로 공고를 내서 채용을 하고 데이터 관련 업무만 하게 되는 경우도 있습니다.
누구나 좋은 대우?
AI 엔지니어 취업을 원하는 분들이 AI 개발 자체를 좋아해서 관련 분야 취업을 희망하기도 하지만, 사실 어느 정도 좋은 대우를 기대하고 취업 준비를 합니다. 하지만 운이 좋지 않은 경우엔 생각보다 좋지 않은 대우를 받고 AI 관련 업무를 시작하거나 원하는 직무에 합격했지만 원하는 업무를 하지 못하는 경우가 생길 수 도 있습니다. 이 말씀을 드리는 이유는 AI 부트캠프, 코딩 학원 등에서 누구나 쉽게 좋은 대우를 받는 머신러닝, AI 엔지니어가 될 수 있는 것처럼 광고를 하는 경우가 많기 때문입니다. 머신러닝, AI 엔지니어에 대한 수요가 굉장히 많은 것은 사실이지만 정말 본인이 원하는 직무가 맞는지, 내 경험과 내 역량으로 지원할 수 있는 공고인지 본인이 직접 꼼꼼하게 찾아보시는 게 중요합니다.
이런저런 이야기를 했는데 결론은 아래와 같이 정리할 수 있을 것 같습니다.
- 취업을 원하는 회사와 세부적인 직무에 따라 석/박사 학위가 필요할 수도 있고 아닐 수도 있다.
- 길게 봤을 때 중요한 점은 관련 "경험"을 쌓는 것이기 때문에 경험을 시작할 기회가 있다면 학교에서든 회사에서든 일단 시작하는 게 중요하다.
- 하지만 조금 더 코어한 연구 영역에 가까운 개발을 하거나 특정 도메인에 관련된 연구개발을 하고 싶다면 대학원을 졸업하는 게 유리하다.
학부 졸업생이더라도 머신러닝, 딥러닝 개발 경험이 많다면 좋은 기회를 얻을 수도 있고, 석사 졸업생이더라도 쌓아온 경험이 많지 않은 경우 원하는 일자리를 찾지 못할 수도 있습니다. 사실 이건 어느 분야에서든 마찬가지일 거라 생각합니다.
또한 위에서 말씀드렸다시피 시간의 흐름에 따라 절대적인 것은 없습니다. 연구 개발 산업에서 늘 새로운 직무는 석박사 이상 학위를 요구하는 경우가 많지만 시간이 지남에 따라 산업에 많이 활용이 되는 순간부터는 학위에 무관하게 채용을 하는 경우가 많습니다. 머신러닝/딥러닝 또한 예전에 비해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 오픈소스가 많고 심지어 코딩을 할 줄 몰라도 딥러닝 학습을 시킬 수 있는 시대가 되어가고 있기 때문에 원하시는 직무의 채용공고를 꾸준히 확인하면서 어떤 조건/경험을 요구하는지 확인하는 것이 중요합니다.
결국 취업을 원하는 본인이 직접 여러 방면으로 채용 관련 정보를 찾아보는 게 가장 중요하니까 AI 엔지니어에 관심이 있으시다면 채용 시장에 꾸준히 관심을 가지면 좋을 것 같습니다.
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