데이터/AI 직군 정리하기: 각 역할과 필요한 스킬

 

 

AI와 데이터 분야는 다양한 직군으로 나뉘며 각 직군은 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 단순히 '저는 AI 개발자가 되고 싶습니다.'라고 하면 '정확히 어떤 AI 개발자가 되고 싶은 건가요?'라는 꼬리질문들이 많았습니다.  AI 개발자라는 표현은 다소 포괄적이고 단순하게 들릴 수 있기 때문입니다.

그렇다면, 어떻게 이 질문에 더 구체적으로 답하고 나만의 AI 관련 분야를 명확히 정할 수 있을까요?

이 글에서는 AI 분야에서의 다양한 직군과 각 직군이 담당하는 역할을 살펴보려 합니다. 또한 AI 개발자로 성장하는 데 필요한 하드 스킬과 소프트 스킬에 대해서도 정리해보려고 합니다.

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주요 직군과 업무 흐름

1. 데이터 엔지니어 (Data Engineer)

• 주요 업무: 데이터 파이프라인 구축, 데이터 수집 및 전처리, 데이터베이스 설계 및 관리
• 핵심 스킬: Python, SQL, Hadoop, Spark, ETL, 클라우드 기술 (AWS, GCP 등)
• 역할: 데이터가 저장되고 처리되는 모든 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 안정적이고 효율적인 데이터 파이프라인을 구축해 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 데이터를 활용할 수 있도록 돕습니다.

2. 데이터 분석가 (Data Analyst)

• 주요 업무: 데이터 추출 및 가공, 데이터 분석, 시각화, 리포트 작성
• 핵심 스킬: SQL, Python, Tableau, Excel, 통계 지식
• 역할: 비즈니스 관점에서 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해 데이터를 분석하고 시각화합니다. 데이터에서 도출된 결과를 이해하기 쉽게 보고서로 작성하여 의사결정에 기여합니다.

3. 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)

• 주요 업무: 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 예측 분석, 통계적 분석
• 핵심 스킬: Python, R, 머신러닝 라이브러리 (scikit-learn, Tensor Flow, PyTorch), 통계학, 선형대수학
• 역할: 머신러닝 및 통계 기법을 사용해 복잡한 문제를 해결하고 예측 모델을 개발합니다. 데이터 분석가보다 더 심층적인 분석과 모델링을 수행합니다.

4. ML 엔지니어/AI 엔지니어 (ML Engineer/AI Engineer)

• 주요 업무: 머신러닝 모델 서빙, AI 시스템 개발 및 배포, 연구 및 최적화
• 핵심 스킬: TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes, 클라우드 서빙 (AWS SageMaker 등)
• 역할: 데이터 사이언티스트가 개발한 모델을 실제 서비스에 배포하고 운영합니다. 대규모 데이터 환경에서 효율적으로 모델을 배포할 수 있는 기술을 필요로 합니다.

5. 비즈니스 직군 (BD, PM, PO, 마케터 등)

• 주요 업무: 데이터 기반 의사결정, 시장분석, 제품 전략 수립
• 핵심 스킬: 데이터 분석 도구 (SQL, Excel 등), 비즈니스 인사이트, 커뮤니케이션
• 역할: 데이터와 AI 기술을 직접 개발하지 않지만 데이터를 활용해 비즈니스 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석가와 긴밀하게 협업해 데이터를 활용합니다.

 

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하드 스킬과 소프트 스킬

1. 하드 스킬

1. 프로그래밍 역량: Python, SQL 등 데이터 처리 및 분석에 필요한 언어를 능숙하게 다루는 역량
2. 선형대수학: 머신러닝 및 딥러닝 모델의 기초가 되는 수학적 지식
3. 통계지식: 데이터 분석 및 예측 모델링에서 필수적인 통계 기법과 확률 이론
4. CS 지식: 자료구조, 알고리즘, 분산 시스템 등 컴퓨터 과학 지식이 중요

2. 소프트 스킬

1. 커뮤니케이션 역량: 복잡한 데이터 분석 결과를 쉽게 설명하고 비즈니스와 기술 간의 격차를 줄일 수 있는 능력
2. 비즈니스 문제 정의: 데이터 분석을 통해 해결할 비즈니스 문제를 정확하게 정의하는 역량
3. 문제 해결 역량: 분석 결과를 바탕으로 현실적인 해결책을 도출하는 능력

 

⭐ 소프트 스킬 가치의 중요성

리더십, 고객간의 팀 관계, 대인관계 기술, 정말 많이 중요하게 부각이됨. 글로벌 기업들 같은 경우 지원 많이 함. 

(경력이 없는 지원자는 팔로워십에 대해서 강조하는 것이 좋으며 5년 이상의 경력자인 경우 리더십, 팔로워십 둘 다 강조해 주는 것이 좋음.)

 

 

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먼저 저는 AI 엔지니어가 되기를 희망합니다.
다양한 취업 관련 활동과 정보들을 수집하며 느낀 점에 대해서 적어보려 합니다.

첫 번째로 하드 스킬에서 전문 분야의 지식 외에 다양한 개발 지식이 있으면 좋다는 것을 느꼈지만, 그중에서  DB에 대한 지식이 좀 더 깊이 있게 필요하다는 것을 느꼈습니다.
다음으로 짧은 시간 동안 자격증과 프로젝트 중 어느 것을 챙길지 많은 고민이 있었지만 프로젝트를 챙기는 것이 더 효율적이라는 의견이 많았습니다.
마지막으로 소프트 스킬이 부족한 개발자가  많다는 의견들이 있었습니다. 그래서 하드 스킬도 중요하지만 소프트 스킬을 늘려나가기 위해 노력해야 한다는 필요성을 느꼈습니다.

 

 

 

 

 

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