AI 개발자? AI 리서쳐? 데이터 사이언티스트? 직군별 역할 살펴보기

같은 개발자라고 해도, AI 개발자, AI 리서쳐, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 다양한 이름의 엔지니어가 많습니다. 이번 콘텐츠를 통해 각 직군별 역할과 책임을 살펴보세요!

Sep 13, 2024

Contents

AI 개발자 AI 개발자가 되기 위해 필요한 역량 AI 리서쳐 예: 쏘카 AI팀의 Applied Research Scientist AI 리서쳐가 되기 위해 필요한 역량 데이터 사이언티스트 데이터 사이언티스트의 주요 응용 분야 데이터 엔지니어와의 비교 각 직업군 비교

AI 개발자에 대한 인기가 점점 늘어나고 있지만, 해당 인력은 부족한 상황입니다. 또한 AI 개발자라고 해도, 리서쳐, 데이터 사이언티스트/엔지니어 등 다양한 직군이 많은데요. 이번 콘텐츠에서는 각 직군에 대한 비교와 필요 능력 등에 대해서 알아보겠습니다. AI 개발자, 리서쳐, 데이터 사이언티스트는 모두 인공지능 및 데이터 관련 분야에서 중요한 역할을 하지만, 그들의 주요 업무와 필요 역량에는 차이가 있습니다.

AI 개발자

AI 개발자는 인공지능 시스템을 설계하고 개발하는 전문가입니다. 이들은 컴퓨터 프로그래밍, 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술을 사용하여 데이터 분석, 모델링, 알고리즘 개발을 수행합니다. AI 개발자는 기존 시스템을 개선하거나 새로운 AI 시스템을 설계하고, 비즈니스 프로세스 최적화에 기여하는 애플리케이션 및 솔루션을 개발합니다. AI 개발자가 되기 위해서는 프로그래밍 언어, 수학 및 통계학, 머신 러닝 및 딥 러닝, 자연어 처리 또는 컴퓨터 비전, 데이터 분석 등의 기술과 지식이 필요합니다.

AI 개발자가 되기 위해 필요한 역량

AI 개발자가 되기 위해 필요한 주요 역량은 다음과 같습니다:

1. 프로그래밍 능력

AI 개발자는 다양한 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 특히 Python, Java, C++, R 등의 언어는 AI 모델을 구현하고 테스트하는 데 필수적입니다. 프로그래밍 능력은 AI 모델을 개발하고, 데이터를 처리하며, 알고리즘을 구현하는 데 기본이 됩니다.

2. 수학 및 머신러닝 기술

AI 개발자는 수학적 지식, 특히 선형대수, 미적분, 확률 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 지식은 머신 러닝 알고리즘을 이해하고 개발하는 데 필수적입니다. AI 개발자는 머신 러닝과 딥 러닝 기술에 대한 이해와 실습 경험이 필요합니다. 이는 데이터 분석, 모델링, 알고리즘 개발 등을 포함하며, TensorFlow, PyTorch 등의 딥 러닝 프레임워크를 다룰 수 있어야 합니다.

3. 데이터 분석 및 처리 능력

AI 개발자는 데이터를 수집, 정제, 분석하는 능력이 필요합니다. 이는 데이터의 패턴을 인식하고, 예측 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 전처리와 피처 엔지니어링은 AI 모델의 성능을 좌우하는 중요한 단계입니다.

이와 같은 역량을 갖추면 AI 개발자로서 성공할 수 있으며, 다양한 산업에서 AI 기술을 활용하여 혁신을 이끌어낼 수 있습니다.

AI 리서쳐

AI 리서쳐는 인공지능 기술의 이론적 및 실험적 연구를 수행하는 전문가입니다. 이들은 새로운 알고리즘을 개발하고, 기존 알고리즘을 개선하며, AI 기술의 한계를 탐구합니다. AI 리서쳐는 주로 학계나 연구소에서 활동하며, 논문을 작성하고 학술 대회에서 연구 결과를 발표합니다. 그렇기 때문에 대부분 석, 박사 이상의 인력들이 대부분입니다. 이들은 딥 러닝, 강화 학습, 자연어 처리 등 특정 AI 분야에 대한 깊은 이해와 연구 능력을 갖추고 있어야 합니다.

예: 쏘카 AI팀의 Applied Research Scientist

쏘카 AI팀의 Applied Research Scientist는 카셰어링 서비스의 운영을 효율화하고, 고객에게 더 나은 이동 경험을 제공하는 AI 제품을 연구개발합니다. 이들은 Computer Vision, Natural Language Processing 등의 도메인에서 현실의 문제를 해결하는 AI를 연구하고, 실질적인 비즈니스 임팩트를 낼 수 있는 제품으로 만들어갑니다. 또한, 다양한 논문을 스터디하고 구현하며, 비즈니스 도메인에서 최적의 성능을 달성하는 새로운 기법을 디자인하기도 합니다.

AI 리서쳐가 되기 위해 필요한 역량

AI 리서처가 되기 위해서는 다음과 같은 역량이 필요합니다:

딥 러닝, 강화 학습, 자연어 처리 등 특정 AI 분야에 대한 깊은 이해: AI 리서처는 특정 AI 기술에 대한 깊은 이해와 연구 능력을 갖추고 있어야 합니다.

연구 능력과 논문 작성 능력: 새로운 알고리즘을 개발하고, 연구 결과를 논문으로 작성하여 학술 대회에서 발표할 수 있어야 합니다.

최신 AI 기술 동향에 대한 이해: AI 기술은 빠르게 발전하고 있기 때문에, 최신 기술 동향을 지속적으로 학습하고, 새로운 알고리즘과 방법론을 익히는 것이 중요합니다.

실험 설계 및 데이터 분석 능력: AI 리서처는 실험을 설계하고 데이터를 분석하여 연구 결과를 도출할 수 있어야 합니다.

데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하고 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전문가입니다. 이들은 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 등의 작업을 수행하며, 통계학, 머신 러닝, 데이터 마이닝 등의 기술을 활용합니다. 데이터 사이언티스트는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 기반의 의사 결정을 지원하며, 데이터 모델을 구축하고 평가합니다. 이들은 프로그래밍 언어(R, Python 등), 데이터베이스(SQL 등), 통계학 및 머신 러닝에 대한 지식이 필요합니다.

데이터 사이언티스트의 주요 응용 분야

은행 및 금융업: 데이터 사이언티스트는 은행에서 사기 조사, 고객 자료 관리, 예측 분석 및 고객 세분화 등의 작업을 수행합니다. 이를 통해 은행은 자원을 효율적으로 관리하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

제조업: 제조업에서는 데이터 사이언스를 통해 생산 공정을 최적화하고, 품질 관리를 개선하며, 예측 유지보수를 수행합니다. 이를 통해 생산 비용을 절감하고, 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

엔터테인먼트: 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스에서는 데이터 사이언티스트가 사용자 데이터를 분석하여 개인화된 추천 시스템을 개발합니다. 예를 들어, 어떤 드라마나 영화를 특정 사용자에게 추천할지 결정하는 문제를 해결합니다.

데이터 엔지니어와의 비교

데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어는 데이터 관련 작업을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 하지만, 그들의 책임과 기술은 다릅니다. 다음은 두 직업의 주요 차이점입니다.

데이터 사이언티스트

역할: 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하여 통찰을 도출하고, 이를 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이들은 통계 분석, 머신러닝 모델 개발, 데이터 시각화 등을 통해 데이터를 해석하고 예측 모델을 만듭니다.

기술: 데이터 사이언티스트는 주로 Python, R, SQL 등의 프로그래밍 언어와 통계 및 머신러닝 라이브러리를 사용합니다. 또한, 데이터 시각화 도구(예: Tableau, Matplotlib)를 활용하여 데이터를 시각적으로 표현합니다.

책임: 데이터 수집 및 정제, 데이터 분석 및 모델링, 결과 시각화 및 보고, 비즈니스 의사결정 지원 등이 포함됩니다.

데이터 엔지니어

역할: 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 구축하고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다. 이들은 데이터 파이프라인을 설계하고, 데이터베이스를 관리하며, 데이터의 효율적인 저장 및 접근을 보장합니다.

기술: 데이터 엔지니어는 주로 SQL, Java, Scala 등의 프로그래밍 언어와 Hadoop, Spark, Kafka 등의 빅데이터 기술을 사용합니다. 또한, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure)을 활용합니다.

책임: 데이터 파이프라인 설계 및 구현, 데이터베이스 관리, 데이터 품질 보장, 데이터 인프라 최적화 등이 포함됩니다.

주요 차이점

목표: 데이터 사이언티스트는 데이터 분석을 통해 비즈니스 통찰을 도출하는 데 중점을 두는 반면, 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 구축하고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다.

기술 스택: 데이터 사이언티스트는 주로 분석 및 모델링 도구를 사용하고, 데이터 엔지니어는 데이터 처리 및 저장 기술을 사용합니다.

책임 범위: 데이터 사이언티스트는 데이터 분석과 모델링에 집중하고, 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인과 인프라 관리에 집중합니다.

이와 같이 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어는 서로 다른 역할과 책임을 가지고 있지만, 데이터 팀 내에서 협력하여 데이터 기반의 비즈니스 가치를 창출합니다.

각 직업군 비교

항목	AI 개발자	AI 리서쳐	데이터 사이언티스트
주요 업무	- AI 시스템 설계 및 개발	- AI 기술 연구 및 알고리즘 개발	- 데이터 분석 및 비즈니스 인사이트 도출
필요 역량	- 프로그래밍 - 머신 러닝 - 딥 러닝 - 자연어 처리 - 컴퓨터 비전	- 딥 러닝 - 강화 학습 - 자연어 처리 등 특정 AI 분야에 대한 깊은 이해	- 프로그래밍 - 통계학 - 머신 러닝 - 데이터베이스
활동 분야	- 기업 - 스타트업 - IT 부서	- 학계 - 연구소	- 다양한 산업의 데이터 분석 부서