AI 개발자 부족 사태(주요 업무, 공부 방법, 연봉, 전문 분야 등)

서론

최근 몇 년간 4차 산업혁명의 선두주자로 떠오른 AI(인공지능) 기술은 혁신적인 변화와 무한한 가능성을 약속하며 기업과 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 기술의 급속한 발전에 비해 AI 개발자의 공급이 부족하고 그 경향이 심해지고 있습니다.

AI 기술은 이미 우리 생활과 사회 구조에 깊이 녹아들었습니다. 자동화, 패턴 인식, 자율주행, 자연어 처리 등의 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있으며, 이러한 응용 분야의 다양성은 AI 개발자의 수요를 더욱 증가시켰습니다. 그 결과로 현재 많은 기업과 조직들이 AI 기술을 적용하려는 의지를 가지고 있으나, 그들이 직면한 큰 문제는 바로 AI 개발자의 부족입니다.

AI 개발자의 부족은 다양한 요인에 기인합니다.

첫째, AI 기술의 급속한 발전으로 인해 새로운 알고리즘과 기술에 대한 지속적인 학습과 연구가 필요합니다. 그러나 이러한 지식과 역량을 갖춘 개발자는 아직까지 부족한 상황입니다.

둘째, AI 개발에 필요한 수학, 통계, 데이터 분석, 프로그래밍 등의 다양한 전문지식과 기술이 필요하기 때문에 이를 습득하고 응용할 수 있는 인재의 수가 한정적입니다.

셋째, AI 분야의 빠른 성장으로 인해 경력이 있는 고급 개발자의 수요도 증가하고 있으며, 그들의 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다.

이러한 상황에서 기업들은 AI 개발자의 확보에 어려움을 겪고 있으며, 이는 기업들이 AI 기술의 도입과 혁신을 미뤄야 하는 결과를 초래하고 있습니다.

AI 개발자가 되기 위해서

AI 공부는 지속적인 학습과 개발이 필요한 분야이므로 꾸준한 노력과 열정이 필요합니다. 책을 통한 독학, 온라인 강의, 프로젝트 경험 등을 통해 자기 주도적으로 학습하고 실전에서 실력을 향상시키는 것이 중요합니다.

AI 개발자로서의 커리어 전환을 고려하는 경우, 대학교에 다니거나 전문 학원에 다니지 않아도 독학으로도 많은 학습 자료와 온라인 강의가 제공되고 있습니다. 온라인 학습 플랫폼이나 MOOC(대규모 온라인 개방형 강좌)를 활용하여 체계적인 학습 계획을 수립하고 스스로 학습할 수 있습니다. 또한, 온라인 커뮤니티와 오픈 소스 프로젝트에 참여하여 다른 개발자들과의 협업과 지식 공유를 통해 성장할 수도 있습니다.

이 외에도 AI 개발에 관련된 영역을 학습하고 싶다면, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 특정 분야에 대한 심화 공부도 진행할 수 있습니다. 또한, 현업에서 경험을 쌓는 것도 중요합니다. 프로젝트를 진행하거나 실제 데이터를 활용한 문제에 대해 해결하는 경험을 쌓는 것이 도움이 됩니다. AI 개발자가 되기 위해서 갖추어야할 지식은 아래와 같습니다.

1. 문제 해결과 창의성: AI 개발은 복잡한 문제를 해결하기 위한 창의적인 접근이 필요합니다. 문제 해결 능력을 키우고 창의성을 발휘할 수 있는 능력을 개발해야 합니다.
2. 컴퓨터 과학: AI 개발자로서 컴퓨터 과학에 대한 기초적인 이해가 필요합니다. 알고리즘 분석, 컴퓨터 구조, 운영 체제 등에 대한 지식이 도움이 됩니다.
3. 데이터 분석: AI 개발자는 데이터를 다루고 분석하는 능력이 필요합니다. 데이터 마이닝, 데이터베이스 지식, 데이터 가공 및 시각화 등을 습득해야 합니다. 데이터베이스의 기본 개념과 SQL 쿼리를 이해하고, 데이터 분석 도구와 기법을 활용할 수 있어야 합니다.
4. 딥러닝: 딥러닝은 신경망을 사용한 머신러닝의 한 분야로, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 작업에 적용됩니다. 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow나 PyTorch 등을 활용하여 신경망 모델을 구축하고 학습시키는 방법을 익히는 것이 중요합니다.
5. 머신러닝: 머신러닝 알고리즘과 기법에 대한 이해가 필요합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 공부하고, 주요 개념과 작동 원리를 이해해야 합니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 라이브러리를 사용해 실전 경험을 쌓는 것이 도움이 됩니다.
6. 수학과 통계: AI 개발은 수학과 통계의 기초 개념을 활용합니다. 선형 대수학, 확률 및 통계, 미적분 등에 대한 이해가 필요합니다. 또한, 머신러닝과 딥러닝에 대한 이해를 위해서는 선형 대수학, 확률과 통계, 최적화 등의 수학적 개념을 깊이 있게 학습해야 합니다.
7. 프로그래밍 언어: AI 개발에는 주로 Python이 사용됩니다. Python을 배우고 숙달하는 것이 중요합니다. Python 외에도 C++, Java 등 다른 언어에 대한 이해도도 도움이 될 수 있습니다.

AI 개발자가 되기 위해서는 다양한 학문 분야에서 지식과 기술을 습득해야 합니다. 아래는 AI 개발자로 성장하기 위해 공부해야 할 주요한 요소들입니다.

AI 개발자가 되기 위한 공부 순서

1. 프로그래밍 언어: AI 개발에는 주로 Python이 사용되므로 Python을 우선적으로 학습하세요. Python의 기본 문법과 데이터 처리, 함수, 클래스 등을 익히세요. 이후에는 Python 라이브러리 중 하나인 NumPy를 학습하여 수치 계산과 배열 연산에 익숙해지세요.
2. 수학과 통계: AI 개발에 필요한 수학과 통계의 기초 개념을 학습하세요. 선형 대수학, 확률 및 통계, 미적분 등을 공부하여 AI 알고리즘과 모델을 이해하는 데 도움이 됩니다.
3. 머신러닝: 머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘에 대해 학습하세요. 지도 학습과 비지도 학습의 기본 개념을 이해하고, 대표적인 알고리즘인 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, K-평균 클러스터링 등을 학습하세요.
4. 데이터 분석: 데이터 분석을 위해 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 가공 및 시각화 기술을 습득하세요. 데이터 마이닝 알고리즘과 기법에 대한 이해를 높이고, SQL 쿼리를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작할 수 있도록 학습하세요. Pandas나 Matplotlib과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터 가공과 시각화를 연습하세요.
5. 딥러닝: 딥러닝의 기본 개념과 신경망 구조를 이해하세요. 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow나 PyTorch를 활용하여 신경망 모델을 구축하고 학습시키는 방법을 학습하세요. CNN(Convolutional Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) 등의 주요 아키텍처를 이해하고, 이미지 분류, 자연어 처리 등의 실제 문제에 딥러닝을 적용해보세요.
6. 프로젝트 경험: 학습한 지식을 실전에 적용하기 위해 프로젝트를 진행하세요. 실제 데이터를 사용하여 문제를 해결하거나, 공개된 데이터셋을 활용하여 모델을 구축하고 성능을 향상시켜보세요. 프로젝트를 통해 문제 해결 능력을 키우고 실무적인 경험을 쌓을 수 있습니다.

위 순서는 AI 개발 과정에서의 핵심 요소들을 담았지만, 필요에 따라 순서를 조정하거나 다른 주제를 병행하여 학습할 수 있습니다. 또한, 학습은 지속적이고 반복적인 과정이므로 일정한 시간을 할애하여 꾸준히 학습하고 실습하는 것이 중요합니다.

AI 개발자의 주요 업무

1. 문제 정의 및 분석: AI 개발자는 실제 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 적용하는데, 이를 위해 문제를 정의하고 분석합니다. 사용자 요구사항을 이해하고, 문제를 AI 기술로 해결할 수 있는 형태로 변환하는 작업을 수행합니다.
2. 데이터 수집 및 전처리: AI 개발은 대량의 데이터를 필요로 합니다. AI 개발자는 필요한 데이터를 수집하고, 데이터를 정제하고 전처리하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공합니다. 데이터의 품질과 양에 따라 모델의 성능이 크게 영향을 받기 때문에, 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다.
3. 모델 설계 및 개발: AI 개발자는 수집한 데이터를 기반으로 AI 모델을 설계하고 개발합니다. 모델은 주어진 문제에 적합한 알고리즘과 아키텍처를 선택하여 구축됩니다. 딥러닝 네트워크의 구조를 설계하고, 모델의 파라미터를 조정하며, 최적화 알고리즘을 적용하여 모델을 학습시킵니다.
4. 모델 학습 및 평가: 개발한 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 평가합니다. 이를 통해 모델의 성능을 확인하고 필요에 따라 모델을 수정하거나 추가 학습을 진행합니다. 학습된 모델의 성능 평가는 정량적인 지표를 사용하여 수행될 수 있습니다.
5. 배포 및 유지보수: 개발한 AI 모델을 실제 환경에서 사용할 수 있도록 배포합니다. 이를 위해 모델을 서비스화하고, API를 제공하거나 웹 애플리케이션 등과 연동시키는 작업을 수행합니다. 또한, 배포된 모델의 성능을 모니터링하고, 필요에 따라 유지보수 및 업데이트 작업을 진행합니다.
6. 연구 및 개선: AI 개발자는 지속적으로 최신 기술과 연구 동향을 탐색하고, 새로운 아이디어와 알고리즘을 연구하며 기존 모델을 개선하는 작업을 수행합니다. 새로운 데이터셋이나 새로운 도메인에 대한 연구도 진행할 수 있습니다.

물론, AI 개발자의 업무는 다양하고 프로젝트에 따라 다를 수 있습니다. 위 업무들은 일반적으로 AI 개발 과정에서 포함되는 작업들을 나타낸 것이며, 특정 프로젝트나 조직의 요구에 따라 추가적인 업무가 발생할 수 있습니다.

AI 개발자 연봉이 높은 이유

1. 수요와 공급의 불균형: 현재 AI 기술에 대한 수요가 매우 높은 반면, 그에 대한 공급은 제한적입니다. AI 개발자의 수요와 공급의 불균형으로 인해 경쟁이 치열하게 이루어지고, 공급이 부족한 상황에서 개발자들의 가치가 상승하고 연봉이 높아집니다.
2. 전문성과 기술 요구사항: AI 개발은 전문적인 지식과 기술 요구사항을 가지고 있습니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학 등의 전문 분야 지식과 AI 알고리즘, 프레임워크, 도구 등에 대한 숙련도가 필요합니다. 이러한 전문성과 기술 요구사항이 높은 연봉을 유도하는 요인 중 하나입니다.
3. 비즈니스 가치와 경쟁력: AI 기술은 기업의 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. AI 개발자들은 기업이 비즈니스 가치를 창출하고 경쟁력을 확보하는 데 도움을 주는 키 역할을 합니다. 따라서 이러한 역할과 기여도에 비례하여 높은 연봉을 받을 수 있습니다.
4. 기술적 도전과 성장 가능성: AI 개발은 끊임없는 기술적 도전과 연구를 필요로 합니다. 새로운 알고리즘, 모델, 기술 등을 탐구하고 개발하며, 새로운 도전과 성장의 기회가 많습니다. 이러한 도전과 성장 가능성이 개발자들에게 높은 연봉을 제공하는 요인 중 하나입니다.
5. 시장 경쟁과 희귀성: AI 개발자는 현재 시장에서 희귀한 인력으로 여겨지며, 수요와 공급의 불균형으로 인해 경쟁이 치열해집니다. 이러한 상황에서 희귀한 기술과 능력을 보유한 AI 개발자들은 높은 연봉을 협상할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

AI 개발자가 갖추어야 할 덕목

1. 전문 지식: AI 개발자는 AI 기술과 알고리즘에 대한 깊은 이해와 전문 지식을 가져야 합니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학 등과 관련된 학문적인 배경을 가지고 있어야 합니다. 또한 최신의 AI 기술 동향과 산업 동향을 계속해서 학습하고 업데이트해야 합니다.
2. 프로그래밍 능력: AI 개발자는 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 특히 Python은 AI 개발에서 많이 사용되는 언어이므로 Python 프로그래밍에 대한 숙련도를 갖추어야 합니다. 또한 기타 관련된 프로그래밍 언어나 도구들에 대한 이해도가 필요할 수 있습니다.
3. 문제 해결 능력: AI 개발자는 복잡한 문제를 해결하기 위한 능력과 분석적 사고력을 갖추어야 합니다. 주어진 문제를 분석하고, 적합한 알고리즘과 모델을 선택하며, 데이터를 분석하여 해결책을 도출할 수 있어야 합니다.
4. 커뮤니케이션 및 협업 능력: AI 개발자는 팀과의 협업이 중요합니다. 프로젝트에서 다른 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 팀과 원활하게 커뮤니케이션하고 협력할 수 있어야 합니다. 또한 기술적인 개념을 비전문가에게 이해시킬 수 있는 능력도 필요합니다.
5. 지속적인 학습과 업데이트: AI 분야는 계속해서 발전하고 변화합니다. AI 개발자는 새로운 기술과 도구에 대한 학습을 지속적으로 추구해야 합니다. 또한 산업 동향과 트렌드를 파악하고 최신 기술에 대한 업데이트를 수행해야 합니다.
6. 윤리적 고려: AI 개발자는 개발하는 기술이 사회에 미치는 영향과 윤리적인 측면을 고려해야 합니다. 데이터의 사용, 개인정보 보호, 알고리즘의 편향 등에 대한 이해와 책임감을 가져야 합니다.
7. 문제 해결과 시스템 설계 능력: AI 개발자는 AI 솔루션을 위한 시스템 설계와 문제 해결 능력을 갖추어야 합니다. AI 모델의 구조, 데이터 흐름, 결과 해석 등을 고려하여 최적의 솔루션을 설계하고 구현할 수 있어야 합니다.

AI 개발자 전문 분야

AI 개발자 한명이 모든 분야에 능통할 수 없습니다. 그래서 각각의 개발자마다 전문 영역이 있는데 그 중 몇 가지 주요한 AI 개발자 전문 분야는 다음과 같습니다:

1. 머신러닝 엔지니어: 머신러닝 모델의 개발과 훈련에 전문화된 엔지니어로, 데이터 분석 및 처리, 특징 추출, 알고리즘 선택과 튜닝, 모델 평가 등을 수행합니다.
2. 딥러닝 엔지니어: 딥러닝 모델의 설계와 구현에 전문화된 엔지니어로, 신경망 구조의 설계, 계층적 특징 학습, 이미지 처리, 음성 인식 등에 주로 관여합니다.
3. 자연어 처리(NLP) 엔지니어: 자연어 처리 기술에 전문화된 엔지니어로, 텍스트 처리, 문서 분류, 감정 분석, 기계 번역 등과 같은 자연어 처리 문제를 다루고 해결합니다.
4. 컴퓨터 비전 엔지니어: 컴퓨터 비전 기술에 전문화된 엔지니어로, 이미지 및 비디오 분석, 객체 감지, 얼굴 인식, 영상 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 관련 문제에 집중합니다.
5. 데이터 엔지니어: 대규모 데이터 처리와 관리에 전문화된 엔지니어로, 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석 및 관리를 수행하며, 데이터베이스 및 분산 시스템에 대한 지식이 필요합니다.
6. 강화학습 엔지니어: 강화학습 알고리즘과 시스템 개발에 전문화된 엔지니어로, 보상 기반 학습, 의사결정 프로세스, 에이전트 모델링 등을 다룹니다.
7. 응용 분야 전문가: 특정 도메인에 대한 전문 지식과 AI 기술을 결합하여 응용 분야에 특화된 솔루션을 개발하는 엔지니어로, 의료, 금융, 자동차, 로봇 등 다양한 분야에 특화될 수 있습니다.

이외에도 AI 개발자는 데이터 과학자, AI 프로젝트 관리자, AI 엔지니어링 연구원 등 다양한 역할과 전문 분야에 진출할 수 있습니다. AI 분야는 계속해서 발전하고 변화하기 때문에 새로운 전문 분야가 계속해서 등장할 수도 있습니다.

결론

AI 기술의 급격한 발전과 기업의 AI 도입 의지에 비해 AI 개발자의 공급이 부족한 현실을 직면하고 있습니다. 최근 기사에서도 AI 개발자 공급 부족 사태가 심화되고 있다고 합니다. 개발자로의 커리어 전환을 계획하고 있다면 파이썬 언어 습득, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링에 관해 학습한다면 충분히 커리어의 전환을 이룰 수 있으리라 생각합니다. 그리고 커리어의 전환 후에도 지속적인 학습과 지식의 업데이트가 수반되어야 하겠습니다.