AI 엔지니어, 코드로 그린 내일의 지도

다른 지역으로의 이사 일정으로 포스팅이 늦어졌습니다.

이사, 이직 등으로 너무 바빠서 노트북을 잡을 시간이 없었네요.

그런 와중에 뉴스에서 젠슨 황, 이재용, 정의선이 치킨집에서 만나서 회동을 가졌다는 이야기를 들었습니다.

대단한 3인이 모여서 회동을 가지다니 어떤 말이 오갔을까 궁금했고 젠슨 황은 " 모든 산업이 AI 산업이 될 것이다"라고 자주 강조했는데, 이런 이야기도 이번 회동에서 나누었느냐는 생각까지 했습니다.

 

그러고 보니 우리는 이미 스마트폰의 음성비서, 온라인 쇼핑 추천 알고리즘, 치매 예측 모델, 자율주행차, 첨단 자동 공장(스마트 팩토리) 등 다양한 분야에서 AI의 도움을 받고 있습니다. 이처럼 산업 전반이 AI 중심으로 재편되면서 자연스럽게 가장 뜨거운 직업으로 떠오른 분야가 AI 엔지니어가 아닐까 싶습니다.

그래서 오늘은 AI 엔지니어에 대해 포스팅하려 합니다.

 

Pixabay 로부터 입수된  Innova Labs 님의 이미지 입니다.

1. AI 엔지니어란?

AI 엔지니어란, 데이터 기반 알고리즘을 설계하고 개발하며, 실제 서비스에서 작동하도록 구현·배포·운영하는 전문 기술자.

 

2. AI 엔지니어는 어떤 일을 할까?

그들은 기계학습(머신러닝) 모델을 학습시키고, 시각·언어·음성 등 다양한 형태의 데이터를 이해하도록 만들며, 실제 산업 현장에서 사용할 수 있는 형태로 AI 기술을 제품화 합니다.

✔ 1) 데이터를 다루고 구조화한다

AI는 데이터가 없으면 동작하지 않습니다.
AI 엔지니어는 데이터를 모으고, 정제하고, 분석할 수 있는 형태로 가공합니다.

✔ 2) AI 모델을 만든다

머신러닝·딥러닝 알고리즘을 이용해 예측·분류·생성 같은 작업을 수행하는 모델을 만듭니다.

✔ 3) GPU 환경에서 모델을 학습한다

고성능 컴퓨팅(GPU·AI 서버)을 활용해 모델을 훈련하고 최적화합니다.

✔ 4) 서비스에 적용한다

앱, 웹, 로봇, 자율주행차, 공장 설비 등 실제 시스템에 AI가 돌아가도록 넣는 일을 합니다.

✔ 5) 모델을 유지·보수한다

실제 사용 중 문제가 없는지 감시하고, 데이터를 새로 받아 모델을 지속적으로 개선합니다.

 

3. AI 엔지니어가 왜 지금 가장 주목 받는가?

✔ 1) 모든 산업이 AI 중심으로 재편 중

의료, 제조, 금융, 물류, 국방, 교육산업마다 AI를 도입해 정확도와 효율성을 높이려는 움직임이 가속화되고 있습니다.
이 흐름은 이미 뒤로 돌릴 수 없으며, 앞으로 10년간 기업들이 가장 많이 채용하는 직군이 AI 엔지니어가 될 가능성이 높습니다.

✔ 2) AI 모델의 규모가 커지면서 전문 인력 수요 폭증

엔비디아 GPU 기반의 대규모 모델 학습은 고급 인력을 필요로 합니다.
기업이 자체 모델을 구축하려면 AI 엔지니어, 데이터 엔지니어, MLOps 전문가가 반드시 필요합니다.

✔ 3) 전 세계적으로 인력 부족

수요는 폭발하지만, 공급은 턱없이 부족합니다.
AI 엔지니어의 연봉이 빠르게 올라가는 이유도 바로 이 때문입니다.

 

4. AI 엔지니어 되는 방법

많은 사람이 이 부분을 가장 궁금해할 것입니다.
다행히 AI 엔지니어가 되는 길은 특정 전공만 가능한 것이 아닙니다. 비전공자도 충분히 진입할 수 있습니다. 단, 전략적인 학습이 필요합니다.

 

1) 기초 체력을 다지는 단계

✔ Python 숙련

AI 개발은 대부분 Python으로 이루어집니다.
데이터 다루는 법, 라이브러리(NumPy, Pandas, Matplotlib 등) 사용법을 익히는 것이 첫 단계.

✔ 수학·통계 기초

AI 모델은 수학 위에서 돌아가기 때문에 아래 영역이 가장 중요합니다.

• 선형 대수(행렬 계산)
• 확률·통계
• 미적분
• 최적화 이론

이 중에서도 선형 대수 + 확률만 제대로 이해해도 AI 공부가 훨씬 수월합니다.

---

2) 머신러닝·딥러닝 이해 단계

이 단계에서 본격적으로 AI 엔지니어의 핵심 기술을 배우게 됩니다.

✔ 머신러닝 알고리즘

회귀, 분류, 결정트리, 랜덤포레스트 같은 전통적 기법을 먼저 이해하면 딥러닝의 구조가 더 잘 보이게 됩니다.

✔ 딥러닝 기본 구조 학습

• CNN
• RNN/LSTM
• Transformer
• Attention 메커니즘

특히 Transformer는 자연어 처리, 생성 AI의 핵심 구조.

✔ 프레임워크 능숙하게 다루기

• PyTorch(전 세계 AI 엔지니어 표준)
• TensorFlow/Keras

둘 중 하나만 깊게 파도 충분합니다.

---

3) 프로젝트 경험 만들기

AI 엔지니어 채용에서 가장 중요한 것은 놀랍게도 “학벌”이 아니라 프로젝트 포트폴리오다.

예시 프로젝트:

• 이미지 분류 모델 만들기
• 추천 알고리즘 직접 구현
• 음성 감정 분석 AI
• LLM 활용 챗봇 서비스
• 시계열 예측 모델

포트폴리오는 GitHub에 정리하고, 기술 블로그에 과정과 성능 개선 내용을 기록하는 것이 좋습니다.

---

4) 산업형 AI 역량(MLOps, 클라우드)

기업에서 “실제로” 동작하는 AI를 만들기 위해 필요한 역량입니다.

• AWS/GCP/Azure 클라우드 사용
• Docker, Kubernetes
• 모델 배포, API 서버 구축
• 데이터 파이프라인 설계

이 능력을 갖춘 AI 엔지니어는 매우 높은 가치를 인정받습니다.

---

5) 경력 시작 전략

AI 엔지니어로 경력을 여는 경로는 다양합니다.

• AI 스타트업 인턴
• 기업 데이터/ML 엔지니어 신입
• 연구소 RA(Research Assistant)
• 교육 후 취업 연계 프로그램 활용
• Kaggle 대회 입상

중요한 건 작은 프로젝트라도 꾸준히 만들고 증명하는 것입니다.

 

5. AI 엔지니어는 어디에서 일할까?

AI 엔지니어는 거의 모든 산업에서 필요합니다.

• IT 기업
• 반도체·제조업(스마트팩토리)
• 자동차(자율주행)
• 금융(위험분석·거래 알고리즘)
• 의료(영상 분석·예측 시스템)
• 로봇·드론 기업
• 콘텐츠·게임 산업
• 공공기관·연구소

AI가 들어가면 모든 산업이 ‘AI 산업’이 되는 만큼, 분야 선택 폭이 매우 넓습니다.

6. 비전공자도 AI 엔지니어가 될 수 있을까?

정답은 YES입니다.
실제로 비전공자 출신 AI 엔지니어가 매우 많습니다.
AI 분야는 “학위보다 프로젝트 결과”를 훨씬 더 중요하게 평가하기 때문에 꾸준히 프로젝트를 만들고 기록한다면 누구든 도전할 수 있습니다.

 

7.  AI 엔지니어에게 '도움 되는' 자격증

1) ADSP / 빅데이터 분석 기사(국가 공인)

• 데이터 분석 기초 지식 증명
• 통계 기반 분석 능력 어필 가능
• 취업 초반에 가장 범용적
• 한국 기업에서 선호도가 높음

→ AI 모델링까지 직접 다루는 자격증은 아니지만
“데이터 이해 능력”을 갖추었다는 증거가 됩니다.

---

2) TensorFlow Developer Certificate

• 구글에서 공식 발급
• 딥러닝 모델 구축 능력 검증
• 전 세계적으로 인지도 있음
• 실무 프로젝트 능력과 비교적 연관성이 높음

→ 초급 AI 개발자에게 어필 가능합니다.

---

3) AWS / GCP 클라우드 자격증

• AI 엔지니어는 클라우드 활용이 매우 중요
• 특히 모델 배포, 데이터 파이프라인 구축에 필수

예:

• AWS Cloud Practitioner
• AWS Machine Learning Specialty
• Google Professional Machine Learning Engineer

→ MLOps 역량을 보여줄 수 있어 기업 선호도가 높습니다.

---

4) 컴퓨터공학 기초 자격증

CS 역량을 보완하고 싶다면 다음도 도움이 됩니다:

• 정보처리기사
• 리눅스 마스터
• SQL 개발자(SQLD)

하지만 가장 중요한 건 “자격증보다 포트폴리오”

AI 엔지니어는 개발직군이라 보여줄 수 있는 작업물이 가장 강력한 증거입니다.

예를 들어 이런 것들:

• 이미지 분류 모델 만들기
• 텍스트 감정 분석
• 추천 알고리즘
• LLM 기반 챗봇
• Kaggle 대회 참가
• 논문 따라 만들기 리뷰
• GPU로 학습한 프로젝트

🎯 정리

프로젝트 포트폴리오	⭐⭐⭐⭐⭐
프로그래밍 실력(Python)	⭐⭐⭐⭐⭐
딥러닝 역량(PyTorch)	⭐⭐⭐⭐⭐
클라우드·MLOps 스킬	⭐⭐⭐⭐☆
자격증(ADSP, AWS ML 등)	⭐⭐☆☆☆

AI 엔지니어는 앞으로 10년 이상 가장 빠르게 성장할 직업이며, 기업들은 이미 AI 인재 확보에 경쟁적으로 나서고 있습니다.

지금부터 차근차근 단계를 따라 준비한다면 비전공자라도 충분히 AI 엔지니어로서의 경험을 열 수 있다고 생각합니다.

AI는 미래 그 자체이며, AI 엔지니어는 그 미래를 만들어가는 사람입니다.
오늘부터 하나씩, 여러분들만의 AI 로드맵을 시작해 보는 것은 어떨까요?