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#커리어 

AI/데이터 직무분석 : AI 엔지니어 vs AI 연구원

커리어 담당자가 AI 엔지니어로 취업하고 싶은 분들에게 전하는 직무 이야기💬

2023-07-06 | 이정기

 

저의 소개는 취업 지원을 하면서 고민하고 있는 것을 통해 이야기 하겠습니다.
‘생존 가능한 IT 개발자가 되기 위해 어떻게 취업 지원을 할 것인가’, 더 나아가 ‘세상에 흔적을 남길 수 있는 개발자가 되도록 성장에 어떻게 기여 할 것인가’ 에 대해 고민하고 있습니다.

 

AI 엔지니어, AI 연구원 2가지 직무에 대해 소개하겠습니다.

 

참고로 IT 직무를 소개하는 것은 언제나 부담이 됩니다. 취업 담당자 관점에서 채용 담당자의 인터뷰 경험과 채용 정보를 바탕으로 이야기 드리겠습니다. 비판적으로 읽어주시면 감사하겠습니다.

 

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AI 취업직무2

 

AI 엔지니어 vs AI 연구원

  • AI 엔지니어 직무는 AI 시스템 모듈을(자동화, 최적화) 구축하는 데 집중되어 있습니다.
  • AI 연구원 직무는 서비스에 적합한 AI 모델을 개발하고 연구하는 데 집중되어 있습니다.

좀 더 자세히 직무에 대해 살펴보겠습니다.

 

AI 엔지니어의 고민은 무엇일까요?

  • 어떻게 AI 모델 학습-추척-튜닝-분석-검증할 수 있는 (자동화, 최적화) 시스템을 만들 수 있을까?
  • AI 서비스 성능을 향상시키기 위한 SW Framework 시스템을 만들 수 있을까?

 

AI 엔지니어가 취업을 위해 요구되는 기술(Task)

  • AI 서비스를 위한 클라우드 인프라 환경구축 기술
  • AI 학습 데이터 구축, 처리 및 라벨링 자동화 기술
  • Feature Engineering을 통해 AI 성능을 개선하는 기술
  • AI Model 성능개선-최적화-경량화-학습 자동화 기술
  • Container Orchestration 통해 AI 파이프라인 관리 및 배포 자동화 기술

 

 

AI 취업직무3

 

AI 연구원의 고민은 무엇일까요?

  • 모델의 성능을 1%라도 개선하여 모델을 고도화할 수 있을까?
  • 모델 성능을 평가하기 위해 메트릭(지표, 수치) 정의 및 평가를 잘 할 수 있을까?

 

AI 연구원이 취업을 위해 요구되는 기술(Task)

  • 최신 AI 논문(CV, NLP, 등)을 이해하고 구현할 수 있는 기술
  • 양질의 데이터를 효율적으로 학습할 수 있도록 데이터 스펙을 정의할 수 있는 기술
  • AI 모델 학습을 위해 새로운 데이터를 수집하고, 효율적으로 이용할 수 있도록 구조를 설계할 수 있는 기술
  • 최대한의 성능을 이끌어내기 위한 다양한 학습 방법을 시도할 수 있는 기술
  • 데이터의 품질을 관리할 수 있도록 방법론을 연구할 수 있는 기술

 

 

AI 엔지니어, AI 연구원과 직무의 차이가 느껴지나요?
취업 사이트 채용공고를 보면 AI 엔지니어, AI 연구원을 혼용해서 채용공고를 게시하기도 합니다.

 

 

공통으로 요구하는 기술 스택, 지식, 태도에 대해 알아보겠습니다.

 

AI 취업직무4

 

공통으로 요구하는 기술 스택(Stack)

  • 언어: Python
  • 프레임워크/라이브러리 : TensorFlow, PyTorch, Keras 등
  • AI 관련 개발 환경 : Linux, Docker, Git 등

 

공통으로 요구하는 지식(Knowledge)

  • 서비스를 제공하는 인공지능 분야의 도메인(데이터) 지식
  • AI 관련 수학적 지식 : 통계, 미적분학, 선형대수학 및 수치 분석 지식
  • 프로그래밍 기본 지식 : 데이터의 구조 및 알고리즘 지식
  • 컴퓨터 과학 지식 : 운영체제, 네트워크 등

 

공통으로 요구하는 태도(Attitudes)

  • 논리적으로 문제의 원인을 찾고, 끈기 있게 문제를 해결하는 태도
  • 개발 내/외적으로 팀과 원활하게 소통 및 협업하여 문제를 해결하는 태도
  • 창의적이고 열정적이며 주도적으로 프로젝트를 이끌어가는 태도

 

이상으로 AI 엔지니어, AI 연구원 직무에 대해 이야기 드렸습니다.

 

AI 엔지니어, AI 연구원 직무로 취업하고 싶다면

  • 이 글에서 소개해 드린 기술(Task), 기술 스택(Stack), 지식(Knowledge), 태도(Attitudes)를
  • 이력서, 자기소개서, 포트폴리오에 잘 표현해야 합니다.
  • 서류 심사, 인터뷰 심사 통해 채용 담당자에게 취업 역량을 검증 받으면 됩니다.

 

 

마지막으로 아이펠을 수료하면 AI 분야로 취업할 수 있을까요?

 

아이펠을 수료하면 아래 3가지 직무로 취업할 수 있습니다.

  • AI 리서치/연구원
  • 데이터 AI 엔지니어
  • 데이터 사이언티스트

 

AI 취업직무5

https://www.aiffel.io/

AI 리서치/연구원, 데이터 AI 엔지니어 취업 역량이 필요하다면 AI학교 아이펠을 활용해 보세요!

감사합니다.

 

참고자료1 : 아이펠(AIFFEL) AI 학교 교육 커리큘럼과 습득 역량
참고자료2 : 아이펠(AIFFEL)에서 논문 작성을 했다고요?
참고자료3 : AI 교육 아이펠 캠퍼스 vs 타 부트캠프 비교