인공지능 일자리 취업 가이드: 핵심 기술 및 경력 구축 전략

핵심 내용

현재 AI 분야의 취업 기회와 필요한 기술을 설명한다. 대학 교육이나 온라인 강좌를 통한 기술 지식 쌓기, 프로그래밍 언어 이해, 컴퓨터 과학 학위 획득이 중요하며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등이 필수 기술로 간주한다. 테슬라, 제이피모건, 존슨앤드존슨, 월마트와 같은 기업의 AI 일자리 예시도 언급되며, 온라인 강좌 참여, 전문 네트워크 구축, 인턴십 경험 등이 채용 전략으로 제시되고 있다. 마지막으로, AI 분야의 빠른 진화를 고려해 지속적인 기술 업그레이드가 중요하다는 포인트를 강조한다.

인공 지능(AI)은 오늘날 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로, 기술의 미래를 만들어가고자 하는 사람들에게 흥미로운 커리어 기회를 제공한다. 아래에는 AI 분야에 취업하기 위한 단계, 개발해야 할 기술, AI 직책에 대한 검색을 최적화하는 방법을 설명한다. 인공지능 일자리(AI 일자리)를 구하는 방법과 테슬라(Tesla), 제이피모건체이스은행(JP Morgan & Chase), 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson), 월마트(Walmart)와 같은 수십억 달러 규모의 회사에서 AI 지원자에게 요구하는 사항을 설명한다.

인공지능 일자리 구하는 방법은?

AI 업계에 취업하려면 대학에서 또는 온라인 강좌와 교과서를 통해 독학으로 습득할 수 있는 기술 지식과 기술이 필요하다.

Python, C++, Java와 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 지식은 인공지능 일자리 구하는 데 매우 중요하다.

채용 담당자가 컴퓨터 과학 학사 또는 석사 학위를 요구하여 지원자를 걸러내는 경우가 많으므로 컴퓨터 과학 및 기타 관련 분야의 대학 학위를 취득하면 AI 구직자에게 경쟁에서 우위를 점할 수 있다.

프로그래밍 지식 외에도 기업이 AI 인재를 채용할 때 요구하는 주요 기술 능력은 다음과 같다:

  1. 머신러닝
  2. 딥러닝
  3. 인공 신경망
  4. 자연어 처리
  5. 컴퓨터 비전
  6. 빅데이터
  7. 데이터 분석
  8. 비즈니스 인텔리전스

인공지능 일자리 취업 – 핵심적인 기술

최근 졸업생이든, 이직자든, 이직을 원하는 경력자든, AI 환경을 이해하는 것은 매우 중요하다.

위에서 언급한 기술들을 간략히 살펴봄으로써 AI 직무에서 이러한 기술이 필요한 이유를 더 잘 이해할 수 있을 것이다.

머신러닝

머신러닝(ML)은 인간이 자율적이고 정확한 의사 결정을 내리는 방법을 모방하도록 알고리즘을 훈련하는 데이터 과학 분야다. ML은 AI 시스템을 구축하는 데 사용된다. 따라서 AI 산업에서 핵심적인 기술로 간주한다.

딥러닝

딥러닝과 머신러닝은 종종 같은 의미로 사용되지만 서로 조금씩 다르다. 딥러닝은 더 크고 다양한 데이터 소스를 사용할 수 있으며 사람의 개입 없이도 활용할 수 있다.

인공 신경망

인공 신경망(ANN)은 인간의 두뇌를 모방하려는 노드들의 네트워크다. 인공 신경망은 데이터를 사용하여 학습하고 의사 결정과 정확성을 향상시킨다. 이러한 네트워크는 이미지 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하도록 미세 조정할 수 있다. 가장 잘 알려진 ANN은 Google의 검색 알고리즘이다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 텍스트와 음성을 해석할 수 있게 해주는 AI 기술이다. NLP는 디지털 비서(Siri, Alexa), 음성으로 작동하는 GPS 시스템, 음성-텍스트 받아쓰기 등에 사용된다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오를 식별하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야다. 컴퓨터 비전 기술은 감시 카메라, 식별 시스템, 텍스트 추출 도구, 증강 현실(AR), 자율 주행 차량, 제조 산업 등에서 사용된다.

데이터 분석

데이터 분석은 데이터 세트를 분석하여 가치 있는 인사이트를 얻고 데이터에 대한 유익한 결론을 도출하는 프로세스다. 데이터 분석을 통해 얻은 정보는 의사 결정과 문제 해결을 지원하는 데 사용된다.

빅데이터

빅데이터는 다양한 출처와 크기의 크고 다양한 데이터 세트를 연구하고 해독하는 데 사용되는 고급 분석 기법을 의미한다. 또한, 비용을 절감하고 운영을 효율화하는 데 도움이 되는 비즈니스 패턴과 인사이트를 파악하는 데에도 사용된다.

비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 데이터에서 보고서, 차트, 그래프를 생성하는 데이터 분석 도구다.

다양한 산업 분야의 인공지능 일자리

이제 AI 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술력을 배웠으니 자동차부터 헬스케어까지 주요 산업에서 AI가 어떻게 고용 시장을 형성하고 있는지 설명한다. 이를 통해 자신의 기술과 관심사에 가장 적합한 산업을 파악하는 데 도움이 될 것이다.

자동차 산업

AI는 자동차 산업에 혁명을 일으켰으며 제품 디자인부터 소비자 금융에 이르기까지 광범위한 활동을 혁신하고 있다.

예를 들어, 디자인 소프트웨어 업체인 오토데스크(Autodesk)는 인공지능을 활용하여 자동차를 디자인하는 방법을 테스트하고 있다. 빅데이터는 공급망 네트워크와 생산 라인을 분석하고 최적화하는 데 광범위하게 활용되고 있다. 은행은 고객의 신용도를 분석하기 위해 AI와 머신러닝을 활용하고 있다.

차량 공유 스타트업은 고객이 매일 이동하는 경로를 연구하여 가장 빠른 카풀 경로를 제공하기 위해 AI를 활용하고 있다. 자율주행차는 물체 식별, 예측 모델링, 속도 조절, 음성 인식과 같은 주요 활동에 AI와 ML 기술을 활용한다.

헬스케어

생명공학 기업과 제약회사가 신약 개발, 로봇 보조 수술, 예비 진단, 원격 컨설팅 등 다양한 분야에 AI 기술을 도입하면서 의료 산업에서 AI 일자리를 찾을 수 있다.

건강 데이터를 추적하고 환자 상태를 모니터링하는 데 더 많은 기기가 사용됨에 따라 빅데이터와 AI는 심장마비나 암과 같이 생명을 위협하는 질병의 조기 발견과 진단을 돕고 있다.

은행 및 금융

빅데이터와 자동화에 대한 의존도가 점점 더 높아지고 있는 은행 및 금융 업계에서 AI 및 데이터 분석 기술 분야의 일자리를 찾는 구직자에게는 유리할 수 있다. 금융 서비스 기업은 대량의 고객 시장 데이터를 처리한다.

이러한 기업들은 AI를 활용하여 가치 있는 소비자 인사이트를 발굴하고, 시장을 분석하고, 위험을 완화하고, 사기를 탐지하고, 고객 서비스를 제공한다.

유통

유통 업계에서도 보안 및 감시, 공급망 및 재고 관리, 마케팅, 고객 참여, 데이터 분석에 인공지능을 활용함으로써 인공지능 기술을 도입하고 인공지능 관련 커리어를 제공하고 있다.

이처럼 인공지능 관련 일자리는 거의 모든 분야에 진출해 있으며, 더 많은 기업이 인공지능 기술을 도입함에 따라 인공지능 인재에 대한 수요는 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 예상한다.

AI 일자리의 실제 사례

위에서 언급한 업계의 AI 채용 공고를 살펴보고 AI 분야에서 일할 수 있는 방법을 설명한다.

자동차: 테슬라 – 로봇 공학 엔지니어 

테슬라가 오토파일럿 AI 부서의 로봇 공학 AI 엔지니어를 채용하기 위해 채용 공고에서 찾고 있는 인재상은 다음과 같다.

요구 사항:

  • 프로덕션 레벨 Python 또는 C++ 작성 경력 3년 이상
  • 탄탄한 수학적 기초
  • 딥러닝 프레임워크에 대한 경험
  • 실제 신경망을 훈련하고 배포한 실적 보유자

금융: 제이피모건 – ML 엔지니어

제이피모건(JP Morgan)의 머신러닝 및 AI 엔지니어 채용 공고에서는 지원자에게 다음과 같은 자격을 요구했다:

  • 컴퓨터 과학 또는 기계 학습 분야에서 1~2년의 경력을 가진 석사 학위 또는 박사 학위 소지자
  • ML, 그래프 학습, 추천 시스템, 네트워크 분석, NLP에 대한 지식 보유자
  • Python, Java 또는 Scala에 대한 기술 능력

헬스케어: 존슨앤드존슨 – AI 제품 관리자

존슨앤드존슨의 AI 제품 관리자 채용공고는 상업, 의료 및 환자 참여를 위한 AI 및 ML을 활용한 디지털 제품을 개발하고 혁신하는 역할을 담당했다. 이 인공지능 일자리의 채용 요건은 다음과 같다:

  • 컴퓨터 과학 또는 정보 시스템/기술 관련 최소 학사 학위 보유자
  • 분석, 경영 컨설팅 또는 프로젝트 관리 분야에서 최소 5년의
  • 비즈니스 경력 보유자
  • AI/ML을 활용한 제품 개발 경험
  • AI/ML, 정량적 방법, 예측 모드 라인 및 기타 분석 프레임워크 적용 경험

유통: 월마트 – 수석 소프트웨어 엔지니어, AI/ML

월마트는 고객 웹 경험을 위한 AI 기반 3D 모델 생성 아키텍처를 구축할 AI/ML 소프트웨어 엔지니어를 채용하고 있었다. 채용 요건은 다음과 같았다:

  • 3D 실시간 렌더링 경험
  • 프로그래밍 언어에 대한 지식: Java, Python, Bash, Spark(SQL, 스트리밍), Hadoop 맵리듀스 경험, 빌드 관리자(Maven), 분산 버전 관리(GIT), 지속적 통합(Jenkins)
  • GCS, BigQuery, 엔비디아(Nvidia) 도구 키트 사용 경험
  • 딥러닝 모델 교육 경험

인공지능 일자리 지원은?

이제 AI 분야의 채용 환경을 이해했으니 이제 AI 채용에 지원하는 장소와 방법에 대한 몇 가지 팁을 설명한다.

  • 링크드인(LinkedIn)과 같은 채용 소셜 플랫폼에서 구직 활동을 시작할 수 있다.
  • 잠재적 채용 회사의 ‘채용’ 페이지를 찾아볼 수도 있다.
  • 이력서에 교육 및 업무 경험 정보가 최신 상태인지 확인하는 것이 중요하다.
  • 자신을 소개하는 커버레터를 잘 작성해야 한다.
  • 인턴십은 정규직으로 취업하고 업무 경험을 쌓을 수 있는 훌륭한 통로다.
  • 온라인 강좌와 자가 학습 활동을 통해 기술을 계속 업그레이드하는 걸 추천한다.
  • 강력한 전문가 네트워크를 구축하는 걸 추천한다. 같은 분야의 친구, 동료, 상사에게 연락하는 게 바람직하다.
  • 해커톤 및 세미나와 같은 관련 활동에 참여하는 걸 추천한다.
  • 관심 있는 분야에서 존경할 만한 온라인 인지도를 쌓으면 취업에 성공할 확률이 높아진다.

결론

적절한 교육과 기술, 결단력만 있다면 인공지능 분야에서 일하는 것은 충분히 달성할 수 있는 목표다. 컴퓨터 과학 및 기타 관련 분야에서 정규 교육을 받았다면 다른 지원자보다 확실히 우위를 점할 수 있다.

그러나 채용 담당자는 현실에서 대학 학위보다 경험을 더 중요하게 여긴다는 점에 유의해야 한다. 따라서 인턴십 및 기타 활동에 참여하여 업무 경험을 쌓는 것이 중요하다.

AI는 역동적이고 빠르게 진화하는 분야이므로 성공적인 AI 경력을 쌓기 위해서는 최신 정보를 습득하고 지속적으로 기술을 향상시키는 것이 필수적이라는 점을 기억하는 게 좋다.

Soobin Choi

본 작가는 기술, 암호화폐 및 투자 관련 기사를 한국어로 번역하고 작성하는 작가로 활동하고 있습니다. 고려대학교에서 경제학을 전공한 후 Sparx 자산운용사에서 다년간 근무하여 금융 및 투자에 대한 경험을 익혔으며, 이후 유명 투자 관련 매체인 investing.com에서 암호화폐 관련 기사 번역 업무를 담당하여 암호화폐 시장에 대한 전문성을 갖추었습니다. 오랜 투자 관련 경력을 바탕으로 철저한 리서치와 분석을 통해 정확하고 신뢰할수 있는 정보를 제공하며, 암호화폐 시장 동향과 관련된 다양한 주제에 대해 다루고 독자들에게 가치 있는 정보와 인사이트를 전달하기 위해 노력하고 있습니다.