인공지능 일자리 취업 가이드: 핵심 기술 및 경력 구축 전략

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:

머신러닝
딥러닝
인공 신경망
자연어 처리
컴퓨터 비전
빅데이터
데이터 분석
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