데이터 직군 내 커리어 선택 요령 (2024 버전)

 

 

데이터와 인공지능(AI) 분야는 다양한 직무와 역할을 포함하고 있습니다. 특히, AI 붐이 불면서 추가적으로 생겨난 역할들이 존재합니다. 각 역할은 고유한 기술과 도구를 요구하며, 자신에게 가장 잘 맞는 직무를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 글에서는 데이터 전문가로서의 다양한 직무를 소개하고, 각 직무에서 사용되는 도구들을 설명하며, 올바른 커리어 선택을 위한 팁을 제공합니다.

 

1. Data Analyst / BI Analyst

Data Analyst는 데이터를 활용하여 비즈니스 결정을 돕는 인사이트를 도출합니다. 주로 보고서 작성과 시각화에 집중합니다.

사용 도구: SQL, Excel, Tableau, Power BI, Python (Pandas), R

 

2. Data Engineer

Data Engineer는 배치 및 실시간으로 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)하기 위한 인프라를 구축하고 유지 관리합니다.

사용 도구: SQL, NoSQL, Python, Spark, Hadoop, Kafka, Airflow, AWS/GCP/Azure

 

3. Product Data Scientist

Product Data Scientist는 데이터와 데이터 과학 방법론을 활용하여 제품 혁신을 도모합니다. 주로 제품 팀과 협력하여 실험 및 분석을 수행합니다.

사용 도구: SQL, Python, R, A/B 테스트 프레임워크

 

4. Data Scientist

Data Scientist는 복잡한 데이터셋을 분석하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 주로 통계 분석과 머신 러닝을 활용합니다.

사용 도구: Python (Pandas, Scikit-learn), R, SQL, Jupyter, TensorFlow, PyTorch

 

5. ML Ops Engineer

ML Ops Engineer는 머신 러닝 모델과 프로덕션 환경 간의 간극을 메우며, 배포 및 유지 관리를 위한 인프라를 유지/보수합니다.

사용 도구: Docker, Kubernetes, MLflow, TensorFlow Serving, AWS SageMaker

 

6. ML Engineer

ML Engineer는 확장 가능한 머신 러닝 모델을 개발 및 구현하며, 실시간 머신 러닝 문제(예: 추천 시스템, 컴퓨터 비전)를 해결합니다.

사용 도구: Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure, Hugging Face

 

7. Gen AI Engineer / AI Engineer

AI Engineer는 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 AI 시스템을 구축 및 배포합니다.

사용 도구: Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure, Hugging Face

 

8. Research Scientist

Research Scientist는 이론적 및 응용 연구를 통해 머신 러닝 및 AI 분야를 발전시킵니다. 예를 들어, OpenAI에서 GPT 모델의 차세대를 개발하는 역할을 담당합니다.

사용 도구: Python, R, TensorFlow, PyTorch, Keras, Jupyter

 

9. Data Architect

Data Architect는 조직 내 데이터가 저장, 조직화 및 접근되는 방식을 정의하는 데이터 아키텍처를 설계 및 관리합니다.

사용 도구: SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, Kafka, AWS/GCP/Azure

 

 

💡 커리어 선택 요령

데이터와 AI 분야에서의 커리어 선택은 간단한 일이 아니에요. 다양한 직무와 역할이 존재하고, 각각의 직무는 고유한 기술과 도구를 요구해요. 그래서 자신에게 가장 잘 맞는 직무를 찾는 것이 중요하죠. 이번 글에서는 데이터 전문가로서 다양한 직무를 소개하고, 각 직무에서 사용되는 도구들을 설명하며, 올바른 커리어 선택을 위한 팁을 제공합니다.

데이터 분야에서 커리어를 고민할 때 몇 가지 고려해야 할 요소가 있어요.

첫째, 자신의 흥미와 적성을 잘 생각해보세요. 데이터를 분석해서 인사이트를 도출하는 것이 재미있다면 Data Analyst나 Data Scientist가 어울릴 수 있어요. 시스템을 구축하고 데이터를 처리하는 것이 더 흥미롭다면 Data Engineer나 ML Ops Engineer가 적합할 수 있죠.

둘째, 현재 보유한 기술과 향후 배우고 싶은 기술을 평가하세요. 이미 익숙한 도구나 기술이 있는지, 앞으로 어떤 기술을 더 배우고 싶은지 생각해보는 거예요. 예를 들어, Python과 머신 러닝에 대한 깊은 이해가 있다면 Data Scientist나 ML Engineer가 좋은 선택이 될 수 있어요.

셋째, 직업 전망을 체크해 보세요. 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics) 같은 신뢰할 수 있는 자료를 통해 각 직무의 성장 가능성과 미래 전망을 확인해보세요. AI와 머신 러닝 분야는 앞으로 큰 성장이 예상되니까 관련 직무의 수요가 계속 늘어날 거예요.

넷째, 네트워킹과 멘토링을 적극 활용하세요. 관련 업계의 전문가들과 교류하고, 그들의 조언을 듣는 것이 큰 도움이 됩니다. 다양한 직무를 경험한 사람들의 이야기를 들으면 자신의 커리어를 더 잘 설계할 수 있어요. 멘토를 통해 실질적인 조언을 받는 것도 좋은 방법이죠.

마지막으로, 실제 경험을 쌓아보세요. 인턴십이나 프로젝트 등을 통해 다양한 직무를 경험해보는 것은 매우 중요합니다. 실제 업무 경험을 통해 자신이 어떤 직무에 가장 잘 맞는지, 어떤 분야에서 가장 큰 성취감을 느끼는지 알 수 있어요. 또한, 실무 경험을 통해 기술을 더 발전시키고, 실무 능력을 키울 수 있습니다.

결론적으로, 데이터와 AI 분야에서의 커리어 선택은 신중한 고민과 계획이 필요해요. 자신의 흥미와 적성, 현재 보유한 기술과 향후 배우고 싶은 기술, 직업 전망, 네트워킹과 멘토링, 그리고 실제 경험을 종합적으로 고려하여 결정하는 것이 중요합니다. 이 글이 여러분의 커리어 선택에 도움이 되길 바라며, 데이터와 AI 분야에서 성공적인 커리어를 쌓아가시길 기원합니다. 성장과 발전의 기회가 가득한 이 분야에서 여러분의 꿈을 실현해 나가길 응원합니다.