AI 관련 직업 종류 (데이터과학자, 엔지니어, 기획자)

인공지능(AI)은 기술뿐 아니라 새로운 직업 생태계를 만들어내고 있습니다. 과거에는 일부 개발자만의 영역으로 여겨졌던 AI 분야가 이제는 다양한 역할과 직군으로 확장되고 있으며, 이에 따라 관련 직업군도 빠르게 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 대표하는 세 가지 핵심 직업군인 ‘데이터과학자’, ‘AI엔지니어’, ‘AI기획자’에 대해 소개하고, 각 직무의 역할과 필요 역량을 구체적으로 살펴봅니다.

AI 관련 직업 종류

데이터과학자: AI의 원료인 데이터를 해석하는 전문가

**데이터과학자(Data Scientist)**는 인공지능 시스템의 핵심 재료인 데이터를 수집, 분석, 가공하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 전문가입니다. AI가 정확한 판단을 내리려면 양질의 데이터가 필요하며, 이 데이터를 어떻게 구성하고 처리하느냐에 따라 모델 성능이 달라지기 때문에 데이터과학자의 역할은 매우 중요합니다.

데이터과학자는 단순히 엑셀로 통계를 내는 수준을 넘어, 프로그래밍(Python, R 등), 통계학, 데이터 시각화, 머신러닝 기초 등에 대한 전반적인 이해가 필요합니다. 실제 업무에서는 Pandas, Scikit-learn, SQL, Tableau 같은 도구를 활용하며, 방대한 양의 데이터를 클렌징하고, 분석 모델을 적용해 예측 결과를 도출합니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서는 고객의 구매 패턴을 분석해 재고를 예측하거나 추천 알고리즘을 개선하는 데 데이터과학자가 큰 역할을 합니다. 금융 분야에서는 고객의 신용 위험도를 분석하고, 의료 분야에서는 질병 발생 가능성을 예측하는 등 다양한 산업에 필수적인 존재로 자리잡고 있습니다.

데이터과학자가 되기 위해서는 전공과 무관하게 실무 능력을 갖추는 것이 중요하며, 최근에는 비전공자를 위한 온라인 부트캠프나 AI 교육 플랫폼도 많아 누구나 도전 가능한 분야가 되었습니다.

AI 엔지니어: 알고리즘을 개발하고 최적화하는 기술자

**AI 엔지니어(AI Engineer)**는 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 모델을 실제로 구현하고, 시스템에 적용하는 역할을 맡습니다. 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 설계하고, 최적화하여 AI가 실제로 작동하도록 만드는 것이 이들의 핵심 임무입니다.

AI 엔지니어는 주로 Python, TensorFlow, PyTorch, Keras 같은 라이브러리를 활용하여 모델을 설계하고 훈련시키며, 모델의 성능을 높이기 위해 다양한 하이퍼파라미터를 조정하거나 모델 구조를 실험합니다. 예측 정확도를 높이는 동시에, 연산 속도나 메모리 효율을 고려한 최적화 작업도 수행해야 합니다.

또한, 이들은 단순히 모델만 개발하는 것이 아니라, AI 시스템을 제품이나 서비스에 통합하는 역할도 담당합니다. 예를 들어, 챗봇 서비스에 자연어 처리(NLP) 모델을 적용하거나, 자율주행차에 객체 인식 모델을 탑재하는 과정 모두 AI 엔지니어의 손을 거칩니다.

AI 엔지니어는 수학, 통계, 알고리즘, 컴퓨터 구조 등 컴퓨터공학 지식이 요구되며, 실무에서는 클라우드 환경(AWS, Azure, GCP)과의 연동, API 개발, 서버 배포 등 폭넓은 기술 역량이 필요합니다. 따라서 복잡하고 고급 기술이 많지만, 그만큼 높은 연봉과 수요를 자랑하는 인기 직군입니다.

AI 기획자: 기술과 사용자 사이를 연결하는 브릿지

**AI 기획자(AI Planner/Product Manager)**는 기술과 시장, 사용자 사이를 연결하는 역할을 맡습니다. 기술 자체보다는 어떤 문제를 AI로 해결할 것인가, 어떻게 서비스를 설계할 것인가에 초점을 맞추며, 비즈니스와 기술팀 간의 소통을 이끌어냅니다.

AI 기획자의 가장 중요한 역량은 AI 기술에 대한 이해 + 사용자 중심의 사고 + 전략적 사고력입니다. 예를 들어, 고객센터에 AI 챗봇을 도입한다면, 단순히 도입 여부가 아니라 어떤 고객 문의를 자동화할 것인지, 사용자의 반응은 어떨지, 데이터는 어떻게 수집되고 지속 개선될 수 있을지 등 다양한 기획 관점이 필요합니다.

또한, 서비스 운영 관점에서는 데이터 수집 구조 설계, 개인정보 보호 기준 검토, 성능 모니터링 등 다양한 요소를 고려해야 하므로, **전반적인 AI 프로젝트 관리 능력(PM 스킬)**도 중요합니다.

AI 기획자는 반드시 개발자가 될 필요는 없지만, 기술 스택을 이해하고 소통할 수 있는 수준의 기술 언어 습득은 필수입니다. 최근에는 디자인씽킹, 프롬프트 설계, 모델 성능 분석 등 다방면의 지식이 요구되며, 기술이 점점 사용자 친화적으로 진화할수록 AI 기획자의 역할도 함께 확대되고 있습니다.

결론 

AI 시대에는 개발자뿐만 아니라 데이터과학자, AI 엔지니어, 기획자 등 다양한 직군이 함께 협력하며 혁신을 만들어갑니다. 각각의 역할은 다르지만 모두 AI 생태계의 핵심을 이루고 있으며, 전공이나 배경에 따라 얼마든지 접근 가능한 기회가 열려 있습니다. 중요한 것은 기술에 대한 이해와 도전 정신입니다. AI와 함께 성장하고 싶은 당신, 지금이 바로 시작할 때입니다.