AI 개발자란 무엇인가요?

예를 들어, 금융 서비스 회사에서 자연어 처리(NLP) 챗봇을 개발하는 AI 개발자는 챗봇이 고객 문의를 어떻게 처리했는지 추적하는 로그를 검토하는 것으로 하루를 시작할 수 있습니다. 사용자 행동에서 패턴을 찾고 챗봇의 논리 또는 AI 구성 요소를 조정하여 정확도를 높입니다. 챗봇이 모호한 계정 관련 쿼리로 어려움을 겪고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 AI 개발자는 회사의 데이터베이스에서 더 관련성 높은 정보를 가져오기 위해 검색 증강 생성(RAG) 시스템과 모델의 통합을 수정할 수 있습니다.

AI 개발자는 하루 종일 프롬프트 로직을 조정하거나, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출을 미세 조정하거나, 감정 분석 모듈을 통합하여 고객 만족도를 더 잘 측정함으로써 챗봇의 응답을 개선합니다. 또한 클라우드 기반 AI 서비스와의 상호 작용을 개선하거나 해결되지 않은 문제를 인간 대리인에게 에스컬레이션하는 기능을 개선하여 챗봇의 성능을 최적화할 수 있습니다. 모델을 재교육하거나 신경망 구조를 수정하는 데 집중하는 머신 러닝 엔지니어와 달리 AI 개발자는 모델이 다른 구성 요소와 원활하게 상호 작용하고 비즈니스 목표에 부합하도록 합니다.

AI 개발자는 소프트웨어 개발자, 제품 관리자, 데이터 과학자와 자주 협력하여 AI 기반 기능을 개선합니다. 테스트를 수행하고, 프로덕션 환경에서 AI 성능을 모니터링하며, 모델을 개선하여 정확도와 효율성을 향상시킵니다.

성공적인 AI 개발자는 기술적 전문성과 소프트 스킬의 조합이 필요합니다. 또한 AI 개발자는 기계어 및 AI 엔지니어와 긴밀히 협력하며 해당 분야의 기본 사항을 잘 알고 있어야 합니다.

AI 개발자는 Python, Java, C++와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. Python은 TensorFlow, PyTorch, sci-kit-learn과 같은 광범위한 머신 러닝과 깊은 학습 라이브러리 덕분에 널리 사용됩니다. Java는 빅데이터 처리 및 기업 AI 소프트웨어에 일반적으로 사용되는 반면, C++는 고성능 컴퓨팅 작업에 선호됩니다.

AI 개발자는 소프트웨어 아키텍처, Git 및 GitHub와 같은 버전 제어 도구, AI 개발의 프로젝트 관리 모범 사례에 익숙해야 합니다. 웹 개발 프레임워크와 API 통합에 대한 경험 또한 특히 실제 애플리케이션에 AI 모델을 배포하는 데 유용합니다.

AI 개발자는 신경망, 의사결정 트리 및 지원 벡터 머신을 비롯한 딥 러닝 아키텍처와 기계 학습 모델을 이해해야 합니다. 패턴을 인식하고, 데이터를 분류하고, 지능적인 응답을 생성하는 AI 시스템을 개발하려면 예측 모델링의 확실한 이해가 필요합니다. 이러한 시스템은 전통적으로 머신 러닝 엔지니어의 권한 하에 있었지만, AI 개발자도 기본 원리를 이해해야 합니다. 또한 개발자는 ChatGPT 및 기타 텍스트 기반 AI 도구를 구동하는 생성형 AI를 살펴보아야 합니다.

개발자는 데이터 분석, 데이터 정리 및 전처리 기법(정형 및 비정형 데이터 세트를 이용한 작업, 데이터 시각화 수행, SQL 및 NoSQL 데이터베이스 사용 포함)에 능숙해야 합니다. 이러한 작업 중 일부는 데이터 과학자에게 더 적합할 수 있지만, AI 개발자도 기본 원리를 이해해야 합니다.

AI 개발자는 AI 시스템 설계 및 최적화의 복잡한 과제를 처리할 수 있는 강력한 문제 해결 능력을 갖춰야 합니다. AI가 생성한 아웃풋을 분석하고, 오류를 해결하고, 머신 러닝 모델을 개선할 수 있어야 합니다. 비판적으로 사고하는 능력은 개발자가 AI 아키텍처와 머신 러닝 알고리즘을 선택할 때 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

AI 개발은 단순히 코드를 작성하는 것만이 아닙니다. 창의성 또한 필요합니다. AI 개발자는 의료, 금융, 로보틱스 산업에서 자동화, 예측 분석, 의사 결정과 컴퓨팅 비전을 향상시키는 AI 솔루션을 설계해야 합니다. 새로운 컴퓨팅 비전 애플리케이션을 혁신하고 AI 소프트웨어를 최적화하려면 기술적 전문성과 창의적인 문제 해결 능력이 모두 필요합니다.

AI는 새로운 혁신과 기술이 끊임없이 등장하면서 빠르게 진화하는 분야입니다. 개발자가 경쟁력을 유지하려면 최신 머신 러닝, 딥 러닝 및 생성형 AI 기술을 알아야 합니다. 또한 관련 연구 논문을 읽고, AI 커뮤니티에 참여하고, 온라인 과정을 수강하고, AI 소프트웨어 실험을 수행하는 등 지속적으로 학습해야 합니다. 개발자는 OpenAI, Hugging Face 및 Kaggle과 같은 플랫폼을 둘러보면서 기술을 연마하고 최첨단 AI를 숙지할 수 있습니다.

AI 개발자가 되려면 정규 교육, 실무 경험, 지속적인 기술 개발을 결합한 체계적인 경력 경로가 필요합니다.

교육 및 학력

컴퓨터 과학, 인공 지능, 데이터 과학, 통계 또는 관련 분야의 학위는 AI 개발에 필요한 기초 지식을 제공합니다. 현재 많은 대학에서 머신 러닝, 딥 러닝 및 NLP에 대한 전문 프로그램을 제공합니다. AI 또는 데이터 과학 석사와 같은 고급 학위는 생성형 AI, 빅데이터 및 강화 학습에 대한 전문 지식을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 그러나 실무 경험과 포트폴리오가 정규 교육만큼 가치가 있을 수 있습니다.

프로그래밍 및 머신 러닝 기술 개발

AI 개발자는 기계 학습 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 머신 러닝과 딥 러닝 기술의 이해는 AI 개발에 매우 중요합니다. 입문 개발자와 초급 개발자는 먼저 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 기초로 시작한 후 심층 신경망과 트랜스포머 아키텍처와 같은 고급 주제로 진행해야 합니다.

프로젝트를 통해 실무 경험 쌓기

실무 경험은 AI 개발 전문성을 개발하는 데 중요합니다. 실제 AI 프로젝트를 진행하면 문제 해결 기술을 갖출 수 있으며 개발자가 이론적 지식을 유의미한 방식으로 적용해 볼 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 AI 프로젝트를 진행할 수 있습니다.

• 과거 시장 데이터를 활용한 주가 예측 모델 개발
• 의료 이미지 분류를 위한 AI 기반 의료 애플리케이션 만들기
• OpenAI의 GPT 모델 또는 고객 서비스를 위한 ChatGPT를 사용하여 NLP 챗봇 구축
• 금융 거래에서 사기 탐지를 위한 빅데이터 파이프라인 설계

AI 프레임워크 및 개발 도구 살펴보기

AI 개발 도구 및 프레임워크에 대한 지식이 필요합니다. AI 개발자는 주로 다음과 같이 작업합니다.

• 신경망 구축 및 학습을 위한 TensorFlow 및 PyTorch
• NLP 모델 및 생성형 AI 작업을 위한 Hugging Face
• 기존 머신 러닝 알고리즘을 구현하기 위한 사이킷 학(scikit-learn)
• 확장가능한 환경에서 AI 애플리케이션을 배포하기 위한 Docker 및 Kubernetes
• 오픈 소스 AI 소프트웨어 프로젝트의 버전 제어 및 협업을 위한 GitHub

포트폴리오 구축 및 오픈 소스 프로젝트에 기여

강력한 포트폴리오는 전문성과 실무 경험을 보여줍니다. AI 개발자는 일반적으로 GitHub를 사용하여 프로젝트와 AI 배포를 선보입니다. 오픈 소스 AI 프로젝트에 기여하는 것도 프로젝트 관리 및 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례를 접하면서 업계 전문가와 협업할 수 있는 기회를 제공하는 유익한 방법입니다.

AI 인증 취득 및 전문성 개발

인증은 지식을 검증하고 AI 개발자가 취업 시장에서 두각을 드러내는 데 도움이 됩니다. 업계에서 인정하는 인증은 비즈니스 환경에서의 생성형 AI, 신경망 및 AI 애플리케이션을 비롯한 필수 AI 및 머신 러닝 개념을 다룹니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 공인 인공 지능 과학자(CAIS)
• 인공 지능 엔지니어(AIE)
• TensorFlow 개발자 인증
• Microsoft Azure AI 엔지니어 어소시에이트
• IBM AI 엔지니어링 전문가 인증서

AI 연구 및 업계 동향에 대한 최신 정보 유지

AI는 빠르게 진화하는 분야로, 새로운 기술이 끊임없이 등장하고 있습니다. 개발자는 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI의 발전을 따라잡아야 합니다. AI 연구 논문을 읽고, 업계 컨퍼런스에 참석하고, AI 소프트웨어의 새로운 개발 동향을 살펴보는 것은 전문가가 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다. Kaggle, Stack Overflow, LinkedIn과 같은 온라인 플랫폼에서도 AI 개발의 모범 사례에 대한 네트워킹 기회와 토론을 제공합니다.

ChatGPT, GPT-4, Stable Diffusion과 같은 도구는 AI 애플리케이션의 능력을 확장하여 콘텐츠 생성을 자동화하고, 소프트웨어 개발을 가속화하며, 기업이 AI와 상호 작용하는 방식을 혁신했습니다. AI 개발자에게 생성형 모델은 미세 조정, 맞춤 설정 및 엔터프라이즈 시스템과의 통합을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 또한 AI 코드 어시스턴트가 개발자들이 더움 즐겁게 일하는 데 도움이 된다는 증거도 있습니다.

동시에, 노코드 및 로우코드 AI 개발 플랫폼은 프로그래밍 전문 지식이 없는 사용자도 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있습니다. Google AutoML, Microsoft Azure AI, IBM watsonx와 같은 서비스는 사용자가 직관적인 인터페이스와 사전 구축된 템플릿을 사용하여 머신 러닝 모델을 구축, 학습 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 플랫폼은 모델 개발의 복잡성을 줄여 프로토타입을 빠르게 개발하고 기존 워크플로에 통합할 수 있도록 지원합니다.

로우 코드 도구는 개발을 간소화할 수 있지만, 전문 아키텍처, 고성능 조정 및 도메인별 적응이 필요한 복잡한 AI 애플리케이션의 구축에 필수적인 유연성이 부족합니다.

머신 러닝 모델을 구현하고 빅데이터를 사용하는 비즈니스가 증가함에 따라 AI 개발자에 대한 수요도 계속 늘어날 것입니다. 의료 분야에서 AI는 의학 진단, 신약 개발 및 환자 모니터링을 지원합니다. 소매 분야에서 AI는 쇼핑 경험을 개인화하고 공급망을 최적화합니다. AI 기반 예측 분석은 기업이 시장 동향을 예측하고 사전 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 심지어 프로젝트 관리 도구도 AI를 통합하여 워크플로를 최적화하고 생산성을 개선하고 있습니다.

이처럼 AI가 널리 도입됨에 따라 기업들은 최첨단 AI 시스템을 구축하고 유지 관리할 숙련된 AI 개발자를 필요로 합니다. 특히 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI를 활용하고자 할 때 머신 러닝 알고리즘, 생성형 AI, 빅 데이터에 대한 전문 지식을 갖춘 개발자의 수요가 증가하고 있습니다.

2024년 글로벌 AI 시장은 약 233억 4,600만 달러로 평가되었습니다. 2025년 이후 예측에서는 시장 규모가 243억 7,000만 달러에서 294억 1,600만 달러¹에 달할 것으로 추정되며, 2030년에는 시장 규모가 826억 7,000만 달러에서 1,811억 7,500만 달러 사이로 확장될 것으로 예상됩니다. 일부는 1조 달러에 이를 것이라 예측하기도 합니다².  

이에 따라 AI 전문가에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 많은 기업이 AI 이니셔티브를 주도하는 데 필요한 프로그래밍 기술과 프로젝트 관리 경험을 갖춘 전문가를 찾기 위해 고군분투하고 있습니다. AI가 일자리를 대체할 것이라는 우려와 달리, 세계경제포럼(WEF)³은 AI가 전 세계적으로 9,700만 개의 새로운 일자리를 창출할 것이며 AI 개발자는 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 할 것이라고 예측했습니다.

AI 개발자는 애플리케이션에 AI 기반 기능을 구현하고, 머신 러닝 모델을 통합하고, 소프트웨어에 AI 기능을 배포하는 데 필요한 코드를 작성합니다. 이들의 역할에는 특정 비즈니스 또는 소비자 요구에 맞는 AI 기반 애플리케이션 구축이 포함되는 경우가 많습니다.

반대로 AI 엔지니어는 AI 시스템의 광범위한 엔지니어링 및 배포 측면에 중점을 둡니다. 여기에는 확장가능한 아키텍처 설계, 클라우드 인프라 관리, 성능 모델 최적화 및 AI 시스템을 엔터프라이즈 환경에 원활한 통합을 포함합니다. AI 엔지니어는 종종 머신 러닝 운영(MLOps) 파이프라인에서 작업하여 모델을 효과적으로 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

주요 차이점:

• AI 개발자: 주로 AI 모델을 코딩, 테스트 및 애플리케이션에 통합하는 업무를 담당합니다. Python 및 Java와 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도와 머신 러닝 프레임워크에 대한 지식이 필요합니다.
• AI 엔지니어: AI 시스템의 엔지니어링, 최적화 및 배포에 중점을 둡니다. 클라우드 컴퓨팅, 인프라 관리 및 시스템 확장성에 관한 전문 지식이 필요합니다.

소프트웨어 개발자는 범용 애플리케이션을 구축하고, 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 사용하여 AI 기능을 포함하거나 포함하지 않을 수 있는 소프트웨어 제품을 개발합니다.

AI 개발자는 AI 기반 솔루션을 구축하고 구현하는 것을 전문으로 합니다. 이들의 작업에는 머신 러닝 모델 통합, AI 기반 기능 개발, 애플리케이션용 AI 알고리즘 미세 조정이 포함됩니다. 소프트웨어 개발자는 AI 기술을 프로젝트에 통합할 수 있지만 AI 개발자는 특히 AI 모델을 설계, 최적화 및 배포하는 데 중점을 둡니다.

주요 차이점:

• 소프트웨어 개발자: 웹 개발, 모바일 앱, 엔터프라이즈 소프트웨어 등 다양한 애플리케이션에서 작동합니다. AI 도구를 사용할 수는 있지만 AI 모델 개발에 특화되어 있지는 않습니다.
• AI 개발자: AI 애플리케이션을 전문으로 하며, 소프트웨어 기능을 향상시키기 위해 AI 모델과 알고리즘을 통합하고 구현하는 데 중점을 둡니다.