인공지능(AI) 엔지니어가 된다면 어떤 일을 주로 하며 어떤 분야에서 일을 할 수 있는가 생각해 보며 간략히 정리해 보기로 하였다.
요즘 인공지능(AI) 엔지니어가 많이 부족하다고 합니다. 앞으로도 많은 인재들이 인공지능(AI) 분야에 필요할 것입니다. 이것은 세계적인 추세입니다. 어느 한 나라에서만 그런 것이 아닙니다. 세계를 무대로 자신의 역량을 펼칠 수도 있고 세계 여러 나라에 있는 많은 기업에서 인공지능(AI) 엔지니어로 활동할 수도 있습니다. 물론 인공지능(AI) 엔지니어로 각 분야에서 갖추어야 할 전문적인 지식이 필요하지만 도전해 볼 가치가 충분히 있는 분야입니다.
인공지능 엔지니어가 필요한 분야는
인공지능(AI) 엔지니어는
인공지능(AI)을 구성하는 복잡한 알고리즘 네트워크를 개발, 프로그래밍 및 학습하여 인간의 뇌처럼 작동할 수 있도록 하는 엔지니어를 말합니다.
데이터 과학자
비즈니스에 대한 의미 있는 Insight(현상)를 추출하기 위한 데이터 연구로 수학, 통계, 인공 지능 및 컴퓨터 공학 분야의 원칙과 사례를 결합하여 대량의 데이터를 분석하는 분야.
데이터 과학이라는 용어는 60년대에 통계의 대체 이름으로 처음 등장했다고 하며 90년대 후반에 컴퓨터 과학 전문가가 이 용어를 공식화했다고 하며. 데이터 과학은 세 가지 측면을 가진 별도 분야 즉 데이터 디자인, 데이터 수집, 데이터 분석으로 나누어 볼 수 있습니다.
데이터 분석가 숫자 데이터를 분석하고 이를 의사 결정에 반영하며 개선하는데 필요한 자료를 추출하는 일을 주로 합니다.
데이터 엔지니어
데이터 분석에 필요한 데이터를 사용하기 좋도록 구축, 관리하는 엔지니어로 많은 양의 데이터를 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 분석 환경을 구축하는 엔지니어.
머신러닝 엔지니어
컴퓨터가 데이터를 학습할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하고 구현하는 일을 담당하며 대규모 데이터세트 작업, 머신러닝 설계, 테스트, 효율적인 실행을 위한 튜닝 알고리즘 개발 등을 하는 엔지니어로 음성언어 엔지니어, 컴퓨터 비전, 자연 언어 등 더 세분화할 수 있습니다.
데이터베이스 관리자
데이터베이스를 유지 관리하고 데이터가 안전하고 효율적으로 저장되도록 데이터베이스 구조 설계, 보안, 데이터의 백업 등에 관리, 감시하는 엔지니어
정보 보안 분석가
컴퓨터 네트워크 및 시스템을 보호하기 위한 보안 조치를 계획하고 구현하며 보안 위협 조사, 위험 평가 및 대책 개발 등을 하는 엔지니어로 자격증 제도를 활용할 수도 있습니다.
소프트웨어 엔지니어
특정 목적에 맞는 소프트웨어를 개발하며, 알고리즘 생성, 코딩, 코드 테스트, 프로그램 디버깅 등에 관여하는 엔지니어로 Python, Java 및 객체 지향 프로그램(C++)의 숙련도가 중요합니다.
네트워크 엔지니어
컴퓨터 네트워크를 설계, 구현하며 네트워크 장비 구성, 네트워크 아키텍처 개발, 네트워크 문제 해결 등에 관여하는 엔지니어
글을 정리하며
위에 소개된 내용은 인공지능(AI) 분야에서 인공지능(AI) 엔지니어가 필요한 일부분에 불과하며 포괄적인 내용일 수 있습니다. 사람과 인공지능(AI) 사이의 인터페이스(UX/UI)도 어떤 형식으로 개발될 것인지 인터페이스 디자인 분야도 음성과 시각 여러 방면으로 전문가가 필요할 것입니다. 이와 같이 인공지능(AI)과 관련된 엔지니어의 수요는 점점 증가한다고 합니다.
앞으로는 어떤 방식으로 든 인공지능(AI)을 이용한 환경에 적응하고 활용해야 한다고 생각합니다. 인공지능(AI) 분야에서 엔지니어로서 가져야 할 기본적인 지식과 기술이 준비되었다면 좋겠지만 그렇지 않더라도 관심과 적성이 맞고 즐길 수 있으면 도전해 볼 만한 분야라고 생각합니다.