기업이 주목하는 핵심 AI 직무 11가지 (feat. 나날이 확장되는 역할)

기업이 주목하는 핵심 AI 직무 11가지 (feat. 나날이 확장되는 역할)

 

기업은 AI의 업무 활용 가능성에 대해 낙관적인 전망을 내놓고 있다. 다만 도입 속도가 빨라지면서 AI 도구와 서비스를 설계, 개발, 구축, 유지할 신규 인력 수요가 급증하고 있다. AI에 대한 관심이 기술 업계를 넘어 전 산업군으로 빠르게 확산되고 있다. 기업은 업무 프로세스를 간소화하고 자동화하기 위해 AI 기술을 서둘러 도입하고 있다.

 

파운드리(Foundry)가 IT 부문 고위직을 대상으로 진행한 최근 설문조사에 따르면, 응답 기업의 61%는 올해 말까지 AI 투자 규모를 늘릴 계획이라고 밝혔다. 투자 감소를 계획한 기업은 1%에 불과했다. 전체의 88%는 AI 역량을 내재화하기 위한 도구에 이미 투자했거나 투자할 계획이라고 답했다.

 

기업들은 특히 역량 개발 및 학습 플랫폼(39%), 데이터 시각화 및 보고(37%), 데이터 저장 및 관리(37%), 자연어 처리(32%), 프로젝트 관리(31%) 분야에 집중하고 있다. 직원 생산성 향상은 AI 도입을 이끄는 주요 요인으로, 응답자의 68%가 AI 투자를 결정할 때 이를 최우선 순위로 꼽았다. 이 외에도 고객 서비스 개선(55%), 혁신 촉진(54%), 수익 기회 확대(47%), 개발 속도 향상(44%), 실시간 정보 확보(42%) 등이 AI 투자를 유도하는 주요 동기였다. 이처럼 인기가 높아짐에 따라, 기업 환경에 AI를 설계, 개발, 구현, 유지할 전문 인력에 대한 수요도 함께 증가하고 있다.

 

파운드리가 실시한 AI 관련 설문조사에서는 기업이 AI를 업무 환경에 통합하기 위해 충원하려는 직무가 다수 확인됐다. 기업들이 현재 채용 중이거나 향후 채용을 계획하고 있는 11가지 핵심 AI 직무를 소개한다. 이는 모두 새로운 AI 전략을 실행에 옮기기 위한 핵심 역할로 언급되고 있다.

 

1. 머신러닝 엔지니어

머신러닝(ML) 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 구체적인 ML 프로젝트로 전환하고, 솔루션의 설계 및 구현을 주도하는 역할을 맡는다. 이들은 기업 내에서 확장 가능한 ML 솔루션을 학습, 개발, 배포, 일정 관리, 모니터링, 개선하는 전체 과정을 책임진다. 해당 직무에는 모델 아키텍처 설계, 데이터 및 ML 파이프라인 구축, 소프트웨어 개발 역량, ML옵스(MLOps) 도구 활용 경험, 그리고 BERT, GPT, RoBERTa 등 생성형 AI 도구에 대한 이해가 요구된다. ML 엔지니어의 궁극적인 목표는 조직 전체가 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 데 있다. 설문조사에 따르면 응답자의 20%가 이미 ML 엔지니어를 채용했으며, 55%는 향후 채용할 계획이라고 밝혔다.

 

2. 딥러닝 엔지니어

딥러닝 엔지니어는 AI 및 ML 시스템, 도구, 애플리케이션에 적용되는 알고리즘을 연구, 개발, 유지 보수하는 역할을 한다. 딥러닝은 AI의 한 분야로, 기업 내에서 AI 도구와 리소스를 구축하는 데 필수적인 기술로 꼽힌다. 이 직무는 강력한 AI 알고리즘을 설계하고 유지 보수하는 한편, 데이터 요구사항을 파악하고, 업무 프로세스 자동화를 통해 성과를 개선할 수 있는 최적의 방식을 찾는 업무를 맡는다. 현재 챗봇, 가상 비서, 얼굴 인식, 의료기기, 자율주행차와 같은 기술은 고성능 제품을 구현하기 위해 딥러닝에 의존하고 있다. AI 도입이 본격화됨에 따라, 딥러닝 엔지니어는 AI를 비즈니스 프로세스, 서비스, 제품에 효과적으로 통합하려는 조직에 반드시 필요한 인재로 떠오르고 있다. 설문조사 결과 응답자의 15%가 이미 해당 인력을 채용했으며, 54%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

 

3. 프롬프트 엔지니어

프롬프트 엔지니어는 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델이 특정 텍스트, 이미지, 코드 등 원하는 출력을 생성할 수 있도록 명령어를 설계, 최적화, 구조화하는 역할을 맡는다. 이 직무는 기업이 AI 투자 효과를 극대화하기 위해 전문가를 찾아 나섬에 따라 산업 전반에서 수요가 빠르게 증가하고 있다.

 

AI 도구는 소프트웨어와 서비스를 더 쉽게 구축하고 최적화할 수 있도록 지원하지만, 정확한 결과를 얻기 위해서는 세밀하게 설계된 프롬프트가 필요하다. 프롬프트 엔지니어는 일반적으로 AI 연구, 소프트웨어 개발, 프로그래밍, 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 데이터 전처리 및 관리 역량을 갖춰야 한다. 설문조사에 따르면 응답자의 15%가 이미 프롬프트 엔지니어를 채용했으며, 54%는 채용을 계획하고 있다고 밝혔다.

 

4. 데이터 과학자

기업이 AI 도입을 가속화하면서 고객 및 비즈니스 데이터를 분석해 인사이트를 도출할 데이터 과학자의 역할이 중요해지고 있다. 대부분의 기업에서 AI 시스템은 대규모 데이터 세트에 의존하기 때문에, 이를 효과적으로 다룰 수 있는 전문가의 역량이 필요하다. 데이터 과학자는 예측 모델링을 통해 고객과 기업의 요구를 모두 반영하는 솔루션을 구축하고 관련 팀과 협력해 분석 모델을 구현하며, 조직이 기존 소프트웨어에서 AI 기반 소프트웨어로 전환하는 과정을 지원하는 역할을 한다. 이 직무에는 자연어 처리(NLP), 프로그래밍 언어, 통계 모델링, LLM 및 생성형 AI 모델에 대한 경험이 요구된다. 설문조사에 따르면 응답자의 26%가 데이터 과학자를 채용했으며, 53%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

 

5. AI 연구원

AI는 여전히 많은 기업에 낯선 분야이며 탐구할 영역이 많다. 이에 따라 기업들은 비즈니스에 적합한 AI 활용 방안을 모색할 수 있는 AI 연구원을 채용하고 있다. AI 연구원은 생성형 AI 도구와 시스템의 효율성을 높이기 위한 새로운 모델과 알고리즘을 개발하고, 업무 프로세스 개선이나 비즈니스 목표 달성을 위한 AI 활용 기회를 발굴하는 역할을 맡는다. 이 직무에는 데이터 및 자동화 인프라, ML 모델, AI 도구와 알고리즘, 데이터 과학, 프로그래밍, AI 모델을 처음부터 설계 및 개발하는 역량이 요구된다. 설문조사에 따르면 응답자의 18%가 이미 AI 연구원을 채용했으며, 52%는 채용 계획이 있다고 답했다.

 

6. 알고리즘 엔지니어

알고리즘 엔지니어, 또는 알고리즘 개발자로 불리는 이 직무는 소프트웨어와 컴퓨터 시스템이 특정 업무나 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 알고리즘을 설계, 구축, 구현하는 역할을 담당한다. 알고리즘 엔지니어는 프로그래밍 언어, 테스트 및 디버깅, 문서화, 그리고 알고리즘 설계에 대한 전문 지식을 갖춰야 한다. 이들은 보통 조직 내 복잡한 연산 문제를 처리하며, 대규모 데이터 세트를 기반으로 정교한 알고리즘을 설계해 비즈니스 요구사항을 해결한다. 또한 AI 솔루션을 확장하고 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈와 편향 문제를 고려하고, 컴플라이언스 및 규제 요건에 부합하도록 하는 업무도 맡는다. 설문조사 결과 응답자의 17%가 이미 알고리즘 엔지니어를 채용했으며, 51%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

 

7. AI 챗봇 개발자

챗봇은 기업 환경에서 가장 이른 시기에 도입된 AI 사용례로, 이미 많은 사람이 AI 챗봇과 상호작용한 경험이 있을 만큼 널리 쓰이고 있다. AI 챗봇 개발자는 고객을 적절한 담당자에게 연결하거나, 사용자가 필요한 문서를 찾도록 지원하고, 고객 서비스 인력의 부담을 줄이는 챗봇 도구를 개발 및 구축하는 역할을 맡는다. 최근에는 챗GPT, 바드(Bard), 레플리카(Replika), 클레버봇(Cleverbot) 같은 서비스의 등장으로 챗봇 기술이 더욱 정교해지고 있으며, 이들 도구는 비즈니스 환경에서 강력한 기능을 입증하고 있다. 기업은 고객 응대, 예약 관리, 소셜미디어 참여, 사용자 지원, 마케팅 및 프로모션까지 다양한 용도에 활용할 수 있는 내부 챗봇을 구축하기 위해 AI 챗봇 개발자 채용에 적극적으로 나서고 있으며, 그 수요는 산업 전반에 걸쳐 높아지고 있다. 이 직무에는 프로그래밍 언어, AI/ML 개념 및 프레임워크, 자연어 처리(NLP), 커뮤니케이션 역량이 요구된다. 설문조사에 따르면 응답자의 21%가 이미 AI 챗봇 개발자를 채용했으며, 44%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

 

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8. 최고 AI 책임자

AI가 기술의 핵심 축으로 자리 잡으면서 기업 내 AI 인프라를 총괄하는 최고 AI 책임자(CAIO) 직책이 점차 보편화되고 있다. CAIO는 AI 기반의 디지털 트랜스포메이션을 이끌기 위해 신설된 고위 임원직으로, 산업 전반의 기술에 대한 깊은 지식과 실무 경험이 요구된다. 이 역할에는 AI 윤리, 거버넌스, 규제 준수, 프라이버시 보호, 보안에 대한 전문성과 더불어, AI 전문 인력 조직을 이끌기 위한 리더십과 커뮤니케이션 능력이 필요하다. 기업들이 앞으로도 AI 도구를 개발하고 인력 체계에 통합해 나갈 계획인 만큼, CAIO의 역할은 기업의 전략적 방향성을 제시하는 데 있어 점점 더 중요해지고 있다. 설문조사에 따르면 응답 기업의 16%가 이미 CAIO를 채용했으며, 44%는 향후 채용 계획이 있다고 답했다.

 

9. AI 작가

AI 작가(AI Writer)는 생성형 AI를 활용해 콘텐츠를 작성한 뒤, 이를 검토, 편집, 재구성해 블로그 게시물, 기사, 소셜 미디어 콘텐츠 등을 빠르게 생산하는 역할을 맡는다. 이 직무는 사람보다 더 빠르게 콘텐츠를 생성할 수 있는 역량을 기반으로 하며, SEO, 프롬프트 엔지니어링, 자연어 처리(NLP), 콘텐츠 관리, 데이터 분석, 그리고 주요 AI 도구에 대한 이해가 요구된다. 또한 여전히 다양한 논쟁 속에 기준이 진화하고 있는 저작권법과 AI 기반 창작물의 윤리적 고려 사항에 대한 깊은 이해도 필요하다. 설문조사에 따르면 응답자의 14%가 이미 AI 작가를 채용했으며, 44%는 향후 채용을 계획하고 있다고 언급했다.

 

10. AI 아티스트

AI 아티스트는 로고, 브랜딩, 스톡 이미지 등 기업의 제품, 서비스, 마케팅 캠페인을 위한 시각 콘텐츠를 AI를 활용해 제작하는 역할을 맡는다. 이 직무에는 창의성과 함께 자연어 처리(NLP), 머신러닝, AI, 프롬프트 엔지니어링 등 기술적 이해가 요구된다. AI 아티스트는 브랜드에 부합하는 이미지를 생성하고, 그 결과물을 편집 및 보완해 최종적으로 브랜드를 정확히 표현할 수 있도록 다듬는 작업까지 수행해야 한다. AI 기반 이미지 생성은 AI 글쓰기와 마찬가지로 예술의 자동화라는 논란 속에 있다. 그럼에도 불구하고 기업이 AI를 활용해 광고 캠페인을 가속화하고 온라인 콘텐츠 게시를 단순화하며, 시각 콘텐츠 제작 시간을 단축하려는 흐름 속에 수요가 증가하고 있다. 조사 결과 응답자의 10%가 이미 AI 아티스트를 채용했으며, 41%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

 

11. 자연어 처리 엔지니어

자연어 처리(NLP) 엔지니어는 AI를 조직에 성공적으로 도입하는 데 있어 핵심적인 역할이다. AI는 사용자와 효과적으로 소통하는 챗봇이나 기타 인터페이스형 AI 서비스의 성능을 높이기 위해 NLP 기술에 크게 의존한다. NLP 엔지니어는 NLP 시스템을 학습시키고 모델을 개발하며, 실험을 진행하고 적절한 도구와 알고리즘을 선정해 모델을 정기적으로 점검 및 분석하는 업무를 맡는다. 일반적으로 빅데이터 처리, 코딩, 모델 선택 및 커스터마이징, 언어 모델링, 언어 번역, 텍스트 요약 등의 경험이 요구된다. NLP는 TTS(text-to-speech), STT(speech-to-text), 챗봇, 가상 비서 등 사용자와 실시간으로 상호작용하도록 설계된 AI 서비스에서 특히 중요한 기술이다. 설문조사에 따르면 응답자의 17%가 이미 NLP 엔지니어를 채용했으며, 18%는 향후 채용 계획이 있다고 밝혔다.

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