인공지능이 세상을 바꾸는 시대, AI를 만드는 사람이 됩니다.
Python 하나로 시작할 수 있습니다.
Python 기초부터 LLM 실무까지, 총 2~3년 과정
AI의 언어인 Python과 기초 수학(행렬, 미적분, 통계)을 익힙니다. 코딩을 처음 시작하는 분도 Python은 3개월이면 기초를 뗄 수 있습니다.
지도학습, 비지도학습, 강화학습의 개념을 이해하고 scikit-learn으로 첫 모델을 만들어봅니다. Kaggle 입문 대회에 참가해 실전 감각을 키웁니다.
PyTorch/TensorFlow로 신경망을 구현하고, Transformer 구조와 LLM(대형언어모델)을 학습합니다. RAG, Fine-tuning 등 최신 AI 기술을 실습합니다.
ADsP(데이터분석 준전문가), AICE(AI자격증)을 취득하면 취업 시 우대받습니다. 빅데이터 분석기사도 데이터 직군에서 필수입니다.
GitHub에 AI 프로젝트 포트폴리오를 쌓고, 논문 구현·Kaggle 상위 입상 실적을 만들면 AI 스타트업부터 대기업 AI 팀까지 지원할 수 있습니다.
AI 기술을 기반으로 하는 다양한 직업과 연봉 정보
머신러닝 모델을 설계·학습·배포합니다. 네이버, 카카오, 삼성 등 IT 기업에서 가장 수요가 높은 직군입니다.
데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 통계·도메인 지식과 프로그래밍을 모두 갖춰야 합니다.
ChatGPT류 대형언어모델을 Fine-tuning하거나 RAG 시스템을 구축합니다. 2024년 이후 가장 각광받는 AI 직군입니다.
AI 기술의 가능성과 한계를 이해하고 AI 기반 서비스를 기획합니다. 개발 경험 + 비즈니스 감각이 필요합니다.
AI 모델의 학습·배포·모니터링 파이프라인을 자동화합니다. DevOps + ML 지식을 결합한 신흥 직군입니다.
새로운 AI 알고리즘과 아키텍처를 연구합니다. 석사 이상 학위와 논문 실적이 필요하며, 빅테크·연구소에서 근무합니다.
선형대수와 확률/통계 기초는 필요하지만, 고등학교 수학 수준이면 충분합니다. 실제로 AI 엔지니어링의 80%는 데이터 처리, 모델 학습 코드 작성, 시스템 구축 등 실용적인 작업입니다. 수학보다 "왜 이 모델이 이렇게 동작하는가"를 논리적으로 이해하는 능력이 더 중요합니다.
Python 기초를 먼저 익히세요. 생활코딩, 점프 투 파이썬 같은 무료 강의로 시작하면 됩니다. 이후 Google Colab(무료 GPU)으로 간단한 이미지 분류 모델을 만들어보고, Kaggle의 Titanic 같은 입문 대회에 참가해보세요. AICE Associate 자격증은 고등학생도 취득 가능합니다.
ChatGPT 수준의 LLM을 처음부터 만들려면 수천억 원의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 하지만 이미 공개된 LLaMA, Mistral 같은 모델을 내 목적에 맞게 Fine-tuning하거나, RAG 시스템으로 나만의 AI 챗봇을 만드는 것은 노트북 한 대로도 가능합니다. 이것이 현재 AI 엔지니어의 핵심 업무입니다.
두 분야 모두 전망이 좋지만, 방향이 다릅니다. AI 엔지니어는 AI 자체를 만드는 사람이고, 개발자는 AI를 활용해 서비스를 만드는 사람입니다. 현실적으로 "AI를 이해하는 개발자"가 가장 수요가 높습니다. 개발자 기초를 쌓으면서 AI도 함께 공부하는 것을 추천합니다.
이 진로 가이드를 제공하는 마이컴퍼스의 개발사 테크파이(techfi.kr)는 AI 기반 진로 상담·보안 점검·교육 SaaS를 실제로 운영하는 IT 스타트업입니다. AI를 프로덕트에 어떻게 적용하는지 살펴볼 수 있습니다. 디지털기술융합협회(metadtca.com)에서는 AI·디지털기술 분야 교육 프로그램과 취업 네트워크 행사를 주관합니다. AI 시대의 법·규제 동향은 privacynews.kr에서 확인할 수 있으며, AI 개인정보보호는 신흥 전문 영역입니다.
AI 엔지니어 공부에 도움이 되는 국내 사이트
AI 진로 상담으로 적성과 목표에 맞는 AI 진로를 찾아보세요.