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AIㆍML / 개발자

업데이트 커리어 로드맵 : 머신러닝 엔지니어

Bob Violino | InfoWorld 2022.04.06
직책이나 지식 영역에 ‘머신러닝’이 포함된 사람은 요즈음 경력을 관리하기 좋은 위치에 있다. 머신러닝 기술력과 경험이 있는 인력에 대한 수요가 많기 때문인데, 가장 중심에 있는 자리가 바로 머신러닝 엔지니어이다.

리서치 회사 M&M(Markets and Markets)에 따르면, 머신러닝 툴과 시스템에 대한 수요는 2016년의 10억3,000만 달러에서 올해 88억 1,000만억 달러로 증가할 것으로 보인다. 연간 성장률이 무려 44%에 이른다. 전 세계 기업이 고객 경험을 개선하고 비즈니스 운영에서 경쟁 우위를 점하기 위해 머신러닝을 도입하고 있는 상황이다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

M&M의 조사에 따르면, 데이터의 증가가 추가적인 머신러닝 솔루션과 기술인력에 대한 수요를 이끌고 있다. 주요 수직 산업군의 애플리케이션으로는 금융 부문의 사기 방지, 위험 관리, 고객 분류, 투자 예측을 필두로, 의료부문의 이미지 분석, 약물 발견 및 제조, 개인화된 치료, 소매부문의 재고 계획 및 채널간 마케팅, 제조 부문의 예측 유지보수와 수요 전망, 에너지 및 유틸리티 부문의 전력 사용량 분석 및 스마트 그리드 관리 등이 있다. 

이 외에도 머신러닝의 사용례는 무궁무진하며, 모든 머신러닝 구현에서 엔지니어는 필수적이다. 그렇다면 머신러닝 엔지니어가 하는 일은 무엇일까? 

머신러닝에서 사람은 학습하고 예측할 수 있는 인공 지능(AI) 알고리즘을 설계하고 개발한다. 머신러닝 엔지니어는 일반적으로 데이터 과학팀에 참여하며, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 아키텍트, 기타 여러 전문가와 긴밀히 협력한다. 

온라인 교육 플랫폼 Study.com에 따르면, 머신러닝 엔지니어는 독립적으로 지식을 학습하고 적용할 수 있는 머신을 개발하는 고급 프로그래머다. 정교한 머신러닝 프로그램은 특정 작업을 수행할 때 사람의 지시나 명령을 받지 않고 조치를 취할 수 있다. 머신러닝 엔지니어는 수학, 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 분석 및 데이터 마이닝 등의 기술력이 필요하다. 클라우드 서비스와 애플리케이션에 관한 지식도 있어야 하며, 또한 좋은 의사소통자이자 협업자여야 한다. 

링크드인(LinkedIn)은 2022년 떠오르는 일자리에 대한 연구의 일환으로, 머신러닝 엔지니어를 지난 5년 동안 미국에서 4번째로 빠르게 성장한 직종으로 꼽았다. 
 

머신러닝 엔지니어가 되는 길

머신러닝 엔지니어가 되기 위해 무엇이 필요한지 알아보기 위해 온라인 스타일링 서비스 회사 D&C(Dia & Co.)의 데이터 과학자 겸 머신러닝 엔지니어인 니콜라스 크리들러와 이야기했다. 크리들러는 미국 메릴랜드대학교의 수학 이학사 학위를 취득했으며, 콜로라도대학교에서 응용수학 석사 학위를 취득했다. 크리들러는 “대학원에서 컴퓨터 수학과 과학 컴퓨팅에 집중했다. 학교에서 그렇게 좁은 분야에 집중하기로 결정했기 때문에 기술 관련 분야의 직장 생활은 유일한 선택지였다”고 말했다. 

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 Tags 머신러닝 커리어 엔지니어
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