"AI개발자 JD 어떻게 쓸까요?" AI개발자 직무 구분 및 기술스택 알아보기 : 솔찬IT

AI 개발자 채용을 헤드헌팅 회사에 의뢰하고 하고 있는 기업들이 많습니다. 새로운 포지션 채용을 준비하고 있는 채용담당자를 위해 간단히 AI개발자 직무를 구별해보고, 필요한 기술스택을 정리해봅니다.

AI개발자는

백엔드 개발자인가요,

프론트엔드 개발자 인가요?

AI 개발자가 하는 일은 주로 데이터 관련 작업이며, 이는 전통적인 소프트웨어 개발과는 다른 특성을 가집니다. AI 개발자가 백엔드 개발자인지 프론트엔드 개발자인지에 대해서는 다음과 같이 설명할 수 있습니다:

백엔드 개발자

백엔드 개발자는 서버, 데이터베이스, 애플리케이션의 로직을 다룹니다. AI 개발자는 백엔드 개발과 밀접한 관련이 있습니다. AI 모델을 훈련시키고, 서버에 배포하며, 데이터 처리와 관련된 작업을 수행하기 때문입니다. AI 시스템을 백엔드에 통합하여 서비스의 지능을 강화하는 역할을 합니다.

프론트엔드 개발자

프론트엔드 개발자는 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 담당합니다. AI 개발자가 프론트엔드 개발에 직접적으로 관여하는 경우는 드뭅니다. 그러나, AI 기능을 사용자가 접근할 수 있도록 만드는 프론트엔드 개발자와 협업할 수는 있습니다.

따라서, AI 개발자는 주로 백엔드 개발에 더 가까운 역할을 수행합니다. 그들은 데이터 처리, 모델 훈련 및 최적화, AI 시스템의 구현과 유지보수 등의 작업을 담당하게 됩니다. 프론트엔드와의 연계는 있을 수 있으나, AI 개발자 자체가 프론트엔드 개발을 주도적으로 하는 경우는 일반적이지 않습니다.

AI개발자는

어떻게 구분하나요?

머신러닝 엔지니어 (Machine Learning Engineer): 머신러닝 모델을 설계, 구현, 최적화
딥러닝 엔지니어 (Deep Learning Engineer): 인공신경망을 이용한 학습 모델을 개발
데이터 과학자 (Data Scientist): 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 머신러닝 모델을 구축
AI 연구원 (AI Research Scientist): AI 기술의 새로운 이론이나 알고리즘을 연구 및 개발

각각의 역할에 필요한 기술 및 도구는 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

개발팀과 상의하여 JD를 결정해야겠지만,

채용 담당자로서도 어느 정도 기술을 구분해두면

훨씬 이력서 스크리닝이 수월해집니다.

머신러닝 엔지니어

프로그래밍 언어: Python, R
데이터 처리: Pandas, NumPy
머신러닝 라이브러리: scikit-learn, TensorFlow, Keras
데이터베이스 관리: SQL, NoSQL
버전 관리: Git

딥러닝 엔지니어

프로그래밍 언어: Python, C++
딥러닝 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, Keras
GPU 컴퓨팅: CUDA, cuDNN
컴퓨터 비전: OpenCV
자연어 처리: NLTK, SpaCy

데이터 과학자

프로그래밍 언어: Python, R
데이터 분석: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
머신러닝: scikit-learn, TensorFlow
통계 분석: R, SAS, SPSS
데이터 시각화: Tableau, PowerBI

AI 연구원

프로그래밍 언어: Python, MATLAB
수학적 모델링: NumPy, SciPy
딥러닝 연구: TensorFlow, PyTorch
버전 관리 및 협업: Git, Jupyter Notebook
데이터 처리 및 시각화: Pandas, Matplotlib

AI개발자 헤드헌팅 트렌드 및 AI개발자 채용시장 전망