최근 몇 년간 IT 업계에서 가장 뜨거운 키워드를 꼽자면 단연 AI(인공지능)입니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 전 세계가 흔들리면서, 관련 직무 중에서도 AI 개발자는 가장 주목받는 커리어로 떠올랐습니다.
그렇다면 기존에 빅데이터 시대의 핵심 직무로 자리했던 데이터 사이언스는 어떤 위치에 있을까요? 이번 글에서는 데이터 사이언스 직종의 현재와 미래, AI 개발자와의 차이, 그리고 커리어 전략까지 한눈에 정리해보겠습니다.
데이터 사이언스, 왜 아직도 중요한가?
(출처: SBS뉴스)
데이터 사이언스(Data Science)는 기업이 쌓아온 방대한 데이터를 분석해 의사결정과 전략 수립에 도움을 주는 핵심 직무인데요. 빅데이터 시대가 본격화된 이후, 데이터 사이언스는 분석뿐만 아니라 머신러닝과 인공지능을 활용한 예측, 최적화 작업으로까지 확장됐습니다.
최근 몇 년간 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 AI 관련 직종이 크게 주목받으면서 일부에서는 데이터 사이언스의 필요성이 줄어드는 게 아니냐는 이야기도 나옵니다. 그러나 현실적으로 기업이 AI를 도입하고 활용하기 위해서는 여전히 정제된 데이터와 분석 과정이 필수적인데요. 데이터 사이언스는 AI를 가능하게 만드는 기반으로서 여전히 그 가치가 사라지지 않고 있으며, 향후에도 꾸준히 수요가 유지될 것으로 보입니다.
AI 개발자, 지금 가장 뜨거운 직종
(출처:디지털플레이)
2022년 이후 생성형 AI의 등장은 AI 엔지니어, 머신러닝 엔지니어(ML Engineer), AI 리서처 같은 직종의 수요를 폭발적으로 끌어올렸습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM), 이미지 생성 AI, 음성 합성 기술이 빠른 속도로 발전하면서, 글로벌 기업들은 AI 엔지니어 채용에 막대한 투자를 하고 있습니다. 한국에서도 네이버, 카카오, 삼성 등 주요 IT 기업들이 AI 연구 조직을 강화하며 전문 인재 영입에 적극적으로 나서고 있습니다. 그들은 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 직접 모델을 설계하고 최적화하며 서비스를 실제로 구현하는 역할을 담당합니다. 이러한 흐름은 데이터 사이언스보다 AI 개발자를 더 ‘핫한 직업’으로 보이게 만들고 있습니다.
데이터 사이언스와 AI 개발자의 차이점
두 직종은 유사해 보이지만, 업무의 초점은 확실히 다른데요. 데이터 사이언스는 주로 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춥니다. 이를 위해 데이터를 수집·정제하고 통계적 분석과 시각화를 수행하며, 예측 모델을 구축해 경영 전략에 활용하는데요.
반면 AI 개발자는 기술적 혁신 자체를 목표로 합니다. 인공지능 알고리즘을 직접 설계하거나, 모델을 학습시키고, 최적화와 배포를 담당합니다. 즉, 데이터 사이언스는 기업의 언어로 문제를 풀어내는 ‘비즈니스 번역가’ 역할을 하고, AI 개발자는 첨단 기술을 실현하는 ‘엔지니어’에 가깝다고 할 수 있습니다. 하지만 현실에서는 이 두 직군이 서로 긴밀히 협력해야 AI 프로젝트가 성공적으로 작동할 수 있습니다.
| 직종 | 주요 역할 | 필요 역량 | 활동 분야 |
|---|---|---|---|
| AI 개발자 | 인공지능/머신러닝 알고리즘 설계·최적화·배포 | 프로그래밍, 딥러닝, 수학 | IT, R&D, 스타트업, 대기업, AI랩 |
| 데이터 사이언티스트 | 데이터 수집·분석·통계 모델링, 예측·의사결정 | 통계, 프로그래밍, ML, 비즈니스 | 금융/제조/유통/공공 등 전 산업 |
글로벌 채용 시장의 변화는?
(출처:한국강사신문)
미국과 유럽에서는 최근 ‘데이터 사이언티스트’라는 직함보다 머신러닝 엔지니어 또는 AI 엔지니어라는 타이틀이 더 자주 등장하죠. 이는 기업들이 단순 분석보다 AI 활용 역량을 더 중시하기 시작했음을 보여줍니다.
반면 한국은 여전히 데이터 기반 의사결정과 BI(Business Intelligence) 시스템 수요가 높아 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트의 채용이 꾸준히 유지됩니다. 다만 대기업과 스타트업 모두 AI 관련 직무 비중을 늘리고 있어, 신입보다는 데이터와 AI를 동시에 다룰 수 있는 융합형 인재가 각광받고 있습니다. 채용 공고를 살펴보면, 데이터 사이언스와 AI 개발자의 경계가 점차 흐려지고 있음을 알 수 있습니다.
한국 산업 현장에서 데이터 사이언스의 역할
한국 산업 전반에서도 데이터 사이언스는 여전히 강력한 역할을 수행합니다. 금융권에서는 리스크 관리와 사기 탐지, 고객 맞춤형 상품 개발에 데이터 분석이 적극 활용되고 있는데요. 제조업에서는 스마트 팩토리와 예지 정비 시스템이 데이터 분석을 기반으로 운영되며, 유통·이커머스 업계에서는 추천 알고리즘과 수요 예측에 데이터 사이언스가 핵심입니다.
특히 최근 ESG 경영 확산으로, 환경·사회 데이터를 분석해 지속 가능한 전략을 제시하는 것도 데이터 사이언티스트의 중요한 업무로 자리 잡았습니다. 즉, 한국 시장에서 데이터 사이언스는 단기적 유행이 아닌 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 직무라고 볼 수 있습니다.
AI와 데이터 사이언스, 경계가 허물어지는 시대
(출처:한국경제)
앞으로 데이터 사이언스와 AI 개발은 점차 융합될 것입니다. 그렇기에 데이터 분석을 넘어, 머신러닝 모델을 활용한 예측·최적화가 필수 과제로 자리 잡고 있습니다. 실제로 데이터 사이언티스트 채용 공고에서도 Python, TensorFlow, PyTorch 같은 AI 프레임워크 경험을 요구하는 경우가 늘고 있습니다.
반대로 AI 개발자 역시 고품질 데이터를 확보하고 정제하는 데이터 엔지니어링 역량을 요구받습니다. 즉, 두 직종이 별개의 영역이 아니라 하나의 팀 안에서 긴밀히 협력해야 하는 관계로 재편되고 있는 것이죠. 미래에는 ‘AI 데이터 사이언티스트’ 같은 융합 직무가 더 보편화될 가능성이 큽니다.
커리어 패스: 데이터 사이언스와 AI, 어디로 갈까?
취업을 준비하는 사람들에게는 데이터 사이언스와 AI 개발 중 어디를 선택할지가 큰 고민입니다. 데이터 사이언스는 여전히 안정적인 수요가 있으며, 금융·제조·유통 등 전통 산업에서 활용도가 높습니다. 반면 AI 개발자는 빠르게 성장하는 분야지만, 그만큼 높은 기술 장벽을 요구하는데요.
수학적 기초, 코딩 실력, 최신 연구 논문을 이해하는 능력까지 필요하죠. 따라서 선택은 개인의 강점에 따라 달라질 수 있습니다.
비즈니스 마인드와 소통 능력이 강하다면 데이터 사이언스, 기술적 도전과 연구 지향성이 강하다면 AI 개발이 적합합니다. 하지만 두 직무가 융합되고 있는 만큼, 장기적으로는 두 영역을 모두 경험하는 것이 가장 큰 경쟁력이 될 것입니다.
앞으로의 전망: AI 시대의 데이터 사이언스
(출처:뉴시스)
AI 기술이 발전할수록 데이터 사이언스의 가치가 줄어들 거라는 우려도 있지만, 실제로는 그 반대입니다. AI 모델이 제대로 학습하고 작동하기 위해서는 여전히 방대한 데이터를 수집, 정제, 분석하는 과정이 필요합니다.
따라서 데이터 사이언스는 AI 시대에 오히려 더 중요한 기반 기술로 자리 잡을 것입니다. 앞으로의 데이터 사이언티스트는 단순 분석가가 아니라, AI 모델을 활용하고 최적화하는 하이브리드 전문가로 진화해야 합니다.
이는 취업 준비생과 현업 종사자 모두가 데이터와 AI 역량을 동시에 키워야 함을 의미합니다. 결국, 데이터 사이언스는 AI 시대에도 사라지지 않을 직종이며, 오히려 더 전문화되고 확장될 직종으로 발전할 것입니다.
데이터 사이언티스트 하지마세요? 결론
데이터 사이언스와 AI 개발은 경쟁 관계라기보다 상호 보완적인 관계입니다. AI가 주목받는 시대에도, 데이터를 다루고 해석하는 역량은 사라지지 않습니다. 오히려 두 직종의 경계가 허물어지면서, 데이터를 기반으로 AI를 구현하고 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 융합형 인재가 더욱 주목받게 될 것입니다. 따라서 커리어를 준비하는 이들에게는 데이터와 AI 모두를 이해하는 폭넓은 역량이 앞으로의 생존 전략이 될 것입니다.
