20년차 AI 전문가가 전하는 AI 커리어 전략 완전 정복!

AI 빅데이터 전문가가 되려면? 🚀

안녕하세요! AI 빅데이터 분야에서 일하고 싶거나, 지금 하는 일을 더 잘하고 싶은 분들을 위해 현실적인 조언을 해줄게요. 여러분이 생각하는 것과 좀 다를 수 있으니 귀 기울여 들어보세요!

1. 어디서 놀아야 할까? 🤔

• 산업 선택이 중요해!
  • 기술 집약적인 산업을 선택해야 해. 예를 들면 반도체, 디스플레이, 배터리, 바이오 같은 곳 말이야.
  • 왜? 이런 산업은 기술 발전이 빠르고, 여러분의 능력을 제대로 발휘할 기회가 많거든.
  • 피해야 할 산업? 노동 집약적인 산업 (섬유 등)이나 자본 집약적인 산업 (금융 등)은 여러분이 주인공이 되기 어려울 수 있어.
    • 노동 집약 산업: 여러분도 인건비 절감의 대상이 될 수 있어.
    • 자본 집약 산업: 여러분의 역할이 보조적일 가능성이 커. 마치 군대에서 최고 계급이 낮은 해병대에서 별을 많이 달고 싶은 것과 같지. 한계가 명확하니까.
• 제조업을 추천하는 이유!
  • 우리나라가 글로벌 경쟁력이 강한 분야가 바로 제조업이야.
  • 카카오나 네이버 같은 회사는 국내 매출이 없으면 살아남기 어렵지만, 삼성전자나 디스플레이 회사들은 그렇지 않지.
  • 미래를 생각했을 때, 글로벌 경쟁력을 가진 제조업 분야가 좋은 선택이 될 수 있어.
  • 요즘 제조업 공장은 생각보다 깨끗하고 사람도 많지 않으니 편견은 버려!

2. AI로 풀어야 할 '진짜' 문제가 있나? 🧐

• AI는 만능이 아니야!
  • AI를 배운다고 해서 모든 문제를 AI로 풀어야 하는 건 아니야. 망치를 배웠다고 모든 걸 못질할 필요는 없잖아?
  • 진짜 AI가 필요한 문제를 찾아야 해. 돈으로 해결되거나, 사람으로 해결되는 문제는 AI가 아니어도 돼.
  • 핵심은 '난제'와 '경제적 가치'야. AI를 적용하지 않으면 해결하기 어렵거나, 큰 위기를 돌파할 수 없는 문제여야 해.
• 면접 볼 때 이렇게 물어봐!
  • "이 문제를 AI로 풀어야 하는 이유는 무엇인가요?"
  • "AI를 적용하지 않으면 어떤 문제가 발생하나요?"
  • 이렇게 물어보면, 여러분이 문제 해결 중심적인 사람이라는 걸 보여줄 수 있어.

3. 데이터는 준비되어 있나? 📊

• AI 성능의 90%는 데이터!
  • 알고리즘 자체보다 데이터의 양과 질이 훨씬 중요해.
  • 데이터가 많다고 다 좋은 게 아니야. 빠진 데이터가 많거나, 형식이 다르거나, 오류가 많으면 쓸모없어.
  • 사람이 입력한 데이터는 오류가 많을 수 있어. 전문가와 일반 작업자의 일치율이 70%라면, 둘 사이의 일치율은 49%밖에 안 되는 것처럼 말이야.
• 데이터 접근 권한도 중요해!
  • 데이터가 있어도 접근할 수 없으면 말짱 도루묵이야.
  • 데이터를 공유하는 것에 대한 부서의 부담감, 접근 권한 문제 등 '데이터 사일로' 현상이 있을 수 있어.
  • 이런 문제가 잘 해결되어 있는지 확인하는 것이 중요해.

4. 모델을 적용할 수 있는 환경인가? ⚙️

• 모델만 만들면 끝? NO!
  • 여러분이 만든 모델이 실제로 적용되고 회사에 변화를 가져와야 '성과'야.
  • 모델 적용을 위해서는 현장과의 협조가 필수인데, 이게 당연한 게 아니야.
  • 현장을 이해하고, 실행될 수 있는 구조인지를 함께 고민해야 해.
• '예쁜 장난감'에 그치지 않으려면?
  • 모델의 정확도만 높이는 게 아니라, 실제 현장에서 어떻게 작동하고 어떤 변화를 가져올지 고민해야 해.
  • 경영진의 신뢰를 얻기 위해서는 기술적인 설명보다 인간적인 믿음이 중요할 때도 있어.

5. 어떻게 성장할 것인가? 🌱

• AI 기술보다 '문제 해결'이 우선!
  • AI는 문제를 해결하기 위한 '수단'일 뿐이야.
  • 도메인 지식(현장 지식)과 AI 기술을 결합해서 문제를 해결하는 사람이 되어야 해.
  • AI만 잘하는 사람보다, 회사의 문제를 해결하는 데 AI를 잘 활용하는 사람이 훨씬 가치 있어.
• 데이터 중심 사고방식!
  • 모델 성능 자체에만 집중하기보다, 데이터를 잘 만들고, 가공하고, 활용하는 능력이 중요해.
  • 적은 데이터라도 현장 지식과 결합하면 큰 성과를 낼 수 있어.
  • 딥러닝만이 답은 아니야. 단순한 알고리즘으로도 좋은 성과를 낼 수 있다는 걸 기억해.
• 학계와 산업계의 차이!
  • 학계는 가능성을 탐색하지만, 산업계는 안정적인 성능과 문제 해결 능력이 중요해.
  • 예측 결과뿐만 아니라, 왜 그렇게 예측되었는지 설명하고, 오류 발생 시 대책을 마련하는 능력이 필요해.
• 고성과자와 저성과자의 차이!
  • 문제 정의부터 데이터 수집, 정제, 적용까지 전 과정을 이해하고 실행하는 사람이 고성과자야.
  • 단순히 코드를 돌리거나, 유행하는 기술을 나열하는 것은 큰 의미가 없어.
  • 기본 원리를 충실히 이해하고, 왜 이 기술을 써야 하는지 설명할 수 있는 능력이 중요해.
  • 진정성 있게 회사에 기여할 방법을 고민하고 어필하는 것이 면접에서 큰 차이를 만들어.

면접 팁! 💡

• 최신 기술 나열 금지! 기본 원리에 충실하고, 왜 그 기술을 써야 하는지 설명할 수 있어야 해.
• "관심이 많아서 이것저것 하고 있어요" 금지! 관심만으로는 부족해. 진중한 공부와 이해를 보여줘야 해.
• 프로젝트 경험은 '왜'에 집중! 데이터의 특성, 문제의 본질, 해결 과정을 구체적으로 설명해야 해.
• 코딩 실력은 기본! LLM 도움 없이 코딩할 수 있어야 하고, 이를 통해 더 높은 성과를 낼 수 있어야 해.
• "딥러닝을 해보고 싶어요" 대신, "회사에 어떻게 기여할 수 있을까요?" 공급자 중심이 아닌, 고객 중심의 사고방식을 보여줘.

AI 빅데이터 분야는 빠르게 변하고 있지만, 기본에 충실하고 문제 해결 능력을 키운다면 분명 좋은 기회를 잡을 수 있을 거야! 응원할게! 😊