인공지능 엔지니어는 기계 데이터를 기반으로 학습하여 인식, 추론, 판단, 분류, 예측할 수 있도록 최적의 학습모델(알고리즘)을 구현합니다.
텍스트, 음성, 이미지, 영상 데이터를 정리하고 전처리합니다.
머신러닝·딥러닝 알고리즘을 설계·학습시키고 문제를 해결합니다.
AI 모델을 설계하고, 데이터를 수집 및 가공하며, 모델을 학습하고 성능을 개선합니다.
적성 및 흥미
적성
인공지능 모델은 수학 공식으로 만들어지기 때문에, 수학 기호의 의미를 알고 말할 수 있어야 합니다.
데이터의 평면 그래프를 보고 실제 3차원 공간에서 어떻게 움직일지 상상해야 로봇 동작을 예측할 수 있습니다. 전개도를 보고 입체도형을 생각할 수 있어야 합니다.
흥미
인공지능 개발과정에서 원하는 결과가 나오지 않을 경우에는 하나씩 파고들어야 합니다. 깊이 있게 탐구하는 과정을 즐기는 사람에게 어울립니다.
인공지능 프로그램을 짜고 인공지능이나 로봇이 실제 어떻게 작동하는 지를 보고 수정해야 합니다. 직접 느끼고 움직이는 체험을 중시하는 사람에게 어울립니다.
진로 탐색 활동
알고리즘 경진 대회, 인공지능 해커톤, 데이터 사이언스 공모전에 참가합니다.
인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 파이썬을 온라인이나 동아리 활동을 통하여 배우고 익힙니다.
인공지능의 기반이 되는 수학(미적분, 선형대수 등)과 통계학을 깊이있게 학습합니다.
준비방법
정규교육과정
대학에서 인공지능학과, 데이터사이언스학과, 컴퓨터공학과, 전자공학과, 응용소프트웨어학과, 수학과, 통계학과 등을 전공해야 합니다. 대학원에서 석사나 박사학위를 취득해야 인공지능 분야의 전문가가 되는데 유리합니다.
관련자격증
입직 및 취업방법
기업체에서 인턴십을 경험하고 채용시험을 통하여 취업을 할 수 있습니다. AI 관련 경진대회에서 입상하거나 프로젝트 경험을 담은 포트폴리오를 가지고 있으면 취업에 유리합니다.
인공지능 엔지니어는 네이버, 카이오와 같은 대기업, 구글, 마이크로소프트 같은 글로벌 기업, 스마트업 등에서 일할 수 있습니다.
직업전망
인공지능 기술이 전 산업 분야에 확산되어 인공지능 엔티지니어의 일자리는 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 스마트 제조, 헬스케어, 자율주행, 금융 등 다양한 분야에서 인공지능의 도입이 확대되고 있습니다. 빠른 기술 변화에 적응할 수 있는 지속적인 학습 능력과 실무 프로젝트 경험이 매우 중요합니다. 학력보다는 실제 문제를 해결할 수 있는 기술 역량이 더 중요합니다. 정부에서는 인공지능 기술 육성을 위하여 대규모의 재정적 지원을 하고 있습니다.