역할과 주요 차이점
1. 기능적 역할
Data Scientist는 과거 데이터를 분석해 Insight를 도출하는 데 집중합니다. 주로 트렌드를 파악하거나 미래를 예측하는 데 강점을 보이죠.
반면, AI Engineer는 Generative AI 시스템을 구축해 새로운 솔루션을 만들고 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 중점을 둡니다.
데이터를 '이해하는 사람'과 '활용하는 사람'의 차이라고 볼 수 있습니다.
2. 다루는 데이터 유형
Data Scientist는 엑셀 시트 같은 정형 데이터를 주로 사용합니다.
반면, AI Engineer는 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 비정형 데이터를 다룹니다. 이 차이는 작업 방식에도 영향을 미칩니다.
3. 모델 활용 방식
Data Scientist는 특정 목적에 맞는 머신러닝 모델을 직접 설계하고 훈련합니다.
AI Engineer는 이미 훈련된 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 다양한 작업에 일반화된 결과를 내놓습니다. 특히 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝 기술을 통해 모델을 최적화하죠
4. 작업 프로세스 차이
Data Scientist는 데이터 준비, 모델 훈련, 검증, 배포의 전통적 머신러닝 프로세스를 따릅니다. 반면, AI Engineer는 사전 훈련된 모델을 기반으로 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG(검색 증강 생성) 같은 최신 기법을 적극 활용합니다.
요즘 주목할 포인트
1. 생성형 AI의 급성
AI Enginner라는 새로운 직군이 생길 정도로 생성형 AI가 빠르게 성장하고 있습니다.
2. 비유로 이해하기
Data Scientist는 'Data Story Teller'라면, AI Engineer는 'AI System Builder'라고 할 수 있습니다
3. 프롬프트 엔지니어링의 중요성
AI Engineering에서는 효과적인 프롬프트 설계가 성과를 좌우합니다.
4. 공통점도 많아요
두 직군 모두 데이터를 다루고 AI를 활용한다는 점에서 상당한 중복 영역도 있습니다.
마무리
Data Scientist와 AI Engineer는 역할과 기술이 다르지만, 데이터와 AI를 통해 문제를 해결하고 가치를 창출한다는 목표는 같습니다. 특히 생성형 AI의 발전은 두 직군의 경계를 허물며 새로운 기회를 만들어가고 있습니다.
앞으로 AI와 데이터를 적극 활용하고 싶다면, 두 분야의 강점을 전략적으로 결합하는 것이 중요합니다. 이 두 직군 중 어떤 역할이 더 끌리시나요? 여러분의 관심사에 맞춰 방향을 설정해 보세요!
의견을 남겨주세요