급성장 중인 인공지능(AI) 산업이 필요로 하는 인력 및 기술을 빅데이터 분석한 결과 직무분야에선 소프트웨어엔지니어, 기술분야에선 상황인식 기반 기술이 시장에서 가장 필요로 하는 것으로 나타났다.
한국직업능력연구원(KRIVET)은 8월 31일(목) <KRIVET Issue Brief 264호> ‘인공지능 분야 시장수요 및 인재 역량 분석’(저자: 송창용 선임연구위원)을 통해 AI산업에서 필요한 기술과 직무를 분석한 결과를 발표했다.
기존 인력수요 전망이나 인력양성의 변화 속도로는 인공지능 분야의 수요 변화를 따라가지 못하므로 첨단분야의 급변성, 융복합 특성을 고려한 시장수요의 실시간 파악이 필요하다.
브리프에 의하면, 인공지능 분야 인력의 시장수요 파악을 위한 빅데이터 분석 결과 4개 기술 분야 중 상황인식 기반 기술 영역(51.1%)이, 그리고 6가지 직무 중에는 소프트웨어 엔지니어(28.1%)의 수요가 가장 높은 것으로 나타났다. 인공지능 분야 인재의 채용조건으로는 UI·UX, 플랫폼, 솔루션, 모바일, 마케팅 등이 주요하게 요구되었으며 학력별로는 고졸 이상에서는 유지보수, 인터넷, 네트워크, 서버, 통신 등 범주가 큰 키워드가 관찰되는 반면, 석사 이상에서는 신호처리, 자연어, AI Drone 등 해당 역량이 더 세분화되는 특징이 나타났다.
이 결과는 채용 플랫폼인 잡코리아의 AI분야 채용정보 4,851건(2023. 1. 4. 기준)을 대상으로 AI 및 빅데이터 분석 방법(토픽모델링(LDA) 및 패스트텍스트(Fasttext))을 활용하여 도출한 것이다.
◇ 주요 분석 결과는 다음과 같다.
■ AI산업에서 필요로 한 기술을 4개 영역으로 구분하여 분석한 결과, 상황인식 기반 기술 영역이 노동 시장에서 가장 필요로 하는 것으로 나타남
ㅇ AI 분야의 기술은 ① 학습 및 추론, ② 언어처리 기반, ③ 시각처리 기반, ④ 상황인식 기반의 4개 부문으로 구분되며, 상황인식 기반(51.1%), 학습 및 추론(18.0%), 언어처리 기반(16.3%), 시각처리 기반(14.6%) 순으로 채용 시장에서 수요가 형성되는 것으로 나타남
ㅇ AI 분야의 직무는 ① 머신러닝(ML)/딥러닝(DL) 엔지니어, ② 데이터 사이언티스트, ③ 데이터 엔지니어, ④ 보안 엔지니어, ⑤ 소프트웨어 엔지니어, ⑥ 프로젝트 관리자로 구분되며, 이중 소프트웨어 엔지니어(28.1%), ML/DL 엔지니어(20.1%), 보안 엔지니어(17.0%) 순으로 채용 수요가 있는 것으로 분석됨
ㅇ 경력과 학력이 AI 분야 채용에서 요구되는지 살펴본 결과, 경력별로는 경력무관이 42.6%로 가장 높았으며 학력별로는 석사 이상의 고학력에 대한 수요는 0.4%에 불과한 것으로 나타남
■ 인공지능 분야의 채용조건으로 UI·UX, 플랫폼, 솔루션, 모바일, 마케팅 등이 주요하게 요구됨
ㅇ AI 분야에서 필요로 하는 역량은 UI·UX, 플랫폼, 솔루션, 모바일, 마케팅, API, 디자인, AWS, 응용 소프트웨어 공학, Spring 등으로 나타남
• 전반적으로 IT 개발 관련 역량들과 관련되어 있으며, 글로벌 기업을 중심으로 제공되는 클라우드 플랫폼 기술이 다수 포함된 것이 특징임
■ 인공지능 분야의 주요 역량 간 관련성에 대해 네트워크 분석을 수행한 결과 인공지능 분야의 특수역량, 일반역량이 구분되었음
ㅇ 인공지능 분야의 주요 역량 간 관련성에 대한 네트워크 분석 결과 특정 채용공고에서 동시에 관찰되는 역량일수록 같은 모양으로 분류됨
■ AI 분야에서 요구하는 주요 역량은 학력별로 다르게 나타났으며, 석사 이상에서는 필요 역량이 비교적 뚜렷한 것으로 분석됨
ㅇ 고졸 이상에서는 유지보수, 인터넷, 네트워크, 서버, 통신 등 범주가 큰 키워드가 관찰되는 반면, 석사 이상에서는 신호처리, 자연어, AI Drone 등 해당 역량이 더 세분화됨
ㅇ 학력무관에서는 주로 플랫폼, UI·UX, 모바일, 솔루션, 디자인 등이 관찰됨
■ 직무별 주요 역량은 프로젝트 관리자(PM)의 ‘마케팅’, 데이터 사이언티스트의 ‘UI·UX’ 등 직무별 특이성이 나타남
ㅇ 프로젝트관리자(PM)는 직무 특성에 맞게 마케팅과 서비스 기획, 기술 영업 및 지원, 영어, 정보 설계 및 보안 등의 역량이 두드러짐
ㅇ 소프트웨어 엔지니어는 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 인프라 등의 분야에서 인공지능 모델과 상호작용하는 웹 서비스나 앱을 개발하는 전문가로서 응용 소프트웨어 공학 전공이 요구됨
ㅇ ML/DL 엔지니어는 머신러닝 및 딥러닝과 같은 데이터 분석 모델을 개발하는 역할로서 앱 개발을 위한 Spring, AWS, 플랫폼 환경에 관한 지식 및 프로그래밍 언어 역량이 필요하며, Oracle, SQL 등 데이터베이스 관리 시스템 관련 역량 역시 중요하게 나타남
ㅇ 데이터 사이언티스트는 빅데이터를 분석하는 역할로서 Python, VisualBasic 등의 프로그래밍 언어 역량이나 자연어 처리에 관한 관심이 높아지면서 언어, 번역, 소셜미디어 등의 역량도 요구됨
ㅇ 데이터 엔지니어는 빅데이터 처리에 관한 전문가로서 플랫폼, AWS, MiPlatform과 같은 빅데이터 처리를 위한 개발 환경이나 솔루션 등의 역량이 필요함
ㅇ 보안 엔지니어는 인공지능 시스템을 보호하는 역할로 인공지능 관련 서버, 솔루션, 플랫폼 등에 대한 종합적인 이해가 필요하며, 장치의 핵심 기능을 제어하는 펌웨어나 웹상의 보안, 각종 API 등의 역할에 대한 지식도 요구됨
□ 이번 분석을 수행한 한국직업능력연구원 송창용 선임연구위원은 “빠른 진화와 혁신이 특징인 신기술·신산업 분야에선 인재 수요를 실시간으로 파악하여 노동시장 환경에 유연하게 대응할 필요가 있다”며 “채용 플랫폼 등을 통한 실시간 인재 분석은 해당 분야의 구직자는 물론, 고등교육 정책의 집중 투자영역 도출 등의 기초 자료로 활용될 수 있다”고 말했다.
