데이터 과학자 vs AI 엔지니어: 2026년에는 어떤 직업을 선택해야 할까요?

2026년에는 데이터 과학자 vs AI 엔지니어 어떤 직업을 선택해야 할까요?

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# 소개

높은 수준에서 데이터 과학은 데이터를 이해하기 AI 엔지니어링은 지능형 시스템 구축. 하지만 직업을 선택하려면 그보다 더 많은 것을 알아야 합니다.

데이터 과학자는 데이터로 작업합니다. 그들의 임무는 특정 질문에 답하기 위해 데이터를 수집, 정리, 분석 및 모델링하는 것입니다. 이들의 작업에는 비즈니스 결정을 알리는 통찰력을 생성하는 것을 목표로 하는 통계 분석, 예측 모델링, 실험 및 시각화가 포함됩니다.

AI 엔지니어는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이들은 챗봇, 검색 증강 생성(RAG) 시스템, 자율 에이전트 등 AI 모델을 사용하는 시스템을 설계 및 구현하고 이를 프로덕션에 배포합니다. 그들의 작업에는 유능한 AI 모델을 사용하여 사용자가 상호 작용하는 신뢰할 수 있는 제품을 만드는 것이 포함됩니다.

두 역할 모두 강력한 프로그래밍 기술이 필요하지만 직무 설명은 분명히 다릅니다. 둘 중 하나를 선택할 때 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 필요한 주요 기술과 귀하의 관심 분야 및 기술 세트에 맞는 직업을 선택할 수 있는 방법을 간략하게 설명합니다.

# 각 역할이 실제로 수행하는 작업

데이터 과학자 기업이 의사 결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터에서 통찰력을 추출합니다. 그들은 데이터 세트를 분석하여 패턴을 찾고, 예측 모델을 구축하여 결과를 예측하고, 이해관계자를 위한 대시보드 및 시각화를 만들고, A/B 테스트를 실행하여 영향을 측정하고, 통계를 사용하여 결과를 검증하는 데 하루를 보냅니다. 그들은 “지난 분기 매출이 왜 감소했나요?”와 같은 질문에 대답합니다. 또는 “이탈할 가능성이 있는 고객은 누구입니까?”

AI 엔지니어 AI 모델로 구동되는 애플리케이션을 구축하세요. 그들은 챗봇과 AI 도우미를 만들고, AI가 문서를 검색할 수 있는 RAG 시스템을 개발하고, 도구를 사용하고 의사 결정을 내리는 자율 에이전트를 구축하고, 신속한 엔지니어링 프레임워크를 설계하고, AI 애플리케이션을 프로덕션에 배포합니다. 고객 지원 자동화, 코드 생성 도구, 지능형 검색 시스템 등을 구축합니다.

핵심 차이점은 데이터 과학자는 분석과 통찰력에 중점을 두는 반면, AI 엔지니어는 AI 기반 제품 구축에 중점을 둔다는 것입니다.

# 실제로 중요한 기술

이러한 역할 간의 기술 격차는 보이는 것보다 더 넓습니다. 둘 다 프로그래밍 능력이 필요하지만 전문 지식 유형이 크게 다른 경우가 많습니다.

// 데이터 과학 기술

통계 및 확률: 가설 검정, 신뢰 구간, 실험 설계, 회귀 분석
SQL: 조인, 창 함수, 공통 테이블 표현식(CTE), 데이터 추출을 위한 쿼리 최적화
Python 라이브러리: 팬더, 넘파이, scikit-learn, matplotlib, 씨본그리고 스트림라이트
비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 시각화: 태블로, 파워BI또는 맞춤 대시보드
기계 학습: 알고리즘 이해, 모델 평가, 과적합 및 기능 엔지니어링
비즈니스 커뮤니케이션: 비기술적 이해관계자를 위한 기술 결과 번역

// AI 엔지니어링 기술

소프트웨어 엔지니어링: REST API, 데이터베이스, 인증, 배포 및 테스트
Python(또는 원하는 경우 TypeScript) 애플리케이션 코드: 적절한 구조, 클래스, 오류 처리 및 프로덕션 준비 코드
LLM API: 오픈AI, 인류학의 Claude API, Google의 언어 모델 및 오픈 소스 모델
프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링: 언어 모델에서 안정적인 출력을 얻는 기술
RAG 시스템: 벡터 데이터베이스임베딩 및 검색 전략
에이전트 프레임워크: 랭체인, 라마인덱스, 랭그래프그리고 크루AI 다중 에이전트 AI 시스템용
프로덕션 시스템: 모니터링, 로깅, 캐싱 및 비용 관리

통계 데이터 과학에는 필수적이지만 AI 엔지니어링에는 그다지 중요하지 않습니다. 데이터 과학자에게는 진정한 통계적 이해가 필요합니다. 어떤 함수를 호출해야 하는지 아는 것뿐만 아니라 그 이상을 이해하는 것도 가능합니다.

다양한 테스트의 기초가 되는 가정
무엇 편향-분산 트레이드오프 수단
실험을 올바르게 설계하는 방법
p-해킹이나 다중 비교 문제와 같은 일반적인 함정을 피하는 방법.

AI 엔지니어에게는 이러한 깊이가 거의 필요하지 않습니다. 모델 출력을 평가할 때 통계 개념을 사용할 수 있지만 처음부터 가설 테스트를 수행하거나 통계 모델을 구축하지는 않습니다.

SQL 데이터를 추출하고 조작하는 것이 작업의 절반이기 때문에 데이터 과학자에게는 협상할 수 없습니다. 복잡한 조인, 창 기능, CTE 및 쿼리 최적화에 익숙해야 합니다. AI 엔지니어에게도 SQL이 필요하지만 복잡한 분석 쿼리를 수행하기보다는 애플리케이션 데이터 저장 및 검색과 같은 보다 기본적인 수준에서 필요한 경우가 많습니다.

소프트웨어 엔지니어링 관행 AI 엔지니어에게는 훨씬 더 중요합니다. REST API, 데이터베이스, 인증, 캐싱, 배포, 모니터링 및 테스트를 이해해야 합니다. 버그로 인해 즉각적인 문제가 발생하는 실제 사용자에게 서비스를 제공하면서 프로덕션 환경에서 지속적으로 실행되는 코드를 작성합니다. 데이터 과학자는 모델을 프로덕션에 배포하는 경우도 있지만 배포를 처리하는 기계 학습 엔지니어나 소프트웨어 엔지니어에게 전달하는 경우가 더 많습니다.

도메인 지식 다양한 역할을 수행합니다:

데이터 과학자는 어떤 질문에 답할 가치가 있고 결과를 해석하는 방법을 알기 위해서는 충분한 비즈니스 이해가 필요합니다.
AI 엔지니어는 어떤 애플리케이션이 실제로 유용할지, 사용자가 애플리케이션과 어떻게 상호 작용할지를 알기 위해서는 충분한 제품 감각이 필요합니다.

둘 다 의사소통 기술이 필요하지만, 데이터 과학자는 이해관계자에게 결과를 설명하고 AI 엔지니어는 최종 사용자를 위한 제품을 구축합니다.

그만큼 학습 곡선 역시 다릅니다. 하루아침에 통계를 이해하거나 SQL에 능숙해질 수는 없습니다. 이러한 개념에는 문제를 해결하고 직관을 구축하는 것이 필요합니다. 기존 모델을 사용하여 유용한 제품을 만들기 때문에 AI 엔지니어링이 더 빠르게 진행됩니다. 전체 스택을 마스터하는 데는 몇 달이 걸리지만 몇 주 안에 효과적인 RAG 파이프라인을 구축하여 생산성을 높일 수 있습니다.

# 데이터 과학자 vs AI 엔지니어: 취업 시장의 현실

// 채용 공고 비교

데이터 과학 채용 공고는 매우 일반적이며 더 많은 지원자를 유치합니다. 이 분야는 대학에서 데이터 과학 학위를 제공하고, 부트캠프에서 데이터 과학을 가르치며, 수천 명의 사람들이 각 직위를 위해 경쟁할 만큼 오랫동안 존재해 왔습니다. 기업은 데이터 과학자가 무엇을 할 수 있어야 하는지에 대해 명확한 기대치를 가지고 있습니다. 즉, 경쟁력을 갖추려면 이러한 표준을 충족해야 합니다.

AI 엔지니어링 게시물은 적지만 기술이 까다로울 수 있습니다. 역할이 너무 새롭기 때문에 많은 기업이 여전히 필요한 것이 무엇인지 파악하고 있습니다. 일부는 LLM(대형 언어 모델) 경험이 있는 기계 학습 엔지니어를 찾고 있습니다. 다른 사람들은 기꺼이 AI를 배우고 싶어하는 소프트웨어 엔지니어를 원합니다. 또 다른 사람들은 애플리케이션을 배포할 수 있는 데이터 과학자를 원합니다. 이러한 모호함은 관련 프로젝트를 구축할 수 있는 경우 유리하게 작용합니다. 왜냐하면 고용주는 완벽한 자격 증명 일치보다 입증된 기술을 기꺼이 고용하기 때문입니다.

// 스타트업과 대기업의 기회

많은 스타트업이 AI 기반 제품을 만들기 위해 경쟁하고 있기 때문에 현재 AI 엔지니어를 찾고 있습니다. 신속하게 출시하고, 사용자 피드백을 기반으로 반복하고, 빠르게 발전하는 도구로 작업할 수 있는 사람이 필요합니다. 스타트업의 데이터 과학 역할은 존재하지만 덜 일반적입니다. 이는 스타트업이 아직까지 전통적인 데이터 과학 작업이 가치를 지니기에는 데이터 양과 성숙도가 부족한 경우가 많기 때문입니다.

대기업에서는 두 가지 역할을 모두 고용하지만 이유는 다릅니다.

그들은 기존 운영을 최적화하고, 고객 행동을 이해하고, 전략적 결정을 알리기 위해 데이터 과학자를 고용합니다.
그들은 AI 엔지니어를 고용하여 새로운 AI 기반 기능을 구축하고, 수동 프로세스를 자동화하고, 새로운 AI 기능을 실험합니다.

데이터 과학 분야의 위치는 더욱 안정적이고 확립되었습니다. AI 엔지니어링 직위는 더 새롭고 실험적입니다.

급여 범위는 신입 사원 수준에서 실질적으로 겹칩니다. 역할은 일반적으로 비용을 지불합니다. 평균 연봉 약 17만 달러 위치, 경험, 회사 규모에 따라 다릅니다. 숙련된 AI 엔지니어의 연봉으로 중급 보상이 더욱 다양해집니다. 연간 \$200K가 훨씬 넘습니다.. 두 역할 모두 높은 수익으로 이어질 수 있지만 AI 엔지니어 급여가 상대적으로 높습니다. 급여와 복리후생을 구체적으로 찾고 있다면 귀하의 경험 수준에 맞게 해당 국가의 취업 시장을 조사해 보시기 바랍니다.

# 마무리 및 다음 단계

데이터 과학에 관심이 있는 경우:

Python과 SQL을 동시에 배우세요
실제 데이터 세트를 통해 작업 캐글 그리고 다른 플랫폼. 단순히 인상적인 지표를 달성하는 것이 아니라 비즈니스 질문에 답하는 데 집중하세요.
실험 설계, 가설 검정, 회귀를 다루는 적절한 통계 과정을 수강하세요.
명확한 설명과 적절한 시각화를 통해 3~5개의 완전한 프로젝트로 구성된 포트폴리오를 구축하세요.
기술적 지식이 없는 청중에게 결과를 설명하는 연습을 해보세요.

AI 엔지니어링에 관심이 있는 경우:

아직 소프트웨어 작성에 익숙하지 않은 경우 프로그래밍 기본 사항을 강화하세요.
LLM API를 실험해보세요. 챗봇 구축, RAG 시스템 생성, 도구를 사용하는 에이전트 구축
전체 스택을 이해하려면 개인 프로젝트라도 프로덕션에 배포하세요.
실제로 작동하는 3~5개의 배포된 애플리케이션으로 구성된 포트폴리오 구축
새로운 모델과 기술이 등장하면 최신 상태를 유지하세요.

진로가 정해져 있지 않습니다. 많은 사람들이 한 역할에서 시작하여 다른 역할로 전환합니다. 일부 데이터 과학자는 제품을 만들고 싶어 AI 엔지니어링으로 이동합니다. 일부 AI 엔지니어는 더 심층적인 분석 작업을 원하기 때문에 데이터 과학으로 전환합니다. 두 가지 기술 중 하나를 경험하면 다른 하나를 더 잘할 수 있을 정도로 기술은 상호보완적입니다.

어떤 직위가 더 인상적인지에 따라 선택하지 마십시오. 해결하고 싶은 문제, 개발하고 싶은 기술, 가장 흥미를 끄는 프로젝트 유형에 따라 선택하세요. 진정으로 잘할 수 있을 만큼 오랫동안 유지할 수 있는 직업은 프로필에서 더 멋져 보이는 직업보다 더 가치가 있습니다.

발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학, 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야에는 DevOps, 데이터 과학, 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 튜토리얼, 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티에서 자신의 지식을 학습하고 공유하는 데 힘쓰고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요와 코딩 튜토리얼을 만듭니다.

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