AI 채용 직무 준비 (리서치, 데이터, 에이전트)

AI 분야가 고도화되면서 각 직무의 경계가 세밀하게 나뉘고 있죠. 리서치, 에이전트, 데이터 엔지니어는 AI라는 큰 틀 안에 있지만, **'무엇을 만드는가'**와 **'어디에 집중하는가'**에서 큰 차이가 있습니다.

1. AI 리서치 엔지니어 (AI Research Engineer)

"새로운 알고리즘을 설계하고 모델의 한계를 돌파하는 사람"

• 핵심 역할: 최신 논문을 구현(Reproduce)하거나, 모델의 구조를 개선하여 성능을 높이는 일을 합니다. 리서치 사이언티스트가 제안한 아이디어를 코드로 옮기고 대규모 학습을 최적화하는 역할이 큽니다.
• 주요 작업: 모델 아키텍처 설계, 손실 함수(Loss Function) 최적화, SOTA(State-of-the-Art) 성능 달성 연구.
• 필요 역량: PyTorch/TensorFlow 숙련도, 수학적 이해도(선형대수, 통계), 최신 논문 분석 능력.

2. AI 에이전트 엔지니어 (AI Agent Engineer)

"LLM이 스스로 판단하고 도구를 사용하여 문제를 해결하게 만드는 사람"

• 핵심 역할: 단순히 대답하는 챗봇을 넘어, 특정 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고(Planning), 검색(RAG)을 하고, 외부 API를 호출하는 **'에이전트 시스템'**을 구축합니다. 최근 가장 뜨거운 직무입니다.
• 주요 작업: 워크플로우 설계, 멀티 에이전트 오케스트레이션(LangGraph, CrewAI 등 사용), 프롬프트 엔지니어링 및 도구 호출(Tool Calling) 최적화.
• 필요 역량: LLM 생태계 이해, Python 백엔드 개발 능력, 시스템 아키텍처 설계.

3. 데이터 엔지니어 (Data Engineer)

"AI가 먹을 깨끗하고 신선한 데이터를 끊임없이 공급하는 파이프라인 제작자"

• 핵심 역할: AI 모델이 학습하거나 에이전트가 참조할 데이터를 수집, 저장, 가공하는 인프라를 만듭니다. 데이터가 없으면 AI도 없기에 모든 AI 프로젝트의 근간이 됩니다.
• 주요 작업: ETL/ELT 파이프라인 구축, 데이터베이스 관리(SQL/NoSQL/Vector DB), 데이터 클렌징 및 정규화.
• 필요 역량: SQL, Spark, Kafka, 클라우드 인프라(AWS/GCP), 데이터 파이프라인 도구(Airflow).

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한눈에 비교하기

구분	AI 리서치 엔지니어	AI 에이전트 엔지니어	데이터 엔지니어
비유	엔진의 효율을 높이는 설계자	엔진으로 자율주행차를 만드는 기술자	엔진에 들어갈 깨끗한 연료를 공급하는 정유사
산출물	최적화된 모델 (Weight)	스스로 동작하는 앱/서비스	정제된 데이터셋/파이프라인
주요 도구	PyTorch, CUDA, HuggingFace	LangChain, FastAPI, VectorDB	SQL, Spark, Airflow, Kubernetes