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).
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 |
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