![[현직자 인사이트] AI 개발자, 비전공자도 가능할까? - 이서혁 님](https://image.inblog.dev?url=https%3A%2F%2Fsource.inblog.dev%2Ffeatured_image%2F2025-04-25T02%3A10%3A30.446Z-cb09be07-6421-46f6-b814-372697dab9ab&w=2048&q=75)
AI에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나면서,
"비전공자도 AI 개발자로 일할 수 있을까?"라는 질문은 더 이상 낯설지 않습니다.
하지만 채용 공고나 업계 소문만으로는 실체를 파악하기 어렵죠.
석사 이상만 뽑는다든가, 실무 경험이 없으면 어렵다든가 하는 이야기들이
오히려 비전공자들의 도전을 주저하게 만듭니다.
이번 콘텐츠는 칸파와 뉴로딕을 거쳐,
현재는 위븐에서 AI 엔지니어이자 PM으로 일하고 있는 이서혁 님과
협업하여 제작한 인사이트 아티클입니다.
이 글을 통해 비전공자가 AI 개발자로 도전할 수 있는 이유부터,
실제 기업이 주목하는 지원자의 태도,
그리고 AI 실무에서 반드시 갖춰야 할 마인드셋까지 함께 짚어보세요.
채용과 실무의 최전선에서 온 생생한 인사이트가 담겨 있습니다✨
비전공자는 AI 개발자로 취업이 힘들지 않나요?
안녕하세요, 현재 위븐에서 AI 개발 및 채용을 담당하고 있는 이서혁 책임연구원입니다.
근 몇 년간 AI 열풍이 불면서 관심도가 높아짐과 함께 관련 교육도 많아졌는데요. 부트캠프 등의 교육을 받는다고 해도 취업이 될까 걱정하시는 분들이 많습니다. 왜냐면 AI 개발자는 관련 전공이면서, 석사 이상의 사람들이 들어간다는 말을 많이들 들으셨기 때문입니다.
하지만 이는 지금과 같이 AI를 활용하는 시기가 아닌, 실제로 모델들을 개발 해야할 때 있었던 이야기입니다. 이미 성능 좋은 많은 오픈 소스 모델들이 시장에 풀려있는 지금과는 다르다는 것이죠. 그렇다면 AI 개발자는 무엇을 하는지, 채용 담당자는 어떤 것을 원하는지, AI 개발자는 어떤 마인드 셋을 가져야할지 간단하게 알아보도록 하겠습니다.
AI 개발자는 무엇을 하나요?
우선 확실하게 얘기드릴건, 회사마다 다르다는 점입니다.
머신러닝 엔지니어, 딥러닝 연구원, MLOps 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 정말 다양한 분야가 있는데요. 각 분야가 독립적인 것이 아니라 겹치는 부분이 있기 때문에 업무 자체는 분리가 될 수 있겠지만 데이터를 다루고 AI를 개발 및 활용한다는 점에서는 비슷한 점이 많기 때문에 초반에 헷갈리실 때는 범용적인 공부를 진행하시는 게 좋습니다.
일반적으로 AI 개발자니까 인공신경망을 수정하거나 코드를 치면서 개발을 할거라고 생각하시는 분이 많을 텐데요. 개인적으로 그것보다 중요하다고 생각하는 것이 있습니다. 그건 바로 서비스를 정의하고 정리하는 부분입니다. 혼자 서비스를 만들 때도 이는 중요합니다. 왜냐면 하루만에 개발을 할 수 없기에, 중간에 다른 일을 하다보면 어떤 것을 해왔고 해야하는지 기억이 나지 않기 때문입니다. 그렇게 만들어진 결과물을 보면 구멍이 나 있을 수 밖에 없죠. 따라서 요구사항 정의서를 통해서 서비스를 정의하고, Flowchart(순서도)를 통해서 전반적인 흐름을 정리해 놓는 것이 중요합니다.
또한, AI 서비스는 특성 상 고객에게 보이지 않는 BackEnd(B.E) 작업을 주로 하게 되는데요. 하지만 결국에는 고객에게 서비스를 하는 것이기 때문에 FrontEnd(F.E)와 어떻게 소통할 것인지 그 흐름을 이해하고 있는 것이 중요합니다. 이를 알고 있으면 혼자서 개발했다가 나중에 서비스에 우겨넣는 것이 아니라 서로 협의를 통해서 개발방향을 정하고 일을 하기 때문에 조금 더 확실한 결과물을 낼 수 있는 것이죠. 따라서 개발도 중요하지만 서비스를 이해하고 기획하는 부분도 함께 가져가는 것이 좋습니다.
채용 담당자는 무엇을 원하는가
상대방이 무엇을 원하는지 알아보려 할 때 가장 좋은 것은 그 사람이 되어보는 것 입니다.
이런 맥락으로, 채용 담당자는 혹은 기업은 어떤 사람을 원하는지 생각해보면 좋습니다. AI라는 기술의 특성 상 장비 비용도 많이 들어가지만 그건 이미 투자를 했거나 클라우드 서비스를 사용한다고 했을 때, 거의 인건비가 대부분을 차지하게 됩니다. 그만큼 사람을 중요하게 보게 되는 것이죠.
만약 여러분이 한 회사의 대표라면 신입 직원에게 어떤 것을 바랄 것 같나요? 잘하는 것도 중요하지만 처음부터 잘할 수는 없습니다. 그러므로 회사입장에선 익숙해지는 기간 동안은 투자를 하는 것이죠. 그 기간을 버텨내고 성장해서 이전에 투자했던 것보다 많은 것을 받을 수 있게 ‘오래‘, 그리고 그 기간을 줄이고 더욱 많은 가치를 얻기 위해서 ‘성실하게, 잘 할’ 사람을 원합니다. 그런데 구인을 할 때 볼 수 있는 건 한정적이죠. 그러다보니 면접자들이 보는 건, 이 회사에 들어오기 위한 혹은 직무 능력 향상을 위한 ‘시간 투자’에 대한 부분과 집의 거리, 취미 등의 ‘환경’적인 것들입니다. 시간과 환경은 거짓말을 하지 않으니까요.
AI 개발자가 가져야 할 마인드셋
첫째는 ‘계속해서 공부할 마음’입니다.
AI는 정말 빠르게 발전하고 있습니다. 예전에 전선을 하나하나 연결해서 인공신경망을 만들던 것이 CPU, GPU로 발전하면서 점점 계산 능력이 좋아졌고, 예전엔 10년, 5년에 한 번 있던 일들이 지금은 가속도가 붙어서 분기에 하나씩 사람들이 놀랄 만한 기술이 나오고 있습니다. 그렇기 때문에 계속해서 공부할 마음을 가지지 않으면 뒤쳐질 수 밖에 없고, 그러면 직업 만족도가 떨어져서 결국 그만둘 수 밖에 없게 됩니다. 그러니 ‘계속해서 공부할 마음’을 갖는 것이 중요합니다.
두번째는 ‘대화를 포기하지 않을 마음’입니다.
정말 빠르게 발전하고, 모든 것이 될 것 같이 광고하는 AI 모델들이 많은데요. 실제로 회사 서비스에 적용하려고 보면 그 AI 모델 성능 자체가 광고보다 한계를 갖고 있는 경우도 있고, 하드웨어 환경으로 인해서 원하는 모델을 사용하지 못하는 경우가 왕왕 있습니다. 그러다보니 상황을 모르는 다른 사람들이 보기에는 ‘저기선 다 된다는데 왜 안된다는 거야?’라는 말이 나올 수 밖에 없는 것이죠. 그래서 이런 상황을 이해하고, 나를 위해서 뿐만이 아니라 그 사람들에게 설명하고 설득하기 위해서 공부를 하고 대화를 통해서 협의점을 도출하는 것이 중요합니다.
이서혁 님의 경험을 통해 우리가 다시금 확인할 수 있었던 건, AI 개발자에게 필요한 역량은 '기술력' 하나로는 설명되지 않는다는 점입니다. 기술을 이해하는 힘과, 그것을 팀 안에서 어떻게 설계하고 구현해낼지에 대한 감각이 함께 요구되는 일이죠.
실무의 맥락을 이해하고, 기술과 사람을 연결하는 감각을 기른다면 누구든 AI 개발자로서의 가능성을 현실로 만들 수 있습니다.
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