연구보다 제품화, 연봉 10억 'AI 엔지니어'의 시대

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2025.05.08.

‘연구자’에서 ‘현장 엔지니어’로… AI 개발의 중심이 바뀌고 있다

10년 전만 해도 AI는 학계나 연구소에서나 다루는 특수 분야였습니다. 그러나 2012년, 딥러닝 기술이 ImageNet 대회에서 압도적인 성과를 거두면서 산업계의 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 이후 GPT, Claude, Gemini와 같은 생성형 AI가 등장하며 "AI는 이제 거의 모든 산업을 뒤흔드는 게임체인저"가 되었습니다.

그리고 그 중심에 AI 엔지니어가 있습니다.

과거에는 머신러닝 모델을 설계하고 학습시키는 'ML 엔지니어'가 핵심이었다면, 지금은 API를 기반으로 빠르게 제품화하는 'AI 엔지니어'가 주역입니다. 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 자신의 X(구 트위터)에서 이렇게 말했습니다.

"AI 엔지니어가 ML 엔지니어나 LLM 연구자보다 훨씬 많아질 것이다. 모델을 학습시키지 않고도 성공할 수 있다."

AI 엔지니어는 더 이상 Ph.D.가 필요한 자리가 아닙니다. 오히려 중요한 건 현장에서 제품을 만들고 배포할 수 있는 실행력이죠. GPT API를 다룰 줄 알고, LangChain이나 LlamaIndex 같은 툴을 쓸 줄 알며, 코드를 다뤄 실제 제품을 만드는 사람. 그것이 오늘날의 AI 엔지니어입니다.

연봉, 기회, 성장 속도... 모든 지표가 ‘압도적’

숫자만 봐도 그렇습니다.

AI 관련 직무는 2022년 이후 68% 증가한 반면, 전체 채용 시장은 17% 감소했습니다.
AI 관련 기술을 갖춘 사람은 같은 기술 수준의 다른 직군보다 평균 25% 높은 연봉을 받습니다.
생성형 AI 관련 직무는 지난 1년간 무려 500% 증가했고, 이를 원하는 구직자는 6,000% 증가했습니다.
AI 엔지니어의 평균 연봉은 25만 달러에서 45만 달러(약 3억 5천만 원~6억 3천만 원) 수준이며, OpenAI, Anthropic, DeepMind와 같은 기업의 시니어 또는 리더십 역할에서는 최대 120만~200만 달러에 이르기도 합니다.
AI 엔지니어 1명당 비어있는 일자리 공고가 4~6개에 달합니다.

이런 현상은 미국만의 이야기가 아닙니다. AI 기술이 글로벌 경쟁력의 핵심이 된 지금, 한국 기업들 역시 AI 엔지니어 확보에 고심하고 있죠. 삼성, 네이버, LG, 카카오 등 주요 기업들은 AI 센터를 확장 중이며, 국내 스타트업들도 앞다퉈 생성형 AI 기술을 접목하고 있습니다.

왜 지금, AI 엔지니어인가?

AI 엔지니어라는 직군이 생겨나고 주목받게 된 데에는 다섯 가지 가지 구조적 변화가 있습니다.

파운데이션 모델의 API화
과거에는 팀을 꾸려 직접 모델을 학습시켜야 했습니다. 지금은 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 같은 곳이 만든 모델을 ‘API로 호출’하면 됩니다. 문제는, 이걸 어떻게 제품화할 수 있는지 아는 사람이 매우 부족하다는 것이죠. 그래서 제품화할 수 있는 AI 엔지니어의 수요가 급증하고 있는 것입니다.
빨라진 제품 개발 사이클
예전에는 데이터를 수집하고 모델을 학습시키고 검증해야 했습니다. 그 과정에 많은 시간과 노력이 필요했죠. 하지만 지금은 아이디어만 있으면 프롬프트 몇 줄로 제품 프로토타입을 만들고, 사용자 반응을 통해 검증할 수 있습니다. 빠르게 시도하고 학습하며 개선하는 ‘애자일 AI 개발’이 가능해진 것입니다.
확장된 개발자 풀
AI/데이터 분야는 전통적으로 Python 중심이었지만, LangChain.js, Transformers.js 등 JavaScript 개발자를 위한 도구들이 등장하며 훨씬 많은 개발자들이 AI 엔지니어링 분야에 진입할 수 있게 되었습니다.
생성형 AI의 새로운 활용 분야
기존 ML이 추천 시스템, 이상 탐지 등에 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 글쓰기 앱, 개인 맞춤형 학습 도구, 자연어 기반 스프레드시트 등 완전히 새로운 종류의 제품을 만들어내고 있습니다. 이러한 새로운 응용 분야의 폭발적 증가는 이를 구현할 AI 엔지니어의 수요를 견인하고 있습니다.
대규모 투자와 인력 부족
기술 기업들은 AI 개발에 수십억 달러를 투자하고 있으며, OpenAI는 Microsoft로부터 130억 달러 이상의 투자를 받기도 했습니다. Apple은 휴스턴에 AI 운영 확장을 위해 5천억 달러 이상을 투자할 계획입니다. 이러한 막대한 투자와 함께 AI 관련 직무는 2022년 이후 68% 증가했으나, AI 고급 기술을 보유한 기술 전문가는 10% 미만에 불과하여 심각한 인력난을 겪고 있습니다.

AI 엔지니어가 되려면

AI 엔지니어는 특정 자격증을 요구하지 않습니다. 지금까지 우리가 알던 ‘AI 개발자’와도 다르죠. 이미 잘 만들어진 모델과 툴을 잘 활용하고, 실제 문제를 해결하는 데 적용할 수 있는 사람이 바로 AI 엔지니어입니다.

여러 공고를 통해 살펴보면, 다음과 같은 역량이 필요합니다.

GPT API, Claude, Gemini 등 주요 모델 활용 경험
LangChain, LlamaIndex, Pinecone 같은 툴 경험
Python 혹은 JavaScript를 활용한 프로토타이핑 능력
데이터 없이 빠르게 제품화해 사용자 반응을 검증하는 감각

이미 많은 AI 엔지니어들이 자신이 만들던 SaaS, 웹툴, 확장 프로그램에 AI 기능을 얹어 새로운 제품을 만들어내고 있습니다. 요즘 가장 핫한 AI 확장 프로그램인 RoomGPT나 Notion AI도 바로 이런 방식으로 시작됐습니다.

AI 엔지니어 커뮤니티의 최전선: AI Engineer Summit

이러한 흐름 가운데 등장한 커뮤니티도 있습니다. AI Engineer Summit인데요. 이 컨퍼런스의 주최자는 AI 엔지니어 뉴스레터 ‘Latent Space’에서 이렇게 이야기합니다.

“소프트웨어 엔지니어링에서는 ‘사이트 안정성 엔지니어’, ‘데브옵스 엔지니어’, ‘데이터 엔지니어’, ‘분석 엔지니어’가 등장했던 것처럼, 인공지능 응용 분야를 전문으로 하고 새롭게 떠오르는 기술 스택을 효과적으로 다루는 새로운 하위 분야를 탄생시킬 것이라고 생각합니다.”

이 분야가 바로 AI 엔지니어라는 것인데요. 그는 이 새로운 분야의 빌더(builder)들이 최신 기술 동향을 공유할 필요가 있기에 빌더 중심 AI 컨퍼런스인 AI Engineer Summit이 탄생했다고 설명합니다. 이 컨퍼런스는 2023년 10월에 첫 번째로 샌프란시스코에서 열렸고, 2년째 진행중이며, 유튜브 AI Engineer에 발표 내용이 업데이트되고 있습니다. 오픈AI, 클로드 등 세계 최고의 AI 기업의 엔지니어, 리더, 창업가 등이 모여 AI UX, AI Devtools, AI Infra, AI Agents, 새로운 LLM 도구, 오픈소스 모델 등 AI 엔지니어링에 대한 다양한 논의를 이어가고 있는데요. 그리고 그 논의가 바로 지금 벌어지는 최첨단의 논의죠.

AI 엔지니어는 ‘유행’이 아니라 ‘전환기’

지금 우리는 ‘AI 엔지니어의 시대’를 목격하고 있습니다. 단지 새로운 직군이 하나 생긴 것이 아닙니다. 개발자의 역할, 제품 개발 방식, 시장의 요구가 구조적으로 바뀌고 있는 것입니다. 그 중심에 있는 직군이 바로 AI 엔지니어입니다.

그리고 이것은 단순히 ‘잘 나가는’ 직군이 아닙니다. 우리가 어떤 제품을 만들고, 어떤 문제를 풀고, 어떻게 세상과 연결될지를 결정짓는 사람들이라고도 할 수 있죠.

이렇듯 요즘 AI 엔지니어는 단순히 기술적 트렌드를 넘어 경제 및 글로벌 노동 시장의 구조적 변화를 이끌고 있습니다. AI 기술의 폭발적인 발전과 함께 인력 부족이 심화되는 지금, 소프트웨어 엔지니어들에게 AI 엔지니어링은 매우 유망하고 영향력 있는 커리어 전환 기회가 될 수 있습니다.