현대 기술 직업 이해: 데이터 분석가, 데이터 과학자, ML 엔지니어, GenAI 엔지니어

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

- 대상: 데이터 분야 진입을 고려하는 신입, 경력 전환자, 기술 스택 선택을 고민하는 개발자

- 난이도: 중급 (기초부터 중급까지의 기술적 개념 포함)

핵심 요약

• 데이터 분석가: Pandas, Plotly 등으로 데이터 시각화 및 보고서 작성에 중점.
• 데이터 과학자: scikit-learn, TensorFlow를 사용한 모델 전체 사이클 관리 및 A/B 테스트 설계.
• ML 엔지니어: Docker, Kubernetes를 통한 모델 배포 및 MLOps 자동화.
• GenAI 엔지니어: HuggingFace, LangChain으로 대규모 모델 양자화 및 RAG 파이프라인 구축.

섹션별 세부 요약

1. 데이터 분석가 역할

• 데이터 수집/정제: SQL, Python(Pandas)으로 데이터 정제 및 ETL 작업 수행.
• 통계 분석: NumPy, SciPy를 활용한 평균(mean), 분산(variance) 등 기본 통계량 분석.
• 시각화: Tableau, Plotly로 대시보드 제작 및 비즈니스 의사결정 지원.
• 예측 모델: 2025년 기준 선형 회귀 및 Git 기반 버전 관리 도입.

2. 데이터 과학자 역할

• 모델 개발: scikit-learn, TensorFlow로 전처리, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝 수행.
• 빅데이터 처리: Spark, Hadoop을 활용한 테라바이트 규모 데이터 파이프라인 구축.
• 알고리즘 평가: ROC-AUC, F1-score, cross-validation으로 모델 성능 평가.
• 실험 설계: A/B 테스트 기반 통계적 유의성 검증 및 모델 영향도 분석.

3. ML 엔지니어 역할

• 모델 배포: Docker, Kubernetes로 컨테이너화 및 REST/gRPC API 제공.
• 확장성 관리: Prometheus, Grafana를 통한 실시간 모니터링 및 자동 확장 구현.
• MLOps 자동화: GitHub Actions, Jenkins로 CI/CD 파이프라인 구축 및 피처 스토어 관리.
• 성능 최적화: 양자화, GPU/TPU 가속으로 추론 속도 및 메모리 사용 최적화.

4. GenAI 엔지니어 역할

• 모델 미세 조정: HuggingFace Transformers로 GPT, BERT 등 대규모 모델의 업무 맞춤형 튜닝.
• RAG 파이프라인: 검색 기반 생성(RAG)을 통한 hallucination 감소 및 응답 관련성 향상.
• 멀티모달 시스템: 텍스트, 이미지, 음성 모델 통합으로 텍스트-이미지 생성, 음성 합성 구현.
• 평가 체계: 다양성, 공정성, 사용자 만족도를 포함한 고급 평가 지표 개발.

결론

• 직무 선택 가이드: 대시보드 시각화 → 데이터 분석가, 모델 개발 → 데이터 과학자, 배포 최적화 → ML 엔지니어, GenAI 도구 활용 → GenAI 엔지니어.
• 핵심 팁: MLOps 자동화(GitHub Actions), RAG 파이프라인(LangChain) 활용, 모델 보안(encryption, data governance) 철저히 적용.