인공지능(AI) 분야는 지속적인 진화를 거듭하며 기계 학습(ML) 전문성을 갖춘 전문가에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 취업 사이트와 인력 소싱 기관의 최근 데이터에 따르면, ML은 데이터 과학과 Python과 같은 다른 기술들을 뛰어넘어 AI 직업 시장에서 가장 많이 요구되는 기술입니다.
특히 인도에서는 AI 직업 기회가 크게 증가하였으며 약 3,000개의 활성 포지션이 제공되고 있습니다. 작년 동안 해당 국가의 AI 전문가 수는 놀라운 125% 증가했습니다. AI 응용을 위한 필수 언어인 Python은 능력 있는 인력 수가 224,000명 이상으로 두 배로 늘어났으며, ML 전문가는 220,000명으로 90% 증가했습니다.
다양한 AI 직업 역할 중 ML 엔지니어가 시장을 지배하고 있으며, 전체 채용 게시물의 23%를 차지하고 있습니다. 그 뒤를 이어 AI 과학자가 15%, 데이터 엔지니어가 11%를 차지하고 있습니다. 그러나 이러한 수치를 해석할 때 주의가 필요합니다. 이러한 기술을 갖춘 전문가들이 반드시 AI 관련 역할에서 근무하는 것은 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 2.4백만 명의 Python 전문가 중 단지 10%가 AI 업무에 종사하고 있습니다.
SAP Labs India, Samsung의 HARMAN Digital Transformation Solutions, Tredence 및 Compunnel과 같은 다양한 분야의 기업들이 적극적으로 AI 인재를 찾고 있습니다. 특히 Tredence는 AI/ML 및 클라우드 데이터 플랫폼 전문성을 갖춘 전문가들에게 큰 가치를 두고 있습니다.
AI 분야에 숙련된 전문가들의 수가 증가하고 있지만, 중간부터 고급 수준의 경험이 필요한 인재는 여전히 부족합니다. 새로운 입문자들이 산업에 진입하고 있지만, 수요는 주로 10-30년의 관련 경험을 갖춘 개인들에게 집중되고 있습니다.
은행, 의료 및 소매와 같은 여러 산업에 AI가 점차 보급되면서 AI 전문가에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 분야에서 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있는 ML 전문가들의 필요성을 증가시킬 것입니다.
기사에 기반한 자주 묻는 질문(FAQ):
1. AI 직업 시장에서 가장 많이 요구되는 기술은 무엇인가요?
AI 직업 시장에서 가장 많이 요구되는 기술은 기계 학습(ML)입니다. 이 기술은 데이터 과학과 Python과 같은 다른 기술들을 뛰어넘고 있습니다.
2. 어느 나라에서 AI 직업 기회에 상당한 폭의 증가가 있었나요?
인도에서는 약 3,000개의 활성 포지션을 포함한 AI 직업 기회에 상당한 폭의 증가가 있었습니다.
3. 인도에서 지난 1년 동안 AI 전문가 수는 얼마나 증가했나요?
인도에서는 지난 1년 동안 AI 전문가 수가 놀라운 125% 증가했습니다.
4. 어떤 직업 역할이 AI 직업 시장을 지배하고 있나요?
ML 엔지니어가 AI 직업 시장을 지배하고 있으며, 전체 채용 게시물의 23%를 차지하고 있습니다.
5. Python 전문가 중 몇 퍼센트가 AI 업무를 수행하고 있나요?
2,400,000명의 Python 전문가 중 단지 10%가 AI 업무를 수행하고 있습니다.
6. 어떤 기업들이 적극적으로 AI 인재를 찾고 있나요?
SAP Labs India, Samsung의 HARMAN Digital Transformation Solutions, Tredence 및 Compunnel과 같은 기업들이 적극적으로 AI 인재를 찾고 있습니다.
7. 숙련된 AI 인재에 대한 수요는 어떻게 되나요?
AI 분야에 숙련된 전문가의 수는 증가하고 있지만, 중간부터 고급 수준의 경험이 있는 인재에 대한 수요는 여전히 부족합니다. 수요는 주로 10-30년의 관련 경험을 갖춘 개인에게 집중되고 있습니다.
8. 어떤 산업들이 AI 전문가에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되나요?
은행, 의료 및 소매와 같은 산업들은 AI 기술이 이러한 분야에 보급되면서 AI 전문가에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
주요 용어의 정의:
– 인공지능 (AI): 인간지능을 필요로 하는 일반적인 작업을 수행할 수 있는 지능적인 기계를 만드는 컴퓨터 과학 분야입니다.
– 기계 학습 (ML): AI의 하위분야로, 기계가 데이터로부터 학습하고 예측하거나 결정하는 알고리즘과 모델의 개발을 포함합니다.
– 데이터 과학: 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식 등의 기법과 방법을 결합하여 데이터로부터 통찰과 지식을 추출하는 다학제적인 분야입니다.
– Python: 간결성과 가독성으로 인해 AI 및 ML 응용에서 널리 사용되는 인기있는 프로그래밍 언어입니다.
관련 링크 제안:
– SBD CDC
– IDSIA
– Machine Learning AI
– Analytics Vidhya
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