컴퓨터 전공 아니어도 AI 직무 취업 가능하다? 엔비디아가 공개한 AI 채용 시장 공략법 5가지

NVIDIA Experts Share Top 5 Tips for Standing Out in the AI Job Market

컴퓨터 과학 전공 필수 아닌 AI 업계, 60%의 학생들 진로계획 변경

엔비디아가 AI 분야에서 경력을 시작하는 방법에 대해 논의한 내용을 정리한 공략법을 공개했다. 졸업 시즌이 다가오면서 새로운 세대의 학생들이 자신의 열정과 기술을 활용해 세상에 실질적인 영향을 미치고자 다음 단계를 준비하고 있다. 많은 이들에게 이는 우선 취업을 의미한다. 인사이드 하이어 에드(Inside Higher Ed)의 조사에 따르면, 60% 이상의 학생들이 AI의 부상이 자신의 진로 계획에 영향을 미쳤다고 응답했다. 또한 세계경제포럼은 2024년에 AI와 머신러닝 전문가에 대한 글로벌 수요가 향후 몇 년 동안 40% 증가할 것으로 예측했다.

AI 전문가가 되기 위해 반드시 컴퓨터 과학 학위가 필요한 것은 아니다. 다양한 교육적, 직업적 배경은 사람들을 더 적응력 있고 다재다능하게 만들어주는데, 이는 특히 빠르게 진화하는 AI 분야에서 귀중한 자산이 된다. 학생들이 순수 예술 학위를 가지고 있든 화학 공학 배경을 가지고 있든, AI 운영자(AI operator)가 되어 자신의 업무 흐름에 AI를 통합하는 방법을 아는 것이 다른 지원자들과 차별화되는 데 도움이 될 수 있다.

여성 데이터 분야 단체(Women in Data) 창립자이자 인간-기계 협업 연구소(Human Machine Collaboration Institute)의 CEO인 세이디 세인트 로렌스(Sadie St. Lawrence)는 GTC 패널 토론에서 “반드시 정확한 기술을 갖추는 것에 너무 집착하지 말고, 일상 업무 흐름에 AI 활용을 통합하는 데 집중하라”고 조언했다.

NVIDIA 시니어 개발자 기술 엔지니어인 카터 압달라(Carter Abdallah)는 “AI를 통해 전문 분야 외의 영역으로 확장할 수 있다”며 “AI가 일부 무거운 작업을 처리해 비기술 인력도 코딩할 수 있게 되고, 기술 인력은 인문학 교육을 활용해 AI 작업에 인간적 요소를 추가하는 것이 가치 있음을 알게 되었다”고 덧붙였다. 압달라는 학생들에게 AI를 도구로 활용하여 이전에는 접근할 수 없었던 기술을 향상시키고 활용할 것을 권장했다.

자신의 열정과 연결된 AI 분야 선택이 핵심, 자율주행·로봇·게임·의료 등 다양한 적용 영역

NVIDIA의 시니어 대학 채용 매니저인 에릭 바르가스(Eric Vargas)는 “AI 지원자라는 것이 따로 있는 것은 아니지만, AI 내에는 다양한 하위 영역과 산업 분야가 있으며, 기업들이 AI를 구현하고자 하는 영역에서 경험을 쌓는 것이 중요하다”고 말했다. 자율주행차, 로봇공학, 게임, 의료 등은 AI가 적용될 수 있는 수많은 분야 중 일부다. 학생들은 자신의 열정과 가장 잘 맞는 산업을 찾아 그 분야에서 전문성을 쌓아야 한다.

산호세 주립대학을 최근 졸업하고 NVIDIA에서 생성형 AI 애널리스트로 일하고 있는 사우디아 존스(Saudia Jones)는 “해결이 불가능해 보이지만 열정을 가진 문제를 선택하라”며 “왜 이 일에 이끌리는지 연결시켜보라. 그것이 도전을 극복하고 혁신하도록 이끄는 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다.

신뢰할 수 있는 AI 구축이 최우선, 데이비드 마틴의 청각장애인 위한 AI 개발 사례

바르가스는 AI 도구를 책임감 있게 사용하고 인간적 요소를 유지하는 것이 중요하다고 조언했다. 여기에는 채용 지원서, 자기소개서 작성, 기술 면접 질문 답변 등이 포함된다. 이런 균형은 신뢰를 구축하고 기술의 윤리적 사용을 보장하는 데 결정적이다. 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI) – 상호작용하는 사람들을 위한 안전성과 투명성을 우선시하는 AI 개발 접근법 – 는 이 산업의 핵심이다.

예를 들어, NVIDIA의 신뢰할 수 있는 AI 팀에서 기술 프로젝트 매니저 인턴으로 일하는 데이비드 마틴(David Martin)이 사회적 선을 위해 인공지능의 힘을 활용하는 방식에 대해 알아볼 수 있다. 청각장애를 가진 상태로 성장한 마틴은 스트리밍 플랫폼의 자막 정확도와 같은 기존 기술의 한계를 경험했다. NVIDIA에서 그의 책임에는 수화 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어링 팀에 자문을 제공하고 윤리적 데이터셋 큐레이션 도구 개발을 지원하는 일이 포함된다. 자신의 열정을 보여주고 AI를 선한 목적으로 사용하는 이러한 조합은 이 분야에서 두각을 나타내는 핵심이다.

링크드인 활용한 전문가 연결과 NVIDIA 딥러닝 연구소의 실무 중심 교육

어떤 산업에서든 네트워킹과 멘토십은 경력 성장에 필수적이다. 세인트 로렌스는 “AI 공간에서 네트워크를 구축하고 멘토십을 구하는 것이 내 경력 성장에 결정적이었다. 경험 있는 전문가들과 연결하면서 많은 것을 배웠다”고 말했다. 그녀에 따르면 학생들은 링크드인(LinkedIn)과 같은 플랫폼을 통해 업계 전문가들과 쉽게 연결할 수 있다. 링크드인은 특정 직무에 맞는 이력서 키워드를 추천하고 해당 역할에 적용할 수 있는 전환 가능한 기술을 식별하는 등 구직 과정에서 AI를 활용해 사람들을 돕는다.

또한, NVIDIA 딥러닝 연구소(Deep Learning Institute)를 통해 전문가와 연결하고 교육 과정을 수강할 수 있다. 이 연구소는 AI, 데이터 과학, 가속 컴퓨팅 등 수요가 많은 기술 개발, 실무 경험, 전문 지식을 제공한다.

채용 담당자가 찾는 3가지 요소: 기술 역량 증명, 주제 전문성, 틀을 벗어난 사고

카터는 “해결할 수 있는 문제를 찾아내고 채용되기 전에도 이를 해결하기 위한 선제적 조치를 취하는 것”이 중요하다고 강조했다. 바르가스도 이에 동의하며 NVIDIA의 채용 담당자들이 찾는 세 가지 주요 요소로 1) 해당 역할에 필요한 기술적 역량 증명, 2) 주제 전문성, 3) 틀을 벗어난 사고를 보여주는 프로젝트를 꼽았다. 예를 들어, 학생들은 NVIDIA Jetson 개발 키트로 구축한 자체 시작 로봇 솔루션을 시연하거나, 소셜 미디어에서 많은 조회수를 기록한 기술 아티클을 작성하거나, 캠퍼스에서 AI 관련 클럽을 시작함으로써 다른 지원자들과 차별화될 수 있다.

GTC에서는 선구적인 AI 연구자들도 자신의 경력 경로에 대해 논의했다. 그들은 연구 분야에서도 실질적인 경험, 끈기와 회복력 시연, 그리고 문제 해결에 대한 학제간 접근 방식이 지원자들에게 우위를 제공한다고 강조했다. NVIDIA의 대학 채용팀에서 제공하는 면접 팁에는 면접 전, 중, 후 단계별 조언이 포함되어 있다.

면접 전에는 직무 설명을 꼼꼼히 읽고 필요한 기술적 역량을 적용해 보는 연습을 해야 한다. 관련 경험을 명확하고 간결하게 표현할 준비를 하고, 직무, 프로젝트, 팀에 대한 5개 이상의 질문 목록을 미리 준비하는 것이 좋다.

면접 중에는 면접관의 질문에 신중하고 열정적으로 응답해야 하며, 특히 기술 면접에서는 문제의 각 단계에서 자신의 사고 과정을 상세히 설명하는 것이 중요하다. 또한 면접관의 반응을 주의 깊게 관찰해야 하는데, 면접관들은 지원자가 올바른 방향으로 가고 있을 때 단서를 제공하거나 해결책에서 벗어날 때 미묘한 힌트를 주는 경우가 많기 때문이다.

면접 후에는 24시간 이내에 해당 직무의 채용 담당자에게 감사 메시지를 보내는 것이 좋다. 채용 담당자는 이 메시지를 면접관에게 전달하게 된다. 10영업일이 지난 후에도 다음 단계에 대한 소식이 없다면, 지원자는 채용 담당자에게 직접 연락하여 자신의 지원 상태를 문의할 수 있다.

FAQ

Q: AI 직업을 얻기 위해 컴퓨터 과학 전공이 반드시 필요한가요?

A: 반드시 컴퓨터 과학 학위가 필요한 것은 아닙니다. 다양한 교육적, 직업적 배경을 가진 사람들도 AI를 자신의 업무 흐름에 통합하는 방법을 배워 AI 운영자가 될 수 있습니다. 중요한 것은 자신의 분야에 AI를 적용하는 능력입니다.

Q: AI 직업 시장에서 가장 중요한 경쟁력은 무엇인가요?

A: 다양한 기술 융합 능력, 적응력, 그리고 자신만의 ‘이유’를 찾아 열정을 연계하는 것이 중요합니다. 또한 AI를 책임감 있게 사용하는 윤리의식, 네트워크 구축 능력, 선제적 문제 해결 접근법도 핵심 경쟁력으로 꼽힙니다.

Q: AI 면접에서 성공하기 위한 핵심 전략은 무엇인가요?

A: 면접 전에는 직무 설명을 철저히 분석하고 필요 기술을 적용해보는 연습을, 면접 중에는 사고 과정을 명확히 설명하고 면접관의 반응에 주의를 기울이며, 면접 후에는 24시간 이내에 감사 메시지를 보내는 것이 중요합니다. 또한 자신이 해결할 수 있는 실제 문제를 찾아 선제적으로 접근하는 모습을 보여주는 것이 차별화 요소가 될 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 공략법 전문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 엔비디아

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.