데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어, 무엇이 다를까?

목차

1. 직무 정의

  - 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어의 정의

2. 핵심 업무의 차이점

  - 분석중심 vs 구현 중심

3. 요구되는 기술 역량의 차이

  - 수학/통계 vs. 소프트웨어 엔지니어링

4. 어떤 커리어가 나에게 맞을까?

 

 

AI 직무

 

직무정의

 - 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어의 정의

많은 분들께서 인공지능(AI) 분야의 직무를 탐색하면서 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’와 ‘머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)’를 혼동하시곤 합니다. 두 직무 모두 데이터를 기반으로 가치를 창출하고, AI 기술을 실무에 적용하는 핵심 인재라는 공통점을 가지고 있지만, 실제 업무 범위와 요구되는 기술 역량은 분명한 차이를 보입니다.

• 데이터 과학자는 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 역할에 초점을 둡니다. 통계학, 데이터 시각화, 실험 설계 등의 지식을 활용하며, 의사결정을 위한 모델링과 해석 능력이 중요합니다.
• 반면, 머신러닝 엔지니어는 데이터 과학자가 만든 모델을 대규모 시스템에 적용할 수 있도록 엔지니어링하는 역할을 맡습니다. 대량의 데이터를 처리하고, 머신러닝 파이프라인을 구축하며, 서비스 수준의 안정성을 고려해야 하는 기술 중심의 직무입니다.

결국, 데이터 과학자는 문제를 정의하고 해석하는 사람, 머신러닝 엔지니어는 모델을 실무 환경에 적용하고 확장하는 사람이라고 요약할 수 있습니다.

 

 

 

핵심 업무의 차이점

 - 분석 중심 vs 구현 중심

두 직무의 가장 뚜렷한 차이는 “분석”에 집중하느냐, “구현”에 집중하느냐입니다.
데이터 과학자의 업무는 데이터 기반 문제 해결을 중심으로 구성됩니다. 다음과 같은 활동을 주로 수행합니다.

• 대규모 데이터셋의 전처리 및 탐색적 분석(EDA)
• 통계적 추론과 A/B 테스트
• 비즈니스 목적에 맞는 예측 모델 설계
• 시각화 및 스토리텔링을 통한 의사결정 지원

반면 머신러닝 엔지니어는 이미 정의된 모델이나 알고리즘을 제품에 통합하고 확장 가능한 형태로 운영하는 기술적 역량이 요구됩니다. 주요 업무는 다음과 같습니다.

• 머신러닝 모델 학습 및 튜닝(하이퍼파라미터 조정 등)
• ML 파이프라인 구축 (데이터 수집 → 학습 → 배포)
• MLOps 도구 사용 (Kubeflow, MLflow, Docker 등)
• 실시간 추론 API 배포 및 운영

데이터 과학자는 주로 비즈니스팀과의 협업이 중요하고, 머신러닝 엔지니어는 개발팀 또는 데이터 인프라팀과 긴밀히 협업하게 됩니다. 따라서 두 직무는 상호 보완적인 관계에 있으며, 실제 프로젝트에서는 협력하여 시너지를 냅니다.

 

 

 

요구되는 기술 역량의 차이

 - 수학/통계 vs. 소프트웨어 엔지니어링

두 직무 모두 Python과 같은 프로그래밍 언어는 필수이지만, 그 외의 요구 기술은 각기 다릅니다.

데이터 과학자에게 필요한 역량은 다음과 같습니다.

• 통계학/수학 지식: 회귀분석, 시계열 분석, 베이지안 추론 등
• 데이터 시각화 도구 활용 능력: Matplotlib, Seaborn, Tableau 등
• SQL 및 데이터 추출 능력: 다양한 소스에서 데이터 수집
• 기초 머신러닝 모델 설계: Scikit-learn, XGBoost 등

머신러닝 엔지니어는 아래 기술을 더욱 중시합니다.

• 소프트웨어 개발 역량: Git, API 설계, 코드 최적화 등
• 분산 시스템 이해: Spark, Hadoop 등의 대용량 처리 기술
• 클라우드 플랫폼 활용 능력: AWS SageMaker, GCP Vertex AI 등
• MLOps 지식: 자동화된 ML 워크플로우 설계와 운영

즉, 데이터 과학자가 통계와 분석 중심의 역량을 요구받는다면, 머신러닝 엔지니어는 시스템 구현 및 안정적인 운영 능력을 갖추어야 합니다.

 

 

 

어떤 커리어가 나에게 맞을까?

마지막으로 가장 중요한 질문입니다. “내 성향에는 어떤 역할이 맞을까?”
두 직무 모두 매력적인 커리어 경로이지만, 성향과 흥미에 따라 적합도가 다릅니다.

 

성향/선호	데이터 과학자	머신러닝 엔지니어
문제를 해석하고 분석하는 데 흥미가 많다	적합	보통
사용자에게 서비스를 제공하는 기술 구현을 선호한다	보통	적합
통계, 수학, 실험 설계를 좋아한다	적합	부적합
코드 최적화, API 설계, 배포에 흥미가 있다	부적합	적합
팀 내 커뮤니케이션과 보고서 작성에 자신 있다	중요	필요
클라우드나 DevOps에 익숙하거나 배우고 싶다	필요	중요

 

 

만약 문제를 정의하고 데이터를 해석하는 능력에 자신이 있다면 데이터 과학자로, 반면 모델을 제품에 통합하고 실제 서비스로 구현하는 일에 흥미가 있다면 머신러닝 엔지니어가 더 적합하다고 할 수 있습니다.

또한 최근에는 하이브리드 직무도 점차 늘어나고 있습니다. 예를 들어, ‘Applied Scientist’나 ‘AI Developer’처럼 모델링과 구현을 함께 수행하는 역할이 등장하고 있으며, 이러한 직무는 두 분야의 역량을 모두 겸비한 인재를 선호합니다.