인공지능 기술이 실생활에서 크고 작은 영향을 주는 4차 산업 혁명 시대가 다가오면서 개발자의 취업/이직 경쟁도 치열해지고 있습니다. 지난 2022년 2월, 파이낸셜뉴스 보도에 따르면, IT 개발자 채용 플랫폼에 등록된 개인회원 가입자 수가 2분기 만에 2배 이상 증가했으며, 상시 등록된 이력서도 8배 이상 늘었다고 하네요.
이런 상황에서 더 좋은 회사에서 더 많은 연봉을 얻기 위해서는 어떤 준비가 필요할까요?
바로 인공지능(AI)에 대한 공부가 필요합니다. AI 중요성이 높아지는 4차 산업 혁명 시대 속에서, 더 좋은 일자리로 취업하기 위해 인공지능 관련 공부에 힘쓰는 개발자들이 늘고 있죠.
백엔드 개발자 역시 예외가 아닙니다. AI 관련 역량이 뛰어난 개발자일수록 취업/이직 시장에서 유리한 위치를 점하고 업무 범위도 넓힐 수 있죠.
그 이유는 무엇일까요? AI 쪽으로 취업/이직을 원하는 백엔드 개발자라면 어떤 준비가 필요할까요?
신축 아파트에서 초고층 빌딩까지 건물을 지을 때는 멋진 외관과 근사한 인테리어를 만드는 것이 중요합니다. 하지만 기초를 튼튼히 하고 뼈대를 제대로 세우는 일 역시 중요하죠. 그래야 벽에 금이 가거나 무너질 걱정 없이 오랫동안 건물을 사용할 수 있기 때문이죠.
애플리케이션과 서비스 역시 기초가 튼튼해야죠. 이러한 기초를 만들고 관리하는 개발자가 바로 백엔드 개발자입니다. 백엔드 개발자는 데이터를 처리하고 저장하는 일에서 UI가 없는 시스템 컴포넌트 작업, 서버 개발 및 인프라 관리, API 작성, 라이브러리 생성, 데이터베이스 통합에 이르기까지 다양한 업무를 수행하죠. 한편, 사용자가 직접 경험하는 UI, UX 등의 개발에 초점을 맞추는 개발자는 프론트엔드 개발자라 합니다.
그래서 백엔드 개발자는 맡는 일의 범위가 넓습니다. 개발 및 유지/보수는 물론 데이터 분석을 위한 엔지니어링, 분산파일 시스템을 만들기도 하고, 프로젝트에 따라 데이터베이스 관리, 프론트엔드 개발에 참여하는 경우도 있죠. 이는 인접 분야와 관련된 전문성을 키우고 인맥을 넓히는 데 큰 도움이 됩니다.
또 하나의 특징으로는 프론트엔드에 비해 프로그래밍 언어 선택의 폭이 넓다는 점이 있습니다. 백엔드에서는 PHP를 비롯해 Node.js, JavaScript, C++, Java, Python 등의 언어를 특성과 작업 방향 등을 고려하여 선택하고 업무를 진행하죠.
이는 개발 분야의 변화에 유연하게 대처할 수 있음을 뜻합니다. 개발 분야에 ‘대격변’이 일어남은 물론 기존의 개발 분야도 빠른 속도로 더 깊게 발전하는 경우도 많아요. 이렇게 새로운 개발 분야가 탄생하는 상황에서 백엔드 개발자는 다양한 프로그래밍 언어 스킬을 바탕으로 비교적 쉽게 적응할 수 있답니다.
종합해보면 백엔드 개발자는 할 수 있는 일이 많고 언어도 상황에 맞춰 다양하게 활용할 수 있어서 급변하는 개발 환경 속에서도 안정적이라는 장점이 있습니다. 여기에 자신만의 특화된 전문 분야와 개발 능력까지 갖춘다면 백엔드뿐만 아니라 프론트엔드, 풀스택 개발자, 시스템 엔지니어, 데이터 엔지니어 등 다양한 분야에 도전할 수 있죠.
기술이 발전하면서 개발 분야가 다양화되고 새로운 개발에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 이런 변화 속에서 개발자가 한 번 맡은 분야를 영원히 담당한다는 보장은 없습니다. 그래서 오래오래 일하고 싶다면, 새로운 개발 분야에 바로 적응할 수 있도록 역량을 쌓는 것이 중요해요.
그렇다면 어떤 분야에 관한 공부가 필요할까요? 바로 인공지능입니다. 인터넷 기업뿐만 아니라 전통적인 제조업은 물론 공공기관에서도 AI 기술을 적용해 업무 효율을 높이고 인사이트를 얻기 위해 힘을 쓰고 있습니다. 이에 따라 인공지능 시장도 급성장하고 있는데요. 지난 2022년 3월, 시장조사기관 한국IDC는 향후 5년간 국내 AI 시장이 연평균 성장률이 15.1%에 달할 것으로 예측했습니다. 그만큼 성장세가 뚜렷하다는 걸 알 수 있죠.
이렇게 급성장하는 인공지능을 잘 아는 개발자가 있다면 더 좋은 커리어를 쌓을 수 있을 것입니다.
특히 백엔드 개발자는 다루는 업무의 범위가 넓은 만큼 AI 역량까지 갖췄다면 더 좋은 기업으로 이직하기 쉬워지고, 자신이 원하는 업무로 전향하기도 수월해지죠.
인공지능을 공부하고 싶으시다면 딥 러닝(Deep Learning) 역시 잘 이해해두는 것이 좋습니다. 딥 러닝은 머신 러닝(Machine Learning)의 일종으로, 인간의 뇌에서 신경 세포를 사용하는 방식과 비슷한 알고리즘으로 인간이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 것을 뜻합니다. 인공지능이 제대로 인공지능답기 위해서는 딥 러닝이 필요한 것이죠.
단순히 취업/이직 시장에서 유리해지는 것 이외에도 인공지능 이해도가 높아지면 개발에도 큰 도움이 됩니다. 먼저 유저가 어떤 서비스를 이용하는지, 그 서비스에 딥러닝/AI를 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 역량을 얻을 수 있어요. 이는 인공지능과 사람 사이의 더 많은 연결고리를 만들 방법에 대해 고민할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
AI를 공부하면 인공지능의 가장 중요한 재료인 데이터를 어떻게 가공하고 분류해서 사용할지에 관해 더 훌륭한 솔루션을 제시할 수 있습니다. 데이터가 서비스를 만들 때 어떻게 적용할지에 대해서도 더 유연하게 생각하여 적용할 수 있게 되죠.
영상처리를 예로 들어 살펴볼까요? 자율주행이나 스마트팩토리 등에 사용되는 영상처리는 영상을 분석하고, 해당 물체의 속도, 나와의 위치, 인식 등을 하는 기술입니다.
AI에 대한 이해도가 높다면 영상 처리를 위한 영상 데이터를 어떻게 가공하고 분류하여 사용할지를 근본적으로 고민할 수 있게 됩니다. 그리고 이에 맞춰 빅데이터 배치 처리, 색인/검색에 필요한 기술을 개발할 수 있죠.
실제로 백엔드 개발자들이 AI 회사에 취직해 활동하는 경우도 많아요. 인공지능 회사에서 백엔드 개발자는 머신러닝/딥러닝 기반의 연구 결과를 서비스에 적용하는 데 필요한 백엔드 시스템 개발에 나섭니다. 또한, AI 서비스에 필요한 플랫폼과 멀티미디어 데이터 처리 기술 개발에도 참여합니다.
특히 대용량의 서비스를 개발하는 백엔드 개발은 AI/빅데이터 시대에 있어 꼭 필요한 과제입니다. 백엔드 개발자라면 이제 AI 역량을 갖추는 것이 필수라고 할 수 있죠. 지금이라도 인공지능 공부에 나서야 하는 이유입니다.
AI 역량이 있는 개발자는 그렇지 않은 개발자와 서비스를 만들 때 접근할 수 있는 시각의 범위가 다릅니다. 그래서 인공지능 기반 서비스 기업에서는 다양한 AI 역량을 갖춘 백엔드 개발자를 찾고 있습니다. 구체적으로는 어떤 역량이 요구될까요?
먼저 DepOps/MLOps에 대한 이해가 필요합니다. DevOps는 애플리케이션과 서비스를 더 빠르게 제공할 수 있도록 개발 및 유지 관리와 관련된 모든 역할 간 협업을 조성하는 것이며, MLops는 머신 러닝 개발과 운영을 통합하는 것으로 데이터 레이블링의 일관성을 위해 인프라를 만들어 자동으로 운영되게 하는 역할을 뜻하죠.
또한, C/C++, Python 등 하나 이상의 언어에 능숙해야 하며, node.js, Go, Java/Kotlin 등 백엔드 개발에 사용되는 언어를 하나 이상 잘 알아야 합니다. 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포할 수 있는 도커(Docker)에 대한 기본적인 지식도 필요해요. 특히 기업에서는 AI 개발자 지원자의Python/TensorFlow/NLP 등과 관련된 역량을 많이 보고 있습니다.
AI 백엔드 개발자를 모집하는 기업별로 어떤 역량을 우대하는지 알아보는 것 역시 취업 시장에서 승리하는 데에 도움이 됩니다. 한 예로, 인공지능을 바탕으로 버추얼 휴먼을 개발하는 A사에서는 AWS, Azure 등의 클라우드 환경 기반 개발, 배포 및 운영 경험을 선호했습니다. 한편, 게임업체 B사에서는 새로운 빅데이터 분석플랫폼에 꾸준한 관심을 가진 백엔드 개발자를 선호했죠.
모델링, 데이터 엔지니어링 등 다양한 분야에서 일하는 백엔드 개발자는 AI 리서치를 비롯한 인공지능 서비스 개발 업무에 유용하게 적용할 수 있죠. 이 때문에 최근 AI 기업에서는 이러한 능력을 갖춘 ‘백엔드 개발자’를 선호하죠. 그래서 개발자 커리어를 더 순탄하게 쌓기 위해서는 탄탄한 AI 역량을 보유한 개발자로 거듭나야 합니다.