AI 시대 데이터 엔지니어 전망 - 수요 폭증의 이유
AI 시대 데이터 엔지니어 전망 - 수요 폭증의 이유
AI가 발달할수록 데이터 엔지니어 수요가 급증합니다. 역설적으로 들리지만 이유는 명확합니다. AI를 학습시키려면 엄청난 양의 데이터가 필요하고, 그 데이터를 모으고 정리하는 건 사람이 해야 하기 때문입니다.
AI 시대, 왜 데이터 엔지니어가 더 필요한가
ChatGPT 같은 AI 모델은 수십 테라바이트의 데이터로 학습합니다. 그런데 이 데이터가 하늘에서 떨어지지 않습니다. 웹사이트, 앱, IoT 기기, 거래 시스템 등에서 실시간으로 쏟아지는 데이터를 수집하고, 저장하고, 정제하고, AI가 학습할 수 있는 형태로 가공해야 합니다.
이 모든 과정이 데이터 엔지니어의 일입니다. AI가 똑똑해질수록 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터 파이프라인이 필요하고, 결국 더 많은 데이터 엔지니어가 필요합니다.
데이터 엔지니어가 하는 일
1. 데이터 파이프라인 구축
매일 수백만 건의 사용자 행동 데이터가 앱에서 발생합니다. 이걸 실시간으로 수집해서, 데이터 웨어하우스에 저장하고, 분석팀과 AI 모델이 쓸 수 있게 정리하는 시스템을 만듭니다.
2. 데이터 품질 관리
쓰레기 데이터를 넣으면 AI도 쓰레기 결과를 냅니다. 중복 데이터를 제거하고, 누락된 값을 처리하고, 형식을 통일하고, 이상치를 탐지하는 작업이 필수입니다.
3. 인프라 최적화
데이터가 페타바이트 단위로 커지면 저장 비용과 처리 시간이 기하급수적으로 늘어납니다. 적절한 데이터베이스를 선택하고, 쿼리를 최적화하고, 분산 처리 시스템을 구축해 비용을 절감하고 성능을 높입니다.
AI 시대 데이터 엔지니어의 변화
AI 도구를 활용하는 데이터 엔지니어
과거에는 SQL 쿼리를 손으로 작성했다면, 이제는 ChatGPT에게 "지난 30일간 일별 활성 사용자 수를 국가별로 집계하는 쿼리 작성해줘"라고 요청합니다. 코드 작성 시간은 줄고, 파이프라인 설계와 최적화에 집중할 시간이 늡니다.
ML 엔지니어와 협업 강화
데이터 엔지니어가 만든 파이프라인 위에서 ML 엔지니어가 모델을 학습시킵니다. "어떤 형태의 데이터가 필요한지" "얼마나 자주 업데이트해야 하는지" 긴밀하게 소통하며 일합니다. 단순 데이터 처리자가 아니라 AI 프로젝트의 핵심 파트너입니다.
실시간 데이터 처리 중요도 증가
과거에는 일 단위 배치 처리로도 충분했지만, 이제는 실시간이 기본입니다. 추천 시스템은 사용자 클릭 즉시 반영해야 하고, 이상 거래 탐지는 몇 초 안에 이뤄져야 합니다. Kafka, Flink 같은 실시간 스트리밍 기술이 필수 역량이 됐습니다.
데이터 엔지니어가 되려면
필수 기술 스택
1. SQL: 데이터 조회와 집계의 기본입니다. 복잡한 Join, Window Function, 쿼리 최적화까지 마스터해야 합니다.
2. Python: 데이터 처리 스크립트 작성, 자동화, API 연동에 사용합니다. Pandas, PySpark 라이브러리를 다룰 줄 알아야 합니다.
3. 클라우드 플랫폼: AWS, GCP, Azure 중 하나는 깊이 있게 다뤄야 합니다. S3, BigQuery, Redshift 같은 서비스들의 특징과 가격 모델을 이해해야 합니다.
4. 데이터 파이프라인 도구: Airflow로 워크플로우를 관리하고, dbt로 데이터 변환을 정의하고, Kafka로 실시간 스트림을 처리하는 경험이 필요합니다.
5. 데이터베이스 이해: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra 등 다양한 데이터베이스의 장단점을 알고, 상황에 맞게 선택할 수 있어야 합니다.
비전공자도 가능한가?
가능합니다. SQL과 Python만 배우면 주니어 데이터 엔지니어로 시작할 수 있습니다. 컴퓨터공학 학위보다는 실제 프로젝트 경험이 중요합니다.
무료 리소스로 시작하세요. Mode Analytics의 SQL 튜토리얼, Kaggle의 데이터셋, Airflow 공식 문서만으로도 기본기를 다질 수 있습니다. 6개월 집중하면 포트폴리오 3개는 만들 수 있고, 그걸로 취업 가능합니다.
실천 가이드
1. SQL 매일 30분 연습: LeetCode SQL 문제를 풀면서 복잡한 쿼리 작성 능력을 키우세요. 처음엔 어렵지만 한 달이면 익숙해집니다.
2. 클라우드 무료 티어 활용: AWS, GCP 무료 계정을 만들고 간단한 데이터 파이프라인을 직접 구축해보세요. S3에 파일 올리고, Lambda로 처리하고, Redshift에 저장하는 과정을 경험하세요.
3. 오픈 데이터셋으로 프로젝트: 공공 데이터 포털이나 Kaggle에서 데이터를 받아, 정제하고, 분석 가능한 형태로 가공하는 프로젝트를 진행하세요. GitHub에 올리면 포트폴리오가 됩니다.
4. 데이터 커뮤니티 참여: 데이터 엔지니어링 관련 Slack 채널, 디스코드 서버에 들어가 질문하고 답변하며 배우세요. 실무자들의 조언이 책보다 훨씬 유용합니다.
5. 인증서보다 실무 프로젝트: AWS 자격증이 있으면 좋지만, "실제로 일별 100만 건 데이터를 처리하는 파이프라인을 만들어봤다"는 경험이 더 강력합니다. 사이드 프로젝트나 인턴십을 통해 실전 경험을 쌓으세요.
마무리
AI 시대에 데이터 엔지니어는 가장 안정적이고 유망한 직업 중 하나입니다. AI가 발전할수록 데이터 수요는 기하급수적으로 늘어나고, 그걸 처리할 사람은 부족합니다.
지금 시작해도 늦지 않습니다. SQL부터 배우세요. 6개월 뒤에는 다른 사람이 될 겁니다.