취업

AI를 개발하지 않아도, AI 산업에서 일할 수 있을까?

Chat GPT를 비롯한 생성형 AI가 일상과 업무에 빠르게 들어오면서 AI와 관련된 새로운 직업도 하나둘 등장하고 있습니다.


하지만 AI 분야의 일이라고 하면 여전히 개발자나 데이터 분석가처럼 전문적인 코딩 능력이 필요한 직업부터 떠올리기 쉽죠.


최근에는 조금 다른 역할도 주목받고 있습니다. 바로 AI 데이터 큐레이터 입니다. AI를 직접 개발하는 사람이 아니라, AI가 제대로 학습하고 활용할 수 있도록 필요한 데이터를 선별하고 정리하며 품질을 관리하는 역할인데요.


이 직업은 아직 완전히 자리잡은 표준 직업이라고 소개하기는 이르지만, AI 산업이 점점 커져가면서 등장한 새로운 직업으로 소개해드리고자 합니다.

 

 

 

 

 

▶ AI가 사용할 데이터를 관리하는 직업

AI가 좋은 결과를 내기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 하지만 데이터를 많이 모으는 것만으로  충분하지는 않습니다. 중복되거나 잘못된 정보가 섞여 있거나, 기준에 맞지 않는 데이터가 포함돼 있다면 AI의 결과 역시 부정확해질수 있기 때문입니다.


AI 데이터 큐레이터는 이러한 데이터를 살펴보고 AI 학습이나 서비스에 사용할 수 있도록 선별·정리·가공하고 품질을 관리하는 역할을 합니다.


쉽게 말하면, AI에게 아무 데이터나 주는 것이 아니라, 쓸만한 데이터를 골라 제대로 활용할 수 있도록 만들어주는 사람이라고 할 수 있습니다.


이 직업은 아래와 같은 업무를 담당하게 됩니다.


- 필요한 데이터 수집 및 선별

- 데이터 분류·가공 및 라벨링

- 오류·중복 데이터 확인

- 데이터 정확도와 품질 검수

- 편향·저작권·개인정보 등 데이터 사용 기준 점검

- AI가 활용하기 적합한 형태로 데이터 관리



▶ 익숙한 데이터 라벨러와 무엇이 다를까요?

AI 데이터 분야에서 익숙한 직업 중 하나가 데이터 라벨러 입니다. 데이터 라벨러는 정해진 기준에 따라, 사진, 문장, 음성 등 데이터에 이름이나 정보를 붙여 AI가 데이터를 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 사진 속 자동차를 표시하거나 문장을 긍정, 부정으로 분류하는 작업 등이 대표적입니다.


반면 AI 데이터 큐레이터는 데이터 라벨링을 포함해 데이터의 선별과 가공, 검수, 품질관리까지 보다 넓은 범위를 담당할 수 있습니다. 다만 아직 직무명이 완전히 표준화된 단계는 아니기 때문에, 기업에 따라 ‘데이터 큐레이터’라는 이름으로 라벨링이나 검수 중심의 업무를 맡기기도 합니다. 따라서 취업을 준비할 때는 직무명보다 실제 담당업무를 확인하는 것이 중요합니다.

 

 

 

 

 

▶ 개발자가 아니어도 도전할 수 있을까요?

업무의 수준과 역할에 따라 기술이 달라집니다. 데이터를 검수하거나 품질을 관리하는 실무중심 직무에서는 반드시 개발 경험을 요구하지 않는 경우도 있습니다. 문장의 의미를 정확하게 파악하는 문해력, 정해진 기준을 일관되게 적용하는 능력, 오류를 찾아내는 꼼꼼함 등이 중요한 역량이 될 수 있습니다.


반면 대규모 AI 모델에 사용할 데이터셋을 직접 설계하거나 구축하는 전문적인 역할에서는 Python이나 데이터 처리 도구 등 기술 역량을 요구하기도 합니다.



▶ 오랫동안 쌓아온 경력도 활용할 수 있을까요?


AI 데이터 큐레이터에서 눈여겨볼 부분은 바로 도메인 지식입니다. 도메인 지식은 특정 산업이나 분야에서 쌓은 전문적인 경험과 지식을 의미합니다. 예를 들어 금융 관련 AI를 학습시키기 위해 데이터를 검수한다면 금융업에 대한 이해가 도움이 될 수 있고, 교육 관련 데이터를 다룬다면 교육 현장 경험이 강점이 될 수 있습니다.


실제로 서울시50플러스재단이 운영하는 AI 데이터 실무 전문가 양성과정에서도 IT 개발 경험뿐 아니라 금융권 경력, 데이터 구축 경험, 강의·교육 운영 경험, 산업별 실무경험 등을 우대하고 있습니다.


즉 새로운 기술을 처음부터 전부 배우는 것뿐 아니라, 기존에 가지고 있던 경력과 산업 경험에 AI·데이터 활용 역량을 더하는 방식도 생각해볼 수 있습니다.

 

 

 

 


▶ 이런 이름으로도 찾아보세요!

현재 채용시장에서 ‘AI 데이터 큐레이터’라는 이름이 모든 기업에서 동일하게 사용되는 것은 아닙니다. 실제로 라인플러스 (LINE)는 ‘Data annotator’라는 이름으로, 쿠팡은 ‘AI 학습 콘텐츠 큐레이터’ 라는 이름으로 비슷한 업무를 모집한 바 있습니다. 이 외에도 AI Trainer, Text Data Curator 등 여러 이름으로 모집되니, 취업공고를 찾을 때는 ‘AI 데이터 큐레이터’ 하나만 검색하기 보다 유사 직무명도 함께 확인해보는 것이 좋습니다.

 

 

 

 

AI 데이터 큐레이터는 아직 하나의 표준 직업으로 완전히 자리 잡은 단계라고 보기는 어렵습니다. 기업마다 직무명과 업무 범위가 다르고, 단순 데이터 검수부터 전문적인 데이터 구축, 품질관리까지 필요한 역량에도 차이가 있습니다.


하지만 AI 산업이 점점 커지면서 데이터를 단순히 많이 확보하는 것뿐 아니라 좋은 데이터를 선별하고 관리하는 역할의 중요성도 함께 커지고 있습니다. 새로운 분야에 관심은 있지만 개발자가 되는 것은 부담스럽다면, 지금까지 쌓아온 경험을 활용할 수 있는 AI 데이터 직무에는 어떤 것이 있는지부터 살펴보세요. 기존의 경력에 새로운 기술을 하나씩 더하는 것에서 또 다른 경력의 가능성을 발견할 수 있습니다.

 

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