AI 산업은 기술혁신의 중심에 있으며, 직무에 따라 요구되는 기술력과 전문성에 따라 연봉 구조도 매우 다양합니다. 특히 모델링, 데이터엔지니어, AI리서처는 핵심 기술직군으로 꼽히며, 기업 규모와 프로젝트 성격에 따라 연봉이 크게 차이 납니다. 본 글에서는 이 세 직무의 주요 역할과 연봉 수준을 비교 분석하여 AI 산업 진입을 고민하는 이들에게 실질적인 정보를 제공합니다.
모델링 엔지니어: AI 모델 구현의 실무 책임자
모델링 엔지니어는 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용해 실제 서비스에 적용 가능한 AI 모델을 구축하는 역할을 합니다. Python, PyTorch, TensorFlow 등의 프레임워크를 사용하며, 모델 성능 향상, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 전처리까지 전반적인 구현 과정을 책임집니다.
초봉은 4,000만 원~5,500만 원이며, 3~5년 차 경력자 중 프로젝트 성공 경험이 있는 경우 7,000만 원~1억 원 이상의 제안을 받기도 합니다. 특히 금융, 헬스케어, 제조 등 고도화된 분석이 필요한 산업에서는 실무 경험이 풍부한 모델러에 대한 수요가 높아지고 있으며, 사내 AI 솔루션 상용화 성공 여부가 연봉 인상에 큰 영향을 줍니다.
기술 외에도 도메인 지식(예: 물류, 의학, 리테일 등)이 연봉 협상에 핵심으로 작용하며, 모델 배포 경험, MLOps 인프라 이해도까지 갖춘 모델러는 해외 기업에서도 채용 1순위로 평가됩니다.
데이터 엔지니어: AI 모델 기반을 다지는 데이터 설계자
데이터 엔지니어는 AI 모델이 원활하게 작동할 수 있도록 데이터 파이프라인을 구축하고, 대규모 데이터를 수집, 저장, 처리하는 역할을 합니다. Hadoop, Spark, Airflow, BigQuery 등 분산처리 및 클라우드 데이터 도구에 능숙해야 하며, SQL, Python, Scala 등의 언어도 사용합니다.
초봉은 3,800만 원~5,000만 원이며, 대기업 및 클라우드 기반 기업에서는 6,500만 원~8,000만 원 수준의 연봉이 일반적입니다. 프로젝트 실무 경험, DW/ETL 파이프라인 구성, 데이터 정합성 및 보안 설계 경험이 주요 평가 항목이며, DB 최적화와 실시간 데이터 처리 구조 설계가 가능한 엔지니어는 1억 원 이상의 고연봉도 가능합니다.
장점은 기업의 AI 역량과 직접 연결되는 핵심 역할이라는 점이며, 단점은 업무 강도가 높고, 데이터 품질 이슈와의 지속적인 싸움이 있다는 점입니다. 하지만 백엔드와 AI 팀 모두에 필요한 핵심 인프라 담당자로 커리어 전망이 매우 밝습니다.
AI 리서처: 알고리즘 개발 및 논문 기반 연구 중심
AI 리서처는 새로운 알고리즘을 개발하거나 기존 모델을 개선하기 위한 연구를 수행하는 역할을 합니다. Google Scholar, NeurIPS, ICML 등의 국제 학회 논문을 기반으로 실제 서비스에 적용할 수 있는 모델을 연구하고, 논문 작성과 공개된 오픈소스 프로젝트에 기여하는 일이 많습니다.
연봉은 연구소 또는 대기업 산하 연구팀 기준 5,000만 원~7,000만 원 수준이며, 해외 박사학위자 또는 상위 학회 논문 저자 경력자는 1억 원 이상의 제안도 받습니다. AI 리서처는 PhD 또는 석사급 인력을 선호하며, 수학/통계 기반의 이론적 역량과 함께 프로그래밍 실무 능력까지 갖춘 인재가 우대됩니다.
장점은 R&D 중심으로 비교적 자율적인 환경에서 일할 수 있다는 점이며, 단점은 서비스화나 상용화 성과와는 거리가 멀어 연봉 인상 요소가 한정될 수 있다는 것입니다. 다만 GPT, diffusion model 등 대규모 언어 모델과 생성 AI 분야에서 활약한 경험은 높은 몸값을 형성할 수 있습니다.
결론: AI 커리어는 기술 적합성과 연봉 구조 이해가 핵심
모델링, 데이터 엔지니어, AI 리서처는 모두 AI 산업의 핵심 직무이며, 각각의 연봉 체계는 기술 수준과 프로젝트 성격에 따라 달라집니다. 실전 적용이 많은 모델링, 인프라 안정성을 책임지는 데이터 엔지니어, 이론 연구 중심의 AI 리서처는 모두 높은 연봉이 가능하나, 필요한 역량과 커리어 트랙은 상이합니다. 자신의 성향, 전문 분야, 목표 연봉을 기준으로 전략적인 직무 선택과 학습이 필요한 시점입니다.