일본의 머신러닝 엔지니어 연봉은 얼마? 연령별 수입 및 미국과의 차이점

 

최근 AI 붐에서, 그 근간을 담당하고 있는 것이 기계학습 기술입니다. 기계 학습에 대한 관심이 높아짐과 동시에 기계 학습 모델을 만드는 데 있어 빠질 수 없는 직업 "기계 학습(머신러닝) 엔지니어"에 관심이 집중되고 있습니다.

 

현재 인력부족으로 인해 기계 학습 엔지니어는 귀하신 몸입니다. 기술의 변천과 함께 그 시장 가치는 변할 가능성이 있지만, 기계 학습 엔지니어는 높은 소득과 대우를 기대할 수 있습니다. 그래서 이번 글은 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉을 테마로 소개하고 있습니다.

 

기계 학습 엔지니어란?

기계 학습 엔지니어는 간단히 말하자면 기계 학습 모델을 구축하는 엔지니어입니다. 때로는 "AI 엔지니어"나 "ML 엔지니어"라고도 부릅니다.

 

AI 관련 직업 중에서도 특히 주목받고 있는 직업으로 대량의 데이터를 학습시켜 만드는 "기계 학습 모델"개발 및 환경설정을 다루는 직업입니다.

 

기계 학습은 기존의 전문가 시스템 등과 같이 모든 코드를 "if문"처럼 규칙 기반으로 정의하지 않고 비교적 적은 코드로 끝내는 경우가 많은 것이 특징입니다. 따라서 기계 학습 엔지니어는 많은 데이터를 연구하여 정확도를 향상하기 위해 알고리즘과 데이터 형식을 고민하는 힘이 필요합니다.

 

기계 학습 엔지니어의 업무 내용

기계 학습 엔지니어의 실제 업무 내용은 기업에 따라 달라집니다. 음성인식 엔진을 개발하는 기업도 있고, 건강 관련 분석을 하는 기업도 있고, 채팅 봇을 개발하는 기업도 있습니다.

 

또한 업무 레벨에 있어서도, 모델을 움직이는 부분만을 담당하는 엔지니어와 설계 단계부터 투입되는 엔지니어, 모델 자체를 만드는 연구를 하는 엔지니어 등 다양한 유형의 엔지니어가 있습니다.

 

일반적으로 다음과 같은 업무 내용이 있습니다.

• 기계 학습 모델 구축 및 검증
• 기계 학습 기반 정비 및 유지보수
• 논문 등을 통해 최신 기술 조사

 

기계 학습 모델 구축 및 검증

기계 학습 엔지니어의 업무의 근간을 이루는 것이 기계 학습 모델 구축 및 검증입니다. 기계 학습 중에서도 현재 활용이 진행되는 많은 모델에서는 많은 교사 데이터를 학습시키는 것이 필요합니다.

 

기계 학습 기반 정비 및 유지보수

이미지 인식뿐만 아니라 텍스트 분석 및 음성 인식, 사용자의 로그 등 기계 학습에서 취급하는 데이터의 형식은 다양한 것이 특징입니다. 그래서 사내에서 데이터 기반을 세우고 신속한 데이터 활용을 추진하는 기업도 있습니다.

 

논문 등을 통한 최신 기술의 조사

기계 학습 영역에서는 매일 빠르게 혁신이 일어나고 있습니다. 세계적인 학회는 참신한 모델이 발표되어 화제가 되기도 합니다. 기계 학습 엔지니어에게 최신 기술 정보를 파악하고, 때로는 그것을 자사의 시스템에 통합하는 것은 중요한 역할입니다.

 

 

기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자의 차이

기계 학습 엔지니어와 비슷한 직업으로 데이터 과학자가 있습니다. 기업의 채용에서도 기계 학습 엔지니어와 동일 계열로 모집공고가 나는 경우도 있습니다.

 

둘을 명확히 나누는 정의는 없지만, 데이터 과학자는 그 이름처럼 데이터를 처리하는 데 중점을 둔 직업입니다. 예를 들어, 기계 학습 기법을 이용한 응용 프로그램의 개발을 데이터 과학자가 직접 하는 경우는 별로 없습니다. 대신, 기업(자사 및 타사)의 보유 데이터를 분석하여 비즈니스 전략을 세우는 등의 작업을 합니다.

이것은 어디까지나 일반적인 이야기로, 기업에 따라서는 대부분 기계 학습 엔지니어와 같은 업무를 할 수 있습니다. 그러니, 구인란의 내용을 잘 확인하는 것이 좋습니다.

 

기계 학습 엔지니어의 연봉

기계 학습 엔지니어의 연령별 평균 연봉(일본)

연령대	평균 연봉	평균 월급	보너스
20 ~ 24 세	570.0 만엔	35.6 만엔	142.5 만엔
25 ~ 29 세	660.0 만엔	44.4 만엔	177.5 만엔
30 ~ 34 세	680.0 만엔	48.8 만엔	195.0 만엔
35~39 세	786.0 만엔	55.6 만엔	222.5 만엔
40~44 세	879.0 만엔	62.5 만엔	250.0 만엔
45~49 세	998.0 만엔	70.0 만엔	280.0 만엔
50~54 세	1090.0 만엔	75.0 만엔	300.0 만엔
55~59 세	1080.0 만엔	74.0 만엔	297.5 만엔
60 ~ 65 세	710 만엔	50.6 만엔	202.5 만엔

출처 : 평균연봉. jp

 

※ 평균 연봉. jp가 독자적으로 산출한 결과입니다.
※ 보너스는 4개월 분으로 계산하고 있습니다.
※ 연봉제는 지원하지 않기 때문에 연봉을 12로 나눈 값이 예측 수치입니다.

 

레이와 1년도(2020년 : 일본 나루히토 일왕 즉위 뒤 사용되고 있는 연호)의 전 직종의 평균 연수입은 436만 엔(약 4,570만 원)이었습니다.

 

 

한편, 기계 학습 엔지니어의 전체 연령대 평균 연수입은 752만 엔(약 7,890만 원)입니다.

 

기계 학습 엔지니어의 구인 예시

기업명	연봉
M3	700 만엔 ~ 1,000 만엔
BHI	700 만엔 ~ 1,000 만엔
note	500 만엔 ~ 1,100 만엔
SMN	700 만엔 ~ 900 만엔
세븐 & 아이 홀딩스	500 만엔 ~ 1,000 만엔
글로비스	700 만엔 ~ 1,000 만엔
소프트뱅크	586 만엔 ~ 1,648 만엔
MonotaRO	500 만엔 ~ 1,500 만엔
스톡마크	600 만엔 ~ 1,200 만엔
Algoage	700 만엔 ~ 1,000 만엔

기계 학습 엔지니어의 구인을 보면, 연수입 1,000만 엔 초과인 모집이 많습니다.

 

해외의 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉

미국 채용정보 사이트 Glassdoor에 따르면, 미국 내에서의 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉은 $114,121(약 1억 2,460만 원)으로 추정되고 있습니다(2020.10.11 기준).

 

기계 학습 엔지니어의 시장 가치는 일본과 미국에서 큰 차이가 있다는 것을 알 수 있습니다.

 

또한 미국의 유명 기업의 연봉을 일부 픽업해 봤습니다.

 

Oracle

2018년, "Oracle이 자사주 등을 포함 600만 달러(약 65억 5,200만 원) 상당의 오퍼를 내, AI 최고 엔지니어를 획득했다"는 뉴스가 화제가 되었습니다. 물론 이것은 그만큼 실력 있는 엔지니어이긴 하지만, 우수한 엔지니어에게 고액의 보수를 지급한다는, 꿈이 있는 이야기입니다.

 

GAFA

유명 기업의 평균 연봉은 어떨까요.

 

GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)에서 일하는 기계 학습 엔지니어의 예상 평균 연봉을 조사했는데요,

• Google : 18.6 만 달러 (2억 310만 원)
• Apple : 19.4 만 달러 (2억 1,180만 원)
• Facebook : 21.1 만 달러 (2억 3,040만 원)
• Amazon : 13.9만 달러 (1억 5,178만 원)

모두 고액의 급여가 지급되고 있습니다.

 

기계 학습 엔지니어의 연봉 정리

전형적인 구인란(일본 기준)을 정리하면, 기계 학습 엔지니어의 연봉은 다음과 같습니다.

AI 엔지니어 구인 유형	연봉 시세
미경험자 OK	300 ~ 400 만엔 (약 3,147 ~ 4,195 만원)
일본계	500 ~ 1,000 만엔 (약 5,240 ~ 1억 490 만원)
외국계	800 ~ 1,500 만엔 (약 8,390 ~ 1억 5,730 만원)
미국 대기업	수천만 ~ 수억엔 (수억 ~ 수십억)

 

기계 학습 엔지니어가 연봉을 높이려면

기계 학습 엔지니어는 평균 연봉이 높다고 했지만, 경험 및 스킬을 쌓으면 더 수익을 높일 수 있습니다.

 

연수입을 늘리기 위한 구체적인 방법은 3가지입니다.

• 체계적인 지식을 습득
• 최신 지식을 습득
• 현장 경험을 쌓는다

 

 

체계적인 지식을 습득

기계 학습 엔지니어의 체계적인 지식, 즉 수학이나 통계에 대한 지식을 말합니다. 기계 학습과 수학 · 통계는 분리할 수 ​​없습니다. 수학의 지식이 있으면 수식을 기반으로 기계 학습에 대한 이해가 깊어지므로, AI가 내놓은 결과에 대해 왜 그런 결과가 나왔는지, 그 결과가 타당한 것인지 판단하기 쉬워집니다.

 

또한 기계 학습에서는 대용량 데이터의 분석 및 처리를 할 때, 통계용어 및 지식이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 상관성을 나타내는 '상관 계수'도 기초적인 지식의 하나입니다.

 

그냥 라이브러리를 사용한다면 기계 학습을 돌리기 위해 모든 엔지니어가 그런 지식을 가질 필요는 없습니다. 따라서 수학 및 통계 지식을 갖고 있다면 기계 학습 엔지니어로서 희소가치가 더 높아 연봉도 올라갑니다.

 

최신 지식을 습득

여기서 말하는 최신 지식이란 최신 논문과 AI의 활용 상황을 말합니다. 기계 학습은 매일 급속한 발전을 이루고 있기 때문에, 지금 사용하는 시스템이나 모델이 몇 년 후에는 오래된 것으로 간주될 가능성도 매우 큽니다.

 

따라서 기계 학습 엔지니어들은 최신의 기계 학습 기술 연구 및 활용 상황을 알아두지 않으면 안 됩니다. 때로는 그 기술 · 지식을 자신의 시스템에 통합할 수 있어야 합니다. 그때, 가장 필요한 것이 논문이나 공식 문서입니다. 그러나 그들 대부분은 영어로 되어 있습니다. 따라서 영어 문장을 읽을 수 있는 쪽이 더 효율적인 최신 기계 학습을 배울 수 있습니다. 적극적으로 최신 정보를 통합하고, 지식의 업데이트가 가능한 인재는 매우 보탬이 되는 것입니다.

 

현장 경험을 쌓는다

현장 경험을 쌓고, 실제로 현장의 밑바닥부터 TOP까지 경험해보는 것은 스킬업의 가장 빠른 지름길입니다. 이것은 엔지니어에 국한된 것이 아닙니다. 예를 들어, 영업도 인터넷이나 책에서 영업을 공부하는 것보다 실제로 영업을 해보는 것이 보다 효율적으로 성장할 수 있습니다.

 

기계 학습 엔지니어도 이와 같습니다. 우선 작은 곳이라도 좋으니, 현장에서 경험을 쌓고 기술을 익힙니다. 어느 정도 실력이 붙으면 승진도 하고, 보다 대우가 좋은 기업으로 전직하기도 하여 연봉을 올릴 수 있습니다.

 

미경험자도 OK인 기업에 입사하여 실무 경험을 쌓는다

많지는 않지만 찾아보면 미경험자도 환영하는 모집 공고가 있습니다. 현장 경험은 스킬업을 위한 첫 번째 지름길입니다. 이때, 백지 이력서로 임하는 것이 아니라, 스스로 어느 정도 성과물을 만들어 두면 더 채용되기 쉽습니다.

 

구체적으로는, Python 등의 프로그래밍 경험이 있으면, 플러스 알파로 수학 및 통계 지식을 습득하여 기계 학습 엔지니어가 되기 위한 지식을 익힐 수 있습니다. 또한 미경험자도 대학에서 정보과학을 전공하고 배우면, 기계 학습 엔지니어로 취직이 가능합니다.

 

처음에는 소프트웨어 엔지니어가 되는 것도 OK

미숙한 경우, 우선 소프트웨어 엔지니어로 경력을 쌓아, 기계 학습 엔지니어를 목표로 하는 방법도 있습니다. 엔지니어로서도 미숙한 경우, 기계 학습 엔지니어가 되는 것은 조금 문턱이 높습니다.

 

그러나 일단, 엔지니어로서 경험을 쌓고 알고리즘 및 SQL과 같은 데이터베이스 기술팀에서 개발 경험을 얻으면 기계 학습 엔지니어로의 문턱은 낮아지는 것입니다.

 

정리

이번에는 '기계 학습 엔지니어의 연봉은 얼마?'라는 주제로 소개해 봤습니다. 해외의 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉과 비교하면, 일본은 좀 낮은 느낌이네요(국내도 마찬가지...)

 

그러나 기계 학습 엔지니어는 일본 전 직종의 평균 연봉보다 1.5배 이상 높고, 연봉 1,000만 엔(약 1억 500만 원) 이상의 보수를 받을 가능성이 커서 꿈이 있는 직업이라 생각됩니다. 기계 학습은 앞으로도 발전이 계속될 것으로 예상되기 때문에 기계 학습 엔지니어의 연봉도 지금보다 더 올라갈 것으로 예상됩니다.

 

미경험자도 기계 학습 엔지니어가 될 수 있기 때문에, 관심 있는 분들은 꼭 한번 도전해 보시는 것은 어떨까요?