2023년 기술 부문이 경기 침체를 겪으면서 수많은 일자리 삭감이 발생했지만, 업계 자체와 그 너머의 특정 기술 일자리에 대한 수요는 여전히 높다. 그럼에도 불구하고, 이러한 일자리 손실은 지난 해 생성 AI 도구의 급속한 성장과 함께 많은 사람들에게 의심의 씨앗을 뿌렸고, 기술 직업이 좋은 직업 안정성을 제공하는가? 라는 질문을 하게 되었다.

최근 인터뷰에서 노벨상 수상 경제학자 크리스토퍼 피사리데스(Christopher Pissarides) 교수는 학생들에게 예상보다 가용성이 더 제한적일 수 있는 기술 분야의 미래 역할을 위해 STEM 과목을 공부하도록 선택하라고 경고했다.

그는 이후 라디오 인터뷰에서 이것이 최소 10년 후 노동 시장에 대한 전망이지만 10년 안에 얼마나 많은 변화가 있을 수 있는지를 보여 준다고 밝혔다.

그 사이 유럽 전역에서는 거대한 '디지털 변혁'이 계속되고 있으며 완성은 아직 멀었다. AI는 우리가 일하는 방식을 변화시킬 예정이지만 여기에는 새로운 역할과 기회를 창출하는 것은 물론 다른 역할을 조정하거나 대체하는 것도 포함된다.

기술 트렌드와 함께 진화하면서 계속해서 영향력을 발휘할 것으로 예상되는 5가지 기술 직업은 다음과 같다:

1. 소프트웨어 개발자

AI는 다양한 애플리케이션을 위한 코드를 대량 생산할 수 있는 지점에 도달할 수 있지만 출력이 원하는 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 인간의 감독을 통해 보조 기능으로 배포하는 것이 가장 좋다.

AI 부조종사와 함께 작업하려면 특히 문제 해결과 관련하여 소프트웨어 개발의 기본 지식이 필요하다. 개발자는 매일 코드를 덜 작성하고 있음을 알 수 있지만 여전히 시스템이 제대로 실행되지 않는 이유와 문제 해결 대상을 해석할 수 있어야 한다.

'노코드' 운동이 반드시 '지식 없음'을 의미하는 것은 아니지만 소프트웨어 개발팀의 규모 축소를 의미할 수도 있다. 이 분야에서 사용 가능한 역할이 줄어들면 구직자들 간의 경쟁이 더욱 치열해질 가능성이 높으며, 더 적은 자원으로 더 많은 일을 수행할 수 있는 입증된 능력을 갖춘 인력이 눈에 띄게 될 것이다.

소프트웨어 개발 기회는 여러 분야에 걸쳐 있을 수 있다. IBM과 같은 친숙한 기술 브랜드에서 사용할 수 있는 역할을 찾을 수 있지만 HR 분석, 운송 서비스 개선 또는 독일 주둔 미국 유럽 사령부의 방어 시스템 지원 작업을 수행할 수도 있다.

2. 사이버보안 전문가

미래의 디지털 환경에는 지속적인 보안이 필요하다는 것은 말할 필요도 없으며, AI와 양자컴퓨팅의 발전은 위협이 진화하고 있음을 의미할 뿐이다. 사이버 보안 전문가는 이러한 도구를 활용하여 이익을 얻을 수 있는 방법을 찾을 것이며, 미래에 이 분야에서 역할을 입증할 비판적 사고와 예측 능력이 될 것이다.

사이버 보안 전문가에 대한 수요는 전 세계적으로 요구되며 취업 기회도 마찬가지이다. 즉, 이 분야의 구직자는 자신이 원하는 위치를 선택할 수 있다. 파리나 뮌헨과 같은 인구가 많은 대도시, 낭테르 또는 올네수부아와 같은 작은 프랑스 코뮌, 또는 영국의 시장 도시인 스태포드에서 그렇다.

3. 데이터 과학자

우리는 마침내 '빅 데이터' 시대를 넘어섰고, 수년 동안 엄청난 양의 비트와 바이트를 수집한 끝에 마침내 어느 정도 활용될 수 있게 되었다. 이를 위해서는 데이터 기반 의사결정을 위한 분석을 제공할 뿐만 아니라 데이터가 잘 관리되고, 데이터 세트가 정리 및 검증되고, 구조화되지 않은 데이터 레이크가 유용한 것으로 바뀌도록 보장하는 데이터 과학의 적용이 필요하다.

더욱이, 데이터 과학자는 AI와 자동화의 진화에서 중추적인 역할을 하게 될 것이며, 알고리즘과 예측 모델 개발의 최전선에서 일하게 될 것이다.

취업 시장에서 데이터 과학이 지속된다는 확실한 신호는 이 경력의 첫 단계에서 여러분을 지원하는 연수생 및 실무 학습 프로그램부터 완전한 자격을 갖춘 관리직에 이르기까지 모든 수준에서 역할을 이용할 수 있다는 것이다.

4. AI 및 머신러닝 엔지니어

당연히 AI 설계자는 디지털 기술의 새로운 단계에서 중요한 역할을 하게 될 것이다. 현재 이 분야에서는 인력 채용이 활발하고 경험이 풍부한 전문가 풀이 수요가 부족하다.

이는 해가 지나면서 바뀔 것이지만 이러한 역할도 업계만큼 빠르게 발전할 것으로 예상된다. 이는 앞으로 AI/ML 일자리의 형태에 대해 알려지지 않은 것이 많지만 장기적으로 이러한 기술이 필요할 것이라는 점은 널리 받아들여지고 있음을 의미한다.

많은 업계에서는 여전히 AI가 발휘할 수 있는 잠재력을 활용하고 있으며, 머신러닝 엔지니어의 도움을 받아 이를 실현할 것이다. 현재 이 분야 채용에서는 금융 서비스, 보험부터 건설, 건축에 이르기까지 다양한 맥락에서 AI 및 ML 적용을 주도할 수 있는 기술을 갖춘 전문가를 찾고 있다.

전문가들은 새로운 기술로 비즈니스를 최적화할 수 있는 방법을 찾기 위해 컨설턴트나 기존 IT 공급자에게 도움을 요청하면서 다양한 클라이언트 및 업계를 위한 애플리케이션을 개발하게 될 수도 있다.

5. 클라우드 설계자

대규모 AI 모델에 대한 모든 데이터와 사용자에게 출력을 전달하기 위한 처리는 어딘가에서 발생해야 하며, 이는 클라우드라고 통칭되는 데이터 센터의 글로벌 네트워크에 걸쳐 있을 것이다. 데이터 및 데이터 처리에 대한 전 세계의 의존도는 가까운 미래에(그리고 그 이후에도) 사라지게 된다. 이러한 시스템이 계속 실행되고 디지털 생태계가 중단 없이 작동하도록 하려면 클라우드 설계자가 필요하다.

실무 역할을 하기 때문에 클라우드 설계자가 현장에 필요할 수 있으므로 이 분야의 많은 고객을 상대하는 회사와 협력하면 출장 기회가 생길 수 있다.