- DevOps 엔지니어 (DevOps Engineer) (2010년대 초반)
- 목적: 개발(Development)과 운영(Operations)을 자동화하여 빠르고 안정적인 소프트웨어 배포
- 핵심 업무
- CI/CD 구축 (자동화된 빌드, 테스트, 배포 파이프라인 관리)
- 서버 및 클라우드 인프라 관리 (AWS, GCP, Azure 등)
- 모니터링 및 로깅 시스템 운영 (Prometheus, Grafana, ELK 등)
- 컨테이너 및 오케스트레이션 관리 (Docker, Kubernetes)
- 보안 및 성능 최적화
- 필요 기술: Linux, Shell Script, Git, Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins
- 개발(Development)과 운영(Operations)을 자동화하고 최적화
- CI/CD 파이프라인 구축 및 관리
- 서버, 인프라, 배포 자동화(Script, IaC 사용)
- 모니터링 및 시스템 안정성 유지
- 기존 개발(Development)과 운영(Operations) 사이의 협업 문제를 해결하기 위해 등장
- 클라우드 컴퓨팅과 CI/CD(지속적 통합 및 배포)의 발전과 함께 중요한 역할로 자리 잡음
- Developer Advocate (2000년대 후반~2010년대 초반)
- 개발자를 위한 기술 전도사(기술 홍보 및 교육)
- 개발자 커뮤니티와 소통 및 피드백 수집
- API, SDK 등의 기술 자료 작성 및 개선
- 컨퍼런스, 블로그, 웨비나 등을 통해 기술 전파
- 개발자 커뮤니티와 기업 간의 소통을 담당하는 직군으로, Google, Microsoft 등 글로벌 IT 기업들이 먼저 도입
- 오픈소스와 개발자 친화적인 생태계가 중요해지면서 등장
- 개발자 (Software Developer)
- 프로그램, 애플리케이션 개발 및 유지보수
- 백엔드, 프론트엔드, 풀스택 등으로 세분화
- 요구사항 분석 후 코드 구현 및 테스트
- 코드 최적화 및 성능 개선
- 네트워크 엔지니어
- 네트워크 설계, 구축, 운영 및 유지보수
- 라우터, 스위치, 방화벽 등의 네트워크 장비 관리
- 보안 설정 및 네트워크 트래픽 모니터링
- 장애 발생 시 신속한 대응
- 데이터 과학자 (Data Scientist) (2010년대 중반)
- 목적: 데이터 분석 및 머신러닝을 활용하여 비즈니스 문제 해결 및 의사결정 지원
- 핵심 업무
- 데이터 분석 및 시각화 (트렌드 파악, 인사이트 도출)
- 머신러닝 모델 개발 및 평가 (예측 모델, 추천 시스템 등)
- 통계적 분석 및 가설 검증 (A/B 테스트)
- 비즈니스 전략 수립 지원
- 데이터 기반 의사결정 지원 (데이터 모델링, 패턴 분석)
- 필요 기술: Python, R, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, 데이터 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- 머신러닝/통계 기법을 활용하여 데이터 분석
- 데이터 기반 의사결정 지원
- 모델 개발 및 배포, 데이터 시각화 수행
- 복잡한 데이터에서 인사이트 도출
- 빅데이터 기술과 머신러닝이 활성화되면서 기존 데이터 애널리스트보다 더 고급 분석을 수행하는 역할로 확립
- AI 및 예측 모델링이 중요해지며 인기가 급상승
- 데이터 애널리스트 (Data Analyst)
- 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트 제공
- SQL, Excel, BI 툴(Tableau, Power BI) 활용
- 보고서 및 대시보드 제작
- 데이터 정리 및 트렌드 분석 수행
- 데이터 엔지니어 (Data Engineer) (2010년대 후반)
- 목적: 데이터가 안정적으로 수집, 저장, 처리될 수 있도록 데이터 인프라 구축
- 핵심 업무
- 데이터 파이프라인 구축 (ETL – 데이터 추출, 변환, 적재)
- 데이터 웨어하우스 설계 및 운영 (BigQuery, Snowflake, Redshift)
- 데이터 저장 및 분산 처리 시스템 개발 (Hadoop, Spark)
- 실시간 데이터 처리 시스템 구축 (Kafka, Flink)
- 데이터 품질 및 보안 관리
- 필요 기술: SQL, Python, Apache Spark, Airflow, Hadoop, Kafka, 데이터베이스 관리 (PostgreSQL, MySQL)
- 데이터 파이프라인 구축 및 유지보수
- 데이터 웨어하우스 설계 및 최적화
- 빅데이터 플랫폼 관리 (Hadoop, Spark 등)
- ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스 개발
- 빅데이터, 데이터 파이프라인 구축의 필요성이 증가하면서 등장
- 기존 DBA(데이터베이스 관리자)와 소프트웨어 엔지니어에서 분화됨
- 데이터베이스 관리자 (DBA - Database Administrator)
- 데이터베이스 설계, 구축 및 운영
- 성능 최적화 및 보안 관리
- 백업 및 복구 전략 수립
- 데이터 무결성 및 접근 관리
- 머신러닝 엔지니어 (ML Engineer) (Machine Learning Engineer) (2010년대 중반)
- 목적: 데이터 과학자가 만든 머신러닝 모델을 실제 서비스에 적용하고 운영
- 핵심 업무
- 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포 (API 개발, 실시간 예측 시스템 구축)
- ML 모델 최적화 (성능 개선, 모델 경량화)
- MLOps 구축 (자동화된 모델 학습, 배포, 모니터링)
- 데이터 파이프라인 설계 및 운영
- GPU 연산 최적화, 분산 처리 시스템 활용
- 필요 기술: Python, TensorFlow/PyTorch, Docker, Kubernetes, API 개발 (FastAPI, Flask), MLflow, Airflow
- 머신러닝 모델 개발 및 운영 환경 배포
- ML 모델 성능 최적화 및 유지보수
- MLOps(모델 배포 및 자동화) 구축
- 실시간 예측 시스템 개발
- 데이터 과학자의 모델을 실제 서비스에 적용하고, MLOps(운영 자동화) 개념이 도입되면서 새롭게 분리된 직군
- 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술이 발전하며 등장
- 시스템 관리자 (System Administrator)
- 서버 및 운영체제(OS) 관리
- 시스템 장애 대응 및 복구
- 소프트웨어 및 하드웨어 유지보수
- 보안 및 사용자 계정 관리
11. 테크니컬 라이터 (Technical Writer)
- 기술 문서, 매뉴얼, 가이드 작성
- API 문서, 사용자 설명서 개발
- 기술적 개념을 쉽게 설명하는 자료 제작
- 개발자 및 사용자가 참고할 문서 관리
직군 / 주요 역할 / 핵심 기술 / 관련 분야
| DevOps 엔지니어 | 개발과 운영 자동화 | CI/CD, Docker, Kubernetes, 클라우드 | 백엔드, 시스템 운영 |
| 머신러닝 엔지니어 | ML 모델 배포 및 최적화 | TensorFlow, API 개발, MLOps | AI, 데이터 사이언스 |
| 데이터 과학자 | 데이터 분석 및 모델 개발 | Python, SQL, Scikit-learn | 통계, 데이터 분석 |
| 데이터 엔지니어 | 데이터 파이프라인 및 인프라 구축 | Spark, SQL, Hadoop | 빅데이터, 데이터 관리 |
최근 가장 빠르게 성장하는 직군은 DevOps 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어이며, IT 환경의 변화에 따라 더욱 세분화되고 발전하는 추세
데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn
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