기술 기업이 원하는 AI 개발자 자격증 4가지

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기술 기업이 원하는 AI 개발자 자격증 4가지

** 추천되는 AI 개발자 자격증 4가지
- AWS 머신러닝 전문가 (Machine Learning Specialty)
   * AWS 환경에서 머신러닝 솔루션을 설계·배포할 수 있는 역량을 검증. 스트리밍 처리, 예측 분석, 확장성 있는 데이터 활용 등을 포함.  
- 구글 프로페셔널 머신러닝 엔지니어 (Google Professional ML Engineer)
  * 로우코드 AI 솔루션 설계, 팀 협업, ML 파이프라인 관리 / 자동화 역량 중심.  
- IBM AI 엔지니어링 프로페셔널 (IBM AI Engineering Professional Certificate)
   * 지도학습, 비지도학습, 딥러닝 모델 구축 및 파이프라인 배포 실습 중심.  
- 마이크로소프트 애저 AI 엔지니어 어소시에이트 (Azure AI Engineer Associate)
   * Azure AI 서비스, Azure AI Search, Azure OpenAI 등을 활용해 AI 솔루션을 설계하고 구현하는 역량 검증.  
- 엔비디아의 “NCA 생성형 AI LLMs” 자격증도 입문용으로 주목받고 있다

** 장점
• 자격증 취득 과정이 체계적인 학습 경로 제공 → AI 도구와 개념을 정리하며 학습 가능.  
• 지원자의 학습 의지, 최신 트렌드 대응력, 기초 역량을 보여주는 지표로 활용 가능.  
• 조직에서는 자격증 보유자를 통해 AI 거버넌스, 보안, 책임 있는 활용 등을 관리하기 용이하다는 인식도 존재.  

** 한계 및 유의점
• 자격증만으로 채용이 결정되지는 않으며, 실제 AI 프로젝트 경험과 실력이 더 중요하다.  
• 어떤 채용 담당자는 자격증보다 지원자가 실제 어떻게 기술 변화에 대응하고 있는지, 프로젝트를 수행한 경험 등을 더 중시하기도 한다.  
• 자격증의 유효성이나 관련 역량을 실제 업무에서 얼마나 활용할 수 있는지는 조직, 직무, 생태계에 따라 달라질 수 있다.