직무 비교
두세 개를 나란히 놓고 연봉, 핵심 역량, 자격증, 전공 요구가 어떻게 다른지 비교하세요. 어느 쪽이 나에게 맞는지 정할 때 씁니다.
비교할 직무2/3
아래에서 결과를 확인하세요
한눈에 보면
공통점
- 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 모두 SQL, Python이 핵심입니다.
- 모두 경력을 선호해 신입 문이 좁은 편입니다.
- 관련 전공이 유리합니다.
차이점
- 신입 연봉 상단은 ML 엔지니어가 가장 높습니다 (4,500만원, 데이터 사이언티스트보다 400만원).
데이터 사이언티스트
데이터
ML 엔지니어
데이터
한 줄 요약
데이터 사이언티스트
비즈니스 문제를 데이터 질문으로 바꾸고, 분석에 더해 머신러닝 모델까지 직접 설계·개발해 답을 내는 직무입니다. 석사 이상을 선호하는 곳이 많아 학사 신입은 데이터 분석가로 시작해 전환하는 경로가 현실적입니다.
ML 엔지니어
머신러닝 모델을 개발하고, 실제 서비스에서 돌아가도록 배포·운영까지 책임지는 직무입니다.
신입 연봉
데이터 사이언티스트
3,300~4,100만원
연차별 곡선 있음
ML 엔지니어
3,300~4,500만원최고
연차별 곡선 있음
신입 채용 성격
데이터 사이언티스트
경력 선호ML 엔지니어
경력 선호전공 요구
데이터 사이언티스트
전공 유리ML 엔지니어
전공 유리평가 방식
데이터 사이언티스트
포트폴리오 4종ML 엔지니어
포트폴리오 4종핵심 역량 (필수)
데이터 사이언티스트
- SQL공통
- Python공통
- 통계학
ML 엔지니어
- Python공통
- 소프트웨어 엔지니어링 기본
- SQL공통
대표 자격증
데이터 사이언티스트
ADsPML 엔지니어
빅데이터분석기사자세히
데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트 가이드 →ML 엔지니어
ML 엔지니어 가이드 →연봉·역량·자격증·포트폴리오는 각 직무 가이드의 데이터에서 그대로 가져옵니다. ‘신입 채용 성격’과 ‘전공 요구’는 직군과 직무의 현실을 바탕으로 한 대략적인 기준이라, 회사와 시기에 따라 다를 수 있습니다.