- 미국 데이터 과학자의 평균 총보상은 약 $156,790이며 뉴욕시의 평균 연봉은 약 $160,000, 샌프란시스코는 $178,000를 넘습니다.
- 스위스의 데이터 과학자 평균 연봉은 약 143,360달러로 유럽 내에서 가장 높습니다.
- 일본의 AI/데이터 과학자 평균 연봉은 약 $54,105이고 중국은 약 $60,000으로 보고됩니다.
- 인도 AI 전문가는 연평균 약 $16,759를 받으며, 신입 엔지니어는 ₹5~8락(약 $6,000~$10,000)에서 시작합니다.
- 오픈AI의 소프트웨어 엔지니어는 미국 기준 연평균 총보상이 약 $875,000에 이르며, L2는 약 $238,000, L6는 약 $1.34M까지 가능합니다.
- 구글 딥마인드는 핵심 연구자에게 연봉 최대 약 $20,000,000의 보상 패키지를 제시하기도 하며, 미국 일반 연구자의 연봉은 약 $900,000까지 가능하다고 전해집니다.
- FAANG 계열의 AI 연구자/엔지니어의 연간 총보상은 보통 $500,000~$2,000,000 사이로 보고됩니다.
- 2025년 4월 기준 AI 직종의 중간 연봉은 약 $160,000에 달합니다.
- 2024년 스타트업의 에쿼티 지급은 정점 대비 약 35% 감소했고, 현금 보상은 소폭 상승하는 경향을 보였습니다.
- 원격 근무의 확대는 지역 간 급여 차이를 좁히고 글로벌 인재 풀을 확장했으며, 미국 내 일부 스타트업은 마이애미나 샬럿에서 샌프란시스코 급여의 85–90% 수준을 지급하기도 합니다.
소개
인공지능(AI) 분야는 급속히 성장하고 있으며, 이에 따라 실무자들의 연봉 역시 상승하고 있습니다. 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, AI 연구원, AI 중심 소프트웨어 개발자 및 관련 직군을 포함한 AI 전문가들은 오늘날 기술 취업 시장에서 가장 각광받는 인재들입니다. 본 리포트는 주요 지역, 직군, 산업별 AI 전문가의 2024~2025년 최신 급여 트렌드를 상세하게 다룹니다. 또한 경력 수준과 산업 분야(빅테크, 스타트업부터 학계, 공공기관까지)가 보상에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research 등 주요 AI 조직의 주목할 만한 벤치마크도 소개합니다. 더불어 치솟는 AI 수요, 인재 부족, 원격 근무, 인플레이션이나 지역별 기술 붐 같은 경제적 요인이 급여에 미치는 영향도 논의합니다. 전반에 걸쳐 Glassdoor, Levels.fyi, Payscale 등 최신 데이터, 최근 뉴스와 업계 전문 의견, 관찰자 인용문 등도 포함합니다.
글로벌 지역별 급여 트렌드 (2024~2025)
북미(미국 & 캐나다): AI 전문가의 연봉은 북미, 특히 미국에서 가장 높습니다. 데이터 과학자 연봉 분석에 따르면, 미국 데이터 과학자의 평균 총 연봉(기본급과 보너스 포함)은 약 $156,790 수준입니다 [1]. 이는 많은 다른 지역의 약 2배에 달하는 수치입니다. 실리콘밸리, 뉴욕, 시애틀 등 미국 주요 IT 중심지에서는 경쟁이 가장 치열하고 오퍼가 가장 높습니다. 예를 들어, 뉴욕시 데이터 과학자의 평균 연봉은 약 $160,000, 샌프란시스코는 $178,000을 넘습니다 [2]. 반면 캐나다의 AI 연봉은 해당 지역 내에서 높지만 미국보다는 낮으며, 캐나다 평균은 약 $73,600, 토론토는 약 $75,000 수준입니다 [3], [4]. 그럼에도 두 나라는 전 세계 평균을 크게 웃돕니다. 북미 기술 산업의 높은 생활비와 치열한 수요가 이처럼 높은 연봉을 견인합니다. 특히 미국 내에서도 캘리포니아와 동북부 주요 도시들은 프리미엄이 붙으며, 예를 들어 캘리포니아 AI 직군은 미국 평균 대비 약 14% 더 높게 지급됩니다 [5].
유럽: 유럽의 AI 보상 수준은 서유럽과 동유럽 지역 간에 큰 차이를 보입니다. 선도적인 서유럽 경제국들은 미국보다는 낮지만 여전히 높은 연봉을 자랑합니다. 예를 들어, 독일의 평균 AI/데이터 사이언스 연봉은 약 85,000달러 (USD)입니다 [6]. 영국은 약 80,000달러로 나타납니다 [7] (런던 소재 데이터 과학자의 경우 보너스를 포함해 약 92,000달러까지 벌 수 있습니다 [8]). 한편, 스위스는 매우 높은 수치를 기록하고 있는데, 데이터 과학자의 평균 연봉은 143,360달러에 달합니다 (이는 스위스의 높은 생활비와 금융/기술 산업의 반영) [9]. 반면, 동유럽 일부 국가의 연봉은 훨씬 낮은 편입니다. 예를 들어, 루마니아의 평균 연봉은 약 45,531달러, 불가리아는 약 47,425달러입니다 [10]. 이는 영국/독일 수준의 3분의 1도 채 되지 않습니다. 이러한 격차는 더 넓은 경제적 차이를 반영합니다. 동유럽의 낮은 연봉은 부분적으로 낮은 생활비와 보고 데이터의 규모가 작아 평균치가 왜곡될 수 있다는 점에서 어느 정도 상쇄됩니다 [11]. 전반적으로 서유럽은 AI 전문가에게 경쟁력 있는(천문학적이지는 않지만) 보상을 제공하며, 동유럽은 뒤처져 있으나 지역 기술 생태계가 성장하며 점차 따라잡고 있습니다.
유럽 각국의 연간 평균 데이터 사이언스/AI 연봉(2025년 기준). 영국(8만 달러), 독일(8만5천 달러) 등 서유럽 국가는 루마니아(4만5천 달러), 불가리아(4만7천 달러) 등 동유럽 국가에 비해 AI 직종 급여가 크게 높습니다 [12] [13]. 스위스는 평균 AI 연봉 약 14만3천 달러로 유럽 내에서 압도적으로 높으며, 이는 높은 비용구조와 금융 등 산업 내 강한 수요를 반영합니다.
아시아: 아시아의 AI 연봉 수준은 매우 이질적입니다. 일반적으로 동아시아의 기술 허브에서는 연봉이 중간 수준이며, 예를 들어 일본의 AI/데이터 과학자 평균 연봉은 약 $54,000(¥640만) [14]이고, 중국의 평균 연봉은 약 $57,000(약 CN¥45만) [15]입니다. 이 수치는 개발도상국 아시아 경제권의 연봉보다 훨씬 높지만 여전히 미국/유럽 수준보다는 크게 낮습니다. 반면에 인도와 같은 신흥 기술 인력 대국에서는 보상이 훨씬 낮습니다. 인도의 AI 전문가는 연평균 약 $16,759만 받으며 [16], 신입 AI 엔지니어는 보통 ₹5~8락(약 $6,000~10,000)에서 시작합니다 [17]. 최근 다국적 기업들이 인도에 진출하며 인건비가 오르기도 했지만, 인도의 숙련된 AI 엔지니어조차 연봉이 ₹15~25락(약 $18,000~30,000)에 불과합니다 [18]. 이는 서구권과 비교하면 극히 적은 금액입니다. 예를 들어 미국의 AI 엔지니어(평균 약 $145,000)는 인도보다 거의 10배 가까이 더 많은 급여를 받습니다 [19]. 아시아 내에서도 싱가포르(도표에는 미표시)와 같은 소규모 고도화된 경제권에서는 인구 규모에 비해 수요 집중 덕분에 높은 연봉을 제공합니다. 아시아 내 연봉 편차는 경제 발전 수준의 차이를 반영하며, 일본/중국과 같은 글로벌 경쟁력을 갖춘 지역은 연봉도 높고 인도나 동남아와 같은 곳은 인건비 절감형 인재풀이 많습니다. 기업들은 이러한 차이를 점점 더 인식하고 있으며, 일부는 저렴한 인건비의 인재풀을 활용하기도 하지만, 글로벌 기업에 근무하는 최고 지역 전문가들은 여전히 프리미엄 연봉을 받을 수 있습니다.
아시아 내 AI/데이터 과학자 평균 연봉(2025). 고도화된 아시아 국가에서는 AI 연봉이 중간 수준(일본 약 $54,000, 중국 약 $56,000)인 반면, 신흥시장은 훨씬 낮은 연봉을 보입니다(예: 인도 약 $17,000) [20] [21]. 이와 같은 차이는 지역 간 경제적 격차를 보여주며, 인도나 유사한 시장의 유능한 AI 전문가들은 여전히 수요가 높지만, 현지 연봉은 서구나 동아시아 국가와는 차이가 큽니다.
국가(지역) | 평균 | Salary (USD)급여 범위 (USD) |
---|---|---|
미국 (북미) | $156,790 [22] | ~$130,000 – $189,000 [23] |
캐나다 (북미) | $73,607 [24] | ~$60,000 – $93,000 [25] [26] |
영국 (EU) | $79,978 [27] | ~$50,000 – $90,000 [28] |
독일 (EU) | $85,115 [29] | ~$67,500 – $90,000 [30] [31] |
스위스 (EU) | $143,360 [32] | ~$120,000 – $153,000 [33] |
일본 (아시아) | $54,105 [34] | ~$40,000 – $68,000 [35] |
중국 (아시아) | ~$60,000 [36] | (≈CN¥450,000 연간) [37] |
인도 (아시아) | $16,759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel= 출처: Glassdoor의 자체 보고 데이터, 365DataScience에서 요약 [38] [39], Analytics Insight, CalTech CTME를 통해 제공 [40]. 수치는 기본급과 보너스를 포함합니다.실제 급여는 경력과 도시(예:미국 주요 지역의 급여도시의 경우 전국 평균보다 높습니다.기타 지역: 북미, 유럽, 아시아 외 지역에서는 AI 연봉 데이터가 부족하지만, 기회가 점점 늘고 있음을 보여줍니다. 호주에서는 평균 데이터 과학자 연봉이 약 $79,000(호주달러 약 12만 불)이며 [41], 이는 유럽 수준과 비슷합니다. 중동에서는 AI 인재 유치를 위해 매력적인(주로 비과세) 패키지를 제공하기 시작했으며, 예를 들어 아랍에미리트(UAE)와 이스라엘 등 국가는 AI 허브에 투자하며 경쟁력 있는 연봉을 제시할 수 있습니다(정확한 수치는 지역마다 차이가 큼). 아프리카의 경우 연봉이 전반적으로 훨씬 낮은데, 남아프리카공화국 데이터 과학자 중간 연봉은 약 $44,436 [42], 이집트는 불과 $14,368 [43]에 그칩니다. 이러한 차이는 전 세계적 추세를 보여줍니다: AI 전문성은 어디서나 임금 프리미엄을 얻지만, 현지 경제 상황과 시장 성숙도에 따라 절대 연봉 수준은 크게 달라집니다. 주목할 점은, 구매력 기준으로 조정하면 이러한 격차가 줄어들기도 한다는 점입니다. 한 보고서에서는 연봉뿐 아니라 생활비도 같이 고려하라고 조언합니다. “뉴욕의 1달러와 뭄바이 또는 동유럽의 1달러가 가지는 구매력은 다릅니다.” [44] [45]. (아래 표 1에서 국가별 AI/데이터 과학자 평균 연봉 요약을 참고하세요.) 표 1. AI 전문가/데이터 과학자 연 평균 연봉, 주요 국가 (2024–25) [46] [47] 위에서 볼 수 있듯이, 북미 지역의 연봉이 세계에서 가장 높으며(미국이 크게 앞서 있음), 서유럽과 선진 아시아 국가는 중간 수준을 형성하고, 개발도상 지역에서는 AI 전문가들에게 절대적으로 낮은 보수를 제공하고 있습니다. 하지만 수요의 성장은 전 세계적이며, 보수가 낮은 지역에서도 AI 도입이 확산되면서 AI 채용과 연봉이 해마다 빠르게 증가하고 있습니다 [48] [49]. 예를 들어, 인도의 AI 인력은 세계에서 가장 큰 규모 중 하나로(약 60만 명) 2027년까지 두 배로 늘어날 것으로 예상되어 연봉 상승세를 이끌고 있으며(아직 상당한 인재 격차가 존재함) [50] [51]. 유럽에서는 구직 공고에서 생성형 AI 기술 언급이 2019년 대비 2024년에 330% 급증하는 등, 급격한 수요 증가로 인해 보수 상승 압박이 커지고 있습니다 [52] [53]. 따라서 지역 간 임금 격차는 여전히 존재하지만, 전 세계적으로 모든 주요 시장에서 AI 인재 확보 경쟁이 심화됨에 따라 AI 연봉이 크게 오르는 추세입니다.직무 및 경력별 연봉 분포직무별: AI 직무마다 책임 범위와 기술 희소성에 따라 연봉 범위가 다릅니다. 일반적으로 보다 전문화되거나 연구 중심의 업무(예: AI 연구 과학자) 또는 제품 매출에 직접적으로 영향을 주는 역할(예: 대형 테크 기업의 머신러닝 엔지니어)이 더 일반적인 직무보다 높은 연봉을 받는 경향이 있습니다. 아래는 주요 직무별 대표적인 연봉 수준입니다:
경력 수준별: 경력은 AI 보상에서 중요한 요인입니다. 대부분의 직업과 마찬가지로, 신입(초급) 전문가들은 중급 또는 시니어 직원들에 비해 현저히 낮은 급여로 시작하지만, AI 분야에서는 신입 급여도 국가 평균에 비해 상당히 높으며 성장 곡선이 가파릅니다. 미국의 경우, Glassdoor 데이터에 따르면 신입(0~1년) 데이터 사이언티스트는 약 117,000달러의 총 보수를 기대할 수 있습니다 [82]. 몇 년의 경력을 쌓으면 급여가 빠르게 상승하며, 4~6년 경력자는 중앙값 약 141,000달러를 받습니다 [83]. 7~9년(시니어 개별 기여자 수준) 경력이 되면 약 153,000달러 정도입니다 [84]. 고경력 전문가(10년 이상) 또는 리더십 직책에 있는 경우 데이터 사이언스 직군에서 180~190천 달러에 접근하거나 초과할 수 있습니다 [85]. 실제로, 15년 이상 경력자의 평균은 미국에서 거의 190,000달러에 달했다고 한 분석 결과는 전합니다 [86]. 이와 같은 커리어 궤적(신입에서 시니어까지 급여가 거의 두 배)이 AI 전문가들이 이 분야에 머무르며 성장하도록 하는 큰 동기가 됩니다. 365DataScience 리포트는 이를 “위대한 동기 부스터”라고 표현하며, “끈기의 중요성”이 커리어를 쌓는 데 있어 얼마나 중요한지 보여준다고 밝혔습니다 [87] [88]. AI 엔지니어와 연구원들에게도 비슷한(혹은 더 두드러진) 패턴이 나타납니다. 신입 머신러닝 엔지니어(최상위 기술 기업의 신규 졸업자)의 총 보상은 약 $150,000~$200,000 수준일 수 있으며, 같은 회사에서 10년 경력을 쌓은 스태프급 ML 엔지니어나 리서치 사이언티스트는 연간 총 보상(주식 포함)으로 $300,000이 훨씬 넘는 금액을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 미국의 수석 또는 리드 데이터 사이언티스트는 연간 $240,000 이상을 벌 수 있습니다 [89]. 그리고 톱티어 “특급(Distinguished)” AI 엔지니어나 연구원(15년 이상 경력, 대기업)은 $500,000+ 패키지를 받을 수도 있습니다(이러한 극단적인 사례는 다음 섹션에서 자세히 다룹니다). 반면, 초급 AI 인력들은 연봉 $100,000 대(다른 분야에 비해 매우 높지만 최상위 베테랑에 비해 일부에 불과함)를 받을 수 있습니다. 또한 커리어 루트도 중요합니다. 관리직이나 임원직(예: AI 팀 리더, AI 담당 디렉터)으로 진출한 경우, 유사한 경력의 일반직(IC)보다 더 높은 연봉을 받을 수 있습니다. 2024년에는 일부 관리자급 연봉이 데이터/AI 분야에서 소폭 감소하는 흥미로운 트렌드가 나타났습니다 [90]. (이는 기업들이 조직 개편 및 관리직 인원 추가에 신중해진 영향일 수 있음). 그럼에도 불구하고, 경력 10년 이상(리더십 경험 포함)의 숙련된 AI 관리자는 대형 IT 기업이나 유니콘 스타트업에서 매우 높은 연봉을 받을 수 있으며, 이는 종종 시니어 IC 연봉에 관리직 프리미엄이 더해진 수준입니다. 예를 들어, “머신러닝 책임자(Head of Machine Learning)”라는 타이틀의 2024년 전 세계 중간 연봉은 약 $336,500이었습니다(비록 표본은 적지만) [91]. 비슷하게 “머신러닝 디렉터(Director of Machine Learning)”와 같은 직무도 전 세계 중간 연봉이 약 $205,800 수준이었습니다 [92]. 이러한 수치는 AI 리더직으로 올라설 경우 매우 높은 수입을 올릴 수 있음을 보여줍니다. 초급 경력 vs. 시니어 예시: 구체적으로 설명하자면, OpenAI와 같은 AI 중심 회사의 소프트웨어 엔지니어를 예로 들어보겠습니다. Levels.fyi 데이터에 따르면, OpenAI의 L2 (초급) 소프트웨어 엔지니어는 약 $238K의 보상을 받는 반면, L6 (시니어/스태프) 소프트웨어 엔지니어의 패키지는 연간 약 $1.34M입니다 [93]. 이 시니어 레벨은 경험이 10년 이상이고 탁월한 성과를 낸 사람에게 해당하는 경우가 많습니다. OpenAI의 모든 레벨을 통틀어 중간값은 약 $875K로 보고되었으며 [94], 이는 고소득자의 영향이 크다는 것을 보여줍니다. OpenAI는 보상 수준에서 예외적인 케이스이지만, AI 전문가가 경력과 책임이 쌓일수록 수입이 얼마나 급격하게 증가할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 요약하면, AI 전문가들은 경력과 함께 상당한 급여 상승을 경험합니다. 초급 단계의 전문가도 다른 많은 분야에 비해 이미 높은 연봉을 받지만, 시니어급 개인 기여자 또는 리더십 역할에 도달한 경우 보상이 몇 배로 불어납니다. 이는 많은 기업들이 주식 기반 보상을 활용한다는 사실로 인해 더욱 두드러집니다. 성공적인 AI 기업에 일찍 입사한 시니어는 현재 수백만 달러의 가치가 있는 지분을 가질 수 있습니다. 이후 보고서에서, 이러한 경향이 빅테크와 최고의 연구소에서 AI 전문가들이 전례 없는 높은 연봉을 받는 실태와 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다. 산업별 차이: 빅테크 vs 스타트업 vs 학계 vs 기타AI 인재는 사실상 모든 분야에서 필요로 하지만, 모든 분야가 동일한 급여를 제공하지는 않습니다. 대기업, 스타트업, 학계, 금융 기업, 헬스케어, 정부 등 어디에서 근무하느냐에 따라 보상에서 뚜렷한 차이가 있습니다. 아래에서는 AI 보상의 주요 산업별 트렌드를 살펴봅니다:
요약하자면, 어디에서 일하느냐가 AI 연봉에 큰 영향을 미칩니다. 빅테크와 금융업계는 AI 전문가를 백만장자로 만들 수 있으며, 스타트업은 성장 잠재력이 높지만 현재 연봉은 약간 낮을 수 있습니다(자금이 충분한 몇몇 예외 스타트업은 제외). 학계/정부는 지적 보상을 제공하지만 급여가 낮은 편입니다. 많은 AI 전문가들은 개인적 우선순위(예: 단기 수입, 연구의 자유, 공공 정책에의 영향력 등)에 따라 산업을 선택합니다. 그러나 최근에는 전통 산업(통신, 보험, 컨설팅 등)들도 AI 인재 확보를 위해 연봉을 높이면서 기술 업계와의 차이가 좁혀지고 있습니다 [125] [126]. 예를 들어, 컨설팅 회사들은 고객들에게 AI 도입 자문을 제공하기 위해 AI 팀을 적극적으로 구축하고 데이터 과학자에게 최고의 연봉을 지급하고 있습니다 [127]. 결과적으로 AI 전문가들은 선택의 폭이 넓어졌으며, 연봉과 커리어를 다방면으로 활용하기 위해 여러 산업을 순환하는 경우(예: 학계에서 시작, 빅테크 또는 스타트업으로 이동, 이후 정부 근무 등)도 많아졌습니다. 대표 기업 연봉 벤치마크: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft 등AI 연봉의 극단을 이해하는 한 가지 흥미로운 방법은 AI 분야로 유명한 주요 기업과 연구소를 살펴보는 것입니다. 여기에는 전용 AI 연구 회사와 대형 기술기업의 AI 부서가 포함됩니다. 여기서는 일부 주요 업체의 연봉 벤치마크와 관련 보고서를 소개합니다:
결론적으로, AI 연봉의 상한선은 소수의 핵심 기업들에 의해 계속 새롭게 정의되고 있습니다. 2024–2025년 기준으로 몇 가지 구체적인 기준은 다음과 같습니다:
이 숫자들이 믿기 어려울 수 있지만, 이는 “인재 부족”이라는 현실을 반영합니다. 업계 리더들은 이 기술 분야가 앞으로 전체 산업의 미래를 좌우할 것이라 믿고 있습니다. 한 분석에 따르면: “최상위 AI 인재의 몸값은 이제 과거에는 전체 기업 가치만큼이나 높아졌다.” [158]. 다음 섹션에서는 이러한 현상이 왜 벌어지는지, 수요와 인재 부족, 그리고 재택근무 같은 트렌드가 어떻게 작용하는지 살펴볼 예정입니다. 연봉 트렌드의 동인: AI 수요, 인재 부족 & 원격 근무논의된 이례적인 급여와 트렌드는 AI 노동 시장의 더 큰 변화의 일부를 반영합니다. 세 가지 주요 동인은 AI 기술에 대한 폭발적인 수요(모든 산업 분야에서), 숙련된 AI 인재의 부족, 그리고 원격근무와 같은 진화하는 근무 패턴으로 인한 경쟁의 확대입니다. 여기서는 각 요소가 보상에 어떻게 영향을 미치는지 분석합니다: AI 기술에 대한 폭발적 수요: 2022년 말 ChatGPT와 생성형 AI의 돌풍 이후, AI 전문가에 대한 수요가 급등했습니다. 빅테크부터 은행, 소매업체까지 모든 기업이 자사 제품과 운영에 AI를 통합하기 위해 앞다투어 뛰어들고 있습니다 [159] [160]. 이러한 골드러시 마인드셋(“AI 인재가 시급하다!”)으로 인해 검증된 AI 역량이 있는 인재를 두고 치열한 입찰 전쟁이 벌어지고 있습니다. LinkedIn 분석에 따르면 AI 관련 구인 공고가 급격히 증가했으며, 예를 들어 미국에서 AI 직무가 기술직 중 차지하는 비율이 2019년 8.8%에서 2024년 중반 14.3%로 상승했습니다 [161] [162]. 모든 산업(금융, 헬스케어, 제조, 컨설팅 등)이 AI 인재 채용에 열을 올리는 지금 [163] [164], 공개된 채용 공고 수는 자격을 갖춘 인재 수를 훨씬 초과합니다. 이는 단순한 경제 논리로 이어집니다. 수요가 공급을 초과하면, 가격(급여)은 상승합니다. 중요하게도, AI는 전략적 필수 요소로 여겨지고 있습니다. 기업들은 최신 AI를 도입하지 못하면 뒤처질 것이라는 두려움에 엄청난 인재 투자를 하고 있습니다. 이러한 긴박감으로 인해, 최고의 AI 전문가들에게는 마치 프로 스포츠 선수나 할리우드 스타를 연상케 하는 보상 패키지가 제공되고 있습니다. 수십 명의 업계 인사들이 로이터통신에 밝힌 바에 따르면 ChatGPT가 등장한 이후 AI 연구원 채용 경쟁은 “프로 운동선수 수준으로 격화“되었다고 합니다 [165]. 이러한 현상의 한 가지 원인은 기업들이 뛰어난 AI 한 명이 실제로 수십억 달러 규모의 혁신을 창출할 수 있다고 인식하기 때문입니다(소위 “10x 엔지니어” 개념이 AI 분야에서는 “10,000x 연구자”로 확대된 셈입니다 [166]). 샘 알트만은 트위터에서 “그 10,000x 연구자들”에 대해 농담을 하기도 했습니다 [167]. 이는 AI 분야에서 한 개인의 기여도가 평균을 압도적으로 뛰어넘을 수 있음을 시사합니다. 만약 한 기업이 특정 AI 전문가의 채용이 성공과 실패를 좌우한다고 믿는다면, 그들은 거의 어떤 대가라도 지불할 것입니다. $1,000만 달러 이상의 오퍼에서 그 예시를 볼 수 있습니다. 최상위 인재가 아니더라도, 전방위적인 수요 덕분에 모든 직급에서 연봉이 상승하고 있습니다. 예를 들어, 수백만 달러를 쏟아붓기 어려운 중소기업들도 구글이나 인기 있는 스타트업에서 오퍼를 받는 중급 AI 엔지니어를 유치하려면 매우 경쟁력 있는 보수(유연 근무, 흥미로운 프로젝트 같은 복지 포함)를 제시해야 합니다. 이러한 현상이 해마다 중간 연봉을 끌어올립니다. 실제로 2024년 기준 “AI 관련 경력은 매우 보람 있고, 경험과 전문성에 따라 성장하는 경쟁력 있는 연봉을 제공”합니다 [168]. 특히 생성형 AI 붐으로 인해 (프롬프트 엔지니어, LLM 개발자 등과 같은) 신규 직종들이 빠르게 등장했고, 공급이 따라가지 못하는 사이 연봉은 매우 높아졌습니다. 2025년 4월 기준 전체 AI 직종의 중간 연봉은 연간 약 $160,000으로 집계되었습니다 [169]. 이는 이러한 직종 상당수가 고연봉 업계에 집중되어 있음을 보여줍니다. 인재 부족(공급 제한): 많은 사람들이 AI 관련 분야에 진입하고 있지만, 진정으로 경험이 풍부한 AI 전문가(특히 고급 학위 또는 중요한 프로젝트 경험이 있는 사람)는 여전히 상대적으로 드뭅니다. 현대 AI(딥러닝 등)는 젊은 분야로, 지난 10년 사이에야 급격히 성장했습니다. 즉, 딥러닝 경험이 10년 이상인 전문가 집단은 매우 적습니다. 누구에게 묻느냐에 따라 다르지만, 전 세계에서 최첨단 AI 모델을 구축할 수 있는 인재는 수천 명에 불과하다고 합니다 [170]. 로이터 통신의 한 소식통에 따르면, 주요 LLM 혁신을 주도한 최정예 그룹은 수십에서 수백 명에 불과하다고 합니다 [171]. 이러한 최상위 인재의 극심한 희소성은 그들의 연봉을 더욱 높이고 있습니다. 이들은 “AI 슈퍼스타”로 불리며, 원하는 어떤 고용주도 선택할 수 있습니다. 그래서 기업들은 핵심 인재를 확보하기 위해 채용을 “체스 게임처럼” 신중하게 전략을 세우고 돈을 아끼지 않고 있습니다 [172]. 덜 고도의 수준에서도 많은 채용 공고가 미충원 상태로 남아 있다. 세계경제포럼(WEF)의 보고서에 따르면, 전 세계적으로 AI 인재 격차가 심각하며, 많은 국가에서 수요가 공급을 훨씬 앞지르고 있다 [173] [174]. 인도와 같은 곳에서는 수많은 엔지니어를 배출하고 있음에도 불구하고, 기업들은 향후 3년간 230만 개의 AI 일자리가 생길 것으로 예측하며 이를 채울 자격을 갖춘 지원자가 부족하다 [175] [176]. 비슷하게, 유럽은 AI 인재 유출에 어려움을 겪고 있으며(일부 국가에서는 AI 졸업생의 절반이 미국으로 떠남) [177] [178]. 인재 부족은 기업으로 하여금 두 가지를 하게 만든다: 제한된 인재를 확보하기 위해 더 많은 보수를 지급하고, 비전통적 채용(예: 물리학자나 수학자를 채용해 AI 연구원으로 육성)도 고려하게 한다 [179] [180]. 이 부족 현상은 기업들이 사내 교육(업스킬링 프로그램)이나 해외 채용 등 창의적 방식을 도입하게 만들었다. 그러나 단기적으로는 자금을 투입하는 것이 가장 빠른 해결책이기 때문에, 초고액 연봉이 발생한다. Ariel Herbert-Voss는 AI 연구소들이 특화된 전문가들을 귀중한 체스 말처럼 대한다고 말했다 — 충분한 “룩”과 “나이트”가 필요하며, 인력이 모자라지 않기 위해선 얼마든지 지불한다는 것이다 [181]. 인공지능이 계속해서 이 시대의 변혁을 이끄는 기술이며, 전문성이 즉각적으로 양성될 수 없는 한, 희소한 인재는 자신의 기술에 대해 판매자 시장을 누리게 될 것이다. 원격 근무와 인재의 세계화: 원격 및 하이브리드 근무의 증가는 AI 급여 추세에 새로운 차원을 더하고 있습니다. 한편으로 원격 근무는 고용주에게 더 넓은 인재풀을 제공하여, 기업이 지리적으로 한정된 지역을 벗어나 임금 수준이 낮은 지역까지도 채용할 수 있게 합니다. 이는 일부 역할의 급여에 하향 압력을 가할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업이 동유럽이나 인도의 AI 엔지니어를 미국 급여의 일부 수준으로 채용할 수 있습니다. 하지만 원격 근무는 동시에 인재에 대한 세계적인 경쟁을 심화시키고, 숙련된 인재들이 이제는 지역뿐만 아니라 전 세계에서 가장 높은 급여를 주는 고용주에 접근할 수 있다는 의미입니다. 실제로 이는 많은 지역에서 상향 급여 압력으로 이어졌는데, 현지 고용주들이 해외 기업들과의 경쟁에서 인재 유치를 위해 더 높은 급여를 제시해야 하기 때문입니다. 지역 기반 급여 격차가 좁혀지고 있다는 증거가 보이고 있습니다. 2024년 스타트업 보상 연구에 따르면 스타트업의 85%가 여전히 지역별로 급여를 조정하고 있지만, 전통적인 허브 외 지역들의 급여 격차가 급속히 좁혀지고 있다는 결과가 나왔습니다. 예를 들어, 마이애미나 샬럿은 현재 샌프란시스코 급여의 약 85–90%를 기술 직군에 제공하고 있습니다 [182] [183]. 심지어 역사적으로 임금이 낮았던 지역(미드웨스트 등)도 국가 최고 수준으로 기술 직군 급여를 인상하였습니다. 이는 원격 근무로 그 지역의 인재들이 해안 지역 기업들의 제안을 받을 수 있게 되어, 인재를 붙잡기 위해 현지 기업이 임금을 올릴 수밖에 없었기 때문입니다. 즉, 원격 근무는 최고의 AI 인재를 위한 더 통합된 글로벌 시장을 만들었습니다. 폴란드나 나이지리아의 유능한 ML 엔지니어도 이제 이주하지 않고 미국 회사에서 일할 수 있게 되었고, 현지 회사가 줄 수 있는 급여보다 훨씬 미국 표준에 가까운 급여를 받을 수 있습니다. 실상 많은 기업들은 여전히 (지역의 생활비 차이를 언급하며) 이 경우 낮은 급여를 지급하기도 하지만, 인재가 더 많은 선택권을 갖게 되면서 그 격차는 점점 줄고 있습니다. 직원 입장에서는 원격 근무 기회가 큰 이점이 되었습니다. AI 전문가들은 저렴한 지역에 거주하면서도 높은 급여를 받을 수 있게 되었고, 더 많은 선택지가 생기며(이는 협상력을 높입니다) 다양한 기회를 누릴 수 있게 되었습니다. 설문조사에 따르면 원격 근무자는 지역 조정이 반영될 경우 약간 낮은 급여(일부 연구에서는 10–15% 감소, 아마 기업들이 임금을 낮추기 때문)를 보는 것으로 나타났습니다 [184] [185]. 하지만 위에서 언급했듯이 이러한 조정도 점점 줄어들고 있습니다. 또한 원격 근무 덕분에 전 세계 더 많은 사람들이 AI 분야에 진입할 수 있게 되어, 장기적으로는 지식이 확산되면서 인재 부족 현상을 완화할 가능성이 높아졌습니다. 또 다른 측면은 워라밸 선호도입니다: 많은 AI 전문가들은 유연성을 중요하게 생각하며, 급여가 다소 낮더라도 원격 근무가 가능한 직장을 선택할 수 있습니다. 하지만 시장의 인기가 매우 높기 때문에, 기업들은 종종 더 높은 급여와 유연성을 모두 제공해야 지원자를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 인기 있는 ML 엔지니어를 채용하려는 기업은 경쟁을 이기기 위해 최고 수준의 연봉뿐 아니라 전면 원격 근무까지 허용할 수밖에 없을 수 있습니다. 그렇지 않으면 해당 지원자에게 그런 조건을 제시하는 다른 오퍼가 5개나 있기 때문입니다. 요약하자면, 원격 근무는 AI 임금 경쟁을 글로벌하게 만들었습니다. 이는 일부 지역 간의 격차를 좁혀줍니다(예: 브라질의 숙련된 AI 개발자가 이제는 미국 수준의 임금을 받으며 원격으로 일할 수 있게 되어, 현지 브라질 기업들에게 기준을 높여 줌). 또한 기업들은 훨씬 더 넓은 범위에서 인재를 채용할 수 있게 되어, 이전에는 현지에서 구하기 어려웠던 역할도 채울 수 있습니다(이는 해외에서 인재가 유입됨으로써 일부 직무의 과도한 급여 상승을 완화할 수 있습니다). 하지만 최고 수준의 전문가 역할의 경우, 인재 경쟁이 너무 심해 원격 혹은 출근이 별로 중요하지 않습니다 – 이런 인재들은 조건을 스스로 정할 수 있고 필요하다면 이사도 할 수 있습니다. 중간 수준의 역할에서는 원격 근무가 확실히 기회를 넓혀주며, 일을 전 세계적으로 분배할 수 있어 급여가 너무 치솟는 것을 막는 데도 도움이 됩니다. 간단히 말하자면: “원격 근무는 글로벌 인재 풀을 확장시켜, 고용주들이 더 나은 복지를 제공하기 위해 경쟁하도록 만듭니다.” [186]. 이것은 AI 기술에 대한 더 크고 경쟁적인 시장을 만듭니다. 단기적으로 이 경쟁은 주로 근로자들에게 이득이 되며(여러 고용주가 입찰하기 때문에), 이로 인해 보상은 상승하거나 균일하게 상향됩니다. 고용주들은 어디에서든 역할을 채울 수 있다는 이점이 있지만, 최고 인재에게 반드시 더 적은 임금을 지불할 수 있는 것은 아니며 – 단지 더 많은 인재에 접근할 수 있게 되는 것입니다. 기타 요인: 추가로 주목할 만한 영향들도 있습니다:
이 섹션을 마치며: AI 급여 급등은 본질적으로 엄청난 수요와 제한된 공급에 의해 주도되고 있습니다. 기업들은 AI 인재를 중요한 투자 대상으로 보고 있습니다(그래서 “AI 인재는 9자리 수의 가치가 있다”라는 표현이 [196] [197]에서 일부 등장합니다). 인재 부족이 해결되기 전까지(점점 더 커지는 AI 수요를 고려하면 수년이 걸릴 수도 있고, 아예 해결되지 않을 수도 있습니다), 급여는 계속해서 높게 유지될 것으로 보입니다. 원격 근무는 오히려 전 세계적으로 최상위 인재에 대한 경쟁을 더욱 치열하게 만들어, 지역 간에도 더 평준화되고(종종 더 높은) 임금 구조를 만들어내고 있습니다. 한 보상 전문가가 스타트업에 조언하듯이: “AI 인재 비용에 대비하라” 그리고 채용 시 주식의 가치를 명확히 전달할 준비를 하라 [198] [199] – 즉, 높은 급여는 이미 당연한 것이며, 기업들은 제안의 다른 부분을 현명하게 관리해야 함을 의미합니다. 급여에 영향을 미치는 지역 및 경제 요인AI 노동시장의 즉각적인 수급 외에도, 다양한 지역 및 거시경제 요인이 AI 전문가의 급여에 영향을 미칩니다:
즉, 지역적·경제적 요인이 AI 연봉의 맥락을 결정하긴 하지만, 전반적인 글로벌 트렌드는 상승세입니다. 빠르게 성장하는 테크 생태계를 가진 지역에서는 연봉 상승 속도가 더 빠를 것입니다(동유럽 지역은 시작 연봉은 낮지만 해마다 큰 폭의 % 상승 가능성이 있습니다 [213]). 물가가 비싼 지역은 여전히 높은 명목 연봉으로 다른 지역의 기준이 되기도 합니다. 한 가지 흥미로운 변화는 정부 자체가 인재 유치를 위한 보상 구조의 중요성을 인식하고 있다는 점입니다. 예를 들어, 영국은 2023년에 “AI 인재 비자”와 1,000명의 AI 박사과정 지원 예산을 발표했습니다. 이는 결국 인재를 양성하고 수입해 연봉을 점차 안정화하려는 조치입니다. 백악관의 AI 인재 보고서 역시 미국이 국제 AI 전공 학생을 유치해 자국에서 일하게 함으로써 얻는 이점을 인정했습니다. [214] [215] 따라서 인재 이동에 영향을 주는 정책은 해당 지역의 연봉 압박을 간접적으로 완화하거나 심화시킬 수 있습니다. 전반적으로 AI 급여의 지역 차이는 점점 좁혀지고 있으며, 인플레이션과 같은 경제적 요인은 분명 존재하지만 기술/인재 요인에 비해 부차적입니다. 오늘날 데이터 과학자의 연봉은 실리콘밸리와 바르샤바에서 크게 다를 수 있지만, 원격 근무와 동유럽 IT 분야에 대한 투자가 계속된다면 5년 후에는 그 격차가 다소 줄어들 수 있습니다(한 분석가의 말처럼, 동유럽의 스타트업 생태계 성장 덕분에 시간이 지나면서 “서유럽과 급여 수준이 맞춰질 수 있다”는 전망이 있습니다 [216]). 그렇지만 현지 여건은 항상 중요하며, 만약 외국회사를 위해 원격으로 일하는 것이 아니라면, 생활비가 훨씬 저렴한 국가에서 샌프란시스코 수준의 AI 연봉을 받기는 어렵습니다. AI 보상에 영향을 미치는 최신 동향, 뉴스 및 정책 업데이트AI 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 보상을 둘러싼 논의도 마찬가지로 변화하고 있습니다. 2024–2025년 기준 AI 전문가의 급여와 취업 시장에 영향을 미치고 있는 최신 동향과 뉴스는 다음과 같습니다:
정리하자면, 최근 뉴스는 AI 보상(연봉)이 강한 상승세를 보이며 사회적 논의의 일부가 되고 있음을 보여줍니다. 기업들은 노골적으로 연봉 경쟁을 벌이고 있으며, 정부는 정책을 부랴부랴 조정하고, 노동 시장은 원격 근무와 재교육·역량 강화를 통해 적응하고 있습니다. 2024년 말의 중론은 2025년에도 이 추세가 계속될 것이라는 점입니다: “2024년 기준, AI 관련 직업은 가장 보상이 뛰어나며, 경력과 전문성에 따라 연봉이 더욱 높아진다” [233]. AI 버블이 붕괴되거나 인재가 대량 유입되지 않는 한, AI 전문가는 여전히 취업 시장에서 최고의 연봉을 받는 직업군이 될 전망입니다. 전문가 인용 및 시각더 깊은 통찰을 위해, 다음은 AI 연봉 및 인재시장에 대한 전문가와 산업 리더들의 주목할 만한 발언들입니다:
이러한 관점들을 종합하면, 그 어느 때보다도 독특한 AI 채용 시장의 모습을 보여줍니다. 특화된 인재가 최고 경영진이나 유명 연예인과 비견될 만큼 높은 가치를 인정받고, 지리적 한계가 약화되었으며, 수요가 공급을 훨씬 상회하고 있습니다. 이러한 인용문들은 단순한 과장이 아니라, 실제 기업들이 이런 액수를 지불하고 실제 전문가들이 그 근거(긴급한 수요, 희소한 기술)를 인정하고 있음을 보여줍니다. AI 전문직 종사자나 이 분야를 고려하는 사람이라면 기회가 엄청나다는 점이 시사점입니다. 그러나 큰 보상에는 큰 기대가 따라옵니다 – 연봉이 30만 달러든, 300만 달러든 세계 최고 수준의 결과가 요구됩니다. 또한 기업과 정책입안자에게 시사하는 점은 AI 인재를 육성하는 데(교육 등) 투자하는 것이 단순히 인재 쟁탈전에만 의존하는 것을 피하는 열쇠라는 것입니다. 결론 및 전망결론적으로 2024~2025년은 AI 전문가의 급여가 전례 없이 높고 계속 상승하는 시기로, 전 세계적으로 이런 현상이 나타나고 있습니다. 이번 심층 분석의 주요 소견은 다음과 같습니다:
앞으로를 전망해보면, 무엇을 기대할 수 있을까요? AI에 대한 관심이 갑자기 급감하지 않는 한, AI 전문성에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다. 2026년 미국 노동통계국의 전망에 따르면 2026년까지 데이터 과학자 고용이 28% 가까이 증가할 것이라고 예측됩니다 [257] [258] – 이는 수요가 줄지 않고 있음을 시사합니다. 새로운 AI 하위 분야(예: AI 안전성, AI 윤리, AI 법률)의 등장과 함께 새로운 직업군과 이에 걸맞은 급여 기준 역시 등장할 가능성이 높습니다. 하지만 우리는 정상화의 시작도 볼 수 있습니다. 더 많은 대학들이 AI 졸업생을 배출하고 점점 더 많은 노동자가 AI로 재교육을 받으면서 인재풀이 서서히 확대될 것입니다. 이는 극심한 인재 부족 현상을 점차 완화시켜 급여를 안정시킬 수도 있습니다. 그러나 이와 같은 효과는 AI 도입의 범위가 지속적으로 확대되면서 상쇄될 수 있습니다. 본질적으로 AI 급여의 상한선은 폭발적으로 치솟지 않을 수도 있지만(혹시 앞으로 5천만 달러의 오퍼가 나올까요? 일상적으로 그러진 않겠죠), 하한선과 중간값이 더 오를 가능성은 높습니다. AI가 모든 산업에 침투하고 있기 때문입니다. 기업 입장에서는 이러한 비용을 관리하는 것이 큰 과제가 될 것입니다. 모든 기업이 AI 박사에게 연간 50만 달러를 지급할 여력이 있는 것은 아닙니다. 이에 따라 기업들이 AI 인재를 정규 채용하지 않고도 역량을 확보할 수 있는 창의적인 방식(계약, 학계와의 협업 등)이 더 많이 나타날 수 있으며, 이는 급여 압박을 완화할 수 있습니다. 신생 스타트업들은 드문 전문가에 대한 의존도를 줄이기 위해 평균적인 엔지니어들에게 더 나은 AI 도구(AutoML 등)를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 그러나 지금도, 그리고 가까운 미래에도, 진정한 AI 전문성 보유자는 부러움을 살 위치에 있습니다. 전문가와 신입 졸업생 모두에게, 지금이야말로 AI 분야에 몸담기에 그야말로 최고의 시기입니다. 이 분야의 커리어는 재정적으로 “가장 보상이 큰 직업” 중 하나이며 [259] 지적으로도 매우 흥미진진합니다. 한 FAQ에서 이렇게 말했습니다: “데이터 과학자가 돈을 많이 벌 수 있나요? 물론입니다… 시니어 역할은 종종 연봉 20만 달러를 넘길 수 있고, 최상위 기업들은 중위값 연봉만 해도 25만 달러 이상입니다.” [260]. 오늘날 우리가 목격하는 현실을 생각하면 이 답변도 과소평가일 수 있습니다. 요약하자면, 2024~2025년의 AI 전문가는 혁신적 기술, 폭발적인 수요, 한정된 인재풀이라는 완벽한 폭풍의 수혜자입니다. 급여는 사상 최고치를 기록하며 언론의 헤드라인을 장식했습니다. 장기적으로 시장이 재조정될 가능성이 있지만, 단기적으로 기업에게 줄 수 있는 최고의 조언은 AI 인재 확보에 예산을 넉넉히 배정하라는 것이고, 개인에게는 AI 역량을 쌓고 자신감 있게 협상하라는 것입니다. 지금은 주도권이 여러분에게 있기 때문입니다. 흔히 “우수 인재는 비싼 것이 아니라 값진 것이다”라는 말이 있죠. 그리고 AI 분야에서 회사들은 그 인재를 얻기 위해 엄청난 노력을(그리고 예산을) 아끼지 않는 모습을 통해 그 믿음을 입증하고 있습니다. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
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