2025년 데이터 사이언티스트 수급 현황: 기업 수요 vs 인력 공급 완전 분석

핵심 요약: 2025년 국내 데이터 사이언티스트 부족률이 30.3%에 달할 것으로 전망되는 가운데, 기업 84%가 AI 인재 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 신입 데이터 사이언티스트 연봉은 평균 3,734만원으로, 실리콘밸리(1.4억원) 대비 약 1/4 수준이지만 국내 데이터 분석 시장은 연평균 6.9% 성장하고 있어 향후 전망이 밝습니다.

2025년 데이터 사이언티스트 시장 개요

인공지능과 빅데이터 기술의 급속한 발전으로 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원의 '2020 데이터 산업 현황조사'에 따르면, 2025년 국내 전 산업에서 데이터 사이언티스트 부족률은 30.3%로 전망됩니다.

특히 2025년 현재 빅데이터 기술에 대한 지출이 2022년 대비 1.6배 증가할 것으로 예상되면서, 이를 활용할 수 있는 전문 인력에 대한 기업들의 갈증은 더욱 심해지고 있습니다. 국내 10대 그룹을 대상으로 한 조사에서도 AI 인력이 필요하다는 기업이 6곳, 빅데이터 인력이 필요하다는 기업이 5곳에 달했습니다.

글로벌 데이터 시장 성장 전망

글로벌 빅데이터 기술 시장 규모는 2023년 3,494억 달러에서 2032년 1조 1,943억 5천만 달러로 성장하여 예측 기간(2024~2032) 동안 연평균 성장률(CAGR) 14.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 특히 아시아 태평양 지역이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

지역	2024년 시장 규모	2032년 전망	연평균 성장률	특징
북미	1,049억 달러	-	안정적 성장	기술 선도 시장
아시아 태평양	-	-	최고 CAGR	급속한 디지털화
유럽	-	-	중간 수준	GDPR 영향
중동·아프리카	-	-	상당한 CAGR	5G 및 클라우드 확산

2025년 글로벌 빅데이터 기술 시장 전망 (단위: 억 달러)

국내 vs 실리콘밸리 데이터 분석가 처우 비교

연봉 수준 비교 분석

국내와 실리콘밸리의 데이터 사이언티스트 처우에는 상당한 격차가 존재합니다. 월스트리트 저널 발표 자료에 따르면, 미국 데이터 사이언티스트의 평균 연봉은 약 12만 달러(한화 1.4억 원) 수준입니다.

경력	한국 (만원)	미국 (만원)	격차 비율	비고
신입	3,734	10,200	1:2.7	신입~3년차
5년차	5,386	14,000	1:2.6	중급 수준
10년차	8,269	17,000	1:2.1	고급 수준
9년+ 경력	10,000+	20,400	1:2.0	시니어 레벨

2025년 기준 국내 vs 미국 데이터 사이언티스트 연봉 비교

주목할 점: 연봉 격차에도 불구하고 국내 시장이 급성장하고 있어, 향후 처우 개선이 기대됩니다. 특히 한국 IDC에 따르면 국내 데이터 분석 시장은 2025년까지 연평균 성장률 6.9%를 기록할 것으로 예상됩니다.

실리콘밸리 주요 기업 데이터 분석가 처우

실리콘밸리 대형 IT 기업들의 데이터 분석 관련 직군 연봉을 살펴보면, 소프트웨어 개발자를 기준으로 에어비앤비가 평균 22만9천 달러로 1위, 구글이 21만 4천 달러로 2위를 차지했습니다. 데이터 분석 직군도 이와 유사한 수준의 처우를 받고 있습니다.

그러나 실리콘밸리의 높은 연봉에는 함정이 있습니다. 한 실리콘밸리 근무 경험자에 따르면, "연봉 한화 1.5~2억을 받았지만 매년 저축할 수 있는 돈은 2~3천만 원에 불과했다"며 높은 생활비 부담을 토로했습니다.

기업 수요 vs 인력 공급 현황

기업들의 절실한 인재 확보 수요

리베이처(Revature)가 230명의 IT 및 HR 의사결정자들을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 현재 기업의 77%가 IT 기술 격차로 인한 어려움을 겪고 있으며, 84%의 의사결정자들은 2025년 기술 인재 확보에 대해 우려를 표명했습니다.

긴급 신호: 시장조사기관 IDC는 2026년까지 전 세계 기업의 90%가 IT 인재 부족으로 약 5.5조 달러의 손실을 입을 것으로 전망했습니다.

기업이 원하는 핵심 역량

조사 결과에 따르면 기업들이 가장 중요하게 생각하는 기술 역량으로 인공지능(AI)/생성형 AI/머신러닝이 29%로 1위를 차지했습니다. 특히 조사 대상 기업의 75%는 생성형 AI를 포함한 새로운 기술의 도입에 대비하고 있다고 응답했습니다.

인재 채용과 관련된 주요 난관으로는:

• 후보자의 기술적 역량 검증 (42%)
• 치열한 인재 확보 경쟁 (42%)
• 높은 급여 요구 (41%)
• 적절한 기술을 가진 후보자 부족 (37%)

국내 인력 공급 현실

소프트웨어정책연구소에 따르면, 국내 인공지능 시장 규모가 향후 5년간 연평균 31.6%, 빅데이터는 12.5% 성장하는 반면, 인력은 2023년까지 인공지능이 2만 5천명, 빅데이터가 6천여 명 부족할 것으로 예측됩니다.

분야	시장 성장률 (연평균)	인력 부족 전망	주요 부족 직군
인공지능	31.6%	2만 5천명	ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트
빅데이터	12.5%	6천여 명	데이터 분석가, 데이터 과학자
클라우드	15.4%	7천8백여 명	클라우드 아키텍트, 보안 전문가
AR/VR	53.9% (아시아)	2만 2천여 명	AR/VR 개발자, 콘텐츠 개발자

2025년 신기술 분야별 인력 수급 전망

현업 데이터 사이언티스트가 말하는 현실

업무의 실체: 모델링보다는 전처리

현업에서 일하고 있는 데이터 사이언티스트에 따르면, "모델링하는 작업이 재미있지만 실제로는 찰나의 시간이고, 전처리에 대부분의 시간을 사용한다"고 털어놓았습니다. 이는 많은 데이터 사이언티스트 지망생들이 놓치기 쉬운 현실입니다.

현실 체크: 데이터 전문가의 약 97%가 번아웃을 경험하며, 79%는 업계를 떠날 것을 고민하고 있다는 보고가 있습니다. 높은 수요와 처우에도 불구하고 업무 강도가 만만치 않음을 시사합니다.

필수 기술 스택과 요구사항

현재 채용 시장에서 가장 주목받는 기업들의 요구사항을 살펴보면:

토스 (Credit Modeling팀)
• Python, SQL 역량
• 개인 신용평가모델(CSS) 개발 경험
• 대출, 카드, 계좌 등 금융 서비스 Risk Index 모형 개발

쿠팡 (Ads Analytics)
• 대규모 데이터 처리 경험
• 머신러닝 알고리즘 구현 능력
• 광고 효과 분석 및 최적화

BCG X
• 데이터 분석, 머신러닝 모델링 능력
• 비즈니스 감각
• 컨설팅 환경에서의 문제 해결 능력

미래 전망과 기회

시티즌 데이터 사이언티스트의 등장

인력 부족 문제를 해결하기 위한 새로운 트렌드로 '시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist)'가 주목받고 있습니다. 이는 데이터 분석 전문가는 아니지만 머신러닝 같은 데이터 사이언스 기술을 지원하는 소프트웨어로 데이터를 분석하는 사람을 의미합니다.

기회 포인트: 가트너는 시티즌 데이터 사이언티스트를 "주요 업무는 통계, 분석 분야가 아니지만 고급 진단 분석이나 예측, 처방 기능을 사용하는 모델을 만들거나 생성하는 사람"으로 정의했습니다.

2025년 전망과 대응 전략

기업들의 대응 전략:

• 사내 직원 재교육 (56%)
• 멘토링 프로그램 제공 (47%)
• 외부 업체 활용 (43%)
• 업무 자동화 (43%)

특히 63%의 기업이 2025년에 직원 재교육 프로그램을 확대할 계획이라고 밝혔으며, 60%는 더 많은 직원을 채용할 예정이라고 응답했습니다.

생성형 AI의 역할

생성형 AI 도입이 가져올 변화에 대해 63%의 기업이 직원 교육에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다. 채용과 인재 유지 측면에서도 56%가 긍정적인 영향을 기대했습니다.

데이터 사이언티스트가 되는 법

전공자 vs 비전공자의 현실

업계 전문가에 따르면, "실리콘밸리에서 면접볼 때 만났던 사람들 중에 Quantitative PhD 학벌이 없는 사람은 아예 없었다"며 고급 인력의 경우 박사급 전문성이 필수라고 강조했습니다.

하지만 모든 데이터 사이언티스트가 박사학위를 필요로 하는 것은 아닙니다. 업무 레벨에 따른 구분을 살펴보면:

1단계: 테크니션 레벨 (TC 5-10만 불)
• A/B 테스트 계정 관리
• 기본적인 데이터 분석 업무
• Data Analyst 역할

2단계: 엔지니어 레벨 (TC 10-30만 불)
• 머신러닝 모델 개발
• 데이터 파이프라인 구축
• 실무 레벨 데이터 사이언티스트

3단계: 아키텍처 레벨 (TC 20-50만 불)
• Multi-task learning 모델 개발
• 시스템 설계 및 구조화
• 고급 데이터 사이언티스트

필수 학습 도구와 기술

현재 시장에서 요구되는 핵심 기술들:

PyTorch의 중요성: 2016년 공개된 오픈소스 딥러닝 라이브러리로, TensorFlow 대비 상대적으로 직관적이고 쉬운 구현이 가능합니다. 최근 PyTorch를 요구하는 기업이 급증하고 있어 필수 학습 대상입니다.

결론 및 향후 전망

2025년 데이터 사이언티스트 시장은 수요는 폭발적으로 증가하는 반면 공급은 턱없이 부족한 상황이 지속될 것으로 전망됩니다. 특히 국내 시장의 경우 연봉 수준이 실리콘밸리의 1/4 수준이지만, 시장 성장률과 기회의 측면에서는 충분히 매력적입니다.

핵심 성공 전략:
✓ 도메인 전문성 + 기술적 역량의 결합
✓ 전처리와 EDA 능력의 중요성 인식
✓ PyTorch 등 최신 기술 스택 습득
✓ 비즈니스 감각과 커뮤니케이션 능력 강화
✓ 지속적인 학습과 적응력 유지

향후 10년간 데이터 사이언티스트는 여전히 높은 수요를 유지할 것으로 예상되지만, 단순 반복 업무는 자동화될 가능성이 높습니다. 따라서 창의적 사고와 비즈니스 인사이트 도출 능력을 갖춘 고급 인재로 성장하는 것이 핵심입니다.

특히 국내 시장의 경우 급속한 성장기에 있어, 지금이 데이터 사이언티스트로서의 커리어를 시작하기에 최적의 타이밍이라고 할 수 있습니다.

참고자료

1. 리베이처(Revature), IT 기술 역량 설문조사 보고서, 2025
2. 한국IDC, 국내 데이터 분석 시장 전망, 2025
3. 소프트웨어정책연구소, ICT 인력 실태조사, 2024
4. 과학기술정보통신부·한국데이터산업진흥원, 2020 데이터 산업 현황조사, 2020
5. Fortune Business Insights, 빅 데이터 분석 시장 전망, 2024
6. DACON, AI & 데이터 사이언티스트 채용 리포트, 2025
7. 코드스테이츠, 데이터 사이언티스트 현실 분석, 2023
8. 전자신문, AI, 빅데이터 인력 수급 문제, 2022