AI가 월스트리트 직업을 재정의하는 방식과 새로운 '최고 인기 기술' 수요를 1,721% 증가시키다
요약
AI가 월스트리트 금융권에서 일자리를 창출하며 'AI 에이전트'와 관련된 기술 수요를 급증시키고 있습니다. 특히 여러 에이전트를 협력하도록 설계하는 '에이전트 오케스트레이션' 분야의 관심이 1,721% 증가했습니다. 금융 기관들은 단순 챗봇을 넘어 복잡한 업무 자동화를 위해 전문 에이전트 군단을 구축하고 있으며, 이 과정에서 도메인 지식과 기술력을 결합한 '선행 배치 엔지니어'가 중요해지고 있습니다.
핵심 포인트
- AI 도입으로 월스트리트의 AI 관련 직무 공고가 급증했습니다.
- 가장 빠르게 성장하는 분야는 에이전트 오케스트레이션입니다 (1,721% 증가).
- 금융권은 복잡한 업무 자동화를 위해 전문 에이전트 팀을 구축하고 있습니다.
- 도메인 지식과 기술력을 결합한 '선행 배치 엔지니어'의 역할이 중요해지고 있습니다.

인공지능(AI)이 월스트리트의 일자리를 차지하기 전에, 먼저 그 일자리들을 창출하고 있다.
CNBC가 독점적으로 입수한 엔터프라이즈 채용 데이터 회사 Draup의 분석에 따르면, JPMorgan Chase, Citigroup, Capital One 등 은행권의 AI 관련 직무 공고는 올해 2025년 대비 49% 급증하여 총 139,819건을 기록했다.
Draup은 공개 채용 공고 및 LinkedIn 등의 플랫폼에서 데이터를 수집한 결과, 가장 빠르게 성장하는 분야는 'AI 에이전트(AI agents)'와 관련된 기술 집합체임을 밝혔다. 예를 들어, 여러 에이전트가 하나의 과제에 맞춰 협력하도록 설계하는 능력인 '에이전트 오케스트레이션(agent orchestration)' 관련 언급은 올해 1,721%나 급증했다.
Draup의 Vijay Swaminathan CEO는 인터뷰에서 "이는 아마도 월스트리트에서 가장 뜨거운 기술일 것"이라며 "엄청난 기회다. 그들은 데이터를 이해하는 사람과 AI를 이해하고 어디에 적용할지 아는 사람이 필요하다"고 말했다.
채용 공고들을 보면, 월스트리트 은행들이 챗봇(chatbot)을 넘어 AI 전략의 다음 단계로 나아가고 있음을 알 수 있으며, 이는 임원진, 직원, 주주들에게 영향을 미친다. 은행들은 생산성 향상과 반복적인 업무 자동화라는 AI의 약속을 실현하기 위해, 노동력의 점점 더 많은 부분을 처리하는 에이전트 군단으로 채워진 미래를 향해 나아가고 있다.
초기 AI 채용 물결은 모델을 구축하거나 기업 데이터에 맞게 조정하는 엔지니어와 데이터 과학자(data scientists)가 주도했지만, 이제 이 붐은 AI를 비즈니스 라인에 직접 내재화하는 책임을 맡는 사람들에게까지 확장되었다.
금융 기관 내부에서 AI를 배포하려면 종종 여러 전문 에이전트들을 연결해야 하는 경우가 많다. 예를 들어, 원시 데이터를 검사하는 에이전트 하나, 문서를 분석하는 에이전트 하나, 그리고 규제 준수 여부를 확인하는 에이전트 하나가 필요할 수 있다.
Swaminathan에 따르면, 이 과정에 참여하는 인력들, 종종 '선행 배치 엔지니어(forward-deployed engineers)'라고 불리는 이들은 트레이딩 데스크부터 백오피스 운영 및 인사(HR)에 이르기까지 특정 비즈니스나 기능에 대한 도메인 지식과 기술적 능력을 결합해야 한다.
스와미나탄은 '기업에는 복잡성이 많다'며, '때로는 이러한 복잡성이 눈에 보이지만, 많은 경우 숨겨져 있다. 간단한 프로세스를 자동화하는 데에도 오랜 시간이 걸린다'고 말했다.
예를 들어, 직원 휴가 요청 승인을 자동화하기 위한 에이전트 팀을 구성하는 것은 수많은 엣지 케이스(edge cases)와 특정 예외 사항의 웹을 만듭니다'라고 그는 말했다.
Draup CEO는 '에이전트 오케스트레이션(agent orchestration) 기술은 특히 현장에 배치된 엔지니어에게 중요합니다. 왜냐하면 그들의 임무가 어떤 에이전트가 필요한지, 각각 무엇을 하는지, 그리고 어떤 기술을 사용할지 파악하는 것이기 때문입니다'라고 말했다. 또한 인간 감독관이 언제 개입해야 할지 결정하는 것도 포함된다고 그는 덧붙였다.
AI 구축과 관련하여 수요가 높은 다른 기술들에는 에이전트에게 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 도구와 기법을 이해하는 것이 포함됩니다.
Draup의 분석에 따르면, 다단계 워크플로우(multistep workflows)를 구축하기 위한 프레임워크인 LangGraph 관련 언급은 679% 급증했으며, AI 애플리케이션을 데이터에 연결하는 데 도움을 주는 LlamaIndex 언급은 291% 증가했고, 회사 데이터베이스의 정보를 AI 모델에 공급하는 기법인 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG) 관련 언급은 259% 상승했습니다.
하지만 기술적 능력 외에도 소위 소프트 스킬(soft skills)에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
그는 '저희 분석에 따르면 문제 해결 능력, 창의성, 어려운 질문을 던질 수 있는 능력, 그리고 프로세스에 대한 더 깊은 이해를 갖추기 위한 단호함과 같은 소프트 스킬에 대한 재조명이 이루어지고 있음'이라고 말했다.
AI 내 다른 성장 분야에는 신흥 시스템 주변에 가드레일(guardrails)을 만드는 책임자들, 여기에는 위험 및 통제 인프라에 대한 수요가 포함됩니다.
Draup에 따르면 '책임 AI(responsible AI)'와 관련된 채용 공고 언급은 올해 657% 급증했으며, AI 거버넌스(AI governance)와 위험 관리(risk management)를 언급한 경우는 각각 394%, 359% 증가했습니다. 보안팀 역시 제3자 도구나 외부 모델 연결이 시스템적 취약점을 만들지 않도록 방지에 초점을 맞추고 있습니다.
거버넌스 관련 기술은 Draup 데이터에서 16,000개 이상의 언급을 차지하며, 이는 모델 학습, 배포 및 운영과 관련된 약 8,400개의 언급보다 거의 두 배에 달합니다.
그는 "우리가 이러한 제품에서 사용하는 제3자가 사이버 보안 관점에서 통제 불능 상태가 되지 않도록 하는 데 많은 초점이 맞춰져 있다"고 말했습니다.
Draup에 따르면, 생성형 AI 및 에이전트와 관련된 역할은 일반적으로 금융권의 다른 기술 역할보다 급여가 높으며, 생성형 AI 매니저는 중앙값 기본 연봉이 약 190,000달러입니다.
스와미나탄은 높은 임금에도 불구하고 이러한 전문 분야 역할을 채우는 것이 여전히 어려운 과제라고 말했습니다.
그는 격차를 해소하기 위해 주요 은행들이 기존 개발자 및 도메인 전문가들을 훈련시키기 위한 내부 재교육 프로그램에 크게 의존하고 있다고 말했습니다.
이러한 구축 과정 자체가 파급 효과를 가져올 것입니다. JPMorgan CEO Jamie Dimon은 AI가 더 많은 업무를 처리함에 따라 "막대한 재배치 계획"에 대해 언급했습니다.
스와미나탄은 "우리가 적절한 기술적 역량과 함께 이러한 소프트 스킬을 우선시할수록 사람들이 적응하고 배울 것"이라며, "이것은 적절한 인재에게 매우 흥분되는 시기입니다."라고 말했습니다.

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