월스트리트에서 가장 각광받는 기술: 은행들이 에이전트를 수용하며 이 AI 역량에 대한 수요가 1,721% 급증

Wall Street's AI hiring surges
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 많은 복잡성이 존재합니다'라며, '때로는 이러한 복잡성이 눈에 보이지만, 많은 경우 숨겨져 있습니다. 간단한 프로세스를 자동화하는 것조차 오랜 시간이 걸립니다'라고 말했습니다.

예를 들어, 직원 휴가 요청 승인을 자동화하기 위한 에이전트 팀을 구성하는 것은 수많은 엣지 케이스(edge cases)와 특정 면제 조항들의 웹을 만듭니다'라고 그는 말했습니다.

Draup의 CEO는 '에이전트 오케스트레이션(agent orchestration) 기술은 특히 현장 배치 엔지니어들에게 중요합니다. 왜냐하면 그들의 임무가 어떤 에이전트가 필요한지, 각각 무엇을 하는지, 그리고 어떤 기술을 사용해야 할지를 파악하는 것이기 때문입니다'라고 말했습니다. 또한 인간 감독관이 언제 개입해야 할지 결정하는 것도 포함됩니다.

AI 구축과 관련된 다른 수요 높은 기술에는 에이전트에게 업무를 수행할 수 있는 능력을 부여하는 도구와 기술을 이해하는 것이 포함됩니다.

Draup의 분석에 따르면, 다단계 워크플로우(multistep workflows) 구축 프레임워크인 LangGraph 관련 언급은 679% 급증했으며, AI 애플리케이션을 데이터에 연결하는 데 도움을 주는 LlamaIndex 언급은 291% 증가했고, 회사 데이터베이스의 정보를 AI 모델에 공급하는 기술인 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation), 즉 RAG 관련 언급은 259% 상승했습니다.

하지만 기술적인 능력 외에도 소위 소프트 스킬(soft skills)에 대한 관심이 커지고 있습니다.

그는 '저희 분석에 따르면 문제 해결, 창의성, 어려운 질문을 던지는 능력, 단호함 등 프로세스에 대한 더 깊은 이해와 관련된 소프트 스킬에 대한 새로운 초점이 맞춰지고 있는 것으로 나타났습니다'라고 말했습니다.

AI 내 다른 성장 분야에는 신흥 시스템 주변에 가드레일(guardrails)을 만드는 책임자들도 포함되며, 여기에는 위험 및 통제 인프라에 대한 수요가 있습니다.

Draup에 따르면 '책임 AI(responsible AI)'와 관련된 직무 게시물 언급은 올해 657% 급증했으며, AI 거버넌스(AI governance) 및 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 언급량을 차지하며, 이는 모델 학습, 배포 및 운영과 관련된 약 8,400개의 언급량의 거의 두 배에 달합니다.

그는 "우리가 이러한 제품에 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 금융권 내 다른 기술 역할보다 급여가 높은 경향이 있으며, 생성형 AI 매니저는 중앙값 기본 연봉이 약 190,000달러입니다.

스와미나탄은 높은 임금에도 불구하고 이러한 전문직 역할을 채우는 것은 여전히 어려운 과제라고 말했습니다.

그 격차를 해소하기 위해 주요 은행들은 기존 개발자 및 도메인 전문가들을 훈련시키기 위한 내부 재교육 프로그램에 크게 의존하고 있다고 그는 말했습니다.

이러한 역량 강화 과정 자체도 파급 효과를 가져올 것입니다. JPMorgan CEO Jamie Dimon은 AI가 더 많은 업무를 맡게 되면서 "엄청난 재배치 계획"에 대해 언급한 바 있습니다.

스와미나탄은 "우리가 적절한 기술 능력과 함께 이러한 소프트 스킬을 우선시할수록 사람들이 적응하고 배울 것"이라며, "적합한 인재에게는 매우 흥미로운 시기입니다"라고 말했습니다.

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