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하나의 서비스를 끝까지 만들기 위해, 이 모든 역할이 필요합니다.
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🤝 우리랑 어떻게 같이 놀까요?
AI 엔지니어로 참여하면, 인공지능을 서비스에 녹여내는 핵심 멤버가 될 거예요.
API 호출만 하는 수준을 넘어, 로컬 모델 배포부터 자체 모델 설계까지 3단계로 성장하는 여정을 경험해요.
✅ 역할 및 책임
1.
외부 AI API 활용
a.
LLM API 연동 (OpenAI, Anthropic, Google 등)
b.
프롬프트 엔지니어링 (Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct)
c.
RAG 구축 (벡터 DB, 청크 전략, 리랭킹으로 AI에게 맥락 제공)
2.
로컬 오픈소스 모델 전환
a.
오픈소스 모델 선정 및 셀프 호스팅 (Llama, Mistral 등)
b.
모델 경량화 (양자화, LoRA/QLoRA로 적은 자원으로 고성능 달성)
c.
외부 API 대비 성능·비용 비교 분석
3.
자체 모델 설계·학습·배포
a.
데이터 엔지니어링 (수집 자동화, 라벨링, 합성 데이터)
b.
Task-Specific 모델 학습 (Fine-tuning, PEFT)
c.
ONNX/TensorRT 변환으로 추론 속도 최적화
4.
AI 보안
a.
OWASP Top 10 for LLM 기반 AI 고유 취약점 점검 (프롬프트 인젝션, 데이터 유출 등)
b.
모델 입출력 필터링 및 가드레일 설계
c.
학습 데이터 보안 (민감 정보 제거, 데이터 접근 권한 관리)
5.
서빙 및 운영
a.
BentoML 등으로 모델 서빙
b.
컨테이너화, CI/CD (코드·데이터 변경 시 자동 재학습/배포)
c.
Data Drift 감지, 성능 모니터링, A/B 테스트
🛠️ 어떤 능력이 필요할까요?
[필수]
•
Python 기초 또는 프로그래밍 언어 하나 이상의 기초
•
자기 주도적으로 학습하고 일정을 관리할 수 있는 능력
[성장]
•
머신러닝/딥러닝의 기본 개념에 대한 관심 또는 학습 의지
•
AI API를 활용해 무언가를 만들어보고 싶은 열정
•
데이터를 다루고 분석하는 것에 관심이 있는 분
🔧 이런 분이면 좋아요 (우대 사항)
•
LLM API(OpenAI, Anthropic 등)를 사용해본 경험이 있는 분
•
머신러닝 모델을 학습시켜본 경험이 있는 분
•
RAG, 프롬프트 엔지니어링 등 LLM 활용 경험이 있는 분
•
모델 배포(FastAPI, Docker 등) 경험이 있는 분
•
"이 모델을 더 작고 빠르게 만들 수 있을까?"를 끊임없이 고민하는 분
•
다른 직군과 원활하게 소통할 수 있는 커뮤니케이션 능력
💪 이런 것들을 얻어갈 수 있어요
•
외부 API → 로컬 모델 → 자체 모델, 3단계 성장 로드맵 전체를 경험
•
RAG, 프롬프트 엔지니어링부터 모델 경량화, 셀프 호스팅까지 실무 경험
•
자신만의 AI 팀을 구축하고 활용하는 경험 (AI가 만든 결과물을 분석·검증·재지시)
•
실제 서비스에 AI를 통합하고 운영하는 MLOps 경험
•
다른 직군(기획, 개발, 인프라 등)과 협업하는 실무 경험