현재 테크 업계에서 가장 높은 연봉을 받는 빌딩 역할은 당신의 학위가 뭔지 신경 쓰지 않는다. 당신이 무엇을 출시했는지가 중요하다. 여기 정확한 12개월 로드맵이 있다.
대부분의 사람들은 AI 분야에서 일하려면 컴퓨터 과학 학위가 필요하다고 생각한다. 하지만 소수의 사람들은 현재 테크 업계에서 가장 높은 연봉을 받는 빌딩 역할이 학위가 아니라 출시한 결과물에 달려 있다는 사실을 깨달았다. 이 두 그룹의 차이는 자격증이 아니다. 그것은 포트폴리오다.
AI 엔지니어는 대규모 언어 모델을 실제 제품에 연결하는 시스템을 구축한다. 실제로 티켓을 해결하는 지원 봇, 수천 개의 문서 속에 묻힌 답을 찾아내는 내부 검색, 사람이 감독하지 않아도 다단계 워크플로우를 실행하는 에이전트가 그 예다.
이것은 연구가 아니다. 모델을 처음부터 학습시키는 것도 아니다. AI를 핵심으로 하는 프로덕션 소프트웨어를 구축하는 것이며, 이는 현재 시장 전체에서 가장 수요가 많은 직업 중 하나다.
여기 아무도 말해주지 않은 부분이 있다. 대부분의 이러한 역할에서, 출시된 프로젝트 포트폴리오는 학위보다 더 큰 비중을 차지한다. 채용 담당자들은 솔직히 말할 것이다. 그들은 독학한 엔지니어가 박사 학위 소지자보다 훨씬 뛰어난 성과를 내는 것을 목격했다. 출시는 공부와는 다른 기술이기 때문이다. 자격증의 장벽은 대부분 환상에 불과하며, 이를 일찍 깨닫는 사람들이 몇 년을 앞서나간다.
이것이 그 길이다. 학위는 필요 없다. 정확히 어떤 모습인지 알려주겠다.
빌더, 과학자가 아니다
대부분의 사람들은 잘못된 목표를 조준한다. 두 가지 역할이 혼동된다. 머신러닝 연구원은 새로운 모델을 발명하고 학습시키는데, 이 작업은 확실히 고급 학위와 고난도 수학의 혜택을 받으며 시장의 작은 부분을 차지한다. AI 엔지니어는 이미 존재하는 모델을 가져와 그걸로 유용한 것을 구축한다. 이 작업은 학문적 자격증보다 소프트웨어 기술, 제품 감각, 출시 규율을 훨씬 더 중요시한다.
이 역할은 세 가지의 교차점에 위치한다: 소프트웨어 엔지니어링, 언어 모델의 작동 방식에 대한 실무적 이해, 그리고 제품 사고력. 첫날부터 세 가지 모두에 정통할 필요는 없다. 능숙해지고 발전하고 있으며, 그 증거가 필요하다.
FIG 01 — 세 가지 모두에 정통할 필요는 없다. 능숙하고, 발전하고 있으며, 증명 가능하면 된다.
→ 12개월 빌드 트랙
6단계. 매 단계마다 출시하라.
12개월은 현실적인 일정이다. 그리고 이는 전체 기간 동안 계속 구축할 때만 효과가 있다. 아래의 호박색 노드는 출시된 포트폴리오 프로젝트로 끝나는 단계를 표시한다.
검색 증강 생성
모델은 자신이 학습된 데이터와 사용자가 앞에 제시한 것만 알고 있다. RAG는 사용자의 데이터에서 올바른 정보를 가져와 모델 앞에 제시한다. 그래야 회사 문서, 제품 매뉴얼, 지식 베이스에 대해 정확하게 답변할 수 있다.
문서를 청크로 나누고, 임베딩으로 변환하고, 벡터 데이터베이스에 저장한 다음, 모든 질문에 대해 가장 관련성 높은 청크를 검색한다.
FIG 02 — 데이터를 한 번 인덱싱하고, 모든 질문마다 검색 + 생성한다.
도구와 루프를 가진 모델
RAG 앱은 질문에 답한다. 에이전트는 작업을 완료한다. 목표를 받아 단계로 나누고, 각 단계를 완료하기 위해 도구를 사용하며, 발생한 결과에 따라 다음에 할 일을 결정한다.
2단계에서 이미 도구 사용을 배웠다. 이제 그것을 루프에 넣고 에이전트가 때때로 빙빙 돌거나, 잘못된 도구를 호출하거나, 막히는 지저분한 현실을 처리해야 한다.
FIG 03 — 데모와 신뢰성 사이의 간극은 Observe → Decide: 실패 처리에 있다.
출시된 프로젝트 3개 > 석사 학위
이쯤이면 실제 프로젝트 3개가 있어야 한다: 평가 기능이 있는 RAG 애플리케이션, 실제 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템, 모니터링이 배포된 시스템. 각각을 명확한 사례 연구로 작성하라. 문제, 접근 방식, 측정한 내용, 다르게 했을 점. 그런 다음 지원하라. 현실적인 첫 단계로 AI가 강화된 소프트웨어 역할부터 시작하는 것이 좋다.
면접에서 "에이전트가 도구 실패를 어떻게 처리해야 하는지 설명하라"거나 "RAG 시스템을 어떻게 평가할지 설명하라"는 질문을 받으면, 이론을 암기하지 않을 것이다. 실제로 한 일을 설명할 것이다. 그것이 전부다.
대부분의 사람들을 막고 있는 자격증의 장벽은 대부분의 회사가 이미 더 이상 시행하지 않는 것이다.
