AI 엔지니어가 되기 위한 6개월 전체 로드맵.
이 과정을 마치면 LLM 앱을 엔드 투 엔드 (end to end)로 구축하고, OpenAI, Anthropic, 그리고 오픈 소스 API를 사용하며, 프롬프트와 컨텍스트를 적절히 설계하고, 도구 호출 (tool calling) 및 구조화된 출력 (structured outputs)을 추가하며, 실제 프로젝트를 배포할 수 있게 됩니다.
월별 계획.
1개월 차. 기초 (Foundations).
Python을 제대로 익히기. Git 및 GitHub. CLI 기초. JSON, API, HTTP, async. 기초 SQL. 데이터 처리를 위한 Pandas. 가상 환경 (Virtual environments), 패키지 관리, 에러 핸들링. FastAPI 또는 Flask.
2개월 차. LLM 앱 개발 (LLM app development).
프롬프팅 (Prompting) 기초. 시스템 (System) 대 사용자 (user) 지침. 구조화된 출력 (Structured outputs) 및 JSON 스키마 (schemas). 함수 및 도구 호출 (Function and tool calling). 스트리밍 응답 (Streaming responses). 대화 상태 (Conversation state). 비용, 지연 시간 (latency), 그리고 토큰 계산 (token math). 실패 처리 (Failure handling). 프롬프트 인젝션 (Prompt injection) 인지.
3개월 차. 제대로 된 RAG (RAG, done properly).
임베딩 (Embeddings). 청킹 (Chunking). 벡터 데이터베이스 (Vector databases). 메타데이터 필터링 (Metadata filtering). 리랭킹 (Reranking). 검색 품질 문제 (Retrieval quality issues). 환각 (Hallucination) 감소. 인용 (Citations) 및 근거 제시 (grounding).
4개월 차. 에이전트, 도구, 워크플로우, 평가 (Agents, tools, workflows, evals).
에이전트 루프 (Agent loops). 도구 선택 (Tool selection). 상태 관리 (State management). 재시도 (Retries). 에이전트를 사용하지 말아야 할 때를 아는 것. 다단계 워크플로우 (Multi-step workflows). 평가 하네스 (Evaluation harnesses). 작업 성공 지표 (Task success metrics).
5개월 차. 배포 및 신뢰성 (Deployment and reliability).
FastAPI 프로덕션 패턴. Docker. 백그라운드 작업 (Background jobs). 큐 (Queues). 인증 (Auth) 및 API 키 보안. 로깅 (Logging). 관찰 가능성 (Observability). 프롬프트 및 버전 관리. 평가 대시보드 (Eval dashboards). 비용 모니터링. 속도 제한 (Rate limits). 캐싱 (Caching).
6개월 차. 전문화 (Specialize).
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위의 모든 것은 그것을 가지고 직접 구축할 때 비로소 진짜가 됩니다. 6개월 차가 되면 단순히 노트만 있는 것이 아니라, 여러 개의 완성된 프로젝트를 보유하게 될 것입니다.
그 포트폴리오가 실제로 당신을 채용하게 만드는 것입니다. 로드맵이 아닙니다. 그것을 따라 당신이 직접 구축한 것들이 핵심입니다.
잃어버리기 전에 저장해 두세요.
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