AI 엔지니어 역할을 수행하려면 단순히 LLM API를 호출하는 방법을 배우는 것만으로는 부족합니다.

AI 엔지니어 역할을 수행하고 싶다면, 그저 LLM API를 호출하는 방법만 배우지는 마세요.

다음 주제들을 학습하고 이를 중심으로 프로젝트를 구축하세요:

• RAG 파이프라인 (RAG pipelines)
• AI 에이전트 (AI agents)
• 에이전트 메모리 (Agent memory)
• 툴 호출 (Tool calling)
• 벡터 데이터베이스 (Vector databases)
• LLM 평가 (LLM evaluation)
• 프롬프트 엔지니어링 (Prompt engineering)
• 모델 라우팅 (Model routing)
• AI 관측 가능성 (AI observability)
• 가드레일 및 보안 (Guardrails & security)
• 스트리밍 AI 응답 (Streaming AI responses)
• 비동기 작업 처리 (Async job processing)
• 다중 에이전트 시스템 (Multi-agent systems)
• LLM 비용 최적화 (LLM cost optimization)

그리고 가장 중요한 것은:

노트북만 만드는 것이 아니라, 실제 시스템을 구축하는 것입니다.

훌륭한 AI 엔지니어는 트래픽, 지연 시간(latency), 실패 및 비용이 확장될 때 자신의 시스템이 어떻게 작동하는지 설명할 수 있어야 합니다.