AI 엔지니어링 면접 전에 알아야 할 50가지 AI 개념

AI 엔지니어링 면접 전에 알아야 할 50가지 AI 개념.

이 50가지를 모두 평이한 영어로 설명할 수 있다면, 당신은 대부분의 AI 전문가들보다 앞서 있는 것입니다.

LLM 기본 지식 (Fundamentals)
1/ 토큰(Tokens)
2/ 컨텍스트 창(Context window)
3/ 임베딩(Embeddings)
4/ 어텐션(Attention)
5/ 트랜스포머(Transformers)
6/ 온도(Temperature)
7/ Top-p / 샘플링(sampling)
8/ 시스템 프롬프트(System prompt)
9/ 퓨샷 프롬프팅(Few-shot prompting)
10/ 사고의 사슬(Chain of thought)

LLM을 활용하여 구축하기 (Building with LLMs)
11/ 구조화된 출력(Structured output)
12/ 함수/도구 호출(Function / tool calling)
13/ 에이전트(Agents)
14/ 다중 에이전트 시스템(Multi-agent systems)
15/ MCP
16/ RAG (Retrieval-Augmented Generation)
17/ 벡터 데이터베이스(Vector databases)
18/ 하이브리드 검색(Hybrid search)
19/ 청킹(Chunking)
20/ 재순위 지정(Reranking)

평가 및 모델 훈련 (Evaluation & Model Training)
21/ 환각(Hallucination)
22/ 접지(Grounding)
23/ 평가 지표(Evals)
24/ 골든 데이터셋(Golden datasets)
25/ LLM-as-judge
26/ 파인튜닝(Fine-tuning)
27/ LoRA
28/ RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
29/ DPO (Direct Preference Optimization)
30/ 증류(Distillation)

추론 및 성능 (Inference & Performance)
31/ 투기적 디코딩(Speculative decoding)
32/ KV 캐시(KV cache)
33/ 지연 시간(Latency)
34/ 작업당 비용(Cost per task)
35/ 의미론적 캐싱(Semantic caching)
36/ 모델 라우팅(Model routing)

AI 안전 및 신뢰성 (AI Safety & Reliability)
37/ 가드레일(Guardrails)
38/ 프롬프트 주입(Prompt injection)
39/ 탈옥(Jailbreaks)
40/ PII 마스킹(PII redaction)
41/ 샌드박싱 도구(Sandboxing tools)
42/ 인간 개입 루프(Human-in-the-loop)

프로덕션 AI (Production AI)
43/ 관측 가능성 / 추적(Observability / tracing)
44/ 스트리밍 (SSE)
45/ 멀티모달(Multimodal)
46/ 컴퓨터 사용(Computer use)
47/ 메모리 (단기 + 장기)
48/ 에이전트용 상태 기계(State machines for agents)
49/ 폴백 및 재시도(Fallbacks + retries)
50/ 실제 사용자 배포(Shipping to real users)

모든 것을 한 번에 배우려고 하지 마세요.

매일 하나의 개념을 학습하고, 그것으로 무언가를 구축하세요.