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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 인프라 엔지니어가 되기 위한 체계적인 학습 커리큘럼이 GitHub에 무료로 공개되었습니다. Python부터 Kubernetes, CUDA, vLLM까지 10개 모듈로 구성된 이 트랙은 실무 중심의 학습을 지원합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @heynavtoor (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기ChatGPT를 계속 작동하게 만드는 사람은 그것을 만든 사람이 아닙니다.
바로 AI 인프라 엔지니어 (AI Infrastructure Engineer)입니다. 모델을 배포하고, GPU 클러스터 (GPU clusters)를 운영하며, 클러스터에 문제가 생겨 불이 붙은 것 같은 새벽 3시에도 불을 밝히고 있는 사람입니다.
중간값 총 급여: $245,000. Snap의 시니어 (Senior): $635,000. Intuit의 스태프 (Staff): $917,000. 출처: https://t.co/HVWlANU5kE 2025년 3분기 (Q3 2025).
모든 주요 AI 기업들이 이 역할을 채용하고 있습니다. 공개적인 학습 자료는 흩어져 있고 비쌉니다.
누군가 전체 커리큘럼을 만들었습니다. 무료로. GitHub에서.
그것은 AI 인프라 엔지니어 학습 트랙 (AI Infrastructure Engineer Learning Track)이라고 불립니다. 10개의 모듈로 구성되어 있습니다:
→ 모듈 1: Python, Linux, Docker, FastAPI.
→ 모듈 2: ML 워크로드 (ML workloads)를 위한 AWS, Google Cloud, Azure.
→ 모듈 3: 기초부터 배우는 Docker. 멀티 스테이지 빌드 (Multi-stage builds).
→ 모듈 4: Kubernetes. Pods, 배포 (deployments), 스케일링 (scaling).
→ 모듈 5: ML 시스템을 위한 Airflow 및 ETL.
→ 모듈 6: MLflow, DVC, 모델 버전 관리 (model versioning).
→ 모듈 7: CUDA, NCCL, 멀티 GPU 학습 (multi-GPU training).
→ 모듈 8: Prometheus, Grafana, 온콜 디버깅 (on-call debugging).
→ 모듈 9: Terraform 및 GitOps.
→ 모듈 10: vLLM, RAG, 벡터 데이터베이스 (vector databases).
그 옆에는 9개의 트랙이 더 있습니다. 주니어 (Junior), 시니어 (Senior), 프린시펄 (Principal), 퍼포먼스 (Performance), MLOps, ML 플랫폼 (ML Platform), 보안 (Security), 아키텍트 (Architect), 시니어 아키텍트 (Senior Architect). 그에 맞는 솔루션 저장소 (solutions repos)도 포함되어 있습니다.
500시간. 62개의 실습 (labs). 265개의 퀴즈 문제.
이제 유료 버전을 봅시다.
Coursera Plus: 월 $59. A Cloud Guru: 월 $35. Udacity AI 나노디그리 (Nanodegree): 월 $399. 머신러닝 부트캠프 (machine learning bootcamp): 선불 $15,000.
이것은 $0입니다.
애리조나주 피닉스의 엔지니어인 Joshua Ferguson가 만들었습니다. 단 한 명의 인원이 만들었습니다. 721개의 스타 (stars). 이번 주에도 활발한 커밋 (commits)이 이루어지고 있습니다.
라이선스는 MIT입니다. 읽는 것도 무료. 포크 (fork)하는 것도 무료. 가르치는 것도 무료. 영원히.
이것이 처음부터 AI 인프라를 학습하는 방식이었어야 합니다.
(링크는 댓글에)
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