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AI 시대에 가장 수요가 높은 직무 중 하나로 'Forward Deployed Engineer (FDE)'가 부상했습니다. FDE는 기업이 개발한 AI를 고객 시스템에 직접 통합하고 배포하는 역할을 수행하며, Google, OpenAI 등 주요 테크 기업들이 이 포지션에 막대한 연봉을 제시하고 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기Video: 연봉 5억 주고 뽑는 개발자는 뭘 할까?
Channel: 노마드 코더 Nomad Coders
Duration: 6m 55s
Language: ko
Transcript:
AI가 개발자를 대체할 것이고, 코딩을 배우는 것은 쓸모없다고 말했던 것을 기억하십니까? 글쎄요, 'forward deployed engineer'의 직무가 AI 덕분에 업계 전체에서 가장 뜨겁고 수요가 많은 일자리 중 하나가 되었습니다. 그리고 누가 forward deployed engineer를 충분히 빠르게 고용할 수 없을까요? Google, OpenAI, Anthropic 같은 작고 작은 회사들입니다. 일반적인 엔지니어가 아닙니다. 프로덕션에 AI를 배포하기 위해 특별히 고용된 AI 엔지니어입니다. 우리를 AI로 대체해야 할 회사들이 이런 일자리를 올리고 있는 것입니다. 기본 연봉은 최대 $400,000입니다.
forward deployed engineer는 예를 들어 OpenAI가 고용한 소프트웨어 엔지니어로, OpenAI의 제품을 고객 시스템에 직접 통합하기 위해 해당 고객 내부에서 근무하게 됩니다. 마치 AI 용병과 같습니다. 당신은 고객에게 깊숙이 파묻혀 그들이 실제로 작동하는 지저분하고 문서화되지 않은 방식을 볼 수 있습니다.
OpenAI는 이 직무를 기술 발견(technical discovery), 아키텍처, 구현(implementation), 평가(evaluation), 프로덕셔니제이션(productionization), 그리고 핸드오프(handoff)로 설명합니다. Anthropic은 전략적 고객과 통합하여 실제 AI 애플리케이션을 배포하는 것이라고 설명합니다. 기본적으로 코드를 실제로 작성할 수 있는 개발자여야 하며, 그 위에 AI에 완전히 집착하고 능숙해야 합니다.
이것은 어떤 회사가 실험을 진행하는 것이 아닙니다. FDE Falls는 약 1,300개의 활성 FDE 채용 공고를 추적합니다. 여러분이 실제로 알 만한 회사 이름들을 살펴봅시다. OpenAI는 현재 수십 개의 OpenFD 역할을 가지고 있습니다. 샌프란시스코, 뉴욕, 도쿄, 싱가포르에서요. 최신 배포 회사 트랙에서는 기본 연봉이 최대 $400,000입니다.
Anthropic은 기본 연봉만으로도 연간 $280,000에서 $320,000를 받습니다. 게다가 주식(Equity)까지 있습니다.
Palantir는 이 직무를 사실상 발명한 회사로, 그들의 AI 전용 트랙인 forward deployed AI engineer가 연간 $135,000에서 $200,000를 지급합니다. 여기에 RSU와 입사 보너스(sign-on bonus)까지 추가됩니다.
그리고 Google도 마찬가지입니다. 전 세계적으로 수십 개의 FDE(Full-Time Developer Engineer) 역할이 열려 있으며, 여기에는 생성형 AI에 초점을 맞춘 역할도 포함됩니다. 급여 정보를 공개하는 FDE Post의 데이터셋 포스팅 중 중앙값 기본 연봉은 약 20만 달러에 가깝습니다. 이 회사들은 여러분에게 AI가 여러분의 일자리를 위협할 것이라고 계속 말해왔던 바로 그 회사들입니다. 그리고 그들은 인간이 자신들의 AI 옆에 앉아 그것을 실제로 작동하게 만드는 데 대해 여섯 자릿수의 돈을 지불하고 있습니다. FDE가 되기 위해 만약 AI 프롬프팅 방법을 아는 것이 기술이라고 생각했다면, 오산입니다. 모든 FDE 포스팅은 여러분이 이미 AI 모델, 에이전트(agents), 평가 방법론(evaluations)과 함께 일하는 방법을 알고 있기를 기대합니다. 제가 실제로 채용 공고를 읽어봤습니다. 만약 여러분도 그렇게 한다면, 연봉 30만 달러를 받고 취직하게 만드는 핵심은 여섯 가지로 귀결된다는 것을 알게 될 것입니다. 첫째, 프로덕션 엔지니어링(production engineering). 신뢰할 수 있는 코드, 통합(integrations), API, 데이터 파이프라인(data pipelines)입니다. 여러분은 실제로 신뢰할 수 있는 결과물을 배포해야 합니다. 둘째, 시스템 설계 및 아키텍처(system design and architecture). 경계가 어디에 있는지 아는 것입니다. 무엇이 서비스여야 하는지? 무엇이 캐시(cache)여야 하는지? 무엇이 큐(queue)에서 실행되어야 하는지? 전체 시스템을 어떻게 구축해야 할지 여러분이 결정합니다. 셋째, 고객 발견(customer discovery). 지저분하고 문서화되지 않은 비즈니스 프로세스를 실제 기술 사양서(technical spec)로 바꾸는 것입니다. 넷째, 배포 판단력(deployment judgment). 프로덕션 환경에서 무엇이 고장 나는지 아는 것입니다. 보안, 규정 준수(compliance), 신뢰성입니다. 매일 실제로 사람들이 사용하는 것을 견뎌내는 프로덕션 시스템 말입니다. 다섯째, 커뮤니케이션(communication). 같은 트레이드오프를 임원진, 도메인 전문가, 그리고 엔지니어에게 세 가지 다른 방식으로 같은 회의에서 설명하는 것입니다. 소프트 스킬이죠. 여섯째, 피드백 루프(feedback loops). 한 고객의 일회성 수정 사항을 재사용 가능하고 유지보수 가능한 무언가로 바꾸는 것입니다. 프로덕션 엔지니어링에 더해 시스템 설계, 그리고 고객 발견, 배포 판단력, 커뮤니케이션, 그리고 피드백 루프까지. 이 조합이 바로 직무입니다. 따라서 만약 여러분이 실제로 이 여섯 가지를 모두 갖추고 있다면, 지금 기술 분야에서 가장 높은 급여를 받는 일자리 중 하나로 곧장 진입할 수 있습니다.
회사들이 'Forward Deployed Engineer'라는 직책으로 채용하지 않더라도, 여러분 중 상당수는 이미 그 일을 하고 있습니다. 많은 회사들이 지금 자체적인 AI 전환(AX)을 겪고 있기 때문입니다. 누군가는 HR 질문에 답하는 내부 챗봇을 구축해야 합니다. 고객 지원 대기열을 자동화해야 합니다. 그리고 영업팀의 CRM을 후속 조치 초안을 작성하는 에이전트에 연결해야 합니다. 여러분은 OpenAI나 Anthropic의 급여를 받는 사람이 아닙니다. 하지만 지금 바로, 회사 내부에서 'Forward Deployed Engineer'의 일을 하고 있는 것입니다. 그리고 여기에는 세 번째 경로가 있습니다. 누구의 급여도 필요 없는 경로입니다. 당신의 도시에서 가장 지루한 회사를 찾아보세요. 치과 병원. 회계 법인. 물류 회사 같은 곳 말입니다. 그들 중 어느 곳도 OpenAI로부터 'Forward Deployed Engineer'를 얻지 못할 것입니다. 하지만 그들은 모두 AI 에이전트를 구축해 줄 사람을 필요로 합니다. Hermes Agent는 MIT 라이선스의 오픈 소스 프로젝트입니다. 이를 설정하고, 고객에게 맞게 사용자 정의하여 당신의 이름으로 판매할 수 있습니다. 이미 정확히 이런 일을 하는 작은 산업이 존재합니다. 다른 비즈니스를 위해 Hermes를 운영하는 것에 대해 월별 비용을 청구하는 화이트 라벨 에이전시들 말입니다. 그리고 아무도 이것 때문에 여러분을 정규직으로 고용할 필요가 없습니다. 그저 나타나서 실제로 작동하게 만드는 사람이면 됩니다. 그리고 일단 돌아가기 시작하면, 당신이 어디에 있든 상관없습니다. 발리의 카페에서 할 수 있을 만큼 쉽습니다. 사무실에서 하는 것만큼이나요. 문제는 이 AIFD(AI Forward Deployed) 직업이 불과 2년 전만 해도 거의 존재하지 않았다는 것입니다. 이를 위한 4년제 학위도 없고, 단일 부트캠프도 없습니다. 어려운 부분은 소음입니다. 새로운 모델, 새로운 프레임워크, 새로운 도구들. 그리고 아무도 이 모든 것을 혼자 걸러낼 수 없습니다. 특히 이것들이 매달 바뀌기 때문에 더욱 그렇습니다. 진정한 기술은 모든 것을 배우는 것이 아닙니다. 무엇을 실제로 채택할지, 무엇을 건너뛸지 아는 것입니다. 그리고 새로운 것들의 본질을 빠르게 파악하는 것입니다. 일주일을 낭비하기 전에 말입니다. 이것이 제가 AX School을 만든 이유입니다. AX School은 바로 이러한 변화를 위해 존재합니다. 개발자들을 위한 새로운 시대가 시작되었고, 직업은 더 이상 코드를 작성하는 것이 아닙니다. AI 에이전트, 도구, 시스템을 지휘하는 것입니다.
현업에서 활동하는 엔지니어가 매일 하는 방식입니다. 스스로 모든 새로운 모델과 프레임워크를 쫓아다니는 대신, AX School은 이러한 것들을 추적하고 가르쳐주는 단 하나의 장소를 제공합니다. 그리고 실제로 취업에 도움이 되거나 이 작업을 직접 판매할 수 있게 만드는 부분들을요. 커리큘럼은 제가 나열한 정확히 여섯 가지 영역을 다룹니다. AI 코딩 에이전트(AI coding agents) 같은 Cloud Code와 Courser. Flu나 Pydantic AI 같은 프레임워크를 사용한 맞춤형 에이전트 개발(Custom agent development). Hermes Agent나 OpenClaw 같은 에이전트 플랫폼(Agent platforms). 자체 인프라에서 AI를 운영해야 하는 기업을 위한 경우입니다. 프로덕션 AX 엔지니어링(Production AX engineering): 모니터링, 평가(Evals), 보안, 비용 제어(Cost control) 그리고 프라이빗 AI(private AI). 기업 고객에게 중요한 것들입니다. 그리고 이 모든 것을 뒷받침하는 기반 엔지니어링(foundational engineering)도 있습니다. 데이터베이스 최적화(Database optimizations), 보안, 시스템 설계(System design). 1년 멤버십이며, 두세 주마다 위 여섯 가지 도메인 중 하나에 대한 새로운 강좌를 받게 됩니다. 게다가 제가 그 주에 실제로 파고드는 모든 새로운 내용에 대한 주간 큐레이션 리포트도 제공받습니다. 따라서 매일 AI 노이즈를 필터링하는 사람이 되는 것이 아닙니다. 또한 생산 준비가 된(production ready) 보일러플레이트 10개, 빌드 챌린지, 저와의 월별 오피스 아워(office hours) 참여 기회, 그리고 같은 작업을 하는 다른 사람들의 커뮤니티도 얻게 됩니다. AX School은 개설된 지 한 달이 채 되지 않았지만, 이미 세 개의 전체 강좌를 갖추고 있습니다. Cloud Code 강좌는 3시간 미만입니다. AI 에이전트 구축을 위한 매우 멋진 프레임워크인 Flu Framework 강좌는 2시간을 조금 넘습니다. 그리고 Hermes Agent 강좌가 있습니다. 2시간 반 정도 걸립니다. 시청하는 시점에 따라 다릅니다. OpenAI Agents API에 대한 강좌와 JEV SDK에 대한 강좌도 있습니다. 모든 강좌는 의도적으로 작게 구성되어 있습니다. 24시간짜리 Cloud 강좌를 듣는 상상을 해보세요. 말도 안 되죠. 여기서는 그렇지 않습니다. 필요한 것만 정확히 얻고 다음 것으로 넘어갈 수 있습니다. 그리고 이 모든 것의 핵심은 당신을 모든 것이 필요로 하는 현업 엔지니어(forward deployed engineer)로 만드는 것입니다. 그것이 당신이 그로 취직하고 싶든, 아니면 회사 내에서 AX 혁신을 주도하고 싶든 상관없이 말입니다.
또는 컨설턴트가 되는 것. 다른 회사들이 자신들을 위해 그것을 하도록 고용하는 직군입니다. 아래 링크를 클릭하여 AX School을 확인하고, 여러분의 문 앞에서 AX 엔지니어가 되세요. 감사합니다. 사노하미다. 다음 영상에서 뵙겠습니다. 다임 바이바이. 바이바이. 바이바이.