AI 엔지니어링 핵심 기술 맵

AI가 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 바꾸고 있는 가운데, **앤드류 응(Andrew Ng)**은 개발자가 학습 우선순위를 정하고 고용주가 적합한 인재를 채용할 수 있도록 AI 엔지니어링 핵심 기술 맵을 공개했다. 이 맵은 10,000개 이상의 채용 공고 분석, 전문가 인터뷰, 설문 조사 등을 통해 도출되었다.

핵심 기술은 다음과 같다:

• AI 애플리케이션 구축 및 배포: LLM, RAG, 에이전트 워크플로우 등 AI 구성 요소를 이해하고, 통계적 기법을 통해 예측 불가능한 출력을 제어하며 evals 및 에러 분석 루프를 실행하는 능력.
• 소프트웨어 엔지니어링 기초: 비용, 확장성, 신뢰성, 보안 등의 트레이드오프를 파악하여 시스템 아키텍처를 설계하고, 코딩 에이전트를 정교한 언어로 제어할 수 있는 능력.
• 코딩 에이전트 활용: 에이전트의 작동 원리와 한계를 이해하고, 컨텍스트 관리 및 계획과 실행 사이의 균형을 맞추며 여러 에이전트를 오케스트레이션하는 능력.
• 빌드 형성 (Shaping the build)

모든 개발자(Full-stack, DevOps, ML Engineer 등)는 특정 직무와 상관없이 이러한 AI 엔지니어링 기술을 갖추어야 한다.