genai-role-playbook은(는) 무엇을 하나요?
GenAI 진로 로드맵 2026 🚀 | AI 직업 경로 및 기술 가이드
소개
이 문서는 생성형 AI 분야에서의 직업 경로와 필요한 기술을 체계적으로 안내하는 가이드입니다. 2026년을 기준으로 한 최신 정보를 바탕으로, AI 업계에 진출하거나 현재 역량을 강화하려는 개발자와 전문가를 위해 작성되었습니다.
주요 역할
1. AI 엔지니어
- 설명: 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하고 배포하는 역할
- 필요 기술: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, MLOps
- 추천 리소스: Hugging Face Course
2. 프롬프트 엔지니어
- 설명: AI 모델의 출력을 최적화하기 위한 프롬프트 설계
- 필요 기술: 체인 오브 프롬프트, RAG, Few-shot 학습
- 추천 리소스: Prompt Engineering Guide
3. 데이터 사이언티스트 (AI 특화)
- 설명: 데이터 전처리, 모델 평가, 편향 분석
- 필요 기술: SQL, Pandas, Scikit-learn, Weights & Biases
4. AI 제품 매니저
- 설명: AI 기반 제품의 기획, 로드맵 관리
- 필요 기술: 제품 전략, 사용자 연구, AI 윤리
학습 경로
- 기초 다지기: Python, 선형대수, 확률론
- 핵심 프레임워크: PyTorch, TensorFlow
- GenAI 특화: LangChain, LlamaIndex, Vector Database
- 배포 및 모니터링: Docker, Kubernetes, MLflow
유용한 링크
면접 준비 팁
- AI 윤리 및 안전에 대한 지식
- 최신 연구 논문 리뷰 (예: arXiv)
- 코딩 인터뷰: 알고리즘과 시스템 디자인
기여 방법
이 가이드는 오픈소스입니다. 이슈를 열거나 풀 리퀘스트를 제출하여 내용을 개선해 주세요.
라이선스
MIT