2025 AI 엔지니어 취업 로드맵
안녕하세요, 코드잇 스프린트입니다⚡️
이 글에서는 AI 엔지니어가 되기 위해 필요한 핵심 기술과 학습 로드맵을 정리하고,
코드잇 부트캠프에서는 어떻게 실전 경험을 쌓을 수 있는지 안내해 드릴게요.
2025 AI 엔지니어 취업 로드맵1. AI 엔지니어란?AI 엔지니어가 하는 일AI 엔지니어의 전망2. AI 엔지니어 로드맵 살펴보기AI 엔지니어가 알아야 할 핵심 기술과 학습 단계3. AI 스펙 쌓는 최적의 방법, 코드잇 부트캠프!하나,
우리는 함께 AI 개발을
제대로 배울 거예요둘,
AI 개발 전체를 경험하는
프로젝트를 진행해요셋,
수료 이후에도
밀착관리 커리어 프로그램을 제공해요폭풍 성장하는 AI 엔지니어 수요
코드잇에서 완.벽. 대비해요코드잇 AI 엔지니어 트랙
이런 분들에게 추천해요스프린트 교육은
이렇게 운영돼요AI 엔지니어 취업,
코드잇 부트캠프에서 준비하세요
1. AI 엔지니어란?
- AI 엔지니어는 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 AI 시스템을 설계하고, 개발하며, 최적화하고 배포하는 전문가예요.
- 생성형 AI(Generative AI)와 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기술이 발전하면서, AI를 실무에 적용할 수 있는 엔지니어의 중요성이 더욱 커지고 있어요.
- AI 엔지니어는 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어, AI를 실제 서비스로 구현하는 역할을 해요.
- 기업은 AI 기술을 비즈니스에 접목해 제품을 개선하고, 업무를 자동화하며, 혁신적인 서비스를 만들기 위해 AI 엔지니어를 적극적으로 채용하고 있어요.
- 데이터 처리부터 모델 개발, 배포까지 AI 개발의 전반적인 과정을 담당하며, AI가 실제 서비스에서 원활하게 작동하도록 최적화하는 역할을 해요.
AI 엔지니어가 하는 일
데이터 수집 및 전처리
- 사내 데이터 웨어하우스 (BigQuery, Snowflake 등)에서 모델 학습에 필요한 데이터를 가져옵니다.
- 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고, 결측치 제거, 정규화, 토큰화 등 전처리 과정을 거칩니다.
- 데이터 파이프라인 자동화를 위해 Airflow나 Prefect를 활용하고, 피처 엔지니어링을 위해 Feast, Tecton 같은 Feature Store를 사용합니다.
모델 설계 및 학습
- 문제에 맞는 머신러닝 또는 딥러닝 모델(예: 분류기, 회귀모델, CNN, RNN, Transformer 등)을 설계하고 학습시킵니다.
- PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 같은 프레임워크를 활용합니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증, 오버피팅 방지 등의 기법도 함께 고려합니다.
모델 배포 및 API화
- 학습된 모델을 실제 서비스에서 사용할 수 있도록 API로 감싸 배포합니다.
- Flask, FastAPI 같은 프레임워크를 이용해 AI 모델을 서버와 연동합니다.
- 모델 서빙 플랫폼(예: NVIDIA Trition(유지), Ray Serve)을 사용하기도 합니다.
성능 최적화 및 운영
- 모델 추론 속도 개선, 경량화(양자화, 프루닝), 캐싱 등을 통해 성능을 최적화합니다.
- 실시간 로그 분석, 모니터링, A/B 테스트 등을 통해 모델의 실서비스 성능을 점검합니다.
- MLOps 도구(예: MLflow, Airflow, DVC, Kubeflow)를 통해 모델의 학습-배포 주기를 자동화합니다.
AI 엔지니어의 전망
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국내 AI 인력 수요의 급증
- 국내 IT 기업들의 AI 인력 수요가 증가하면서 AI 개발자 채용 공고 비율이 전체의 44%를 차지하고 있어요.
- AI 분야에서 일하는 개발자들의 평균 연봉도 기존보다 높아지고 있으며, 특히 생성형 AI의 확산으로 새로운 역할과 기회가 지속적으로 생겨나고 있어요 (한국경제, 2024).
글로벌 시장에서의 AI 인재 확보 경쟁
- AI 인재 확보 경쟁은 글로벌 시장에서도 치열해지고 있어요.
- 실리콘밸리에서는 마이크로소프트(MS)가 AI 스타트업의 인력을 통째로 흡수하는 사례가 늘어나고 있으며, 오픈AI는 AI 엔지니어에게 연봉 92만 달러(약 12억 원)를 제시하기도 했어요.
- 빅테크 기업들은 기존 개발자보다 AI 인력을 우선적으로 채용하며 조직을 개편하고 있습니다 (한국경제, 2024).
국내 AI 인재 양성을 위한 교육 강화
- 한편, AI 관련 전문 인력의 부족 문제를 해결하기 위해 국내에서도 AI 교육과정을 강화하고 있어요.
- 국내 대기업들은 AI 엔지니어를 적극적으로 양성하고 있으며, AI 개발 역량을 갖춘 인재들에게 다양한 기회가 열리고 있어요 (경향신문, 2024).
AI 엔지니어의 미래 전망
- 이러한 흐름을 보면 AI 엔지니어는 앞으로도 높은 수요와 보상을 기대할 수 있는 유망한 직업이에요.
- 지속적인 학습과 기술 습득을 통해 AI 엔지니어로 성장하면 미래 산업에서 중요한 역할을 할 수 있을 거예요.
출처:
- 한국경제(2024). 개발자 채용 44%가 AI…연봉도 더 받는다. 링크
- 한국경제(2024). AI 엔지니어 얼마면 돼?…저커버그 직접 러브콜. 링크
- 경향신문(2024). 국내 AI 인재 양성 박차…AI 교육과정 확대. 링크
2. AI 엔지니어 로드맵 살펴보기
AI 엔지니어에 관심이 있지만 어디서부터 공부를 시작해야 할지 막막한 분들도 계실 텐데요. Kamran Ahmed의 AI 엔지니어 로드맵은 AI 엔지니어가 알아야 할 핵심 개념과 기술 스택을 정리한 자료로, 많은 사람들이 참고하는 가이드입니다. 이 로드맵을 분석하면 AI 엔지니어로 성장하기 위한 전반적인 학습 방향을 가늠해볼 수 있습니다. 함께 살펴보면서 효과적인 학습 경로를 정리해 볼게요.
Kamran Ahmed AI 엔지니어 로드맵 (Click!)
AI 엔지니어가 알아야 할 핵심 기술과 학습 단계
궁금한 내용은 화살표를 Click해 자세한 사항을 확인해 보세요!
1. AI 엔지니어 개요 및 역할 이해
✔️ 학습 목표:
AI 엔지니어의 역할과 관련 기술 스택을 전체적으로 조망합니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- AI Engineer vs ML Engineer
- LLMs, Inference, Training 개념
- Embedding, Vector DB, RAG 이해
- AI Agents, Prompt Engineering 기초
- AI vs AGI, Common Terminology
2. 사전 학습 모델 이해 및 활용
✔️ 학습 목표:
다양한 사전 학습 모델을 이해하고, 실무에 적용할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- Pre-trained Models: 장점과 한계
- OpenAI, Claude, Gemini, Hugging Face 모델
- Context length, Cut-off dates 이해
- Azure AI, AWS SageMaker 사용
3. OpenAI 플랫폼과 API 사용
✔️ 학습 목표:
OpenAI API를 통해 LLM 기반 서비스나 기능을 구현할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- OpenAI Chat Completions API
- Prompt 작성 및 Playground 실습
- Fine-tuning, Token 관리 (최대 토큰 수, 비용)
- 기능 API, 사용자 컨텍스트 삽입
4. AI 윤리 및 보안 이해
✔️ 학습 목표:
AI 시스템의 안전성과 윤리적 이슈를 이해하고 방어 전략을 세울 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- Prompt Injection 공격 사례
- Bias, Fairness, 프라이버시 이슈
- OpenAI Moderation API 활용
- Adversarial Testing, 출력 제어 기법
5. 오픈소스 AI 모델 및 툴셋
✔️ 학습 목표:
오픈소스 모델과 관련 생태계를 활용해 다양한 모델을 테스트하고 배포할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- Hugging Face Hub, Transformers.js
- Ollama 및 SDK 활용
- 모델 탐색, 태스크 기반 사용법 이해
6. 임베딩과 벡터 데이터베이스
✔️ 학습 목표:
텍스트 임베딩과 벡터 DB를 활용한 유사도 검색 기반 시스템을 구현할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- Embedding 개념과 용도 (검색, 추천, 분류 등)
- OpenAI Embedding API, Sentence Transformers
- Chroma, Pinecone, FAISS, Weaviate 등 Vector DB
- Similarity Search 및 Indexing 방법
7. RAG 구현
✔️ 학습 목표:
RAG 구조의 AI 시스템을 설계하고, 실무에 적용할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- RAG vs Fine-tuning 차이
- Chunking → Embedding → Vector DB 구성
- LangChain, LlamaIndex 활용
- Assistant API, Replicate 통한 구축
8. AI 에이전트 개발
✔️ 학습 목표:
멀티 스텝 태스크 수행이 가능한 AI 에이전트를 구성할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- Agent 구성 요소와 Usecase
- ReAct Prompting, 도구 활용 방식
- Manual 구현 vs Assistant API
- OpenAI Functions, Tool 호출 방식
9. 멀티모달 AI 활용
✔️ 학습 목표:
텍스트 외 이미지, 음성 등 다양한 입력을 처리하는 AI 기능을 구현할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- 이미지 이해 및 생성 (DALL·E, Vision API)
- Whisper API로 음성 텍스트 변환
- 멀티모달 태스크: 오디오, 비디오, 텍스트 통합
- LangChain, LlamaIndex 기반 멀티모달 앱
10. 개발 툴과 실무 역량 강화
✔️ 학습 목표:
AI 개발 생산성을 높이는 도구들을 활용해 프로젝트를 관리할 수 있습니다.
✔️ 주요 학습 항목:
- AI 코드 에디터, 자동 완성 툴
- GitHub Copilot, Tabnine 등 코드 보조 도구
- CI/CD 및 버전 관리 연동
3. AI 스펙 쌓는 최적의 방법, 코드잇 부트캠프!
코드잇 AI 엔지니어 부트캠프는,
- 앞서 소개한 AI 엔지니어의 주요 역량들을 체계적으로 익힐 수 있어요.
- AI 엔지니어로 성장하는 데 필요한 핵심 기술을 단계적으로 학습해요.
- 이론만 배우는 게 아니라, 단계별 프로젝트를 수행하면서 실무에서 바로 적용할 수 있는 경험까지 쌓을 수 있어요.
- 특히 LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 같은 최신 AI 기술도 함께 다루기 때문에, 이론부터 실전까지 완벽하게 준비할 수 있어요!
하나, 우리는 함께 AI 개발을 제대로 배울 거예요
대부분의 AI 부트캠프가 웹 개발 + LLM 혹은 생성형 AI 개발만 가르치고 있어요.
코드잇은 선형대수학/통계부터 AI 활용까지 견고한 AI 기본기를 쌓기 위해 넓지만 필요한 만큼만 배우는 학습을 제공해요. 특히, 취업 공고가 가장 많은 LLM부터, 컴퓨터 비전을 포함한 딥러닝을 깊게 학습하는 데 집중하여 커리큘럼을 설계했어요!
실전 파이썬과 데이터 분석 기초
- 파이썬 모듈과 라이브러리를 응용하여 다양한 문제를 해결하는 방법을 익힙니다.
- 객체와 클래스 개념을 실습하며 파이썬의 객체지향 프로그램을 이해합니다.
- 데이터 사이언스 기초와 분석 도구들을 배우고, 통계를 활용한 데이터 시각화 기법을 익힙니다.
- 기초 머신러닝 학습을 통해 딥러닝에도 적용되는 모델, 학습, 튜닝, 평가 개념에 익숙해집니다.
딥러닝과 컴퓨터 비전
- 딥러닝의 기본 개념과 대표적인 네크워크 아키텍쳐를 이해하여 다양한 문제에 적용하는 방법을 익힙니다.
- PyTorch 라이브러리를 활용하여 딥러닝 모델을 구축하고 실험하는 방법을 배웁니다.
- YOLO를 활용한 객체 탐지와, Diffusion 모델 기반의 이미지 생성 기술을 학습하고, 이를 위해 이미지 전처리 및 증강 등 학습용 데이터 준비 방법도 함께 익힙니다.
- Git을 사용해 버전 관리를 수행하고, 효과적으로 협업하는 방법을 배배웁니다.
자연어 처리와 대규모 언어 모델(LLM)
- 텍스트 데이터의 특징을 이해하고, 임베딩 기법을 통해 자연어 데이터를 수치화하는 방법을 배웁니다.
- 자연어 처리 기술의 발전 과정과 대표적인 사전학습 모델인 BERT와 GPT의 구조와 활용법을 학습합니다.
- 대규모 언어 모델(LLM)과 프롬프트 엔지니어링, PEFT, RAG 등을 활용하여 텍스트 생성 모델을 다룹니다.
추론 최적화와 모델 배포
- 딥러닝 모델을 실제 서비스에 적용할 수 있도록 모델 변환 기법과 경량화 기법을 학습하여, 추론 속도와 자원 효율성을 최적화하는 방법을 익힙니다.
- 클라우드에서 Docker로 실행 환경을 구성하고, FastAPI를 사용해 딥러닝 모델을 REST Api 형태로 서빙하는 과정을 학습합니다.
- Streamlit과 같은 웹 프레임워크를 사용하여 딥러닝 모델을 웹 서비스 형태로 배포하는 방법을 익힙니다.
둘, AI 개발 전체를 경험하는 프로젝트를 진행해요
단순 AI 모델 제작에 그치는 것이 아닌, 비즈니스에 적용하고 기존 시스템과 통합할 수 있는 역량까지 갖춘 밸런스형 AI 엔지니어로 성장하기 위해서 AI 개발의 전체 과정을 경험하는 게 중요해요.
딥러닝 활용 서비스 개발의 전체 사이클을 경험할 수 있는 단계별 팀 프로젝트를 진행하고, 최적의 환경에서 프로젝트를 수행할 수 있도록 GPU를 제공해요!
초급 프로젝트 : 높은 정확도의 객체 인식 모델 구현
컴퓨터 비전- 이미지 내 객체 인식(Object Detection) 모델 프로젝트
- 가상 헬스케어 스타트업의 AI 엔지니어링 팀이 되어 경구 약제 이미지 인식 모델을 구현합니다.
- ‘딥러닝과 컴퓨터 비전’까지 배운 후 초급 프로젝트를 수행합니다.
중급 프로젝트 : 문서 요약 RAG 시스템 구축
자연어 처리- 자연어 처리 모델 프로젝트
- 자연어 처리를 활용한 기업 및 정부 제안요청서 내용 요약 서비스를 구현합니다.
- ‘자연어 처리와 대규모 언어 모델(LLM)’까지 배운 후 중급 프로젝트를 수행합니다.
고급 프로젝트 : 생성형 AI 웹 서비스 개발
생성 모델 FastAPI- 생성 모델 프로젝트
- 생성 모델을 활용한 소상공인 광고 컨텐츠 생성 서비스를 구현합니다.
- ‘추론 최적화와 모델 배포’까지 배운 후 고급 프로젝트를 수행합니다.
셋, 수료 이후에도 밀착관리 커리어 프로그램을 제공해요
AI 엔지니어 트랙 수료 후에는, 4주 동안 진행되는 커리어 프로그램으로 ‘밀착 커리어 코칭’을 제공해요. 수강생이 취업 목표를 이룰 수 있도록 입사 지원을 위한 이력서부터 면접까지 스프린트와 함께 꼼꼼하게 준비합니다!
입사 지원을 위한 첫단계, 이력서 작성
1주차에는 이력서 가이드 토픽을 제공하여, 수강생이 이를 학습하고 더욱 경쟁력 있는 이력서를 작성할 수 있도록 도와요. 또한 기업별 맞춤형 이력서를 준비할 수 있도록, 기업 분석 템플릿을 제공합니다.
기업 분석 템플릿을 기반으로, 내가 관심 있는 기업의 비즈니스 현황과 원하는 인재상을 파악하고 이를 이력서에 녹여낼 수 있어요.
1:1 현직자 멘토링으로 이력서/포트폴리오 업그레이드
2~3주차에는 주당 1회 현직자 멘토링을 통해 수강생이 작성한 이력서와 포트폴리오에 대한 1:1 피드백을 제공해요.
1:1로 세션을 진행할 뿐만 아니라, 서면으로 피드백을 제공하기 때문에 이를 활용해서 더욱 완성도 높은 이력서와 포트폴리오를 완성할 수 있어요.
모의 면접으로 완성하는 취업 준비
4주차에는 작성된 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 모의 면접 트레이닝을 제공해요. 현직자 멘토와 1:1로 모의 면접을 진행한 후, 이에 대한 피드백을 받을 수 있어요.
면접 과정에서 수강생의 장점과 보완해야할 점을 꼼꼼하게 파악하여 전달드리기 때문에 이를 바탕으로 취업의 마지막 관문을 효과적으로 준비할 수 있어요.
이제는 실전! 취업 성공 챌린지
스프린트는 취업 성공 챌린지를 통해 수강생 분들의 입사 지원을 돕고 원하는 커리어 목표를 달성할 수 있도록 동기 부여를 해드리고 있어요!
기업에 입사 지원을 할 때마다 스탬프가 적립되며, 누적되는 횟수 (5회, 10회, 20회) 마다 자료집, 멘토링 등 추가 혜택을 지원해요.
폭풍 성장하는 AI 엔지니어 수요 코드잇에서 완.벽. 대비해요
AI 기본기를 넓고 깊게 배워, 어떤 도메인에 AI가 적용되더라도 응용 가능한 실력을 키워요
모델 학습 → 배포 자동화 → 서빙 시스템 구축까지 AI 프로젝트의 엔드투엔드(End-to-End) 과정을 실습합니다.
트랙 수료 후에도 이어지는 취업 지원 프로그램으로 취업 목표 달성을 위해 밀착 케어해요
코드잇 AI 엔지니어 트랙 이런 분들에게 추천해요
LLM 엔지니어, 컴퓨터 비전 엔지니어 등 AI 엔지니어로 취업에 관심 있는 분
AI 엔지니어링 역량까지 보유한 개발자로 개발 커리어 확장하고 싶은 분
데이터 분석/데이터 사이언스 역량과 더불어 인공지능 분야까지 전문성을 쌓고 싶은 분
AI 기술을 비즈니스에 적용시켜 AI 서비스 대중화에 기여하고 싶은 분
스프린트 교육은 이렇게 운영돼요
7개월 과정 전액 무료
- 내일배움카드를 통해 전액 무료로 수강
현직자 1:1 과제 리뷰
- 학습 내용을 실습해보는 ‘스프린트 미션’
- 스프린트 미션별 현직자 1:1 리뷰 제공
온라인 100% 수강
- 100% 온라인 강의로 지역 제한 없음
- 오프라인 학습공간도 필요시 별도 제공
수강생 전담 운영팀
- 포기 없이 수료할 수 있도록 운영/관리
- 학습 관리, 1:1 상담 등 수강생 밀착 케어
현직자 멘토링
- 학습 결과에 대한 현직자의 상세 피드백
- 주 1회 소수정예(5인 1팀)로 멘토링 진행
정규 시간 내 상시 Q&A
- 정규 시간 내 주강사와 Q&A 가능 (ZEP)
- 디스코드 커뮤니티에서 상시 Q&A 가능
AI 엔지니어 취업, 코드잇 부트캠프에서 준비하세요
혼자서는 쉽지 않은 AI 엔지니어 역량 완성, 코드잇 AI 엔지니어 부트캠프와 함께 하세요!
체계적인 커리큘럼과 실전 프로젝트를 통해 이 과정이 훨씬 더 수월해지도록 설계되었습니다.
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