KANT 블로그

AI 개발자, 딥러닝 이론부터 파야 할까요? 취업이 목표라면 순서가 다릅니다. 개발 기반부터 LLM 연결, 에이전트 설계, 배포까지 4단계 로드맵을 정리했습니다.

AI 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, LLM 엔지니어, 데이터 사이언티스트···, 이름은 다른데 뭐가 다른지 모르겠다면. '모델과의 관계'라는 기준 하나로 5가지 AI 직무를 정리했습니다.

AI 시대가 만든 새 직무, AI 엔지니어. 급성장하는 채용 수요와 연봉 수준부터 필요한 기술 스택까지 한눈에 확인하세요.

ML 엔지니어는 모델을 만들고, LLM 엔지니어는 연결합니다. 연봉, 업무, 채용 공고까지 두 직무를 비교하고 나에게 맞는 선택을 확인하세요.

같은 '데이터 사이언티스트'인데 연봉은 3배씩 벌어집니다. 신입 3,304만 원부터 10년차 8,368만 원까지, 연차·도메인·회사 규모가 만드는 연봉 격차를 데이터로 확인하세요.

'LLM 엔지니어는 LangChain만 알면 된다'는 오해, 실제 채용공고는 파인튜닝부터 vLLM까지 요구합니다. 모델 이해·서비스화·운영 3단계로 나눈 필수 기술 스택 10가지를 정리했습니다.

'배포와 운영을 아는 것'이 이제 AI 직무의 기본 조건입니다. 데이터 사이언티스트, LLM 엔지니어, 온디바이스 엔지니어까지, MLOps가 왜 필요한지 확인하세요

일반 개발자는 화면 안에서, 로봇 AI 엔지니어는 실제 기계를 다룹니다. 로봇 AI 엔지니어가 하는 일, 연봉, 되는 법까지 채용공고 기반으로 정리했습니다.

채용 담당자는 모델 정확도가 아니라 '디바이스에서 얼마나 빠르고 작게 돌아가는가'를 봅니다. 온디바이스 AI 포트폴리오에 꼭 필요한 3가지와 체크리스트를 정리했습니다.

인터넷 없이 작동하는 스마트폰 AI, 실시간 불량 감지 카메라. 이 모든 것을 만드는 온디바이스 AI 엔지니어가 하는 일과 되는 법을 정리했습니다.