🚀 2026' 소프트웨어 역량 중심 AI 엔지니어 상세 로드맵: 7단계 상세 학습 전략

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2026년의 AI 엔지니어란 아래의 업무들을 하는 "소프트웨어 엔지니어 + AI 개발자"가 결합된 역할로 소프트웨어 엔지니어 실력이 중요하다고 강조하고 있습니다.

LLM 기반 앱 또는 챗봇 개발
RAG 시스템 구축
AI 에이전트 설계
AI 인프라/배포/운영 등

2026년에 AI 엔지니어 7단계 학습 로드맵을 공유합니다.

1. 프로그래밍 기초

   • Python 문법, 자료구조, 함수, 클래스 이해
   • Git / GitHub으로 버전관리
   • 소규모 앱·스크립트 프로젝트로 체력 쌓기
     ⇉ 추천 링크
     : Python for Everybody
     : Automate the Boring Stuff
     : CS50’s Introduction to Programming with Python

2. 소프트웨어 공학 기본

   • AI 엔지니어는 소프트웨어 역할이 큽니다.
   • REST API, FastAPI/Flask
   • 데이터베이스(SQL)
   • Docker & 테스트(PyTest)
   • 실전 프로젝트: 미니 SNS API, 웹 서비스 등
     ⇉ AI 프로젝트는 소프트웨어 위에서 돌아갑니다.

3. AI & LLM 기초

   • LLM의 작동 원리 이해 (토큰, Context Window 등)
   • Prompt 엔지니어링
   • AI API 실습 (OpenAI, Anthropic 등)
   • 간단한 챗봇, 요약기, 코드 설명 생성기 제작

4. RAG + 벡터 DB

   • 문서 → 임베딩 → 검색 → AI 생성
   • 벡터 DB (예: Chroma, Pinecone)
   • 프로젝트: PDF 질의응답, 맞춤 지식 검색 챗봇
     ⇉ 실제 비즈니스 문제 해결 능력 강화

5. 에이전트 & Tool Use

   • LLM에 도구 사용 기능 부여 (함수 호출)
   • 멀티스텝 작업 자동화
   • 메모리, 상태관리 설계
     ⇉ 실제 자동화 문제 해결형 시스템 구축

6. 운영 & LLMOps

   • 배포, 로그/모니터링, A/B 테스트
   • 비용과 품질 트래킹
   • 프롬프트·모델 버전 관리
     ⇉ AI 서비스를 신뢰성 있게 운영하는 단계

7. 심화 주제 및 지속적 학습

   • AI 안전/보안
   • 편향/윤리 대응
   • 새로운 모델/도구 꾸준히 습득
     ⇉ AI 엔지니어링은 평생 학습 분야입니다.

[출처] https://www.kdnuggets.com/how-to-become-an-ai-engineer-in-2026-a-self-study-roadmap

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