🚀 AI 인프라 엔지니어: LLM 시대의 엔지니어링 백본 역할 및 단계별 필요 학습 역량

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AI 인프라 엔지니어는 머신러닝과 LLM 워크로드가 GPU, 클러스터, 그리고 클라우드에서 안정적으로 실행되도록 하는 백본(backbone)을 설계하고 운영을 하며, 이들은 모델을 학습하지 않습니다.

현업에서 AI 인프라 엔지니어는 다음을 수행합니다:

GPU 클러스터, 리소스 스케줄링, 학습/추론 스케일링 관리
ML 워크로드용 데이터 인제션 및 Feature 파이프라인 구축
Triton, vLLM, Ray Serve 같은 도구로 배포 최적화
AIOps 스택을 활용한 Observability 및 장애 복구 자동화
모델 이동성을 위한 하이브리드 및 멀티클라우드 워크플로우 지원

Level 1 — AI 기초 단계

→ 프로그래밍: Python, Bash, 그리고 시스템 언어(Go 또는 Rust)
→ 운영체제/네트워킹: TCP/IP, DNS, 포트, SSH, 보안 그룹
→ 클라우드 기초: AWS, GCP, 또는 Azure — VM, 스토리지, IAM, 비용 관리
→ DevOps 기초: 버전 관리(Git), CI/CD 개념, Docker

Level 2 — 데이터 & 머신러닝 기초 단계

→ 데이터 모델링 & 데이터베이스: SQL, NoSQL, 분산 파일 스토리지
→ ML & DL 기초: 핵심 ML 개념, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
→ 실험 관리: Jupyter 노트북, 메트릭, 재현성
→ 통계 & 지표: 기본 통계, precision/recall, ROC, 데이터 프로파일링

Level 3 — AI 인프라 & 엔지니어링 핵심 단계

→ 컨테이너 & 오케스트레이션: Docker, Kubernetes, Helm
→ 스토리지 & 데이터 워크플로우: Object storage(S3/GCS), ETL 파이프라인
→ 분산 학습 & 서빙: Multi-GPU 시스템, NCCL, CUDA, Triton
→ 워크플로우 & 모니터링: MLflow, Kubeflow, Airflow, Prometheus, Grafana

Level 4 — 고급 AI 인프라 & DevOps 단계

→ 보안 & 컴플라이언스: Secrets 관리, Policy as Code, 감사 로그
→ AI 네트워킹: Istio/Linkerd, API Gateway, Load Balancing
→ 클라우드-네이티브 AI 플랫폼: Vertex AI, SageMaker, Databricks
→ Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation, Ansible

Level 5 — 실전 적용 & 프로젝트 단계

1. Multi-GPU Training Setup
   공개 데이터셋을 활용해 PyTorch DDP + Kubernetes + Prometheus로 분산 학습 시뮬레이션
2. RAG Deployment Demo
   LangChain + FastAPI + Triton inference로 최소형 RAG 파이프라인 구축 → 컨테이너화하고 Render 또는 Hugging Face Spaces에 배포
3. AI Infra Observability
   GPU 사용률, 지연 시간, 요청 처리량을 모니터링하는 Grafana 대시보드 구성
4. Cost-Aware Scaling
   KEDA 또는 Autoscaler 기반으로 GPU 자동 스케일링 구현 → 비용/성능 그래프 제시

Level 6 — 커리어 성장 & 커뮤니티 단계

→ 오픈소스 기여: ML Infra 저장소 기여, 이슈 리포팅, 기능 개발
→ 네트워킹: KubeCon, PlatformCon 참석, 온라인 ML/Infra 커뮤니티 참여

[출처] AI Infra Engineer Learning Roadmap