Q. AX 엔지니어로 취업하기 위해 어떤 경험을 우선 쌓아야 할까요?

답변 4

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코차장 ∙ 채택률 91%

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  기업 단위의 거대한 AX 프로젝트를 개인 환경에서 완벽히 재현하기는 컴퓨팅 자원과 데이터의 한계로 인해 불가능에 가깝습니다. 현업에서도 주니어에게 자체 파운데이션 모델 개발이나 대규모 분산 아키텍처 설계를 기대하지 않습니다. ​대신, '최신 AI 기술을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결해 본 엔지니어링 역량과 트러블슈팅 경험'을 증명하는 것이 핵심입니다. ​1. 주니어가 먼저 쌓으면 좋은 경험: '실전성' 있는 AI 파이프라인 구축 ​단순히 랭체인(LangChain) 튜토리얼을 따라 하거나 외부 API를 호출하는 챗봇을 만드는 것을 넘어, 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고민해 보는 경험이 필요합니다. ​RAG (검색 증강 생성) 고도화: 기본적인 RAG 구현을 넘어, 문서의 성격에 따라 청킹(Chunking) 전략을 다르게 가져가거나, 하이브리드 검색(Keyword + Vector)을 도입하여 답변의 정확도를 극대화하는 경험을 쌓아보세요. ​비용(Cost) 및 지연시간(Latency) 최적화: 무조건 성능이 좋은 비싼 모델(예: GPT-4)만 사용하는 것은 실무적이지 않습니다. 작업 난이도에 따라 가벼운 오픈소스 모델과 고성능 API를 라우팅(Routing)하여 비용과 응답 속도를 최적화하는 고민을 해보세요. ​데이터 전처리와 프롬프트 관리 (LLMOps 기초): 정제되지 않은 원시 데이터를 AI가 소화할 수 있는 형태로 가공하고, 버전별로 프롬프트를 관리하며, 모델의 응답 품질을 지속적으로 평가하는 체계를 구축해 보는 것이 중요합니다. ​2. 포트폴리오에 넣으면 좋은 산출물: 문제 해결 중심의 토이 프로젝트 ​기능의 나열보다는 '어떤 문제를 어떻게 해결했는지'를 보여주는 엔지니어링 산출물이 면접관의 이목을 끕니다. ​특정 직무/비즈니스를 자동화하는 AI 시스템 ​프로젝트 예시: 사내 규정 QA 챗봇, 이메일 문의 자동 분류 및 답변 초안 작성 시스템, 특정 도메인 뉴스 요약 및 인사이트 추출기 등. ​핵심 산출물 1 (아키텍처 다이어그램): 데이터 수집, 벡터 DB, 프롬프트 오케스트레이션, 클라이언트 제공까지 전체 시스템의 흐름을 한눈에 볼 수 있는 구조도. ​핵심 산출물 2 (트러블슈팅 일지): "AI의 환각(Hallucination)을 줄이기 위해 프롬프트를 어떻게 개선했는가?", "컨텍스트 윈도우(Context Window) 제한을 어떻게 극복했는가?"에 대한 치열한 문제 해결 기록. ​핵심 산출물 3 (정량적 평가 리포트): '답변이 잘 나온다'는 주관적 평가가 아니라, RAGAS와 같은 평가 프레임워크를 사용하여 답변의 정확도, 관련성 등을 수치화한 지표. ​3. 면접에서 어필하기 좋은 포인트: "비즈니스 임팩트를 아는 엔지니어" ​면접관은 최신 기술의 화려함보다는 '안정적인 서비스 운영'과 '비즈니스 이해도'를 높게 평가합니다. ​비즈니스 중심의 접근: "이러한 AI 프레임워크를 써봤다"에 그치지 않고, "이 시스템을 도입하면 기존 업무 시간을 얼마나 단축할 수 있는지", "사용자 경험을 어떻게 개선하는지" 등 서비스 가치 관점에서 이야기하세요. ​기술의 제약사항 인지 및 보완: "LLM은 확률적 모델이므로 항상 완벽할 수 없고 비용이 든다"는 점을 명확히 인지하고 있으며, 이를 보완하기 위해 시스템 구조나 프로세스(예: Human-in-the-loop)를 어떻게 설계할 것인지 현실적인 대안을 제시하세요. ​소프트웨어 엔지니어링 기본기: AI 모델 다루는 것에만 매몰되지 않고, API 설계, 예외 처리, 클린 코드, 버전 관리 등 백엔드/소프트웨어 엔지니어로서의 탄탄한 기본기를 잃지 않았음을 강조하는 것이 좋습니다.

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• 메

  메로오오옹LG CNS

  코사원 ∙ 채택률 67%

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  프로젝트 경험이 있으면 가장 좋을 것 같습니다만, 어렵다면 개인적으로 AI에 대한 관심도를 알 수 있는 경험이 있으면 좋을 것 같습니다. 완성도가 낮더라도 상용/로컬 LLM에 대한 사용 경험, Agent 개념과 구현 경험 등이 있으면 도움이 될 것 같습니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 63%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● AX 엔지니어를 준비하신다면 기업 규모의 프로젝트 경험보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 개선했는지를 보여주는 포트폴리오가 더 중요합니다. 예를 들어 사내 문서 검색 챗봇, RAG 기반 지식검색 시스템, 업무 자동화 에이전트, 데이터 분석 대시보드 구축처럼 실제 문제를 해결한 프로젝트가 좋은 평가를 받을 가능성이 높습니다. 또한 LLM 활용 경험뿐 아니라 Python과 SQL, API 연동, 벡터 데이터베이스, 프롬프트 설계, 평가 지표 구축 경험까지 포함하면 경쟁력이 높아집니다. 포트폴리오에는 단순 구현보다 문제 정의와 개선 과정, 성능 비교, 실제 효과를 수치로 정리해 두시면 면접에서도 훨씬 설득력 있게 어필할 수 있습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 61%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ AX 엔지니어를 준비한다면 단순히 AI 모델을 만든 경험보다 실제 업무를 어떻게 개선했는지를 보여주는 프로젝트가 훨씬 중요합니다. 예를 들어 문서 자동화 챗봇 사내 검색 시스템 업무 프로세스 자동화 RAG 기반 지식관리 시스템처럼 현업 문제를 해결한 사례가 좋은 평가를 받습니다. 포트폴리오에는 문제 정의 데이터 수집 모델 선정 성능 개선 배포까지 전 과정을 담고 정량적인 결과를 함께 제시하는 것이 좋습니다. 면접에서도 기술 자체보다 왜 그 구조를 선택했는지와 도입 시 기대 효과를 논리적으로 설명하는 역량을 많이 확인합니다. 가능하다면 팀 프로젝트보다 본인이 주도한 역할이 명확한 경험을 준비하는 것을 추천드립니다.

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