머신러닝 엔지니어 커리어 로드맵

알고리즘 구현부터 모델 배포와 MLOps, LLM·프롬프트·RAG까지 한 권으로 끝내는 실전 로드맵

워크업인터렉티브 지음

스마트북 2025년 10월 31일 출간

작품소개

책소개

AI 붐의 한가운데에서 머신러닝 엔지니어에게 진짜 필요한 것은 화려한 모델보다 배포와 운영 역량이다. 이 책은 Python·딥러닝 기본기부터 데이터 파이프라인, 모델 서빙, CI/CD, 모니터링까지 실무 전 과정을 한 권에 담았다. 생성형 AI 시대를 반영해 프롬프트 엔지니어링, RAG, LLMOps와 같은 최신 토픽도 실제 적용 관점에서 정리했다. 주니어에게는 입문과 포트폴리오 전략을, 시니어에게는 MLOps·플랫폼 설계와 커리어 스케일업의 기준점을 제시한다. 산업별 사례와 체크리스트로 실패 확률을 낮추고, 즉시 현업에 옮겨갈 수 있는 실행 지침을 제공한다. 기술이 빠르게 바뀌는 시대에 흔들리지 않는 ‘엔드투엔드 실무 감각’을 만드는 실전 로드맵이다.

목차

시작하며

1장 직업 개요와 정의

2장 역사와 발전 과정

3장 산업 지형과 생태계

4장 진입 경로와 준비 방법

5장 교육·자격·학습 로드맵

6장 필수 역량과 기술

7장 하루 일과와 업무 환경

8장 연봉·보수·근로 조건

9장 커리어 성장과 전문화

10장 장단점과 현실

11장 실무 프로세스와 업무 도구

12장 구직·이직·프리랜스 전략

13장 사례 연구와 인터뷰

14장 산업 동향과 미래 전망

마치며

부록 | 자격증·양식·체크리스트·용어사전·FAQ

책 속으로

머신러닝 엔지니어의 성과는 좋은 모델로 끝나지 않는다. 데이터가 흘러드는 파이프라인을 설계하고, 모델을 API로 서빙하며, 지표와 분포의 변화를 모니터링해 재학습 사이클을 돌리는 일까지가 한 몸이다. 정확도를 1% 올리는 것보다 지연 시간을 반으로 줄이거나 비용을 절감하는 최적화가 더 큰 임팩트를 만들기도 한다. 생성형 AI의 등장은 역할을 확장시켰다. 프롬프트 설계, 검색 결합(RAG), LLM 운영이라는 새로운 공정이 제품화의 기본이 되었고, 엔지니어는 모델을 ‘만드는 사람’에서 ‘활용을 설계하는 사람’으로 진화하고 있다. 커리어는 마라톤이다. 도구는 바뀌지만 원리는 남는다. 실험을 기록하고, 배포를 자동화하고, 운영을 계량화하는 습관이 결국 현장에서의 신뢰가 된다.

출판사 서평

지금 필요한 것은 더 복잡한 모델이 아니라 더 단단한 운영이다. 이 책은 알고리즘의 ‘정확도’에만 머무르지 않고 데이터·모델·플랫폼을 하나로 꿰는 엔드투엔드 역량을 중심에 둔다. Python·딥러닝 기본기에서 출발해 피처 엔지니어링, 실험 관리, Docker·Kubernetes, FastAPI·Triton 서빙, Airflow·Prefect 파이프라인, 모니터링과 재학습까지 실무 루틴을 고정 장면처럼 보여준다. 생성형 AI 시대의 변화도 놓치지 않았다. 프롬프트 설계, RAG, LLMOps, 에이전트 아키텍처를 제품화 관점에서 설명하고, 산업별 사례와 실패 체크리스트로 현장에서 부딪히는 난제를 피해 가도록 돕는다. 주니어는 첫 프로젝트와 포트폴리오를 완주하는 법을, 시니어는 MLOps·플랫폼 트랙과 리더십 트랙의 성장 경로를 얻게 된다. 빠르게 바뀌는 도구 속에서도 흔들리지 않는 기준을 세우고 싶다면, 이 한 권으로 실무의 뼈대와 최신 흐름을 함께 갖추라. 현장에 바로 옮겨지는 설명과 체크리스트가 당신의 모델을 ‘서비스’로 끝까지 데려다 준다.

인물정보

저자(글) 워크업인터렉티브

워크업인터렉티브는 변화하는 직업 세계와 커리어 흐름을 깊이 탐구하고, 독자에게 실질적인 진로·직업 인사이트를 제공하는 콘텐츠를 만든다. 다양한 산업의 최신 동향과 글로벌 취업·이직 트렌드를 분석하여 핵심 정보를 명확하고 구조적으로 전달하며, 독자가 스스로의 길을 설계하고 기회를 포착하도록 실천 가능한 전략과 명확한 방향성을 제시한다.