AI 엔지니어는 다양한 하위 기술 분야를 다루며, 그 중에서도 가장 핵심이 되는 두 가지는 바로 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)입니다. 이 두 기술은 서로 밀접한 관계를 가지고 있으나, 접근 방식과 적용 분야에 있어서 차이가 있으며, AI 엔지니어는 자신의 목표와 경력 방향에 따라 어느 쪽에 더 집중할지를 전략적으로 선택해야 합니다. 이번 글에서는 딥러닝과 머신러닝의 개념, 차이점, 각각의 강점과 약점, 그리고 AI 엔지니어가 어떤 기준으로 선택하면 좋을지 자세히 정리해드립니다.1. 머신러닝 vs 딥러닝: 개념과 차이 1) 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터로부터 스스로 규칙을 학습하고 예측하는 알고리즘을 만드는 기술입니다. 지도학습..

유럽은 AI 기술 발전과 함께 빠르게 관련 법과 규제를 정비하고 있는 지역 중 하나입니다. 특히 2024년 유럽연합(EU)은 세계 최초로 인공지능 관련 포괄적 입법인 EU AI 법(AI Act)을 본격 시행하면서, AI 개발 및 활용에 있어 ‘윤리’와 ‘책임’을 강하게 요구하고 있습니다. 이러한 환경 속에서 유럽 내 AI 엔지니어의 역할과 업무는 단순한 기술 구현을 넘어, 법적 규제와 사회적 기준을 충족시키는 방향으로 변화하고 있습니다.1. EU AI 법이란 무엇인가?EU AI 법(AI Act)은 2021년 처음 제안되어 2024년부터 단계적으로 시행되고 있으며, AI 시스템을 위험도에 따라 분류하고 각각에 맞는 규제를 적용하는 것이 핵심입니다.1) AI 시스템의 4단계 위험 분류금지된 AI: 사회적 점..

AI 기술의 발전과 함께 전 세계적으로 AI 엔지니어에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 특히 한국과 실리콘밸리는 AI 분야에서 대표적인 기술 중심지이지만, 두 지역의 AI 엔지니어 환경은 교육, 근무 문화, 보상 체계, 기술 적용 범위 등에서 많은 차이를 보입니다. 이번 글에서는 실리콘밸리와 한국의 AI 엔지니어가 처한 현실을 다양한 측면에서 비교해보며, 어떤 차이가 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.1. 교육 및 채용 과정의 차이1) 실리콘밸리학사, 석사 수준에서도 AI 관련 실무 프로젝트를 다양하게 경험Ph.D. 없이도 현업에서 실력만 있다면 높은 수준의 AI 업무 담당 가능GitHub, Kaggle, 오픈소스 기여 등이 이력서보다 더 중요한 경우도 많음채용에서 기술 인터뷰 외에도 협업 능력..

생성형 AI 기술이 빠르게 확산되면서, AI 엔지니어의 역할과 필요 역량도 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 과거에는 단순히 머신러닝 모델을 구현하고 학습시키는 것이 주요 업무였다면, 이제는 대규모 언어 모델(LLM), 멀티모달 AI, 실시간 반응형 AI 서비스 등 복합적인 기술을 이해하고 다룰 수 있는 능력이 요구됩니다. 특히 ChatGPT, Claude, Gemini 등 생성형 AI의 등장 이후, AI 엔지니어는 단순한 모델링을 넘어 사용자 경험과 윤리, 보안, 응답 품질까지 고려해야 하는 전방위 기술자로 진화하고 있습니다.1. 생성형 AI 시대, AI 엔지니어가 다루는 기술의 변화기존 AI 엔지니어의 주 업무는 대체로 다음과 같았습니다:데이터 수집 및 정제모델 설계 및 학습 (머신러닝, 딥러닝 기반)성..