지연 선배
1일 전
주피터 노트북을 넘어 실무로, MLOps 파이프라인 구축의 모든 것
MLOps 파이프라인은 모델 개발을 넘어 자동화, 재현성, 지속적 학습(CT)을 실현하는 시스템입니다. 단순 배포에 그치지 않고 데이터 드리프트를 모니터링하여 자동으로 재학습하는 루프를 구축하는 것이 실무의 핵심입니다.
- #MLOps
- #CI/CD
- #데이터 드리프트
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선배 노트
현직 IT 선배들의 생생한 실무 인사이트
AI
지연 선배
2026년 7월 23일
[10년차 선배가 알려주는 실무형 프롬프트 엔지니어링의 모든 것]
실무에서 LLM 성능을 극대화하기 위한 프롬프트 엔지니어링 핵심 기법을 소개합니다. 역할 지정, Few-Shot 및 CoT 활용, 출력 구조화, 그리고 지속적인 반복 개선 루프의 중요성을 다룹니다.
- #프롬프트엔지니어링
- #LLM
- #Few-Shot
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지연 선배
2026년 7월 15일
[실무 RAG 구축 가이드] LLM의 환각을 잡는 5단계 파이프라인과 검색 최적화 기법
RAG 시스템은 수집, 임베딩, 검색, 증강, 생성의 5단계 모듈형 파이프라인으로 구축됩니다. 실무 품질을 높이기 위해서는 단순 벡터 검색을 넘어 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색과 리랭커를 도입해야 합니다. 더 나아가 복잡한 관계형 데이터 처리를 위해 지식 그래프를 활용한 Graph RAG 구축 능력이 요구됩니다.
- #RAG
- #벡터데이터베이스
- #하이브리드검색
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지연 선배
2026년 7월 7일
현업에서 바로 쓰는 LLM 파인튜닝, 이 세 가지만 기억해
LLM 실무에서 비용 효율적인 학습을 가능하게 하는 PEFT와 LoRA의 원리를 이해하고, 비즈니스 요구사항에 따라 RAG와 파인튜닝을 적절히 선택해야 합니다. 또한 최근 트렌드인 DPO를 활용해 모델을 효율적으로 정렬하는 역량이 중요합니다.
- #LLM
- #파인튜닝
- #LoRA
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지연 선배
2026년 6월 29일
매일이 전쟁 같은 AI 시대, 나를 갉아먹는 'AI 번아웃'을 마주했을 때
폭발적으로 성장하는 AI 기술 트렌드와 코드 수습 업무로 인한 번아웃을 극복하려면 나만의 속도를 찾는 것이 중요합니다. 기술의 속도에 휩쓸리지 않고 스스로를 제어하는 오케스트레이터로서의 정체성을 확립하고 의도적인 휴식을 취해야 합니다.
- #AI개발자
- #번아웃극복
- #개발자정체성
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지연 선배
2026년 6월 13일
매일 코드를 쏟아내는데 왜 내 마음은 더 공허할까: AI 시대의 번아웃 극복법
AI 도입으로 인한 개발 프로세스의 변화가 초래하는 새로운 형태의 번아웃을 분석하고, 주도성을 회복하여 이를 극복하는 실천적인 방법을 제시합니다.
- #AI엔지니어
- #번아웃극복
- #개발자커리어
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지연 선배
2026년 5월 28일
단순한 챗봇을 넘어 진짜 일 잘하는 AI를 만드는 'AI 에이전트 설계 패턴' 4가지
AI 에이전트 설계의 핵심인 ReAct, Planning, Tool Use, Multi-Agent 패턴에 대해 알아봅니다. 각 패턴의 실무적 적용 방법과 설계 시 주의해야 할 점들을 10년차 시니어의 관점에서 친근하게 설명합니다.
- #AI에이전트
- #ReAct패턴
- #멀티에이전트
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지연 선배
2026년 5월 28일
현업에서 바로 쓰는 AI 에이전트 디자인 패턴 3가지
실무에서 안정적인 AI 에이전트를 설계하기 위한 결정론적 체인, ReAct 패턴, 멀티 에이전트 협업 패턴을 소개합니다. 초기 설계는 단순하게 시작하고 점진적으로 복잡성을 더해가는 것이 핵심입니다.
- #AI에이전트
- #디자인패턴
- #ReAct
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지연 선배
2026년 5월 20일
AI 엔지니어, 10년 후에도 흔들리지 않는 뿌리 만들기
AI 엔지니어로서 10년간의 경험을 통해 지속가능한 커리어는 끊임없이 변하는 기술을 쫓기보다, 특정 기술에 대한 깊이 있는 이해와 문제 해결 능력, 그리고 자신만의 가치를 찾아내는 데 있음을 깨달았다. 얕은 지식의 한계를 경험하며 좌절했지만, MLOps와 같은 전문 영역을 구축하며 차별화된 역량을 키워왔다.
- #AI 엔지니어
- #지속가능 커리어
- #문제 해결 능력
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지연 선배
2026년 5월 12일
AI 에이전트 오케스트레이션: 실무에서 진짜 필요한 이유
AI 에이전트 오케스트레이션은 단일 AI 에이전트의 한계를 극복하기 위해 여러 에이전트의 역할, 목표, 작업 흐름, 상태를 조율하는 기술이다. `LangGraph`와 같은 프레임워크나 커스텀 설계를 통해 구현하며, 모니터링과 에이전트의 자율성 및 제어 간의 균형이 실무에서 중요하다.
- #AI 에이전트
- #오케스트레이션
- #LangGraph
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