엔지니어 허브

모델을 만드는 일이 아니라, 이미 있는 모델로 동작하는 제품을 만드는 일입니다. 하루의 대부분은 프롬프트와 컨텍스트 설계, 출력 파싱 실패 처리, 검색 품질 디버깅, 비용과 평가 지표 관리에 들어갑니다. 화려한 데모보다 실패 케이스를 하나씩 줄이는 반복이 실력을 가릅니다.

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   입문

   API와 프롬프트 기초

   📖 읽기

   • ·LLM 애플리케이션 개발 실전 가이드: ChatGPT API, Claude API, Gemini API 마스터
   • ·모델 카드를 제대로 읽는 법 — 5분 안에 필요한 것만 뽑아내기
   • ·프롬프트 엔지니어링 완전 정복: Zero-shot부터 고급 기법까지

   🧪 실습

   • 🤖프롬프트 엔지니어링 가이드

   🏁 이 단계를 마치면API 스트리밍 호출과 기본 프롬프트 패턴으로 동작하는 프로토타입을 만들 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   구조화 출력·도구 호출·비용

   📖 읽기

   • ·LLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지
   • ·LLM 구조화된 출력 안정화 — 파싱 실패를 없애는 네 겹의 방어
   • ·LLM API 비용 최적화 — 출력 토큰, 프롬프트 캐싱, 라우팅의 손익분기 계산

   🧪 실습

   • 🤖브라우저 AI 실험실
   • 💸LLM API 비용 계산기

   🏁 이 단계를 마치면JSON 파싱 실패 없이 도구를 호출하고, 기능별 API 비용을 계산해 설명할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   RAG 파이프라인

   📖 읽기

   • ·RAG 파이프라인 프로덕션 구축 가이드: 벡터 DB 선택부터 청킹·리랭킹·평가까지
   • ·임베딩 모델 완전 가이드: 벡터 검색·RAG·Sentence Transformers 실전 활용
   • ·RAG가 엉뚱한 답을 할 때 — 검색 실패와 생성 실패를 가르는 디버깅 절차

   🧪 실습

   • 📦ML 학습 데이터 탐색기

   🏁 이 단계를 마치면검색 실패와 생성 실패를 구분해 진단하고, 청킹·임베딩 선택을 근거 있게 바꿀 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   심화

   에이전트와 평가 체계

   📖 읽기

   • ·LLM Agent 시스템 구축: Tool Use, Planning, Memory 완전 분석
   • ·LLM 평가를 감으로 하지 않는 법 — 표본 크기, 심사자 편향, CI 회귀 테스트
   • ·프로덕션 LLM 애플리케이션 아키텍처 설계 가이드

   🧪 실습

   • 🎛️하네스 엔지니어링 RPG

   🏁 이 단계를 마치면에이전트 루프를 설계하고, 감이 아니라 회귀 테스트로 품질 변화를 잡아낼 수 있습니다.

   이 단계 완료

GPU 위에서 모델이 실제로 돌아가게 만드는 역할입니다. 업무의 중심은 메모리 계산, 양자화와 배칭의 트레이드오프, 서빙 엔진 튜닝, 장애 없는 롤아웃이고, 최신 모델 뉴스보다 nvidia-smi와 처리량 그래프를 더 자주 보게 됩니다.

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   입문

   GPU와 메모리 감각

   📖 읽기

   • ·AI를 위한 GPU 하드웨어 완전 가이드: 아키텍처부터 선택 기준까지
   • ·메모리 월과 HBM — AI 성능을 가르는 진짜 병목
   • ·LLM 추론 VRAM 계산법 — 가중치보다 KV 캐시가 먼저 터집니다

   🧪 실습

   • 🧠신경망 실습소
   • 🎛️LLM GPU 메모리(VRAM) 계산기

   🏁 이 단계를 마치면"이 모델이 이 GPU에 올라가나?"에 곱셈 몇 번으로 답할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   양자화와 서빙 엔진

   📖 읽기

   • ·LLM Quantization 완벽 비교 — GPTQ vs AWQ vs GGUF
   • ·KV 캐시와 PagedAttention — 추론 메모리의 모든 것
   • ·LLM 추론 서빙 2026 — vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 비교

   🧪 실습

   • 🖥️ML 인프라 실전 퀴즈

   🏁 이 단계를 마치면양자화 포맷과 서빙 엔진을 워크로드에 맞게 고르고 그 이유를 설명할 수 있습니다.

   이 단계 완료
3. 3
   심화

   처리량 튜닝과 분산 운영

   📖 읽기

   • ·추론을 빠르게 — Speculative Decoding과 처리량 최적화
   • ·vLLM을 고쳐서 빠르게 만들기 — 설정, 내부 구조, 그리고 코드를 건드릴 지점
   • ·멀티 GPU 학습의 네 가지 병렬화 — 무엇을 쪼개고 무엇을 통신하는가

   🧪 실습

   • 🤖AI 벤치마크 모음

   🏁 이 단계를 마치면병목을 측정해 배칭·병렬화 설정을 바꾸고, 처리량 개선을 숫자로 증명할 수 있습니다.

   이 단계 완료

다른 엔지니어가 빠르고 안전하게 배포하도록 만드는 일입니다. 쿠버네티스와 GitOps는 도구일 뿐이고, 실제 업무는 장애 난 파드의 원인 찾기, 배포 파이프라인 표준화, 그리고 알림이 새벽에 울리지 않게 만드는 운영 설계입니다.

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   입문

   컨테이너 제대로 이해하기

   📖 읽기

   • ·컨테이너와 VM은 무엇이 다른가 — namespace, cgroup, 그리고 커널 공유의 청구서
   • ·Docker & Kubernetes 입문 완전 가이드 — 컨테이너부터 오케스트레이션까지
   • ·Dockerfile에서 반복되는 실수 — root 실행, PID 1, 이미지에 남는 시크릿

   🧪 실습

   • ☸️K8s 실습 랩

   🏁 이 단계를 마치면이미지를 직접 빌드해 배포하고, 컨테이너가 VM과 다른 지점을 커널 수준에서 설명할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   쿠버네티스 운영과 디버깅

   📖 읽기

   • ·쿠버네티스 아키텍처 시각화 — 컨트롤 플레인부터 파드까지
   • ·Kubernetes CrashLoopBackOff 원인별 진단과 해결 — 로그가 비어 있을 때 무엇을 봐야 하나
   • ·Kubernetes 프로브 3종 제대로 쓰기 — liveness, readiness, startup의 정확한 경계

   🧪 실습

   • ☸️kubectl 명령어 찾기
   • 🚀Kubestronaut 퀴즈

   🏁 이 단계를 마치면CrashLoopBackOff·Pending 같은 대표 장애를 이벤트와 로그로 원인까지 추적할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   GitOps와 배포 자동화

   📖 읽기

   • ·GitOps + Git Workflow 총정리 — 브랜치 전략, PR 규칙, 배포 파이프라인
   • ·GitOps 실전 가이드: ArgoCD vs FluxCD 아키텍처 비교와 프로덕션 배포 전략
   • ·Operator vs Helm vs GitOps — 무엇을 언제 쓰나

   🧪 실습

   • 🏅Golden Kubestronaut 원정 RPG

   🏁 이 단계를 마치면Git을 단일 진실 원천으로 삼는 배포 파이프라인을 설계하고 도구 선택을 정당화할 수 있습니다.

   이 단계 완료
4. 4
   심화

   관측성과 SLO 운영

   📖 읽기

   • ·애플리케이션에 OpenTelemetry 붙이기 — 자동 계측에서 수동 스팬까지, 그리고 컬렉터를 두는 이유
   • ·새벽 3시에 깨우지 않는 알림 설계 — 증상 기반 알림과 번 레이트 실전
   • ·SLI/SLO/Error Budget 기반 신뢰성 엔지니어링 실전 가이드

   🧪 실습

   • 📉SLO 에러 버짓 계산기

   🏁 이 단계를 마치면SLI를 골라 SLO와 에러 버짓을 세우고, 번 레이트 기반 알림으로 야간 호출을 줄일 수 있습니다.

   이 단계 완료

기능을 새로 만드는 것보다, 이미 있는 시스템이 부하와 장애 속에서도 버티게 만드는 감각입니다. 레이트 리밋·재시도·캐시 같은 방어 장치와, 실행 계획·트랜잭션 같은 데이터베이스 기본기가 매일의 무기입니다.

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   입문

   숫자 감각 — 지연과 분위수

   📖 읽기

   • ·시스템 설계 기초 완전 가이드 — 확장성, 가용성, 캐싱, 메시지 큐
   • ·평균 응답 시간이 거짓말하는 이유 — p50, p95, p99를 제대로 읽는 법
   • ·Connection refused와 timeout의 차이 — TCP 수준에서 원인 좁히는 법

   🧪 실습

   • 🌐CIDR 계산기
   • ⏱️시스템 성능 수치

   🏁 이 단계를 마치면p99와 평균의 차이를 설명하고, 연결 오류를 TCP 수준에서 원인 분류할 수 있습니다.

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   실무

   과부하 방어 장치

   📖 읽기

   • ·레이트 리밋 알고리즘 고르기 — 고정 윈도우, 슬라이딩, 토큰 버킷의 실제 차이
   • ·서킷 브레이커 패턴 완벽 가이드 — Resilience4j로 구현하는 마이크로서비스 장애 격리
   • ·이중화·삼중화 완전 가이드 — 99.999% 가용성의 비밀

   🧪 실습

   • 🚦레이트 리밋 알고리즘 시뮬레이터
   • 🎲재시도 누적 확률 계산기

   🏁 이 단계를 마치면레이트 리밋·서킷 브레이커·재시도 정책을 조합해 연쇄 장애를 막는 설계를 할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   캐시를 정확히 쓰기

   📖 읽기

   • ·HTTP 캐싱 제대로 쓰기 — Cache-Control, ETag, stale-while-revalidate의 정확한 의미
   • ·Redis 캐싱 전략 완벽 가이드 — Cache-Aside부터 Write-Behind까지 실전 패턴 6가지
   • ·배포가 곧 부하 테스트다 — 캐시를 채우는 비용을 설계하지 않으면 생기는 일

   🧪 실습

   • 🗄️HTTP 캐시 헤더 시뮬레이터

   🏁 이 단계를 마치면HTTP와 애플리케이션 캐시 계층을 구분해 설계하고, 캐시 스탬피드 같은 함정을 피할 수 있습니다.

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4. 4
   심화

   데이터베이스 기본기

   📖 읽기

   • ·EXPLAIN ANALYZE 읽는 법 — 실행 계획에서 진짜 병목을 찾는 순서
   • ·트랜잭션 격리 수준과 실제 이상 현상 — 표준 정의가 구현과 다른 지점
   • ·N+1 문제 완전 해부 — ORM의 조용한 성능 킬러

   🧪 실습

   • 🐘PostgreSQL 놀이터

   🏁 이 단계를 마치면느린 쿼리를 실행 계획으로 진단하고, 격리 수준이 만드는 이상 현상을 재현·설명할 수 있습니다.

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논문 읽기는 재능이 아니라 훈련입니다. 고전 논문으로 표기법과 구조에 익숙해지면, 최신 논문은 "무엇이 새로운가"만 찾으면 되는 짧은 글이 됩니다. 전부 이해하려 하지 말고, 한 편당 질문 하나에 답하는 방식을 권합니다.

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   입문

   읽기 준비와 고전

   📖 읽기

   • ·AI/ML 논문 읽기에 필요한 수학 + LaTeX/KaTeX 총정리
   • ·ResNet 논문 완벽 분석: 잔차 연결(Residual Connection)이 딥러닝의 깊이 한계를 돌파한 방법
   • ·Attention Is All You Need - Transformer 논문 완전 분석

   🧪 실습

   • 🧠신경망 구조 탐색기

   🏁 이 단계를 마치면논문의 수식 표기를 읽어내고, Transformer 구조를 그림 없이 말로 설명할 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   LLM 핵심 계보

   📖 읽기

   • ·GPT 시리즈 논문 완벽 분석: GPT-1부터 GPT-4까지, 언어 모델이 세상을 바꾸기까지의 여정
   • ·LoRA: 대규모 언어 모델의 효율적 파인튜닝 논문 분석
   • ·FlashAttention 논문 분석: IO-Aware Exact Attention으로 Transformer 학습·추론 속도 혁신

   🧪 실습

   • 🧩사고력 훈련소

   🏁 이 단계를 마치면스케일링·파인튜닝·어텐션 최적화 논문의 핵심 주장과 한계를 한 단락으로 요약할 수 있습니다.

   이 단계 완료
3. 3
   심화

   정렬과 최신 아키텍처

   📖 읽기

   • ·RLHF에서 DPO까지: LLM 정렬(Alignment) 기술 논문 심층 분석
   • ·Mixture of Experts(MoE) 아키텍처 완벽 분석
   • ·AI Papers: Test-Time Scaling 핵심 논문 정리 — 추론 예산으로 성능을 끌어올리는 방법

   🧪 실습

   • 🤖AI 벤치마크 모음

   🏁 이 단계를 마치면새 모델 발표를 보고 정렬 기법·아키텍처 선택이 무엇을 의미하는지 스스로 판단할 수 있습니다.

   이 단계 완료

첫 1~2년의 성장은 화려한 기술이 아니라 터미널·Git·운영체제 기본기와 일하는 습관에서 나옵니다. 이 트랙은 매일 쓰는 도구를 정확히 이해하는 것부터, 리뷰와 커뮤니케이션으로 팀의 신뢰를 쌓는 것까지 다룹니다.

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   입문

   터미널에서 살아남기

   📖 읽기

   • ·Shell 기본기부터 고급 운용까지: 엔지니어를 위한 실전 Shell 가이드
   • ·Tmux 명령어 완벽 가이드: 터미널 멀티플렉서로 생산성을 10배 높이는 모든 명령어 총정리
   • ·Vim 명령어 완벽 가이드: 텍스트 에디터의 끝판왕을 마스터하는 모든 명령어 총정리

   🧪 실습

   • 🐧리눅스 명령어 퀴즈
   • ⌨️단축키 훈련소

   🏁 이 단계를 마치면파이프라인으로 로그를 다루고, tmux 세션 안에서 하루 종일 작업을 이어갈 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   입문

   Git을 원리로 이해하기

   📖 읽기

   • ·Git 내부 구조로 이해하는 명령어 — 객체, 참조, 인덱스로 다시 읽는 reset과 rebase
   • ·git 되돌리기 — 상황별로 고르는 restore, reset, revert, reflog
   • ·git merge vs rebase — 무엇을 언제 쓰고, 공유 브랜치는 왜 리베이스하지 않는가

   🧪 실습

   • 🔀Git 명령어 찾기

   🏁 이 단계를 마치면꼬인 브랜치를 reflog까지 동원해 복구하고, merge와 rebase를 상황에 맞게 고를 수 있습니다.

   이 단계 완료
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   실무

   컴퓨터가 실제로 도는 법

   📖 읽기

   • ·[운영체제] 03. 프로세스: 개념, 생성, 통신
   • ·[운영체제] 05. CPU 스케줄링 알고리즘
   • ·[운영체제] 10. 가상 메모리: 요구 페이징부터 스래싱까지

   🧪 실습

   • 🚒FDE 엔지니어 키우기 RPG

   🏁 이 단계를 마치면프로세스·스케줄링·가상 메모리 개념으로 "왜 느려졌는지"를 추측이 아니라 용어로 말할 수 있습니다.

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4. 4
   실무

   팀에서 일 잘하기

   📖 읽기

   • ·일 잘한다는 평판은 미리 하기에서 나온다 — 선제적으로 일하는 7가지 습관
   • ·가르치는 코드 리뷰, 상처 주는 코드 리뷰 — 같은 지적을 다르게 만드는 것들
   • ·회사에서 그대로 쓰는 문장들 — 상황별 커뮤니케이션 스크립트 23개

   🧪 실습

   • 🤝협업 RPG

   🏁 이 단계를 마치면리뷰에서 지적을 배움으로 바꾸고, 보고·질문·반대 의견을 부담 없이 전달할 수 있습니다.

   이 단계 완료