AI Engineer가 되기 위한 2026년 완벽 가이드. ML Engineer와의 차이부터 LLM API, 프롬프트 엔지니어링, RAG 설계, 에이전트 구축, LoRA 파인튜닝, vLLM 서빙, Evals 중심 개발, 프레임워크·벡터 DB 선택, 비용 최적화, 포트폴리오 5종, 한국·일본·글로벌 채용 시장과 인터뷰 대비까지 한 번에 정리합니다.
2025년 데이터·AI 팀은 어떻게 구성되고, 어떤 역할이 새로 생기고, 어떻게 커리어를 쌓아야 하나. Data Engineer·Analytics Engineer·ML Engineer·AI Engineer·Platform Engineer·Scientist의 분화, Central/Embedded/Hybrid/Mesh 조직 모델, 스타트업과 대기업의 팀 규모, 온콜·지식 공유 문화, 리더십 경로(IC vs Manager), 원격·국내 특수성, 연봉·보상, 채용·면접 트렌드, 학습·커리어 전략까지 — 도구보다 중요한 건 팀. Season 5 Ep 9.