반응형 mlops3 AI 커리어 설계 로드맵 2025 📋 목차AI 커리어 전반 개요나의 역량 진단과 목표 설정직무별 로드맵(연구·엔지니어·제품)포트폴리오와 프로젝트 전략학습 경로와 자격(학위·부트캠프·MOOC)이직·연봉 협상·네트워킹 팁FAQAI 커리어는 2025년 기준으로 더 넓어지고 세분화되었어요. 모델 연구, MLOps, 데이터 엔지니어링, LLM 애플리케이션 개발, AI 제품 기획, 프롬프트·에이전트 설계, 거버넌스·윤리, 평가·레드팀 등 역할이 촘촘히 나뉘었죠. 그래서 길을 선택할 때 나의 강점과 흥미, 그리고 시장의 수요 지점을 동시에 맞추는 게 핵심이에요. 이 글은 지금 당장 실행 가능한 체크리스트와 로드맵 중심으로 구성했어요. 읽는 흐름대로 따라오면 3개월·6개월·12개월 계획이 자연스럽게 설계되도록 했고, 파트마다 실무 예시와 작업 템플릿.. 2025. 10. 21. AI 연봉 격차 해결: 경력 설계 실전 가이드 📋 목차🚀 한눈에 보는 AI 개발자 연봉 현실🔍 연봉 격차가 생기는 진짜 이유🧭 경력 설계 로드맵: 0→5→10년 시나리오📊 직무별 포지션·스택·보상 벤치마크📚 전환·이직 성공 사례와 실전 전략🧩 포트폴리오·레주메·면접 체크리스트❓ FAQ AI 개발자의 연봉은 같은 연차라도 수천만 원 차이가 벌어지기 쉬워요. 핵심은 직무별 요구 역량과 시장 수요를 정확히 파악하고, 포트폴리오·프로젝트·면접 전략을 체계적으로 엮는 경력 설계에 있어요. 아래 글은 한국을 포함한 글로벌 채용 흐름을 바탕으로, 신입부터 시니어까지 실전 지도를 제공해요.연봉 수치는 회사·지역·환율·성과보상 정책에 따라 달라질 수 있어요. 2024년까지의 일반적인 범위를 토대로 설명하며, 2025년에 세부 수치가 일부 변동됐을 수 있.. 2025. 10. 16. 신용평가의 새로운 기준: AI 리스크 모델의 진화 📋 목차1. 🚀 AI 리스크 모델의 탄생과 2025 맥락2. 🧱 데이터 인프라와 피처 엔지니어링3. 🧩 모델링 기법의 진화: GBM→딥러닝→GNN4. ⚖ 공정성·설명가능성·규제 대응5. 🛠 운영화와 모니터링: 리스크 MLOps6. 📈 성능 벤치마킹과 실제 적용 포인트7. 🔭 2025 전망: 생성형+구조화 융합8. ❓ FAQAI가 신용평가의 중심으로 들어오면서 리스크를 보는 기준이 바뀌고 있어요. 전통 점수카드와 로지스틱 회귀 중심의 세계에서, 이제는 그래디언트 부스팅, 시퀀스 모델, 그래프 기반 네트워크 분석, 그리고 텍스트를 이해하는 생성형 모델이 함께 움직여요. 2025년의 실무는 기술만이 아니라 거버넌스와 윤리, 규제 준수, 고객 신뢰까지 한 번에 다뤄야 성과가 나요.이 글은 신용 리스.. 2025. 10. 9. 이전 1 다음 반응형
