AI 엔지니어로의 전환 과정
글쓴이는 2022년 말 ChatGPT 출시 이후 AI의 혁신적 잠재력을 인지하고, 루비 개발자로서 AI 엔지니어링으로의 경력 전환을 결심했습니다. 이는 개인적 호기심 충족과 루비 커뮤니티 내 AI 역량 강화, 그리고 AI 시대에 맞는 경력 포지셔닝을 위한 전략적 선택이었습니다.
- 학습 및 루비 기반 AI 프로젝트:
- ML 및 데이터 과학 전문가들의 작업을 학습하고 파이썬 기반 AI 프로젝트를 루비로 재구현하며 언어의 가능성을 탐색했습니다. UT 오스틴의 ML 수료 과정을 통해 기초를 다졌으며, 직장 내외에서 루비 기반 AI 프로젝트(예: LangChain.rb, ML 모델 훈련)를 시연하고 발표하여 루비 커뮤니티의 높은 관심을 이끌어냈습니다.
- 생성형 AI와 RAG 아키텍처 탐색:
- 초기 생성형 AI의 한계점(환각, 제한된 컨텍스트 윈도우)을 해결하기 위한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 아키텍처의 중요성을 파악했습니다.
- LLM 추론이 외부 서비스에 의존하는 경향을 고려할 때, 루비가 파이썬에 비해 본질적인 불리함이 없다고 판단, 루비 기반 RAG 프로토타입 개발에 매진하여 루비 개발자들에게 생성형 AI 활용 가능성을 제시했습니다.
- 창업 및 현재 역할:
- 시니어 소프트웨어 컨설턴트로서의 전문성을 활용하여 AI 전략 자문, 시스템 구현, 교육 등을 제공하는 컨설팅 회사를 설립했습니다.
- 현재는 Dealmaker에서 시니어 AI 엔지니어로 재직하며 루비와 파이썬을 모두 사용하여 AI 애플리케이션을 개발하고 있습니다.