1️⃣ 한 줄로 말하면 LLM 기반 기능이 서비스에서 안전하게 돌아가게 만드는 운영 엔지니어야
2️⃣ 모델 배포만 하는 게 아니라 데이터 흐름과 품질과 비용과 장애 대응까지 같이 챙겨
3️⃣ 예를 들면 RAG 검색 품질이 떨어지면 원인을 찾아서 인덱스 갱신과 평가를 자동화해
4️⃣ 실제로 개발자 설문에서도 AI 도구를 쓰거나 쓸 계획이라는 응답이 매우 높아서 LLM 운영 역량 수요가 빠르게 커지는 흐름이야
5️⃣ 역할 감을 잡을 때는 Stack Overflow 설문 AI 섹션 같은 데이터를 한 번 읽어보면 좋아
1️⃣ 일반 MLOps는 모델 성능 중심이라면 LLMOps는 응답 품질과 안전성과 비용이 동시에 핵심이야
2️⃣ 프롬프트 변경이 배포 변경처럼 취급돼서 버전 관리와 롤백이 자연스럽게 들어가
3️⃣ 평가가 단순 정확도만이 아니라 정합성 유해성 환각률 같은 항목을 함께 보게 돼
4️⃣ 트래픽이 늘면 토큰 비용이 바로 튀어서 캐시와 라우팅이 체감상 필수로 올라와
5️⃣ 운영 기준을 잡을 때는 AWS ML Engineer Associate가 말하는 운영화 관점을 참고하면 실전 감이 빨리 와
1️⃣ 파이썬과 Git부터 잡고 간단한 API 서버를 만들 수 있게 만들어
2️⃣ 그 다음 Docker로 서비스 패키징을 하고 Kubernetes에 올려보면서 운영 감을 만들자
3️⃣ 이어서 CI CD로 테스트와 배포를 자동화하고 로그와 모니터링을 붙여
4️⃣ 마지막으로 LLM을 얹어서 RAG와 평가와 프롬프트 버전 관리까지 한 세트로 묶어
5️⃣ 쿠버네티스 쪽은 CKA 안내를 보고 요구 역량을 체크리스트로 쓰면 좋아
1️⃣ 개발 경력이 있는 사람은 보통 3개월에서 6개월 안에 포트폴리오까지 완성하는 경우가 많아
2️⃣ 데이터 사이언스 경험만 있는 사람은 인프라 쪽을 채우느라 6개월에서 9개월 정도가 흔해
3️⃣ 완전 초보라면 9개월에서 15개월 정도로 잡고 중간에 작은 배포를 여러 번 해보는 게 안전해
4️⃣ 시간을 줄이는 핵심은 이론을 길게 보기보다 배포와 모니터링을 빨리 경험하는 거야
5️⃣ 단기 몰입 코스로는 고용24에서 훈련 과정을 검색해서 일정 감을 잡는 게 편해
1️⃣ 기간을 길게 잡는 것보다 단계별로 결과물을 남기는 게 훨씬 중요해
2️⃣ 첫 2개월은 파이썬과 웹 API와 Git에만 집중해서 작은 서비스 2개를 만들자
3️⃣ 다음 2개월은 Docker와 Kubernetes를 붙이고 관측 도구까지 붙여서 운영 연습을 해
4️⃣ 마지막 2개월은 RAG 평가 프롬프트 버전 관리 비용 최적화를 한 프로젝트로 묶어
5️⃣ 비전공자에게 특히 도움이 되는 건 국비 과정이야 예를 들면 고용24에서 K 디지털 트레이닝 같은 과정을 찾을 수 있어
1️⃣ 파이썬과 REST API 기본은 최소야 모델이든 에이전트든 결국 서비스로 붙어야 하거든
2️⃣ Docker는 필수고 Kubernetes는 실무에선 우대가 아니라 기본에 가까워지는 중이야
3️⃣ CI CD는 깃허브 액션 정도로 시작해도 좋아 중요한 건 자동 테스트와 자동 배포 흐름이야
4️⃣ IaC는 Terraform이 가장 무난해서 Terraform Associate 커리큘럼을 체크리스트로 쓰면 딱 좋아
5️⃣ 관측은 로그 메트릭 트레이싱을 모두 붙여보는 경험이 큰 차이를 만들고 이게 연봉 협상에서도 강해져
1️⃣ 품질 지표는 정답률 하나로 끝나지 않고 환각률과 근거 포함률과 유해 응답률이 같이 가
2️⃣ 운영 지표는 지연 시간과 오류율 그리고 토큰 비용이 같이 움직여서 트레이드오프를 설명할 수 있어야 해
3️⃣ 개발자 설문에서 AI 도구 사용 비율이 높게 나오는데 이건 곧 서비스에 AI 기능이 더 붙는다는 의미라 운영 수요가 늘어나는 근거로 자주 인용돼
4️⃣ 실제 운영 사례로는 캐시 적용만으로 토큰 비용이 체감상 크게 떨어지는 경우가 많아서 캐시 히트율도 반드시 같이 봐
5️⃣ 데이터 근거는 AI 도구 사용 통계 같은 공개 설문을 쓰면 설득력이 좋아져
1️⃣ 제일 강한 건 실행 가능한 데모야 링크 하나로 확인 가능하면 면접 질문이 훨씬 쉬워져
2️⃣ 추천 주제는 사내 문서 검색형 RAG 챗봇인데 평가 자동화와 인덱스 갱신까지 넣으면 점수가 커져
3️⃣ 두 번째는 LLM 라우팅 실험이야 고급 모델과 저가 모델을 조건별로 분기해서 비용을 줄이는 방식
4️⃣ 세 번째는 안전성 필터와 정책 준수 워크플로우야 금칙어 수준이 아니라 의도 분류와 리스크 대응까지
5️⃣ 포트폴리오 설명은 자격증 페이지의 용어를 빌리면 깔끔해 예를 들면 운영화 관점 같은 표현이 좋아
1️⃣ 법적으로 꼭 필요한 자격증은 없는데 채용 공고에서 반복되는 조합은 꽤 뚜렷해
2️⃣ 클라우드 기반이면 AWS ML Engineer Associate 같은 역할형 자격이 신뢰를 빨리 만들어
3️⃣ 운영 쪽은 쿠버네티스가 강해서 CKA가 있으면 면접에서 설명이 쉬워져
4️⃣ 인프라 자동화는 Terraform이 실무에서 자주 보이니까 Terraform Associate가 깔끔한 보강이 돼
5️⃣ 이 3개 조합이 있으면 LLMOps에서 요구하는 운영과 배포와 자동화 이야기를 통째로 묶어서 보여줄 수 있어
1️⃣ AWS ML Engineer Associate는 시험 비용이 150달러이고 130분 65문항 구성이야 보통 6주에서 12주 준비를 많이 잡아
2️⃣ CKA는 실습형이라 손이 익는 시간이 필요해서 보통 4주에서 10주 정도가 현실적이야
3️⃣ Terraform Associate는 시험 시간이 1시간이고 비용이 70.50달러라 입문 보강용으로 가성비가 좋아
4️⃣ 기간을 단축하려면 자격증 공부를 따로 하기보다 포트폴리오 프로젝트에 그대로 녹여서 공부해
5️⃣ 예를 들어 Terraform은 내 프로젝트 인프라를 코드로 만들면서 같이 준비하면 기억이 오래가
1️⃣ 결론부터 말하면 자격증 자체가 연봉을 자동으로 올리기보다 협상 근거와 면접 통과율을 올리는 쪽이 커
2️⃣ 국내 기준으로는 직무와 회사에 따라 편차가 크지만 같은 경력에서도 자격증과 포트폴리오가 있으면 제안 구간이 한 단계 위로 열리는 경우가 많아
3️⃣ 참고로 서울 기준 MLOps 역할의 공개 추정치에서도 평균과 상위 구간이 제시되는데 이런 표본 데이터는 협상에서 기준점으로 쓰기 좋아
4️⃣ 실전 팁은 자격증 이름만 말하지 말고 그 범위를 내 프로젝트에 어떻게 적용했는지로 연결하는 거야
5️⃣ 연봉 기준점을 잡을 때는 Glassdoor MLOps Engineer Seoul 같은 공개 범위를 참고하면 편해
1️⃣ 무료 학습만으로도 가능하지만 현실적으로는 강의 구독이나 실습 환경 비용이 조금씩 생겨
2️⃣ 구독형은 월 단위라 부담을 나눌 수 있어 예를 들면 Coursera Plus 같은 방식이야
3️⃣ 나노디그리처럼 프로젝트 피드백이 있는 형태는 더 비싸지만 단기간에 결과물을 만들기 쉬워서 시간 가치가 있어
4️⃣ 국내 오프라인 부트캠프나 집중 과정은 보통 수백만원대로 형성되는 편이라 예산을 한 번에 잡아야 해
5️⃣ 국비 과정은 고용24에서 찾아볼 수 있고 훈련 자체 비용 부담을 크게 줄일 수 있어
1️⃣ 최소 비용은 0원도 가능해 국비와 무료 자료로만 가는 전략이 현실적으로 존재해
2️⃣ 다만 시험 응시료와 실습 클라우드 비용이 들어갈 수 있어서 체감 최소는 수십만원 정도로 잡는 사람이 많아
3️⃣ 최대 비용은 선택에 따라 크게 열려 오프라인 과정과 유료 코칭과 여러 자격증을 한 번에 넣으면 1000만원 이상도 가능해
4️⃣ 현실적인 상한을 정하려면 먼저 목표 회사를 정하고 그 회사 공고에서 반복되는 기술만 결제하는 게 좋아
5️⃣ 시험 비용은 예를 들어 AWS 시험 비용 150달러처럼 확정값이 있으니 예산표에 먼저 박아두면 편해
1️⃣ 가장 먼저는 국비야 커리큘럼과 기간이 정리돼 있어서 루틴 만들기가 쉬워
2️⃣ 검색은 고용24에서 하는 게 가장 편하고 훈련 과정 필터도 잘 돼 있어
3️⃣ 클라우드 실습은 공식 무료 학습도 많아서 AWS나 GCP 학습 허브를 같이 쓰면 좋아
4️⃣ 무료 전략의 핵심은 매주 배포 1회야 작은 기능이라도 계속 올리면 실전 감각이 붙어
5️⃣ 과정 선택 전 상담이 필요하면 고용24 고객센터 같은 공식 채널을 먼저 활용하는 게 안전해
1️⃣ 시간 단축 목적이면 프로젝트 피드백이 있는 과정이 효율이 좋아
2️⃣ 구독형으로 넓게 듣고 싶으면 Coursera Plus 같은 방식이 무난해
3️⃣ 더 강한 밀착형을 원하면 나노디그리 류가 빠른데 비용이 높을 수 있어서 기간을 짧게 잡고 집중하는 게 좋아
4️⃣ 국내에서는 인프라와 쿠버네티스 강의를 따로 끊어서 조합하는 방식이 가성비가 좋아지는 편이야
5️⃣ 목표가 자격증이라면 공식 시험 가이드가 있는 Terraform Associate 같은 자격부터 빠르게 하나 완주해보자
1️⃣ 개발 직군 전체로 보면 25세에서 34세 비중이 가장 큰 편으로 자주 보고돼
2️⃣ LLMOps는 개발과 인프라와 데이터가 섞인 역할이라 신입도 있지만 2년 이상 경험자 선호가 많은 편이야
3️⃣ 성별은 IT와 AI 인력 시장 전반이 남성 비중이 높은 편이라는 조사들이 있고 AI 인재는 여성 비중이 더 낮게 보고되는 경우가 많아
4️⃣ 그래서 팀에서 협업 경험과 문서화 능력 같은 소프트 스킬을 강점으로 보여주면 차별점이 되기 쉬워
5️⃣ 연령대 감을 잡을 때는 Developer Profile 같은 공개 설문이 도움 돼
1️⃣ 근무처는 대기업 플랫폼사 커머스 금융 게임 스타트업 SI까지 폭이 넓고 요즘은 사내 LLM 도입팀도 많이 생겨
2️⃣ 경력이 쌓일수록 배포 자동화와 장애 대응을 리드할 수 있느냐가 보상 격차를 크게 만들어
3️⃣ 서울 기준 MLOps 역할의 공개 평균 추정치와 상위 구간이 제시된 자료가 있어 연봉 구간을 잡는 참고로 쓸 수 있어
4️⃣ 기업 사례로는 Coupang ML Engineer처럼 총보상 공개 데이터가 있는 곳을 비교하면 협상이 쉬워져
5️⃣ 국내 플랫폼 사례는 Naver ML Engineer 같은 공개 페이지로 감을 잡을 수 있어
1️⃣ 유망도는 꽤 강한 편이야 서비스들이 AI 기능을 붙일수록 운영 난이도가 올라가고 그걸 담당할 사람이 필요하거든
2️⃣ 장점은 성장 속도가 빠르고 연봉 상단이 높은 편이라는 점이야 운영을 리드할수록 보상도 같이 커져
3️⃣ 단점은 장애 압박이 있을 수 있고 비용과 안전 이슈를 동시에 책임져야 해서 멘탈 난이도가 있는 편이야
4️⃣ 상담과 과정 탐색은 고용24가 제일 안정적이고 고객센터 연락은 1577-7114로 안내돼 있어
5️⃣ 앱은 고용24 앱을 추천해 iOS는 App Store 고용24 안드로이드는 Google Play 고용24로 연결하면 돼
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