AI 인프라 설계 역량 확보를 통한 연봉 $18,965 프리미엄 달성

Context

전통적 Data Engineer 역할은 Python, SQL, Airflow 기반의 단순 Pipeline 신뢰성 확보와 데이터 이동에 집중함. ML 모델 개발을 Downstream 영역으로 분리하여 데이터 적재 중심의 아키텍처를 유지했으나, Generative AI 등장 이후 데이터 파이프라인의 목적지가 단순 Warehouse에서 AI 시스템으로 확장됨.

Technical Solution

• Embedding 데이터 흐름을 처리하는 Vector Database 도입을 통한 검색 최적화 설계
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처 기반의 지식 추출 파이프라인 구축
• LLM-integrated Pipeline 설계를 통한 모델 출력값의 실시간 라우팅 및 검증 체계 마련
• AI Agent의 추적 데이터를 수집하는 Observability Platform 연동 구조 설계
• 전통적 Batch Processing 구조에서 AI 모델 학습 및 추론을 위한 실시간 Feature Store 공급 체계로 전환
• AI Coding Tool을 통한 개발 생산성 최적화 및 디버깅 워크플로우 내재화