지능 생성(ML)과 가치 전달(AI)의 역할 분리를 통한 AI 공급망 최적화

Context

ML Engineer와 AI Engineer의 역할 혼용으로 인한 인력 배치 오류와 프로젝트 지연 발생. 모델 개발이라는 '생산' 단계와 서비스 구현이라는 '배포' 단계의 기술적 요구사항 차이를 간과한 기존 채용 및 조직 설계의 한계점 분석.

Technical Solution

• ML Engineer를 통한 데이터 파이프라인 구축 및 Distributed Training 기반의 모델 인프라 설계
• PyTorch, CUDA 등 로우 레벨 툴킷을 활용한 모델 최적화 및 Model API 형태의 Intelligence 패키징
• AI Engineer를 통한 Frontier API(GPT, Claude) 및 SLM(Llama, Phi)의 오케스트레이션 설계
• Prompt Engineering과 RAG 등을 통한 모델 출력값의 비즈니스 가치 전환 및 제품 인터페이스 구현
• Cloud Marketplace(Bedrock, Vertex AI)를 활용한 인프라 관리 비용 제거 및 모델 교체 유연성 확보
• 모델 학습 중심의 긴 개발 주기에서 API 기반의 빠른 Iteration 주기로 아키텍처 패러다임 전환