AI모델2 AI서비스 기획과 일반 서비스 기획 차이(모델, 데이터, 평가) AI 서비스 기획 직무를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오를 함께 점검하다 보면 화면 구성과 사용자 흐름은 잘 만들어져 있는데, 정작 AI가 예상과 다른 결과를 만들었을 때 어떻게 처리할 것인지가 빠져 있는 경우가 있습니다. 사용자가 질문을 입력하면 AI가 답변하고, 답변을 저장하거나 다시 생성하는 기능까지는 상세하게 기획되어 있지만 모델이 잘못된 정보를 생성했을 때 어떤 문구를 보여줄지, 근거가 부족한 질문에서는 어디까지 답변하게 할지, 같은 질문에 조금 다른 결과가 나와도 정상으로 볼 수 있는지는 정리되지 않은 식입니다. 일반적인 서비스 기획에서는 회원가입이 성공했는지, 결제가 정상적으로 끝났는지처럼 비교적 명확한 성공과 실패 조건을 정의할 수 있습니다. 하지만 생성형 AI 서비스에서는 같은 입력에도.. 2026. 10. 21. AI개발자와 AI엔지니어 업무 차이(모델, 서비스, 인프라) AI 관련 직무를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오와 채용공고를 함께 점검하다 보면 프로젝트는 분명 AI를 활용했는데 자신이 AI 개발자와 AI 엔지니어 중 어느 방향에 가까운지 설명하지 못하는 경우가 있습니다. Python으로 데이터를 전처리하고 모델을 학습한 뒤 정확도를 비교한 경험이 있어 AI 개발자를 준비한다고 생각했지만, 다른 프로젝트에서는 이미 만들어진 모델을 API로 연결하고 웹서비스에 배포하는 역할을 더 많이 담당한 경우도 있습니다. 프로젝트 이름은 모두 AI였지만 실제로 수행한 업무는 서로 달랐던 것입니다.면접 질문에서도 차이가 드러납니다. 모델의 성능을 개선하기 위해 어떤 데이터를 추가했고 왜 특정 평가 지표를 사용했는지 묻는 질문에는 답변할 수 있지만, 사용자가 동시에 많이 접속했을 .. 2026. 10. 1. 이전 1 다음
