| 구분 | AI 응용 개발 | AI 모델 연구·개발 |
| 핵심 역할 | OpenAI 등 기존 AI 모델을 활용하여 서비스/시스템에 적용 |
GPT, LLaMA 등 AI 모델 자체를 설계·개발·학습 |
| 사용 기술 | LangChain, OpenAI API, HuggingFace Transformers, FastAPI, Vector DB 등 |
PyTorch, TensorFlow, JAX, CUDA, 분산 학습 프레임워크 (DeepSpeed, FSDP) |
| 요구 역량 | - Python 실력 - API 연동 능력 - Prompt Engineering - 프론트·백 연결 - 도메인 이해도 (ex. 물류, 전시 등) |
- 딥러닝 수학 (선형대수, 확률, 최적화) - 모델 구조 이해 - 논문 구현 능력 - 대용량 데이터 처리 - 하드웨어/GPU 병렬 학습 |
| 업무 예시 | - GPT 기반 챗봇 구축 - 문서 요약 자동화 - 이미지 설명 생성 - 사내 시스템 AI 기능 추가 |
- GPT 같은 언어모델 학습 - LLM 구조 설계 및 개선 - 최신 논문 구현 - 학습 속도/성능 개선 연구 |
| 직군 예시 | AI 서비스 개발자, 솔루션 엔지니어, 데이터 제품 엔지니어 |
AI 리서처, 모델 엔지니어, MLOps 엔지니어, 연구원 |
| 학력 요건 | 학부 졸업 후 실무 경험 중심도 가능 | 대부분 석사 이상 (AI 대학원, 컴공, 수학 등), 논문 기반 연구 중심 |
| 입사 포지션 | 기업의 개발팀, DX팀, 서비스팀, 스타트업 CTO | 빅테크 AI 연구소 (NAVER AI Lab, KAIST AI, Google DeepMind 등) |
| 장점 | - 빠르게 실전 서비스로 연결 가능 - 다양한 산업에 응용력 높음 - 비전공자도 진입 가능 |
- 고급 연구·기술력 보유 - 논문 발표 등 성장 루트 다양 - 희소가치 높고 해외 이직 경쟁력 높음 |
| 단점 | - 모델 자체 한계에 묶일 수 있음 - 트렌드에 종속적일 수 있음 |
- 진입 장벽 높음 (수학/학위/논문) - 학습 시간, 자원 비용 큼 |
| 대표 기업 | - 카카오, 네이버, 스타트업, LG CNS, AI 솔루션 회사 등 |
- Google DeepMind, Meta FAIR, NAVER AI Lab, 대학 연구소 등 |
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- [AI] 응용 개발 vs 모델 연구·개발 2025.05.06 1
[AI] 응용 개발 vs 모델 연구·개발
2025. 5. 6. 23:15