왜 “AI Engineer”가 나에게는 막다른 길처럼 들렸을까 (그렇지 않을 때까지)

Source: Dev.to

Introduction

몇 주 동안 나는 “AI Engineer”라는 라벨이 붙은 모든 것을 피했다.
프론트엔드 개발자로서 그 라벨은 막다른 길처럼 느껴졌다— AI에 호기심이 없어서가 아니라, 그 가정이 조용히 나를 시작조차 못하게 미뤘기 때문이다.

What I Thought an AI Engineer Does

나는 AI Engineer가 다음과 같은 사람이라고 생각했다:

• 처음부터 대규모 모델을 학습시킴
• 연구와 이론에 가깝게 작업함
• 제품을 만드는 것보다 수학에 더 많은 시간을 씀

그 이미지가 위협적으로 느껴졌고, 솔직히 프론트엔드 개발자에게는 불필요하게 보였다. 내 관점에서는 기술을 확장하기보다 진로를 바꾸는 것처럼 보였다.

Reality of the Role

깊이 살펴보니 그 가정은 사실이 아니었다. 대부분의 AI Engineer는 처음부터 거대한 모델을 학습시키지 않는다. 대신 역할은 훨씬 더 애플리케이션 중심이다:

• 기존 모델 활용
• 실제 제품에 통합
• AI 기반 기능 구축
• 지능형 사용자 인터랙션 설계

그때 깨달음이 왔다: AI를 새롭게 만들 필요는 없고, 단지 적용하면 된다.

AI Ecosystem of Roles

AI는 단일한 거대한 직무라기보다 여러 역할이 얽힌 생태계이다:

• Machine Learning Engineers – 모델을 학습하고 최적화함
• Data Scientists – 실험하고 데이터를 다루며 통계 수행
• AI Engineers – 실제 제품 안에 모델을 적용함
• Prompt / Application Engineers – 워크플로와 인터랙션을 설계함
• Research roles – 이론을 발전시킴

AI를 전문화된 역할들의 집합으로 바라보니 위압감이 사라졌다.

Where It Failed

• “AI developer”를 하나의 포괄적인 역할로 취급함
• 기여하기 전에 AI 전체 스택을 마스터해야 한다고 가정함

Where It Helped

• 모든 것을 처음부터 만들기보다 API 활용
• 정적인 UI 대신 지능형 UI 제작
• 독립된 화면을 넘어 시스템 사고 적용

가장 큰 장애물은 AI의 복잡성이 아니라 역할에 대한 오해였다.

Takeaways

AI 분야에서 내가 실제로 어디에 맞는지를 이해하면서 학습 접근 방식이 바뀌었다:

• 나는 연구자가 되려는 것이 아니다.
• 모든 것을 마스터하려는 것도 아니다.
• 프론트엔드 개발자로서 AI 기반 경험을 설계하고 배포하는 방법을 배우고 있다.

때때로 AI 학습에서 가장 어려운 부분은 기술 자체가 아니라, 자신이 실제로 어디에 속하는지를 이해하는 것이다.