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AI 코딩 에이전트를 팀원처럼 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼 Multica를 소개합니다. 태스크 할당, 진행 상황 추적, 재사용 가능한 스킬 관리까지 에이전트 협업의 새로운 패러다임을 살펴봅니다.

AI 엔지니어가 갖춰야 할 기술 스킬 9가지를 한 장의 파이프라인으로 정리한 슬라이드 페이지를 볼 수 있습니다

LLM을 활용한 애플리케이션 개발 방법을 서비스 사례 중심으로 정리했습니다. 챗봇부터 에이전트까지, 실제 비즈니스에 적용 가능한 개발 패턴과 도구 선택 가이드를 제공합니다.

AI 엔지니어로 커리어를 전환하려는 개발자를 위한 실전 스킬 가이드입니다. 필수 기술 역량부터 소프트 스킬, 경력별 준비 전략까지 한눈에 정리했습니다.

FDE(Forward Deployed Engineer)가 국내에서도 주목받고 있습니다. 채널톡, Enhans, 하이퍼이지 등 국내 기업의 실제 채용 공고를 분석하고, 경력별 준비 전략부터 면접 질문까지 국내 개발자 환경에 맞춰 정리했습니다.

최근 경력직 개발자(백엔드·시스템·아키텍트) 채용 공고에서 빠지지 않는 AX(AI Transformation) 인프라 구축 관련 질문들을 엄선했습니다. 필수 구성 요소부터 RAG와 파인튜닝 선택, 추론 비용 절감, 데이터 유출 방어, 레거시 이식 전략, FinOps, 온프레미스 선택, LiteLLM 프록시 활용까지 경력직 지원자를 위한 모범 답변을 소개합니다.

최근 백엔드, 프론트엔드, 시스템 설계 면접에서 빠지지 않고 등장하는 AI 및 대형 언어 모델(LLM) 관련 단골 질문들을 정리합니다. 단순 개념 질문부터 아키텍처 설계, 비용 및 보안 문제까지 면접관을 사로잡는 모범 답변 요령을 알아보세요.

AI 모델을 선택할 때 무엇을 봐야 할지 막막하다면 이 글을 참고하세요. 파라미터, 컨텍스트 윈도우, 레이턴시, 벤치마크, 가성비 5가지 핵심 지표와 Arena AI·Artificial Analysis 등 실전 평가 사이트 활용법까지 한 번에 정리합니다.

하네스(Harness) 프레임워크를 활용해 개발자 개인의 노하우를 AI 에이전트 팀으로 시스템화하고, 일상적인 개발 워크플로우를 자동화하여 생산성을 높이는 실전 가이드를 제시합니다.

온톨로지란 무엇인지, AI 시대에 어떤 역할을 하는지, 그리고 RAG·파인튜닝·벡터DB 등 다른 기술들과 어떻게 다른지 명확하게 정리합니다.

복잡한 엔지니어링 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 팀을 구축하는 방법, 하네스 엔지니어링의 기본 개념과 구체적인 활용법을 소개합니다.