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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.

Z.ai의 1.5TB급 오픈 모델 GLM-5.2를 예로 들어, 최신 모델 양자화 기술의 원리와 동적 양자화, 하드웨어 기반 양자화 등 최신 트렌드를 상세히 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.

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