AI 엔지니어 필수 스택, 수량이 아닌 활용도가 중요

실제로 필요한 AI 엔지니어의 필수 스택을 잘못 이해하는 이유 정직하게 말하자면, AI 기술 분야는 대부분의 사람들이 따라잡기 힘들 정도로 빠르게 발전하고 있습니다. 한 주에는 파인튜닝이 모든 이슈의 중심에 있고, 다음 주에는 에이전트 워크플로우나 RAG가 주목을 받습니다. 만약 실제로 구현할 프로젝트를 진행한다면, 단순히 멋진 데모나 로컬 스크립트를 넘어선 것을 만들려면 이런 새로운 트렌드에만 집중하게 되면 피로감만 쌓일 것입니다. 저는 많은 엔지니어들이 20개 이상의 다양한 프레임워크나 라이브러리를 배우려고 노력하며 방향성을 잃는 모습을 자주 목격합니다. 실제 운영 가능한 AI 시스템을 구축하는 사람들을 다른 사람들과 구분하는 것은 그들이 얼마나 많은 라이브러리를 아는지가 아니라, 핵심적인 몇 가지 신뢰할 수 있는 도구를 얼마나 효과적으로 사용할 수 있는지입니다. 만약 현재와 2025년 중반까지 AI 애플리케이션 엔지니어로서 무엇을 구축해야 하는지 고려한다면, 필요한 것은 최신 트렌드의 목록이 아닌, 실제 문제 해결에 유용한 핵심 도구 10개 정도의 집중적인 스택입니다. 이들은 저가 실세계의 도전 과제를 해결하면서 꾸준히 의존하는 도구들입니다. 현재 강력하고 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 필수적인 Python 도구들은 다음과 같습니다: PyTorch 또는 TensorFlow: 이 두 프레임워크는 딥 러닝 모델을 구축하고 훈련시키는 데 가장 많이 사용됩니다. PyTorch는 유연성과 동적 컴퓨팅 그래프로 알려져 있으며, TensorFlow는 대규모 프로덕션 환경에서의 안정성을 제공합니다. Hugging Face Transformers: 자연어 처리(NLP)에서 가장 중요한 라이브러리로, 다양한 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 이를 통해 빠르게 프로토타입을 만들고, 다양한 NLP 태스크를 수행할 수 있습니다. Flask 또는 FastAPI: 웹 서비스를 구축하고 API를 제공하는 데 사용됩니다. Flask는 간단하고 가벼운 웹 프레임워크로, FastAPI는 고성능과 자동 문서 생성 기능을 제공합니다. Docker: 컨테이너화를 통해 개발 환경을 일관되게 유지하고, 어플리케이션 배포를 용이하게 합니다. Kubernetes (또는 다른 오케스트레이션 도구): Docker 컨테이너를 관리하고, 클라우드 환경에서 스케일 아웃을 쉽게 합니다. Pandas 및 NumPy: 데이터 전처리와 분석에 필수적인 라이브러리입니다. Pandas는 복잡한 데이터셋을 효율적으로 처리하며, NumPy는 고속의 수치 계산을 지원합니다. Scikit-learn: 머신 러닝 모델의 평가, 선택, 그리고 튜닝에 사용되는 표준 라이브러리입니다. SQLAlchemy 또는 Peewee: 데이터베이스 접근과 ORM(Object-Relational Mapping)을 용이하게 합니다. MLflow: 머신 러닝 파이프라인의 추적, 버전 관리, 그리고 배포를 돕는 플랫폼입니다. Airflow 또는 Prefect: 복잡한 워크플로우와 데이터 파이프라인을 관리하는 도구로, 작업의 자동화와 스케줄링을 지원합니다. 이러한 도구들은 AI 애플리케이션을 프로토타입 단계에서 실제 운영 환경으로 이동시키는 데 필수적입니다. 각 도구는 특정 역할을 수행하며, 이를 잘 활용하면 프로젝트의 성공 가능성이 크게 증가합니다. 업계 전문가들은 이러한 핵심 도구들의 중요성을 강조하며, 무분별한 트렌드 추종보다는 실제 문제 해결에 집중하는 것이 더 중요하다고 지적합니다. 특히 Hugging Face와 같은 플랫폼은 빠르게 발전하는 AI 기술에 대응하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있으며, PyTorch와 TensorFlow는 여전히 가장 많이 사용되는 딥 러닝 프레임워크입니다. 이러한 도구들을 효과적으로 사용하는 능력은 AI 엔지니어에게 있어서 경쟁력을 제공합니다.