개발 인공지능
D
dev_to
2025년 데이터 과학에서의 실용적 AI 전환 가이드
AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

2025년 데이터 과학에서 적용 AI로의 실용적 전환 지도

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

  • 데이터 과학자, AI 엔지니어, 제품 AI 엔지니어 역할을 목표로 하는 중급/고급 개발자
  • AI 기반 제품 개발을 준비하는 창업자 및 기술 리더
  • 난이도: 중급 이상 (소프트웨어 공학 및 AI 엔지니어링 기술 요구)

핵심 요약

  • 소프트웨어 공학 기초 강화
  • Git, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), Python async/await, OOP 원칙을 통해 공학적 실무 능력 확보
  • 현대 AI 엔지니어링 스택 도입
  • LangGraph, RAG (LangChain), Prompt Engineering (OpenAI), Multi-agent 시스템 개발
  • 프로덕트 사고 기반 AI 서비스 구축
  • FastAPI/Flask, React/Next.js, TypeScript, Vector DB (Pinecone, Weaviate), Langfuse/LangSmith 활용
  • ROI 분석, 사용자 여정 설계, NPS 지표 등 제품 성과 측정 전략 포함

섹션별 세부 요약

1. 공학적 실무 기반 강화

  • Git 마스터
  • 코드 변경 추적 및 협업 흐름 개선 (Atlassian Git 튜토리얼 참고)
  • CI/CD 도입
  • ML CI/CD (MLOps)를 위한 GitHub Actions, GitLab CI 사용
  • AI 코드 어시스턴트 활용
  • Cursor.ai (VS Code 통합), Windsurf (멀티모달 프롬프트) 사용
  • Python 심화
  • async/await (I/O 작업 최적화), OOP 원칙 (PEP 257 문서 규칙 준수), pytest 단위 테스트 도입

2. AI 엔지니어링 스택 확장

  • AI 에이전트 프레임워크
  • LangGraph, OpenAI Agent SDK, Mastra 사용 (복잡한 작업 오케스트레이션)
  • Prompt Engineering
  • Chain-of-thought, Context Window 최적화 (OpenAI 가이드 참고)
  • RAG 구축
  • LangChain을 활용한 커스텀 검색 아키텍처 설계
  • Multi-agent 시스템
  • 목표 정의 및 커뮤니케이션 채널 설계 (LLM 에이전트 조정 가이드 참고)
  • AI 평가 체계
  • 정확도, 지연 시간, 공정성, 비용, 사용자 만족도 5개 지표 기반 평가

3. 프로덕션 준비 AI 서비스 개발

  • 백엔드 API 개발
  • FastAPI 또는 Flask 사용 (저지연 모델 서빙)
  • REST/Streaming 엔드포인트 구현 (WebSocket, Server-Sent Events)
  • 보안 및 제한
  • OAuth2, JWT 인증, Flask-Limiter/FastAPI 보안 도구 활용
  • 실시간 AI 상호작용
  • Starlette WebSocket 기반 라이브 챗봇 구현

4. 사용자 경험 중심 UI 설계

  • 현대 프론트엔드 프레임워크
  • React, Next.js 활용 (API 라우트, SSR 지원)
  • AI UI 설계
  • 명확한 프롬프트, 로딩 상태, 결과 표시 (React-AI 통합 튜토리얼 참고)
  • TypeScript 도입
  • 타입 안정성 확보 및 Vercel 배포 (Next.js TypeScript 가이드 참고)
  • 반응형 디자인
  • Tailwind CSS로 모바일, 태블릿, 데스크탑 대응

5. AI 인프라 구축

  • Vector DB 이해
  • Pinecone, Weaviate, Chroma 활용 (세미어틱 검색)
  • Context Storage 최적화
  • Chunking, Embedding 기반 RAG 최적화 (RAG 최고 실천 가이드 참고)
  • 캐싱 전략
  • Redis, 메모리 캐시로 반복 추론 성능 향상 (Redis Labs ML 캐싱 가이드)
  • LLM Observability
  • Langfuse, LangSmith 도구로 프롬프트, 비용, 성능 모니터링

6. 제품 엔지니어링 사고 확장

  • 사용자 세그먼트 분석
  • UX Personas 가이드로 AI 요구사항 정의
  • 사용자 인터뷰
  • Nielsen Norman Group 인터뷰 최고 실천 가이드 참고
  • ROI 분석
  • 인프라, 개발, 유지보수 비용 계산 (AI 투자 ROI 프레임워크)
  • 사용자 여정 설계
  • Engagement, Accuracy, Task Completion North Star 지표 정의 (Amplitude 가이드)

결론

  • 실무 적용 팁: Git, CI/CD 도입 후 FastAPI로 백엔드, React/Next.js로 프론트엔드 개발
  • 핵심 도구: Langfuse (모니터링), Pinecone (Vector DB), LangChain (RAG)
  • 성공 전략: 사용자 중심 설계, ROI 분석, NPS (Net Promoter Score) 지표로 제품 성과 측정
  • 2025년 목표: Applied AI Engineer, Product AI Engineer, Solutions Engineer 역할 진입 또는 AI 기반 제품 출시
Applied AI AI engineering RAG prompt engineering vector DBs CI/CD for AI product sense
목록으로 원문 보기