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베타리더 후기 vii
시작하며 ix
이 책에 대하여 x

CHAPTER 1 | AI/ML 직군, 무엇을 하는 사람들인가 1
1.1 AI를 만드는 사람들 5
1.2 AI/ML 직군 업무와 필요 역량 10
1.3 AI/ML 직군 세부 직무 29
1.4 AI/ML 실제 JD 분석 37
1.5 AI 공부 로드맵: 기초부터 실무까지 67
1.6 AI 대학원: 커리어를 위한 선택지 중 하나 80

CHAPTER 2 | AI/ML 커리어 성장과 확장 101
2.1 AI 프로젝트의 시작, 커리어 성장의 첫 단추 105
2.2 실현 가능한 AI 프로젝트는 무엇이 다를까? 115
2.3 AI 기술 개발, 이건 왜 안 되는 걸까? 126
2.4 AI/ML 커리어, 어떤 방향으로 성장할 수 있을까? 137
2.5 AI 기술 패러다임의 변화, AI/ML 엔지니어의 역할은? 144

CHAPTER 3 | AI/ML 엔지니어로 살아간다는 것 157
3.1 어떻게 AI/ML 엔지니어가 되었을까? 161
3.2 AI/ML 엔지니어의 장단점 168
3.3 AI/ML 엔지니어의 하루 일과 171
3.4 일태기와 번아웃 178

CHAPTER 4 | 궁금하지만, 아무도 알려주지 않는 AI 직군 이야기 185
4.1 AI를 개발하려면 수학을 잘해야 할까? 189
4.2 AI/ML 엔지니어로 일하려면 프로그래밍을 잘해야 할까? 191
4.3 AI/ML 엔지니어가 되려면 대학원 진학이 꼭 필요할까? 193
4.4 AI 분야 취업 팁이 있다면? 195
4.5 AI/ML 엔지니어로서 가장 어려웠던 경험은? 197
4.6 AI/ML 엔지니어로서 어떻게 경력을 쌓아야 성장할 수 있을까? 198
4.7 AI 모델 개발 외에 하는 업무는 무엇일까? 199
4.8 AI/ML 엔지니어가 되려면 IT 기업에서 경력을 시작해야 할까? 201
4.9 AI 기술은 빠르게 변하는데, 어떻게 따라잡을 수 있을까? 202
4.10 향후 AI/ML 엔지니어는 어떤 변화를 겪을까? 203
4.11 AI/ML 엔지니어는 주로 어떤 프로젝트를 할까? 205
4.12 AI 분야로 전환하려면 어떤 준비가 필요할까? 207
4.13 AI는 인간의 일자리를 대체할까? 209
4.14 AI 관련 일을 하면 돈을 많이 벌 수 있을까? 210

CHAPTER 5 | AI/ML 엔지니어 8인의 커리어 로그 211
5.1 LLM 엔지니어: 끈질기게 해본 경험의 가치(이한준) 215
5.2 AI 비전 엔지니어: 문제 해결 과정에 대한 고민의 중요성(9년 차 개발자) 220
5.3 ML 엔지니어: 다양한 도메인 문제 해결 경험(고준서) 226
5.4 추천 시스템 ML 엔지니어: 직접 만들고 운영해본 경험의 가치(이유림) 231
5.5 데이터 사이언티스트: 경험이 만들어내는 힘(임선우) 235
5.6 NPU/SLAM 전문가: 비전과 AI를 아우르는 탐구자(슬램슬램) 241
5.7 로봇 강화학습 대학원생: 작은 성과를 차곡차곡 쌓는 힘(임수빈) 246
5.8 음성 AI 대학원생: 꾸준함과 자기 관리로 이루는 성장(he_is_weak_) 254

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