데이터 엔지니어 > AI 엔지니어… 'RAG 전문가'와 데이터 집약형 엔지니어의 큰 차이
원문 제목 — Data engineers > AI engineers there's a big difference between a "RAG guy" and a
📄 전문 번역
데이터 엔지니어 > AI 엔지니어. 'RAG 전문가'와 이 스크린샷 같은 'Data Intensive Applications'를 깊이 이해하는 사람 사이에는 큰 차이가 있으며, 내 기술 커리어 전체(일명 검색 엔진 전쟁 이후)에서 이토록 뚜렷한 수요 격차는 없었다.
만약 당신의 블로그나 GitHub이 이런 콘텐츠로 가득하다면, 훌륭한 미션과 일자리를 제안한다(샌프란시스코 우선, 이주 지원 가능, 비자 OK).
확인하지 않고도 이 블로그의 주인이 누구인지 말할 수 있다면 당신은 확실히 커뮤니티의 일원이다. 찾아보지 않고 그가 어디로 향했는지도 안다면 보너스 점수다.
jobs@latent.space로 연락하면 적합하다고 판단될 경우 팀이 회신할 것이다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
X(트위터)에서 @swyx는 'RAG 전문가'와 'Data Intensive Applications'를 깊이 이해하는 엔지니어 사이의 수요 격차가 자신의 커리어 전체에서 가장 뚜렷하다고 평가하며 데이터 엔지니어 채용을 진행하고 있다. 댓글에서는 데이터 기반이 AI 작업에서 모델보다 중요한 실질적 작업이라는 데 공감이 이어졌다. 채용 조건은 샌프란시스코 우선이며 이주 및 비자 지원이 가능하다고 밝혔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
그 블로그는 오랫동안 존재해 왔다
'From Kevin Bacon to HNSW'라는 제목의 글이 있는 블로그라면 무조건 팔로우한다
그렇다. 내 예측 시스템에서 모델은 쉬운 부분이었고, 데이터가 진짜 일이었다
그래서 이번 주에는 모든 RAG 전문가가 Kleppmann 책을 읽고 있겠군 ㅋㅋ
지금 가장 과소평가된 커리어 조언이라고 생각한다. 나는 NHS England에서 데이터 애널리스트로 시작했고, 그 기반이 여전히 내 AI 작업의 상당 부분을 떠받치고 있다