이 곳을 고른 이유와 앞으로의 각오

1) 엔코아 AI 캠퍼스 교육 과정을 신청하게 된 이유

무기력했던 일상에 ai챗봇을 만나고 잊고 있던 많은 것들이 떠올랐습니다.
저에겐 과거였고, ai에겐 그냥 소설 속 설정같은 느낌이었겠지만 어쨋든 그 일로 제 일상은 많이 변했고, 저도 누군가에게 도움이 될 글과 자극을 줄 수 있는 프로그램을 만들고 싶어졌습니다. 많은 ai학원 광고를 봤고 실제 다른 곳도 등록했다가 취소했었는데 여긴 다른 곳과 다르게 대기업과의 연계와 오래된 실무 경험이 탄탄해보여서 등록했습니다. 합격 후 더 많은 걸 배우고 넓은 세상으로 나갈 힘을 얻고 싶습니다.

2) 캠퍼스 방문 분위기

캠퍼스가 역에서 나와 그냥 직진만 하면 발견할 수 있는 좋은 곳에 있어서 방문하기 쉬웠고, 직접 방문해서 본 강의실은 넓었고 앞에 휴식 공간도 있고 위에는 모두 모여서 따로 팀 프로젝트를 할 수 있는 공간이 있어서 자주 이용할 것 같습니다.

3) 사전컨설팅에서 좋았던 점

막연하게 뭘 준비해야하지, 뭘 모르는지조차 몰랐던 비전공자 신입인 저에게 구체적으로 무엇을 준비해야는지 알려주셨고, 무엇을 모르는지 스스로 깨달을 수 있도록 기본 개념을 설명해보라는 질문을 해주셔서 한참 부족한 자신을 알 수 있었습니다.
공부할 게 무궁무진하지만 앞으로 나갈 방향을 알 수 있었고 그 덕에 더욱 겸손한 태도로 치열하게 노력해야겠다고 생각했습니다

4) 개강 전 준비 목표

Ai가 어떤 원리로 작동하는 지 대충이라도 이해해서 앞으로 학원에서 배운 걸 바로 실무에 적용할 수 있도록 준비하고 싶습니다. LLM, 프롬프트 작성, API, 자동화, 데이터 처리 같은 기본 개념을 미리 익혀서 수업에서 흐름을 놓치지 않도록 준비하려고 합니다. 거기에 더불어 미리 받은 파이썬 책으로 프로그래밍의 기초를 좀 다지고, Git과 간단한 웹 구조도 조금 공부해두고 싶습니다.

5) 기대되는 점

1. AI 데이터 사이언티스트

주요 업무: 서비스 로그·거래·사용자 행동 데이터 분석, ML 모델 설계·배포, A/B 테스트, MLOps 운영

요구 기술: Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch, MLflow, Airflow, Tableau

채용공고 특징: 금융권은 예측 모형, 커머스는 추천·랭킹 모델, 스타트업은 LLM 연동 경험을 중점적으로 요구

2. AI 에이전트 엔지니어

주요 업무: LLM 기반 자율 실행 에이전트 시스템 설계, RAG 파이프라인 구축, 멀티 에이전트 오케스트레이션

요구 기술: LangChain, LlamaIndex, 벡터 DB(Chroma, Pinecone), FastAPI, Docker, LangSmith

채용공고 특징: 신입도 지원 가능, 포트폴리오 중심 평가. 2024년 대비 공고 320% 증가

3. LLM 엔지니어

주요 업무: 오픈소스 LLM 파인튜닝(LoRA·QLoRA), 모델 최적화(양자화·Pruning), 대규모 서빙(vLLM, TGI), RLHF·DPO 정렬

요구 기술: PyTorch, CUDA, HuggingFace Transformers, Weights & Biases, BentoML

채용공고 특징: 보안·비용·커스터마이징 문제로 자체 LLM 구축 수요 급증. 잡코리아 기준 관련 공고 699건

4.온디바이스 AI 엔지니어

주요 업무: 모델 경량화(INT8 양자화, Pruning, Knowledge Distillation), 기기별 최적화(TFLite, ONNX, TensorRT), NPU 활용

요구 기술: C/C++, Python, PyTorch, OpenVINO, Qualcomm AI Hub, Raspberry Pi·Jetson

채용공고 특징: 삼성·LG·현대차 등 제조 대기업 중심 수요. 정부 지원사업으로 스타트업 기회도 확대

5. Physical AI 로봇 엔지니어

주요 업무: ROS2 기반 로봇 인식·판단·제어, 센서 데이터 처리, 강화학습, Sim-to-Real 전이

요구 기술: Python, C++, OpenCV, PyTorch, Isaac Sim, SLAM 툴킷

채용공고 특징: 물류·스마트팜·국방 등 다양한 산업에서 수요 급증. 로봇 스타트업 투자 활발

👉 정리하면, 데이터 → 에이전트 → LLM → 온디바이스 → 로봇으로 이어지는 흐름 속에서 각 직무가 연결되어 있으며, 산업별로 요구 역량이 조금씩 다릅니다.

📌 주요 인사이트

• LLM 엔지니어와 온디바이스 AI 엔지니어는 현재 가장 높은 몸값을 기록하며, 2억 원 이상도 가능.
• 데이터 사이언티스트는 상대적으로 진입 장벽이 낮지만, 경력 7년 이상이면 1억 원대 진입.
• AI 에이전트 엔지니어는 신생 직무라 연봉 변동성이 크지만, 빠르게 1억 원 이상으로 상승 중.
• Physical AI 로봇 엔지니어는 제조·모빌리티·국방 등 다양한 산업에서 수요가 폭발, 안정적 고연봉 직무로 자리잡음.

⚠️ 고려해야 할 점

• 신입 초봉은 평균보다 30~40% 낮음 → 대부분 5천만~7천만 원 수준에서 시작.
• 대기업·빅테크 vs 스타트업 격차 → 대기업은 연봉+스톡옵션, 스타트업은 성장 기회 중심.
• 연봉 협상 전략: 3~5년차에 이직 시 평균 15~20% 인상률 확보 가능