- 들어가며 — 지도를 먼저 그려야 길을 잃지 않는다
- AI/LLM 엔지니어
- 플랫폼 · DevOps / SRE
- 보안 엔지니어
- 데이터 엔지니어
- 프론트엔드 엔지니어
- 직무를 관통하는 공통 역량
- 어떻게 시작할 것인가
- 참고 자료
들어가며 — 지도를 먼저 그려야 길을 잃지 않는다
기술 직군의 채용 공고를 열어 보면 요구 기술이 수십 개씩 나열되어 있습니다. 그 목록을 다 공부하려 들면 반드시 지칩니다. 필요한 것은 목록이 아니라 지도입니다 — 이 직무의 핵심 축이 무엇이고, 무엇이 기본기이며, 무엇이 지금 떠오르는 주제인지의 구조 말입니다.
이 글은 2026년 현재 수요가 가장 뚜렷한 다섯 직무 — AI/LLM 엔지니어, 플랫폼·DevOps/SRE, 보안 엔지니어, 데이터 엔지니어, 프론트엔드 엔지니어 — 의 지식 지도를 그립니다. 각 직무마다 「기본기 → 핵심 → 떠오르는 주제」의 3층 구조로 정리하고, 이 사이트에서 바로 연습할 수 있는 도구와 정평 있는 레퍼런스를 연결합니다. 이 글은 3부작의 1편입니다. 2편 기술 면접 준비 플레이북에서는 이 지식을 면접에서 증명하는 법을, 3편 AI로 공부하는 법에서는 이 지식을 가장 빠르게 습득하는 법을 다룹니다.
AI/LLM 엔지니어
지금 가장 뜨거운 직무지만, 화려한 데모 뒤의 실무는 의외로 견실한 엔지니어링입니다. 모델을 만드는 일보다 모델을 제품에 안전하게 통합하는 일이 대부분입니다.
기본기
- 트랜스포머의 동작 원리 — 토큰화, 임베딩, 셀프 어텐션, 컨텍스트 윈도우가 왜 유한한지
- 파이썬과 데이터 처리 기초, API 설계
- 확률·통계의 기초 감각 (온도, top-p 샘플링이 무엇을 하는지)
핵심 지식
- RAG(검색 증강 생성): 청킹 전략, 임베딩 모델 선택, 벡터 데이터베이스, 리랭킹 — "파인튜닝보다 RAG를 먼저 검토하라"는 판단 기준까지
- 프롬프트 엔지니어링: 시스템 프롬프트 설계, few-shot, 구조화된 출력(JSON 스키마), 도구 호출(tool use)
- 평가(evals): LLM 출력의 품질을 어떻게 측정하는가 — 골든 데이터셋, LLM-as-judge의 한계, 회귀 테스트
- 서빙 경제학: 토큰 비용, 레이턴시 예산, 캐싱, 스트리밍 — 데모와 프로덕션의 차이는 대부분 여기서 갈립니다
떠오르는 주제
- 에이전트 아키텍처(계획-실행-검증 루프, 멀티 에이전트 오케스트레이션)
- LLM 보안 — 프롬프트 인젝션, 데이터 유출 방지 (보안 직무와 겹치는 신흥 영역)
- 소형 모델·온디바이스 추론과 비용 최적화
이 사이트의 신경망 실습소에서 어텐션과 역전파를 시각적으로 익히고, 프롬프트 엔지니어 도구로 프롬프트 패턴을 연습할 수 있습니다.
플랫폼 · DevOps / SRE
"개발자가 빠르게, 안전하게 배포하도록 만드는 직무"로 정의가 수렴하고 있습니다. 인프라 지식에 소프트웨어 엔지니어링을 더한 하이브리드입니다.
기본기
- 리눅스 — 프로세스, 파일 시스템, 네트워킹, 셸 스크립트 (htop 읽는 법은 이 기본기의 좋은 시험지입니다)
- 네트워크 기초 — DNS, TLS, HTTP, 로드 밸런싱
- 하나 이상의 프로그래밍 언어 (Go 또는 Python이 사실상 표준)
핵심 지식
- 컨테이너와 쿠버네티스: 이미지 빌드 최적화, 파드 스케줄링, 서비스/인그레스, 리소스 요청과 한계
- IaC(코드형 인프라): Terraform 상태 관리, 모듈화, 드리프트 탐지
- CI/CD: 파이프라인 설계, 점진적 배포(카나리, 블루-그린), 롤백 전략
- 관측 가능성: 메트릭·로그·트레이스의 3축, SLO와 에러 버짓 설계, 알림 피로 관리
- 인시던트 대응: 온콜 문화, 블레임리스 포스트모템
떠오르는 주제
- eBPF 기반 관측·보안 (사이드카 없는 서비스 메시)
- FinOps — 클라우드 비용을 엔지니어링 지표로 다루기
- 플랫폼 엔지니어링 — 내부 개발자 플랫폼(IDP)과 셀프서비스 골든 패스
쿠버네티스 놀이터, 리눅스 터미널, eBPF 놀이터, 컨테이너 실습실에서 손으로 연습할 수 있고, 쿠버스트로넛 퀴즈로 자격증 수준 지식을 점검할 수 있습니다.
보안 엔지니어
모든 회사가 소프트웨어 회사가 되면서, 보안은 특수 직군에서 모든 시스템의 전제 조건으로 바뀌었습니다. 수요 대비 공급이 가장 부족한 직군 중 하나입니다.
기본기
- OWASP Top 10 — 인젝션, 크로스사이트 스크립팅, 접근 제어 실패를 코드 수준에서 이해
- 암호학의 실무 감각 — 해시와 암호화의 구별, 대칭/비대칭, TLS 핸드셰이크 (구현은 라이브러리에, 판단은 내가)
- 네트워크와 운영체제의 공격 표면
핵심 지식
- 인증·인가: OAuth 2.0과 OIDC의 플로우별 차이, JWT의 서명 검증·만료·저장 위치 논쟁, 세션 vs 토큰
- 클라우드 보안: IAM 최소 권한 설계, 시크릿 관리(볼트, 순환), 네트워크 격리
- 공급망 보안: 의존성 스캔, SBOM, 빌드 무결성 — 최근 몇 년간 가장 커진 영역
- 시큐어 SDLC: 위협 모델링, 코드 리뷰에서의 보안 관점, SAST/DAST
떠오르는 주제
- 제로 트러스트 아키텍처 — 경계 방어에서 신원 중심 방어로
- LLM/AI 시스템 보안 — 프롬프트 인젝션, 모델을 통한 데이터 유출, AI가 생성한 코드의 취약점
- 패스키(passkey)와 피싱 저항 인증의 확산
인증·보안 실습실, 암호 실습실, JWT 디코더, 해시 생성기에서 개념을 직접 만져볼 수 있습니다.
데이터 엔지니어
"데이터가 새로운 석유"라는 말은 낡았지만, 정제 시설을 짓는 사람의 수요는 어느 때보다 높습니다. AI 붐은 데이터 파이프라인의 붐이기도 합니다.
기본기
- SQL을 깊게 — 윈도 함수, 실행 계획 읽기, 인덱스 동작. 이 직군에서 SQL은 기본기이자 최종 병기입니다
- 하나의 프로그래밍 언어(대개 Python)와 자료구조 감각
- 데이터 모델링 — 정규화, 스타 스키마, 천천히 변하는 차원(SCD)
핵심 지식
- 배치와 스트리밍: ELT 패턴, dbt 스타일 변환 계층, Kafka 기반 스트리밍, 정확히 한 번 처리의 실체
- 레이크하우스: 파케이 포맷, Iceberg/Delta 테이블 형식, 카탈로그
- 데이터 품질과 거버넌스: 테스트, 계보(lineage), 늦게 도착하는 데이터 처리
- 오케스트레이션: DAG 설계, 멱등한 파이프라인, 백필 전략
떠오르는 주제
- DuckDB류 임베디드 분석 — "작은 데이터"의 재발견
- AI 워크로드용 데이터 준비 — 임베딩 파이프라인, 벡터 인덱스 관리
- 스트리밍과 배치의 수렴(통합 처리 엔진)
SQL 놀이터, PostgreSQL 놀이터, DuckDB 놀이터, 메시지 큐 놀이터에서 쿼리와 스트리밍 개념을 직접 실험할 수 있습니다.
프론트엔드 엔지니어
"AI가 프론트엔드를 대체한다"는 말이 도는 동안, 실제 요구 수준은 오히려 올라갔습니다. 컴포넌트를 찍어내는 일은 줄고, 성능·접근성·아키텍처를 판단하는 일이 남았기 때문입니다.
기본기
- HTML/CSS를 진지하게 — 시맨틱 마크업, 레이아웃(그리드/플렉스), 반응형
- 자바스크립트 딥다이브 — 클로저, 이벤트 루프, 프로미스, 모듈
- 타입스크립트 — 이제 선택이 아니라 방언입니다
핵심 지식
- 리액트의 현재: 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트의 경계 설계, 서스펜스, 상태 관리의 단순화 흐름
- 성능: Core Web Vitals(LCP/CLS/INP), 번들 분석, 이미지 최적화, 렌더링 전략(SSR/SSG/ISR)의 트레이드오프
- 접근성(a11y): 키보드 내비게이션, ARIA의 올바른(그리고 절제된) 사용, 색 대비
- 테스트 전략 — 단위보다 통합, 사용자 관점의 테스트
떠오르는 주제
- 엣지 렌더링과 부분 프리렌더링
- AI 보조 개발 워크플로 — 생성된 코드를 검증·리팩터링하는 리뷰 역량이 새 차별점
- 디자인 시스템과 디자인-코드 동기화
JS 샌드박스, HTML/CSS 놀이터, CSS 퀴즈, 정규식 퀴즈에서 기본기를 다질 수 있습니다.
직무를 관통하는 공통 역량
다섯 지도를 겹쳐 보면 공통 지형이 드러납니다. 어느 직무를 고르든 이 네 가지는 복리로 쌓입니다.
- 글쓰기: 설계 문서, 포스트모템, PR 설명 — 시니어로 갈수록 코드보다 글이 레버리지가 됩니다. 복리 커리어 편에서 다룬 「가시성 있는 일」의 핵심 수단이기도 합니다.
- AI 도구 활용: 직무를 불문하고 생산성의 배수(multiplier)가 되었습니다. 단, 도구에 먹히지 않고 도구를 부리는 법은 따로 배워야 합니다 — 3편 AI로 공부하는 법에서 다룹니다.
- 영어: 최신 문서·논의는 여전히 영어가 먼저입니다. 유창함이란 무엇인가 편의 로드맵이 도움이 됩니다.
- 분산 시스템의 기초 감각: 네트워크는 끊기고, 재시도는 중복을 만들고, 시계는 어긋납니다 — 어떤 직무든 이 현실 위에서 일합니다.
어떻게 시작할 것인가
지도를 보고 압도될 필요는 없습니다. 순서가 있습니다.
- 직무 하나를 고른다 — 겸업은 기본기가 쌓인 뒤의 이야기입니다.
- 기본기 층부터 — 기본기는 유행을 타지 않고, 면접에서 가장 먼저 검증됩니다.
- 핵심 층은 프로젝트로 — 읽기만 한 지식은 남지 않습니다. 작은 것을 만들어 배포하세요.
- 떠오르는 주제는 하나만 골라 깊게 — 전부 쫓으면 전부 얕아집니다.
- 기록하고 공개한다 — 배운 것을 글로 남기면 기억에도, 커리어에도 복리가 됩니다.
다음 편에서는 이렇게 쌓은 지식을 면접장에서 증명하는 방법 — 코딩 테스트, 시스템 설계, 행동 면접의 구체적인 준비법을 다룹니다.