Dreampax Career Insight │ 시즌 1

생성형 AI 전문가 (Generative AI Specialist)

기계에게 창의력을 부여하는 기술자. 데이터로 상상력을 구현하는 알고리즘의 작가.

분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.16 │ 업데이트: 2025-10-10

I. 직무 개요 (Overview)

Generative AI Specialist는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 **콘텐츠를 생성하는 인공지능 시스템을 설계·개발·튜닝하는 전문가**입니다. GPT, Stable Diffusion, Midjourney, Claude, Sora 같은 모델들은 바로 이들의 손에서 태어납니다. 단순한 개발이 아니라, **모델의 창의성과 윤리성의 경계**를 조정하며 AI가 “인간처럼 사고하고 표현할 수 있도록” 만드는 직무입니다.

키워드: Generative AILLMPrompt EngineeringDiffusion ModelAI Ethics

II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities)

  • 텍스트·이미지·비디오 생성 모델 설계 및 미세조정(Fine-tuning)
  • 데이터셋 구축 및 품질 관리(Annotation, Filtering, Augmentation)
  • AI 모델 학습 파이프라인 구축 및 성능 최적화
  • Prompt Engineering 및 Multi-modal AI 설계
  • AI 윤리·저작권·편향성 대응 시스템 개발
  • AI 서비스 프로토타입 제작 및 내부 PoC(Project of Concept) 수행

III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications)

기술 역량

  • Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 등 AI 프레임워크 활용 능력
  • Large Language Model(LLM) 및 Diffusion Model 아키텍처 이해
  • 데이터 전처리 및 GPU 병렬 연산 최적화 경험
  • Prompt Engineering 및 Chain-of-Thought 기법 이해
  • AI API(OpenAI, Anthropic, Stability, Runway 등) 통합 개발 경험

소프트 스킬

  • 창의적 사고와 논리적 문제 해결 능력
  • AI 윤리에 대한 깊은 인식과 책임감
  • R&D 조직 내 커뮤니케이션 및 실험 설계 능력

가산점 요소 (Plus)

  • 멀티모달 AI(MM-1, Gemini, GPT-Vision 등) 경험
  • LLM 튜닝·데이터셋 설계 논문 저술 경험
  • AI 크리에이티브 프로젝트(영상·음악·디자인) 수행 경험

IV. 커리어 경로 (Career Path)

Machine Learning Engineer나 AI Researcher로 시작해, Generative AI Specialist → Applied AI Scientist → Chief AI Officer(CAIO)로 성장합니다. 최근에는 **Prompt Engineer**, **AI Product Strategist**, **AI Ethics Lead** 등으로의 세분화도 활발히 이루어지고 있습니다.

이 블로그의 인기 게시물

Dreampax Career Insight │ 시즌 1 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 데이터의 해석자가 아니라, 데이터로 세상을 설계하는 전략가. 통계와 인간의 직관이 만나는 직업. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.2 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) 데이터 사이언티스트는 수많은 데이터 속에서 의미를 추출하고, 그 의미를 비즈니스 의사결정과 제품 전략에 연결하는 역할을 맡습니다. 단순히 통계 분석을 수행하는 사람이 아니라, 문제를 정의하고, 가설을 세우며, 데이터를 통해 이를 증명하는 ‘현대의 실험가’입니다. 이 직무는 기술, 수학, 비즈니스 감각의 교차점에 존재합니다. 즉, 수치와 확률로 세상을 이해하면서도, 인간 행동의 복잡함을 해석할 줄 아는 사람이 필요합니다. 오늘날 기업의 혁신은 데이터로부터 시작되고, 데이터 사이언티스트는 그 혁신의 첫 문장을 쓰는 사람입니다. 키워드: Data Science Machine Learning Big Data Predictive Analytics AI Strategy II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 대규모 데이터의 수집, 정제, 분석을 통한 인사이트 도출 비즈니스 목표에 맞춘 예측 모델 및 통계 모델링 수행 머신러닝 알고리즘 개발 및 성능 최적화 데이터 기반 의사결정을 위한 대시보드 및 리포트 제작 AI·ML 팀, 제품 기획자, 경영진과 협업을 통한 전략 제안 데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 데이터 품질 관리 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 기술 역량...
자세한 내용 보기

헤드헌터의 LinkedIn 활용법 Ep.2 │ LinkedIn Recruiter vs 무료 계정 차이

  🧭 왜 계정 차이를 알아야 할까? LinkedIn은 누구나 무료로 가입해 사용할 수 있습니다. 하지만 헤드헌터에게는 후보자 탐색 효율 이 생명입니다. 무료 계정만으로도 기본적인 네트워킹은 가능하지만, 검색 범위·필터·메시지 수단 에서 큰 제약이 있습니다. 반면 LinkedIn Recruiter 는 전문 리크루팅을 위한 유료 도구로, 단순한 확장이 아니라 게임 체인저 라 할 만합니다. 👉 오늘은 무료 계정과 Recruiter 계정의 차이를 비교하면서, 언제 어떤 선택이 합리적인지 살펴보겠습니다. 1️⃣ 무료 계정(Free Account)의 장점과 한계 ✅ 장점 누구나 접근 가능 → 비용 부담 없음 기본 검색 가능 (직무명, 회사명, 위치) 최대 1,000건까지 검색 결과 표시 연결 요청 & 팔로우 기능 제공 ⚠️ 한계 필터 제한 : 산업, 근속연수, 직무 레벨 등 세밀한 조건 검색 불가 검색 범위 제한 : 2·3촌 네트워크까지 노출이 제한적 메시지 한계 : 1촌 연결에게만 직접 메시지 가능 (2촌 이상은 InMail 불가) 저장·관리 도구 부재 : 후보자 풀 관리가 사실상 불편 👉 무료 계정은 가볍게 네트워킹하거나, 업계 동향을 탐색하는 수준에는 적합합니다. 하지만 전문적으로 **후보자 소싱(candidate sourcing)**을 하려면 금방 벽에 부딪힙니다. 2️⃣ LinkedIn Recruiter 계정의 기능과 강점 🔑 핵심 기능 Advanced Search : 산업, 직무, 경력 연차, 스킬, 학위 등 40여 개 세부 필터 지원 무제한 검색 : 무료 계정의 “Commercial Search Limit” 제약에서 벗어남 InMail : 직접 연결이 없어도 후보자에게 메시지 발송 가능 Recruiter Lite: 월 30개 Recruiter Professional: 월 150개 이상 후보자 저장 & 파이프라인 관리 ...
자세한 내용 보기

Career Compass, 왜 LinkedIn인가?

  커리어의 무대가 바뀌고 있다 예전에는 취업을 준비할 때 국내 채용포털(사람인, 잡코리아, 워크넷 등)이나 종이 이력서가 전부였습니다. 하지만 지금은 커리어의 무대가 훨씬 더 넓어졌습니다. 글로벌 인재시장이 열리면서, 경력자와 신입 모두 온라인 프로필 관리 가 필수 조건이 되었습니다. 그 중심에 있는 플랫폼이 바로 **LinkedIn(링크드인)**입니다. LinkedIn은 단순한 구직 사이트가 아니다 LinkedIn은 흔히 “이력서 올려두는 사이트” 정도로 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제로는 구직, 네트워킹, 자기 브랜딩, 글로벌 채용 트렌드 까지 아우르는 종합 커리어 플랫폼입니다. 구직 플랫폼 : 전 세계 10억 명 이상이 사용하는 최대 비즈니스 네트워크 네트워킹 : 전 세계 전문가와 직접 연결할 수 있는 유일한 채널 개인 브랜딩 : 포스팅과 아티클로 자기 전문성을 꾸준히 알릴 수 있음 글로벌 기회 : 해외 리크루터와 직접 연결, 원격·하이브리드 채용 기회 확대 왜 LinkedIn이 지금 중요한가? 채용 방식의 변화 기업들은 단순 공고 게시보다 적합한 인재를 직접 탐색(Search) 하는 방식으로 옮겨가고 있습니다. HR 담당자는 LinkedIn 검색으로 후보자를 먼저 찾습니다. 국내와 해외를 동시에 연결 사람인이나 잡코리아가 국내 중심이라면, LinkedIn은 글로벌 기업, 해외 채용시장과 바로 연결됩니다. 특히 원격 근무 확산은 LinkedIn의 가치를 더 키우고 있습니다. 이력서에서 ‘프로필’로 예전에는 정적(static)인 문서인 이력서만 존재했지만, LinkedIn은 실시간 업데이트되는 살아 있는 이력서 입니다. 활동, 추천서, 포스팅이 모두 합쳐져 나만의 브랜드가 됩니다. Career Compass의 역할 이 블로그 Career Compass │ 커리어 나침반 은 LinkedIn을 처음 쓰는 초보자부터, 전략적으로 커리어를 확장하고 싶은 경력자까지 모두를 위한 가이드를 제...
자세한 내용 보기