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DREAMPAX CAREER · 포지션 라이브러리 · IT & DATA

IT & Data 포지션 인사이트

Backend·Frontend·DevOps·Data·AI·ML까지, IT 직군의 핵심 포지션별 직무 정의와 역량 가이드입니다.

CHAPTER 1 · 개발 직군

Backend · Frontend · Mobile · DevOps

01
Backend 개발자 (Java/Python/Node)
서버·API·DB를 설계하고 운영하는 백엔드 엔지니어 직무 인사이트.
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02
Frontend 개발자 (React/Vue)
UI·UX를 구현하는 프론트엔드 엔지니어 직무와 역량 가이드.
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03
Mobile 개발자 (iOS/Android)
앱 서비스를 만드는 모바일 개발자 포지션 인사이트.
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04
DevOps · Cloud · Infra 엔지니어
CI/CD·클라우드·인프라를 담당하는 DevOps 직무 가이드.
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CHAPTER 2 · 데이터 & AI 직군

Data · AI · ML · Security

05
Data Analyst · BI 엔지니어
데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 DA 직무 인사이트.
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06
Data Engineer · ETL 파이프라인
데이터 수집·저장·가공 파이프라인을 설계하는 직무 가이드.
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07
ML Engineer · MLOps
머신러닝 모델을 개발하고 운영하는 직무 인사이트.
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08
Security Engineer · 정보보안
시스템과 데이터를 보호하는 보안 엔지니어 직무 가이드.
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
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