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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3704 편
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FDE(Forward Deployed Engineer) 완전 해부 — 지금 AI 업계에서 가장 뜨거운 직무
기업 GenAI 파일럿의 95%가 측정 가능한 성과를 못 낸다는 조사가 보여주듯, 지금 AI의 병목은 모델이 아니라 배포입니다. 그 간극을 메우는 직무가 FDE — 고객 환경에 파견되어 프로덕션 AI를 직접 구축하는 엔지니어입니다. 팔란티어에서 태어나 OpenAI·Anthropic이 수십억 달러를 걸고 복제 중인 이 직무의 기원, 실제 업무, 필요 역량, 보상, 트레이드오프, 준비법까지 전부
2026-07-07 · 16 분 읽기 #career#fde#ai#palantir#rolesNVIDIA GPU Operator 완전 정복 — 설치·배포부터 MIG 분할 설정까지
쿠버네티스에서 GPU 노드를 손으로 셋업하는 시대는 끝났습니다. NVIDIA GPU Operator가 드라이버부터 디바이스 플러그인, 모니터링까지 전부 오퍼레이터 패턴으로 관리하는 원리와 Helm 설치·검증 방법, 그리고 A100/H100 한 장을 하드웨어 격리된 여러 GPU로 쪼개 쓰는 MIG의 개념·single/mixed 전략·노드 라벨 기반 설정·커스텀 프로필·운영 주의사항까지, 실제
2026-07-07 · 15 분 읽기 #kubernetes#gpu#nvidia#mig#devopsAI 모델 개발, 처음부터 끝까지 — 데이터에서 배포까지의 현실적인 생애주기
모델 개발은 사전학습이 아니라 결정 사다리에서 시작합니다 — 프롬프트로 되는가, RAG로 되는가, 파인튜닝이 필요한가. 평가 셋을 먼저 만드는 eval-first 원칙, 데이터 품질과 합성 데이터의 함정, 스케일링 법칙과 분산 학습, LoRA·DPO로 이어지는 파인튜닝 스펙트럼, 양자화·연속 배칭 서빙, 그리고 배포 후의 데이터 플라이휠까지 — AI 모델 개발의 전체 생애주기를 실무 순서로
2026-07-07 · 16 분 읽기 #ai#ml#llm#mlops#trainingOh My OpenCode 사용법 — OpenCode를 멀티 에이전트 팀으로
OpenCode 위에 얹는 오케스트레이션 레이어 Oh My OpenCode로 비동기 서브에이전트 팀을 구성하고, 설치·설정·비용 안전까지 실전 가이드로 정리한다.
2026-07-06 · 31 분 읽기 #oh-my-opencode#opencode#ai-coding-agent#cli#developer-toolsLiteLLM 실전 사용법 — 100개 이상 LLM을 하나의 인터페이스로
LiteLLM으로 OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, OpenRouter, 로컬 모델까지 동일한 OpenAI 포맷으로 호출하는 실전 퀵스타트. 설치부터 스트리밍, Router, Proxy Server까지 빠르게 정리한다.
2026-07-06 · 15 분 읽기 #litellm#llm#ai-gateway#python#openai-compatibleOpenRouter 사용법 — 하나의 API로 300개 이상 LLM 쓰기
OpenRouter 하나로 60개 이상 공급자의 300개 이상 모델을 OpenAI 호환 방식으로 호출하는 법 — 키 발급, 첫 curl 요청, SDK 드롭인, 라우팅과 폴백, 스트리밍까지 실무 기준으로 정리한다.
2026-07-06 · 13 분 읽기 #openrouter#llm#ai-gateway#api#openai-compatible기술 면접 준비 플레이북 — 코딩·시스템 설계·행동 면접까지
기술 면접은 실력의 시험이자 별도의 기술입니다. 코딩 면접의 패턴 학습법, 시스템 설계 면접의 5단계 프레임, STAR 기법으로 행동 면접 스토리 은행 만들기, 직무별 단골 질문, 그리고 8주 역산 계획까지 — 면접관이 실제로 보는 신호를 기준으로 준비법을 정리합니다. 직무 지식 지도 편, AI 공부법 편과 이어지는 3부작의 2편입니다.
2026-07-06 · 14 분 읽기 #career#interview#skills#preparation대부분의 논쟁은 아이디어가 아니라 자아에 관한 것이다
논쟁을 할 때 우리는 아이디어를 다툰다고 믿지만, 실제로는 상대의 자아를 건드리는 경우가 많습니다. 인지 부조화, 정체성 보호 인지, 역화 효과 같은 심리학을 통해 왜 옳은 논증이 오히려 상대를 완고하게 만드는지, 그리고 이기려 다투는 대신 무엇을 해야 하는지를 정리합니다.
2026-07-06 · 12 분 읽기 #communication#psychology#thinking#career2026 떠오르는 직무별 필요 지식 지도 — 무엇을 공부해야 하는가
AI/LLM 엔지니어, 플랫폼·DevOps/SRE, 보안 엔지니어, 데이터 엔지니어, 프론트엔드 — 지금 가장 수요가 높은 다섯 직무가 각각 어떤 지식을 요구하는지 체크리스트로 정리합니다. 직무를 관통하는 공통 역량과, 각 지식을 브라우저에서 바로 연습할 수 있는 도구·레퍼런스까지 함께 담았습니다. 면접 준비 편, AI 공부법 편과 이어지는 3부작의 1편입니다.
2026-07-06 · 15 분 읽기 #career#roadmap#skills#learningAI로 공부하는 법 — LLM을 최고의 튜터로 만드는 8가지 기법 ♪ 들을 수 있어요
AI에게 답을 받아 읽기만 하면 공부한 느낌만 남고 실력은 늘지 않습니다. 블룸의 2시그마 문제가 보여준 1:1 튜터링의 힘을 LLM으로 재현하는 방법 — 소크라테스식 튜터, 파인만 역할극, 퀴즈 생성, 오답 분석, 난이도 사다리, 모의 면접까지 — 학습과학(인출 연습·간격 반복)에 근거한 8가지 실전 기법과 바로 쓰는 프롬프트를 정리합니다. 3부작의 마지막 편입니다.
2026-07-06 · 16 분 읽기 #ai#learning#study#productivity복리의 법칙 — 배움과 인생에서 가장 강력한 힘
복리는 이자에 다시 이자가 붙는 현상입니다. 이 원리는 돈에만 머물지 않고 배움, 기술, 평판, 관계에도 똑같이 작동합니다. 작고 꾸준한 이득이 시간과 만나면 어떻게 거대한 차이를 만드는지, 왜 우리 직관은 그것을 잘 보지 못하는지, 그리고 복리가 나를 위해 일하도록 삶을 설계하는 방법을 차분히 살펴봅니다.
2026-07-05 · 24 분 읽기 #learning#compounding#habits#self-improvement세상을 읽는 사고의 도구 — 멘탈 모델
멘탈 모델은 복잡한 세상을 단순하게 추론하도록 돕는 사고의 틀입니다. 찰리 멍거의 격자형 사고, 제1원리 사고, 기회비용과 역발상 같은 고레버리지 모델, 그리고 모든 모델의 한계까지, 더 나은 결정을 위한 생각의 도구들을 차분하게 정리합니다.
2026-07-05 · 29 분 읽기 #thinking#mental-models#decision-making#first-principles실수에서 배우는 법 — 회복탄력성과 안티프래질 ♪ 들을 수 있어요
실수는 판결처럼 느껴지지만 사실은 데이터에 가깝다. 이 글은 무질서에 대한 취약한 반응, 회복탄력적 반응, 안티프래질한 반응의 차이를 살피고, 엔지니어링 문화가 만들어낸 무비난 사후 검토를 들여다보며, 구조화된 성찰이 어떻게 힘든 하루를 실제로 쓸모 있는 것으로 바꾸는지 이야기한다. 동시에 모든 실패가 겪을 가치가 있는 것은 아니라는 점도 솔직하게 짚는다.
2026-07-05 · 32 분 읽기 #learning#resilience#antifragility#failure좋은 질문이 좋은 답을 만든다 — 질문의 기술
즉답이 넘치는 시대에 정말 희소한 능력은 좋은 질문을 던지는 힘입니다. 소크라테스식 문답, 제일원리 사고, 도요타의 5 Whys, 질문의 분류, 어리석은 질문을 던질 용기, 질문 폭풍, 좋은 과학적 질문, 그리고 도구와 멘토와 AI에게 더 나은 질문을 던지는 법까지 — 호기심을 배움의 엔진으로 삼는 질문의 기술을 차분하게 정리합니다.
2026-07-05 · 28 분 읽기 #learning#curiosity#critical-thinking#questions평생 배우는 사람들 — 위대한 학습자의 태도
평생 배움을 멈추지 않는 사람들이 공유하는 태도와 습관을 균형 있게 살펴봅니다. 깊은 호기심, 다시 초보자가 되려는 용기, 가르치며 배우기, 지적 정직함, 그리고 느린 진보를 견디는 겸손까지. 생존자 편향에 대한 주의로 시작해, 운과 환경의 몫을 끝까지 놓치지 않습니다.
2026-07-05 · 31 분 읽기 #learning#curiosity#self-improvement#lifelong-learning세상은 어떻게 움직이는가 — 인센티브와 시스템 ♪ 들을 수 있어요
비합리적으로 보이는 사건들도 인센티브를 알고 나면 대개 앞뒤가 맞는다. 이 글은 인센티브, 굿하트의 법칙, 시스템 사고, 피드백 루프, 2차 3차 효과, 멱법칙, 창발, 레버리지 포인트를 일상의 예시로 풀어내며, 복잡한 세상을 조금 더 정직하게 바라보는 렌즈를 제안한다.
2026-07-05 · 37 분 읽기 #thinking#systems-thinking#incentives#mental-models천재는 타고나는가 — 재능과 노력의 신화
우리는 뛰어난 사람을 천재라 부르고, 그 순간 그가 어떻게 그렇게 되었는지 묻기를 멈춘다. 모차르트의 신화, 안데르스 에릭손의 전문성 연구, 1만 시간 법칙, 재능과 유전의 실제 역할, 그리고 환경과 운의 무게까지 차분히 짚어 보며, 재능이 전부라는 극단과 누구나 무엇이든 될 수 있다는 극단 사이에서 더 건강한 탁월함의 그림을 찾아본다.
2026-07-05 · 29 분 읽기 #learning#talent#expertise#excellence교육은 어디로 가는가 — 배움의 과거와 미래 ♪ 들을 수 있어요
오늘 우리가 당연하게 여기는 학교의 모습은 사실 산업화 시대의 발명품입니다. 대량 교육의 기원부터 인쇄술과 도서관, 인터넷과 MOOC를 거친 지식의 민주화, 블룸의 2-시그마 문제와 개인화 학습, 그리고 교육에서의 AI가 지닌 진짜 가능성과 진짜 위험까지, 배움이 걸어온 길과 앞으로 나아갈 방향을 차분히 짚어 봅니다.
2026-07-05 · 35 분 읽기 #education#future-of-learning#self-directed-learning#edtech배우는 법을 배우다 — 학습의 과학
무언가를 배우는 기술 자체는 배울 수 있습니다. 이 글은 능동 회상, 분산 학습, 교차 연습, 유창성 착각, 정교화, 메타인지, 잠과 기억 공고화를 인지과학 근거에 맞춰 살펴보고, 대중적으로 과장된 주장은 어디에서 갈라지는지 짚은 뒤, 이 모두를 하나의 실천 루틴으로 엮습니다.
2026-07-05 · 29 분 읽기 #learning#metacognition#study-skills#education깊이 읽고 오래 생각하기 — 사색의 기술 ♪ 들을 수 있어요
끝없이 훑어보는 시대에 우리는 깊이 읽는 법을 조금씩 잃어가고 있다. 이 글은 얕은 읽기와 깊은 읽기의 차이, 인터넷이 우리 주의력에 남긴 흔적, 능동적 읽기와 통합적 읽기의 기술, 느린 사고와 다시 읽기의 가치, 그리고 고독과 지루함이 통찰의 토양이 되는 방식을 차분히 살펴본다. 목표는 죄책감이 아니라, 깊이 읽는 습관을 다시 세우는 구체적인 길이다.
2026-07-05 · 32 분 읽기 #learning#reading#reflection#attention