LLM 엔지니어가 되기 위한 기술스택 정리

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 시대가 본격적으로 열리면서, 관련 인재에 대한 수요도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 특히 LLM 엔지니어는 단순한 AI 활용을 넘어 모델 설계, 파인튜닝, 응용 서비스 개발까지 포괄하는 고급 직무로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 LLM 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술스택을 체계적으로 정리해 드립니다.

LLM 엔지니어 이미지

 

기본기: 파이썬, 딥러닝 프레임워크

LLM 엔지니어의 출발점은 확실한 프로그래밍 기본기입니다. 대부분의 LLM 관련 라이브러리와 프레임워크는 파이썬(Python)을 기반으로 개발되어 있기 때문에, 파이썬 문법, 객체지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍에 대한 이해는 필수입니다. 그다음은 딥러닝 프레임워크입니다. 대표적으로 PyTorch, TensorFlow가 있으며, 최근 LLM 개발은 PyTorch 중심으로 진행되는 경우가 많습니다. 이 프레임워크들을 통해 모델 정의, 학습 루프 구성, 데이터 로딩 및 전처리 등을 다룰 수 있어야 합니다. 또한, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn과 같은 데이터 분석/시각화 툴도 LLM 개발 초반에 유용하게 사용됩니다. 특히 모델 디버깅 시 데이터 흐름을 확인하거나 로깅할 때 필수적입니다. LLM 개발은 결국 ‘모델 학습’이 중심이기 때문에, 손실 함수, 최적화 알고리즘, 학습률 스케줄링 등의 기본 개념을 이론적으로 숙지하고, 코드로 구현해 보는 경험이 중요합니다. 이런 기초가 튼튼해야 상위 기술도 제대로 활용할 수 있습니다.

핵심 도구: Hugging Face, Transformers, Datasets

LLM 엔지니어에게 가장 핵심적인 도구 중 하나는 Hugging Face 생태계입니다. Hugging Face는 현재 가장 활발하게 쓰이는 오픈소스 플랫폼으로, 다양한 사전 학습 언어모델과 학습 데이터셋, 툴킷을 제공합니다. 가장 대표적인 라이브러리는 transformers로, 이를 통해 GPT, BERT, T5, LLaMA 등 주요 LLM을 불러오고 파인튜닝하거나, 사용자 맞춤형 챗봇, 요약기, 질의응답 시스템 등을 빠르게 구현할 수 있습니다. 또한 datasets 라이브러리를 통해 대용량 자연어처리 데이터셋을 쉽게 불러와 전처리하고, 직접 만든 데이터와 통합해 학습에 사용할 수 있습니다. 추가로 accelerate, peft 같은 모듈을 통해 효율적인 파인튜닝(LoRA, QLoRA 등)이나 멀티 GPU 학습 설정도 쉽게 구현할 수 있습니다. 이처럼 Hugging Face 생태계를 익히는 것은 LLM 엔지니어로 성장하는 데 있어 사실상 필수 과정이라 할 수 있습니다. 이와 더불어 GitHub 코드 분석 및 프로젝트 클론 경험도 중요합니다. 실제 LLM 오픈소스 코드를 뜯어보며 작동 원리를 이해하고, 자신의 실전 경험으로 녹여내는 것이 경쟁력의 차이를 만듭니다.

실무 기술: 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 배포

기본기와 도구 숙련을 마쳤다면, 이제 실제 서비스를 만드는 실무 기술을 익혀야 합니다. 이 단계에서 가장 중요한 세 가지는 파인튜닝(Fine-tuning), 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering), 배포(Deployment)입니다. 먼저, 파인튜닝은 이미 학습된 언어모델을 특정 업무에 맞게 다시 학습시키는 과정입니다. 이때 QLoRA, LoRA, Full fine-tuning 방식 등을 선택할 수 있으며, GPU 사양에 따라 다르게 구성됩니다. 예를 들어, QLoRA는 적은 메모리로도 학습이 가능하여 소규모 프로젝트에 유리합니다. 다음은 프롬프트 엔지니어링입니다. 이는 모델의 응답을 원하는 방식으로 유도하기 위한 기술로, 단순한 질문 작성이 아닌 문맥 설정, 시스템 지시어 구성, 체인 오브 쏘트 활용 등 고급 기법을 포함합니다. 특히 ChatGPT API나 Claude API를 이용해 서비스 설계 시 프롬프트 설계 능력은 결과의 품질을 좌우합니다. 마지막으로, 모델을 실제 서비스에 적용하려면 배포 및 API 연동 기술이 필요합니다. FastAPI, Flask를 이용한 모델 서버 구성, Docker로 컨테이너화, Hugging Face Spaces나 AWS, GCP 같은 클라우드 플랫폼 활용법 등을 익히면 LLM 기반 서비스를 안정적으로 운영할 수 있습니다.

LLM 엔지니어가 되기 위한 길은 단순히 AI 모델을 사용하는 수준을 넘어, 직접 구현하고, 커스터마이징하며, 서비스에 적용하는 능력까지 요구됩니다. 파이썬과 딥러닝 기본기를 갖추고, Hugging Face 생태계를 자유자재로 다룰 수 있으며, 파인튜닝과 배포 기술까지 익힌다면 지금이야말로 AI 시대의 실무형 인재로 도약할 절호의 기회입니다. 지금 시작하세요. 늦지 않았습니다!