FDE보다 AI엔지니어

앤드류 응 형님이 FDE와 AI 일자리 관련 글을 하나 올리셨네요. 매우 공감 가는 글이라서 퍼왔습니다.

실리콘밸리에서 최근 가장 주목받는 직무 중 하나는 AI Forward Deployed Engineer (FDE)입니다. 이는 클라이언트 조직 안에 파견되어 솔루션을 맞춤형으로 구축하고, 클라이언트의 특정 요구에 맞는 에이전틱 워크플로우(agentic workflow)를 구축하고 튜닝하는 역할을 하는 엔지니어입니다. OpenAI와 Anthropic이 클라이언트 조직 내에 FDE를 배치하기 위한 새로운 팀을 만들기 시작하면서, FDE 커리어 경로에 대해 다시 관심을 갖는 사람들이 늘고 있다는 이야기를 들었습니다.

AI 워크로드에 대한 FDE의 부상은 AI가 새로운 일자리를 창출하는 한 가지 사례입니다(그래서 곧 다가올 '일자리 대격변(jobpocalypse)'이라는 서사는 틀렸습니다 — AI 관련 직무와 비AI 직무 모두 많이 생길 것입니다). 다만, 아래에서 설명하겠지만, FDE보다는 AI Engineer 직무가 훨씬 더 많이 생길 것이라고 생각합니다.

FDE 역할은 약 20년 전에 Palantir가 개척했습니다. 당시 Palantir는 정부 기관에 엔지니어를 파견해 보안이 철저한 air-gapped 네트워크에서 작업하게 했습니다. FDE는 뛰어난 기술 역량뿐만 아니라 커뮤니케이션 능력과 때로는 비즈니스 능력도 필요합니다. 예를 들어, 클라이언트와 대화하며 그들의 필요를 파악하고, 프로젝트 우선순위를 정하는 전략을 수립하며, 복잡한 기술을 설명하고, 클라이언트가 비현실적인 것을 요구할 때는 정중하게 반대 의견을 제시해야 합니다. 최근 이 역할이 다시 부각되는 이유는, 기존의 off-the-shelf LLM을 가져와 특정 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 에이전틱 워크플로우로 구축하는 데 많은 작업이 필요하기 때문입니다.

그러나 저는 AI Engineer 직무가 훨씬 더 많이 생길 것이라고 믿습니다. 한 회사가 조직 내에 FDE를 몇 명 받아들이는 경우는 있을 수 있지만, 대부분의 회사는 자사 직원들이 더 많은 프로젝트를 직접 수행하기를 원할 것입니다. 저희 조직도 FDE를 채용하기는 하지만, AI Engineer를 훨씬 더 많이 채용합니다! 또한 많은 클라이언트들이 우려하는 점은, 벤더 중립적인(vendor-neutral) FDE를 찾기 어렵다는 것입니다. 결국 FDE는 특정 벤더의 제품을 회사에 깊이 통합시키는 역할을 하기 때문입니다. 1년 후 어떤 AI 서비스가 최고가 될지 예측하기 어려운 지금, 옵셔널리티(미래에 가장 적합한 벤더를 선택할 수 있는 유연성)는 매우 중요합니다. 반대로 FDE가 회사 프로세스를 특정 벤더에 강하게 묶어버리면 옵셔널리티가 크게 줄어듭니다.

현재 저는 LLM 프롬프팅, 에이전틱 프레임워크, 평가(evals) 등 AI 소프트웨어 컴포넌트를 활용해 소프트웨어 애플리케이션을 만들고, AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Antigravity CLI, OpenCode 등)를 효과적으로 사용할 수 있는 AI Engineer에 대한 수요가 급증하고 있음을 보고 있습니다. AI Engineer 역할이 성숙해짐에 따라, 수십 년 전 일반 Software Engineer 역할이 프론트엔드, 백엔드, 모바일, 데이터 엔지니어링, 데브옵스 등으로 세분화되었듯이 더 전문화된 역할들로 분화될 것으로 예상합니다.

미래의 전문화된 AI 엔지니어링 역할은 무엇이 될까요? 아직 정확히는 모릅니다. 아마 AI FDE, LLMOps Engineer, Evals Engineer, AI Data Engineer, Harness Engineer 등 아직 이름조차 없는 다양한 역할들이 생겨날 수 있습니다. 하지만 현재로서는 일반적인 AI Engineer(제너럴리스트)들이 많은 가치를 창출하고 있습니다. 숙련된 AI Engineer에 대한 수요는 매우 높습니다! 앞으로 10년 동안 이 분야가 계속 성숙해 가면서, AI Engineering 내 새로운 전문화가 더 많은 일자리 기회를 만들어낼 것을 기대합니다.