Tag: engineering
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- LLM Systems
앤트로픽 데이터팀을 보며: 분석가가 내놓는 게 달라지고 있다
앤트로픽이 사내 분석 질문의 95%를 클로드로 처리하게 된 과정을 공개했다. 과거 SQL 수천 개를 줘도 정확도는 안 움직였고, 정의 문서를 방치하자 한 달 만에 95%에서 65%로 떨어졌다. 데이터 분석가 자리에서 읽으면 결국 산출물이 바뀐다는 얘기다. 쿼리와 숫자에서 정의와 절차와 정답셋으로.
- LLM Systems
코드를 한 줄도 안 건드렸는데 시스템이 망가진다: 데이터가 조용히 썩는 경로들
타입도 맞고 값도 정상 범위인데 모델만 이상해진다. 원화를 달러로 바꿔 적기 시작한 price 컬럼, 2년 전 리서치 보고서를 근거로 자신 있게 답하는 RAG, 그리고 모델의 오해가 사용자 행동을 거쳐 정답으로 굳는 피드백 루프까지. 데이터가 소리 없이 부패하는 세 가지 경로.
- AI Coding
앤드류 응의 AI 엔지니어링 스킬맵을 뜯어보며: 네 항목이 사실 한 가지를 말하고 있다
채용 공고 1만 건을 분석해 뽑았다는 네 가지 AI 엔지니어링 역량. 목록을 그대로 옮기는 대신 구조를 뜯어봤다. 이건 나란한 목록이 아니라 층이고, 네 항목 전부에 같은 것이 들어 있으며, 정작 모델을 만드는 능력은 목록에 없다. 그리고 이 지도에서 흐리게 그려진 곳들에 대해.
- LLM Systems
FDE에 대한 고찰: 이름은 열 개인데 하는 일은 하나다
Forward Deployed Engineer, 솔루션 아키텍트, 레지던트 SA, 커스터머 석세스 엔지니어, 디플로이먼트 전략가, 응용 AI 엔지니어. 이름이 계속 늘어나는데 놓고 보면 축은 둘뿐이다. 팔란티어가 만든 이 직군을 왜 지금 AI 회사들이 앞다퉈 뽑는지, 그리고 진짜 핵심이 무엇인지에 대한 개인적인 정리.