AI 붐의 한가운데에서 머신러닝 엔지니어에게 진짜 필요한 것은 화려한 모델보다 배포와 운영 역량이다. 이 책은 Python·딥러닝 기본기부터 데이터 파이프라인, 모델 서빙, CI/CD, 모니터링까지 실무 전 과정을 한 권에 담았다. 생성형 AI 시대를 반영해 프롬프트 엔지니어링, RAG, LLMOps와 같은 최신 토픽도 실제 적용 관점에서 정리했다. 주니어에게는 입문과 포트폴리오 전략을, 시니어에게는 MLOps·플랫폼 설계와 커리어 스케일업의 기준점을 제시한다. 산업별 사례와 체크리스트로 실패 확률을 낮추고, 즉시 현업에 옮겨갈 수 있는 실행 지침을 제공한다. 기술이 빠르게 바뀌는 시대에 흔들리지 않는 ‘엔드투엔드 실무 감각’을 만드는 실전 로드맵이다.
* 본 도서는 AI 도구를 참고·편집 보조로 활용하였으며, 최종 내용은 저자가 직접 검수·확정했습니다.
