[설명] AI 엔지니어 포트폴리오, 무엇을 만들어 보여줄 것인가

2026년 채용 담당자는 자격증이 아니라 '동작하는 증거'를 본다. 이력서에는 10초도 안 쓰지만, 실행 가능한 코드나 라이브 데모가 있는 GitHub 프로젝트에는 80% 더 오래 머문다는 보고가 있다. 그래서 포트폴리오는 직무기술서에 그대로 나오는 역량을 보여줘야 한다. 첫째, 검색(RAG) 시스템 — 지저분한 데이터, 모호한 질의, 시간이 지나며 변하는 코퍼스에도 견디는 검색·평가·재검색 루프. 둘째, 자율 에이전트 애플리케이션 — 도구 호출과 휴먼인더루프를 포함한 멀티스텝 흐름. 셋째, 구조화 출력과 평가(eval) 스위트 — 결과 품질을 수치로 검증하는 테스트. 넷째, 컨테이너화된 파이프라인과 모니터링 대시보드 — 배포와 관측 가능성. 깔끔한 README로 이력서 항목과 코드 사이 추적성을 만들면 면접 콜백이 빨라진다. 강의를 다 들은 사람이 아니라 굴러가는 프로젝트를 보여줄 수 있는 사람이 뽑힌다는 것이 일관된 메시지다.