요즘 대세라는 클로드 코드, 아직 시작하지 못하신 분 있나요?
 
관심은 있지만 설치부터 어렵게 느껴지거나, 어디서부터 배워야 할지 막막했다면 주목해 주세요.
바이브 코딩 입문부터 실무 활용까지 단계별로 익힐 수 있는 길벗출판사의 신간 《**클로드 코드 제대로 시작하기**》를 추천드립니다!
 
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### 《클로드 코드 제대로 시작하기》
* IT·모바일 분야 1위 베스트셀러 《면접을 위한 CS 전공지식 노트》 저자와 현직 IT 대기업 개발자가 함께 집필했습니다.
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[길벗출판사] 클로드 코드 제대로 시작하기

OpenAI에서 AI Success Engineer로 일하고 있는 임지훈 님과의 인터뷰, 이번에는 2편을 소개합니다.
 
[1편에서는 AI 시대에 새롭게 주목받는 직무 'AI Success Engineer'의 역할과 업무](https://community.programmers.co.kr/post/13895)에 대해 이야기해보았는데요. 이번에는 한 걸음 더 나아가 AI 시대 개발자의 역할은 어떻게 달라지고 있는지, 앞으로 더욱 중요해질 개발자 역량은 무엇인지, 그리고 AI 분야 취업을 준비하는 방법에 대한 현실적인 이야기를 나눴습니다.
 
AI 시대에도 경쟁력 있는 개발자로 성장하기 위한 현실적인 조언이 궁금하다면, 인터뷰를 끝까지 확인해 보세요!
 
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uAubSZz43CI?si=UBQVgiU91KlpT1rw" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

 
 
 
## AI 트렌드를 선도하는 기업에서 일하시면서, 가장 크게 체감하는 AI 산업의 변화는 무엇인가요?
제가 가장 크게 체감하는 변화 중 하나는 ‘Build vs Buy’에 대한 의사결정이 많이 바뀌고 있다는 점입니다.
 
예전에는 기업이나 개발자가 필요한 기능이 있으면 SaaS를 구매해서 쓰는 것이 일반적이었어요. 직접 개발하는 데 드는 비용이나 시간이 너무 컸기 때문입니다.
 
그런데 AI가 들어오면서 개발 생산성이 크게 올라가고, 특히 초기 프로토타입이나 내부 도구를 만드는 비용이 많이 낮아졌습니다. 예전에는 ‘사는 게 당연했던 것들’을 이제는 ‘직접 만들어도 되지 않을까?’라고 고민하는 경우가 많아진 것 같아요.
 
결국 단순히 기능을 쓰느냐의 문제가 아니라, 이걸 SaaS로 쓸지, 아니면 우리에게 맞게 직접 만들어서 경쟁력으로 가져갈지에 대한 판단 기준 자체가 바뀌고 있다고 느껴요.
 
그래서 요즘은 단순히 구현하는 능력보다, 어디까지를 직접 만들고 어디까지를 가져다 쓸지 결정하는 능력, 즉 아키텍처와 의사결정 역량이 훨씬 더 중요해지고 있다고 생각합니다.
 
 
## 이러한 변화 속에서 개발자의 역할은 어떻게 달라지고 있다고 보시나요?
저는 개발자의 역할이 예전보다 훨씬 넓어졌다고 생각합니다. 예전에는 주어진 요구사항을 받아서 “이 기능을 구현하는 사람”으로 개발자를 보는 시각이 강했다면, 이제는 그것만으로는 충분하지 않다고 느낍니다. 이미 “구현하는 사람” 의 개발자는 없어졌다고 생각합니다.
 
지금은 개발자가 단순히 기능을 만드는 데서 끝나는 것이 아니라, 사용자가 무엇을 원하는지 이해하고, 실제 문제를 정확히 정의한 뒤, 그것을 기술적인 요구사항으로 바꿔서 빠르게 개선까지 연결할 수 있어야 한다고 생각합니다.
 
특히 AI가 들어오면서 단순 구현 자체의 장벽은 점점 낮아지고 있기 때문에, 앞으로는 “무엇을 왜 만들어야 하는지”, “이게 정말 사용자의 문제를 해결하는지”, “피드백을 받아서 얼마나 빠르게 더 나은 방향으로 바꿀 수 있는지”를 이해하고 실행하는 능력이 더 중요해지고 있다고 봅니다.
 
결국 AI 시대의 개발자는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아니라, 문제를 이해하고 해결 방향을 설계하고, 빠르게 실행하면서 피드백까지 루프를 닫을 수 있는 사람에 더 가까워지고 있다고 생각합니다.
 
 
## AI 시대에 개발자에게 특히 중요해진 역량은 무엇일까요?
그래서 요즘은 개발자의 역할도 단순히 구현하는 것보다, 어디까지를 직접 만들고 어디까지를 가져다 쓸지 결정하는 능력, 즉 아키텍처와 의사결정 역량이 훨씬 더 중요해지고 있습니다.
 
AI 덕분에 구현 속도 자체는 훨씬 빨라졌기 때문에, 이제는 단순히 코드를 빨리 짜는 것만으로는 차별화되기 어려운 시대가 된 것 같아요. 그래서 더 중요해진 건 무엇을 직접 만들고, 무엇을 활용하고, 어떤 방식으로 시스템을 구성해야 실제 문제를 가장 잘 해결할 수 있는지를 판단하는 능력이라 생각합니다.
 
가장 앞선 AI 기업들조차 이제는 모델을 만드는 데서 끝나지 않고, 그 기술을 실제 현장에 구현하고 정착시키는 데 더 많은 힘을 쏟고 있습니다. 이런 변화는 Forward Deployed Engineer 같은 역할이 점점 늘어나고 있다는 점에서도 상징적으로 드러난다고 생각합니다. FDE 역할은 단순히 AI를 소개하는 것이 아니라, 고객의 실제 환경 안으로 들어가서 문제를 이해하고, 프로덕션 시스템을 만들고, 그 과정에서 얻은 인사이트를 다시 제품 개선으로 연결하는 역할입니다.
 
그만큼 이제는 기술 자체뿐 아니라, 그 기술을 실제로 돌아가게 만드는 실행력이 중요한 경쟁력이 된 것 같습니다. 그래서 앞으로는 AI를 단순히 써본 사람이 아니라, AI를 실제 서비스와 워크플로우에 붙여보고, 배포하고, 운영하고, 개선해본 사람이 더 강한 개발자가 될 거라고 생각합니다. 
 
결국 AI 시대에 개발자에게 특히 중요한 역량은 문제를 정의하고, 구조를 설계하고, 빠르게 실행해서 가치로 연결하는 능력일 것입니다.
 
 
## 요즘 지훈님께서 특히 주목하고 계신 AI 기술 트렌드는 무엇인가요?
저는 백그라운드가 인프라 쪽이라, 개인적으로는 AI 인프라 트렌드를 가장 흥미롭게 보고 있습니다.
 
지금 AI 산업은 기본적으로 “더 많은 compute를 넣으면 모델이 더 똑똑해진다”는 전제 위에서 빠르게 스케일링되고 있고, 그 과정에서 GPU, 네트워크, 데이터센터 같은 인프라 레벨에서 큰 변화가 일어나고 있다고 느낍니다.
 
예를 들어 최근에는 단순히 모델만 발전하는 게 아니라, AI를 위한 전용 칩이나 초대형 데이터센터 같은 인프라가 함께 구축되는 흐름이 나오고 있습니다. 이 정도 규모의 컴퓨팅이 실제로 온라인에 올라왔을 때, 모델의 능력이나 우리가 만들 수 있는 서비스가 어떻게 달라질지 굉장히 기대가 됩니다.
 
또 흥미로운 점은 인프라가 단순히 기술 영역에 머무는 게 아니라 전력, 에너지, 지역 인프라, 환경 같은 영역까지 연결되고 있다는 점입니다. 데이터센터 하나가 들어서면 그 지역의 전력 구조나 산업에도 영향을 주기 때문에, AI 인프라는 앞으로 기술뿐만 아니라 사회적인 트렌드로도 확장될 가능성이 크다고 생각합니다.
 
그래서 이제는 AI 자체뿐 아니라, 이 인프라를 어떻게 활용해서 실제 애플리케이션을 만들고, 유의미한 가치로 연결할 수 있는지를 아는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI가 할 수 있는 영역이 점점 많아지고 있기에, 이를 어떻게 똑똑하게 잘 쓸까를 고민하는 것이 중요합니다.
 
그래서 저는 인프라가 덜 중요하다기보다는 오히려 AI 시대에는 가장 근본적인 경쟁력이 되는 영역 중 하나로 보고 있습니다.
 
 
## 취업 준비 과정에서 가장 도움이 되었던 경험은 무엇인가요?
테크 분야에는 정말 엄청난, 많은 회사들이 있습니다. 그리고 그 안에서도 보안, 네트워킹, 데이터베이스, 머신러닝, AI, 웹, 오토모티브, 금융, 블록체인, 로보틱스, 미디어, 엔터테인먼트, 실리콘, 칩 등 많은 분야들이 있습니다. 또 그 안에는 많은 직무들이 존재합니다.
 
꼭 테크 회사가 아니더라도, 산업군마다 필요한 기술 직군이 다 다르고, SAP나 세일즈포스 같은 소프트웨어를 담당하는 스페셜티 직군들도 많습니다.
 
저의 경우에는 이런 회사들, 산업들이 어떤 직무를 필요로 하는지 채용 사이트를 통해 직접 찾아보는 게 많은 도움이 되었습니다. 그러면 내가 할 수 있는 스킬셋 외에, 추가로 배우면 좋을 스킬셋이 뭔지 방향을 잡을 수 있습니다.
 
무작정 준비하기보다는 내가 어떤 분야에 맞는지 탐색해보고, 그 안에서 스페셜티를 찾아 깊게 배우게 된다면 많은 도움이 될 것 같습니다.
 
 
## AI 분야로 취업을 준비하는 분들께 추천하고 싶은 공부 방법이 있을까요?
요즘은 AI 시대 이후에 개발자가 되신 분들을 흔히 ‘AI Native’라고 부르는데요. AI Native 개발자가 되는 것이 중요한 것 같습니다.
 
언제 어떻게 AI를 쓰는 게 가장 효과적인지 아는 것도 중요하고, Twitter(X), Reddit, Hackernews 등의 매체를 통해 지금 시장의 트렌드를 파악하는 것도 필요하다고 생각합니다.
 
지금 어떤 기술이 나오고 있고, 업계에서 어떤 변화가 일어나고 있는지, SOTA(State Of The Art)가 무엇인지 알고 있는 것도 큰 도움이 됩니다.
 
 
## 마지막으로, AI 시대에 개발자 커리어를 준비하는 분들께 한 마디 조언 부탁드립니다.
AI 덕분에 이제는 많은 사람들이 ‘기술’을 갖게 되었습니다. 스킬은 학습 가능한 영역인데, AI가 가르쳐주기도 하고 일부는 대신 해주기도 하죠. 그래서 평균 스킬 레벨은 확실히 올라갔다고 생각합니다.
 
그런데 커리어에서 결국 가장 중요한 건 성과, 즉 임팩트예요. 영어로는 흔히 Measurable Impact라고 하죠. 내가 어떤 문제를 정의했고, 어떤 기준으로 우선순위를 정했고, 어떤 방법과 기술을 써서 결과적으로 무엇이 얼마나 좋아졌는지를 설명할 수 있어야 해요.
 
그래서 개발자 커리어를 준비하실 때 단순히 기술 공부만 하기보다는, 작은 문제라도 끝까지 해결해서 결과를 남기는 연습을 추천드리고 싶어요. 예를 들면 개인 프로젝트나 인턴, 동아리 활동에서도 기능 구현에서 끝내지 말고, 사용자나 팀이 겪는 문제를 얼마나 줄였는지, 시간, 비용, 에러율, 품질이 얼마나 개선됐는지까지 정리해보는 거죠. 그게 쌓이면 면접에서도 스킬이 아니라 임팩트로 이야기할 수 있고, 그게 곧 차별화로 이어집니다.
 
“왜 이 문제를 해결해야 했는지”, “왜 이 방식이 필요했는지” 같은 메타적인 질문들을 스스로 던져보고 답해보는 것도 중요하다고 생각해요.
 
한 마디로, AI 시대에는 ‘잘 만드는 사람’보다 ‘문제를 선택하고 실제로 해결해서 결과를 증명할 수 있는 사람’이 더 좋은 기회를 만들어낼 수 있을 것입니다.

 

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">AI의 시대의 흐름 속에서 개발자의 역할은 계속해서 확장되고 있습니다. 변화하는 IT 시장에서도 결국 문제를 정의하고 실제 가치를 만들어내는 것은 개발자 여러분의 역량에 달려 있다는 것, 잊지 마세요! 프로그래머스는 앞으로도 AI 시대의 다양한 IT 직군의 인터뷰와 이야기를 소개해드릴 예정입니다. 다음 인터뷰도 기대해주세요!</div>

 
 
### 📌 OpenAI 임지훈 님 인터뷰 1편 보러가기
* [개발자 취업만 준비했다면 놓칠 수 있는 직무](https://community.programmers.co.kr/post/13895)

AI가 코딩하는 시대, 진짜 경쟁력은 따로 있습니다 | OpenAI AI Success Engineer 임지훈 인터뷰 (2편)

프롬프트 한 줄로 코드가 뚝딱 만들어지는 '바이브 코딩'의 짜릿함에 많은 사람들이 열광했습니다. 하지만 신기함도 잠시, "이 코드 왜 돌아가는지 나도 모르겠어"라는 한계에 부딪히는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았죠.
 
단순히 AI에게 코드를 '시켜서' 만드는 단계를 넘어, 서비스 전체를 이해하고 검증하는 'AI Native Engineering'은 과연 무엇일까요? 데이터 사이언티스트 정경문 님이 풀어내는 AI 시대 진짜 엔지니어로 생존하는 법, 지금 확인해 보세요!
 
 
## 어느 날, 코드가 말로 만들어지기 시작했다
2025년 초, 개발자 커뮤니티에 이상한 유행어 하나가 돌기 시작했습니다.
 
"**바이브 코딩(Vibe Coding)**"
 
프롬프트 창에 "이런 '느낌'의 앱 만들어줘"라고 말하면, AI가 뚝딱 코드를 뱉어내고, 그걸 복사해서 돌려보고, 에러가 나면 다시 붙여 넣고... 신기하게도 뭔가가 '돌아가는' 경험.
많은 비전공자와 주니어 개발자들이 여기서 짜릿함을 느꼈습니다. 사실 그런 느낌을 받은 사람들은 수십만, 수백만 명이었습니다. 하지만 몇 주 뒤, 사람들은 똑같은 벽에 부딪힙니다.
 
"원하는 대로 화면 수정이 안돼"
"DB는 어떻게 붙이지?"
"로그인 관리는 어떻게 하지?"
 
코드 검토와 리뷰에 많은 시간을 들이지만, 결국에는 "이 코드, 왜 돌아가는지 나도 모르겠어"로 귀결됩니다. 바로 이 지점에서 새로운 용어가 탄생합니다.
 
"**AI Native Engineering**" - 말로 만드는 단계에서, 구조를 이해하고 검증하며 운영하는 단계로 넘어가는 것
제가 만든 마인드맵의 한 가운데에 이 문장을 적어둔 이유이기도 합니다.
 
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a7f0af73-3ceb-430a-b2ac-4efbdfb371b9/image.png)](https://ai-native-roadmap-final.vercel.app/)
⬆️ 마인드맵: 바이브 코딩으로 AI 네이티브 엔지니어링까지
 
*🔗 이미지를 클릭하면 링크가 있는 웹페이지로 이동합니다.*
 
 
## 이 용어, 어디서 왔을까?
프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링, 최근에는 루프 엔지니어링까지.
새로운 용어들이 쏟아지는 시대입니다. 모르면 뒤처질 것 같다는 불안도 생기죠.
하지만 AI Native Engineering은 이런 복잡한 개념이라기보다는, **AI 시대를 아우르는 더 큰 개념의 단어**입니다.
 
솔직히 말씀드리면 AI Native Engineering은 아직 교과서에 실릴 정도의 표준 용어는 아닙니다. 2025~2026년 사이에 빠르게 확산되고 있는 개념이고, OpenAI, IBM, WWT(World Wide Technology) 같은 기업들과 컴퓨터 과학 학술 단체 ACM(Association for Computing Machinery) 계열 논문들에서 이 표현 혹은 매우 유사한 개념을 사용하고 있습니다. 재미있는 것은 이 단어는 두 가지 의미로 쓰인다는 점입니다.
 
**첫 번째는 개발 방법론으로서의 의미**입니다. AI를 그저 "코드 자동 완성 도우미"로 쓰는 것이 아니라, 요구사항 정의부터 설계, 구현, 테스트, 배포, 운영까지 개발의 전 과정을 AI를 중심에 두고 재설계하는 방식을 말합니다. 클라우드 시대에 "Cloud Native"라는 말이 나왔던 것과 똑같은 문법이죠. 클라우드를 '쓰는 것'과 클라우드를 '전제로 설계하는 것'이 다르듯, AI를 쓰는 것과 AI를 전제로 엔지니어링 하는 것은 완전히 다른 이야기입니다.
 
**두 번째는 연구 분야에서 주로 사용하는 용어인 Software Engineering 3.0**입니다. SE 1.0이 사람이 코드를 한 줄 한 줄 짜던 시대, SE 2.0이 프레임워크와 도구로 생산성을 끌어올린 시대였다면, SE 3.0에서 개발자는 코드를 직접 작성하는 사람이 아니라 **의도(Intent)를 정의하고, AI Agent를 설계하고, 그 결과물을 검증하는 사람**으로 변합니다. 무엇을 만들 것인가를 정확히 말하고, AI가 만든 것이 맞는지 판단하는 능력이 핵심 역량이 되는 것이죠.
 
 
## 개발 환경과 도구 설정
"AI가 다 해주면, 나는 뭘 공부해야 하죠?" 많은 사람들이 이렇게 묻습니다.
제 답은 조금 역설적입니다. **AI가 다 해주기 때문에, 오히려 전체 구조를 알아야 합니다**.
 
AI는 실력 좋은 시공팀과 같습니다. 하지만 그 설계도를 읽고 검수하는 것은 결국 사람의 몫입니다. 그리고 그 설계도를 이해하는 가장 좋은 교재는 여러분이 매일 사용하는 **무신사, 에이블리, 나이키, 쿠팡과 같은 앱**입니다. 지금부터 여러분이 티셔츠 하나를 결제하는 그 10초 동안, 화면 뒤에서 어떤 일들이 벌어지는지 함께 따라가 보시죠.
 
시작하기 전에 준비물부터 간단히 살펴보겠습니다. 위 마인드맵에서 개발 환경(①)과 개발 도구(⑦)는 요리를 하기 위한 주방과 조리도구 같은 것들이죠. 요즘은 Window나 Mac 또는 Linux 운영체제 위에 VS Code나 Cursor라는 작업대를 놓고, Python이나 Node.js와 같은 인터프리터를 설치하죠. 그리고 요즘은 여기에 Claude Code와 같은 **AI 코딩 에이전트**가 시니어 동료처럼 합류합니다. 바이브 코딩에서 많은 사람들이 처음 막히는 곳은 의외로 코드가 아니라 이 환경 설정입니다.
 
 
## 티셔츠 하나가 결제되는 10초 - 개발은 이렇게 굴러간다
자, 이제 앱을 엽니다. 여러분 눈에 보이는 모든 것이 **Front End**(②)입니다. 상품 목록, 옆으로 넘기는 사진, 누르면 색이 바뀌는 '장바구니 담기' 버튼.
 
HTML(HyperText Markup Language)이 이 꺾쇠(<>) 태그를 써서 텍스트, 이미지, 링크에 대한 화면의 뼈대를 잡고, CSS(Cascading Style Sheets) 가 컬러풀한 색상과 폰트 같은 스타일을 입히고, JavaScript가 버튼을 누르면 숫자가 올라가는, 사이즈가 선택되면 색이 바뀌는 움직임을 만듭니다.
 
여기서 React 같은 라이브러리는 이 화면을 레고 블록처럼 조립하면서 데이터가 변경될 때마다 효율적으로 화면을 갱신하는 역할을 합니다. 프론트엔드를 먼저 배우는 이유는 간단합니다. **결과가 눈에 바로 보여서, AI가 만든 것을 즉시 검증**할 수 있기 때문입니다.
 
이제 '구매하기' 버튼을 누릅니다. 여기서부터는 보이지 않는 세계, **Back End & API**(③)의 영역입니다. 버튼을 누른 뒤 단 1초 사이에 실시간 재고를 다시 확인하고, 회원 등급 할인을 계산하고, 결제사 승인을 받고, 주문 번호를 저장하는 일꾼이 바로 백엔드입니다.
 
**화면과 백엔드가 주고받는 정해진 대화 양식이 API**(Application Programming Interace)고요. 우리가 인스타그램이나 웹브라우저로 우연히 광고를 보다가 구매를 하려고 카카오톡으로 3초 만에 로그인하는 것(OAuth), 토큰으로 로그인 상태가 유지되는 것(JWT)도 전부 이 세계의 일입니다.
 
여기서 서버와 클라이언트는 통신을 하는데, 서버는 숫자로 대답합니다. 2xx면 성공, 4xx면 요청한 쪽 문제(품절, 로그인 만료), 5xx면 서비스 쪽 문제(서버가 터짐)를 의미합니다. AI가 코드를 다 짜줘도, 이 숫자를 읽을 줄 아는 사람과 모르는 사람의 디버깅 속도는 차이가 나게 됩니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c08083e5-aed3-4bd6-9fa3-89c162330318/image.png)
⬆️ 눈에 보이지 않는 10초 간의 프로세스
 
 
방금 그 주문은 어디에 저장됐을까요? **데이터베이스와 저장소**(④), **바로 쇼핑몰의 물류센터**입니다. 회원·상품·주문처럼 표로 딱 떨어지는 데이터는 MySQL 같은 관계형 DB에, '최근 본 상품' 같은 임시 정보는 Redis라는 초고속 메모장에, 수만 장의 상품 사진은 AWS S3 같은 대형 창고에 들어갑니다.
 
마지막 질문입니다. 이 쇼핑몰은 **왜 새벽 3시에도 열려 있을까요?** 내 노트북은 잠들면 꺼지지만, 서비스는 24시간 꺼지지 않는 컴퓨터, 즉 서버 위에서 돌기 때문입니다. 이게 **서버와 DevOps**(⑨)의 세계입니다. 몰려드는 접속을 입구에서 정리하고(Nginx), 서비스를 컨테이너 박스에 담아 어디로든 옮기고(Docker), 코드를 고치면 자동으로 검사해서 반영하는 컨베이어 벨트(CI/CD)를 돌립니다. 블랙프라이데이에 쇼핑몰이 버티느냐 터지느냐, 쇼핑몰이 하루에도 몇 번씩 조용히 업데이트되는 비결이 전부 여기에 있습니다.
 
정리하면 이렇습니다. 

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">화면(②)에서 담고 → 백엔드(③)가 처리하고 → 물류센터(④)에 저장되고 → 24시간 서버(⑨) 위에서 돌아간다</div>

 
티셔츠 하나가 결제되는 10초는, 사실 이 네 개의 세계가 릴레이하는 10초입니다.
 
 
## 그 쇼핑몰에 'AI 두뇌'를 넣는 법
2000년대 이후 쇼핑몰에는 하나 더 생겼습니다. 바로 홈의 "회원님을 위한 추천", "비슷한 스타일"입니다. 나를 어떻게 알아보는 걸까요?
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0318eba6-113c-4356-9326-db00c3f28bd4/image.png)
⬆️ 쇼핑몰에 AI 두뇌를 넣는 방법
 
 
먼저, **추천은 워낙 많이 인용된 장바구니 추천(Apriori)과 같은 AI 모델(⑤)의 결과물**입니다. 수백만 명의 클릭과 구매 기록에서 "검은색 와이드 팬츠를 산 사람은 며칠 뒤 스니커즈를 본다" 같은 패턴을 기계가 스스로 찾아내는 것, 이게 머신러닝이고, 그걸 훨씬 깊고 큰 규모로 하는 게 딥러닝, 세상의 글을 어마어마하게 읽어 말을 배운 모델이 LLM입니다. 
 
모델을 직접 만들 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn, 줄여서 sklearn)과 같은 오픈 소스 라이브러리에서 제공하는 모델을 튜닝만 해도 좋습니다. 다만 AI가 "**데이터를 모아 → 학습시키고 → 평가해서 → 내보내는**" 과정의 결과물이라는 것만 알아도, AI가 왜 가끔 엉뚱한 추천을 하는지(학습 데이터 밖이라서), 왜 모든 회사가 데이터에 목숨을 거는지(데이터가 곧 재료라서)가 보입니다.
 
이제 직접 만들어 볼 차례입니다. 우리 쇼핑몰에 "다음 주 제주도 여행 가는데 4만 원대로 뭐 입을까요?"라고 물으면 대답하는 **AI 점원**을 채용한다고 상상해 보세요. 이게 바로 **생성형 AI와 Agent Engineering**(⑥)입니다. 필요한 기술은 두 가지입니다.
 
하나는 **일 시키는 기술**입니다. 계속 우리를 힘들게 했던 용어들, 프롬프트, 컨텍스트, 하네스 같은 용어가 나오지만, 본질은 신입 점원 교육과 같습니다. "손님 응대해"라고만 하면 사고가 나지만, "우리 몰의 말투는 이렇고, 품절 상품은 권하지 말고, 모르면 상담사를 연결해"라고 배경과 규칙을 정해주면 일이 됩니다.
 
다른 하나는 **우리 쇼핑몰의 자료를 쥐여주는 기술, RAG**(Retrieval-Augmented Generation)입니다. AI는 똑똑하지만 우리 몰의 상품도, 환불 규정도 모릅니다. 그래서 상품 설명과 리뷰를 잘게 잘라 의미를 숫자로 바꾼 뒤, 아까 나온 그 **Vector DB**에 넣어둡니다. 손님이 질문하면 관련 자료를 찾아서 AI에게 함께 건네주는 거죠. 말하자면 **AI 점원에게 오픈북 시험을 보게 하는 것**입니다. 덕분에 AI는 "그 티셔츠는 정사이즈인데, 세탁 후 줄었다는 리뷰가 있어요"처럼 우리 몰의 진짜 정보로 대답하게 됩니다. LangChain 같은 프레임워크는 이 과정을 조립해주는 프레임워크이고요.
 
마지막으로, 이 세계의 신상은 어디서 들어올까요? **AI 지식 생태계**(⑧)입니다. 쇼핑몰 MD가 도매시장에서 신상을 발굴하듯, 새 AI 기술은 arXiv(논문) → Hugging Face(모델 공유) → 벤치마크(성능 비교)라는 길목을 거쳐 세상에 나옵니다. 지금 논문을 읽으라는 게 아닙니다. 신상이 들어오는 길목만 알아두면, 유행을 따라가는 사람이 아니라 먼저 읽는 사람이 됩니다. 저를 포함한 대부분의 연구자, 크리에이터 들은 기사나 논문, 최신 모델을 이렇게 얻습니다.
 
 
## 그래서, 어떤 순서로 배우면 될까? AI Native Engineering 학습 로드맵
여기까지 읽고, "그래서 뭐부터 하라고요?"라는 생각이 들었다면, 정확합니다. 그 질문에 대한 답이 바로 **마인드맵의 ⑩ 학습 흐름**이고, 사실 이 글도 그 순서에 맞춰 구성되어 있습니다.


 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">웹/앱 → API/DB → 배포 → AI/LLM → RAG/Agent → AI Native Engineering</div>

 
* 눈에 보이는 화면을 먼저 만들고
* 그 뒤의 백엔드와 데이터를 연결하고
* 세상에 배포해서 남이 쓰게 만들고
* 그 위에 AI를 얹고
* 우리 서비스의 자료를 쥐여주고
* 마지막으로 이 전체를 검증하며 운영하는 것

각 단계마다 "나만의 미니 쇼핑몰"을 조금씩 키워간다고 생각하면 됩니다.
상품 목록 화면 하나로 시작해서, 주문 API를 붙이고, 배포하고, AI 추천 점원을 채용하는 식으로요.
 
중요한 건 순서 자체가 아니라 방향입니다. 열 개의 영역은 열 개의 과목이 아니라, **하나의 서비스가 자라나는 한 편의 스토리**입니다. 완벽하게 마스터하고 다음으로 넘어가는 게 아니라, 얇게 한 바퀴 돌고 다시 깊게 도는 것. 그게 AI 시대의 학습법입니다. 모르는 게 나오면 옆자리의 AI에게 물어보면 되니까요.
 
 
## 앞으로의 미래 - 개발자는 사라질까?
단언컨대, 개발자는 사라지지 않습니다. **다만 역할이 바뀔 뿐입니다**. 과거에는 타자기로 글자를 작성하는 타이피스트라는 직업이 있었습니다. 그 직업은 사라졌지만, 글을 쓰는 사람이 사라진 것은 아니었습니다.
 
개발자도 마찬가지입니다. 코드를 직접 작성하는 일은 점점 AI에게 넘어가겠지만, "무엇을, 왜, 어떤 구조로 만들 것인가"를 결정하고, 만들어진 것을 검증하고, 장애가 났을 때 원인을 추적하는 사람은 반드시 필요합니다.
 
오히려 AI 덕분에 한 사람이 기획부터 개발, 배포, 운영까지 전 과정을 아우르는 풀사이클 엔지니어가 될 수 있는 시대이기도 합니다. 그래서 마지막으로 꼭 드리고 싶은 말은 이것입니다.

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">바이브 코딩의 짜릿함을 즐기세요. 하지만 거기서 멈추지 마세요.</div>

 
AI가 만들어준 코드 앞에서 "이게 뭐지?"라고 한 번 더 묻는 습관. 
그것이 여러분을 '말로 만드는 사람'에서 'AI Native Engineer'로 성장시킬 것입니다. AI가 만든 결과를 검증하고, 운영하고, 지속적으로 정련하는 것. 지도는 이미 여러분 손에 있습니다.
 
 
### [🔗 AI Native Engineer Map 보러가기](https://ai-native-roadmap-final.vercel.app/)

 
 
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![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5e64c3af-26b1-4b64-9a3f-b5ec14236695/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

바이브 코딩을 넘어 AI Native Engineering으로: AI 시대 개발자 로드맵

[취업 인터뷰] 데브코스로 백엔드 전문성을 키우고, CJ 올리브영에 합격했어요 - 백엔드 5기 수료생 이은주 님

올 상반기 데브코스에서 주목받은 우수 프로젝트들을 한자리에 모아 소개합니다.

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안녕하세요, 프로그래머스입니다.
길벗 출판사에서 신청자 전원 참여가 가능한 코딩 자율학습단 21기를 모집 중입니다.
코딩 자율학습단은 길벗출판사의 프로그래밍 도서 + AI 도서의 완독을 돕는 프로그램인데요!
4주간 프로그래밍과 AI 입문을 배워보고 싶으신 분들은 주목해주세요!
 
 
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* 코딩 자율학습 나도코딩의 파이썬 입문
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* 모집 기간: **~7월 10일(금)**
* 학습 기간: **7월 13일(월) ~ 8월 7일(금)**

 
*선정 안내는 신청 후 개별 연락을 드릴 예정입니다.*

 
👉 **[학습단 상세 안내](https://cafe.naver.com/gilbutitbook/22979)**

 
 
## 참여 혜택
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* 4주간 카톡 알림, 학습 커리큘럼 제공
* 멘토 가이드 및 학습 Q&A 지원
* 완독시 2만 포인트 지급
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* 친구들과 함께 신청 시 전원 커피 기프티콘 증정

 

많은 참여 부탁드립니다 😊

 
 
#### 학습단 문의
📧 jjbook@gilbut.co.kr

[길벗출판사] 코딩 자율학습단 21기를 모집합니다!

AI 덕분에 이제는 누구나 며칠 만에 그럴듯한 서비스를 만들 수 있는 시대가 됐습니다. 그래서 면접으로 합격 여부를 가르는 기준도 달라졌죠. 시니어 풀스택 개발자 고코더 님은 이제 포트폴리오에서 중요한 것은 완성도가 아니라 왜 그런 선택을 했는지 설명할 수 있는 사고의 과정이라고 말합니다. AI 시대, 면접관의 기억에 남는 포트폴리오는 무엇이 다른지 함께 살펴보겠습니다.
 
 

***
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b3186211-2e6b-48ad-b0aa-2121a808c45b/image.png)
 
면접관은 오늘 아침에도 포트폴리오 12개를 훑어봤습니다. 화면 하나만 캡처해서 봐도 비슷합니다. AI 챗봇을 붙인 일정 관리 앱, 깔끔한 다크모드 투두리스트, 그럴듯한 OCR 영수증 정리 서비스. 코드는 모두 잘 동작하고, README도 깔끔합니다. 다이어그램까지 곁들여진 포트폴리오도 있습니다. 그런데 12개를 다 보고 나서도 면접관의 머릿속에 남는 이름은 하나도 없었습니다.
 
"다들 잘 만들었는데, 왜 아무도 기억나지 않을까."
 
채용 팀장은 회의에서 이렇게 말했습니다. 동료 면접관들도 비슷한 얘기를 했습니다.
"예전엔 풀스택으로 서비스 하나를 완성한 것 자체가 인상적이었는데, 요즘은 다들 그 정도는 하더라고요." 
"화려한데 막상 물어보면 대답을 못 하는 경우가 더 많아요."
 
한 동료는 이런 말도 덧붙였습니다. 
"솔직히 비교하기도 지칩니다. 다들 똑같은 구조, 똑같은 디자인 시스템, 똑같은 기능 목록이에요. 마치 한 사람이 12개를 다 만든 것 같아요."
 
몇 년 전만 해도 취업 준비생이 혼자서 회원가입, 결제, 실시간 알림까지 갖춘 서비스를 만들면 그 자체로 눈에 띄었습니다. 기획부터 배포까지 끝까지 해냈다는 사실이 곧 실력의 증명이었습니다.
 
지금은 다릅니다. AI 코딩 도구에 며칠만 시간을 들이면 누구나 동작하는 서비스를 만들어낼 수 있습니다. 인증, 결제 연동, 반응형 디자인까지도 자연어 몇 줄로 뽑아낼 수 있는 시대입니다. 완성도는 더 이상 차별점이 아닙니다. 그렇다면 이제 무엇으로 변별력을 보여줘야 할까요?
 
 
## 변별력이 사라진 자리
생각해 보면 당연한 흐름입니다. 예전에는 '무엇을 만들 수 있는가'가 진입장벽이었습니다. 풀스택 서비스를 혼자 완성하려면 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 배포까지 두루 익혀야 했고, 그 과정 자체가 실력의 증거였습니다. 그런데 AI 도구가 그 진입장벽을 크게 낮춰버렸습니다. 코딩을 막 배우기 시작한 사람도 며칠 안에 그럴듯한 서비스를 완성할 수 있습니다.
 
문제는 결과물의 겉모습만으로는 그 사람이 정말 이해하고 만든 것인지, AI가 시키는 대로 따라간 것인지 구분이 안 된다는 점입니다. 화면을 캡처해서 비교하면 둘 다 똑같이 깔끔합니다. 코드 저장소를 열어봐도 큰 차이가 안 보일 때가 많습니다.
 
그래서 면접관들이 점점 결과물보다 그 뒤에 숨은 과정을 캐묻기 시작하는 겁니다. 이건 단순히 "AI를 썼는지 걸러내겠다"라는 의도가 아닙니다. 결과물이 비슷비슷해진 상황에서, 그 사람의 사고방식을 확인할 수 있는 거의 유일한 통로가 질문이기 때문입니다.
 
 
## 면접관이 진짜 보는 것
면접관이 포트폴리오를 펼쳤을 때 첫눈에 보이는 건 결과물입니다. 화면 캡처, 사용된 기술 스택, 배포 링크. 하지만 채용 결정을 가르는 건 그다음 단계, 면접 자리에서 던지는 질문에 대한 답입니다.
 
**"이 기술을 왜 선택했고, 다른 대안은 검토해 보셨나요?"
"다시 만든다면 뭘 바꾸시겠어요?" 
"이 부분 코드, 왜 이렇게 짜셨어요?"**
 
여기서 답이 막히는 지원자들이 많습니다. 기능은 줄줄 설명하지만, 왜 그렇게 결정했는지를 물으면 "강의에서 본 대로 했어요", "AI가 추천해 줘서요"라는 답이 돌아옵니다.
 
제가 면접관으로 참여했을 때도 비슷한 경험이 있었습니다. "포트폴리오에 'Redis로 캐싱 처리'라고 적혀 있어서, 왜 Redis를 선택했는지 물어봤더니 '인메모리 캐시라서요'라고만 답하고 더 이상 설명을 못하더라고요. 그래서 '메모리 캐시라면 다른 기술도 있을 텐데, 왜 Redis였나요?'라고 다시 질문했더니 거기서부터 설명이 막혔습니다. 결과물은 그럴듯한데, 그 기술을 왜 선택했고 어떤 고민 끝에 적용했는지에 대한 생각의 흔적은 보이지 않았던 것입니다.
 
한 지원자는 포트폴리오에 알림 시스템에 메시지 큐를 도입했다고 자랑스럽게 적어두었습니다. 면접관이 "왜 메시지 큐가 필요했나요? 트래픽이 어느 정도였나요?"라고 묻자, '실제 사용자는 없었지만 나중에 트래픽이 많아질 것을 대비해서 도입했습니다"라는 답이 돌아왔습니다. 이 답변을 들으면서 저는 이런 생각이 들었습니다. "실제로 필요하지도 않은 기술을 이력서에 한 줄 추가하기 위해 가져다 쓴 것처럼 느껴졌어요. 오히려 '지금은 필요 없지만 이런 상황에서는 도입을 고려할 것 같다'라고 솔직하게 설명했다면 훨씬 좋은 인상을 받았을 것 같습니다."
 
반대로 합격하는 지원자들의 포트폴리오를 보면 공통점이 있습니다. **만든 기능보다 문제를 정의한 과정을 먼저 설명합니다**. "사용자가 어디서 이탈하는지 직접 관찰했고, 그 지점을 해결하기 위해 이 기능을 넣었습니다"라는 식입니다. 예를 들어볼까요? 중고 거래 플랫폼을 만들면서 "왜 채팅 기능이 필요했는지"를 이렇게 설명해 봅시다. "처음엔 거래 게시판만 만들었습니다. 그런데 친구들에게 테스트를 부탁했더니, 가격 협상을 하려면 게시글 댓글로는 불편하다는 피드백을 받았어요. 그래서 1:1 채팅을 추가했습니다." 기능 하나에도 관찰과 이유가 붙어 있는 좋은 답변이 됩니다.
 
그리고 이들은 트레이드오프를 숨기지 않습니다. "시간이 부족해서 인증 기능은 단순화했고, 이런 한계가 있습니다"라고 솔직하게 말합니다. 완벽한 결과물보다, 제약 속에서 어떤 선택을 했는지가 더 신뢰를 줍니다. 면접관 입장에서는 "이 사람이 실무에서 시간 압박을 받을 때 어떻게 판단할까"를 미리 보여주는 자료가 되는 셈입니다.
 
 
## 의사결정 과정이라는 변별력
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4071a405-6d25-408a-ba06-090d30a8f312/image.png)
조금 더 구체적으로 들어가 보겠습니다. 채용 현장에서 변별력으로 작용하는 요소는 크게 네 가지로 나뉩니다.
 
**첫째, 문제 정의입니다**. 무엇을 만들었는지 보다 왜 그것을 만들기로 했는지가 먼저입니다. "투두리스트 앱을 만들었습니다"보다 "팀 프로젝트를 하면서 할 일 분배가 자꾸 누락되는 걸 보고, 담당자별로 자동 알림이 가는 투두리스트를 만들었습니다"가 훨씬 구체적입니다. 전자는 흔한 연습용 프로젝트로 읽히지만, 후자는 직접 관찰한 문제에서 출발한 결과물로 읽힙니다. 문제 정의가 명확한 지원자는 보통 사용자 인터뷰나 직접 사용해 본 경험을 함께 언급합니다. "주변 친구 5명에게 일주일간 써보게 했더니 이런 불편함을 말해줬다"라는 식의 한 줄이, 화려한 기능 열 개보다 더 강한 인상을 남깁니다.
 
**둘째, 기술 선택의 이유입니다**. "React를 사용했습니다"라고만 쓰면 정보가 없습니다. "초반에는 Vue로 시작했는데, 컴포넌트 재사용이 많아지면서 타입 추론이 강한 React와 TypeScript 조합으로 바꿨습니다"라고 쓰면, 단순히 유행하는 기술을 따라간 게 아니라 직접 비교하고 판단했다는 게 드러납니다. 여기서 중요한 건 기술 자체의 화려함이 아닙니다. "왜 그 기술이 이 프로젝트에 맞았는가"를 설명할 수 있는지가 핵심입니다. 같은 React를 썼더라도, 그 이유를 설명하는 깊이에서 차이가 크게 벌어집니다.
 
**셋째, 트레이드오프 인식입니다**. 모든 프로젝트에는 제약이 있습니다. 시간, 경험, 리소스. 이걸 숨기지 않고 "이런 부분은 의도적으로 단순화했고, 이유는 이렇습니다"라고 말할 수 있는 지원자는 실무에서도 비슷하게 판단할 거라는 신뢰를 줍니다. 반대로 모든 게 완벽했다고 주장하는 포트폴리오는 오히려 의심을 받습니다. 한 시니어 개발자는 이렇게 말했습니다. "완벽한 프로젝트는 없습니다. 다 잘했다고 말하는 사람보다, 어디서 타협했는지 정확히 짚어내는 사람이 실무에 더 빨리 적응합니다."
 
**넷째, 실패와 한계를 인정하는 태도입니다**. "이 부분은 시간 안에 완성하지 못했습니다", "이 구조는 지금 다시 보면 잘못된 선택이었던 것 같습니다"라고 말할 수 있는 사람은 자신감이 없는 게 아니라, 자기 코드를 객관적으로 볼 줄 아는 사람입니다. 면접관들이 의외로 이 부분에서 좋은 인상을 받는다고 자주 언급합니다. 실패를 감추려는 지원자는 질문이 깊어질수록 점점 말이 궁해지지만, 한계를 먼저 인정한 지원자는 오히려 그다음 질문에서도 여유 있게 대답을 이어갑니다.
 
 
## 비슷한 결과물, 다른 합격 통지
여기 가상의 두 지원자가 있습니다. 둘 다 비슷한 시기에 비슷한 주제로 포트폴리오를 제출했습니다. 일정 공유 캘린더 앱이었습니다. 기능도 거의 같았습니다. 일정 등록, 공유, 알림. 화면 디자인도 둘 다 깔끔했습니다.
 
A 지원자의 README에는 기능 목록이 나열되어 있었습니다. "일정 등록 기능", "팀원 초대 기능", "알림 기능". 면접에서 "왜 이 앱을 만들었나요?"라고 묻자 "캘린더 앱이 흔한 주제라서 포트폴리오로 좋을 것 같았습니다"라고 답했습니다.
B 지원자의 README에는 짧은 배경 설명이 있었습니다. "동아리 일정 조율이 카카오톡 단체방에서 매번 흩어져서, 누가 언제 가능한지 한눈에 보기 힘들었습니다. 그래서 가능 시간을 표시하면 자동으로 겹치는 시간을 찾아주는 기능을 중심으로 만들었습니다." 면접에서 같은 질문을 받자 B는 실제 동아리에서 겪은 불편함과, 그걸 해결하기 위해 어떤 대안들을 검토했는지를 구체적으로 설명했습니다.
 
결과는 B 지원자의 합격이었습니다. 면접관은 후에 이렇게 평가를 남겼습니다. "기능은 거의 같았지만, B는 자기가 겪은 문제에서 출발했다는 게 분명했습니다. 같은 기능도 다르게 보였습니다." 같은 결과물이라도, 그 뒤에 어떤 이야기가 있느냐가 평가를 갈랐던 셈입니다.
 
 
## 포트폴리오에 남겨야 할 것
그렇다면 포트폴리오를 어떻게 준비해야 할까요? 핵심은 결과물이 아니라 기록입니다.
 
README에 기능 목록만 나열하지 말고, "왜"를 적어보세요. 어떤 문제를 봤고, 어떤 대안들을 고민했고, 왜 지금의 구조를 선택했는지. 형식을 굳이 거창하게 잡을 필요는 없습니다. "이 프로젝트를 시작한 이유", "고민했던 선택들", "한계와 다음에 시도하고 싶은 것" 정도의 소제목만 있어도 충분합니다. 예를 들어 "고민했던 선택들" 항목에는 "처음엔 전체 페이지를 서버 렌더링으로 만들려 했지만, 실시간 갱신이 많은 화면이라 클라이언트 렌더링으로 바꿨습니다. 초기 로딩은 조금 느려졌지만, 데이터 갱신 속도를 우선했습니다"처럼 한두 줄의 이유만 적어도 충분히 인상을 남길 수 있습니다.
 
커밋 메시지나 PR 설명도 마찬가지입니다. "버그 수정"이라고만 적는 것과, "N+1 쿼리 문제를 발견해서 인덱스를 추가했고, 응답 시간이 1.8초에서 0.4초로 줄었습니다"라고 적는 것은 전혀 다른 인상을 줍니다. 후자는 그 자체로 면접에서 훌륭한 이야깃거리가 됩니다. 면접관이 깃허브 커밋 로그를 들춰볼 때, 이런 기록이 쌓여 있으면 굳이 면접에서 캐묻지 않아도 이미 합격점을 받는 경우도 있습니다.
 
AI 활용은 숨길 필요가 없습니다. 오히려 투명하게 보여주는 게 낫습니다. "이 기능의 초안은 AI 도구로 생성했고, 이후 에러 처리 로직과 엣지 케이스를 직접 보강했습니다"라고 적을 수 있다면, 그게 바로 AI 시대에 요구되는 진짜 실력입니다. AI를 썼다는 사실이 약점이 아니라, AI가 만든 결과를 검증하고 다룰 수 있다는 증거가 되는 셈입니다.
 
요즘은 AI를 안 썼다고 말하는 지원자보다, AI를 어떻게 검증하면서 썼는지 설명하는 지원자가 더 인상적입니다. 전자는 거짓말이거나 비효율적인 거고, 후자는 도구를 다루는 법을 아는 거니까요. AI 사용 여부를 감추려는 태도보다, 어디까지 AI에게 맡기고 어디서부터 직접 판단했는지 경계를 명확히 설명하는 태도가 더 높은 점수를 받는다는 뜻입니다. 한 면접관은 이렇게 말했습니다. "AI를 잘 쓰는 것도 실력입니다. 다만 그 결과를 검증하지 못하면서 썼다고만 말하면, 거기서 신뢰가 깨집니다."
 
 
## 면접 전 준비할 질문 리스트
포트폴리오를 완성했다면, 스스로에게 미리 질문해 보세요.
 
**✅ 이 프로젝트에서 가장 어려웠던 의사결정은 무엇인가요?
✅ 지금 다시 만든다면 무엇을 바꾸고 싶은가요?
✅ 가장 자신 없는 부분은 어디인가요? 
✅ 이 코드에서 가장 마음에 들지 않는 부분은 어디고, 왜 그렇게 남겨뒀나요?**
 
이 질문들에 솔직하게 답할 수 있다면, 면접 자리에서 어떤 질문이 와도 흔들리지 않습니다. 한 가지 팁이 있다면, 답을 미리 글로 적어보는 것입니다. 머릿속으로 정리됐다고 생각해도, 말로 꺼내려는 순간 생각보다 막히는 경우가 많습니다. 짧게라도 문장으로 써보면 면접 자리에서 훨씬 매끄럽게 설명할 수 있습니다.
 
가능하다면 친구나 스터디 동료에게 면접관 역할을 부탁해 모의 면접을 해보는 것도 좋습니다. 직접 만든 프로젝트라도, 막상 "왜 그렇게 했나요?"라는 질문을 연달아 받으면 생각보다 쉽게 말문이 막히곤 합니다. 미리 그런 지점을 찾아 답변을 정리해두면, 실제 면접에서는 훨씬 여유 있게 답할 수 있습니다.
 
모르는 것을 모른다고 말하는 솔직함도, 변별력의 한 축입니다. "거기까진 미처 생각하지 못했습니다. 지금 생각해 보면 이런 방식이 더 나았을 것 같습니다"라고 즉석에서 사고하는 모습을 보여주는 것도, 완벽한 답변을 외워서 말하는 것보다 더 좋은 인상을 줄 수 있습니다.
 
 
## 결국 남는 것은 생각의 흔적
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AI 시대의 포트폴리오는 "내가 무엇을 만들 수 있는가"를 보여주는 자리가 아닙니다. 이제는 누구나 무언가를 만들 수 있습니다. **진짜 보여줘야 하는 건 "내가 어떻게 생각하는가"입니다**. 같은 도구를 써도, 문제를 보는 눈과 선택의 이유는 사람마다 다릅니다. 그 차이가 결국 변별력이 됩니다.
 
다음 포트폴리오를 다듬을 때, 기능 하나를 더 추가하기 전에 README 한 줄을 먼저 고쳐보세요. "이걸 만들었습니다"가 아니라 "이런 이유로 이렇게 만들었습니다"로. 화려한 기능보다, 그 기능을 만들기까지의 고민이 더 오래 기억에 남습니다. 그 한 줄의 차이가, 면접관의 머릿속에 남는 이름이 되어줄 겁니다.
 
 
 

### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [개발자가 문서를 안 쓰는 이유](https://community.programmers.co.kr/post/13767?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13767)
* [코드는 잘 짜는데 발표만 하면 왜 이럴까](https://community.programmers.co.kr/post/13597?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13597)
* [개발자가 숫자로 말해야 하는 이유](https://community.programmers.co.kr/post/13498?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13498)

 
 

![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c227824e-8b30-4bd8-b5a3-233a53dc4546/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

AI 시대의 포트폴리오

지난 6/24~6/26 제주국제컨벤션센터(ICC 제주)에서 개최된 2026 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2026) 박람회 현장에 프로그래머스 교육이 참여했습니다. 
예비 개발자인 학생분들을 포함하여 대학교수님, 기업 담당자분들과 직접 마주하며 AI 활용 실무 로드맵을 제시했던 부스 운영 현장 후기를 지금 공유합니다! 
![Group 1000004345.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/755b8036-cecc-4976-a78c-7f04365398db/Group%201000004345.png) 
 
## 프로그래머스 AI 교육 부스 현장: 개발자 교육 데브코스부터 AI 기초 실전, AI 리터러시까지, 다양한 교육과정을 소개하다!
![Group 1000004346 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/92388e7c-e189-411e-a98a-249988dda4a4/Group%201000004346%20%282%29.png) 
이번 부스 운영에서는 프로그래머스의 개발자 양성 과정인 **데브코스**, 최신 트렌드를 반영한 **AI 기초 실전**, 그리고 전공을 불문하고 필수 역량으로 자리 잡은 **AI 리터러시**까지 다채로운 교육과정을 상세히 소개했는데요. 
현장에서는 "AI를 활용하여 커리어를 위해 어떤 교육을 해야 하는지", "프로그래머스 AI 교육 과정을 통해 학생들의 취업률을 얼마나 상승시킬 수 있을지" 등 구체적인 고민을 나누는 맞춤형 상담이 이어졌습니다. 
 
## 프로그래머스 이벤트 참여하고 교육 과정 알아보기!
![Group 1000004347 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e8b29390-caff-435b-a872-28295c6486c5/Group%201000004347%20%281%29.png) 
부스 방문객 대상으로 데브코스 포함하여 AI 기초 실전, AI 리터러시 등 프로그래머스 AI 교육과정을 엿볼 수 있는 이벤트를 진행했는데요.
 
이번 행사에서 프로그래머스 부스는 **역대 최다 방문자를 기록**하며 뜨거운 관심을 받았습니다. 카카오톡 친구 추가와 간단한 설문을 통해 귀여운 머쓱이 스티커 제공 및 뽑기 이벤트를 진행하는 동시에, 프로그래머스의 전반적인 AI 교육 과정을 소개하는 유익한 시간을 가졌습니다. 
행사 내내 부스에 방문객이 끊이질 않으며 준비한 이벤트와 교육 과정 모두 큰 호응을 얻었습니다. 
 
## 학생 리셉션에서 확인한 프로그래머스 AI 교육의 미래
![Group 1000004348.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c6080c5b-aaa3-40ce-a472-a17fb48aca7e/Group%201000004348.png) 
6/24(수)에 진행된 학생 리셉션은 개발자 데브코스부터 AI 기초 실전, AI 리터러시 과정까지 프로그래머스의 혁신적인 교육 프로그램들이 소개하는 시간을 가졌는데요. 
단순한 정보 전달을 넘어, AI와 소프트웨어로 미래를 바꿀 청년 인재들과 깊은 교감을 나누는 시간이었습니다. 트렌디한 기술을 배우고 성장하고자 하는 학생들의 열정을 보며 프로그래머스가 나아갈 교육의 가치를 다시 한번 확신할 수 있었습니다. 
 
## 이론에서 실전으로, 프로그래머스와 함께 그리는 체계적인 AI 성장 로드맵!
KCC2026 박람회 현장에서 마주한 수많은 열정적인 예비 인재들을 보며 체계적인 AI 및 소프트웨어 학습 로드맵이 얼마나 중요한지 다시 한번 깊이 실감했습니다. 
프로그래머스 교육은 단순히 코딩과 기술 이론을 가르치는 것에 그치지 않고 AI 시대에 발맞춰 실질적인 가치를 창출하는 핵심 인재를 양성하기 위해 더욱 탄탄한 교육 과정을 제공하겠습니다!

KCC2026 체계적인 AI·소프트웨어 성장의 시작, 프로그래머스 AI교육과 함께!

AI 시대, 개발 역량을 활용할 수 있는 커리어는 점점 다양해지고 있습니다.
 
이번 영상에서는 OpenAI에서 AI Success Engineer로 일하고 있는 임지훈 님을 만나 AI를 고객의 업무와 서비스에 성공적으로 도입하도록 돕는 역할에 대한 이야기를 나눴습니다.
 
AI와 개발의 접점에서 일하는 다양한 커리어가 궁금하다면, 인터뷰를 끝까지 읽어보세요!
 
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uyQ9sqCVfZ0?si=kVZK-x-mLCFEeGRr" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

 
 
 
## 간단한 자기소개와 현재 하고 계신 일을 소개해주세요.
안녕하세요. 저는 OpenAI에서 Member of Go To Market Staff - AI Success Engineer로 일하고 있는 임지훈, Eric입니다.
 
저는 흔히 생각하시는 전통적인 의미의 개발자, 즉 Software Engineer라기보다는 Solution Architect, Solution Engineer, Technical Success에 가까운 역할을 하고 있습니다.
 
AI 기술을 고객의 실제 환경에 적용하고, 문제를 해결할 수 있도록 설계하고 구현까지 함께하는 역할을 하고 있습니다. 단순히 기술을 설명하는 것이 아니라, 고객의 문제를 이해하고 그에 맞는 구조를 제안하고, 실제로 운영까지 연결하는 역할이라고 보시면 좋을 것 같습니다.
 
 
## 해당 커리어를 선택하게 된 계기가 궁금합니다.
제가 이 길을 선택하게 된 계기는 사실 꽤 우연했어요. 대학에서 컴퓨터공학을 전공했고 음악·음향 쪽을 부전공했는데, 당시만 해도 저는 개발 커리어라고 하면 무조건 Software Engineer밖에 없는 줄 알았어요. 그래서 졸업하면 당연히 개발자가 되어야 한다고 생각했고요.
 
그러다 대학교 3학년 때 인턴십을 준비하면서 여러 인터뷰를 보게 됐고, 운 좋게 아마존의 SWE 인턴 최종 라운드까지 가게 되었습니다. 그런데 그 자리에서 인터뷰어가 “넌 개발자처럼 말하지 않네?”라고 하시는거예요. 그 말을 듣고 순간, ‘아, 망했다…’ 싶었습니다. 제가 너무 덜 테크니컬하게 말했나, 엉뚱한 이야기를 했나 걱정을 많이 했죠.
 
그런데 그분이 이어서 “Solutions Architect 라는 직군이 있는데, 그 쪽이 더 잘 맞을 것 같다”고 제안해주셨어요. 마침 SWE 인턴 자리는 거의 다 차서 대기 상태만 가능한 상황이기도 했고요. 당시에는 인턴 자체가 너무 중요했기 때문에, 솔직히 어떤 직무인지 정확히 알지는 못했지만 “기회만 주신다면 뭐든 해보겠습니다”라는 마음으로 시작하게 됐습니다. 지금 돌아보면, 그 선택이 제 커리어에서 정말 중요한 전환점이었던 것 같습니다.
 
 
## 어떤 점에서 Solutions Architect라는 직군이 잘 맞다고 생각하셨나요?
인턴십을 통해 저는 혼자 코드를 깊게 파고드는 역할보다는 기술을 이해하고 그걸 사람과 문제에 연결하는 역할이 더 잘 맞다는 것을 알게 되었어요.
 
물론 엔지니어링 백그라운드가 있기 때문에 기술적인 부분을 이해하고 직접 구현하는 것 자체도 좋아합니다. 근데 저한테 더 재미있었던 건 “이 기술이 실제로 어떤 문제를 풀 수 있는가”, 그리고 “이걸 현실적인 시스템으로 어떻게 설계하고 운영할 수 있을까”를 함께 고민하는 일이었습니다.
 
 
## Solutions Architect라는 직군에 대해 조금 더 구체적으로 설명해주실 수 있으실까요?
### "고객과 기술을 연결하는 역할, Solutions Architect"
Solutions Architect나 Technical Success는 회사가 가진 기술을 고객이 실제로 성공적으로 쓸 수 있도록 돕는 역할이라고 생각합니다. 예를 들어 AWS라면 클라우드 서비스를 가지고 고객의 시스템을 어떻게 설계하고 운영할지 함께 고민하는 것이고, AI 회사라면 모델이나 제품을 고객의 실제 워크플로우에 어떻게 붙이고, 어떤 식으로 배포하고, 운영하고, 조직 안에 안착시킬지를 같이 설계하는 일입니다. 
 
단순히 제품을 설명하는 역할이 아니라, 고객의 문제를 이해하고, 적절한 구조를 제안하고, 때로는 직접 개발과 검증, 배포, 운영 안정화까지 함께 들어가는 역할이에요. 
 
 
### "제품팀과 고객 사이의 Gap, 그 간극을 메우는 역할"
소프트웨어 회사 안에는 크게 두 축이 있다고 생각합니다. 소프트웨어를 만들고 발전시키는 제품팀과 그 제품을 실제로 사용하는 고객과 사용자입니다. 그런데 이 두 영역 사이에는 생각보다 큰 gap이 생기기 쉽습니다.
 
제품을 만드는 팀은 기술적으로 무엇을 만들 수 있을지, 제품을 어떤 방향으로 발전시킬지에 집중합니다. 반면 사용자는 실제 업무와 환경 안에서 그 제품을 어떻게 써야 하는지, 무엇이 불편한지, 무엇이 더 필요한지, 어떤 부분에서 막히는지를 느낍니다.
 
문제는 이 둘이 서로를 완벽하게 이해하기 쉽지 않다는 점입니다. 사용자는 제품이 왜 이렇게 설계되어 있는지, 어떤 방식으로 활용해야 가장 큰 가치를 낼 수 있는지 알기 어려울 수 있습니다. 반대로 제품팀은 사용자가 실제 현장에서 어떻게 제품을 사용하고 있는지, 어디에서 어려움을 겪고 있는지, 무엇을 원하는지 충분히 보지 못할 때가 많습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4c268579-220d-4d65-bcf2-ff836e38ecc7/image.png)
 
Solutions Architect는 바로 그 사이를 연결하는 역할이라 생각합니다. 고객에게 “이 제품을 당신의 환경에서는 이런 식으로 사용해야 실제 가치가 생긴다”는 것을 구체적으로 보여주고, 제품팀에게는 “고객은 이 제품을 실제로 이렇게 사용하고 있고, 여기에서 막히고 있고, 이런 니즈가 있다”는 현장에서의 목소리를 전달하는 것이죠.
 
그래서 Solutions Architect는 단순한 기술 설명자도 아니고, 단순한 개발자도 아닙니다. 기술을 이해하면서 동시에 사람을 이해해야 하고, 제품을 알면서 현장도 알아야 합니다. 저는 바로 그 점이 굉장히 흥미로웠고, 제가 가진 강점과도 잘 맞는다고 느꼈습니다.
 
 
## AI 분야, 특히 OpenAI에 합류하게 된 이유는 무엇인가요?
저는 AI가 단순히 새로운 기술이 아니라, 사람들이 일하는 방식과 비즈니스의 구조를 바꾸는 기술이라고 느꼈습니다. 근데 AI가 좋다고 해서 저절로 잘 쓰이게 되는 건 아니라고 생각합니다. 오히려 AI야말로 제품팀이 만든 기술과 고객이 실제로 원하는 결과 사이의 간극이 더 크게 생기기 쉬운 분야라고 봤습니다. 
 
그래서 저는 많은 사람들이 AI를 실제로 잘 쓰게 만드는 일에 의미를 느꼈고, 그걸 가장 잘 할 수 있는 환경이 Frontier AI Lab이라고 생각해서 OpenAI에 합류하게 되었습니다.
 
 
## AI 관련 기업에서 일하는 것은, 일반 IT 기업과 어떤 부분에서 다른가요?
Frontier AI Lab은 지금 가장 앞선 AI 모델을 직접 만들고 연구하는 회사들입니다. 제가 느끼기에 일반 IT 기업과 가장 다른 점은, 이곳은 정말 ‘연구소에 가깝다’는 점입니다.
 
일반 IT 기업은 보통 이미 존재하는 기술을 더 잘 개선하거나, 검증된 기술을 활용해서 문제를 해결하는 경우가 많습니다. 비교적 익숙한 기술적 기반 위에서 제품을 만들고 최적화하는 일이 중심이 되죠.
 
반면 지금의 생성형 AI는 기존 기술을 조금 발전시키는 수준이 아니라, 아예 새로운 가능성을 계속 열어가는 영역에 더 가깝다고 생각합니다. 그리고 이 정도 스케일의 기술로 무엇을 할 수 있는지도 아직 완전히 정해져 있지 않은 상태입니다.
 
그러다 보니 Frontier AI Lab에서는 모든 것이 훨씬 더 실험적이고 탐색적입니다. 빠르게 만들어보고, 실제로 써보고, 실패하더라도 그 과정에서 배우는 것이 굉장히 중요합니다. 그런 점에서 일반적인 제품 회사라기보다는, 연구와 개발이 동시에 이루어지는 진짜 Research Lab이라고 보시면 될 것 같습니다.
 
 
## 실제 업무에서 가장 중요하게 사용하는 역량은 무엇인가요?
실제 업무에서 제가 가장 많이 사용하는 역량은 결국 고객의 목소리를 듣는 능력입니다.
 
제 일은 기술부터 시작하는 게 아니라, 고객이 지금 어떤 문제를 겪고 있는지, 서비스를 어떻게 쓰고 있는지, 어디에서 막히고 있는지를 이해하는 것에서 시작합니다.
 
그래서 고객이나 사용자의 트렌드를 보고 어떤 방식으로 제품을 활용하고 있는지, 어떤 부분을 불편해하는지, 그리고 그 문제를 지금은 어떻게 접근하고 있는지를 먼저 파악해야 합니다. 저는 그 과정에서 항상 고객의 입장에서 한 번 더 생각해보는 것이 중요하다고 느꼈습니다.
 
그리고 이런 맥락이 충분히 이해된 다음에야 비로소 기술적인 역량이 의미 있게 쓰인다고 생각합니다. 그때부터 아키텍처를 설계하고, 적절한 솔루션을 제안하고, 실제로 구현과 배포까지 이어지는 기술적인 판단이 가능해지기 때문입니다.
 

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">AI를 고객의 성공으로 연결하는 AI Success Engineer 임지훈 님의 이야기, 흥미롭게 읽으셨나요? 곧 공개될 인터뷰 2편에서는 AI 시대에 변화하는 개발자의 역할, AI 산업과 기술 트렌드, 커리어 준비 방향에 대한 이야기를 더 깊이 나눌 예정입니다. 다음 편도 기대해주세요!</div>

 
 
### 📌 OpenAI 임지훈 님 인터뷰 2편 보러가기
* [AI가 코딩하는 시대, 진짜 경쟁력은 따로 있습니다](https://community.programmers.co.kr/post/13961)

개발자 취업만 준비했다면 놓칠 수 있는 직무 ㅣ OpenAI AI Success Engineer 임지훈 인터뷰 (1편)

바이브 코딩 앱이 현업 서비스가 되기 전에 반드시 넘어야 할 백엔드의 벽

AI의 승부는 더 이상 모델의 크기가 아니라, 그 모델을 어떻게 다루느냐에서 갈립니다. 데이터 사이언티스트 정경문 님은 이 변화의 중심에서 '소프트웨어 2.0' 시대의 핵심을 이야기합니다. 이제 중요한 것은 지능을 만드는 일이 아니라, 그 지능을 통제하고 연결해 실제 가치로 바꾸는 '시스템 설계 능력'입니다. 
 
정경문 님의 아티클을 통해 왜 지금 백엔드 엔지니어가 AI 시대의 주인공이 될 수 밖에 없는지, 그 결정적인 이유를 확인해보세요!
 
 
## 소프트웨어 2.0 시대, 시스템을 설계하는 개발자를 찾습니다
최근 AI 연구의 핵심은 '더 큰 모델'을 만드는 것에서 '**모델의 능력을 어떻게 100% 끌어낼 것인가**'로 옮겨가고 있습니다. 예를 들어, 과거에는 우리가 라면 끓이는 법을 가르칠 때 "물 550ml를 넣고 4분을 끓여라"라고 한 땀 한 땀 명령어를 적었습니다. 이것을 우리는 ‘**소프트웨어 1.0시대**’라고 부릅니다. 하지만 테슬라 AI의 수장이자 OpenAI의 창립 멤버인 안드레 파시(Andrej Karpathy)는 이제 시대가 변했다고 말합니다.
 
사람이 일일이 규칙을 짜는 대신, AI에게 수백만 장의 라면 사진과 평점을 던져주고 "최고의 맛을 내는 로직은 네가 알아서 찾아내!"라고 시키는 '**소프트웨어 2.0**'의 시대가 온 것이죠. 하지만 역설적으로 모델이 똑똑해질수록 그 모델을 안전하게 가두고, 올바른 길로 안내하며, 비즈니스 가치로 전환하는 '시스템 설계자'의 가치는 더욱 치솟고 있습니다. 오늘 저는 여러분께 왜 지금이 백엔드 엔지니어가 AI의 중심으로 도약할 수 있는 최고의 적기인지, 그리고 그 핵심 열쇠인 '하네스 엔지니어링'이 무엇인지 이야기해 보려 합니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1b03abb8-6347-4851-9ca6-8cff1747ac51/image.png)
소프트웨어 2.0 시스템 설계 개발자 (출처: 챗GPT 생성)
 
 
### 1. AI에게 별도의 지식이 필요한가?
우리가 AI 서비스를 설계할 때 가장 먼저 마주하는 것은 거창한 수식이 아니라 세 가지의 핵심적인 의사결정 나무(Decision Tree)입니다. 첫 번째 질문은 "**이 AI에게 별도의 지식이 필요한가?**"입니다. 모델이 학습하지 않은 우리 회사만의 데이터나 최신 정보가 필요하다면 우리는 **검색 증강 생성 RAG**(**Retrieval-Augmented Generation**)를 선택합니다. 
 

```python
# [Python Code] 답변에 필요한 자료를 찾고, 답변 생성

docs = vector_db.similarity_search(query)
response = llm.invoke(f"다음 문서를 참고해서 답변:\n{docs}")
```

 
위와 같은 간단한 로직으로 모델의 지능에 데이터라는 날개를 달아주는 것이죠. 2023년부터 활발히 연구된 RAG는 LLM의 환각증상을 어느정도 없애는데 기여했다고 봅니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/af8aba73-b17e-47db-9335-223bb864c339/image.png)
AI 서비스 설계를 위한 3가지 질문 (출처: 챗GPT 생성)
 
 
### 2. 해결 과정이 단계적인가?
두 번째 질문은 "**해결 과정이 단계적인가?**"입니다. 복잡한 비즈니스 로직은 한꺼번에 모든 재료를 넣고 끓이는 라면처럼 한 번의 호출로 뚝딱 해결되지 않습니다. 아무리 좋은 재료라도 순서 없이 한 냄비에 넣고 끓이면 엉망이 되고 말죠. 마치 우리가 백엔드에서 결제 API를 만들 때 '재고 확인 → 결제 처리 → 배송 요청'이라는 순차적인 트랜잭션을 설계하듯, **AI에게도 재료를 손질하고(Node) 이를 적절한 다음 단계(Node)로 연결하는 과정(Edge)이 필요**합니다. 하나의 단계는 각 재료를 정교하게 준비하는 단일 노드(Node)의 구성입니다. 
 

```python
#[Python Code] 개별 재료를 손질하는 '노드'를 정의. LangChain

chain = prompt | retriever | model
result = chain.invoke({"question": query})
```

 
위 코드는 사용자의 질문을 이해하고, 필요한 데이터를 가져와, 결론을 내는 하나의 완성된 '재료 손질' 과정입니다. 하지만 진짜 요리는 이 손질된 재료들을 어떤 타이밍에 넣느냐에서 결정됩니다. 여기서 **백엔드 엔지니어의 주무기인 워크플로우 설계(Workflow Design) 역량이 등장**합니다.
 

```python
# [Python Code] 손질된 재료들을 순서에 맞게 연결하는 '흐름(Edge)' 제어. StateGraph

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("planner", planning_agent) # 재료 선별 단계 (Node)
graph.add_node("executor", tools_executor) # 불 조절 및 조리 단계 (Node)
graph.add_edge("planner", "executor") # 재료 선별과 조리를 이어주는 흐름 (Edge)
```

 
백엔드 개발자가 복잡한 워크플로우를 최적화하고 각 단계의 입출력을 정교하게 맞추던 '프로세스 엔지니어링' 능력. 이 능력이 AI라는 도구를 가지고 최고의 요리를 만들어내는 결정적인 차이를 만듭니다.
 
 
### 3. 역할을 나누어야 하는가?
세 번째 질문은 "역할을 나누어야 하는가?"입니다. 과거의 시스템이 모든 재료가 섞여 있어 하나만 상해도 전체를 버려야 하는 비빔밥이었다면, 현대적인 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 밥, 나물, 육회가 각각 독립된 접시에 담긴 '뷔페'와 같습니다. 특정 재료에 문제가 생겨도 그 접시만 교체하면 서비스 전체는 끄떡없죠.
 
이처럼 기획자 에이전트, 개발자 에이전트, 검수자 에이전트로 역할을 명확히 분리하는 **Multi-Agent 구조**는 바로 이 MSA의 철학과 완벽히 맞닿아 있습니다. 각 에이전트라는 독립된 '접시'들이 각자의 책임을 다하며 API라는 통로로 소통하게 만드는 것, 이 세 가지 질문에 답을 내리는 과정 자체가 이미 백엔드 엔지니어가 수년간 훈련해온 '시스템 구조 설계' 그 자체입니다.
 

```python
[Python Code] 멀티에이전트 + 오케스트레이션 코드 흐름. Orchestration.

plan = planner_agent.invoke(query) # 무엇을 할지 나눈다
results = executor_agent.batch(plan.tasks) # 각 작업을 실행한다
review = reviewer_agent.invoke(results) # 결과를 검토한다
answer = synthesizer_agent.invoke(review) # 하나의 답으로 종합한다 
```

 
 
불과 몇 년 전까지 AI 개발은 모델 중심이었습니다. 데이터를 모으고, 직접 모델을 학습시키고, 가중치를 튜닝하며 소수점 단위의 정확도를 높이는 것이 핵심이었습니다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 
 
사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO는 “모든 회사는 AI 회사가 될 것이다”라고 단언했습니다. 이 말의 진짜 의미는 모든 회사가 자신만의 모델을 밑바닥부터 만든다는 뜻이 아닙니다. 이미 세상에는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 같은 빅테크가 만든 초거대 모델들이 API 형태로 널려 있습니다. 이제 성능 차이는 점점 줄어들고 누구나 최고의 지능을 빌려 쓸 수 있는 시대가 되었습니다. 
 
 
## 결국 차별점은 그 지능을 어떻게 서비스로 설계하느냐에서 갈립니다
**어떤 데이터를 넣고(Input Control), 어떤 흐름으로 처리하며(Process Flow), 어떤 역할로 나누어 효율을 극대화할 것인가(Resource Allocation)**. 이 모든 질문은 사실 백엔드 개발자들이 API 서버를 구축하고, DB 스키마를 짜고, 트래픽을 분산할 때 하던 고민과 완벽하게 일치합니다. 그래서 지금 AI의 중심은 모델 제작자에서 시스템 설계자로 이동하고 있습니다.
 
여기서 우리는 한 단계 더 나아가야 합니다. 프롬프트 엔지니어링이 단순히 '말을 잘 거는 기술'이라면, 그 위에는 AI를 강력하게 통제하고 최적화하는 **하네스 엔지니어링**(**Harness Engineering**)이라는 레이어가 존재합니다. 
 
하네스라는 단어를 들으면 무엇이 떠오르시나요? 강아지와 산책할 때 채우는 가슴줄이나 말의 힘을 제어하기 위해 씌우는 마구를 떠올리시면 정확합니다. 강아지의 목을 조르지 않으면서도 안전하게 방향을 지시하듯, **하네스 엔지니어링은 AI 에이전트가 업무를 수행할 때 엇나가지 않도록 외부 실행 환경, 규칙, 제약 조건, 피드백 시스템을 설계하는 기술**입니다. 아무리 힘이 센 말(강력한 LLM)이라도 고삐와 안장(하네스)이 없다면 제 멋대로 뛰어다니는 말 때문에 기수도 위험하겠죠? 
 
특히 최신 논문인 [Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses](https://arxiv.org/abs/2603.28052)는 이 개념을 완성시킵니다. 이 논문은 "모델을 바꾸려 하지 말고, 모델이 일하는 방식인 '하네스' 자체를 AI가 스스로 최적화하게 만들자"고 제안합니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3824d5be-4386-40e3-9f08-4e092da81561/image.png)
메타 하네스의 압도적 성능 그래프
(출처: Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses)
 
 
다음 그래프를 보시면 Meta-Harness(빨간선)가 기존의 최적화 도구들(ACE, TTT-Discover 등)을 단 몇 번의 시도만으로 가볍게 추월하는 것을 볼 수 있습니다. 오른쪽 바 차트에서는 사람이 직접 짠 코드보다 Meta-Harness가 생성한 로직이 실제 문제 해결 성능(Pass Rate)에서 훨씬 우위에 있음을 입증합니다. **모델이 똑같아도 '어떻게 시키느냐(Harness)'에 따라 결과가 이렇게 달라집니다**. 
 
이 어려운 개념을 우리에게 친숙한 '최고의 라면 레시피를 찾는 AI 요리사' 비유로 풀어보겠습니다. 핵심 알고리즘 을 보면 네 가지 준비물이 등장합니다.
 
1. **과제(X)**: 손님들이 주문한 다양한 메뉴 (**해결해야 할 문제들**)
2. **요리사(M)**: 실제로 불 앞에서 요리할 숙련된 요리사 (**LLM 모델**)
3. **제안자(P)**: 새로운 레시피를 머릿속으로 구상하는 연구원 (**레시피 생성 에이전트**)
4. **비법 노트(D)**: 지금까지 써본 모든 레시피와 평점을 기록한 저장소 (**Filesystem**)

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/48b4e86b-5c83-4201-81de-710cd12a4c76/image.png)
하네스 엔지니어링을 라면 요리에 비유 (출처: 챗GPT 생성)
 
 
과정은 이렇습니다. **Step 1**에서는 일단 세상에 알려진 기본 레시피(H)들로 요리를 시작합니다. 요리사(M)에게 이 레시피대로 만들어보라고 시킨 뒤 손님의 평점을 매기고, 그 결과와 과정을 비법 노트(D)에 꼼꼼히 적습니다.
 
**Step 2**가 가장 흥미로운 지점입니다. 연구원(P)은 비법 노트(D)를 처음부터 끝까지 정독합니다. "어? 3번 레시피는 설탕을 넣었더니 점수가 낮았는데, 5번은 마늘을 넣으니 점수가 확 올랐네? 그럼 이번엔 마늘을 더 넣고 고추가루을 섞은 새로운 레시피를 만들어볼까?"라며 이전의 성공과 실패를 분석해 다음 안을 제안합니다.
 
마지막 **Step 3**에서는 이 새로운 레시피가 실제 조리가 가능한지 검증하고 다시 요리사에게 시킵니다. **이 과정을 N번 반복**하면 결국 비법 노트에는 그 어떤 인간 요리사도 생각지 못한 최상의 레시피들, 즉 파레토 프론티어(Pareto frontier)라 불리는 '인생 레시피 모음집'이 남게 됩니다.
 
 
이 알고리즘의 진정한 힘은 '기록의 힘'에서 나옵니다. 기존의 방식들은 방금 한 요리의 맛만 기억했다면, **Meta-Harness는 과거에 했던 모든 실패와 성공의 기록(D)을 매 순간 전부 다 읽어보고 다음 수(Next step)를 결정**합니다. 이것이 바로 백엔드 엔지니어가 잘하는 '로그 분석'과 '시스템 최적화'의 정점입니다. 여러분이 평소에 에러 로그를 분석해 시스템의 병목을 찾아내고 인프라 구조를 개선하듯, 이제는 AI 에이전트의 실행 로그를 분석해 그들이 일하는 환경(하네스)을 개선해야 합니다.
 
하네스 엔지니어링은 단순히 코드를 짜는 것을 넘어 AI 시대의 새로운 '규약'과 '기준'을 설정하는 일입니다. **에이전트들이 서로 어떻게 대화해야 효율적인지, 어떤 제약 사항을 주어야 안전한지 정의하는 아키텍트**가 되는 것입니다.
 
 
## AI의 엔진은 같아도, 하네스를 설계하는 당신이 미래를 지휘합니다
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0814d759-86a1-4dcd-b43e-f3bf9c699ce3/image.png)
백엔드 엔지니어의 여정 (출처: 챗GPT 생성)
 
 
AI 개발이라는 여정에서 백엔드 엔지니어는 가장 강력한 무기를 쥐고 있습니다. 모델이라는 엔진은 API로 평등해졌고, 이제 차이를 만드는 것은 그 엔진을 감싸는 정교한 하네스 엔지니어링입니다. 데이터를 RAG으로 연결하고, 프로세스를 Chain으로 엮으며, 역할을 Multi-Agent로 나누고, 이 모든 것을 하네스로 통제하는 설계의 미학. 이것이야말로 백엔드 개발자가 AI 엔지니어링의 주인공이 될 수 밖에 없는 이유입니다.
 
여러분이 지금까지 쌓아온 구조 설계 능력과 시스템 통제력은 결코 사라지지 않습니다. 오히려 AI라는 파도를 타고 더 넓은 바다로 나아갈 수 있는 가장 튼튼한 배가 되어줄 것입니다. 지금 바로 하네스의 고삐를 쥐고, 여러분만의 AI 아키텍처를 설계해 보시길 바랍니다. 그 길의 끝에는 단순히 모델을 쓰는 사용자가 아닌, AI를 지휘하는 진정한 마스터로서의 여러분이 서 있을 것입니다.
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [AI 기술을 가진 개발자, 실제 채용에서 유리할까?](https://community.programmers.co.kr/post/13433?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13433)
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![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5e64c3af-26b1-4b64-9a3f-b5ec14236695/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

LLM 성능의 '천장'을 깨는 시대: 백엔드 엔지니어를 찾아라

백엔드 전반을 이해하고, 생성형 AI를 개발 효율화 도구로 활용하는 역량을 키우고자 데브코스에 참여한 은나현 님의 인터뷰입니다. 프로젝트 중심의 학습과 코드 리뷰, 스터디 등 다양한 활동을 통해 풀스택 개발 역량을 쌓은 나현 님의 이야기, 지금 바로 만나보세요!
 

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## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. **생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기**를 수료한 은나현입니다. 저는 학부와 석사 과정에서 IT 공학을 전공하며 꾸준히 개발 역량을 쌓아왔습니다. 새로운 기술을 배우고 적용하는 것을 즐기며, 안정적이고 효율적인 시스템을 설계하고 구현하는 백엔드 엔지니어로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/230d52e8-cc69-48cc-a373-f90986b5cf01/image.png)
 
## 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요? 많은 부트캠프 중 데브코스를 선택하신 이유는 무엇인가요?
학부 때 알고리즘을 공부하면서 프로그래머스를 알게 되었어요. 다양한 프로그래밍 문제를 풀 수 있고, 많은 개발 준비생들이 믿고 쓰는 플랫폼이라는 점이 인상적이었습니다.
 
저는 평소 **빠르게 배우고 실습하는 프로젝트 중심의 학습 방식을 선호**하는데, 데브코스의 교육 방식이 딱 그런 방식이라 저와 잘 맞다고 생각했습니다.
 
무엇보다 개발자를 준비하는 사람이라면 누구나 알고 있는 플랫폼에서 만든 교육이기에, 더욱 확신을 가지고 선택할 수 있었던 것 같아요.
 
 
## 약 6개월 동안 데브코스에 참여하셨는데요. 가장 기억에 남는 경험은 무엇인가요?
데브코스에서 가장 기억에 남는 경험은 **코드 리뷰**였습니다.
 
저는 그동안 혼자 프로그래밍을 공부하며 제 방향이 맞는지, 다른 시각은 없는지 고민될 때가 많았습니다. 같은 목표를 가진 사람들과 대화를 나누며 이러한 갈증을 해소하고 싶었는데, 데브코스에서 진행했던 코드 리뷰가 바로 그 니즈를 충족해 준 경험이었습니다.
 
코드 리뷰를 통해 팀원들의 다양한 접근 방식을 배우고, 필요할 때는 팀원들과 의견을 나누며 토론을 진행했습니다. 어려운 문제는 멘토님과 함께 고민하며 해결했으며, 이를 통해 제 부족한 점을 확실히 깨닫고 **학습 방향을 구체화**할 수 있었습니다.
 
특히 최종 프로젝트에서는 **CodeRabbit AI를 활용해 코드 리뷰를 자동화하고 체계화**했는데요. AI가 먼저 코드에 대한 피드백을 제공하고, 이를 바탕으로 팀원들이 심화 토론을 하는 방식이었어요. 이 방법 덕분에 코드 품질을 일정 수준 이상으로 유지할 수 있었고, **서로의 코드를 공유하며 배우는 협업 문화를 빠르게 정착**시킬 수 있었습니다.
 
이 경험을 통해 단순히 문제를 해결하는 것을 넘어, 협업을 통해 더 나은 결과물을 만드는 즐거움을 알게 되었습니다. 함께 배우고 성장하며 하나의 서비스를 완성해 나가는 과정 자체가 저에게 큰 의미로 남았던 것 같아요.
 
 
![은나현님 인터뷰_문항 3번 이미지(1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/08fe861b-805e-4d47-8799-85d72f3fc2c2/%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%A1%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%BC%203%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%281%29.png)
 
![은나현님 인터뷰_문항 3번 이미지(2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0279bdf9-215e-42b5-a9b9-d0e799b4c752/%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%A1%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%BC%203%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%282%29.png)
 
![은나현님 인터뷰_문항 3번 이미지(3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1dc7d0eb-6be0-4a8a-80f2-a3926ebc4d55/%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%A1%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%BC%203%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%283%29.png)
🔼 CodeRabbit AI를 활용해 진행한 코드 리뷰
 
 
## 데브코스를 통해 성장했다고 느낀 계기가 있다면 공유해 주세요!
데브코스에 참여하기 전, AI 기술을 활용한 연구를 진행한 적이 있는데요. 실제로 사용자가 쓸 수 있는 서비스를 만들려면 백엔드 역량이 필요하다는 것을 절실히 느꼈습니다.
 
이 고민을 해결하고자 데브코스에 참여하게 되었고, 최종 프로젝트에서 **사용자 맞춤형 AI 추천 기능을 포함한 플랫폼을 개발**했어요. 단순히 기능을 구현하는 수준을 넘어, 실제 서비스로 제공할 수 있을 만큼 완성할 수 있었던 경험이었습니다.
 
이 과정에서 **API 설계, DB 모델링, 인증·인가 처리, 배포 환경 구성까지** 백엔드 전반을 경험하면서, 이론적으로 알던 지식을 실제로 활용할 수 있는 역량으로 바꿀 수 있었어요. 또한 생성형 AI를 적극 활용해 필요한 개념을 빠르게 학습하고, 개발 속도를 높이는 경험도 할 수 있었습니다.
 
단순히 기능을 구현하는 수준을 넘어, 실제 서비스를 완성할 수 있는 개발자로 한 단계 성장했음을 느낀 순간이었던 것 같아요.
 
 
## 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 만들었나요? 그 과정에서 경험은 어떠했나요?
저희 팀은 **AI 맞춤형 추천과 공동구매 할인 기능을 결합한 뷰티 커머스 플랫폼 '우르르'를 개발**했습니다. 사용자가 원하는 상품의 공동구매에 참여하면, 최소 인원이 달성될 때마다 할인율이 자동으로 갱신되고, 참여자가 많을수록 더 큰 할인 혜택을 받을 수 있는 구조예요. 단순한 가격 혜택을 넘어서, 커뮤니티성이나 기대감, 리워드 제공 등 새로운 쇼핑 경험을 주는 것을 목표로 기획했습니다.
 
저는 **백엔드 개발과 AI 기반 맞춤형 상품 추천 기능을 담당**했습니다. 백엔드는 Spring Boot로 개발했고, AI 추천 API는 FastAPI와 Faiss를 활용해서 만들었어요. 덕분에 기존에 알고 있던 지식과 데브코스에서 새롭게 배운 기술을 실제 서비스로 통합할 수 있었고, 개인적으로도 큰 만족감을 느꼈습니다.
 
팀원들과 충분히 논의하면서 같은 목표를 공유하고, 각자의 강점을 발휘하며 6주 동안 몰입해서 즐겁게 프로젝트를 진행할 수 있어 좋았어요. **프론트엔드, 배포, 인프라 등 다양한 분야까지 시야를 넓힐 수 있었던 점도 큰 성과**라고 생각합니다.
 
![은나현님 인터뷰_5번 문항 이미지(1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3bce5777-c095-4fa9-9b4f-5ed6bdc95253/%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%A1%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_5%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%BC%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%281%29.png)
🔼 최종 프로젝트 '우르르'의 메인 페이지
 
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🔼 프로젝트 메인 로직
 
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🔼 AI 추천 로직
 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성했다고 느끼시나요?
**백엔드 전반을 이해하고, 프로젝트를 몰입해서 경험**하는 것이 목표였습니다. 또한 요즘 주목받고 있는 **생성형 AI를 개발 효율화 도구로 활용하는 역량**을 키우고 싶었어요.
 
데브코스를 통해 단순히 백엔드 개발뿐만 아니라, 프론트엔드, 모니터링, 인프라, 배포까지 서비스 전반의 프로세스를 직접 경험할 수 있었습니다. 서비스가 실제로 사용자에게 전달되기까지의 흐름을 이해할 수 있었고, 목표했던 백엔드 역량 강화도 충분히 달성했다고 느낍니다.
 
 
## 수업을 진행해주셨던 강사님은 어떠셨나요?
강사님이 친근하고 재미있게 수업을 이끌어주셔서 정말 좋았습니다.
수업이 개발 실습 위주라 수업을 놓치면 따라가기 어려울 수 있는데, 뒤처지는 학생이 없도록 세심하게 챙겨주시는 게 많이 느껴졌어요.
 
또한 최신 개발 트렌드나 [Lovable](https://lovable.dev/), [Webcrumbs](https://www.webcrumbs.ai/), [NotebookLM](https://notebooklm.google.com/) 등 **새로운 서비스들을 자주 소개해 주셔서** 수업에 계속 흥미를 가지고 참여할 수 있었습니다.
 
 
## 함께 스터디한 동료들은 어땠나요?
**6개월이라는 짧지 않은 기간 동안 즐겁게 수업을 들을 수 있었던 건, 정말 동료들 덕분**이었습니다. 운 좋게 좋은 분들을 많이 만나 함께 성장할 수 있었어요.
 
특히 첫 번째 프로젝트 팀원들과는 마음이 잘 맞아서, 과정이 끝날 때까지 스터디를 이어갔습니다. **멘토님께 추천받은 '객체지향의 사실과 오해'라는 책을 함께 읽고 정리하며 토론**했는데요. 덕분에 객체지향 개념을 더 깊이 이해할 수 있었습니다.
 
또, 각자 맡은 주제를 공부한 뒤 서로 예상 질문을 주고받고 답변을 피드백하는 면접 대비 스터디도 진행했습니다. 덕분에 서로의 강점과 부족한 부분을 보완하며 함께 성장할 수 있었습니다.
 
![은나현님 인터뷰_8번 문항 이미지.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03c772f6-44d4-4d46-8818-46afb8da4b58/%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%A1%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2_8%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%BC%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5.png)
🔼 팀원들과 열심히 질문하고 답변하며 진행했던 스터디
 
 
## 멘토링 경험은 어땠나요?
신재야 FT님과의 멘토링이 기억에 많이 남습니다. 제 깃허브, 자기소개서, 블로그를 모두 검토해 주시고, 저에게 꼭 필요한 조언을 주셨어요. **제가 원하는 목표와 현재의 스펙, 학습 정도를 종합적으로 판단해 멘토링**을 해주셔서, 굉장히 유용한 시간들이었습니다.
 
이외에도 프로젝트를 진행하면서 많은 멘토님들과 만날 수 있었는데요. 취업이나 앞으로의 학습 방향, 미래 동향에 대한 인사이트를 많이 얻을 수 있어서 좋았습니다.
 
 
## 생성형 AI 백엔드 과정을 선택한 이유는 무엇인가요? 긴 교육 기간에 대한 부담은 없으셨나요?
원래 AI에 관심이 많았고, **다른 백엔드 과정과 달리 생성형 AI를 활용한다는 점이 신선하고 트렌디하게** 느껴졌습니다. 앞으로 AI 기술을 이해하고 적극적으로 활용할 수 있는 개발자가 더욱 주목을 받을 거라 생각했기 때문에, <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 과정을 선택하게 되었습니다.
 
다른 백엔드 과정에 비해 교육 기간이 길었지만 **프로젝트 전체 사이클을 경험할 수 있는 기회가 더 중요**하다고 생각했습니다. 결국 풀스택 개발 경험을 한 것이기 때문에 교육 기간이 길다고 느껴지지 않았습니다.
 
 
## 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
생성형 AI로 배우는 속도는 올리고, 백엔드 역량은 탄탄히 다진 6개월
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
**AI와 백엔드 기술을 활용해 사용자 경험을 개선하는 서비스 개발자**가 되고 싶습니다.
 
데브코스에서 배운 것을 기반으로 단순한 개발을 넘어, 서비스 아키텍처 설계, 대규모 트래픽 처리, AI 활용 최적화까지 아우르는 역량을 갖추고 싶습니다.
 
궁극적으로 큰 임팩트를 낼 수 있는 영역을 만들어나가는 개발자로 성장하고 싶어요.
 
 
## 마지막으로, 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스를 고민하는 분들에게 추천의 한마디 부탁드립니다.
최근 트렌드에 맞춰 효율적으로 백엔드를 배울 수 있는 좋은 선택지라고 생각합니다.
저 역시 6개월 동안 많이 성장할 수 있었고, 그 과정이 생각보다 너무 힘들지는 않았습니다.
**완주까지 도움을 주는 좋은 분들이 많이 계시기 때문에**, 고민 중이시라면 데브코스에 꼭 도전해 보시길 추천합니다!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-AIBE-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/40fdcce6-4273-4db6-b8b9-bb372eff71fd/DEV-AIBE-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25330?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25330_blog&utm_content=25330_banner)

[데브코스 후기] 생성형 AI를 개발 효율화 도구로! 백엔드 역량을 빠르게 키운 6개월 - 생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기 은나현 님

비전공자로 시작해 AI 서비스 개발, 그리고 기업 협업까지 이어진 데브코스 수료생의 이야기! 프로그래머스 백엔드 데브코스 수료생 백상현 님을 만나보았습니다.
 
상현 님은 데브코스 과정 중 AI 기반 상담 앱 ‘마인드톡’을 직접 개발하고, 이를 계기로 AI 솔루션 기업과의 협업까지 이어졌다고 하는데요.
 
비전공자에서 1인 서비스 개발자로, 더 나아가 AI를 실무에 활용하는 백엔드 개발자로 성장하기까지! 상현 님의 생생한 경험을 지금 확인해보세요.
 

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## 간단한 자기 소개 부탁드립니다!
안녕하세요. 백엔드 데브코스 6기 수료생 백상현입니다. 저는 금융보험을 전공한 비전공자 출신으로 2025년 10월에 프로그래머스 백엔드 데브코스를 수료했습니다.
 
데브코스 수료 이후에는 **제가 직접 만든 AI 상담 앱 '마인드톡'을 계기로 AI 모델 및 솔루션 제공 기업과 협업 프로젝트에 참여**하며 국산 AI 모델 기반의 챗봇을 만들었습니다.
 
지금은 외주 프로젝트를 마무리하고 취업을 준비하면서 새로운 개인 프로젝트들도 계속 진행하고 있습니다. **최근 '사주박사'라는 앱을 출시**했는데, 궁금하신 분들은 플레이스토어나 앱인토스에서 확인해보시면 좋을 것 같습니다 🙂
 
 
![스크린샷 2026-04-29 오후 5.17.22.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0935253b-9755-4892-bd0c-d1cbae80177e/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%205.17.22.png)
⬆️ 상현 님이 출시한 '사주박사' 앱
 
 

 
 
## 개발을 처음 시작하게 된 계기는 무엇인가요? 특히 비전공자로서 개발에 관심을 가지게 된 배경이 궁금합니다.
제가 개발을 처음 시작하게 된 계기는 **우연히 ChatGPT를 활용해서 바이브 코딩으로 간단한 웹사이트를 만들어본 경험**이었습니다. 코드를 한 줄도 모르는 상태였는데도, AI와 함께 뭔가를 직접 만들 수 있다는 게 신기하고 재밌더라고요. 그때 '내 손으로 무언가를 만든다'는 감동을 처음 느꼈고, 그 경험이 개발에 대한 관심으로 이어졌습니다.
 
이후 독학으로 조금씩 개발 공부를 시작하게 되었습니다. 저는 개발과 전혀 다른 금융보험을 전공했지만, 오히려 새로운 분야에 도전한다는 점이 더 설레게 느껴졌던 것 같습니다.
 
 
## 데브코스에 참여하게 된 가장 큰 이유는 무엇이었나요?
처음에는 독학으로 개발 공부를 시작했는데, 혼자 공부하다 보니 어느 순간 한계를 느끼게 되었습니다. 지금 내가 맞는 방향으로 가고 있는지 판단하기도 어려웠고, **체계적인 커리큘럼과 함께 성장할 동료가 필요**하다고 느꼈습니다.
 
여러 교육 과정을 비교해 봤는데, 프로그래머스 데브코스는 **실무 중심 커리큘럼과 프로젝트 경험을 쌓을 수 있다는 점에서 가장 매력적**이었습니다. 특히 백엔드 개발에 집중된 과정이라는 점이 제가 원하는 방향과 잘 맞았고, 수료 후 실무에서 필요한 역량을 갖출 수 있을 것 같아 선택하게 되었습니다.
 
 
## 데브코스 수료 후 기업과 협업을 진행했다고 들었습니다. 어떤 서비스를 만들었고, 어떻게 협업까지 이어지게 되었나요?
데브코스 참여 중 **'마인드톡'이라는 AI 상담 앱**을 직접 만들었습니다. 다양한 개성을 가진 AI 캐릭터들과 대화하며 상담을 받을 수 있는 앱이고, **기획부터 개발, 배포까지 혼자서 진행**했습니다.
 
앱을 출시한 이후 한 AI 모델 및 솔루션 제공 기업의 대표님께서 마인드톡을 보시고 직접 연락을 주셨습니다. 1인 개발자가 AI 기반 서비스를 완성도 있게 만들었다는 점에 관심을 가져주셨고, **그 계기로 국산 AI 모델 기반 챗봇을 함께 개발하는 프로젝트 협업**으로 이어지게 되었습니다.
 
 
![스크린샷 2026-04-29 오후 5.19.34.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5eb58b3d-2dca-4b7c-aaec-206bed18d3ea/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%205.19.34.png)
![스크린샷 2026-04-29 오후 5.20.21.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/57310a93-f4c6-4ca9-8cce-a6e087cb92ae/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%205.20.21.png)
⬆️ 상현 님이 직접 만들고 배포까지 완료한 AI 기반 상담 앱 '마인드톡'
 
 
## 기업과의 협업 프로젝트를 수행하는 데 있어 백엔드 데브코스에서 배웠던 부분이 어떻게 도움이 되었나요?
데브코스에서 배운 **백엔드 기본기가 외주 업무에서 정말 큰 도움**이 되었습니다. 특히 **Spring Boot 기반 서버 개발, RESTful API 설계, 데이터베이스 설계와 같은 핵심 역량**을 데브코스에서 탄탄하게 다졌기 때문에, 실무에서 요구하는 수준의 코드를 작성할 수 있었습니다.
 
또한 데브코스에서의 **팀 프로젝트 경험 덕분에 실무 협업 프로세스에 빠르게 적응**할 수 있었고, 코드 리뷰나 Git 브랜치 전략 등 실무적인 부분도 자연스럽게 수행할 수 있었습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c940d688-734c-47bd-9983-1e29a402d105/image.png)
⬆️ 기본기를 탄탄히 다질 수 있었던 백엔드 데브코스
 
 
## 비전공자에서 개발자로, 그리고 1인 서비스 개발까지 쉽지 않은 커리어를 이어오고 계신데요. 이렇게 빠르게 성장할 수 있었던 가장 큰 이유는 무엇이라고 생각하시나요?
가장 큰 이유는 **'일단 해보자'는 마인드와 꾸준함**이라고 생각합니다. 저는 비전공자이기 때문에 모르는 것이 당연하다고 생각했고, 모르면 찾아서 배우면 된다는 마음으로 임했습니다. 또한 **AI를 적극적으로 활용한 것도 성장 속도를 높여준 중요한 요소**였습니다.
 
무엇보다 **배운 것을 바로 실전에 적용해 본 경험이 결정적**이었습니다. 데브코스에서 배운 내용을 '마인드톡'이라는 실제 서비스에 적용하면서, 이론과 실전의 간극을 빠르게 좁힐 수 있었습니다.
 
 
## 혼자 서비스를 만들면서 가장 어려웠던 점과 가장 보람 있었던 순간은 언제였나요?
혼자 서비스를 만들면서 가장 어려웠던 점은 **모든 의사결정을 혼자 해야 한다는 것**이었습니다. 기술 스택 선정부터 UI/UX 설계, 배포 환경 구성까지 모든 판단을 스스로 해야 했습니다. 특히 서비스 배포 이후 발생하는 버그나 서버 이슈를 실시간으로 대응하는 것도 만만치 않았습니다.
 
하지만 가장 보람 있었던 순간은 앱스토어에 마인드톡을 출시하고 **실제 사용자들이 생기기 시작했을 때**였습니다. 내가 만든 서비스를 누군가가 실제로 사용하고 있다는 것 자체로 엄청난 보람이었고, 이 경험이 기업과의 협업으로까지 이어진 것이 가장 뿌듯합니다.
 
 
## 데브코스 참여 중 특히 기억에 남는 프로젝트나 경험이 있다면 무엇인가요?
최종 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. **공공 API를 활용해서 외국인 관광객에게 한국 관광지를 추천해 주는 챗봇 서비스를 개발**했습니다.
 
이 프로젝트를 통해 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어서, 팀원들과 역할을 분담하고 Git으로 협업하는 방법, 그리고 API를 설계하고 연동하는 과정 등 실무에 가까운 경험을 쌓을 수 있었습니다.
 
특히 백엔드 아키텍처를 직접 설계하고 팀원들과 코드 리뷰를 진행하면서 협업의 중요성을 많이 배울 수 있었습니다.
 
 
### 🔍 최종 프로젝트 보러가기
* [GitHub (백엔드)](https://github.com/Mrbaeksang/korea-travel-guide-backend)
* [GitHub (프론트엔드)](https://github.com/Mrbaeksang/korea-travel-guide-frontend)
 
 
## 비전공자로서 개발자 부트캠프에 참여하며 어려웠던 부분은 무엇이고, 어떻게 극복하셨나요?
비전공자로서 가장 힘들었던 점은 모든 것이 처음이라는 점이었습니다. 전공자에게는 익숙한 용어나 개념들이 저에게는 완전히 새로운 세계였어요. 그래서 저는 남들보다 더 많이 공부하는 방법을 선택했습니다. 
 
수업이 끝나면 반드시 복습을 했고, 이해가 안 되는 부분은 추가로 찾아보면서 정리했습니다. 심지어 산책을 할 때도 ChatGPT에게 계속 꼬리 질문을 하면서 개념을 확인했습니다. 지금 돌아보면 **결국 양으로 질을 만든 과정**이었다고 생각합니다. 포기하지 않고 꾸준히 하다 보니 어느 순간 따라잡을 수 있었습니다.
 
 
## 백엔드 데브코스를 수강하면서 가장 크게 성장했다고 느낀 순간은 언제였나요?
프로젝트에서 저의 역할이 달라졌을 때 성장을 느꼈던 것 같습니다. 초반 1차 프로젝트 때는 팀원들을 따라가기에 급급한 상태였는데요. 후반부로 갈수록 제가 주도적으로 기능을 설계하고 구현하고, 또 팀원들에게 설명하는 모습을 발견하게 되었습니다.
 
처음에는 코드 한 줄 작성하는 것도 막막했는데, **어느 순간 팀 프로젝트에서 아키텍처를 제안하는 역할**을 하고 있더라고요. 그 변화를 스스로 체감했을 때 “내가 정말 많이 성장했구나” 하고 느꼈습니다.
 
 
## 개발 과정에서 AI를 어떻게 활용하고 계신지도 궁금합니다.
저는 특정 도구 하나만 고집하기보다는 **최신 AI 동향을 꾸준히 팔로우하면서 다양한 도구들을 계속 시도**해보는 편입니다. 현재는 Claude Code를 가장 많이 활용하고 있고, **코드 작성이나 리팩토링, 디버깅 등 개발 전반에 걸쳐 활용**하고 있습니다. OpenAI Codex도 함께 사용하며 상황에 따라 적합한 도구를 선택합니다.
 
AI를 단순히 코드 생성 도구로만 쓰기보다는 **아키텍처 설계를 같이 고민하거나 새로운 기술을 학습할 때 질문을 계속 던지며 깊이 있게 이해하는 용도**로도 적극 활용하고 있습니다. 새로운 AI 도구나 업데이트 소식이 있으면 바로 써보면서 개발 워크플로우에 어떻게 녹일 수 있을지 항상 고민하는 편입니다.
 
 
## 카카오 AI TOP 100 본선 진출을 하셨다고 들었습니다. 해당 경험에 대해서도 소개해주실 수 있으실까요?
AI를 활용한 개발 경험을 쌓으면서 AI 활용 능력을 객관적으로 증명해 보고 싶었는데, 마침 **카카오 AI TOP 100 대회**가 열린다는 소식을 듣고 참가하게 되었습니다. 이 대회는 다양한 문제들이 주어지고, AI를 자유롭게 활용해서 해결하는 방식이었습니다.
 
평소에 AI 도구들을 개발에 적극적으로 활용해왔던 경험이 도움이 되었고, **문제를 분석하고 AI를 활용하는 전략을 세워서 본선까지 진출**할 수 있었습니다.
단순히 AI에게 답을 맡기기보다는 문제를 정확히 이해하고, **AI와 협업하는 방식이 좋은 평가를 받았다고 생각**합니다.
 
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/29f415de-bc1e-47d4-8310-0ac9851f1da3/image.png)](https://www.kakaocorp.com/page/detail/11816)
⬆️ AI를 활용하여 새로운 문제해결 방식을 실험하는 '카카오 AI TOP 100'
 
 
## 데브코스를 수강하기 전과 비교했을 때, 지금 가장 달라진 점은 무엇인가요?
문제를 대하는 태도입니다. 데브코스 참여 이전에는 모르는 것이 나오면 막막하고 두려웠는데, **지금은 뭐든지 부딪히면 알아보고 해결하는 힘**이 생겼습니다.
 
기술적으로는 당연히 많이 성장했지만 그보다 더 중요한 건 개발자로서의 사고방식이 달라진 것입니다. **문제를 분석하고, 원인을 찾고, 해결책을 시도하는 과정을 자연스럽게 반복**하게 되었어요.
 
또한 혼자만의 생각에 갇히지 않고, 다른 사람의 코드를 읽고 피드백을 주고받는 과정이 얼마나 중요한지도 알게 되었습니다.
 
 
## 마지막으로, 데브코스 수강을 고민하고 있는 분들께 한마디 부탁드립니다!
고민하고 계신다면 일단 시작해 보시라고 말씀드리고 싶습니다. 저도 금융보험 전공의 완전한 비전공자였지만 데브코스를 통해 백엔드 개발자로 성장할 수 있었고, 수료 이후에는 직접 앱을 출시하고 기업과 협업하는 경험까지 하게 되었습니다.
 
중요한 건 전공이나 배경이 아니라 **얼마나 열정을 가지고 꾸준히 몰입하느냐**입니다. 데브코스는 체계적인 커리큘럼과 함께 성장할 동료들, 그리고 실무 경험을 쌓을 수 있는 좋은 환경을 제공해 주는 과정입니다.
 
완벽하게 준비된 상태에서 시작하는 사람은 없습니다.
**부딪히면서 배우는 것이 가장 빠르게 성장하는 길**이라고 생각합니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180) 오전 10.03.54.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1533e3ed-f462-4beb-bda4-cd9ec143b39b/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2010.03.54.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25957?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25957_sales&utm_content=blog_banner)

[데브코스 후기] 혼자 만든 앱 하나로 기업 협업까지 이어졌어요 - 백엔드 6기 백상현 님

부트캠프를 고민할 때, 가장 궁금한 건 결국 하나입니다.
“나처럼 고민하다 참여한 사람들, 후회는 없었을까?”
 
커리큘럼이나 혜택보다 더 현실적인 답은, 직접 경험한 사람들의 이야기 속에 있으니까요.
 
생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스, 1기부터 지금까지 수강생들이 직접 남긴 이야기를 생생하게 전달해드릴게요!
 
 
## [강사 후기] 강의 이상의 배움을 얻었습니다.
강의를 듣고 나서 '아쉽다'는 말이 칭찬이 될 수 있을까요?
"이제야 강사님 수업을 듣게 된 것이 아쉽다"는 후기가 그 대답입니다.
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬너무 유익하고 제가 기대했던 부트캠프를 참여하는 느낌이어서 매우 좋았습니다. 정말 만족스럽고, 이제야 강사님 수업을 듣게 된 것이 아쉬울 정도입니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬수업 시간에 부끄러워서 말씀 못 드렸지만 구독자입니다! 강사님의 강의를 여기서도 들을 수 있게 되어서 영광입니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬저희 팀에 어려움이 있을 때마다 팀 소회의실에서 함께 고민해주시고 의견 주셔서 기획과 개발 과정이 수월했습니다. 늘 따뜻한 미소와 긍정적인 말로 저희들을 격려해주셔서 감사했습니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬개발 관련 도서를 읽으며 헷갈리던 용어들을 예시로 들어 잘 설명해주셔서 이해가 잘 갔습니다. 근본부터 알려주시는 강사님이라고 생각이 들었습니다. 질의응답 시간도 주시고 유쾌하셔서 분위기 좋게 수업이 진행된 점도 좋았습니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬강사님께서 알고 계신 지식을 최대한 공유해 주셔서 수업의 질이 굉장히 높다고 느꼈습니다. 질문 하나하나 자세히 답변해주신 점, 학생들과 소통하며 분위기를 풀어나가시는 점이 좋았습니다.</div>
 
 

**데브코스는 단순히 콘텐츠만 전달하는 강의가 아닙니다.** 
팀 소회의실에 함께 들어와 고민을 나눠주는 강사, 질문 하나하나를 놓치지 않는 강사.
데브코스의 강의는 '멘토링'에 더 가깝습니다.

 
 

## [과정 후기] 개발자로서의 방향을 찾아간 6개월
기술을 배우는 것을 넘어, 실무가 어떤 것인지, 그리고 내가 이 길에 맞는지를 알게 되는 6개월 과정입니다.
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬단순히 코딩을 배운다기보다 실무적으로 어떤 걸 해야 하는지 배울 수 있어서 개발이 나와 잘 맞는지, 어떤 걸 더 준비해야 하는지 알 수 있었던 과정입니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬이 과정을 통해 이전보다 확실히 성장했다고 느낍니다. 6개월동안 이 과정을 거치지 않았다면 이렇게까지 몰입해서 공부할 수 있었을까 싶을 정도로 의미있는 시간이었습니다. 방향성과 동기를 얻는 데 큰 도움이 되었습니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬사용해보고 싶었던 기술에 대해 많이 사용해보고, AWS 지원 등 비용 지원이 있어서 서버를 직접 운영해보는 등 데브코스라서 가능한 프로젝트의 특성이 좋았습니다. 열정적인 수강생들이 모여있어 좋은 프로젝트를 만들 수 있었습니다.</div>
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬처음 시작할 때 제가 원했던 수준의 훈련을 받을 수 있어서 좋았습니다. 앞으로 취업 활동하는 데 있어 큰 도움이 될 것 같습니다.</div>
 
 

AWS 비용까지 지원받아 실제 서버를 운영하는 경험.
이론으로만 배우는 것이 아니라, **현업에서 마주할 환경을 미리 체험**합니다.

 
 
## [운영 시스템] 수료 후 6개월, 혼자 남겨지지 않습니다.
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">💬보통은 프로젝트가 잘 이행되지 않고, 수업 분위기가 해이하다든가 팀원 간 트러블을 겪는 부트캠프 사례가 많다고 들었습니다. 다행히 데브코스에서는 그런 일 없이 모든 프로젝트와 과정을 잘 마무리할 수 있었습니다. 과정이 종료된 후에도 6개월 가량의 사후 지원 시스템이 있는 점이 가장 매력적이었습니다.</div>

 
 
체계적인 학습 환경과 취업 연계, 수료 후 6개월 사후 지원 시스템, 그리고 수강생 전용 커뮤니티까지!
데브코스는 수료가 끝이 아닙니다. **수료 다음 진짜 경험을 제공**합니다.
 
 
 
🎙️ **[수료 후 프로그래머스 인턴십을 통해 실무 경험을 쌓은 한민희 님 인터뷰 보러가기](https://community.programmers.co.kr/post/13766?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=KDT_interview_13766)**
[![intern-review-1-pc.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1a3d88c4-f053-4a72-a06b-a147f2481146/intern-review-1-pc.png)](https://community.programmers.co.kr/post/13766?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=KDT_interview_13766)
 
 
 
[**🚨 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 8기 모집 중 (~7/1)**](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25789?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25996_blog&utm_content=aibe_review_banner)
[![DEV-AIBE8-coding-test-tablet&screen(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2d1f5628-2552-4d1a-ae10-f6a9da1a6680/DEV-AIBE8-coding-test-tablet%26screen%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25789?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25996_blog&utm_content=aibe_review_banner)

생성형 AI 활용 백엔드 데브코스, 고민 중이라면 읽어보세요! - 수강생들의 솔직한 후기 모음

요즘 개발자들 사이에서 이런 고민을 종종 듣습니다. "AI 코딩 도구를 쓰기 시작한 뒤로 코드는 빨리 나오는데, 왜 실력이 늘지 않을까?" 저도 비슷한 경험을 했습니다. AI 도구를 처음 쓰던 날, 마치 슈퍼파워를 얻은 것 같은 기분이었습니다. 몇 시간씩 걸리던 기능 구현이 30분 만에 끝나고, 모르는 문법도 즉시 해결됐습니다. 생산성이 폭발적으로 올라간 것 같아서 매일 퇴근길이 뿌듯했습니다.
 
그런데 시간이 지날수록 이상한 느낌이 들기 시작했습니다. 코드는 쌓이는데, 성장하는 느낌이 들지 않았습니다. 새로운 문제를 마주했을 때 여전히 AI 없이는 막막했고, 내가 직접 작성한 코드의 원리를 설명하지 못하는 순간이 있었습니다. AI를 쓰기 전보다 코드는 많이 작성했는데, 실력은 그만큼 늘지 않은 것 같은 묘한 불안감이었습니다.
 
이것은 저만의 이야기가 아닙니다. AI 코딩 도구가 보편화되면서 많은 주니어 개발자들이 비슷한 경험을 하고 있습니다. 도구 자체가 문제는 아닙니다. 망치가 나쁜 도구가 아니듯, AI 코딩 도구도 잘 쓰면 아주 강력한 무기가 될 수 있습니다. 문제는 어떻게 쓰느냐에 있습니다. 같은 도구를 써도 빠르게 성장하는 개발자가 있는 반면, 도구에 기대다 정체되는 개발자가 있습니다. 그 차이는 어디서 오는 걸까요.
 
 
## AI에 끌려다니는 개발자의 3가지 패턴
![스크린샷 2026-03-09 오전 10.00.53.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/26e00411-7794-4950-a1be-13f45460595f/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-03-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2010.00.53.png)
(이미지 출처: 픽사베이)
 
먼저, 잘못된 사용 패턴부터 짚어보겠습니다. 이 패턴들은 단독으로 나타나기보다 서로 얽혀 함께 나타나는 경우가 많습니다. 아래 내용을 보며 내 모습과 얼마나 겹치는지 솔직하게 점검해보세요.
 
### 이해 없는 복붙
신입 개발자 A씨는 페이지네이션 기능을 구현해야 했습니다. AI 코딩 도구에 "페이지네이션 기능 만들어줘"라고 입력하자 깔끔한 코드가 생성됐고, 테스트도 통과했습니다. A씨는 코드를 PR에 올렸습니다.
 
다음 날 코드 리뷰에서 팀장이 물었습니다. "이 offset 계산 로직, 왜 이렇게 짰어요?"
A씨는 말문이 막혔습니다. 어떻게 동작하는지는 어렴풋이 알겠지만, 왜 그렇게 구현했는지는 설명할 수 없었습니다. 내 손을 거친 코드이지만, 그 안에 내 생각은 없었던 겁니다.
 
이것이 바로 '이해 없는 복붙'의 핵심 문제입니다. 코드가 동작한다는 것과, 그 코드를 이해한다는 것은 전혀 다른 이야기입니다. AI가 생성한 코드를 그대로 붙여 넣는 것은 누군가가 쓴 답안지를 그대로 베끼는 것과 비슷합니다. 시험은 통과할 수 있어도, 그 과목을 이해했다고 보기는 어렵습니다.
 
더 큰 문제는 이것이 누적된다는 점입니다. 하나의 개념을 이해하지 못한 채 넘어가면, 그 다음 개념을 이해하기는 더 어려워집니다. 프로그래밍은 개념들이 서로 연결되어 있기 때문에, 중간에 구멍이 생기면 그 위에 쌓이는 것들도 흔들리기 쉽습니다. 당장은 코드가 잘 돌아갈지 몰라도, 조금 다른 상황이 생기면 대처하기 어려워집니다.
 
### 너무 이른 질문
저도 한때 이 함정에 깊이 빠졌던 적이 있습니다. 에러 메시지가 뜨면 읽어보기도 전에 바로 AI에게 붙여넣었습니다. 30초 만에 해결책이 나오니 빠르다는 생각이 들었습니다. 하루에 열 개의 문제를 처리하기도 했습니다. 꽤 생산적인 것처럼 느껴졌습니다.
 
그런데 한 달이 지나도 비슷한 에러가 나오면 여전히 AI에게 물어봐야 했습니다. 문제를 해결한 것이 아니라, AI가 해결하는 과정을 지켜본 것이었기 때문입니다.
 
스스로 문제를 붙잡고 씨름하는 시간에는 생각보다 많은 일이 일어납니다. 에러 메시지를 직접 읽고 해석하는 능력이 생깁니다. 어디서부터 추적해야 할지 감을 잡는 훈련이 됩니다. 가설을 세우고 검증하고, 틀리면 다시 세우는 사고 패턴도 자연스럽게 몸에 배게 됩니다. 그리고 결정적으로, 스스로 막힌 문제를 뚫었을 때 얻는 성취감이 다음 문제를 해결하는 동력이 됩니다.
 
이 과정을 AI에게 넘겨버리면 코드는 나오지만 개발자는 성장하지 않습니다. 빠르게 답을 얻는 대신, 느리게 배울 수 있는 기회를 잃게 되는 셈입니다. 물론 모든 문제를 혼자 해결하라는 뜻은 아닙니다. 적절한 타이밍이 있습니다. 충분히 고민하고 시도해본 다음에 AI에게 질문하는 것과, 고민 없이 바로 던지는 것은 결과가 다릅니다.
 
### 무비판적 수용
개발자 B씨는 사용자 인증 기능을 AI의 도움으로 빠르게 구현했습니다. 코드는 깔끔했고, 기본 동작도 문제없이 작동했습니다. 하지만 몇 주 뒤 보안 리뷰에서 토큰 만료 처리가 빠져있다는 것이 발견됐습니다. 만료된 토큰으로도 계속 접근이 가능한 심각한 취약점이었습니다. AI가 틀렸던 겁니다.
 
AI 코딩 도구는 종종 자신감 넘치게 틀립니다. 문법은 맞아 보이고 그럴듯하게 생겼지만, 보안 취약점을 놓치거나, 엣지 케이스를 고려하지 않거나, 프로젝트의 특수한 맥락을 무시한 코드를 내놓은 경우가 생각보다 자주 있습니다. AI는 전반적인 패턴은 잘 알지만, 지금 내 코드베이스의 특수한 상황, 우리 팀의 컨벤션, 서비스의 비즈니스 로직은 모릅니다.
 
AI의 출력을 검증해야 할 코드가 아니라 정답으로 받아들이는 순간, 문제는 시작됩니다. 특히 보안, 에러 처리, 동시성 관련 코드에서 이런 문제가 자주 발생합니다. 눈에 잘 보이지 않는 부분이라 그냥 넘어가기 쉽기 때문입니다. 결국 나중에 큰 대가를 치르게 됩니다.
 
 
## AI를 잘 쓰는 개발자의 3가지 습관
![스크린샷 2026-03-09 오전 11.19.10.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/04b944d6-6e07-43ff-a510-dee807e33687/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-03-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.19.10.png)
(이미지 출처: ChatGPT 생성)
 
그렇다면 AI 코딩 도구를 제대로 활용하는 개발자들은 무엇이 다를까요? 그들이 AI를 덜 사용하는 것은 아닙니다. 오히려 더 많이 사용합니다. 차이는 어떻게 사용하느냐에 있습니다.
 
### AI를 답이 아닌 대화 상대로 사용한다
AI를 잘 쓰는 개발자들은 완성된 코드를 요청하지 않습니다. 대신 이렇게 접근합니다. 먼저 스스로 방향을 잡습니다. "이 기능을 구현하려면 어떤 접근 방법이 있을까?" 혼자 10분이라도 먼저 고민해봅니다. 
 
그 다음, AI에게 자신의 방향을 검토해달라고 합니다. "나는 이렇게 구현하려고 하는데, 이 접근법의 문제점이 뭔지 알려줘." 혹은 "이렇게 구현했는데, 더 나은 방법이 있으면 알려줘."
 
이렇게 접근하면 두 가지 장점이 있습니다.
첫째, AI의 답변이 훨씬 잘 이해됩니다. 이미 스스로 고민한 상태에서 답변을 받기 때문에, AI가 왜 그런 방법을 제안하는지 맥락이 잡힙니다.
둘째, 내 생각의 흔적이 남습니다. 문제를 어떻게 쪼갰는지, 어떤 장단점을 따져보았는지가 차곡차곡 쌓입니다. 이런 과정이 결국 진짜 실력으로 이어집니다.
 
저는 이 과정을 짝꿍과 함께 코딩하는 것에 비유합니다. 운전으로 치면, 핸들은 내가 잡고 AI는 옆에서 길을 알려주는 역할입니다. 어디로 갈지는 내가 정하고, AI는 "거기서 좌회전하면 막히니까 우해전 해봐"처럼 내가 미처 보지 못한 선택지를 알려주는 것입니다.
 
### 코드를 받은 후 반드시 설명해본다
AI에게 코드를 받은 뒤 바로 붙여넣지 않습니다. 대신 이렇게 해봅니다. 그 코드를 처음 보는 동료들에게 설명한다고 가정하고, 한 줄씩 읽으면서 스스로에게 설명해보는 것입니다.
 
"이 함수는 사용자 ID를 받아서... 여기서 await를 쓰는 이유는 비동기 처리 때문이고... 이 조건문은 토큰이 없을 때 예외 처리를 하는 건데..."
 
이렇게 설명하다 보면 반드시 막히는 부분이 나옵니다.
"이게 왜 여기 있는 거지? 이 변수가 왜 필요하지?"하고 막히는 지점이 바로 내가 아직 이해하지 못한 부분입니다. 그 부분만큼은 AI에게 다시 질문하거나, 직접 문서를 찾아봐야 합니다.
 
이 습관을 들인 뒤로 저는 AI가 짜준 코드를 아무 생각 없이 넘기는 일이 줄어들었습니다. 설명할 수 없으면 이해한 것이 아닙니다. 이해하지 못한 코드는 결국 내 코드가 아닙니다.
 
### AI가 틀릴 수 있다는 전제로 리뷰한다
AI가 짜준 코드를 볼 때는 "맞겠지"라는 생각보다 "혹시 빠진 부분은 없을까?"라는 관점으로 살펴봅니다. 간단한 체크리스트를 만들어두면 도움이 됩니다. 예를 들면 이런 것들입니다.
 
* **보안에 취약한 부분은 없는지**
* **에러가 발생했을 때 제대로 처리되는지**
* **예외적인 상황이 충분히 고려됐는지**
* **우리 팀의 코드 스타일과 맞는지**

 
이 네 가지만 확인해도 AI가 자주 놓치는 부분을 대부분 잡아낼 수 있습니다.
 
이건 AI를 믿지 못하겠다는 태도가 아닙니다. 믿되, 확인한다는 태도입니다. 시니어 개발자도 자기 코드를 다시 보고, 팀원 코드도 꼼꼼히 검토합니다. AI가 짠 코드라고 다를 게 없습니다. 누가 작성했든, 실제 서비스에 올라가는 코드는 내 눈을 거친 코드여야 합니다.
 
한 가지 팁을 더 드리자면, AI에게 코드를 받은 뒤 이렇게 질문해보는 것도 좋습니다. 
"이 코드에서 놓칠 수 있는 예외 상황이나 보안 문제가 있어?"
AI에게 자신이 짠 코드를 스스로 점검하게 시키는 것입니다. 물론 완벽하진 않지만, 빠진 부분을 찾아내는 데 꽤 도움이 됩니다.
 
 
## 도구가 발전할수록 격차도 벌어진다
![스크린샷 2026-03-09 오전 11.34.11.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0f897db3-4e0d-403b-8dee-4c5985e3ab90/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-03-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.34.11.png)
(이미지 출처: 픽사베이)
 
AI 코딩 도구는 앞으로 더 좋아질 것입니다. 지금도 놀라울 정도인데, 1년 뒤, 3년 뒤에는 얼마나 발전해있을지 예측하기 어렵습니다. 그렇다면 이런 생각이 들 수도 있습니다. "어차피 AI가 다 짜주는 세상이 온다면, 코드를 이해하는 것이 정말 중요할까?"
 
저는 오히려 반대로 생각합니다. 도구가 강력해질수록 그것을 제대로 방향을 잡고 활용하는 사람의 가치는 더 높아집니다. 좋은 AI 코딩 도구를 가지고 있어도, 어떤 문제를 풀어야 하는지, 어떤 접근 방법이 맞는지, 결과물이 올바른지 판단하는 것은 여전히 사람의 몫입니다. 그런 판단력은 코드를 이해하고, 직접 씨름하고, 실패해본 경험에서 나옵니다.
 
AI가 짜준 코드를 이해하지 못하는 개발자는 AI가 틀렸을 때 그것을 알아차리지 못합니다. AI가 최선의 방법이 아닌 코드를 내놓을 때, 더 나은 방향을 제시하지 못합니다. AI를 쓸수록 더 성장하는 개발자와, AI를 쓸수록 AI 없이는 아무것도 못하게 되는 개발자. 지금 어느 방향으로 가고 있는지 스스로 점검해볼 필요가 있습니다.
 
### AI 사용 습관을 들여다 보기
AI 코딩 도구를 쓰고 있다면, 이 질문들에 한번 답해보세요.
 
* **AI가 생성한 코드를 한 줄씩 설명할 수 있나요?**
* **에러가 발생했을 때 먼저 직접 읽어보나요, 아니면 반사적으로 AI에게 던지고 있나요?**
* **처음부터 끝까지 혼자 짠 기능이 언제였나요?**

 
솔직히 대답하기 좀 찔리는 질문들입니다. 저도 그랬으니까요.
하지만 여기서 막힌다면, AI가 나를 돕고 있는 것이 아니라 나 대신 일을 하고 있는 것일지도 모릅니다. 편한 것은 맞지만, 그 편함에 익숙해질수록 내 근육은 점점 약해집니다.
 
결국 AI는 도구입니다. 내가 무엇을 만들고 있는지 알고 있는 사람이 사용하면 진짜 강력합니다. 근데 모르는 채로 쓰면, 그저 더 빠르게 헤매고 있을 뿐입니다. AI가 나 대신 일하게 둘 것인지, 아니면 AI를 활용해 내가 더 성장할 것인지, 그건 지금 선택할 수 있습니다.
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [개발자의 커리어 연말정산: 내 성장을 측정하는 법](https://community.programmers.co.kr/post/13268?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13268)
* [개발자가 알아야 할 질문의 기술](https://community.programmers.co.kr/post/13102?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13102)
* [사이드 프로젝트, 시작은 했는데 끝이 안 나는 이유](https://community.programmers.co.kr/post/12938?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_12938)
 
 

![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c227824e-8b30-4bd8-b5a3-233a53dc4546/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

AI 시대, 신입 개발자가 실력을 키우는 법

개발자의 번아웃, 조용히 찾아오는 위험 신호들

안녕하세요, 프로그래머스입니다! 
10/13부터 11/8까지 총 4주 동안 진행된 [프로그래머스 데브코스] 파이썬 코딩테스트 스터디의 생생한 후기를 공유하고자 합니다.
 
“파이썬 코테 뿌시기!”라는 목표로, 함께 달려온 모든 스터디원분들의 열정 덕분에 정말 값진 시간을 보낼 수 있었습니다!
 
 
## 📚 스터디 소개 및 커리큘럼: 4주 만에 파이썬 코테 뿌시기!
이번 스터디는 프로그래머스 데브코스 수료생만을 위한 맞춤형 성장 프로그램으로, 수료 이후에도 실력을 유지하고 취업 경쟁력을 높일 수 있도록 프로그래머스가 직접 알고리즘 스터디를 운영하였습니다. 
 
특별히 [**『코딩 테스트 합격자 되기 - 파이썬편』**](https://goldenrabbit.co.kr/product/pythonpass/)의 저자이자 오랜 알고리즘 스터디 경험을 바탕으로 수많은 취준생들의 코테 합격을 도와주신 멘토로 활동 중이신 삼성전자 머신러닝 개발자 박경록 멘토님과 함께 했는데요!
 
박경록 멘토님이 직접 설계해 주신 4주간 스터디 커리큘럼은 알고리즘/자료구조를 다시 한번 복기하고 코딩테스트 빈출 문제 위주로 전략적으로 구성되어 PCCP와 실전 입사 테스트를 체계적으로 준비할 수 있었습니다.
 
또한, 문제풀이뿐만 아니라 원리를 이해할 수 있도록 매주 월요일 LIVE 세션에서 상세히 설명해 주셔서 참여자들이 실전 감각과 코딩 실력을 동시에 끌어올리는 기회의 장으로 마련되었습니다.
 
총 4주간 빠르게 성장할 수 있는 커리큘럼으로 구성되어 진행했습니다.
 
- 1주차: 시간 복잡도 & 자료구조
- 2주차: 스택 & 큐
- 3주차: 그래프 탐색(BFS/DFS)
- [오프라인] 4주차: 최종 PCCP 모의고사
 
 
## 🧐 스터디는 어떻게 진행되었을까?
파이썬 코딩테스트 스터디는 1~3주차 온라인 세션, 4주차 오프라인 세션으로 진행되었습니다.
 
- **LMS에 등록된 주차별 알고리즘 과제를 개별적으로 풀이**
- 매주 금요일~일요일에는 팀별로 모여 각자가 풀이한 코드 공유 및 리뷰 진행
- 매주 **월요일 저녁 7시에는 온라인 LIVE 세션**에서 경록님의 문제 풀이 진행

 
개인이 성장하고, 팀이 성장하며 마지막으로 현직자 멘토님의 노하우까지 전수받을 수 있었습니다!
 
![파이썬 코테 이미지 가공 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b89509aa-687a-410d-a533-a807f6273e53/%E1%84%91%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%8A%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%90%E1%85%A6%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%80%E1%85%A9%E1%86%BC%20%281%29.png)
 
 
## 🎯 라이브 세션은 어떻게 진행되었을까?
라이브 세션은 “답을 알려주는” 과정이 아닌 “스스로 생각하는 힘을 기르는 시간”이었는데요.
 
특히 "이 방식이 왜 더 빠를까?", “이걸 구현하려면 어떻게 해야 할까?” 등 단순히 해결 방법을 알려주는 게 아니라, “왜 이 상황에선 이 방식이 적절할까?”, “더 나은 방향성은 없을까?” 를 생각하며 문제 해결력까지 갖추도록 진행되었습니다. 
 
덕분에 답을 찾는 과정이 아니라 더 나은 해결책을 치열하게 고민하며 기본기를 탄탄하게 다지는 시간이 되었습니다.
 
![\[압축3\] video1344799650.gif](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e8f606b9-7fe3-4643-b02d-284f9f879957/%5B%E1%84%8B%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%8E%E1%85%AE%E1%86%A83%5D%20video1344799650.gif)
## ✍️ 오프라인 세션 현장 & 스터디 후기
![파이썬 코테 후기 이미지3 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3ff889f4-e594-4cde-a039-faf4a445406e/%E1%84%91%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%8A%E1%85%A5%E1%86%AB%20%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%90%E1%85%A6%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B53%20%282%29.png)
 
11월 8일 강남 강의장에서 진행된 오프라인 세션에서는 PCCP 모의고사 과제를 함께 풀고, 네트워킹 시간을 가졌습니다. 이후, 자연스럽게 진로 상담과 취업 이야기로 이어졌는데요.
 
경록님이 실제로 개발자로서 겪은 시행착오, 그리고 삼성전자 등 주요 기업의 채용 문화와 코딩테스트 전략에 대한 솔직한 이야기도 들을 수 있었어요. 이런 대화 덕분에, 단순히 “코테 공부”를 넘어 “어떤 개발자가 되고 싶은가”를 스스로 돌아보는 계기가 되었다는 참가자들도 많았습니다.
 
![Frame 1000004328 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/165a0af9-ad34-47e0-8c83-289504c4025a/Frame%201000004328%20%282%29.png)
 
이번 스터디에서 쌓은 실력과 자신감, 전략적인 문제 풀이 노하우를 바탕으로 앞으로의 도전에서도 한 단계 더 성장할 스터디원들을 항상 응원합니다! 😉
 
앞으로도 프로그래머스는 개발자를 꿈꾸는 여러분을 위한 다양한 학습 활동을 지원할 예정이니 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
 
 
지금 바로 진짜 개발자로 성장하고 싶다면, 데브코스로 합류하세요!
 
 
[![DEV-AIBE-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d8a4113e-887f-4143-adde-1cdb7bbf3e4c/DEV-AIBE-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25487?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_pythonstudy&utm_content=25487_AIBE)
[![DEV-DA-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a839ac22-951d-4207-b9e5-660d79acac87/DEV-DA-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25485?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_pythonstudy&utm_content=25485_DA)
[![DEV-WFS-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9d47c3da-be87-4452-b605-755ce77b79ce/DEV-WFS-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25486?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_pythonstudy&utm_content=25486_FS)

[프로그래머스 데브코스] 파이썬 코딩테스트 스터디, 열정 가득했던 4주간의 기록!

CJ그룹 IT 계열사 CJ올리브네트웍스에 합격해 현재 Business System Engineer로 근무 중인 김민우 수료생을 만났습니다. 백엔드 데브코스를 수료한 뒤, 포트폴리오와 자기소개서 준비부터 최종 합격까지의 여정을 진솔하게 나누어주셨는데요. 팀 프로젝트에서의 협업 경험, 면접 준비 노하우, 그리고 실제 현업에서 체감한 데브코스의 강점까지! 취업 준비 중이라면, 끝까지 읽어보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. CJ그룹의 IT 계열사 **CJ올리브네트웍스**에서 Business System Engineer로 근무 중인 김민우입니다. 주로 **시스템 운영 및 유지보수(SM) 업무를 담당**하고 있으며, 현재는 그룹웨어 SM을 맡고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/49eaced1-82e4-4df3-94b0-4d2c53ae2f43/image.png)
 
 
## 데브코스 중 어떤 트랙을 수료하셨나요? 해당 과정을 선택한 이유와 참여하게 된 계기를 들려주세요.
저는 **클라우드 기반 백엔드 엔지니어링 1기**를 수료했습니다.
당시 학교 웹 개발 동아리에서 백엔드 파트를 맡고 있었는데, 초보자를 대상으로 하던 동아리 활동이다 보니 더 다양한 경험이 필요하다고 느껴 부트캠프를 찾게 되었습니다. 그 중 프로그래머스라는 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 진행한다는 점, 그리고 데브코스의 좋은 평판이 참여를 결정하게 된 가장 큰 이유였습니다.
 
 
## 데브코스에 참여하며 가장 인상 깊었던 학습 경험에 대해 알려주세요.
단연 팀 프로젝트입니다. **단계별로 프로젝트를 진행하면서 뒤로 갈수록 더 복잡한 과제에 도전**하게 되었습니다. 팀원들과 자발적으로 어려운 과제를 선택했다는 점이 특히 좋았습니다.
 
프로젝트 과정에서 서로 코드리뷰를 해주고, 밤늦게까지 통화하며 할 일을 정리하고 개발했던 경험이 기억에 남습니다. 특히 코드리뷰를 꼼꼼하게 해주는 팀원이 있어, 저도 더 신경 써서 주석을 달고 팀이 정한 형식에 맞춰 코드를 작성하게 되었습니다. **이 습관은 지금 현업에서도 큰 도움**이 되고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6e0c41cc-156e-4dc6-ba75-841ab2fdc42f/image.png)
🔼 프로젝트하면서 썼던 PR 예시 & 팀원들과 주고 받은 리뷰들
 
 
## 취업 준비는 어떻게 하셨나요?
### ✅ 포트폴리오
포트폴리오는 인터넷에 검색하면 나오는 예시들을 참고해 준비했습니다. 특히 주의했던 점은 절대 거짓된 내용을 쓰지 않는 것, 그리고 사실이라도 내가 충분히 설명하거나 책임질 수 있는 내용만 쓰는 것이었습니다. 또한 **데브코스에서 보여주셨던 좋은 포트폴리오 사례들이 큰 도움**이 되었습니다.
 
### ✅ 자기소개서
데브코스에서 자기소개서를 첨삭 받으며 큰 도움을 받았습니다. **두괄식 구조, 경험과 배운 점, 직무 연관성까지 잡는 연습**을 통해 자기소개서의 완성도를 높일 수 있었습니다.
 
### ✅ 면접 준비
면접은 사실 한 곳밖에 보지 않았고, 다행히 그곳에 합격했습니다. 처음에 Business System Engineer라는 직무명이 낯설었는데, **채용 페이지에 올라온 현직자 인터뷰를 참고**하면서 이해할 수 있었습니다. 이후에는 매일 기사 5개 정도를 스크랩해, 면접에서 제 경험과 연결해 이야기할 수 있는 포인트들을 정리했습니다.
 
기술 면접은 포트폴리오와 자기소개서를 다시 보며, 제가 강조했던 **기술 키워드들을 중심으로 대비**했습니다. 실제 면접에서는 그 부분이 질문으로 이어질 가능성이 높기 때문입니다. 또 기술 면접에 참고할만한 블로그 글들을 틈틈이 확인하며 리마인드하는 방식으로 준비했습니다.
 
 
## 취업에 성공하기까지의 과정은 어땠나요?
여러 활동을 병행하다 보니 총 19곳 정도밖에 지원하지 못했습니다. 2024년 하반기 공채 기간(9월 초~11월) 동안 주로 그룹사 SI 기업들의 백엔드나 자바 관련 직무에 지원했는데, 초반에는 서류 전형에서 모두 탈락해 힘들었습니다. 
 
그러다 10월 중순, 처음으로 CJ에서 서류 합격 소식을 받았을 때, '드디어 한 곳이라도 뚫어보는구나' 싶었습니다. 이후 **코딩테스트, AI 면접, 역량 검사, 1·2차 면접을 거쳤고, 12월에 3주간 인턴 과정을 마친 후 최종 합격** 소식을 들을 수 있었습니다!
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1296f2e7-1136-4fac-912a-ab0d8e68fae2/image.png)
🔼 힘들었던 서류 전형 과정이었지만, 결국 최종 합격까지! 🍀
 
 
## 기억에 남는 면접 질문은 무엇이었나요?
"CJ그룹이 하는 일에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?"라는 **AI 활용 관련 질문**이었습니다.
막연히 예상만 했던 질문이라 잠시 생각을 정리한 뒤, "AI가 노동 현장에서 사람과 기계를 이어주는 다리 역할을 할 수 있다"라고 답했습니다. 예를 들어 대한통운의 물류창고처럼 여전히 사람이 필수적인 현장에서, AI를 효율적으로 병행할 수 있는 절차를 구축할 수 있을 것이라 말씀드렸던 기억이 납니다.
 
 
## 데브코스 지원 중 취업에 특히 도움이 된 부분은 무엇이었나요?
취업에 가장 직접적으로 도움이 된 건 **포트폴리오와 자소서 활동**이었습니다.
 
포트폴리오는 좋은 예시들을 많이 보여주셔서 큰 도움이 되었어요.
"저 정도는 되어야 취업이 되는구나"하는 현실적인 자각도 했고, 단순히 예쁜 형식을 따라 쓰는 게 아니라 그 안에 담을 '내용'도 충분히 있어야 한다는 것을 깨달았습니다. 그래서 이후 **과제를 하거나 기술을 선택할 때도, "이 경험이 내 무기가 될 수 있을까?"를 생각**하며 준비할 수 있었죠.
 
자소서는 **강사님께서 한 명 한 명 꼼꼼하게 디테일까지 피드백**을 해주셔서 특히 좋았습니다. 혼자 처음 썼을 때와 피드백을 반영해서 고친 자소서를 비교해보니, "이 정도는 써야 부끄럽지 않겠다"라는 생각이 들었습니다.
 
 
## 데브코스에서 배운 내용이 실무에 어떤 방식으로 도움이 되었나요?
**데브코스에서 배운 네이티브 쿼리 작성이 실무에서 큰 도움**이 되고 있습니다. 저는 주로 쿼리를 읽고 작성하는 일이 많은데, 스프링 프레임워크 지식은 MVC 패턴과 의존성 주입 정도의 기본적인 것만 필요한 것 같습니다. 근데 레거시 시스템을 다루다 보니, 쿼리를 읽고, 작성하고, 수정하는 일이 많습니다.
 
데브코스 초반 수업에서 네이티브 쿼리를 배우며 "그냥 JPA를 쓰면 되지 않을까?"라고 생각했었지만, 실무에서는 요구사항과 DB 설계가 복잡하여 오히려 JPA보다 마이바티스, 아이바티스 등을 쓰고, 그러다보니 쿼리 작성이 중요했습니다. **수업 시간에 강사님께서 해주셨던 조언이 마치 제 상황을 예견한 듯 정확히 맞아떨어져, 실무 시작 후에도 당황하지 않을 수 있었습니다**.
 
또한, 데브코스 경험 덕분에 **긴 코드나 문서에 압도되지 않고 끝까지 이해하는 마인드셋**을 갖게 되었습니다. 프로젝트를 진행하며 튜토리얼과 문서, 새로운 기술을 접할 때마다 자연스럽게 성장할 수 있었고, 지금 업무에서 마주하는 레거시 시스템도 데브코스에서 배운 경험 덕분에 차근차근 잘 해내고 있습니다.
 
 
## 데브코스를 통해 기술 외적으로 성장했다고 느낀 부분이 있다면 무엇인가요?
데브코스를 통해 **커뮤니케이션 능력**과 **기록 습관**이 많이 성장했습니다. 팀 프로젝트를 진행하면서, 내가 하고 싶은 것과 그것을 어떻게 구현할지 명확하게 설명하는 능력이 중요하다는 걸 배웠습니다. 설명을 잘하면 신뢰를 얻을 수 있고, 그 과정을 위해 내용을 정리하고 말하는 연습을 하면 지식이 완전히 내 것이 됩니다.
 
특히 **매주 한 가지 기술을 정해 설명하는 활동**을 통해, 내용을 체계적으로 정리하고 쉽게 전달하는 연습을 할 수 있었습니다. 덕분에 지금 신입으로 일하면서도 배우는 내용을 기록하고, 문의 응대 사례도 꼼꼼히 정리하는 습관이 생겼습니다.
 
추가로, 프로젝트가 끝난 뒤 팀원들과 함께한 회식 자리에서도 좋은 추억을 쌓을 수 있었습니다. 😄
 
 
## 지금 돌아보면, 데브코스 과정에서 "이건 좀 더 잘했으면 좋았겠다" 싶은 부분이 있을까요?
"**블로그를 좀 더 꾸준히 해둘걸...**" 하는 아쉬움이 있습니다. 물론 힘들고 귀찮은 작업이지만, 해뒀다면 취업 과정이 훨씬 효율적이었을 거예요. 블로그에 글을 쓰면 자연스럽게 내가 했던 일을 정리하게 되고, **그 기록들은 포트폴리오나 자기소개서, 면접에서 바로 활용할 수 있는 멘트가 됩니다**. 또 기술을 더 자세히 기억할 수 있고, 작성한 글을 다시 보면서 중요한 내용들을 다시 상기할 수도 있고요. 취업 준비에 도움이 되는 강력한 무기로 활용할 수 있었을 것 같아요.
 
 
## 현업에서 일해보니, 데브코스의 어떤 점이 특히 좋았다고 느끼셨나요? 아직 수강을 고민 중인 분들에게 데브코스를 추천해주세요.
데브코스를 언급하면, 비교적 젊은 연차의 현직자분들은 아는 경우가 종종 있습니다. 실제로 수료했던 분들도 있었던 것 같아요. 그래서인지 "**데브코스 하셨으면 스프링 개발 잘하시겠네요**"라며 긍정적으로 봐주시는 분들도 계시고, **어느 정도 믿고 맡겨주시기도 합니다**. 물론 그렇게 기대해 주실 때는, 당연히 맡은 일을 잘 해내야 한다는 책임감도 함께 느낍니다!
 
 
## 마지막으로, 앞으로의 커리어 목표가 있다면 말씀해주세요!
앞으로 DBA(Database Administrator)가 되고 싶습니다. 요구사항을 꼼꼼히 정리하고 이를 관계형 DB 설계에 반영하는 일을 잘할 수 있을 것 같고, **백엔드 개발자와 운영 담당자 모두를 고려하며 영향력을 발휘할 수 있는 역할이 바로 DBA**라고 생각합니다. 특히 개발 생산성과 밀접하게 연결된 분야라, 개발을 배우면서도 자연스럽게 이런 일을 하고 싶다는 생각을 많이 하게 되었습니다.
 
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
 
[![BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/973d28d3-a2ab-47a7-b9f5-7bbc12d52e55/BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

[취업 인터뷰] 취업부터 실무 적용까지! 데브코스로 완성한 커리어 여정 - 백엔드 1기 수료생 김민우 님

소프트웨어 개발 분야에서 '주니어'와 '시니어' 개발자는 흔히 사용되는 용어지만, 그 경계는 명확하지 않습니다. 단순히 경력 연수만으로 주니어와 시니어 개발자를 나눌 수 없으며, 기술적 숙련도, 문제 해결 능력, 협업과 리더십 같은 소프트 스킬이 주니어와 시니어 개발자를 나누는 중요한 기준이 될 수 있습니다. 프로그래머스에서는 시니어 개발자분들과 인터뷰를 통해 각 유형의 개발자들이 생각하는 개발자의 성장 단계를 나누는 기준을 살펴보았습니다. 이 글을 통해 주니어와 시니어 개발자의 역할이 어떻게 달라지는지 알아보고, 개발자들이 성장하는 과정에서 필요한 역량을 살펴보겠습니다.
 
# 개발자의 성장 단계는 어떤 기준으로, 어떻게 나눌 수 있을까요?
![1_b5EausLITYCF9jJgws1QNA.webp](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/94f88f29-b67d-40da-91ff-a5c6b6bf3ad7/1_b5EausLITYCF9jJgws1QNA.webp)
[이미지 출처](https://medium.com/@jamie.reid.nb/the-differences-between-junior-medior-and-senior-developers-using-javascript-46f689f62e05)
 
## 💬 박ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어) / 실리콘밸리
미국은 레벨링이 잘 되어 있어요. 막연하게 몇 년 차 이렇게 말하지 않아요. 그런 건 큰 의미가 없다고 생각합니다. 미국에서는 레벨 3부터 레벨 5까지가 핵심인데요. 레벨 3이 주니어, 4가 중간, 5가 시니어 입니다.

레벨 3은 정해진 스펙으로 구현할 수 있는 능력을 가진 레벨입니다. 레벨 4는 레벨 3에서 더 나아가 좀 더 넓은 시야로 사이드 이펙트 등을 파악하고 제시할 수 있는 수준입니다. 간단하게 말하자면 레벨 3은 할당된 내용대로만 업무를 수행하면 되고, 레벨 4는 예상되는 문제점을 찾아 역제안할 수 있는 단계의 개발자를 의미하는 것이죠.

레벨 5는 처음부터 끝까지 스스로 구현할 수 있는 레벨입니다. 레벨 6은 여기에 리더십이 포함되는데, 레벨 5들을 모아서 새로운 것을 만들때 융합할 수 있는 방법을 제시하고 리딩할 수 있는 능력이죠. 레벨 7은 레벨 6들을 모아서 회사에 필요한 것을 만들어낼 수 있는 사람입니다. 기술적으로는 레벨 5가 최대치라고 볼 수 있습니다. 이러한 레벨에 대해 인정받는 방법은 각 레벨 기준에 해당되는 역량을 보여주는 프로젝트나 포트폴리오를 가져가서 증명해 내는 것이죠.

물론 승진에는 정치적인 요인도 들어갈 수 있기에 넷플릭스와 같은 일부 회사들은 시니어만 채용한 후 평가없이 성과만 내도록 독려하기도 합니다. 하지만 성과를 내지 못하면 바로 나가야 하죠. 이러한 회사는 인터뷰 과정을 매우 철저히 진행하여 반드시 성과를 낼 수 있을 것 같은 인재들만 채용하기도 합니다.
 
> 📌 **Summary**
> · 미국은 연차대신 레벨링으로 표현
> · Lv.3는 정해진 스펙으로 구현할 수 있는 능력을 가진 사람 (주니어)
> · Lv.4는 문제점을 찾아 역제안할 수 있는 사람 (중간)
> · Lv. 5는 처음부터 끝까지 스스로 구현할 수 있는 사람 (시니어)

## 💬 우ㅇㅇ님 (백엔드 엔지니어)
흔히 신입, 주니어라고 부르는 개발자의 성장 첫 단계는 눈앞에 보이는 문제 상황 해결, 그리고 그것을 해결하기 위한 전문 기술(스프링이나 각 언어에 대한 학습)을 갖추는 단계인 것 같습니다.

이러한 부분을 어느정도 원활하게 수행할 수 있게 되면, 그 다음부터는 향상된 커뮤니케이션을 바탕으로 특정 파트의 대표를 맡는 사람이나 팀장이 됩니다. 팀장이 되기 전에도 특정 기술 분야나 개발 중인 도메인 또는 기능 분야가 있으면 그 부분을 대표하는 역할을 수행할 수 있습니다. 그 사람의 발언이 어느 정도 대표성을 띄는 순간, 시니어의 단계에 접어드는 것이라 생각합니다.

시니어 개발자 중에는 부족한 커뮤니케이션 역량을 개발 능력으로 채우는 경우도 있고, 오랜 기간 쌓아온 도메인 지식, 회사와 관련된 풍부한 정보 등을 통해 어느 정도 대표성을 띄면서 커뮤니케이션을 조율하는 경우도 있습니다.

가장 좋은 것은 일단 기술적으로 누구에게나 존중받을 수 있는 단계로 성장하는 것입니다. 서로 코드 리뷰를 하거나 기술 선택을 할 때 어느 단계의 개발자인지 자연스럽게 보이며, 이로 인해 발언권 차이가 나기도 합니다. 다른 개발자들을 설득할 수 있을만한 기술적 역량을 가지고 있고, 동시에 도메인 지식까지 갖춰 마케팅, 디자인, 기획 등의 타 부서와 원활하게 소통하는 사람이 있는데, 결국 이런 분들이 존중받는 시니어 개발자가 되는 것 같습니다.
 
> 📌 **Summary**
> · 신입과 주니어는 눈앞에 보이는 문제 상황을 해결하고, 이를 위한 전문 기술을 학습하는 단계
> · 시니어는 특정 파트의 대표성을 띄고, 다른 개발자를 설득할 수 있는 기술 역량과 커뮤니케이션 역량을 갖추는 단계

## 💬 정ㅇ님 (풀스택 엔지니어)
주니어와 시니어를 구분하는 간단한 기준을 말하자면, 시니어는 알아서 잘하는 사람, 주니어는 '이것이 문제다'라는 것을 인지하고, 시키는 것을 잘하는 사람입니다. 시니어가 되면 문제점을 찾고, 대안을 제시하고, 그 문제를 스스로 해결할 수 있어야 합니다.

때문에 주니어에게는 매우 디테일하게 업무를 할당해야 하는데, 시니어에게는 '이러한 문제가 있다'고만 말하면 되는 것이죠. 시니어 레벨의 개발자들은 그 문제를 해결하기 위해 필요한 것들을 계획할 수 있습니다. 이러한 부분이 주니어와 시니어 단계를 나누는 기준이 될 수 있겠죠.

어느 조직을 가나 부족한 점은 있습니다. 하지만 시니어 레벨로 가는 사람들은 이러한 조직 내 문제점을 인지하고, 이를 어떻게 해결할 수 있을지 고민합니다. 단순히 코딩만 하는 것이 아니라 타부서와 협업하고, 더 나은 협업 프로세스를 고민하게 됩니다. 주니어 단계에서는 앉아서 코딩만 열심히 하고, 이를 딜리버리하면 좋은 평가를 받을 수 있지만, 시니어 단계로 가면 기대치가 훨씬 높아집니다. 문제점을 인지하고, 이에 대한 대안점을 찾고, 이를 해결하는 것 까지를 요구합니다.
 
> 📌 **Summary**
> · 주니어는 문제를 인지하고, 시키는 것을 잘 하는 사람
> · 시니어는 문제점을 찾고, 대안을 제시하여 해결하는 사람

 
*위 글은 프로그래머스에서 시니어 개발자분들과 인터뷰한 내용의 일부를 재편집한 글입니다.
 
 
> **프로그래머스 웹과정 데브코스** 👩‍💻
> 1,700개 기업의 채용 공고를 완벽 분석하여 취업에 필요한 핵심 기술을 엄선한 프로그래머스 프론트엔드 / 백엔드 과정


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주니어와 시니어 개발자를 나누는 기준

백엔드 개발자로의 다음 단계를 고민하던 시점, 백엔드 단기심화 과정을 통해 실무에 가까운 경험을 쌓은 정원희 님의 이야기를 소개합니다. 원희님은 데브코스를 통해 MSA 기반 설계와 개발 역량을 쌓으며, 단순한 구현을 넘어 '왜'라는 질문을 고민하는 개발자로 성장할 수 있었다고 하는데요. 실무에 가까운 프로젝트를 경험하며 원희 님이 느낀 학습 포인트와 변화가 궁금하시다면, 인터뷰를 끝까지 읽어보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 홍익대학교 컴퓨터공학과 4학년 정원희입니다. 저는 비교적 늦은 시기인 대학교 3학년 때 교내 활동을 통해 처음으로 백엔드 개발을 접하게 되었습니다. 이후 학습과 경험을 쌓을 수 있는 기회가 있을 때마다 적극적으로 참여했는데요!
 
그러던 중 프로그래머스 단기심화 데브코스를 알게 되었고, 4기에 참여해 깊이 있는 학습을 경험할 수 있었습니다. 데브코스를 통해 개발에 더욱 빠지게 되어서, 현재는 소프트웨어 마에스트로에 참여하며 경험을 이어가고 있습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5c95922d-fd6a-463d-9078-d1b96cad4ed6/image.png)
 
 
## 백엔드 단기심화에 참여하게 된 계기는 무엇인가요?
대학교 4학년을 마치고 본격적으로 취업을 준비하면서, **백엔드 개발자 채용 공고에서 공통적으로 요구되는 역량이 MSA 기반 설계와 개발**이라는 점을 알게 되었습니다.
 
하지만 학부 과정에서 진행한 프로젝트는 규모와 트래픽 측면에서 한계가 있어, 이러한 과정을 직접 경험해보지 못한 점이 아쉬움으로 남았습니다. **MSA를 독학으로 학습하려 했지만, 실제 서비스 수준의 아키텍처를 혼자 설계하고 검증하는 데에는 어려움**이 있다고 생각했습니다.
 
그러던 중 프로그래머스 데브코스를 알게 되었고, 체계적인 환경에서 해당 역량을 집중적으로 학습하고자 지원하게 되었습니다.
 
 
## 타 기관도 많지만, 특별히 프로그래머스 데브코스를 선택한 이유는 무엇인가요?
요즘에는 워낙 부트캠프 과정이 많다보니 그만큼 검증된 교육 과정을 선택하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 짧게는 2개월, 길게는 6개월 이상 시간을 투자해야 하는 만큼, **교육의 질과 커리큘럼의 완성도를 특히 중요하게 고려**했습니다.
 
프로그래머스는 이전부터 알고리즘 학슴 플랫폼으로 꾸준히 활용해왔고, **수강 후기와 커리큘럼에 대한 신뢰도가 높다고 느껴** 망설임 없이 선택하게 되었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정의 실제 난이도는 어떠셨나요?
과정명에서부터 '심화'라는 표현이 있어 시작 전에는 난이도에 대한 부담이 컸습니다. 특히 개발 경험이 많지 않다고 생각했고, 기술적으로 부족하다고 느끼는 부분도 많았기에 걱정이 컸습니다.
 
실제로 기능 구현 자체는 기존 프로젝트 경험과 크게 다르지 않았지만, 문제를 해결하는 방식과 깊이에서는 확연한 차이가 있었습니다. 단순히 구현하고 끝나는 것이 아니라 **설계 의도와 확장성, 안정성까지 고려**하게 되었고, 이러한 과정이 결과적으로 더 큰 학습 효과로 이어졌다고 느꼈습니다.
 
 
## '이건 진짜 심화 과정이다'라고 느끼셨던 학습 포인트가 있다면 무엇인가요?
가장 크게 체감한 부분은 **협업 방식**이었습니다. 기존에는 같은 학교 학생들과 프로젝트를 진행했다면, 데브코스에서는 다양한 배경을 가진 팀원들과 협업하게 되었고, 특히 실무 경험이 있는 분들과 함께 일할 수 있었습니다.
 
프로젝트 초기 단계부터 코드 컨벤션과 브랜치 전략을 정의하고, 일정 수준 이상의 코드 리뷰를 필수적으로 진행했습니다. 또한 GitHub Projects를 활용해 일정 관리와 이슈 트래킹을 체계적으로 수행하며, **실제 개발 조직과 유사한 방식으로 프로젝트를 운영**했습니다.
 
이러한 경험을 통해 실무에 가까운 협업과 개발 프로세스를 익힐 수 있었고, 그 점에서 '심화 과정'이라는 것을 크게 느꼈습니다.
 
 
## 이번 단기심화 과정이 포트폴리오 측면에서 어떤 도움이 되었나요?
기존에는 모놀리식 아키텍처 기반의 프로젝트를 주로 경험하며, 기능 구현 중심의 결과물을 보여주는 데 초점이 맞춰져 있었습니다.
 
단기심화 과정을 통해서는 **실제 기업에서 사용하는 방식인 MSA 기반 설계와 성능 최적화를 경험**할 수 있었습니다. 특히 대용량 트래픽을 고려한 시스템 아키텍처를 설계하는 과정에서 동기 처리 방식이 아닌 비동기 기반의 구조를 도입하게 되었는데요. 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성을 고려하는 설계를 경험할 수 있었습니다.
 
기존에는 기능 구현과 다양한 기술을 적용해보는 경험 중심의 포트폴리오를 구성하는 데 집중했다면, 이번 과정에서는 기술을 도입하는 과정에서 발생한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추게 되었습니다. 단순한 결과 중심의 프로젝트가 아닌, **문제 해결 과정과 기술적 의사결정이 드러나는 실무적인 포트폴리오로 발전**시킬 수 있었다고 생각합니다.
 
 
## 단기심화 과정에서 진행한 프로젝트는 어떤 서비스였나요? 맡은 역할과 기술적 도전에 대해서 소개해주세요.
**이커머스 서비스**를 주제로 프로젝트를 진행했습니다. 도메인만 분리된 모놀리식 구조를 **MSA 아키텍처로 전환하는 과정을 중심**으로 개발을 수행했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ac59497a-2564-4187-b7b7-5a29344b072d/image.png)
 
초기에는 하나의 애플리케이션 내에서 도메인만 나뉘어 있는 구조였지만, 부하테스트를 진행하며 서비스 확장성과 트래픽 대응의 한계를 개선하기 위해 각 도메인을 독립적인 서비스로 분리하고, 서비스 간 통신 및 데이터 관리 방식을 재설계했습니다.
 
저는 그중 주문 도메인을 담당하여 주문 생성 및 처리 전반에 대한 비즈니스 로직을 설계하고 구현했습니다. 또한 재고 차감 과정에서의 데이터 정합성을 보장하기 위한 구조를 설계하고, 동시성 제어 전략을 도입 및 개선했으며, 부하 테스트를 통해 병목 구간을 분석하고 성능을 개선하는 역할을 맡았습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3c37c0dd-33a0-423a-822e-1738c50e797e/image.png)
 
기존에는 재고를 상품 도메인에서 함께 관리하고 있었지만, 도메인 책임을 명확히 하고 확장성을 확보하기 위해 재고 도메인을 별도로 분리했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e50c70e3-4226-414b-be7f-74bad249863f/image.png)
 
특히 주문 도메인은 다수의 사용자가 동시에 요청을 발생시키는 핵심 영역이기 때문에, 동시성 문제와 데이터 정합성 보장이 가장 중요한 과제였습니다. 단순히 기능이 동작하는 수준을 넘어서, 대규모 트래픽 상황에서도 안정적으로 처리될 수 있도록 다양한 동시성 제어 방식을 비교하고 적용하며 구조를 개선해 나갔습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/946ffc5d-378d-4819-af38-a4a0cacedfc7/image.png)
 
그 과정에서 낙관적 락, 원자적 업데이트, Redis 기반 처리 방식까지 단계적으로 적용하며 각각의 장단점을 검증했고, 최종적으로는 비동기 기반 아키텍처로 확장하는 방향까지 설계할 수 있었습니다.
 
 
## 프로젝트를 진행하며 기술적으로 크게 성장했다고 느낀 순간이 있다면 말씀해 주세요.
프로젝트를 진행하며 가장 크게 성장했다고 느낀 순간은 **대규모 트래픽 상황에서 발생하는 동시성 제어의 한계를 단계적으로 해결해나간 경험**이었습니다.
 
초기에는 트래픽 경합을 제어하기 위해 낙관적 락을 도입했지만, 부하 테스트 과정에서 실제 요청 성공 횟수와 DB 반영 값이 일치하지 않는 데이터 정합성 문제가 발생했습니다. 특히 주문 트래픽이 집중되는 상황에서는 잦은 충돌과 재시도 자체가 성능 병목으로 이어진다는 한계를 체감하게 되었습니다.
 
![스크린샷 2026-04-10 오후 1.27.35.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d620cef0-1e98-4e5c-935d-1db75dd3ec53/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-10%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.27.35.png)
 
이에 다음 단계로 비관적 락을 적용하여 데이터 정합성을 보다 강하게 보장하고자 했습니다. 하지만 이 방식은 DB 레벨에서 락 점유 시간이 길어지면서 트래픽이 증가할수록 락 대기열이 쌓이고, 전체 처리량이 급격히 감소하는 문제를 발생시켰습니다.
 
이후 성능 개선을 위해 실재고와 가재고를 분리하는 전략을 도입했습니다. 실시간 처리가 필요한 가재고 영역에 대해서는 DB의 원자적 업데이트를 적용하여, 경쟁 상황에서도 비교적 빠르게 처리할 수 있도록 개선했습니다. 그러나 이 방법 역시 디스크 I/O 기반의 RDB 구조 특성상 일정 수준 이상의 부하에서는 한계를 보였습니다.
 
결국 근본적인 해결을 위해 RDB 중심의 동기식 처리 구조에서 벗어나 아키텍처를 비동기 기반으로 전환했습니다. Redis와 Lua Script를 활용해 검증과 가재고 차감을 하나의 원자적 연산으로 처리함으로써 락 대기와 데드락 문제를 제거하고, 실재고 DB 반영은 Kafka 기반 비동기 이벤트로 분리하여 메인 요청의 응답 속도와 시스템 처리량을 동시에 개선했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0f1ef204-fd77-4a42-af95-423cd837dad3/image.png)
 
결과적으로 **약 10,000건의 동시 요청을 250ms 내에 데이터 오차없이 처리**할 수 있었고, 높은 트래픽 환경에서도 안정적인 시스템 동작을 확인할 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b8ece792-4b19-42b6-8a6d-bd37106eb398/image.png)
 
이 경험을 통해 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어서 **부하 테스트를 통해 시스템의 한계를 직접 확인**하고 **문제의 원인을 구조적으로 분석**한 뒤, **상황에 맞는 아키텍처로 점진적으로 개선**해나가는 실무적인 시스템 설계와 문제 해결 역량을 기를 수 있었습니다.
 
 
## 멘토링 중 인상 깊었던 코드 리뷰나 피드백은 무엇이었나요?
MSA 과정인만큼 모든 도메인을 철저하게 분리해서 배포를 진행했었는데요. 너무 세부적으로 나누다보니 개발 난이도가 확 올라가는 것을 팀원 모두가 느꼈습니다.
 
이에 멘토링을 통해 피드백을 받았고, 실제 현업에서는 모든 도메인을 무조건적으로 분리하기보다 비즈니스적으로 연관성이 높은 도메인들을 적절히 묶어 운영하는 경우가 많다는 점을 알게 되었습니다. 이를 통해 **이론적으로 이상적인 구조와 실제 서비스 운영 사이에는 차이가 존재한다는 것을 체감**할 수 있었습니다.
 
그럼에도 불구하고, 이러한 이론적인 구조를 직접 구현해보고 한계를 경험해본 과정 자체가 아키텍처에 대한 이해도를 높이는 데 큰 도움이 되었다고 생각합니다!
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 취업 준비에 있어 어떤 도움이 되었나요?
간단히 말하면 포트폴리오에 담을 프로젝트가 하나 추가되었다고 볼 수 있지만, 그보다 **개발을 바라보는 관점이 크게 변화한 것이 가장 큰 수확**이었다고 생각합니다.
 
이전에는 단순히 기능 구현 중심으로 학습했다면, **데브코스에 참여하며 '왜 이 구조를 선택했는지', '어떤 문제를 해결하기 위한 설계인지'를 고민**하게 되었습니다. 특히 프로젝트를 진행하면서 CS 지식과 실제 구현을 연결해 문제를 해결하는 경험을 할 수 있었고, 이러한 과정이 자연스럽게 기술 면접 대비로 이어졌습니다.
 
별도로 취업을 위한 면접을 준비하기보다, **프로젝트 경험 자체가 곧 면접 대비**가 되는 선순환 구조를 만들 수 있었다는 점에서 큰 도움이 되었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정, 어떤 분들께 추천하시나요?
개발을 시작한 지 약 6개월 내외로, **기본적인 구현 경험은 있지만 다음 단계로 무엇을 공부해야 할지 고민하는 분들께 적합한 과정**이라고 생각합니다. 특히 실제 사용자를 고려한 서비스를 만들어보고 싶거나, 대규모 트래픽 환경에서의 설계와 운영을 경험해보고 싶은 분들께 추천드립니다.
 
저 역시 학습 방향에 대한 고민이 많았던 시점이었는데, 단기심화 과정을 통해 앞으로 어떤 역량을 중점적으로 발전시켜야 할지 명확하게 설정할 수 있었습니다.
 
그래서 저처럼 어느 정도 개발 경험이 있지만, 다음 단계로 나아가고 싶은 분들께 잘 맞는 과정이라고 생각합니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 마친 지금, 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
이전에는 구체적인 목표 없이 막연하게 개발 역량을 쌓아야겠다고 생각했지만, 이번 과정을 통해 보다 명확한 방향성을 갖게 되었습니다.
 
앞으로는 단순히 기술을 사용하는 데 그치지 않고, **도입 이유와 근거를 이해한 뒤 서비스에 적절히 적용할 수 있는 개발자**로 성장하고 싶습니다. 또한 대규모 트래픽을 안정적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하고 운영하는 경험을 쌓아, 실제 사용자에게 가치를 제공하는 서비스를 만드는 것이 목표입니다.
 
아직은 공부할 것도 많고 부족한 점도 많지만, 그만큼 더 열심히 해서 변화하는 기술 환경 속에서도 능동적으로 대응하고, **AI를 단순한 대체 수단이 아닌 도구로 적극 활용할 수 있는 개발자**로 성장하고자 합니다.
 
 
## 수강을 고민 중인 분들께 추천의 한마디 부탁드립니다!
단순한 기능 구현에는 익숙해졌지만, 그 이상의 고민이 부족하다고 느끼는 분들께 추천드립니다. 이 과정에서는 **동일한 기능이라도 동시성, 보안, 확장성 등 다양한 관점에서 문제를 바라보고 해결하는 경험**을 할 수 있습니다.
 
또한 **비교적 짧은 기간 동안 집중적으로 학습**할 수 있기 때문에, 장기적인 시간 투자가 부담스러운 분들께도 적합한 선택이라고 생각합니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-BE-DEEP-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e3332bf8-d582-42d1-9a62-7f39fbcaf445/DEV-BE-DEEP-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25629_sales&utm_content=blog_banner_13335)

[데브코스 후기] 단순 구현에서 설계로, 개발을 보는 시선이 달라졌어요 - 백엔드 단기심화 4기 정원희 님

데브코스를 통해 백엔드 실무 역량과 협업 경험을 쌓아온 오혜승 님의 수강 후기 인터뷰입니다.
네 번의 프로젝트에서 백엔드 팀장을 맡으며 개발 역량은 물론, 협업과 리더십까지 폭넓게 성장할 수 있었다고 하는데요.
단순한 학습을 넘어, 문제를 정의하고 해결하는 실무형 개발자로 성장해 온 과정을 인터뷰에서 확인해 보세요!
 
 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 방금 막 따끈따끈하게 수료식을 마치고 온 **백엔드 데브코스 7기** 수료생 오혜승입니다. 컴퓨터 공학을 전공하며 프론트엔드를 공부했지만, 기능이 실제로 동작하는 흐름을 만들고 문제를 해결해 나가는 과정에 더 큰 흥미를 느끼게 되어 백엔드로 전향하게 되었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/40c32219-25c4-432d-b025-41142e594a8e/image.png)
 
 
## 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요? 타 기관도 있지만 프로그래머스의 데브코스를 선택하신 이유가 궁금합니다.
졸업 후 여러 프로젝트를 진행하면서 개발 경험을 쌓아갔지만, 실무에 바로 투입되기에는 아직 부족한 점이 많다고 느꼈습니다. 그 과정에서 한 멘토님께 부트캠프를 권유 받았고, 다양한 부트캠프 교육을 찾아보던 중 프로그래머스 데브코스를 알게 되었습니다.
 
데브코스는 **현업 개발자 멘토링 시스템과 프로젝트 중심의 커리큘럼**, 프론트엔드 기수와의 실무형 협업 경험을 제공한다는 점에서 큰 매력을 느꼈습니다. 또한 **비대면으로 진행되어 지역에 제약이 없다는 점**, 그리고 6개월이라는 충분한 학습 기간이 저에게 가장 적합하다고 판단해 데브코스를 선택하게 되었습니다.
 
 
## 데브코스에 참여하며, 가장 기억에 남는 경험은 무엇인가요?
### ✅ 팀 프로젝트
첫 번째로 가장 기억에 남는 것은 프로젝트 경험입니다.
 
**총 네 번의 프로젝트에서 백엔드 팀장을 맡아 모두 우수팀으로 선정되는 값진 성과**를 얻었습니다. 모든 프로젝트가 의미 있었지만, 그중에서도 첫 번째 프로젝트가 가장 기억에 남습니다.
 
교육 과정 초반에 구성된 팀이어서 서로 어색한 분위기 속에서 시작했지만, **하루 10시간 이상 몰입**하며 프로젝트를 진행한 경험도, 처음 만난 팀원들과 **협업하며 팀을 이끌어 본 것**도 모두 처음이었기 때문입니다.
 
팀원 모두가 적극적으로 참여해 준 덕분에 우수팀으로 선정되는 성과를 거둘 수 있었고, 개인적으로도 그 어느 때보다 열정적으로 임한 프로젝트였습니다. 이 경험은 다음 프로젝트에서도 더욱 적극적으로 참여할 수 있는 원동력이 되었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/88831049-fe90-4fad-a399-f2663a9c5af7/image.png)
 
### ✅ 현업 개발자와의 멘토링
두 번째로 인상 깊었던 경험은 프로젝트를 진행하며 만났던 현업 개발자 멘토님과의 멘토링입니다.
 
**각 프로젝트마다 현업 개발자 멘토님이 배정되어, 프로젝트 전반에 걸쳐 지속적인 피드백**을 받을 수 있었습니다. 주니어 개발자인 제가 시니어 개발자의 관점에서 코드를 바라보고 조언을 들을 수 있다는 점이 데브코스의 가장 큰 강점이라고 느꼈습니다.
 
멘토링은 단순히 "이게 맞다, 틀리다"를 판단하는 게 아니라, **왜 이런 선택이 필요한지, 어떤 트레이드오프가 있는지, 그리고 병목은 어디에서 발생할 수 있는지**를 함께 짚어주는 방식으로 진행되었습니다. 그 덕분에 스스로 문제를 해결할 수 있는 시야를 키울 수 있었습니다.
 
멘토링 경험은 기술적인 성장뿐 아니라, 개발자로서 어떤 방향으로 성장해야 할지에 대한 기준을 세우는 데에도 큰 도움이 되었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6b3e65c4-dbd1-40fc-a0f0-5b89c07226de/image.png)
 
 
## 데브코스 중간에 실시되는 역량진단평가가 학습에 있어 어떤 도움이 되었나요?
프로젝트에 몰입하다 보면 CS 지식이나 알고리즘을 소홀히 하기 쉬운데, **데브코스에서 분기마다 진행되는 역량 진단 평가를 통해 이러한 부분을 체계적으로점검**할 수 있었습니다. 그 덕분에 학습 방향을 다시 조정하기도 하고, **내가 어떤 부분이 부족한지 객관적으로 점검**할 수 있어 큰 도움이 되었습니다.
 
 
## 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 만들었나요? 그 과정에서의 경험도 말씀해주세요.
최종 프로젝트로 시간과 공간이라는 물리적 조건을 디지털 메시지에 접목한 **감성 커뮤니케이션 플랫폼** '**Dear.__(디어)**'를 만들었습니다. **특정 시간이나 특정 장소에 도달해야만 열리는 메시지**를 통해, '지금'이 아니라 '적절한 순간'에 도달하는 경험을 제공하고자 기획한 서비스입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a6130fed-898b-4179-874c-5a226fe24bf6/image.png)
 
저는 백엔드 팀장을 맡아 프로젝트 전반의 기술적 의사결정과 문제 해결 과정에 참여했으며, 특히 **선착순 캡슐의 동시성 제어**와 **해제 조건 이상 탐지 모니터링 기능**을 담당했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fbc5bc66-89ec-41ea-9e69-360d834a7315/image.png)
 
선착순 인원을 10명으로 설정한 경우, 100명이 동시에 접근하더라도 정확히 10명만 열람할 수 있어야 했습니다. 동시성 제어 방식을 여러 차례 개선하는 과정에서 트랜잭션 경계 설정 문제와 커넥션 풀 고갈 이슈를 발견했고, JMeter로 부하 테스트를 진행하며 문제를 재현했습니다. 최종적으로 Redission 기반 분산 락으로 재설계하여 안정적으로 해결할 수 있었습니다. **이론으로만 알고 있던 동시성 제어를 실제 부하 상황에서 직접 경험하며 체득**할 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/49318e33-51b8-4dd1-bbcc-966a5f4ca2b7/image.png)
 
또한 위치나 시간 조작을 통한 불공정한 이득을 방지하기 위해 해제 조건 이상 탐지 시스템을 구축했습니다. 캡슐 열람 시 시간·위치 데이터를 지속적으로 로깅하고, 비정상적인 GPS 이동, 서버 시간 대비 과도한 클라이언트 시간 차이, 반복 실패 요청 패턴 등을 감지해 의심 점수를 누적했습니다. Redis 기반 7일 TTL 시스템으로 100점 이상 누적 시 자동 정지되도록 했고, IP 차단과 Rate Limit을 단계적으로 적용하는 보안 체계를 완성했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/83589dfd-1cf7-4c50-a769-13085a9532f0/image.png)
 
최종 프로젝트는 프론트엔드 기수와 협업했다는 점에서 이전 프로젝트들과 달랐습니다. 단순히 백엔드에서 에러 코드를 반환하는 수준을 넘어, 각 에러 코드가 어떤 상황에서 발생하는지, 프론트엔드에서 어떻게 처리해야 하는지를 명시한 API 문서를 작성해 공유했습니다. 에러 코드 체계와 응답 구조를 함께 설계하며 상호 이해를 높였고, 프론트엔드에서 필요한 값을 서버에서 선제적으로 계산해 제공함으로써 프론트엔드의 부담을 줄였습니다. **서로의 구조를 이해하고 배려하며 소통하는 과정에서 실무에 가까운 협업 방식**을 배울 수 있었습니다.
 
또한 강사님, FT님, 멘토님의 중간 점검을 통해 **기능 구현을 넘어 설계 의도와 트레이드오프까지 고민하며 코드를 개선**할 수 있었고, 실제 서비스를 운영하는 관점에서 **보안과 신뢰도를 고민**해볼 수 있었습니다.
 
프론트엔드와 백엔드가 서로를 이해하고 배려하는 문화를 만들어가며 협업했고, 그 결과 최종 프로젝트에서 최우수팀과 인기상을 동시에 수상하는 성과를 얻을 수 있었습니다.
 
 
### 🔍 최종 프로젝트 보러가기
* [GitHub](https://github.com/prgrms-web-devcourse-final-project/WEB7_9_FullChamZal_BE)
* [배포 URL](https://web.dear4u.cloud/)

 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성했나요?
개발자로 취업을 준비하면서 "과연 내가 개발자로 적합한 사람일까?", "실무에서 통할 만큼의 역량이 있을까?"라는 고민을 끊임없이 해왔고, 자신감도 많이 떨어져 있던 상태였습니다.
 
데브코스를 시작할 당시에는 개발 역량을 끌어올리는 데만 집중하자는 마음이었습니다. 하지만 **프로젝트를 거듭하며 새로운 기술을 사용하는 것에 대한 두려움이 줄고, 오히려 도전하는 데 자신감**을 얻게 되었습니다.
 
처음 만난 사람들과도 팀을 이루어 적극적으로 소통하고 협업하며, **커뮤니케이션 능력 역시 많이 향상**되었다고 느낍니다.
 
무엇보다 가장 큰 변화는 **기술을 바라보는 관점**이었습니다. 이전에는 기술이나 라이브러리를 '좋다고 해서 써보는' 수준이었다면, 데브코스를 거치며 문제 상황을 먼저 정의하고, 왜 이 기술이 필요한지, 어떤 트레이드오프가 따르는지를 고민할 수 있게 되었습니다. 예전에는 에러가 발생하면 당황했지만, 이제는 로그를 분석하고 원인을 추적할 수 있게 되었습니다.
 
이러한 변화를 통해 단순히 코드를 작성하는 개발자가 아니라, **문제를 정의하고 해결할 수 있는 실무형 백엔드 엔지니어로 한 단계 성장**했다고 느끼고 있습니다.
 
 
## 수업을 진행해주셨던 강사님은 어떠셨나요?
강사님께서는 단순히 이론을 전달하는 데 그치지 않고, **실습 과정에서 어떤 흐름으로 결과가 도출되는지를 상세히 설명**해 주셨습니다. 또한 모든 강의를 녹화해 공유해 주셔서, 반복해서 복습하며 이해를 깊이 있게 다질 수 있었던 점도 큰 도움이 되었습니다. **프로젝트 진행 중에도 놓치기 쉬운 부분이나 개선이 필요한 지점을 짚어 주시며 방향성을 제시**해 주신 덕분에, 개발자로서 한 단계 더 성장할 수 있었습니다.
 
이뿐만 아니라 강의 진행을 도와주신 FT님과, 많은 인원이 참여하고 아침 일찍 시작되는 강의임에도 불구하고 늘 세심하게 케어해 주신 매니저님 덕분에 6개월이라는 긴 기간 동안 흔들림 없이 끝까지 완주할 수 있었다고 생각합니다.
 
 
## 함께 스터디한 동료는 어땠나요? 데브코스에서의 동료 경험에 대해 공유해 주세요.
온라인 과정이기 때문에 다양한 지역, 다양한 배경의 사람들이 모였다는 점이 매우 인상 깊었습니다. 그만큼 다양한 시선과 의견을 접할 수 있었고, 모두가 개발자를 목표로 진지하게 학습에 임하고 있었기에 프로젝트 몰입도 역시 높았습니다.
 
특히 최종 프로젝트 팀원들과는 협업이 매우 잘 맞았고, 과정이 끝난 지금도 연락을 이어가며 오프라인에서 만나기로 약속할 만큼 소중한 인연으로 남았습니다. 함께 목표를 향해 몰입했던 경험이 **단순한 팀 활동을 넘어, 지속적인 동료 관계**로 이어졌다고 생각합니다.
 
![수정.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/25f715cc-9f6f-46e1-8bc8-6c6dbebeec37/%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC.jpg)
 
또한 저는 '배고픈 블로그 챌린지: 개발편' 스터디를 직접 개설해 **5명의 스터디원들과 함께 매주 블로그 게시물을 작성하고 공유하는 활동을 진행**했는데요. 스터디는 매주 강의 영상이나 알고리즘 문제 중 하나를 공통 주제로 선정해 글을 작성하고, 개인적으로 학습한 내용도 자유롭게 정리하는 방식으로 운영했습니다.
 
스터디 덕분에 블로그를 꾸준히 작성하고 학습 내용을 문서로 정리하는 습관을 기를 수 있었고, 다른 사람의 글을 읽으며 놓쳤던 개념을 보완하는 동시에 글쓰기 역량까지 함께 높일 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/394d98f2-e51e-43f8-a44a-24d2e7e68e0c/image.png)
 
 
## 멘토링은 어땠나요? 학습에 많은 도움이 되었는지 궁금합니다.
데브코스 기간 동안 FT님과 각 프로젝트별 현업 멘토님과의 **멘토링이 약 10회 가까이 진행**되었고, 모든 멘토님께서 기꺼이 자신의 경험과 지식을 나누어 주셨습니다. 커리큘럼 외에 실무적인 개발 지식과 관점을 접할 수 있었고, **프로젝트의 완성도를 높이는 데 큰 도움**이 되었습니다.
 
모든 멘토링이 좋았지만, 특히 최종 프로젝트 멘토링이 가장 기억에 남습니다. 기술적인 해결책뿐만 아니라, '왜 이 방식이 실무에서 더 적합한지', '어떤 상황에서 어떤 선택을 해야 하는지'와 같은 **실무적인 판단 기준**을 배울 수 있었습니다. 이를 통해 문제를 바라보는 시야가 넓어졌고, 개발자로서의 방향성을 명확히 잡을 수 있었습니다.
 
 
## 특별히 기억에 남거나 도움이 되었던 취업 지원이 있었다면 말씀해주세요.
정규 수업 이후 저녁 시간에 **현업 개발자나 커리어 매니저를 초청한 특강이 정기적으로 진행**되었습니다. 유명 기업의 개발자분들이 직접 오셔서 실무 경험을 공유해 주시기도 했고, 알고리즘이나 특정 기술 주제에 대한 특강도 제공되었습니다.
 
수료 직전에는 **이력서, 포트폴리오, 모의 면접을 중심으로 한 커리어 세션**이 진행되어 실질적인 취업 준비에 큰 도움을 받을 수 있었습니다. **수료 이후에도 일정 기간 동안 취업 지원**을 받을 수 있다는 점도 인상 깊었습니다.
 
 
## 백엔드 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
개발자로서 스스로를 믿게 해 준 과정
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
**기술적으로 신뢰할 수 있고, 함께 일하고 싶은 개발자**가 되고 싶습니다.
 
단순히 기능을 구현하는 것을 넘어, 동시성 제어나 보안처럼 눈에 보이지 않지만 서비스의 근간이 되는 부분을 고민하고 설계할 수 있는 개발자로 성장하고 싶습니다. 아키텍처와 기술적 의사결정까지 함께 고민하며, 더 나은 방향을 제시할 수 있는 개발자가 되는 것이 목표입니다.
 
 
## 마지막으로 백엔드 데브코스 수강을 고민하는 분들에게, 추천의 한마디 부탁드립니다!
저 역시 데브코스를 시작하기 전까지 많은 고민을 했습니다. 전공자인데 굳이 부트캠프가 필요할까 하는 생각도 들었지만, 지금 돌아보면 조금 더 일찍 시작하지 못한 점이 아쉽게 느껴집니다.
 
저처럼 전공자임에도 실무 역량에 대한 갈증이 있거나, **체계적인 협업 경험과 현업 멘토링이 필요하다고 느끼는 분들에게 데브코스는 분명 큰 전환점**이 될 수 있다고 생각합니다!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f5675829-b310-479d-9572-9b6932a9d28b/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_sales&utm_content=blog_banner)

[데브코스 후기] 네 번의 프로젝트를 이끌며 실무형 백엔드 개발자로 성장했어요 - 백엔드 7기 오혜승 님

취업 준비를 위해 프로그래머스 백엔드 데브코스에 참여한 7기 수료생 강휘윤 님의 인터뷰입니다.
휘윤 님은 약 6개월간 데브코스에 참여하며 실무 관점의 코드 작성과 협업을 경험하고, 막연했던 개발자의 길을 구체적인 성장으로 만들어 나갔다고 하는데요.
멘토링부터 프로젝트, 취업 지원까지 경험하며 성장한 휘윤 님의 학습 여정을 지금 바로 만나보세요!
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/Mtr-ss3w420?si=yUvPrMztobOqjnfo" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 프로그래머스 **백엔드 데브코스 7기**를 수료한 강휘윤입니다.
기술적 최적화를 중요하게 생각하며, 항상 사용자가 쓰기 좋은 프로그램을 만드는 개발자가 되기 위해 노력하고 있습니다.
프로그래머스 데브코스를 통해 많은 성장을 이루었고, 현재는 현업 개발자가 되기 위해 취업을 준비하고 있습니다.
 
![스크린샷 2026-02-20 오후 1.56.28.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b3106d76-af14-480b-a38d-08af27068aed/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-20%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.56.28.png)
 
### 🔍 휘윤 님의 개발 블로그 보러가기
* [개발 블로그](https://velog.io/@gnldbs1004/posts)

 
 
## 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요? 많은 부트캠프 중 데브코스를 선택하신 이유는 무엇인가요?
검색을 통해 데브코스를 알게 되었던 것 같아요. 부트캠프를 알아보다 보니 과정은 많았지만, 대면 수업은 현실적으로 부담이 있었고, 원격 과정 중에는 관리가 잘 되지 않는 곳도 있다는 이야기를 들었습니다.
 
프로그래머스 데브코스는 **체계적인 관리** 속에서 다양한 수준에 맞춘 강의를 제공하고, **수강생들이 학습에 집중할 수 있는 환경**이 잘 조성되어 있다고 느껴 선택하게 되었습니다.
 
 
## 데브코스에 참여하며 가장 기억에 남는 경험은 무엇인가요?
멘토링을 통해 **코드 리뷰**를 받았던 경험이 가장 기억에 남습니다. 현업에서 일하고 계신, 어쩌면 선배 또는 선임이 될 수도 있는 개발자분들께 직접 리뷰를 받으면서 고쳐야 할 부분은 고치고, 잘 작성한 부분에 대해서는 칭찬도 받을 수 있었습니다.
 
실무 관점에서의 코드 작성이 늘 막연하게 느껴졌는데, **멘토링을 통해 실무에서는 어떤 기준으로 코드를 바라보고 작성하는지를 배울 수 있었던 귀중한 시간**이었습니다. 특히 칭찬을 받았던 경험을 통해 '현업에 나가도 잘할 수 있겠구나'라는 자신감을 얻을 수 있었습니다.
 
![코드리뷰 깃허브 사진.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/58bb7549-6e1f-4aa8-a606-838bf1c963cd/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%B2%20%E1%84%80%E1%85%B5%E1%86%BA%E1%84%92%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B3%20%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%AB.png)
⬆️ 실무 관점에서의 코드 작성을 고민하도록 도와준 멘토링과 코드 리뷰
 
 
## 역량진단평가는 학습 과정에 어떤 도움이 되었나요?
코드를 작성하다 보면 잘하는 부분만 반복하거나, 반대로 취약한 부분에 매물되어 시간을 낭비하기 쉬운 것 같습니다. 또, CS 공부를 하면서도 '내가 제대로 공부하고 있는 게 맞나?'라는 고민이 들 때가 많았고요.
 
역량진단평가는 그런 점에서 **현재 나의 학습 상태를 객관적으로 점검**할 수 있는 좋은 기회였습니다. 잘하고 있는지, 대충 넘어가고 있는 부분은 없는지 돌아볼 수 있어 학습 방향을 잡는 데 큰 도움이 되었습니다.
 
 
## 최종 프로젝트에서는 어떤 서비스를 만들었나요?
**공연에 대한 경험을 개선할 수 있는 '내 콘서트를 부탁해'라는 서비스**를 만들었습니다. 공연 정보를 단순히 나열하는 데서 그치지 않고, 공연을 예매하고 관람한 뒤 돌아오기까지의 전 과정을 하나의 경험 흐름으로 보고 이를 개선하고자 한 서비스입니다. 공연 정보를 공유하고, 함께 공연을 보러 갈 사람을 모집하거나 공연 일정 관리를 할 수 있는 기능을 제공했습니다.
 
저는 **공연 도메인을 담당**해 공연 정보를 수집하고, 이를 사용자에게 제공하는 기능을 구현했습니다. 공연정보통합전산망 API를 활용해 데이터를 저장하고, API에서 제공하지 않는 공연 이메일 정보를 어떻게 다룰지 고민하는 것부터 검색, 추천 기능까지 많은 고민을 했습니다.
 
이 모든 과정을 혼자서가 아니라 팀원들과 함께 논의하며 해결해 나갔고, 결과적으로 완성도 높은 프로젝트를 만들 수 있었다고 생각합니다.
 
약 한 달간 프로젝트를 진행하며 팀원들과 협업하는 경험을 쌓을 수 있었고, 특히 프론트엔드 수강생분들과의 협업을 통해 개발자로서 한 단계 더 성장할 수 있었습니다.
 
 
![최종프로젝트(1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f1254693-d1a6-453a-b9c3-0b2e03c98725/%E1%84%8E%E1%85%AC%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%86%A8%E1%84%90%E1%85%B3%281%29.png)

⬆️ 최종 프로젝트 '내 콘서트를 부탁해' 서비스 메인 페이지
 
![최종프로젝트(2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4cf56936-965e-407a-879c-cc83817dfaee/%E1%84%8E%E1%85%AC%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%86%A8%E1%84%90%E1%85%B3%282%29.png)

⬆️ 내 콘서트를 부탁해 - 아티스트 둘러보기
 
![최종프로젝트(3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/226aa4d6-01af-44dd-a3fb-d9feed9d7226/%E1%84%8E%E1%85%AC%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%86%A8%E1%84%90%E1%85%B3%283%29.png)

⬆️ 내 콘서트를 부탁해 - 공연 동행 찾기

 
 
### 🔍 최종 프로젝트 보러가기
* [GitHub](https://github.com/prgrms-web-devcourse-final-project/WEB7_9_codecrete_BE)
* [배포 URL](https://www.naeconcertbutakhae.shop/home)
 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성하셨나요?
솔직히 말씀드리면, 데브코스에 참여한 가장 큰 목표는 취업이었습니다. 달성도를 수치로 표현하기는 어렵지만, 이전보다 훨씬 잘 준비된 상태라고는 자신 있게 말할 수 있습니다.
 
현재는 데브코스에서 진행한 최종 프로젝트와 학습 경험을 바탕으로 포트폴리오를 정리하고 있고, 마무리되는 대로 이력서를 넣을 예정입니다. 
 
데브코스 이전에는 막연한 자신감만 있었다면, **지금은 '이런 방식으로 문제를 해결할 수 있는 개발자'라고 설명할 수 있는 근거가 생겼다는 점이 가장 큰 변화**라고 생각합니다.
 
 
## 수업을 진행해주신 강사님은 어떠셨나요?
단순히 구현 방법을 알려주는 데 그치지 않고, 기술적 고민을 어떻게 풀어가야 하는지를 중심으로 설명해 주신 점이 인상 깊었습니다. 덕분에 실전 중심의 수업임에도 불구하고 다양한 개념을 잘 이해할 수 있었습니다.
 
또한 여러 과제를 통해 스스로 학습하고 심화할 수 있는 시간을 충분히 가질 수 있었던 점도 좋았습니다. **데브코스 커리큘럼을 성실히 따라가기만 해도 충분한 성장을 이룰 수 있겠다**는 생각이 들었습니다.
 
 
## 함께한 동료들은 어땠나요?
내성적인 분들이 많으셔서, 오히려 제가 파이팅 넘치게 응원하곤 했습니다. 하지만 필요한 순간에는 모두 적극적으로 나서주셔서 좋았습니다.
 
학습 중에 어려운 부분을 팀원들에게 공유하며 "나만 어려운 게 아니구나", "다들 같은 고민을 하고 있구나"하고 위로도 받기도 했습니다.
 
**팀 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협업하며 소통하는 방법과 협업 방식을 배울 수 있었고, 동료들의 좋은 점을 배우며 함께 성장**할 수 있었습니다.
 
![팀원과 zep으로 소통하는 사진.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bcf6926f-d7d9-4fb9-a592-aab7952e71fe/%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%B7%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%AA%20zep%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%20%E1%84%89%E1%85%A9%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B3%E1%86%AB%20%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%AB.png)
⬆️ Zep에서 동료들과 소통했던 시간들
 
 
## 데브코스 멘토링에 대한 만족도는 어떠한가요?
다양한 분야에서 일하고 있는 멘토님들을 만나 개발에 대한 식견을 넓힐 수 있어 좋았습니다. 한 멘토님께서는 코드를 아주 날카롭게 리뷰해주셨는데, 당시에는 많은 충격을 받았지만, **지나고 나니 오히려 큰 자극**이 되었던 것 같습니다. **더 좋은 코드를 어떻게 만들어나가야 할지 생각해보는 시간**이었던 것 같아요.
 
이외에도 멘토님의 실제 취업 경험이나 커리어 전략을 들으며 방향성을 잡을 수 있었고, 커뮤니티에서 흔히 들리는 이야기들과는 달리 **현업의 현실을 자세히 짚어주신 점**도 많은 도움이 되었습니다.
 
지금 돌이켜보면 멘토님들께 질문을 더 많이 하지 못한 점이 아쉬울 정도로, 값진 시간이었던 것 같아요.
 
 
## 데브코스의 취업 지원 서비스(데브패스)는 어떻게 이루어졌나요?
지피지기면 백전백승이라는 말이 있죠. 취업도 마찬가지라고 생각합니다. 
나를 알고 내가 가고 싶은 회사를 알면, 취업에 한 걸음 더 가까워질 수 있다고 생각했습니다.
 
 
![스크린샷 2026-02-20 오후 1.59.48.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/51444904-7f57-457b-8923-983986f02396/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-20%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.59.48.png)
 
 
데브코스의 취업 지원은 **취업 준비도**를 점검하고 목표를 설정한 후, 나의 현재 상황을 객관적으로 파악하는 것부터 시작되었습니다. 이후에는 **학습과 프로젝트**를 통해 꾸준히 성장하면서, 내가 지원하고 싶은 회사의 수준에 맞게 역량을 끌어올리는 과정으로 이어졌습니다.
 
또한 중간중간 진행된 **특강을 통해 현업에서 중요하게 보는 역량을 이해**할 수 있었고, **직무 인터뷰**를 통해 실제 실무 상황을 구체적으로 알 수 있었습니다.
 
마지막으로 **취업 컨설팅을 통해 나의 강점과 보완점을 점검**하고, 포트폴리오와 이력서를 다듬어 지원하고 싶은 회사에 어필할 수 있는 '필살기'를 준비할 수 있었습니다.
 
이외에도 여러 특강을 통해 CS 기반 문제 해결 능력이 탄탄한 신입 개발자를 기업에서 원한다는 점을 알게 된 것이 기억에 남습니다.
 
![취업 준비 자료 파일 사진.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/591557d2-0d7e-487b-a37b-4ea4bdaebac5/%E1%84%8E%E1%85%B1%E1%84%8B%E1%85%A5%E1%86%B8%20%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%87%E1%85%B5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%84%85%E1%85%AD%20%E1%84%91%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%AB.png)
⬆️ 취업 준비를 위해 정리한 자료들
 
 
## 백엔드 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
모든 부분에서 배울 점이 있었던 황금 같은 시간,
챙겨가는 것은 결국 나 하기 나름이다.
 
 
## 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
즐겁게 개발하고, 꾸준히 성장하는 개발자가 되고 싶습니다.
 
 
## 데브코스 수강을 고민하는 분들께 추천의 한마디 부탁드립니다.
'어떻게 해야 개발을 잘할 수 있을까?', '좋은 개발자가 될 수 있을까?'라는 고민을 하는 분들이 많을 거라고 생각합니다. 정답이 딱 정해져 있지 않기 때문에 더 막막하게 느껴지기도 하고요.
 
프로그래머스 데브코스는 **그런 막막함을 체계적인 교육 과정과 실무형 프로젝트를 통해 자신감으로 바꿔주는 시간**이었습니다. 적극적으로 참여한다면 분명 의미 있는 성장을 경험하실 수 있을 거라고 생각합니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f5675829-b310-479d-9572-9b6932a9d28b/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_sales&utm_content=blog_banner)

[데브코스 후기] 막연한 자신감에서 벗어나 문제 해결력을 갖춘 개발자로 성장했어요 - 백엔드 7기 강휘윤 님

상반기 취업 준비 중이라면, 이 고민 한 번쯤 해보셨죠?
 
"나 지금 제대로 준비하고 있는 걸까?"
"이 방향이 맞는지 모르겠다..."
 
혼자 끌어안고 있던 고민,
이제는 전문가에게 직접 물어보세요!
 
프로그래머스 현업 개발자 직접 여러분의 고민을 듣고 현실적인 해결 방향을 짚어드립니다.
 
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[![PRGMS-CONSULTING-EVENT-yjgd-poster(1284x1818).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e33ffd1e-268d-4e36-98d8-7305bfcd65ed/PRGMS-CONSULTING-EVENT-yjgd-poster%281284x1818%29.jpg)](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSelyG0HN12nV9kfTCOvfX1uPYhshX7hSKOiAB2ZNRaRrLifsw/viewform?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_devconsulting&utm_content=poster)
 
 
## 이벤트 기간
2026년 4월 1일(수) ~ 4월 22일(수)
 
 
## 참여 방법
구글폼에서 나의 취업 준비 상황과 고민을 작성하고 제출하면 끝!
**💡 구글폼 항목을 구체적으로 작성할수록 선정 확률이 높아집니다.**
 
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## 참여 혜택 🎁
### ✅ 우수 참여자
* 20+년차 개발자 프로그래머스 Dev센터장의 1:1 컨설팅 기회 (3명)
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### ✅ 참여자 전원 제공
* 프로그래머스 취업 고민 상담소 리포트 (전원 제공)

 
## 프로그래머스 Dev센터란?
프로그래머스 Dev센터는 실제 서비스를 만드는 개발자들이 모여, 실무의 기준과 Best Practices를 만들어가는 프로그래머스의 핵심 개발 조직입니다.
 
실무 경력 20년 이상의 (현)Grepp Dev 센터장 · (전)SK플래닛 CTO가 직접 참여해, 개발자 커리어에 대한 현실적인 방향과 인사이트를 제공합니다.
 
 
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">상반기 취업에 속도를 내야 할 지금,
 
포트폴리오 준비부터 커리어 방향까지 막막했던 고민들을 데브코스와 함께 해결해보세요! 
프로그래머스가 여러분의 성장을 응원합니다 🚀

 

[![PRGMS-CONSULTING-EVENT-coding-test-tablet&screen(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/47fc83f1-6e15-4aca-9226-65eb9c624c8e/PRGMS-CONSULTING-EVENT-coding-test-tablet%26screen%281456x180%29.jpg)](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSelyG0HN12nV9kfTCOvfX1uPYhshX7hSKOiAB2ZNRaRrLifsw/viewform?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_devconsulting&utm_content=poster)

[데브코스 이벤트] 상반기 취업 고민, 데브코스 고민 상담소에서 해결하세요!

신입 개발자라면 누구나 한 번쯤, 질문 하나 못 하고 몇 시간을 흘려보낸 경험이 있을 것입니다. "이런 걸 물어봐도 될까?"라는 망설임은 개발자라면 자연스럽게 겪는 성장의 과정입니다. 하지만 질문을 미루는 순간, 문제는 해결되지 않고 시간과 자신감만 줄어듭니다. 이 글에서는 개발자가 효율적으로 질문하고 도움을 받는 방법에 대해 이야기합니다.
 
 
## 질문하지 못하는 개발자
![Gemini_Generated_Image_xvs816xvs816xvs8 3 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4cbf5991-fef3-4d82-81aa-1ac789ea48f4/Gemini_Generated_Image_xvs816xvs816xvs8%203%20%281%29.png)
 
신입 개발자 K씨는 3시간째 같은 에러와 씨름 중입니다. 구글링도 해보고, 공식 문서도 뒤져봤지만 문제는 해결되지 않습니다. 옆자리 시니어 개발자라면 5분 만에 해결할 수 있을 것 같습니다. 하지만 K씨는 질문하지 못합니다.
 
"이런 걸 물어봐도 될까?", "너무 기초적인 질문 아닐까?", "바쁜데 방해하는 거 아닐까?", "실력 없어 보이면 어떡하지…"
결국 K씨는 5시간 동안 혼자 끙끙대다, 저녁 7시가 되어서야 시니어가 먼저 물어봅니다.
 
"아직도 그거 하고 있어? 뭐가 문제야?"
"아... 이거요. 계속 이 에러가 나서요."
"아, 이거? 환경 변수 설정 안 한 거네. 1분이면 되는데?"
K씨는 그렇게 하루를 날려버렸습니다.
 
많은 개발자들이 질문을 두려워합니다.
"이런 걸 물어보면 무능해 보이지 않을까?"
"다들 아는 건데 나만 모르는 건 아닐까?"
"괜히 질문했다가 눈도장 찍히면 어떡하지?"
 
하지만 시니어 개발자들의 생각은 다릅니다.
"솔직히 3시간 혼자 고민하는 것보다, 5분 만에 물어봐 주는 게 훨씬 낫죠"
"팀 전체 생산성을 생각하면 당연한 선택이에요."
 
코딩, 디버깅, 설계만큼이나 **질문하는 것 역시 개발자가 반드시 익혀야 할 기술**입니다. 오늘은 개발자가 효과적으로 도움을 받는 방법을 알아보겠습니다.
 
 
## 왜 질문하기 어려운가?
![image 51 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c5f86150-f4e6-4dd4-a1df-9b1d90da3099/image%2051%20%281%29.png)
 
### "물어봐도 된다"는 말의 이면
개발자 문화에는 역설이 있습니다. 표면적으론 "궁금한 거 있으면 언제든 물어봐"라고 하지만, 암묵적으로는 "하지만 스스로 해결할 수 있어야 해", "AI한테 물어보면 다 나오는데..."라는 압력이 존재합니다. 실제로 질문했을 때 "그것도 몰라?", "아까 설명했잖아", "공식 문서 읽어봤어?"라는 반응을 받으면, 다음부터는 질문하기가 더욱 어려워집니다.
 
제가 신입 개발자였을 때, 용기를 내어 질문을 했지만 돌아온 말은 "그 정도는 알아야지?"였습니다. 악의에서 나온 말은 아니었겠지만, 그 한마디에 저는 금세 풀이 죽고 말았습니다. 그리고 그 이후 몇 달 동안, 어떤 질문도 쉽게 꺼내지 못했습니다. 이처럼 단 한 번의 부정적인 경험은 질문을 막는 큰 장벽이 됩니다.
 
### "나만 모르는 것 같아"
"나만 모르는 것 같아"라는 생각이 들면 질문하는 것 자체가 두려워집니다. 들킬까 봐, 부족해 보일까 봐 질문을 미루게 되고, 그럴수록 모르는 것은 더 쌓여가는 악순환이 반복됩니다.
 
하지만 사실 대부분의 개발자는 비슷한 지점에서 막히고, 시니어 개발자 역시 매일 새로운 것을 배우며 일합니다. 10년 차 개발자라고 해도, 새로운 프레임워크 앞에서는 신입 개발자와 크게 다르지 않습니다.
 
### 한국 특유의 눈치보는 문화
한국의 위계 문화와 눈치보는 문화도 영향을 미칩니다.
"선배한테 이런 거 물어봐도 되나...", "팀장님 바쁘신데...", "다들 바빠 보이는데..."라는 생각에 질문을 미루다가 결국 타이밍을 놓치고 맙니다.
 
아침에는 "오전 스탠드업이 있으니까 그 후에", 점심에는 "식사 후에 물어봐야지", 오후에는 "회의 끝나고", 저녁에는 "내일 아침에..."를 반복하다 결국 질문하지 못하는 경우가 많습니다.
 
결국 질문하지 못한 채 하루를 날리고, "내가 무능해서 이렇게 시간이 오래 걸리는 거야"라며 자책하게 됩니다.
 
 
## 질문하기 전 스스로 시도할 것들
![image 52 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a1dd23b8-1aad-4207-ab15-ceed064b567f/image%2052%20%281%29.png)
 
### 30분 룰
그렇다고 무조건 빨리 질문하는 것이 답일까요? 그것도 아닙니다. 5분 고민하고 바로 질문하면 "스스로 생각을 안 하네"라는 인상을 줄 수 있고, 성장 기회도 놓치게 됩니다. 반대로 5시간 혼자 끙끙대다 질문하면, 팀 전체의 생산성이 떨어집니다.
 
저는 30분 룰을 추천합니다. **고민의 시간을 30분으로 설정**하고, 집중해서 혼자 시도해 봅니다. 30분 후 평가했을 때 조금이라도 진전이 있으면 30분 더 시도하고, 완전히 막혔거나 같은 곳을 반복하고 있다면 질문을 준비합니다. 물론 프로덕션 장애처럼 급한 상황에서는 이러한 룰을 무시하고, 즉시 질문해야 합니다.
 
### 에러 메시지 제대로 읽기
질문 전에 확인해야 할 것들이 있습니다. 먼저, 에러 메시지를 제대로 읽어야 합니다. "에러 나요"라고만 말하는 것이 아니라, **에러 메시지 전체를 읽고 에러 타입을 확인하며 스택 트레이스를 따라가 봅니다**. 예를 들어 "Cannot read property 'name' of undefined"라는 에러를 제대로 읽으면, undefined의 'name'을 읽으려 했다는 것, 즉 객체가 undefined라는 것을 알 수 있고, 이미 해결 방향이 보이기 시작합니다.
 
### 구글링과 AI 활용하기
구글링도 하나의 기술입니다. "에러 해결", "안 돼요"같은 막연한 검색어 대신, **에러 메시지 전문을 따옴표로 감싸서 그대로 검색**하거나, **"기술 스택+발생한 현상"처럼 구체적으로 검색**해보세요.
 
AI 도구도 적극적으로 활용해 보세요. **ChatGPT나 Claude 같은 AI에게 질문**하는 것도 좋은 방법입니다. 특히 에러 메시지를 그대로 붙여 넣고 "이 에러가 무슨 뜻인지, 어떻게 해결할 수 있는지 알려줘"라고 물으면 빠르게 방향을 잡을 수 있습니다.
 
AI는 24시간 언제든 사용할 수 있고, "바보 같은 질문"이라고 판단하지도 않으며, 같은 질문을 여러 번 해도 눈치 주지 않습니다. **다만 AI의 답변을 맹신하지 말고, 제안받은 해결책이 왜 작동하는지 이해하려는 노력이 필요**합니다.
 
 
## 좋은 질문의 구조
![스크린샷 2026-01-02 오후 2.48.36.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0f5f436c-343d-4eac-a584-3b849338298c/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-01-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%202.48.36.png)
 
### 진짜 문제를 말하기
질문할 준비가 되었다면, 어떻게 질문해야 될까요? 먼저 진짜 해결하고 싶은 문제가 있는데, 그것을 해결하려다 막힌 부분만 질문하는 것은 좋지 않습니다.
 
예를 들어 "문자열에서 마지막 3글자를 어떻게 제거하나요?"라고 물으면, 답변자는 "substring을 쓰면 됩니다"라고 답하겠죠. 하지만 실제로 원하는 것이 파일 확장자 제거였다면 이야기가 달라집니다. 이 경우에는 처음부터 "파일명에서 확장자를 제거하고 싶은데, 문자열에서 마지막 3글자를 제거하면 될까요? 아니면 더 좋은 방법이 있을까요?"라고 질문하는 편이 훨씬 낫습니다. 그러면 답변자는 곧바로 "path.parse() 사용하세요"라고 정확한 해결책을 제시할 수 있습니다.
 
문제의 맥락을 충분히 공유하지 않으면, 이처럼 불필요한 질문과 답변이 오가며 서로의 시간을 낭비하게 됩니다.
 
### 나쁜 질문 vs 좋은 질문
나쁜 질문은 이렇습니다.
"React에서 API 호출이 계속되는데 어떡하죠?"
상황도 불명확하고, 시도한 것도 없고, 코드도 없어서 답변자가 모든 것을 추측해야 합니다.
 
좋은 질문은 이렇습니다.
* 제목: React useEffect에서 API 무한 호출 문제
* 상황: 사용자 목록을 불러오는 페이지를 만들고 있어요.
* 문제: API가 계속 호출되고 브라우저가 느려집니다.
* 코드:
```
javascript
useEffect(() => {
 fetch('/api/users')
 .then(res => res.json())
 .then(data => setUsers(data));
}); // 의존성 배열 없음
```
* 시도한 것
 * 구글링: "react useEffect infinite loop" 검색
 * ChatGPT에게 물어봤는데 의존성 배열을 추가하는 코드를 보여줬으나 원하는 대답이 아님

* 질문: 컴포넌트 로드 시 딱 한 번만 API를 호출하려면 어떻게 해야 되나요?

 
이런 질문은 **상황이 명확하고, 핵심 코드가 있으며, 시도한 것이 정리**되어 있어서 답변자가 빠르게 도와줄 수 있습니다.
 
### 코드 첨부의 기술
코드를 첨부할 때는 몇 가지 원칙이 있습니다. 프로젝트 전체를 덤프하지 말고, 문제가 발생하는 부분만 간결하게 추출해야 합니다. 200줄짜리 컴포넌트가 아니라 **핵심 10줄**만 보여주세요.
 
그리고 **스크린샷이 아닌 텍스트**로 올려야 답변자가 복사해서 테스트해 볼 수 있습니다. 코드 블록을 사용해서 포맷팅도 깔끔하게 해주면 더 좋습니다. 에러 메시지도 마찬가지로 스크린샷이 아닌 텍스트로 첨부해야 검색도 가능하고 답변자가 확인하기 쉽습니다.
 
 
## 누구에게, 언제, 어떻게 질문할까
### 적절한 질문 대상 찾기
질문 대상 선택도 중요합니다. 급한 버그 수정은 같은 기능을 만든 담당자에게, 기술 선택 고민은 시니어나 테크 리드에게, 개발 환경 설정은 DevOps 담당자에게 물어야 효율적입니다. 잘못된 사람에게 질문하면 "저도 잘 모르는데요, OO님한테 물어보세요"라는 답변만 듣고 시간을 낭비하게 됩니다.
 
학습 목적의 질문이라면 멘토나 친한 동료에게 물어보는 것이 좋습니다. 이들은 시간을 들여 자세히 설명해 줄 수 있고, "바보 같은 질문"이라고 생각하지 않을 것입니다.
 
### 오프라인 vs 온라인
온라인과 오프라인 중 어떤 방식을 선택할지도 상황에 따라 다릅니다. 급한 문제나 화면 공유가 필요한 경우, 코드를 같이 봐야 하는 복잡한 문제는 직접 찾아가는 게 좋습니다. 단, 상대방이 집중 중인지 확인하고 "지금 5분 괜찮으세요?"라고 먼저 물어봐야 합니다. 헤드폰을 끼고 있다면 지금은 집중 타임이니 나중에 다시 찾아가야 합니다. 개발자의 집중 상태를 깨는 것은 생각보다 큰 비용입니다.
 
급하지 않은 질문, 문서로 설명 가능한 질문, 기록이 남아야 하는 질문은 Slack이나 메신저로 보내는 게 좋습니다. 상대방이 시간 될 때 답변할 수 있고, 다른 사람도 참고할 수 있으며, 기록이 남아서 나중에 비슷한 문제가 생겼을 때 찾아볼 수 있습니다.
 
### 팀 채널 vs DM
팀 채널과 DM 중 어디에 올릴지도 판단이 필요합니다. 팀원 전체가 알면 좋은 것, 누가 답변해도 상관없는 것, 나중에 참고할 만한 것은 팀 채널에 올리고, 특정인만 답변 가능한 것, 개인적인 조언이 필요한 것은 DM으로 보냅니다. 팀 채널에 올리면 여러 사람이 답변해 줄 수 있고, 다양한 관점의 솔루션을 얻을 수도 있습니다.
 
### 질문하기 좋은 타이밍
질문 타이밍도 중요합니다. 회의 직전, 점심시간 직전, 퇴근 직전, 배포 직전이나 직후는 피해야 합니다. 배포 직전에 "이거 급한데 도와주세요"라고 하면, 답변자도 배포 준비로 바쁘고 긴장된 상태라 제대로 도와줄 수 없습니다.
 
개인적으로는 점심 식사 후 여유 시간, 오후 2-4시경이 비교적 좋은 타이밍입니다. 이 시간대는 사람들이 여유롭고 도와줄 준비가 되어 있을 가능성이 높습니다.
 
 
## 질문도 성장이다
![스크린샷 2026-01-02 오후 3.00.14.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/682077ba-653c-48f9-82f6-2a6085d2134e/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-01-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.00.14.png)
 
### 질문 후에도 할 일이 있다
좋은 질문을 하는 개발자는 빠르게 성장합니다. 막혔을 때 적절한 타이밍에 도움을 받아 시간을 절약하고, 질문을 정리하는 과정에서 문제를 구조화하는 능력이 생기며, 답변을 통해 새로운 관점과 해결 방법을 배웁니다. **질문 자체가 학습의 과정**입니다.
 
답변을 받았다면 "감사합니다"로 끝내지 말고, 제대로 이해했는지 확인해야 합니다. "이해했습니다"와 "해결됐습니다"는 다릅니다. 코드가 돌아간다고 해서 원리를 이해한 것은 아니니까요. 가능하다면 "아, 그러니까 의존성 배열이 비어있으면 마운트 될 때 한 번만 실행되는 거군요!"처럼 자신의 이해를 확인해 보세요.
 
문제가 해결되었다면 간단히 기록해두세요. 같은 문제로 6개월 후에 또 고민하지 않도록 **노션이나 개인 위키에 "오늘 배운 것" 페이지를 만들어 정리**합니다. "useEffect 의존성 배열 - 빈 배열이면 마운트 시 1회만 실행"처럼 짧은 메모만 남겨도 충분합니다.
 
**다른 팀원도 겪을 수 있는 문제라면 팀 위키나 슬랙 채널에 공유**하는 것도 좋습니다. 여러분의 질문과 해결 과정이 다음 동료의 시간을 절약해 줄 수 있습니다.
 
### 작은 질문부터 시작하기
처음에는 질문하기가 두렵고 어색할 수 있습니다. 하지만 연습하면 늘어나는 기술입니다. 작은 질문부터 시작해 보세요. "이 에러 메시지가 무슨 뜻인지 아시나요?"처럼 간단한 질문도 괜찮습니다. 질문을 하고 도움을 받은 후에는 "감사합니다, 덕분에 해결했습니다"라고 피드백을 주는 것도 잊지 마세요. 이런 선순환이 쌓이면 팀 내에서 질문하기 좋은 문화가 만들어집니다.
 
 
## 이제 질문해 보세요
개발자 K씨는 이제 더 이상 5시간을 혼자 끙끙대지 않습니다. 30분 시도하고, 질문을 정리하고, 적절한 사람에게 적절한 방식으로 물어봅니다. 그리고 5분 만에 해결하고 다음 작업으로 넘어갑니다. 그가 달라진 건 실력이 아니라, 질문하는 법을 배웠기 때문입니다.
 
질문하지 않고 5시간을 혼자 끙끙대는 것보다, 30분 시도하고 질문해서 5분 만에 해결하는 것이 팀 전체에 이롭다는 사실을 기억하세요. 그리고 오늘 여러분이 던진 질문 하나가, 내일 같은 문제로 고민할 또 다른 동료의 시간을 지켜줍니다.
 
질문은 약점이 아닌, 배우려는 의지의 표현입니다. 좋은 개발자는 좋은 코드를 작성하는 사람이기도 하지만, 좋은 질문을 하는 사람이기도 합니다.
 
혼자 고민하며 시간을 낭비하는 것보다, 용기 내어 질문하고 함께 성장하는 것이 훨씬 가치 있습니다. 여러분의 질문이 팀 전체를 더 나은 방향으로 이끌 수 있다는 것을 기억하세요. 완벽한 개발자는 없습니다. 하지만 계속 배우려는 개발자는 있습니다.
 
지금 막혀있는 문제가 있다면 30분 타이머를 켜고 시도해 보세요. 그리고 타이머가 울리면 용기 내어 질문해 보세요. 그 작은 한 걸음이 여러분을 더 나은 개발자로 만들어줄 것입니다.
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [사이드 프로젝트, 시작은 했는데 끝이 안 나는 이유](https://community.programmers.co.kr/post/12938?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_12938)
* [개발자의 실수 노트: 실패에서 배우는 기술](https://community.programmers.co.kr/post/12838?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_12838)
* [개발자의 인간관계: 코드보다 어려운 인간관계](https://community.programmers.co.kr/post/12607?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25oct)
 
 

![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0fda2445-0f60-47d2-8a17-024015c411c8/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

개발자가 알아야 할 질문의 기술

### SOTA(States Of The Arts)를 아시나요?
인공지능 분야인 딥러닝과 머신러닝에서 최고의 성능을 내는 알고리즘을 SOTA(States Of The Arts)라고 부릅니다. 이 SOTA 알고리즘에 대한 `논문(Paper)`과 `코드(Code)`를 한 번에 제공해주는 곳이 있는데요. 바로 "[Papers with code](https://paperswithcode.com/)"입니다.
 
여기에서 2025년 1월, 세계 최고 이슈가 된 DeepSeek의 논문, 코드, 데이터셋, 최신 AI 모델의 성능비교(DeepSeek-R1 vs. OpenAI-o1) 등 최신 AI 논문과 코드를 볼 수 있습니다. 이곳에 공개된 인공지능 논문을 읽으면, 그 아이디어와 코드, 수학적인 전개에 감동을 받지 않을 수 없습니다. "아! 저자는 천재구나, 어떻게 코드와 딱 맞는 수식을 작성했을까?"라고 말이죠.
 
그런데 여러분, 지금 이 생각에는 잘못된 부분이 있습니다. 눈치채셨나요? 바로 "코드에 딱 맞는 수식"이라는 부분입니다. 왜 이 말이 잘못 되었을까요? 간단한 수학문제를 예로 들어보겠습니다.
 
[문제] 1+2+3+...+10 의 정답을 알고 있나요? 55. 어떻게 계산하셨어도 좋습니다. 1+2+3+...+1000 그럼 이 문제의 정답은요?
 
[수학] 이 문제를 일반화하기 위해 수학으로 표현하면 아래와 같이 표현할 수 있죠.
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/38f9dc54-cfb7-4438-b1bd-7c6863682580/image.png)
 
[코드] 그리고 이제 컴퓨터에게 계산을 시킨다면 sum(range(1, n+1)) 의 형태로 프로그래밍 할 수 있습니다.
 
이처럼 어떤 [문제]를 풀기 위해서, 일반적인 형태의 [수식]을 만들고, 컴퓨터 프로그래밍으로 알고리즘을 구현한 것이 [코드] 입니다.
 
### 문제 → 수식 → 코드
하지만 오늘날 많은 사람들은 코드가 애초에 먼저 생겼다고 착각합니다. 그래서 머신러닝 딥러닝, 데이터 분석이라고 하면 의레 코딩부터 떠올리게 됩니다. 하지만 코딩을 배우면서 조금 지나다 보면 그 한계에 도달합니다. 책에도, 블로그에도, 모르는 수학적 기호들이 등장합니다. 알고리즘에 대한 개념에 대한 이해가 되지 않으니 책을 따라하는 수준, 남이 짜놓은 코드를 따라가는 수준에 그칠 수 밖에 없습니다. 
 
![문제수식코드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1b91ba32-1e25-4b9b-aee3-84ea4ed65c82/%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%A8%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%B3.png)
 
### "인공지능을 잘 하기 위해서는 수학이 중요하다."
이 말을 한번쯤 들어보셨을 겁니다. 실제 문제를 풀기 위해 기존의 논문을 읽고, 코드를 응용할 때도 어김없이 수학이 발목을 잡습니다. 우리가 수학과 친하지 않은 이유는 바로 “활용” 경험이 없기 때문입니다. 중고등학교 때의 수학은 문제를 풀기 위해서 였다면, 이제는 개념을 이해하고, 원리를 활용에 접목하기 위한 공부가 필요합니다. 
 
겁먹을 것이 없습니다. 인공지능을 이해하고 활용하는 데 필요한 수학은 우리가 학교다닐때 배운 “모든” 수학이 아닙니다. 핵심적인 몇 가지 개념만 제대로 이해해도 복잡한 논문을 읽고, 코드를 개발하며, 나아가 창의적인 문제 해결을 할 수 있습니다. 
 
대표적으로 **함수, 확률과 통계, 미분, 선형대수** 네 가지를 꼽을 수 있습니다. 함수는 입력을 받아 특정 규칙에 따라 출력을 생성하는 개념이며, 확률과 통계는 데이터의 패턴을 분석하고 불확실성을 다루는 데 활용됩니다. 미분은 변화율을 측정하여 최적화 문제를 해결하는 데 필수적이며, 선형대수는 다차원 데이터를 효과적으로 표현하고 변환하는 데 중요한 역할을 합니다.
 
이 중에서도 함수는 인공지능의 가장 기초적인 개념인데요, 인공신경망을 비롯한 대부분의 AI 모델은 여러 개의 함수가 결합된 형태로 작동하며, 입력 데이터를 변환하여 원하는 결과를 만들어냅니다. 오늘은 가장 먼저 함수의 개념과 그 응용을 이해하면서서 AI의 원리를 파악하는 첫걸음을 딛어보기로 하겠습니다. 고등학교 수학을 어렴풋이 기억하고 있다면 절대 어렵지 않습니다. 
 
준비가 되셨다면, 한번 같이 가보실까요?
 
# 인공지능은 함수다.
다음 □에 들어갈 말은 무엇일까요?
```
□에 돈(입력)을 넣으면 음료(출력)가 나온다.
□에 검색어(입력)를 넣으면, 검색결과(출력)가 나온다.
□에 질문(입력)을 넣으면, 답변(출력)이 나온다.
```
 
첫번째 문장에서 빈 칸에 들어갈 말은 "자동판매기"입니다. 두번째는 "구글 검색창", 마지막 세번째는 "챗GPT"가 되겠네요.
 
자, 그럼 다음은 어떤가요?
 
```
□에 1을 넣으면, 2가 나오고 (1 → □ → 2)
□에 2를 넣으면, 4가 나온다. (2 → □ → 4)
```
 
이것을 다시 쓰면 x=1, y=2 그리고 x=2, y=4 입니다.
이것을 일반화 해서 □에 x를 넣으면, y가 나온다는 것을 다음과 같이 표현합니다.
 
 y=f(x)= 2x 
 
우리는 이것을 "함수"라고 부릅니다. 즉, 함수는 어떤 입력을 넣으면, 정해진 규칙을 거쳐 출력을 만들어내는 기능(function)입니다. 예를 들어 이미지를 인식하는 AI는 다음 과정을 통해 결과를 출력하죠.
 
```
입력: 사진 데이터 (픽셀 값)
함수: 신경망 (Neural Network)
출력: 사진 속의 사물이 무엇인지 예측 (예: "고양이" or "강아지")
```

# 함수란 무엇일까?
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7805ff6a-bd92-466c-8a53-de0fb15f0d8c/image.png)
 
함수는 하나의 기능을 가질 수도 있지만, 두 개 이상의 함수를 연속으로 결합할 수도 있습니다. 우리는 이것을 합성 함수라고 부릅니다. **합성 함수는 순차적으로 적용하는 개념**이라고 보면 되는데요. 수학적으로, 두 개의 함수 f와 g가 있을 때, 새로운 합성 함수 h는 다음과 같이 정의됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fd051dee-331b-4647-8611-f8d3fd1d6707/image.png)
 
즉, 먼저 함수 g(x)를 계산한 후, 그 결과를 다시 함수 f(x)에 넣는 구조입니다. 이 개념은 **딥러닝, 신경망, 트랜스포머** 등의 인공지능 모델에서 핵심 원리로 사용됩니다.
 
딥러닝에서는 입력 데이터를 여러 단계의 합성 함수로 변환하여 패턴을 학습합니다. 딥러닝 모델은 기본적으로 여러 개의 변환을 거치는 합성 함수 구조로서, 합성함수는 CNN, GAN 등 대부분의 딥러닝 모델에 적용됩니다.
**CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)*
 
예를 들어 CNN의 구조와 합성 함수를 간단히 설명해보겠습니다. CNN은 **이미지 처리**에 최적화된 딥러닝 모델인데요. CNN의 각 계층은 다음과 같이 합성 함수 형태로 표현됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fda80b1a-7456-45b0-bb5f-78707f2438c8/image.png)
👆 CNN 모델의 아키텍처 (출처: [Dharmaraj](https://medium.com/@draj0718?source=post_page---byline--716fb197b243---------------------------------------))
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a396b91d-e44a-4cc6-8140-9baf249bf52c/image.png)
 
* f1(x) : **합성곱(Convolution) 연산** → 필터를 이용해 이미지의 특징을 추출
* f2​(x) : **ReLU 활성화 함수** → 비선형 변환
* f3​(x) : **풀링(Pooling) 연산** → 차원 축소 및 중요한 정보 유지
* f4​(x) : **완전 연결(Fully Connected) 계층** → 최종 분류
 

이처럼 CNN은 **여러 개의 변환 함수(합성 함수)로 이루어진 구조**를 가집니다.

또 다른 예로 GAN(생성적 적대 신경망)은 이미지 생성, 딥페이크, 스타일 변환 등에서 사용됩니다. GAN은 생성자(Generator, G)와 판별자(Discriminator, D)의 두 네트워크로 구성됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f4b58cdb-2810-402f-9d43-6bacfabe9e27/image.png)
 
* G(z): 생성자는 입력된 랜덤 노이즈 z를 변환하여, 가짜 데이터를 생성하는 함수
* D(x): 판별자는 입력 x가 진짜인지 가짜인지 판별하는 함수
 

**전체 모델**은 D(G(z))라는 합성 함수 형태를 가집니다. GAN은 생성자와 판별자가 **경쟁하면서 발전하는 구조**를 가지며, 이는 **합성 함수 개념**을 기반으로 동작합니다. 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5642e64e-8738-414e-8cf6-527e62c4add7/image.png)
👆 GAN 모델의 손실함수 (출처: [Pedro Henriques Abreu](https://www.researchgate.net/profile/Pedro-Henriques-Abreu?_tp=eyJjb250ZXh0Ijp7ImZpcnN0UGFnZSI6Il9kaXJlY3QiLCJwYWdlIjoiX2RpcmVjdCJ9fQ))

# 겹겹이 쌓은 함수 파이
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b985505d-8928-4a64-8b1b-72c374de7a75/image.png)
 
인공지능은 결국 함수를 쌓아 올린 거대한 체계입니다. 우리가 자판기에 동전을 넣고 원하는 음료를 받듯이, AI도 입력 데이터를 받아 특정 규칙에 따라 출력을 생성합니다. 단순한 수학적 함수에서 시작해 신경망, CNN, GAN과 같은 복잡한 모델까지, 모든 AI 시스템은 본질적으로 함수의 조합으로 이루어져 있습니다.
 
인공지능은 마법이 아닌, "**겹겹이 쌓인 함수 파이**"입니다. AI는 마술상자가 아니라, '함수'라는 수학을 기반으로 한 도구이자 기능의 집합입니다. 수학을 조금만 이해해도 AI가 어떤 원리로 작동하는지 이해할 수 있고, 그 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있습니다. 더 나아가 창의적인 방식으로 새롭게 조합할 수도 있을 것입니다. 인공지능은 마법이 아니라 함수의 조합이지만, 우리의 창의적인 사고와 응용 방식에 따라 마법 같은 변화를 만들어낼 수 있습니다.
 
 
![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9b1ba639-5df1-478c-abfd-65cdfc86234a/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

인공지능은 겹겹이 쌓은 함수 파이

"흑백 요리사", 보셨나요? 넷플릭스의 요리 서바이벌 프로그램 흑백 요리사는 방송 직후 시청률 세계 1위를 기록하며 큰 화제를 모았습니다. 이 프로그램은 요리의 맛을 내는 기술뿐만 아니라, 식재료의 품질과 그 안에 담긴 가치를 어떻게 끌어내는지가 얼마나 중요한지 보여줍니다.

요리는 주어진 재료가 일련의 과정을 거쳐 음식이라는 결과로 나오는 것인데요. 이는 데이터가 일련의 과정을 거쳐 성과물로 나오는 AI 개발 과정과 유사한 점이 많습니다. 프로그램 속 출연자들이 경연을 통해 요리 기술을 익히고 성장하는 것처럼, AI 개발 역시 단계별로 필요한 기술과 역량을 습득하며 성장하는 과정입니다. 그렇다면, AI 개발자가 성장하기 위해서는 어떤 로드맵을 따라야 할까요? 실제 어떤 역량과 스킬을 익혀야 하는지 한 단계, 한 단계 살펴보겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2108c863-5297-486c-b027-7dbbd0681794/image.png)
 
# 1. 문제 정의: 메뉴 선정하기(Choosing the right problem)
"오늘 저녁으로 무엇을 만들까?"를 고민하는 것처럼, AI 프로젝트도 해결하고자 하는 문제를 정의하는 것으로 시작합니다. 예를 들어, **멋진 스테이크 저녁 만들기**라는 **목표**를 세우고, 이를 위해 소고기, 아스파라거스, 토마토 같은 재료(데이터)를 준비합니다. 여기에 프라이팬에 굽는 방법(기술)과 플레이팅 이미지(성과물)까지 구성하는 과정이 바로 문제 정의에 해당합니다.

"나에게 단 1시간이 주어진다면, 문제를 정의하는 데 55분을 쓰고, 해결책을 찾는 데는 오직 5분만 쓰겠다." 아인슈타인이 남긴 이 명언은 문제 정의의 중요성을 단적으로 보여줍니다. AI 개발 역시 시작하기 전에 문제를 철저히 정의하는 것이 핵심이며, 다음 네 가지 질문에 대한 답을 정리하며 문제를 정의할 수 있습니다.
 
```
[Goal] AI 개발의 목적이 무엇인가?
[Input] 어떤 데이터를 사용하는가?
[Method] 어떤 방법을 쓸 것인가?
[Output] 성과물이 무엇인가?
```
 
문제 정의는 곧바로 AI 개발에 뛰어들기 전에 반드시 거쳐야 하는 단계입니다. 이를 위해 먼저 생각하고 정리하고 기록하는 훈련이 중요합니다. 프로그래밍을 시작하기 전에 항상 위 네 가지 질문에 대한 답을 작성해 나간다면 개발 역량뿐만 아니라 프로젝트의 목표와 범위를 명확히 파악할 수 있어 성공 확률을 높일 수 있습니다.

# 2. 수학적 원리: 요리의 기본 원리 이해하기
수학을 모르면서 AI를 개발하는 것은, 온도계의 타이머가 없는 오븐으로 요리하는 것과 같습니다. 요리를 할 수는 있지만 재료가 다 타는지, 덜 익었는지 측정할 수 있는 기준과 개념이 없는 것이죠. 요리에서 온도, 시간, 양의 개념을 이해하는 것처럼, AI 개발에서도 확률과 통계, 함수와 미적분, 선형대수를 이해해야 합니다.

실제 프로젝트를 진행할 때, 기존에 나와 있는 코드를 그대로 사용하는 것이 아니라면, 수학적 원리를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이는 AI 개발자 로드맵에서 수학을 첫 번째 또는 두 번째 단계로 지목하는 이유이기도 합니다. 중고등학교 때의 수학은 문제를 풀기 위해서 배워야 했다면, AI 개발을 위해서는 개념을 이해하고 원리를 활용에 접목하기 위한 수학 공부가 필요합니다. 이에 대해서는 앞으로 시간을 가지고 좀 더 알아보기로 하겠습니다.

# 3. 프로그래밍: 요리 도구 다루기
요리를 할 때 칼, 냄비, 프라이팬 등 주방에 있는 다양한 도구들을 사용합니다. AI 개발에 있어서 Python은 이러한 주방 도구들과 같은 역할을 합니다. 칼을 사용하는 방법을 배우듯 Python의 기본 문법을 익히고, 데이터를 자르고 또 한데 모아야 합니다. 여러 도구를 조합해 요리하듯 다양한 함수와 클래스, 라이브러리를 다룹니다. 여기서 중요한 점은, 칼을 잘 다룬다고 해서 반드시 맛있는 음식을 만들 수 있는 것은 아니라는 것입니다. Python 역시 도구일 뿐, AI 개발의 본질은 문제를 어떻게 정의하고 해결할 것인지에 있다는 점을 잊어서는 안됩니다.

더구나, 생성형 AI가 등장하면서 코딩과 프로그래밍 공부 방식도 크게 변화하고 있습니다. 이제 단순히 문법을 외우고 코드를 직접 작성하는 것만으로는 충분하지 않으며, 문제를 해결하는 능력과 AI와 협업하는 능력이 더 중요해지고 있습니다. 이에 따라 앞으로의 코딩 공부의 방향성은 다음과 같은 몇 가지 핵심 포인트를 중심으로 잡아야 합니다.
 
* 기본 문법은 빠르게 배우되, 실제 문제를 풀면서 자연스럽게 익혀나가기
* 생성형 AI를 활용해 코드를 빠르게 작성하고, **코드를 이해하며 디버깅하는 능력**을 키우기
* 프로젝트 중심의 학습을 통해 **목적에 맞는 코드 작성**을 연습하기
* 데이터 활용, API 연동, Cloud 배포 등 아키텍쳐와 파이프 라인 구축에 대해 학습하기

 
예를 들면, GPT를 이용해 특정 기능을 하는 코드를 생성한 후, 오류를 수정하고 최적화한 후 모듈을 구성하는 것까지 개인이 수행합니다.

# 4. DB 데이터 추출 수집 정제: 식재료 준비하기
SQL을 이용한 데이터 관리는 요리에 필요한 재료를 준비하는 과정과 같습니다. 요리를 할 때 냉동실에 있는 고기를 냉동실에서 바로 썰지 않고 주방으로 가져와 손질합니다. 마찬가지로 기간계(Legacy) 시스템에 있는 데이터는 활용가능한 데이터베이스(DB)로 별도로 옮겨 전처리를 수행합니다. 이때 쿼리(Query)를 통해 원하는 데이터를 접근, 수집, 추출하고, 원하는 구조와 형태로 가공하는 능력이 필요합니다.

여기서 간과하지 말아야 하는 점은 데이터를 다루는 스킬 뿐만 아니라, 올바른 데이터를 선택하는 안목을 길러야한다는 점입니다. 어떤 방법론을 쓰더라도 옳지 않은 데이터를 입력하면 옳지 않은 결과가 나온다는 것은 필연적인 사실입니다. 다음 그림이 바로 데이터의 중요성을 강조하고 있습니다.
 
![Frame 1000003816.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/df4245e3-dc6b-4e5d-8b5b-315455d7ce05/Frame%201000003816.png)
출처: x/@ordax, linkedin/eordax

# 5. 데이터 핸들링 라이브러리: 고급 주방 기구 사용하기
Pandas, Numpy등은 Python으로 데이터를 다루기 위한 기본적인 도구입니다. 음식에 따라 믹서기, 오븐, 토치와 같은 고급 주방 기구가 필요하듯, 데이터 분석에서도 상황에 따라 더 고급스러운 도구와 라이브러리가 필요합니다. 개발자들의 코드 저장소 GitHub에서 커밋(Commit)된 파이썬 라이브러리의 종류와 수를 시각화해보면 다음과 같습니다.

AutoML(오토엠엘), Data(전처리), Explore(탐색적 데이터분석), Math(수학), ML(머신러닝), Viz(시각화) 6개 분야에 38개 패키지를 확인해본 결과 다음과 같은 결과를 얻었습니다. 커리어 목표에 따라 다르지만, 머신러닝 패키지인 scikit-learn(사이킷런)과 데이터 전처리를 위한 판다스(Pandas), 시각화(Matplotlib), 수학 패키지(Numpy, Scipy)가 눈에 띕니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ee365004-c509-4607-bca7-72b8924dd459/image.png)
출처: https://www.kdnuggets.com/2020/11/top-python-libraries-data-science-data-visualization-machine-learning.html
 

# 6. 시각화: 요리 플레이팅하기
요리를 맛있게 완성하는 것만큼이나, 아름답게 플레이팅하는 것은 중요합니다. "금상첨화", 즉 비단 위에 꽃을 더하듯, 훌륭한 데이터 분석 결과나 인공지능 서비스도 시각화를 만나야 비로소 그 가치를 제대로 인정받을 수 있습니다.

데이터를 시각화하는 방법은 앞서 살펴본 Python의 시각화 패키지(Matplotlib, Bokeh)뿐만이 아닙니다. 최근에는 Microsoft Power BI, Tableau 같은 전문 시각화 툴에 대한 수요도 크게 증가하고 있습니다. 이 도구들은 데이터를 직관적으로 표현해 일반 사용자나 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 돕고, 보고서 작성에도 유용하게 활용됩니다.

특히 우리나라에서는 "경영정보시각화능력"이라는 국가공인 자격증이 생긴만큼 데이터 시각화의 중요성과 수요가 점차 증가하고 있는 것을 알 수 있습니다. 시각화 능력은 AI 개발과의 협력을 통해 설명 가능한 영역을 보여주고, 인사이트를 도출하는 등 서비스의 질을 높이는데 기여한다는 점을 기억해주세요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9864b1d6-35ea-4698-9c8d-a417f08343f3/image.png)

# 7. 머신러닝 알고리즘과 라이브러리: 레시피 개발하기
이 단계는 기존에 알려진 레시피를 튜닝해 새로운 레시피를 개발하는 과정과 유사합니다. 과거 인기 요리 프로그램 "냉장고를 부탁해"를 기억하시나요? 요리사들이 출연자의 냉장고 속 재료를 활용해 최적의 요리를 만드는 프로그램인데요. 요리사들이 냉장고 속 다양한 식재료와 조리법을 결합해 새로운 요리법을 개발하는 것처럼, 머신러닝 개발자들도 여러 알고리즘과 라이브러리를 조합하여 최적의 모델을 만들어냅니다.

머신러닝의 핵심은 문제를 해결하기 위해 적절한 알고리즘을 선택하는 것입니다. 대표적인 머신러닝 알고리즘에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

* **회귀 분석(Regression)**: 연속적인 값을 예측하는 알고리즘으로, 집값 예측이나 날씨 예측 등에 사용됩니다.
* **의사결정 나무(Decision Tree)**: 트리 구조를 사용하여 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 수행하는 알고리즘으로, 직관적인 해석이 가능합니다.
* **랜덤 포레스트(Random Forest)**: 여러 개의 결정 트리를 조합하여 더욱 안정적인 예측을 제공하는 알고리즘입니다.
* **군집 분석(Clustering Analysis)**: 데이터 내에서 비슷한 특성을 가진 그룹(클러스터)을 찾는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법입니다. 즉, 사전에 정의된 정답(레이블)없이 데이터를 분석하여 유사한 것끼리 묶는 과정입니다.

새로운 요리를 만들었을 때 시식 평가를 받는 것처럼, 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것도 중요합니다. 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등 다양한 지표를 활용해 모델을 평가하고, 새로운 문제에 맞는 평가 기준을 고안하는 능력을 갖추는 것이 중요합니다.

# 8. 딥러닝 알고리즘과 프레임워크: 요리의 예술성 높이기
PyTorch, TensorFlow를 이용한 딥러닝은 요리에 예술성을 더하는 과정과 같습니다. 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되며, 각 분야에 따라 적용 기법이 달라집니다. 대표적인 활용 분야는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습 등이 있습니다.

* **컴퓨터 비전(Computer Vision)**
: 이미지 분류(CNN), 객체 탐지(YOLO, Faster R-CNN) 등 자율 주행, 의료 영상 분석, 비전 검사 등에 쓰입니다.

* **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)**
: 기계 번역(Transformer, BERT), 감성 분석(RNN, LSTM), 챗봇(GPT) 등 AI 비서, 자동 문서 요약, 검색엔진 등에 쓰입니다.

* **강화 학습(Reinforcement Learning, RL)**
: 이세돌과 바둑 대결로 잘 알려진 AlphaGo, 자율주행 AI, 금융거래 최적화 등 게임, 로보틱스, 자동화 시스템에 쓰입니다.

 딥러닝을 공부하려면 먼저 기초 개념을 익히는 것이 중요합니다. 머신러닝과 딥러닝의 알고리즘 개념을 이해하고, 확률통계, 함수, 선형대수와 같은 수학적 기초지식을 쌓으면 딥러닝의 원리를 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.

다음으로는 TensorFlow와 PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크를 실습하며, Kaggle, Google Colab 등을 이용해 다양한 예제를 따라 해보는 것이 좋습니다. 최신 기술을 익히기 위해 논문을 읽고 연구 동향을 파악하는 것도 중요합니다. Papers with code나 arXiv에서 최신 딥러닝 논문을 찾아보고, Hugging Face 등에서 최신 모델을 활용하여 실습한다면, 빠르게 발전하는 딥러닝 분야를 따라갈 수 있습니다.

# 9. 데이터 경진대회: 요리 대회 참가하기
머신러닝과 딥러닝을 배우며 실력을 쌓는 가장 좋은 방법 중 하나는 데이터 경진대회에 참가하는 것입니다. Kaggle, Dacon 등의 플랫폼에서는 실제 데이터 문제를 해결할 수 있는 다양한 대회를 제공합니다. 이는 마치 요리사가 요리 대회에 참가하여 실력을 검증받고 성장하는 과정과 같습니다.

처음에는 이미지 분류나 감성 분석 같은 간단한 프로젝트부터 시작할 수 있습니다. 대회를 통해 다양한 문제를 해결하며 실전 감각을 익힐 수 있고, 다른 참가자들의 코드를 분석하면서 새로운 접근법도 배울 수 있습니다. 또한, 대회를 통해 얻은 경험과 포트폴리오는 취업이나 연구 활동에도 큰 도움이 됩니다.

# 10. 실전 프로젝트: 나만의 레스토랑 열기
이제는 배운 내용을 바탕으로 직접 AI 프로젝트를 만들어볼 차례입니다. 요리사가 자신의 레스토랑을 여는 것처럼, 여러분만의 AI 프로젝트를 기획하고 개발해보세요. 예를 들어, "AI를 이용해 개인 맞춤형 건강 식단을 제공하는 서비스를 어떻게 만들 수 있을까"와 같은 문제를 정의하고 해결해 나가는 것입니다.

이 과정에서 프로젝트 기획, 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 배포까지 전체적인 AI 시스템을 구축하는 경험을 할 수 있습니다. 실제 서비스를 만들어보면서 기술뿐만 아니라 사용자의 니즈를 반영하는 방법도 배울 수 있습니다. 이러한 실전 프로젝트는 AI 전문가로 성장하는 데 필수적인 과정입니다.

이제까지 AI 개발자가 되기 위한 10단계 과정을 요리에 비유하며 알아보았습니다. 10단계의 여정을 거치면서, 여러분은 AI 개발자로 멋지게 성장하게 될 것입니다. 하지만 10단계의 과정에 꼭 국한할 필요도, 순서를 지킬 필요도 없습니다. 그 과정에서 저마다 새로운 맛과 향, 그리고 도전이 기다리고 있으니까요. 이제 여러분만의 특별한 AI 개발 커리어를 만들어보는 건 어떨까요? 기대하겠습니다.
 
 
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AI 개발자가 되기 위한 10단계 로드맵

생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 1기 수료생 조준호 님의 인터뷰입니다. 준호님은 동료들과의 스터디, 동행 스크럼, 멘토링 등 다양한 학습 활동을 통해 6개월간의 도전적인 과정을 성공적으로 마무리할 수 있었다고 하는데요. AWS, Docker, CI/CD, AI 활용 역량 등 다양한 기술을 실전에서 직접 적용해보며 자연스러운 성장을 경험한 준호 님의 스토리, 지금 확인해보세요!
 
 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. **생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 1기 수료생** 조준호입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/07319d06-43fa-45c8-91fc-8828b4b5e56a/image.png)

## 프로그래머스를 알게 된 계기와 참여하게 된 이유가 궁금합니다.
프로그래머스는 코딩테스트를 준비하면서 알게 되었습니다. 개발 공부를 하면서 프로그래머스가 **다양한 국내 대기업과 유명 IT 기업들이 선택한 코딩테스트 플랫폼**이라는 것을 알게 되었고, 마침 취업 준비 중인 제게 딱 맞는 데브코스도 운영되고 있다는 사실을 알게 되어 지원하게 되었습니다.
 
사실 타사 부트캠프도 합격했지만, 포기하고 프로그래머스 데브코스를 선택했던 기억이 있네요. 😄
 
 
## 약 6개월 동안 데브코스에 참여하셨는데요. 가장 기억에 남는 경험이 있다면 공유해 주세요!
첫 프로젝트가 가장 기억에 남는 것 같습니다. 약 일주일 동안 기획부터 구현까지 모든 스케줄을 빡빡하게 소화해야 했는데요.
 
팀을 꾸리고, 깃허브를 관리하는 등 팀 단위 프로젝트는 처음이었고, 특히 과정 시작 한 달 만에 진행된 프로젝트라 **수업에서 배운 것뿐만 아니라 실제 개발 과정에서 새롭게 배우는 점도 많았습니다**.
 
모르는 부분은 늦은 시간까지 공부하며 채워 나갔고, 미숙하지만 기간 내에 맞춰 마무리했을 때의 뿌듯함이 아직도 기억에 남습니다.
 
 
## 데브코스를 하면서 성장했다고 느낀 계기가 있다면?
팀 단위 프로젝트가 끝나면 익명의 피어리뷰를 진행하는데요. 처음에는 대부분을 잘 몰라 따라가기만 하다 보니 미숙한 부분이 많았고, 팀원들의 도움을 받는 경우도 많아 기술적 평가 점수가 높지는 않았습니다. 하지만 발표와 팀장을 맡는 등 적극적인 참여 덕분에 긍정적인 리뷰를 받을 수 있었죠.
 
이처럼 해보지 않은 일에 도전하고, 매사 적극적인 태도로 임하다 보니 **최종 프로젝트에서는 백엔드와 더불어 인프라 구축까지 자진에서 맡아 진행**했습니다. 발표 전날 밤을 새워가며 다른 팀원의 SSE 알림 파트 헬스체크 문제를 해결하기도 했고, 발표 직전에는 팀원들의 이해를 돕기 위해 시스템 아키텍처 구조를 직접 설명하기도 했습니다.
 
그 결과, **최종적으로 우수상을 수상했고, 피어리뷰에서도 참여도뿐 아니라 기술적인 부분에서도 높은 평가**를 받을 수 있었습니다. 이러한 객관적인 지표를 보며 스스로 한층 성장했음을 느낄 수 있었어요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d450af71-9a3f-4c81-878d-49dc6f3652b0/image.png)
🔼 팀 프로젝트가 끝나면 진행되었던 피어리뷰
 
 
## 최종 프로젝트에 대해 알려주세요! 어떤 서비스를 만들었고, 그 과정에서 경험은 어떠셨나요?
저희 팀은 **'우리.zip'이라는 생활 관리 플랫폼**을 개발했습니다. 개인 모드와 그룹 모드를 지원하며, 캘린더, 할 일, 가계부를 통해 일정과 지출을 손쉽게 기록하고 공유할 수 있습니다. 또한 AI 분석을 통해 예산 관리와 소비 패턴까지 한눈에 파악할 수 있는 가계부 기능을 갖춘 생활 관리 서비스입니다.
 
최종 프로젝트에서는 **프론트엔드 파트를 Bolt AI를 통해 빠르게 구현**하고, **각자 맡은 백엔드 파트를 FE와 개별적으로 연결한 뒤, 배포된 결과를 보며 서로 피드백을 주고받는 방식으로 진행**했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7bd06126-7ef4-46a2-ab5d-924fe540983e/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a8c33062-6e94-4d46-925b-22d344f5eba4/image.png)
🔼 최종 프로젝트로 개발한 생활 관리 플랫폼 '우리.zip'
 
저는 AWS 구축 및 관리, Docker 이미지 활용, 자동 CI/CD 기반 Blue/Green 무중단 배포를 빠르게 완료한 뒤, 백엔드로 넘어와 가계부의 세부 AI 지출내역 분석 파트를 진행했습니다.
 
AWS 구축 과정에서는 보안 설정, Route53을 통한 도메인 관리 등 수업에서 다룬 내용에서 더 나아가 견고한 구성을 위해 추가적인 학습을 진행했고, 이 과정에서 AWS에 대한 이해를 한층 넓힐 수 있었습니다. 프로젝트 기간 동안 프로그래머스에서 제공한 AWS 계정을 사용해 안정적으로 작업했지만, 이후 개인 계정 사용 시 비용 부담을 고려해 비용 최적화를 우선으로 진행했습니다.
 
서버는 단일 인스턴스로 운영했고, 무중단 배포 과정에서 짧은 시간 동안 두 개의 앱과 모니터링 도커들이 동시에 존재하며 RAM 사용량이 초과되는 문제가 발생해 micro에서 small로 변경했습니다. 또, 배포 후 기존 도커가 삭제되면서 로그가 사라지는 문제를 해결하기 위해 Loki 기반 중앙 로깅 시스템을 구축하기도 했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c2411c30-78e2-4f3c-a5d7-e688335f7066/image.png)
 
또한 CI/CD 및 배포 과정에서는 GitHub Actions 단계에서의 오류, EC2 인스턴스 내부 설정 문제 등으로 어려움을 겪었고, 특히 로컬에서는 정상 작동하지만 서버에서는 실패하는 상황이 있어 답답함을 느끼기도 했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/be8c6926-9354-4e67-aa6b-0bc20e8aa818/image.png)
🔼 85개나 실패했던 workflow
 
백엔드 파트에서는 가계부 지출 데이터를 종합하여 AI가 분석해 주는 부분을 맡았습니다. Gemini LLM을 사용하여 개발했는데, LLM 특성상 100% 정확하지 않아, 환각, 양식의 변경, 서버 문제로 지출 분석 실패 등의 문제에 부딪히기도 했습니다.
 
이런 과정들을 팀원들과 서로 피드백을 주고받으며 해결했고, 이후 AI의 정확도를 높이고 애로사항을 개선해 나가기 위해 분석 결과 하단에 만족도 조사를 배치하였습니다. 이를 통해 사용자가 즉시 피드백할 수 있도록 했으며, 관리자 페이지에서 만족도 평가 추이를 확인해 추후 모델 개선에 활용할 수 있도록 했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cc44362d-177a-4b20-b6f3-2d5fc62d520a/image.png)
🔼 AI 지출 분석 결과 리포트
 
**기술적인 문제와 시행착오를 겪었지만 팀원들과 끊임없이 소통하며 해결해 나가며 프로젝트를 완성했던 값진 경험**이었습니다.
 
 
## 수업을 진행해주셨던 강사님은 어떠셨나요?
수업 분위기를 유연하고 편안하게 이끌어 주셔서, 딱딱하고 거리감 느껴지는 강의와는 달랐습니다. 오전 9시부터 오후 6시까지 이어져서 자칫 지루해질 수 있는 강의 일정이었지만, **학생들의 관심사를 반영해 주제를 선정하고, 실전으로 개발하는 과정을 보여주셔서 오히려 더 집중**할 수 있었습니다.
 
다만 이론 중심이라기보다 실전 중심 수업이었기에, 수업 후 **자습과 개별 학습 시간을 적극 활용해 부족한 부분을 보완**하고자 노력했습니다. 이러한 학습 과정 덕분에 **시간이 지날수록 이해 범위가 넓어져 수업을 따라갈 여유**가 생겼습니다.
 
다른 부트캠프를 선택할 때도 강사가 어떤가에 대한 고민을 할 수밖에 없을 텐데요. 하지만 매 기수마다 강사가 바뀌고, 수업 특성상 개개인의 학습 스타일에 맞출 수 없기에, 과정에 참여하기 전에 스스로 부족한 부분을 따라갈 자신이 있는지 우선적으로 생각해보면 좋을 것 같습니다.
 
 
## 운영 매니저와 함께 한 6개월은 어떠셨나요?
항상 밝고 친절하게 응대해 주셨습니다. 개인 사정이나 예비군 훈련 등으로 불참해야 할 때도 참고사항을 개별적으로 꼼꼼히 안내해 주셔서 좋은 기억만 남아있습니다.
 
 
## 함께 스터디한 동료는 어땠나요?
수업이 워낙 타이트하고 빠르게 진행되다 보니, 당일에 바로 수업 내용을 이해하기 어려운 경우가 많았습니다. 그럴 때마다 "나만 이렇게 뒤처진 걸까..." 하는 고민과 자괴감이 들기도 했지만, **스터디**와 **동행 스크럼**을 통해 다른 동료들도 각자의 애로사항이 있다는 것을 알게 되었습니다.
 
**서로의 어려움을 공유하며 어떻게 극복해 나가야 할지 방법을 함께 찾고, 각자의 팁을 나누면서 참고**하는 등 동료들로부터 많은 도움을 받을 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/423fc6f1-dcf0-4c2f-813e-cb9caceeb090/image.png)
🔼 많은 위로와 꿀팁을 받았던 동행 스크럼
 
저는 복습만으로도 정신없었지만, **따로 도서 스터디를 만들어 지원금으로 책을 구입하고 함께 학습**하는 분들도 많았습니다. 이렇게 각자의 학습 스타일과 역량에 맞춰 자유롭게 스터디를 운영할 수 있다는 점도 데브코스의 큰 매력으로 느껴졌습니다.
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b4c5765e-a3d6-4e67-8173-67fb0b19c0e1/image.png)
🔼 데브코스의 장점 중 하나인 자유로운 스터디 시스템
 
 
## 멘토링 경험은 어떠셨나요? 학습에 얼마나 많은 도움이 되었는지 궁금합니다!
전반적으로 매우 만족했습니다. **멘토링 기회도 많았고, FT님, 각 프로젝트 담당 멘토님들, 매니저님 등 다양한 분들과 단체 또는 1:1로 상담**할 수 있었습니다.
 
그중 가장 기억에 남는 건 신재야 FT님과의 멘토링이었는데요. 수업 중 어려움이나 애로사항이 있을 때 개별 질문을 받고, 학습을 돕기 위해 일정 기간 수업에 함께 참여해 주신 멘토님이셨습니다. 저는 개인적으로 수업을 따라가기 벅찼던 터라, 개별 1:1 멘토링을 두 번 받게 되었습니다.
 
멘토링 주제는 주로 공부 방법, 시간 분배, 스트레스 관리에 대한 고민이었는데요. 신재야 FT님은 **제 자기소개서, 지원 동기, 프로필 등을 사전에 확인하시고, 멘토링 시작 전 간단한 소개를 받아 전문적으로 상담**해 주셨습니다. 진행 방식도 단순한 조언이 아니라 참고 링크를 제공해 주시거나, 상세한 과정을 설명해 주시는 등 굉장히 체계적으로 진행되었습니다.
 
데브코스에 참여하면서 "과정도 못 따라가는데..."라는 고민이 참 많았는데요. 멘토링 덕분에 데브코스 과정을 더 효율적이고 안정적으로 따라갈 수 있었고, 완주까지 할 수 있었습니다.
 
 
## 기존 백엔드 과정이 아닌, 생성형 AI 활용 백엔드 개발 과정을 선택한 이유는 무엇인가요?
기존 백엔드 과정이 아닌 생성형 AI 백엔드 개발 과정을 선택한 이유는, 요즘 IT 업계에서 가장 주목받는 주제가 단연 AI이기 때문입니다.
 
'AI가 개발자를 대체한다', 'AI의 성장세가 폭발적이다'라는 기사들을 보며, 저는 **오히려 AI를 도구로 활용해 더 효율적으로 개발할 수 있는 사람이 살아남는 시대가 왔다고 생각**했습니다.
 
물론 여러 멘토님들이 조언하신 것처럼, 학습 단계에서는 AI 사용을 줄이고, 공식 문서와 직접 검증을 통해 환각을 걸러내는 습관이 중요하다는 점도 깊이 공감합니다.
 
다른 부트캠프의 일반 백엔드 과정보다, **AI를 적극적으로 활용하여 개발하는 방법을 배우는 이 과정이 더 효율적이고 미래지향적이라고 판단**했고, 교육 기간이 다소 길더라도 그만큼 배우는 것이 많을 거라 생각하여 선택하게 되었습니다.
 
 
## <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
노력한 만큼 배워가는 과정
 
 
## 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
AI를 적극적으로 활용해 효율적으로 개발하고, 저의 노력과 이해를 바탕으로 팀원들에게 도움이 되는 개발자가 되고 싶습니다.
 
 
## <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 데브코스 수강을 고민하는 분들을 위한 추천의 한마디!
생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스는 **커리큘럼에 따라 체계적으로 진행되는 과정**입니다. 저는 첫 기수라 참고할 수 있는 수강생 후기가 없었는데, 제 인터뷰가 이 과정을 고민하시는 분들께 도움이 되면 좋겠습니다.
 
또한 데브코스 수강 후에도 **6개월간 After 사후 지원**이 이루어지는데요. 데브코스 수강생들을 대상으로 하는 취업 지원 서비스가 있기 때문에, 저는 이런 서비스들을 적극 활용하여 본격적으로 취업 활동을 이어갈 계획입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0aa143c5-0f0f-4e77-8d3a-dbe89664c827/image.png)
🔼 [데브코스 수강생들을 위한 취업지원 서비스 '데브패스'](https://school.programmers.co.kr/employment-support/intro)
 
모든 부트캠프가 그렇듯, 데브코스 역시 본인의 **학습 의지**가 가장 중요하다고 생각합니다. 타이트한 수업을 잘 소화하고 복습을 통해 수업을 따라가려는 의지만 있다면, 자연스럽게 성장하는 자신의 모습을 볼 수 있을 거예요!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03aa1e95-b178-4956-8f5e-951463419d90/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25330?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25330_blog&utm_content=25330_banner)

[데브코스 후기] AI를 적극적으로 활용하는 개발자를 목표로 끝까지 완주했어요 - 생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기 조준호 님

오늘날 기술 산업에서 백엔드 개발자와 SRE(Site Reliability Engineer)는 시스템 안정성과 성능을 유지하는데 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 백엔드 개발자는 애플리케이션의 서버 측 기능을 구축하고, 비즈니스 로직을 구현하는 데 중점을 두는 반면, SRE는 시스템의 가용성과 신뢰성을 보장하고 운영 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다. 백엔드 개발자와 SRE, 두 직군을 모두 경험한 전문가의 인터뷰 내용을 살펴보겠습니다.
 
# 인터뷰이 소개
안녕하세요. 저는 **카카오뱅크 SRE(Site Reliability Engineer) 직무로 일하고 있는 5년 차 프로그래머 이원진** 입니다. 이전에는 다날에서 백엔드 개발자로 약 3년간 근무하였으며 현재는 카카오뱅크에서 SRE로 3년째 근무하고 있습니다.

저는 컴퓨터 공학을 전공했고, 취업 준비 과정에서 정보처리기사와 리눅스 마스터 1급 자격증을 취득했습니다. 당시에는 백엔드 개발자를 목표로 자바와 스프링 같은 백엔드 기술 스택을 익히며 취업을 준비했습니다. 취업 준비 과정에서 프로그래머스 사이트 내 코딩 테스트를 많이 이용했었는데, 이렇게 인터뷰를 하게 되어 매우 뜻깊습니다.

# 백엔드 개발자와 SRE 직군별 비교
## 백엔드 개발자
백엔드 개발자는 서비스의 서버 사이드에서 작동하는 부분을 개발하는 직무로, 눈에 보이지 않는 부분을 개발하고 유지 보수하는 역할을 담당합니다. 사용자가 직접 상호작용하는 부분을 담당하는 프론트엔드와 달리 서버, 데이터베이스, 애플리케이션 로직 등 뒷단의 부분을 책임지게 됩니다.
 

![프론트엔드vs백엔드 비교.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/565e3ab1-f375-41d5-996f-d685a4ee44a4/%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%B3%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3vs%E1%84%87%E1%85%A2%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%87%E1%85%B5%E1%84%80%E1%85%AD.png)
[이미지 출처](https://medium.com/@adityagaba1322/streamlining-backend-frontend-integration-a-quick-guide-145eca3cca05)
 

백엔드 개발자는 다양한 클라이언트에게 필요한 기능을 제공하는 것을 목표로 여러 가지 업무를 수행합니다. 가장 중요한 작업 중 하나는 **API 설계와 개발**입니다. 클라이언트가 필요로 하는 기능을 파악하고, 그에 맞는 데이터를 어떻게 전달할 것인지, 데이터의 구조와 이를 저장할 데이터베이스를 설계합니다. 이를 바탕으로 프로그래밍 언어와 프레임워크를 활용해 클라이언트와의 통신을 위한 규약인 API를 개발합니다.

새로운 기능을 개발하는 것뿐만 아니라, **기존 기능의 버그 수정이나 미래의 위험 요소를 사전에 제거**하는 작업도 중요합니다. 예를 들어, 사용성이 떨어진(Deprecated)된 라이브러리를 교체하거나 평균 TPS 증가로 인한 요청 처리 방식 개선 등의 작업이 있을 수 있습니다. 또한, **레거시 코드를 개선하거나 코드의 통일성과 가독성을 높이기 위한 리팩토링**도 백엔드 개발자의 주요 업무 중 하나입니다.

이러한 작업들을 진행하면서 반드시 거쳐야 하는 단계는 **테스트, 코드 리뷰, 그리고 문서화 작업**입니다. 백엔드 개발자는 자신이 작성한 코드의 문제가 없는지 확인하기 위해 여러 종류의 테스트를 수행합니다. 단위 테스트, 통합 테스트 등 다양한 테스트 방법이 있으며, JUnit, JMeter, Postman 같은 도구를 사용해 테스트를 진행합니다.

또한, 코드 리뷰는 품질 향상을 위한 중요한 과정입니다. 일반적으로 개발자가 형상관리 시스템(예: GitHub, GitLab)에 생성한 MR(Merge Request) 또는 PR(Pull Request)을팀원들이 리뷰하여 피드백을 주고받습니다. 이 과정은 회사나 팀에 따라 다를 수 있지만, 대체로 동료들과 함께 코드의 문제점이나 이슈를 논의하면서 최종 승인을 받는 방식으로 진행됩니다.

백엔드 개발자의 업무에서 빼놓을 수 없는 것, 바로 문서화 작업입니다. 자신이 개발한 API 명세, 데이터베이스 명세, 테스트 문서, 버그 리포트, 릴리스 노트, 설정 가이드, 사용자 매뉴얼 등 다양한 문서들을 작성해야 합니다. 한때 개발자는 글을 쓸 일이 많지 않을 것이라 생각했지만 이는 큰 오산이었습니다. 문서화 작업이 많은 만큼 글쓰기 능력 역시 개발자가 갖춰야 할 중요한 역량 중 하나라는 것을 깨달았습니다.
 

> 💡 **코드 리뷰의 중요성**
실무에서 백엔드 개발을 경험하신 이원진 님께서 강조하신 코드 리뷰! 개발한 코드를 동료들과 함께 리뷰하며 품질을 향상시키는 작업인데요. 프로그래머스 백엔드 데브코스 과정에서는 실시간으로 멘토와 함께 코드 리뷰를 하며 피드백을 받을 수 있답니다! ⭐
 
## SRE (Site Reliability Engineer)
SRE는 서비스나 시스템의 높은 가용성과 안정성을 추구하는 직무로, 서비스의 신뢰성을 높이기 위한 다양한 업무를 수행합니다. 주요 업무 중 하나는 **모니터링**입니다. SRE는 다양한 모니터링 도구와 알람 시스템을 사용해 서비스의 이상 징후를 확인하고, 문제의 원인이 되는 지점을 파악하는 역할을 맡습니다. 대부분의 IT 서비스는 24시간 운영되기 때문에, 모니터링은 정규 업무 시간뿐만 아니라 퇴근 이후 그리고 심지어 우리가 자고 있는 시간에도 다양한 채널(알람, 관제 등)을 통해 이루어집니다.

모니터링을 통해 인지한 **서비스 장애에 대한 대응**도 SRE의 핵심 업무 중 하나입니다. 서비스 장애는 애플리케이션 오류, 네트워크 문제, 서버 리소스 부족 등 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다. 이때 SRE는 장애 발생 시 개발자, 인프라 엔지니어 등 여러 유관 담당자들이 신속하게 서비스 복구에 집중할 수 있도록 지원하는 역할을 합니다.서비스 로그와 여러 지표를 분석해 원인을 파악하고, 해결 방안을 모색하며 서비스 중단과 사용자의 불편을 최소화하는 데 주력합니다.

서비스 장애가 발생하지 않는 것이 가장 이상적이지만, 현실에서는 여러 이유로 장애가 종종 발생하게 됩니다. 따라서 장애 대응뿐만 아니라, 재발 방지를 위한 대책을 세우고 사전 예방하는 것도 매우 중요합니다. SRE는 유사한 장애가 다시 발생하지 않도록 이를 회고, 리뷰하며 개선 방안을 마련해 적용하는 일을 수행합니다.
![SRE.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ac7a0476-54be-4c66-b19b-d111621641b0/SRE.png)

# 백엔드 개발자 및 SRE 커리어 준비 Tip
## 백엔드 개발자 필요 역량
백엔드 개발자를 목표로 커리어를 준비한다면, 가장 먼저 **자신 있고 능숙하게 다룰 수 있는 프로그래밍 언어** 최소 하나쯤은 확실히 무기로 가지고 있어야 합니다. 서버 사이드 개발에 사용되는 언어는 자바, 파이썬, 자바스크립트, 코틀린 등 매우 다양합니다. 저는 취업 준비때부터 지금까지 자바를 주력으로 사용하고 있습니다. 최근에는 파이썬, 코틀린, Go 같은 최신 트렌드 언어를 도입하는 회사들이 많아지고 있지만, 여전히 많은 회사들이 자바와 자바 진영의 프레임워크를 활용해 서비스를 개발하고 있습니다. 자바는 시장에서 여전히 큰 수요가 있기 때문에, 이를 선택하는 것도 좋은 전략이라 생각합니다. 프로그래밍 언어를 학습할 때, 단순히 문법을 익히는 것을 넘어서, 언어의 메모리 구조와 관리, 데이터 구조, 예외 처리 등 언어 고유의 특성들을 깊이 이해하는 것이 더 중요합니다.

프로그래밍 언어 외에도 **데이터베이스, 형상 관리, 프레임워크** 등 다양한 기술을 학습해야 한다는 점은 이미 많은 분들이 알고 있을 것입니다. 이와 더불어 제가 강조하고 싶은 부분은 **네트워크에 대한 이해**입니다. 결국 모든 서비스는 네트워크 통신을 기반으로 이루어지기 때문에, 이를 지탱하는 네트워크 프로토콜에 대한 이해는 필수적입니다. 특히 HTTP와 TCP/IP 같은 서버 통신의 기본이 되는 프로토콜은 반드시 익히고 내 것으로 만들어야 합니다. 저는 신입 개발자 시절부터 O'REILLY의 <HTTP 완벽 가이드>라는 책을 늘 곁에 두고 필요할 때마다 참고하고 있습니다. 그만큼 네트워크는 백엔드 개발 실무에서 매우 중요한 요소이며, 백엔드 시스템의 근간을 이루는 기술입니다.

![백엔드 프로그래밍 툴 유형.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/16a55af7-41f8-4e26-8385-5de7717a4db4/%E1%84%87%E1%85%A2%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A2%E1%84%86%E1%85%B5%E1%86%BC%20%E1%84%90%E1%85%AE%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%BC.png)
## SRE 필요 역량
SRE를 목표로 취업을 준비하시는 경우에도 크게 다르지 않습니다. SRE 직무 역시 다양한 개발을 하며 장애 예방과 대응을 위한 코드 분석을 진행하기 때문에 프로그래밍 언어를 능숙하게 다룰 수 있어야 합니다. 다만, SRE 직무 특성상 코드 레벨보다는 **Linux, Unix와 같은 운영체제 시스템에 대한 지식**과 **TCP/IP, DNS, HTTP, 로드 밸런싱 등 네트워크 기본 지식**을 익히는 것이 더 중요하다고 생각됩니다. 더 나아가서 nGrinder, JMeter 등 다양한 도구를 활용하여 성능 테스트를 경험해 보거나 클라우드 서비스, 컨테이너 환경 구성, 쿠버네티스를 활용한 오케스트레이션을 구성해 보는 것도 SRE 취업을 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
 
# 백엔드 직군 커리어 준비 Tip
어느 직군이든 준비 과정에서 학습한 것들을 온전히 내 것으로 만드는 것이 커리어 준비에 있어 매우 중요하다고 생각합니다. 저는 **기술 블로그를 운영하며 학습했던 내용들을 기록**하였는데요. 다른 사람들도 접근할 수 있는 오픈된 공간인 만큼 정확한 내용을 전달하려고 노력하다보니 학습한 것들을 제 것으로 만들 수 있었습니다. 또한 이해하기 쉽게 글을 작성하는 과정에서 문서화 능력도 향상되어 실무에서 Wiki 작성과 같은 문서화 업무를 진행할 때 많은 도움이 되었습니다.

개발자로 취업하기 위해 거쳐야 하는 필수 관문인 **코딩 테스트는 [프로그래머스 코딩테스트](https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent)를 많이 활용하여 준비**했습니다. 많은 IT 회사들이 프로그래머스를 통해 코딩 테스트 전형을 진행하고 있기 때문에, 프로그래머스의 코딩 테스트 플랫폼(e.g. IDE)에 익숙해지는 것이 좋을 것이라 판단했고, 잡페어, 썸머/윈터 코딩, 공채 기술 등 다양한 문제들을 풀어보는 것이 실제 코딩 테스트 합격에 큰 도움이 되었습니다.

> 💡 프로그래머스 데브코스에서는 WIL(Weekly I learned)을 진행합니다. 매주 배운 내용을 글로 작성하여 학습한 내용을 내 것으로 만들고, 동료들의 피드백을 받기 위함인데요! 이 과정에서 부족한 점을 보완하여 성장하고, 향후 실무에 필요한 문서 작성 능력까지 기를 수 있습니다. 💪
(WIL: 일부 과정에 한하여 진행)

> 💡 이원진 님께서 취업 준비에 적극 활용하셨던 프로그래머스 코딩 테스트는 **국내 개발자 절반 이상이 프로그래밍 학습에 사용**하고 있다는 사실! 프로그래머 취업을 준비하고 계시다면 프로그래머스 코딩테스트 꼭 활용해 보세요. 😉
(출처: 23년도 프로그래머스 개발자 설문조사 결과)

 
지금까지 제가 경험했던 백엔드 개발 직무와 SRE 직무에 대해 자세히 설명드렸는데요. 백엔드 개발자는 기능 구현과 시스템 성능을 책임지고, 사용자에게 가치를 전달하는 코드와 아키텍처를 만듭니다. SRE는 이러한 시스템이 실제 환경에서 신뢰성 있게 운영될 수 있도록 지원하고, 예기치 않게 발생할 수 있는 문제들을 예방하며, 이를 대응하는 역할을 담당합니다. 이 두 직무는 단순히 분리된 것이 아닌, 각각의 전문성을 바탕으로 서비스의 안정성과 품질을 높여가는 중요한 파트너로 볼 수 있습니다.
 

글 작성: 이원진 (카카오뱅크 SRE)
편집자: Chloe (Grepp 콘텐츠마케터)

 
 
> **프로그래머스 백엔드 엔지니어링 데브코스** 👨‍💻
> 1,700개 기업의 채용 공고를 완벽 분석하여 취업에 필요한 핵심 기술을 엄선한 프로그래머스 백엔드 과정
 
> *"프로그래머스 백엔드 데브코스는 탄탄한 커리큘럼뿐만 아니라 현직자 특강, 채용 연계 프로그램 데브패스 등 다양한 취업 연계 서비스를 제공해 단순히 교육으로 끝나는 것이 아니라 채용 과정까지 지속적으로 서포트 해준다는 점이 매력적으로 느껴집니다." 
-카카오뱅크 SRE 이원진 님과의 인터뷰 중*

 
[![be-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2eb5b602-485b-4a93-a3ab-3e67a8626189/be-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

카카오뱅크 현직 전문가가 알려주는 백엔드 개발자와 SRE

프로그래머스의 마스코트, 머쓱이를 알고 계신가요?

아마 프로그래머스 웹사이트에서 한 번쯤은 머쓱이의 귀여운 모습을 보셨을 텐데요. 머쓱이 이름의 의미나 탄생 배경에 대해서는 잘 모르시는 분들이 많을 것 같아요. 이번 글에서는 2024년 12월, 프로그래머스 디자이너들의 노력으로 새롭게 리뉴얼된 머쓱이를 소개해드리려고 합니다.

브랜드 마스코트는 단순히 귀여운 캐릭터를 넘어, 브랜드의 철학과 정체성을 시각적으로 표현하는 중요한 도구인데요. **머쓱이 역시 프로그래머스의 가치와 비전을 담아 여러분들과 더욱 친밀하게 소통하기 위해 탄생한 캐릭터**입니다.

머쓱이의 첫 등장부터 지금까지의 여정은 어떠했을까요?
그리고 새롭게 변신한 머쓱이는 어떤 모습일까요?
지금부터 머쓱이의 이야기를 함께 살펴보겠습니다!
 
 
# 머쓱이를 소개합니다
프로그래머스의 마스코트 머쓱이의 이름은 **프로그래머쓱에서 파생**되었습니다. 벌새로 태어났지만 다른 벌새와는 달리 알록달록 아름다운 깃털이 없어 가만히 있어도 머쓱;; 하다는 것이 특징이죠. (**존재 자체가 머쓱)** 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f7928b5c-10db-4f28-be6c-d4ff9b0f990a/image.png)
 
### 코딩하는 머쓱이
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fdd67896-e6b5-4f0f-a871-7c56b7235a3b/image.png)
 
# 머쓱이 출생의 비밀
머쓱이는 미국 남캘리포니아 출신 벌새입니다. 이와 관련해서 프로그래머스 로고 탄생 배경도 얘기하지 않을 수 없는데요. 프로그래머스 로고는 서비스를 준비하며 전 직원이 미국에서 잠시 근무할 때, 남캘리포니아에 가끔 보이는 벌새를 보고 디자인했다고 해요. 참고로 우리나라에는 벌새가 살지 않는답니다.
 
![programmers logo (5).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/437d0e33-4b57-4e70-b0a5-4327d69c3a24/programmers%20logo%20%285%29.png)
 
> *"프로그래머스의 심벌은 '일이나 생활 따위를 매우 쉽게 하다.'라는 뜻의 관용구 [꿀을 빨다]를 콘셉트로 탄생했습니다. 벌새가 꿀을 먹기 위해 빠르게 제자리 비행하는 모습을 형상화한 이 심벌은 프로그래머들의 실용적이고 논리적인 사고방식, 그리고 변화에 빠르게 적응하는 모습을 상징합니다.
> 동시에, 프로그래머들이 더 큰 성취감을 느끼고 즐겁게 일하기를 바라는 마음도 담겨 있습니다. **프로그래머들이 빠르게 코드를 작성하는 모습은 벌새가 초당 약 15~80회 날갯짓을 하는 모습과 닮아 있죠**. 이 역동적인 움직임은 단순화되어 사각형 도형 안에 표현되었습니다."*
> From. 프로그래머스 심벌 창시자
> 
 
# 머쓱이 변천사 살펴보기
![00머쓱이 변천사_전체.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/91ae3fec-afe3-4044-a2b3-ba2a83dee347/00%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%20%E1%84%87%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%8E%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A1_%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%8E%E1%85%A6.jpg)

### 머쓱이 V1. (2018년 7월)
최초의 머쓱이 이미지 탄생. 다소 허접한 모습으로 처음에는 반응이 좋지 않았다고 합니다.
 
### 머쓱이 V2. (2019년 8월)
디자이너의 손길을 거쳐 재탄생한 머쓱이 버전입니다.
머쓱이 V1이랑 비교하니 퀄리티 차이가 꽤 나죠?
 
### 머쓱이 V3. (2020~2021년)
이 때의 머쓱이는 그릴 때마다 조금씩 모습이 달라지곤 했습니다.
재택 근무로 인해 살이 많이 쪘으며, 비둘기설, 펭귄설, 갈매기설 등등 논란을 겪곤 했죠.
 
### 머쓱이 V4. (2022년 7월)
긴 회의를 거쳐 머쓱이의 공식 외모가 결정되었습니다.
땀방울이 세미콜론으로 바뀌었고, 다리도 생겼어요.
 
### 머쓱이 V5. (2024년 12월)
조금 더 동글동글하고 귀여운 모습으로 리뉴얼되었습니다.
여기에 3D 버전이 추가되어 더욱 친근한 머쓱이로 재탄생!
 
#### [머쓱이 3D 버전]
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9639bb90-953a-4db0-a450-b7de0d779d85/image.png)

더욱 귀여운 모습으로 재탄생한 머쓱이!
앞으로도 귀여운 머쓱이의 활약, 지켜봐주세요! 💟

프로그래머스 마스코트, 새롭게 리뉴얼된 머쓱이를 만나보세요!

## AI를 도입했지만 사람은 준비되지 않았다? Docebo가 말하는 ‘AI Readiness Gap’
 
![AI Readiness Gap 썸네일 1.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4179a73b-c83b-418c-8aa0-cc06342d1521/AI%20Readiness%20Gap%20%E1%84%8A%E1%85%A5%E1%86%B7%E1%84%82%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AF%201.png)
최근 많은 기업들이 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 업무 생산성을 높이기 위해 다양한 AI 도구를 도입하고, 직원 교육에도 투자를 확대하고 있습니다.

하지만 과연 직원들은 AI를 업무에 제대로 활용하고 있을까요?

글로벌 학습 플랫폼 Docebo는 이러한 질문에 답하기 위해 **[The AI Readiness Gap: The 2026 Enterprise Learning Wake Up Call]** 보고서를 발표했습니다. 이번 보고서는 미국·영국·캐나다·프랑스·독일·이탈리아의 기업 재직자 및 HR·L&D 리더 총 2,000명을 대상으로 진행한 조사로 기업의 AI 도입 속도와 실제 구성원의 AI 활용 역량 사이에 상당한 격차가 존재한다는 점을 지적하며, 조직이 AI 시대를 준비하기 위해 무엇을 고민해야 하는지 보여주고 있습니다.


출처: <a href="https://www.docebo.com/research/ai-readiness-gap-report-2026/" target="_blank">Docebo AI Readiness Gap Report (2026)</a> |
<a href="https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/docebo-releases-ai-readiness-gap-130000389.html" target="_blank">Yahoo Finance 기사</a>


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### AI는 도입됐지만, 직원들은 아직 준비되지 않았다
 
이번 보고서의 핵심 메시지는 명확했습니다. 

많은 기업들이 AI 도구를 도입했지만, 실제로 직원들이 자신의 업무에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있을 만큼 준비되어 있지는 않다는 것입니다.

조사 결과에 따르면 직원의 **85%** 는 자신이 받은 교육이 실제 업무에서 AI를 이해하거나 활용하는 데 충분한 도움을 주지 못한다고 답했습니다. 또한 **5명 중 1명**은 AI 관련 교육을 전혀 받은 적이 없다고 응답했습니다.

이는 기업들이 AI 도입에는 적극적으로 투자하고 있지만, 이를 실제 업무 역량으로 연결하기 위한 학습 체계 구축은 아직 부족하다는 점을 보여줍니다.

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### 문제는 교육의 양이 아니라 학습 방식
 
Docebo는 이번 보고서에서 AI 준비도 격차의 원인을 단순히 교육 콘텐츠 부족으로 보지 않습니다.

보고서가 지적한 주요 원인은 다음과 같습니다.

![Gemini_Generated_Image_aapgtdaapgtdaapg.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/50d00992-409f-4843-a2a4-625c2afd9d9d/Gemini_Generated_Image_aapgtdaapgtdaapg.png)
- **직무와 연결되지 않는 학습**
- **개인화 부족**
- **업무 흐름과 분리된 학습**
- **학습 시간 부족**
- **비즈니스 목표와의 정렬 부족**

직원의 약 **60%** 는 현재 조직의 학습 프로그램이 자신과 같은 사람을 고려해 설계되지 않았다고 느끼고 있었습니다. 또한 **66%** 는 학습 과정에서 관리자나 조직의 충분한 지원을 받지 못한다고 답했습니다.

결국 **교육을 제공하는 것과 실제로 업무에서 활용 가능한 역량을 만드는 것은 전혀 다른 문제**라는 의미입니다.

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### 직원들은 현재 교육이 자신의 업무와 연결되지 않는다고 느낀다
조사 결과를 보면 학습 내용 자체에 대한 만족도도 높지 않았습니다.
 
직원들의 상당수는 현재 교육이 기본적인 이해에는 도움을 주지만, 자신의 실제 업무나 역할과 충분히 연결되지 않는다고 응답했습니다.



- **57%** 는 현재 교육이 자신의 역할에 적합하지 않다고 답했으며
- **57%** 는 해당 교육이 실제 업무 성과를 개선해줄 것이라는 확신이 없다고 답했습니다.

즉, 교육이 존재한다고 해서 곧바로 업무 역량 향상으로 이어지는 것은 아니라는 점을 우리는 여기서 발견할 수 있습니다.

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### 개인화된 학습에 대한 기대, 그러나 부족한 실행력
 
개인화 역시 중요한 과제로 나타났습니다.

직원의 **79%** 는 자신이 경험한 학습이 충분히 개인화되어 있지 않다고 느끼고 있었으며, 리더의 **63%** 역시 조직이 개인화된 학습을 충분히 제공하지 못하고 있다고 인정했습니다.

흥미로운 점은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 적극 활용할 계획이라고 답한 리더는 **42%** 에 불과했다는 점입니다.

많은 조직들이 AI 기반 개인화 학습의 필요성은 인식하고 있지만, 실제 실행 단계까지는 아직 나아가지 못하고 있는 것으로 보입니다.

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### 가장 큰 장벽은 ‘시간 부족'

학습에 있어 가장 현실적인 장애물은 시간이었습니다.

조사 결과 직원의 **56%** 는 업무 중 학습할 시간이 충분하지 않다고 답했으며, 학습 리더의 **64%** 역시 학습을 설계하고 운영할 시간을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다고 응답했습니다.

결국 학습이 업무와 분리된 별도의 활동으로 존재하는 한, 실제 활용도 역시 제한될 수밖에 없습니다.

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### AI 활용은 늘고 있지만 조직 변화로 이어지지는 못하고 있다
 
AI 자체를 활용하는 기업은 이미 많습니다.

![Gemini_Generated_Image_t43wyvt43wyvt43w.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/07118d12-4bac-47f3-80a7-a713a0567861/Gemini_Generated_Image_t43wyvt43wyvt43w.png)
학습 리더의 **79%** 는 콘텐츠 생성, 평가, 추천 등의 업무에서 AI를 활용하고 있다고 답했습니다.

하지만 조직 차원에서 AI를 활용해 업무 프로세스 자체를 재설계했다고 답한 비율은 **9%** 에 불과했습니다.

이는 대부분의 기업이 AI를 개별 기능이나 실험 수준에서 활용하고 있을 뿐, **조직 전체의 업무 방식 변화로 연결하지는 못하고 있다**는 의미입니다.

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### 학습과 비즈니스 전략의 연결 부족
 
Docebo의 보고서는 또 하나의 중요한 문제로 학습과 비즈니스 전략의 단절을 지적합니다.

조사 결과 학습이 비즈니스 전략과 완전히 연결되어 있다고 답한 조직은 전체의 **4분의 1 미만**이었습니다.

학습 성과가 비즈니스 성과와 연결되지 않으면 교육의 효과를 입증하기 어렵고, 결국 학습의 우선순위도 낮아질 수밖에 없습니다.

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### Docebo가 제시하는 해법
 
Docebo는 AI 준비도 격차를 해소하기 위해 다음과 같은 요소들이 필요하다고 제안합니다.

![Gemini_Generated_Image_69u19q69u19q69u1 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ed1dfb5d-70f2-490e-b83a-cced24d7a8d9/Gemini_Generated_Image_69u19q69u19q69u1%20%281%29.png)
- **역할별 맥락에 맞는 학습 설계**
- **개인화된 학습 경험 제공**
- **업무 흐름 속 학습 지원**
- **지속적인 코칭 체계 구축**
- **성과 지표와 연결된 측정 체계**
- **Skills Intelligence 기반 역량 관리**

특히 보고서는 단순히 AI를 알고 있는 상태를 넘어, **실제 업무에서 AI를 활용해 성과를 낼 수 있는 상태로 이동해야 한다고 강조**합니다.

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### 🤔 그렇다면 우리 조직은 정말 AI를 활용할 준비가 되어 있을까?
 
이번 보고서는 지속적으로 **'AI를 아는 것'과 'AI로 성과를 내는 것'은 다르다**고 강조합니다.

단순히 AI 교육을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

중요한 것은 구성원이 실제 업무에서 AI를 얼마나 활용할 수 있는지, 그리고 교육 이후 역량이 얼마나 향상되었는지를 객관적으로 확인하는 것입니다.

결국 기업에게 필요한 것은 **교육과 함께 AI 역량을 측정하고 검증할 수 있는 체계**입니다.

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### 📊 교육 이후, 무엇이 달라졌는지 확인하고 있나요?

**프로그래머스 AI 역량평가**는 직무별 실제 업무 상황과 유사한 문제를 기반으로 AI 활용 역량을 평가합니다.

또한 채용, 교육, 조직진단 과정에서 구성원의 AI 활용 수준을 데이터로 확인할 수 있도록 지원합니다.

✅ **채용** : 지원자의 AI 활용 역량 검증

✅ **교육** : 교육 전·후 역량 변화 측정

✅ **조직진단** : 조직 내 AI 활용 수준 파악

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### 🎯 AI 교육의 성과, 이제 데이터로 확인해보세요

우리 조직의 AI 교육이 실제 업무 성과로 이어지고 있는지 궁금하신가요?

이제는 프로그래머스 AI 역량평가와 함께 교육 이수 여부가 아닌 **실제 AI 활용 역량을 데이터로 확인해보세요!**


 

**👉 [프로그래머스 AI 역량평가 자세히 보기](https://programmers.co.kr/ai-assessment)**
**👉 [우리 조직 맞춤형 도입 상담 신청하기](https://business.programmers.co.kr/contact-us?utm_source=programmers&utm_medium=landing_page&utm_campaign=ai_assessment&utm_content=hero_contact)**

[AI Trend] AI를 도입했지만 사람은 준비되지 않았다? Docebo가 말하는 ‘AI Readiness Gap’

LLM의 생성(Generation) 성능을 높이는 실무 전략

풀스택 개발자로의 취업을 준비 중이신가요? 그렇다면 면접에서 자주 등장하는 핵심 질문들을 미리 파악하고 준비하는 것이 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 풀스택 개발자 면접에서 자주 출제되는 질문들을 정리해 보았는데요. 면접 준비에 실질적인 도움이 될 수 있도록 구성했으니, 성공적인 취업을 위한 발판으로 활용해 보세요!
 
# 풀스택 개발자 면접 질문 및 답변 TIP
## 1. 프로젝트 및 성과 관련 질문
### 💬 개인 프로젝트나 오픈 소스 프로젝트를 진행한 경험이 있으신가요? 어떤 기술 스택을 사용했나요?
프로젝트 경험을 설명하고, 해당 프로젝트에서 사용했던 기술 스택을 언급하면 됩니다. 자신의 기술과 경험을 강조하는 간결하면서도 구체적인 답변을 제시하는 것이 좋습니다.
 
### 💬 개발자로서 성장하기 위해 어떤 학습과 노력을 하고 있나요?
개발 관련 책, 온라인 강의, 블로그를 통해 지식을 쌓고 개인 프로젝트를 통해 새로운 기술을 학습하고 있습니다. 또한 커뮤니티 밋업과 컨퍼런스에 참여하여 동료 개발자들과 네트워킹하며 새로운 아이디어와 인사이트를 얻고 있습니다.
 
위 예시 답변과 같이 자신이 어떤 활동을 통해 어떤 지식을 얻었고, 네트워킹을 통해 어떤 인사이트를 얻고 있는지를 설명할 수 있어야 합니다. 최근에 읽거나 학습한 개발 관련 도서, 블로그, 강의를 미리 생각해두는 것도 좋습니다.
 
### 💬 어떤 방식으로 문제 해결 능력을 향상시키고 있나요?
문제 해결 능력을 향상시키기 위해 알고리즘과 자료 구조를 공부하고, 학습한 것들을 점검하기 위해 프로그래머스에서 문제를 풀고 있습니다. 또한, 다른 개발자들과 함께 코드 리뷰를 진행하며 피드백을 통해 개선점을 찾고 있습니다. 프로젝트를 진행하며 발생하는 문제를 해결하는 과정에서 논리적 사고와 디버깅 능력을 향상시키고 있습니다.
 
위 예시 답변처럼 개발자에게 꼭 필요한 문제 해결 능력, 사고력을 향상시키기 위해 현재 하고 있는 학습이나 활동들을 답변하면 됩니다.
 
### 💬 어려운 과제를 극복하고, 기술적으로 성장한 경험이 있다면 이야기해주세요.
위 답변에 이어 꼬리를 물고 나올 수 있는 질문입니다. 실제 프로젝트나 과제 진행 시 발생했던 이슈와 이를 어떻게 해결했는지 구체적인 답변을 미리 생각해두면 좋습니다. 과제나 프로젝트를 할 때 TIL(Today I Learned) 또는 회고록을 써두면 면접을 준비하면서 참고할 수 있게 때문에 꾸준히 작성하시는 것을 권장 드립니다.
 
### 💬 팀 프로젝트를 진행해 본 경험이 있나요? 팀으로 일할 때 주의해야 할 점은 무엇이라고 생각하나요?
팀 내 의사소통이 중요하다고 생각합니다. 프로젝트 진행 상황을 계속 업데이트하고, 팀원들과 의견을 공유함으로써 업무 시 발생할 수 있는 오해와 혼란을 방지할 수 있었던 경험이 있습니다. 또한 문제가 발생했을 땐 팀원들과 협력하여 해결책을 찾으려고 하는 편입니다. 개인적인 갈등보다는 문제를 해결하고 프로젝트를 성공리에 진행하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
 
개발자는 기획, 디자인, CS 등 다양한 부서와 협업하는 직군입니다. 따라서 팀 내, 그리고 타 팀과의 협업 능력이 무엇보다 중요한 역량인데요. 팀 프로젝트 경험을 통해 이러한 역량을 어떻게 쌓았는지 구체적인 사례를 들어 설명하면 신뢰도 높은 답변을 할 수 있습니다.
 
 
## 2. 기술 면접 질문
### 💬 웹 페이지의 로딩 시간을 최적화하기 위해 어떤 기술 또는 방법을 사용하나요?
이미지를 최적화하여 압축을 통해 품질을 유지합니다. CSS 및 JavaScript 파일을 번들링하고 압축하여 HTTP 요청 수를 줄입니다. 브라우저 캐싱을 활용하고, 렌더링을 최적화하면 초기 로딩 시간을 줄일 수 있습니다. 그외 코드 최적화, 지연 로딩 사용 등이 있습니다.
 
### 💬 HTML과 CSS를 사용하여 웹 페이지를 설계하고 스타일링한 경험이 있다면 이야기해주세요.
HTML로 웹 페이지의 기본 구조를 작성하고, 각 섹션을 구조화하여 적절하게 마크업 했습니다. 또 CSS를 사용하여 폰트 스타일 및 색상 레이아웃, 반응형 디자인까지 적용한 경험이 있습니다.
 
이와 같은 답변과 동시에 작업한 작업물에 대한 기획 의도와 접근성을 높이기 위해 고민했던 경험을 추가하면 좋습니다.
 
### 💬 웹 접근성과 웹 표준에 대한 이해도가 어떻게 되나요?
웹 접근성은 웹 콘텐츠 및 애플리케이션을 가능한 모든 유저가 포괄적으로 사용할 수 있도록 만드는 것입니다. 모든 유저가 콘텐츠를 인식하고, 기능을 사용할 수 있어야 합니다.
 
웹 표준은 웹 기술과 규칙의 모음을 의미합니다. 어떻게 구조화하고 디자인하여 잘 동작시킬지 정의한 것인데요. 웹 표준은 웹 페이지 및 웹앱을 일관성 있게 구현하고, 여러 브라우저 및 플랫폼에서 잘 작동하도록 돕는 중요한 요소입니다.
 
### 💬 MEAN/MERN 스택이 무엇인가요?
웹 애플리케이션을 개발하는 데 사용되는 기술 스택의 약어입니다. MEAN 스택은 MongoDB, Express.js, Angular, Node.js가 있으며, MERN 스택은 MongoDB, Express.js, React 및 Node.js로 이루어져 있습니다. 모든 구성 요소가 JavaScript로 작성되어 있으며, 클라이언트와 서버 간의 데이터 교환을 용이하게 하는 도구입니다.
 
### 💬 웹 애플리케이션 보안을 강화하기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?
HTTPS를 사용하고, SSL/TLS 인증서를 설치하여 데이터 전송을 암호화할 수 있습니다. 사용자 인증 및 권한을 관리하여 무단 액세스를 방지합니다. 사용자 입력을 효과적으로 필터링하고, SQL 인젝션 공격을 방지합니다. 사용 중인 모든 소프트웨어와 라이브러리를 최신 상태로 유지하고, 보안 패치 및 업데이트를 적용합니다.
 
### 💬 클래스형 컴포넌트와 함수형 컴포넌트의 차이는 무엇일까요?
클래스형 컴포넌트는 `State`, 라이프사이클 메서드를 사용할 수 있으며, `this` 키워드를 통해 클래스 내부의 메서드나 상태에 접근합니다. 반면, 함수형 컴포넌트는 훨씬 간결하고 읽기 쉬운 구조를 가지며, React Hooks를 통해 상태 관리와 부수 효과 처리가 가능합니다. 또한 최적화 작업을 적용하기도 용이합니다.
 
### 💬 SQL Injection은 무엇이며 어떻게 방지할 수 있나요?
SQL Injection은 애플리케이션의 입력 필드를 통해 SQL 쿼리를 주입하여 데이터베이스를 조작하거나 민감한 정보를 노출시키는 공격입니다. SQL Injection을 방지하기 위해 매개 변수화된 쿼리 또는 준비된 문을 사용하고 입력 유효성 검사를 수행해야 합니다. ORM 라이브러리를 사용하여 SQL 쿼리 대신 프로그래밍 언어의 객체로 데이터베이스 작업을 수행하거나, 데이터 검증 및 이스케이핑을 수행합니다.
 
### 💬 NoSQL 데이터베이스의 목적은 무엇이며 언제 사용하나요?
NoSQL 데이터베이스는 구조적 유연성과 확장성을 갖추도록 설계되었습니다. 비구조화 또는 반구조화 데이터를 처리하거나 쉽게 수평 확장해야 하는 경우 적합합니다. 대량의 데이터를 다뤄야 하거나, 데이터 모델이 자주 변경되는 경우에 사용되지만, NoSQL 데이터베이스를 선택할 때에는 데이터 모델, 성능, 일관성, 복제, 쿼리 언어 등 여러 측면을 고려해야 합니다.
 
### 💬 상태 관리는 무엇이고, 상태 관리를 해야 하는 이유는 무엇일까요?
상태 관리는 애플리케이션 내에서 데이터를 효과적으로 관리하는 것을 말합니다. 상태는 애플리케이션의 모든 데이터와 인터페이스의 현재 상태를 나타내는데요. 상태 관리를 하면 복잡한 애플리케이션을 효과적으로 다룰 수 있고, 데이터 흐름을 체계적으로 관리하여 애플리케이션을 확장하고 유지하기 쉬워집니다.
 
 
풀스택 개발 면접을 준비하시느라 다양한 참고 자료를 살펴보고, 예상 질문에 대비하며 열심히 노력하고 계실 텐데요. 면접에서는 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 한 질문이 많이 나오는 만큼, 단순히 답변을 외우기보다는 실제 프로젝트나 코딩 경험 속에서 느낀 점, 직면했던 문제와 그 해결 과정, 이를 통해 얻은 인사이트나 기술적 성장에 대해 스스로 정리해 보는 것이 중요합니다.
 
또한, 풀스택 개발자는 프론트엔드와 백엔드를 모두 아우르기 때문에 기술뿐 아니라 커뮤니케이션 능력과 문제 해결 능력도 중요한 평가 요소로 작용합니다. 따라서 다양한 협업 경험을 통해 팀워크와 소통 역량을 함께 키워나가시길 권장 드립니다. 취업을 준비하고 계신 모든 예비 개발자 여러분, 그동안의 노력이 좋은 결실로 이어지길 진심으로 응원합니다! 😊
 
 
[![full-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e92b7851-7b33-4324-9b32-b256dae87b5c/full-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24941?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_FS_blog&utm_content=FS_banner)

풀스택 개발자 면접 준비하기: 질문 및 답변 TIP

안녕하세요, 프로그래머스입니다!
 
즐거운 연휴가 가득한 5월이 찾아왔어요. 🎈
귀여운 머쓱이 디지털 굿즈와 함께 5월을 더 활기차고 신나게 즐겨보세요.
5월 머쓱이 캘린더 배경화면과 줌 배경만 있다면, 컴꾸도 손쉽게 가능! 💻✨ 
 
프로그래머스는 5월에도 여러분의 학습과 성장을 응원합니다. 💪
 
# 5월 머쓱이 캘린더
![캘린더 5월 머쓱이_2 (mac).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c871f467-ef53-40f2-b0b1-adddc3c6b76e/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_2%20%28mac%29.png)
 
![캘린더 5월 머쓱이_3 (Center).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6109660d-4861-400e-a2ef-9793eec3fd21/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_3%20%28Center%29.png)
 
![캘린더 5월 머쓱이_4 (Mac).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c89b7275-e810-4cfe-8d6a-5bb2ca4a13e0/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_4%20%28Mac%29.png)
 
![캘린더 5월 머쓱이_5 (Window).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/071b1396-c930-436b-983b-fe21b28bd455/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_5%20%28Window%29.png)
 
![캘린더 5월 머쓱이_6 (Mac).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b5cf0edd-d67a-42e4-8bf5-66d01c135487/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_6%20%28Mac%29.png)
 
![캘린더 5월 머쓱이_7 (Window).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ab147f4a-f80f-45b8-b9e4-04e7ea8d5f16/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5_7%20%28Window%29.png)
 
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# 5월 머쓱이 줌 배경
![줌 5월 머쓱이 1 (기본).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0bd6eb4b-922e-48cd-8d01-8599cc22c5d4/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%201%20%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29.png)
 
![줌 5월 머쓱이 2 (기본).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5b08206b-44d3-49ab-a73d-96b0e63d27c7/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%202%20%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29.png)
 
![줌 5월 머쓱이 3 (기본).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/02fb880a-7bff-4df5-8373-51c8879de8b2/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%203%20%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29.png)
 
![줌 5월 머쓱이 5 (기본).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fb36d47f-14a0-443a-8cad-42449a5bc957/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%205%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%205%20%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29.png)
 
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이직을 준비하며 많은 개발자분들이 가장 고민하는 부분 중 하나는 바로 이력서 작성입니다. 여러분의 고민을 덜어드리기 위해, 면접관 경험이 풍부한 경력자들이 함께 모여 이력서에 대한 현실적이고 실질적인 피드백을 나눴습니다. 개발자들이 가장 자주 하는 이력서 고민을 중심으로, 핵심 내용을 정리해드릴게요!
 

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![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/94d0eb2a-c24e-41cf-8ae1-9593a6648e46/image.png)
 
### "면접관은 가능성을 봅니다"
어떤 프로젝트를 진행하는 것이 도움이 될지는 채용 공고에 잘 드러나 있습니다. 개발자 채용은 **이 사람이 우리와 함께 협업할 수 있는 사람인지 그 가능성을 보는 형태**죠. 단순히 열심히 공부한다고 취업할 수 있는 것이 아니라, 기업이 원하는 경험을 갖추는 것이 중요합니다. 내가 원하는 회사가 요구하는 경력을 먼저 파악하고, 그것을 쌓기 위한 노력이 필요합니다.
 
### "공백기보다 어떻게 대처하는지가 더 중요해요"
공백 기간이 생기는 것은 어쩔 수 없습니다. 그 공백 기간을 나의 성장을 위해 어떻게 활용했는지가 중요합니다. 보통 채용 담당자들은 6개월 이상의 공백은 반드시 물어봅니다. 그 시간에 무엇을 했는지가 궁금한 것이 아니라, **사실은 대답을 어떻게 하는지가 궁금한 거죠**. 공백 기간에 좀 더 구체성을 부여하면서 이 시간이 내 삶에 의미 있는 시간이었음을 드러내세요.
 
### "내가 생각하는 방향성을 이야기해보세요"
많은 지원자분들이 재수에 삼수까지 할 정도로 이름있는 기업에 도전을 하시는 것 같더라고요. 이렇게 오랜 기간 도전하다보면 공백기가 생기는 건 당연한거예요. 여기서 차별점을 두려면 **이 공백기에 내가 왜 이런 선택을 했는지, 내가 생각하고 있는 방향성은 무엇인지**를 함께 얘기해주시면 도움이 될 것 같습니다. 이를 통해서 기업이 목표로 하는 것과 지원자의 방향성이 일치하는지 아닌지를 알아볼 수 있기 때문이죠.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4a6b3809-e258-45ff-a8ce-6050a8aab117/image.png)
 
### "나와 핏이 맞는 회사를 찾으세요"
채용하려는 회사마다 원하는 이력은 제각각이기 때문에, 모든 리뷰어의 입맛에 맞추는 것은 사실상 불가능합니다. 그렇기 때문에 **중요한 것은 나의 이력을 필요로 하는 회사를 찾는 것**입니다. 조급해할 필요 없이, 나와 핏이 맞는 회사를 찾는 데 집중해보세요.
 
많은 분들이 "가고 싶은 회사에 맞는 이력서를 어떻게 써야 할까?"라는 고민을 하시는데요. 사실 그 해답은 채용 공고에 명확히 나와 있는 경우가 많습니다. 스스로가 그 요건에 부합하는지 먼저 점검해보는 것이 중요하죠.
 
결국 **이력서를 어떻게 쓰느냐보다 중요한 건, 그 회사가 원하는 경험을 어떻게 쌓아가느냐**입니다. 현재 회사에서 그런 경험을 쌓기 어렵다면, 외부 모임이나 사이드 프로젝트를 통해 직접 기회를 만들어보는 것도 좋은 방법입니다. 그 프로젝트 안에서 어떤 역할을 했고, 어떻게 성장했는지, 그리고 그 경험이 지원하려는 회사에 어떤 기여로 연결될 수 있는지를 어필해 보세요.
 
### "이력서는 제한적일 수밖에 없습니다"
말씀해주신 것처럼, 이력서에는 어쩔 수 없이 제한된 정보를 담을 수 밖에 없어요. 심지어 2시간 분량의 과제 테스트조차 지원자의 모든 역량을 보여주기엔 부족하죠. 이 점은 지원자도, 면접관도 모두 인지하고 있는 부분입니다.
 
그럼에도 불구하고, 우리는 그 안에서 자신을 최대한 어필해야 합니다. 경력기술서도 중요하지만, GitHub에 잘 정리된 포트폴리오는 훨씬 더 효과적인 인상을 줄 수 있습니다. 그리고 그보다 **더 강력한 것은 바로 직접 배포한 앱이나 서비스 경험**입니다. 새로운 프로젝트를 시작해 보는 것도 좋은 방법이 될 수 있습니다.
 
### 약점보다는 강점을 부각하세요"
현재 재직 중인 업계와, 이직을 희망하는 업계가 달라 고민된다고 하셨는데요. 오히려 지금 몸담고 있는 업계에서의 경험이 차별화된 강점이 될 수 있습니다. 서비스 기업에만 있었던 분들이 겪기 힘든, 특정 업계만의 업무나 기술적 경험을 쌓아오셨을 가능성이 높기 때문이죠. 이러한 배경을 단순한 약점으로 보기보다, **내가 가진 강점으로 재해석해 어필**해 보세요. 분명 새로운 업계에서도 나만의 가치와 경쟁력으로 작용할 수 있을 것입니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3ffd4277-3975-462d-a8a0-750cc3a26d05/image.png)
 
### "이력서는 솔직하게 작성하는 것이 가장 중요합니다"
저는 이력서에서 형식보다 내용이 훨씬 중요하다고 생각합니다. 결국 지원자의 업무 경험이 충분한지 여부는 채용하는 회사의 기준에 따라 판단되는 것이기 때문에, **작성자는 자신이 직접 경험한 내용을 솔직하게 기록하는 것이 가장 중요**합니다.
 
때문에, "업무 경험이 부족한 것 같다"는 고민보다는, 해당 기업이 원하는 기술 스택과의 일치 여부를 점검해보는 것이 우선입니다. 대부분의 경우 경험이 부족한 게 아니라, 기술 스택이 맞지 않아서 발생하는 문제인 경우가 많습니다. 이 부분을 꼼꼼히 확인하고, 필요하다면 그에 맞게 내용을 보완해보시길 추천드립니다.
 
### "변화하는 모습을 이력서에 녹여내세요"
프로젝트를 진행하면서 팀 구성원이나 맡은 역할이 바뀌는 등, 시간이 지남에 따라 성장하고 변화했을 것이라고 생각합니다. **이런 변화의 흐름을 이력서에 자연스럽게 담아낸다면, 지원자의 성장 가능성과 역량을 더욱 잘 보여줄 수 있습니다**.
 
또한, 백엔드 개발자로 이직을 희망하신다고 하셨지만, 이력서에서는 그에 대한 동기나 향후 방향성이 명확하게 드러나지 않아 다소 아쉬웠습니다. 간단한 자기소개와 함께, 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶은지, 어떤 방향으로 나아가고 싶은지를 서두에 명확하게 적어주시면 좋겠습니다.
 
아울러, 각 프로젝트에서 어떤 역할을 맡았고, 실무에서 어느 정도 기여를 했는지를 더 구체적으로 기술해주시면, 실제 업무 투입 시 어떤 역량을 발휘할 수 있을지 판단하는 데 큰 도움이 됩니다.
 
 
💡 **경력 백엔드 개발자들이 실제로 작성한 이력서**가 궁금하신가요? 아래 영상을 통해 직접 확인해 보세요! 위에 소개된 피드백 외에도 현직자들에게 바로 적용할 수 있는 실질적인 팁들이 가득 담겨 있습니다. 😉
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uTR7Bt1Ipqk?si=UhY55DQhyNWEx-lG" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>
 
 

[![coding_test-2 (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/144d2151-0214-44aa-91b9-b45662a606c6/coding_test-2%20%281%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

이력서 클리닉 2탄: 백엔드 개발자 경력 이력서 작성법 파헤치기!

<h1>💬 “PCCP로 실무 감각 키우고 LG CNS에 합격했어요!”</h1>
<h3>- LG CNS 스마트시티 부서 개발자 조영진님</h3>

<img src="https://grepp-programmers.s3.amazonaws.com/production/file_resource/8626/blog-recruit-interview.png" 
 alt="PCCP 인터뷰 썸네일" 
 style="max-width: 100%; height: auto; margin: 24px 0;" />


개발자 취업이나 이직을 준비하면서 
실력을 어떻게 증명할지, 실무 감각은 어떻게 키울지 고민해본 적 있으신가요?

 

이번 인터뷰에서는 프로그래머스 PCCP 자격증을 통해 
기초부터 실무까지 탄탄히 준비해 LG CNS에 합격한 조영진 개발자님의 이야기를 소개합니다 🚀

<hr style="margin: 32px 0;">

<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 안녕하세요! 간단히 자기소개 부탁드립니다.</h3>

<div style="margin: 24px 0; text-align: left;">
 <img 
 src="https://grepp-programmers.s3.amazonaws.com/production/file_resource/8623/%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7_%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%B3%E1%86%BC.jpg" 
 alt="조영진님 사원증 이미지" 
 style="max-width: 300px; height: auto; display: block; margin-bottom: 6px;" />
 조영진님 사원증
</div>
A. 안녕하세요, 조영진입니다. 
대학교에서는 정보컴퓨터공학을 전공했고, 현재는 LG CNS 스마트시티 부서에서 근무하고 있어요. 
학교에서 배운 전공 지식을 실제 프로젝트에 적용하며 즐겁게 몰입하고 있고, 앞으로 더 성장해 전문가로 나아가고자 꾸준히 노력하고 있는 개발자입니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 현재 맡고 계신 업무나 역할에 대해 소개해주세요.</h3>

A. 스마트시티 부서에서는 도시를 더 똑똑하게 만드는 다양한 프로젝트를 진행합니다. 예를 들어, 교통, 환경, 관제 같은 분야를 디지털 시스템으로 관리하는 일을 하는데요, 저는 그중에서도 데이터 수집 및 분석을 위한 백엔드 시스템 개발과 관리자용 프론트엔드 화면 개발에 참여하고 있습니다. 
스마트시티 기술은 빠르게 변화하고 있어서 최신 기술을 실무에 적용하는 역량도 중요하고, 무엇보다 이런 기술이 도시 생활에 실질적으로 적용되는 걸 볼 때 큰 보람을 느낍니다.

 
 <h1 style="color: #3E80FF;">Q. PCCP 자격증은 어떤 계기로 준비하게 되셨나요?</h3>

A. 취업 준비를 하던 중, 학교와 프로그래머스의 협약을 통해 무료로 PCCP 시험에 응시할 수 있는 기회가 생겼어요. 
그때 '개발자로서 내 실력을 어떻게 증명할 수 있을까?' 고민이 있었는데, PCCP는 단순한 스펙이 아니라 실력을 체계적으로 준비하고 어필할 수 있는 자격증이라는 점에서 도전하게 됐습니다. 결과적으로, 단순히 시험만을 위한 준비가 아니라 실무 역량을 키우는 과정 자체가 큰 도움이 됐어요.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 자격증 준비 과정에서 특히 달라진 점이나 얻은 점은 무엇인가요?</h3>

A. 저는 원래 알고리즘에 익숙하지 않았어요. 
하지만 PCCP를 준비하면서 문제를 단계별로 체계적으로 접근하는 법을 배웠고, 단순 구현이 아닌 문제의 본질을 파악하고 최적의 알고리즘을 적용하는 사고방식이 생겼어요. 예전에는 “최단 경로” 문제를 단순 반복문이나 재귀로 풀었지만, 지금은 자연스럽게 BFS 알고리즘과 큐를 활용해 보다 효율적으로 해결할 수 있습니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 시험은 어떤 방식으로 준비하셨나요?</h3>

A. 따로 교재를 사지는 않았고, 프로그래머스 사이트에 있는 알고리즘 문제를 DP, 그리디, DFS, BFS 등 주제별로 나눠서 
레벨 1~3까지 단계별로 꾸준히 풀었습니다. 
하루에 조금씩이라도 문제를 푸는 습관을 들이면서, 자연스럽게 다양한 유형에 익숙해졌고, 실전에서도 빠르게 문제의 핵심을 파악하는 연습이 됐습니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 시험 준비에서 가장 신경 쓴 부분은 무엇이었나요?</h3>

A. 전략적으로 접근하려고 했어요. 출제자의 의도를 파악하는 연습을 많이 했고, 시간 안배도 중요하다고 느꼈습니다. 
문제를 읽고 어떤 알고리즘이 적합할지 빠르게 판단하는 능력이 실무에서도 굉장히 중요하더라고요.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. PCCP 자격증이 취업과정에서 실제로 도움이 되었나요?</h3><div style="margin: 24px 0; text-align: left;">
 <img 
 src="https://grepp-programmers.s3.amazonaws.com/production/file_resource/8624/%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%B8%E1%84%89%E1%85%A1_%E1%84%8E%E1%85%AE%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%A1.jpg" 
 alt="LG CNS 입사 축하 꽃다발" 
 style="max-width: 300px; height: auto; display: block; margin-bottom: 6px;" />
 <div style="color: #888; font-size: 14px; text-align: left;">LG CNS 입사 축하 꽃다발</div>
</div>

A. 기술 면접에서 문제를 분석하고 해결하는 역량을 보여줄 수 있었고, 무엇보다 이력서와 포트폴리오에 PCCP 자격증을 넣으면서 “기본기가 탄탄한 지원자”라는 인상을 줄 수 있었던 점이 좋았습니다. 
실제로 몇몇 기업에서는 PCCP 자격증을 알아봐 주셨고, 면접에서도 긍정적인 피드백을 받을 수 있었습니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. PCCP 취득을 위해 공부했던 경험이 현재 업무에 어떻게 도움이 되고 있나요?</h3>

A. 업무 요구사항을 작게 나누고 구조화해서 해결하는 능력이 생겼습니다. 
또 팀원들과의 커뮤니케이션에서도 기술적인 내용을 더 정확하게 설명할 수 있게 되었고, 문제 해결력과 협업 역량 모두에서 확실한 성장을 느끼고 있습니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. 시험이 100% 온라인으로 응시 가능한 점은 어땠나요?</h3>

A. 너무 편했어요. 시험장을 따로 갈 필요 없이 집에서 응시할 수 있었고, 시험 직후 바로 결과 확인 및 자격증 발급이 가능해서 실질적으로 활용하기도 수월했습니다. 이력서 제출 직전에도 응시하고 바로 활용 가능했습니다.

 
 
<h1 style="color: #3E80FF;">Q. PCCP 응시를 고민 중인 분들에게 전하고 싶은 말이 있다면?</h3>

A. PCCP는 단순한 자격증 이상이라고 생각합니다. 
실력을 제대로 갖추고 싶은 분, 특히 취업이나 이직을 준비 중인 개발자라면 꼭 도전해보시길 추천합니다 
단계별로 체계적으로 학습할 수 있고, 그 과정 자체가 실무에 정말 많은 도움이 됩니다. 진지하게 임하신다면, PCCP 자격증을 통해 얻는 것이 분명히 클 것이라 확신합니다 😊

<div style="background-color: #f5f7fa; padding: 32px 24px; border-radius: 8px; text-align: center; margin-top: 48px;">
 
 ✅ 단순한 스펙이 아닌, 실무 능력으로 증명하고 싶다면? 
 지금, PCCP 자격증으로 성장의 전환점을 만들어보세요.
 
 IT 취업의 기준, 프로그래머스 코딩역량인증
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 </a>
</div>

[PCCP 자격증 후기] PCCP로 실무 감각 키우고 LG CNS에 합격했어요!

# 🎓 실무형 인재 양성을 위한 새로운 시도, 동양미래대학교 PCCE 학점 인정제 시행

**실무 중심 교육을 강화하는 동양미래대의 선택**

---

 <img src="https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dd84edc4-955b-449a-bc85-d937c4a61716/%E1%84%83%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%A3%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%85%E1%85%A2%E1%84%83%E1%85%A2%20%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC.png" alt="동양미래대 전경" width="70%">


 학생들의 코딩 실력이 단순히 스펙으로 끝나는 게 아니라 **학점**으로 인정된다면 어떨까요? 
동양미래대학교 웹응용소프트웨어공학과는 이 상상을 현실로 만들었습니다. **프로그래머스의 PCCE 자격증을 학점과 연계**해, 학생들이 실무 역량을 인정받으면서 동시에 학점까지 취득할 수 있는 길을 열었습니다. 
이번 인터뷰에서는 동양미래대학교 웹응용소프트웨어공학과 조강홍 교수님께 **왜 PCCE를 선택했는지, 어떻게 운영하고 있는지, 학생들의 반응과 앞으로의 계획**까지 직접 들어봤습니다.

---

## 👨‍🏫 인터뷰이 소개

 <img src="https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f9143b3d-a8a1-4f46-aedd-21b1e73ba327/%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%BC%20%E1%84%80%E1%85%AD%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7.jpg" alt="조강홍 교수님" width="70%">

 안녕하세요. 동양미래대학교 웹응용소프트웨어공학과 조강홍 교수입니다.
실무형 인재 양성을 위해 교육과정과 자격증을 연계한 제도를 운영하며, 학생들이 성장할 수 있도록 직접 가르치고 있습니다.

---

### Q. PCCE를 학점 인정 제도로 도입하게 된 계기는 무엇인가요?

 동양미래대학교는 **실무 중심 교육**을 가장 중요한 가치로 삼고 있습니다. 
특히 웹응용소프트웨어공학과는 웹과 앱 프로그래머를 양성하는 학과로, 
**졸업 후 바로 실무에 투입될 수 있는 역량 확보**를 핵심 목표로 삼고 있죠. 

**PCCE는 학생들의 실무 코딩 능력을 객관적으로 증명할 수 있는 시험**으로, 
학점과 연결함으로써 **실력 향상과 동기부여를 동시에 얻을 수 있다고 판단**해 도입하게 되었습니다.

---

### Q. PCCE를 학점으로 인정하는 방식은 어떻게 운영되고 있나요?
 
올해부터 **‘전공역량실무’라는 과목을 신설**해 자격 취득 기반 학점 인정을 운영하고 있습니다. 
이 과목은 **3학년 2학기**에 개설되어, 재학 중 **PCCE(Level 3 이상)** 또는 **정보처리산업기사 및 정보처리기사** 자격증을 취득하면 **3학점**을 인정받을 수 있습니다. 

---

### Q. PCCE를 학점으로 인정할 수 있을 만큼 신뢰하게 된 이유는 무엇인가요?
<div style="text-align:center;">
 <img src="https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f8b1f815-e7a9-412f-894c-859bb71d3dbf/%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%B3%E1%86%B8%201.jpg" alt="실습 장면" style="width:70%;">
</div>
 

**코딩은 단순한 기술이 아니라, 문제 해결과 사고력을 요구하는 핵심 역량**입니다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 단순 구현이나 초급 프로그래밍 업무의 비중은 줄어들고 있습니다. 대신 앞으로는 알고리즘 기반 프로그래밍 능력과 요구사항을 분석·이해하는 역량이 더욱 중요해질 것입니다. 
이러한 변화 속에서 **학생들의 역량을 객관적으로 평가하고 강화**할 수 있는 도구로, 프로그래머스의 PCCE가 가장 적합하다고 판단해 학과 교육과정에 도입하게 되었습니다.

---

### Q. 도입 이후 학생들의 반응은 어땠나요?

 4월에 첫 시험을 운영했을 때는 응시자가 많지는 않았지만, 
**응시한 학생들의 자격증 취득률이 높아 성취감과 관심이 크게 올라간 상태**입니다.

올해 말까지 3회의 시험이 더 예정되어 있는데, **정규 과목의 학점으로 직접 연결되어 있는 만큼 점점 더 많은 참여가 기대**됩니다.

---

### Q. 학과 차원에서 제공하는 PCCE 준비 지원이 있다면 소개해주세요.

 
- **설명회 2회 개최** 
- **프로그래머스 캠퍼스 솔루션 도입** 
- **관련 강좌 수강 지원** 
- **학과 홈페이지 및 알림톡을 통한 지속적인 안내**

이과 같이 학생들이 혼자 준비하지 않도록 **학과 차원의 체계적인 지원**을 제공하고 있습니다.

---

### Q. 향후 PCCE 활용 계획이나 확장 방안이 있으신가요?

 <img src="https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6efddc68-27e0-4bb4-9188-c45c4a854ab9/%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%B3%E1%86%B8%202.jpg" alt="실습 장면 2" width="70%">


 PCCE가 정착되면, **PCCP 도입도 함께 고려 중**입니다. 기초부터 심화까지 **수준별 코딩 인증 체계를 갖추고**, **강좌 운영·경진대회 연계** 등을 통해 자연스럽게 실력을 키울 수 있도록 지원할 예정입니다.

---

### Q. PCCE 도입을 통해 기대하는 교육 효과는 무엇인가요?

 학생들이 코딩 실력을 높이고 객관적으로 인정받아, **PCCE 자격증을 통해 취업 경쟁력**까지 이어가길 기대하고 있습니다. 
또한 학교 차원에서도 이를 강화하기 위해, 정규 수업에서 PCCE 문제를 활용하거나 학과 경진대회를 열어 학생들이 실력을 실전처럼 쌓을 수 있는 기회를 마련할 예정입니다.


---

### Q. 자격 기반 학점 인정 제도를 고민 중인 다른 대학에 전하고 싶은 말씀이 있으시다면?

 <img src="https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/23cd2414-3eba-4ebb-9652-f3a6f8ec4d22/%E1%84%89%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%B3%E1%86%B8%203.jpg" alt="실습 장면 3" width="70%">


 프로그래머를 양성하는 학과라면, **알고리즘 기반 코딩은 선택이 아니라 기본이라고 생각합니다.** 
저희 학과는 그 기본을 체계적으로 쌓고 객관적으로 증명할 수 있는 도구로 PCCE를 도입했고, 학점과 연계하여 학생들에게 실질적인 동기와 이점을 제공하고 있습니다. 이를 통해 **학생들이 자신의 실력을 향상시키고, 취업 경쟁력까지 높일** 수 있기를 기대합니다. 앞으로는 이러한 제도가 더 널리 확산되어, **타 대학과 기업에서도 실무형 자격을 채용 기준이나 우대 요건으로 인식하는 문화**가 자리 잡기를 바랍니다.

---

## ✅ 마무리하며


 이처럼 **PCCE**는 시험 그 이상의 의미로 **학생들이 실력을 객관적으로 확인하고 성장의 자신감을 얻는 과정**이자, **학점과 취업으로 이어지는 실질적인 사다리**입니다. 앞으로 더 많은 대학에서 이러한 제도가 자리 잡아, 학생들의 배움이 미래로 연결되는 길이 더욱 넓어지길 기대합니다. 

<div style="border: 2px solid #0078FF; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #F5FAFF; text-align: center; margin: 40px 0;"> 
 
 ✅ 단순한 스펙이 아닌, 실무 능력으로 증명하고 싶다면? 
 
 
 IT 취업의 기준, 프로그래머스 코딩역량인증 
 
 <a href="https://certi.programmers.co.kr/about/pcce" target="_blank" style="display: inline-block; background-color: #0078FF; color: #fff; padding: 10px 24px; border-radius: 6px; text-decoration: none; font-weight: bold;"> 
 PCCE 자격증 자세히 보기 → 
 </a> 
</div>

실무형 인재 양성을 위한 새로운 시도_동양미래대 PCCE 학점 인정제 시행

[데브코스 후기] 4개월간 학습과 실습을 반복하며 기술적인 성장을 실감했어요. - 데이터 엔지니어링 4기 김정희 님

생성형 AI를 의존하는 도구가 아닌, 검증하며 활용하는 파트너로 삼고자 데브코스를 선택한 윤주찬 님의 인터뷰입니다.
6개월간의 학습과 파이널 프로젝트를 통해 백엔드 기본기부터 AI 기반 서비스 설계 경험까지 확장해 나간 성장 과정과 인사이트를 지금 확인해보세요.
 
 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. **생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 3기** 수료생 윤주찬입니다. 저는 학부와 동아리 활동을 하면서 꾸준히 백엔드 엔지니어링을 해왔고, 계속해서 다양한 코드들과 기술을 접해보고 싶은, 호기심이 많은 백엔드 개발자입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8fe249c8-74e4-45a0-b409-883453305f09/image.png)
 
 
## 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요? 타 기관도 있지만, 데브코스를 선택하신 이유가 궁금합니다.
프로그래머스는 코딩 테스트를 준비하며 자주 사용하던 플랫폼이라 익숙했습니다. 개발 실력과 같은 하드 스킬뿐만 아니라, 다양한 사람들과 협업하고 소통하는 능력도 함께 키우고 싶어 부트캠프를 찾아보던 중, **이미 데브코스를 먼저 수료한 지인들의 추천**을 받았습니다. 특히 성장 속도가 빠른 **인공지능 기술 트렌드에 합류해 백엔드 개발자로서의 경쟁력을 갖추고자** <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 데브코스 3기에 참여하게 되었습니다.
 
 
## 기존 백엔드 과정이 아닌, 생성형 AI 백엔드 개발 과정을 선택한 이유는 무엇인가요? 6개월이라는 긴 교육 기간에 대한 부담은 없으셨나요?
학부 시절 백엔드 동아리 활동을 통해 기본적인 개발 구조는 익혔지만, 최근 AI 도구를 활용한 개발이 빠르게 확산되는 흐름 속에서 뒤처지지 않기 위해 **AI를 보다 효율적이고 주체적으로 활용하고 싶다는 목표**가 생겼습니다.
 
저는 단순히 AI에 의존해 답을 얻는 개발자가 아니라, AI와 동등한 위치에서 개발을 진행할 수 있는 역량을 갖추고 싶었습니다. 이를 위해서는 **충분한 학습 기간 동안 AI와의 상호작용을 반복하며, 정보를 스스로 검증하고 선별하는 경험이 필요**하다고 생각했습니다.
 
그러한 이유로 오히려 6개월이라는 교육 기간이 짧게 느껴졌고, 배운 지식을 바탕으로 AI를 비판적으로 활용하며 필요한 정보만 정확히 골라낼 수 있는 똑똑한 개발자로 성장하는데 도움이 된 것 같습니다.
 
 
## 약 6개월 동안 데브코스에 참여하며, 가장 기억에 남았던 경험은 무엇인가요?
이번에 진행했던 데브코스의 파이널 프로젝트가 가장 기억에 남았고, 동시에 많은 교훈을 얻은 경험이었습니다. 스터디, 멘토링, 코드 리뷰 등 데브코스에서 했던 모든 경험들이 의미있었지만, 그 **모든 경험들을 실제로 적용하고 드러낼 수 있었던 무대가 바로 파이널 프로젝트**였다고 생각합니다.
 
특히 100% 온라인 과정이었고, MBTI I 성향의 내향적인 팀원들이 많았던 환경에서, 팀원들과 두 차례 오프라인으로 만났던 경험이 특히 뜻깊었습니다. 직접 만나 함께 식사하고 대화를 나누며 **같은 목표를 가진 동료로서 더욱 가까워지게 되었고, 그만큼 커뮤니케이션이 한층 더 수월해지며 프로젝트 개발 속도 역시 눈에 띄게 향상**되는 변화를 느낄 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e8c4e333-a1bf-47da-b770-eb40358cb082/image.png)
🔼 팀원들과 더욱 가까워진 오프라인 모임
 
 
## 학습 과정 중 주기적으로 역량진단평가가 진행되는 것으로 알고 있는데요. 데브코스의 역량진단평가가 학습 과정이나 성장에 어떤 도움이 되었나요?
혼자 공부할 때는 알고리즘과 비즈니스 로직을 병행하며 꾸준히 학습하는 것이 쉽지 않았습니다. 하지만 데브코스에 참여하며 자연스럽게 학습 패턴과 리듬이 점차 맞춰졌고, 그 흐름을 점검할 수 있었던 기회가 바로 **역량진단평가**였습니다.
 
역량진단평가는 **수업에서 배운 내용을 확인하는 것뿐만 아니라, 알고리즘 감각을 유지**하는 데에도 많은 도움이 되었다고 느꼈습니다. 또한 평가 결과를 통해 스스로 부족한 부분을 명확히 인지할 수 있었고, **이를 바탕으로 이후 학습 방향성을 보다 체계적으로 설계**할 수 있었습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ee23b089-5fd5-42f7-adfc-2af85ea0241d/image.png)
🔼 데브코스에서 주기적으로 진행했던 역량진단평가
 
 
## 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 만들었나요? 그 과정에서의 경험은 어떠했는지 공유해주세요.
저는 '일단 진행해' 팀에서 누구나 사용할 수 있는 **취미 장비 대여 플랫폼** '**취밋(ChwiMeet)**' 서비스를 개발했습니다. 이 프로젝트에서 제가 맡았던 주요 기능 중 하나는 **2-Stage RAG 방식을 적용한 AI 검색 기능**이었습니다.
 
프로젝트 초기에는 Spring AI에 대한 이해가 거의 없어 기초 개념부터 학습했습니다. 처음에는 Vector DB를 활용한 단순 유사도 기반 검색 결과를 바탕으로 답변을 제공하는 수준이었습니다. 하지만 **사용자 피드백과 내부 테스트를 반복하며 성능과 효율성 개선이 필요하다고 판단했고, 이를 위해 RAG 구조를 본격적으로 학습**하게 되었습니다.
 
RAG를 도입한 이후에는 부하 테스트를 통해 **응답 속도와 답변 품질을 동시에 개선하는 방향으로 구조를 재설계했고, 그 결과 2-Stage RAG 방식까지 적용**할 수 있었습니다. 단순 검색 결과를 바로 생성에 활용하는 것이 아니라, 1차 검색 결과를 정제 및 재선별한 뒤 최종 답변 단계로 전달하는 구조를 구성해 정확도와 안정성을 높였습니다.
 
처음에는 RAG 개념조차 명확하지 않은 상태에서 출발했지만, 팀원들과 지속적으로 논의하며 문제를 정의하고 해결해 나가는 과정 속에서 서비스 안정성을 위한 새로운 기술 도입까지 이어질 수 있었습니다. 이 경험을 통해 이미 존재하는 기술이라 하더라도, 상황에 맞게 검증하고 적용해 나가는 과정 자체가 서비스 품질을 결정짓는 중요한 요소라는 점을 깊이 체감했습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/803cc272-d752-4a3c-8d0e-713f6a898131/image.png)
🔼 팀원들과 함께 완성도 높은 결과물을 만들어 낸 최종 프로젝트
 
 
또한 팀원들 모두 개발 역량이 뛰어나고 협업이 원활해 안정적으로 프로젝트 속도를 유지할 수 있었습니다. 그 덕분에 기본 기능 구현에만 그치지 않고, 학습과 병행하며 기능을 지속적으로 개선할 수 있는 여유가 있었습니다.
 
이번 파이널 프로젝트는 그동안 배우고 공부했던 내용들을 종합적으로 적용해볼 수 있는 기회였다고 생각합니다. 완성도를 높이기 위해 많은 시간을 투자했고, 그 결과 **프로젝트 전반의 품질과 완성도를 인정받아 운영진 평가 1위, 참여기업 평가 1위, 교육생 평가 2위라는 성과**를 얻을 수 있었습니다. 정말 의미 있는 경험이었고, 함께한 팀원들 모두에게 감사한 프로젝트였습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fcfd0dd7-67a1-47bd-bb29-4104d81b0488/image.png)
🔼 팀원들과 함께 이루어낸 최종 프로젝트 성과
 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성했다고 느끼시나요?
학부와 동아리에서의 경험만으로는 제 개발 역량이 충분하지 않다는 한계를 느꼈고, 스스로가 우물 안 개구리처럼 느껴졌습니다. 그래서 졸업 후에는 개발에 대한 시야를 넓히고, 보다 체계적으로 성장하고 싶다는 목표를 갖게 되었습니다.
 
데브코스를 통해 기존에 알고 있던 Spring, JPA, RDBMS 활용을 넘어, Grafana, Prometheus, QueryDSL, Spring AI, CI/CD 구축 등 그동안 부족하다고 느꼈던 영역은 물론, 이전에는 존재조차 몰랐던 다양한 기술들을 접할 수 있었습니다. 특히 **실무에서 실제로 많이 사용되는 기술과 그 활용 맥락을 함께 이해**할 수 있었던 점이 큰 도움이 되었습니다.
 
개발에 대한 시야가 넓어지면서 하나의 기술을 학습하다가, 자연스럽게 연관된 다른 기술로 학습이 확장되는 경험도 할 수 있었습니다. 예를 들어 **Spring AI를 학습하는 과정에서 Vertor DB와 RAG 개념까지 함께 공부**할 수 있었고, 이를 통해 각각의 기술이 어떻게 연결되어 실제 서비스에 활용되는지를 이해할 수 있었습니다.
 
아직 모르는 기술이 훨씬 많다고 느끼지만, 오히려 배워야 할 것이 많다는 사실 자체가 긍정적인 동기 부여가 되었습니다. 앞으로도 새로운 기술을 즐겁게 학습하며, 꾸준히 성장해 나가고 싶다는 방향성을 분명히 하게 된 경험이었습니다.
 
 
## 수업을 진행해주셨던 강사님은 어떠셨나요?
기존에 백엔드 중심으로 학습해 왔기 때문에, 초반에 프론트엔드를 배우는 과정이 다소 어렵게 느껴졌습니다. 하지만 **강사님께서 학습 속도와 난이도를 적절히 조절**해 주신 덕분에 뒤처지지 않고 차근차근 따라갈 수 있었습니다.
 
무엇보다 수업 중간중간 수강생들의 이해도를 지속적으로 확인하며 세심하게 이끌어 주신 점이 너무 좋았습니다. 또한 **제가 몰랐던 기술이나 적용해 보고 싶었던 기술에 대한 자료를 빠르게 공유**해 주셔서, 학습에 필요한 시간을 효율적으로 사용할 수 있었습니다.
 
저는 평소 식사 시간에 가벼운 게임 영상이나 재밌는 영상들을 보곤 했는데, 강사님께서 매일 필수 학습 영상을 공유해 주신 덕분에 식사 시간을 보다 알차게 활용할 수 있었습니다. 덕분에 일상 속에서도 자연스럽게 개발 지식을 접할 수 있었던 점이 특히 감사하게 느껴졌습니다.
 
 
## 동료들과 함께한 스터디는 어땠나요?
저는 매주 꾸준히 '꽉 자바' 스터디에 참여했습니다. 초반에는 **Java를 활용해 각자 알고리즘 문제를 풀이**하고, 코드 리뷰를 통해 서로의 접근 방식과 의견을 공유했습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/35cf2568-532e-4240-b7ed-9a4724fc9f7e/image.png)
🔼 알고리즘 문제 풀이와 코드 리뷰를 통해 의견을 공유했던 스터디
 
 
중·후반에는 **「Effective Java」를 파트별로 나누어 읽고 발표하며, 각자 이해한 내용을 설명하고 정리하는 방식으로 스터디를 진행**했습니다. 그동안 Java를 책으로 체계적으로 학습하기보다는 실습 위주로 접해왔기 때문에 처음에는 다소 어렵게 느껴지기도 했습니다.
 
하지만 스터디 팀원들이 각자의 시선에서 내용을 쉽게 풀어 설명해 주었고, 그 과정에서 함께 성장하고 있다는 느낌을 받을 수 있었습니다. 특히 책의 내용이 매우 알차서, 캡슐화의 중요성이나 결합도와 응집도처럼 **그동안 깊이 고민하지 않고 사용하던 개념들을 "왜 이렇게 설계해야 하는지" 이해**하며 읽을 수 있었습니다.
 
그 결과 Java에 대한 이해도가 한 단계 더 깊어졌고, 프로젝트에서도 해당 개념들을 자연스럽게 적용할 수 있었습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9151dfbf-141b-4fa8-bccb-5997c2e00399/image.png)
🔼 도서를 파트별로 나누어 읽고 발표하며 정리했던 스터디
 
 
## 데브코스에서의 멘토링 경험은 어떠했나요?
최원진 멘토님과 매주 멘토링을 진행하며 다양한 질문을 드릴 수 있었고, 그에 대해 하나하나 구체적이고 성심껏 답변해 주셨습니다. 단순한 문제 해결에 그치지 않고, **프로젝트에 적용하면 좋을 기술 스택과 그 선택 이유, 코드 가독성을 높이는 방향까지 함께 설명해 주셔서 서비스의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 되었습니다**.
 
또한 포트폴리오와 이력서 구성, 코딩 테스트 준비 등 **신입 개발자로서 미리 알아두면 좋은 전략들을 공유**해 주신 덕분에, 수료 이후의 진로와 준비 방향성까지 잘 잡을 수 있었습니다.
 
 
## 데브코스 취업 지원 중 도움이 되었던 부분은 무엇인가요?
**이름만 들어도 알 수 있는 기업의 현직자분들로부터 다양한 특강을 들을 수 있었던 점이, 데브코스에서 제공하는 가장 큰 취업 지원**이라고 느꼈습니다. 저는 매번 빠짐없이 참여하며 실무와 취업 준비에 도움이 되는 구체적인 조언들을 얻을 수 있었습니다.
 
데브코스에 참여하기 전에는 무엇부터 준비해야 할지, 이력서와 포트폴리오는 어떻게 구성해야 할지에 대한 감이 부족했지만, 특강을 통해 얻은 인사이트와 그동안 수집한 정보들을 바탕으로 방향성을 잡을 수 있었습니다. 이를 잘 적용해 원하는 곳으로 취업하는 것이 목표입니다!
 
 
## 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
개발이 더욱 재미있어지는 경험
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
모든 사람들과 원활하게 소통하는 개발자가 되고 싶습니다.
또한 "**AI는 활용하되, 검증은 내가 한다**"는 기준을 꾸준히 지켜가며 개발 역량을 키워, 회사에 실질적인 가치를 줄 수 있는 개발자로 성장하고 싶습니다.
 
 
## 마지막으로 데브코스 수강을 고민하는 분들에게, 추천의 한마디 부탁드립니다.
고민하는 데 시간을 쓰기보다는, **배우고 싶은 마음이 분명하거나 개발에 진지하게 몰입하고 싶은 분들이라면 큰 걱정 없이 도전**해 보셔도 좋을 것 같습니다. 수업과 프로젝트 전반에서 강사님, FT님, 매니저님, 멘토님 모두가 체계적으로 지원해 주셨고, 함께한 동기분들과도 좋은 자극을 주고받을 수 있었습니다.
 
**6개월이라는 기간이 결코 길게 느껴지지 않았고, 오히려 빠르게 지나갈 만큼 밀도 있는 시간**이었습니다. 이 인터뷰를 보고 계신다면, 더 늦기 전에 한 번 도전해 보시기를 추천드립니다!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*

 
 
[![블로그 배너_AI BE.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b9fdc446-84fa-4e83-9673-556bffa40d18/%E1%84%87%E1%85%B3%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5_AI%20BE.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25330?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25330_blog&utm_content=25330_banner)

[데브코스 후기] AI를 잘 다루는 개발자로 성장한 6개월, 개발이 더 즐거워졌어요 - 생성형 AI 활용 백엔드 개발 3기 윤주찬 님

네카라쿠배 포함, 성장하는 스타트업으로의 합류를 꿈꾸는 개발자를 위한 꿀팁 2탄! 이력서·포트폴리오 준비편에 이어, 이번 포스팅에서는 현직 개발자들이 말하는 '코딩 테스트 준비 꿀팁'과 '면접 준비 꿀팁'을 준비했습니다. 면접을 앞둔 분들이라면 특히 도움을 받을 수 있는 이야기들을 담았으니, 꼼꼼하게 살펴봐주세요! 😉
 
 
# 🍯 코딩 테스트 준비 TIP
> 합격한 분들의 공통점은 코딩 테스트 문제를 많이, 여러번 풀며 공부했다는 것이었어요. 코딩 테스트를 앞두고 있다면, [프로그래머스](https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=acceptance_desc)처럼 많은 문제를 연습할 수 있는 사이트를 활용해 보세요!

 
### 💬 "자투리 시간을 활용해 코딩테스트를 준비했어요."
이직을 준비할 때, 점심시간이나 퇴근 후, 주말 등의 시간을 활용해 자기소개서를 작성하고 코딩 테스트를 준비했어요. **코딩 테스트 준비는 백준과 프로그래머스를 이용**했고요. 기업 채용 소식은 자소설닷컴, 원티드, 로켓펀치 등에서 매일 확인했어요. 같은 관심사를 가지고 있는 사람들이 모인 오픈 카톡방에서 모르는 것을 질문하거나, 공모전 팀원을 구하기도 했어요.
 
-박민서, 라인플러스 데이터엔지니어
 
### 💬 "매일 습관처럼 책상에 앉아 개발 공부를 했어요."
코딩 테스트는 특히 꾸준히 해야만 실력이 느는 분야인 것 같아요. 디자인 전공생이었던 저는 다른 취준생들과 비교해 사고력이 약하다는 것을 스스로 많이 느끼고 있었고, 최대한 많은 문제를 풀어보면서 이를 극복하고자 했어요. 풀이한 문제들의 수가 쌓이면서 어느 시점부터 코딩 테스트에서 풀었던 문제들과 비슷한 유형의 문제들을 만나기 시작했고, 그때부터 저만의 공부 방법을 찾은 느낌이었어요.
 
좋은 결과를 기대하지 않더라도 막상 코딩 테스트에서 떨어지면 멘탈이 많이 흔들렸어요. 이건 취업 준비를 해보신 모든 분들이 경험해 보셨을 거라 생각해요. 저는 취업 준비를 하며 **GitHub에 1일 1커밋을 실천**했었는데, 그게 당시에 흔들리는 멘탈을 많이 잡아줬던 것 같아요. 매일매일 습관처럼 개발을 하다 보니 불합격 통지를 받아도 멘탈의 흔들림과 관계없이 습관처럼 책상에 앉게 되더라고요. 그때는 사소한 습관이라 생각했었는데, 지금 생각해 보면 그 작은 학습량들이 모여서 큰 변화를 만들어냈던 것 같아요.
 
-신윤재, 카카오엔터프라이즈 서버 개발자
 
### 💬 "문제를 많이 풀어보고, 실제로 알고리즘 구현도 해보며 익혔어요."
저는 코딩 테스트 준비를 위한 서적은 따로 구입하진 않았어요. 문제 유형별로 필요한 알고리즘이 다르고, 알고리즘을 미리 공부했어도 실제 테스트에서는 생각이 잘 안 나거나 알고 있던 내용도 어려울 수 있잖아요. 그래서 **최대한 문제를 많이 풀어보고, 문제에 필요한 알고리즘을 찾고, 실제로 알고리즘을 구현**해보기도 하면서 눈에 익히려고 노력했어요.
 
코딩 테스트를 준비할 때 프로그래머스와 백준 사이트를 많이 활용했어요. **프로그래머스에서 문제를 풀어보고, 문제를 다 풀면 백준에서 찾아보는 식으로 공부**했습니다. 특히 프로그래머스와 백준에서 진행하는 대회나 챌린지에 여러 번 참여했는데요. 실제 코딩 테스트 환경을 느낄 수 있어서 많은 도움이 되었습니다.
 
-김찬우, 쿠팡 소프트웨어 개발 엔지니어
 
### 💬 "세 달 정도 매일 하루에 두세 문제씩 꾸준히 풀며 연습했어요."
제가 느낀 코딩 테스트 난이도는 중상 정도였어요. 처음 코딩 테스트를 준비할 때는 **유튜브를 참고해 알고리즘 공부**를 시작했고, **백준과 프로그래머스에서 하루에 두세 문제씩** 약 세 달간 꾸준히 풀며 실력을 쌓았습니다. 취업 직전에는 다른 사람들과 프로젝트 준비를 준비하느라 바빴기 때문에, 코딩 테스트를 미리 준비해두었던 것이 큰 도움이 되었어요.
 
유튜브에서는 동빈나님의 채널을 참고했어요. 주제별로 재생목록이 잘 정리되어 있어서, 필요한 내용을 체계적으로 공부하기에 좋았어요. 영상을 쭉 훑어보면서 개념을 익히고, 관련 문제를 풀어보면서 코딩 테스트에 대한 감각을 키울 수 있었습니다.
 
-이창엽, 넥슨코리아 웹 개발자
 
# 🍯 면접 준비 TIP
> 면접 준비는 채용 공고의 자격요건에 나온 기술 공부와 내가 했던 프로젝트 다시 살펴보기, 이 두 가지를 꼼꼼히 준비하는 것이 핵심!
> 면접을 앞두고 있다면 새로운 것을 급하게 공부하기보다는, 이전에 배웠던 내용이나 직접 경험한 프로젝트를 다시 정리해 보는 건 어떨까요?

 
### 💬 "내가 경험한 프로젝트와 알고 있는 내용을 명확히 말하는 준비가 중요했어요."
준비 과정의 8할은 **제가 진행했던 프로젝트를 명확히 설명할 수 있도록 정리하는 데 집중**했어요. 제가 진행한 프로젝트를 제대로 설명하지 못하면 전문성이 부족해 보일 수 있다고 생각했기 때문이에요.
 
**나머지 시간에는 기본적인 CS 지식을 준비**했습니다. 기술 면접 대비용으로 정리된 기출문제들이 깃허브나 블로그에 많이 공유되어 있어서, 그중에서도 제가 지원하는 포지션에 맞는 기술 스택 중심으로 공부했습니다.
 
라인 게임즈에서는 자격조건 및 우대사항에 Java, Spring, MySQL, AWS 등이 명시되어 있었기 때문에 해당 기술들 위주로 준비했어요. 완전히 새로운 개념을 외우려고 하기보다는, 제가 이미 경험했거나 알고 있는 내용을 잘 설명할 수 있는지를 중점적으로 점검했어요. 모르는 건 어쩔 수 없는 부분이지만, 알고 있는 것을 제대로 설명하지 못하면 학습의 깊이가 얕아 보일 수 있다고 생각했거든요. 
실제 면접에서 느낀 난이도는 생각보다 높지 않았어요. 기본적으로 알아야 할 HTTP 통신의 전체적인 흐름, Node.js를 사용한 이력을 언급하시면서 그 내부가 어떻게 실행되는지에 대한 질문을 받았어요. 단순히 언어를 사용해 봤는지 보다, 해당 기술을 잘 이해하고 있는지를 확인하려는 질문들이었어요.
 
무엇보다 좋았던 점은 면접을 통해 지원한 포지션의 실제 업무 내용을 구체적으로 들을 수 있었다는 거예요. 면접을 마치고 나서는 '이 회사에서 정말 많이 배울 수 있겠다'는 확신이 들었습니다.
 
-박경선, 라인게임즈 백엔드 개발자
 
### 💬 "평소에 '왜?'라는 질문을 자주 던지며 개발해왔다면, 기술 면접은 어렵지 않아요."
서류 접수 전에 먼저 코딩 테스트를 진행했는데, 따로 코딩 테스트를 준비하지는 않았어요. 대신 면접 준비에 집중했습니다.
 
면접 난이도는 중상 정도였고, 기술 면접 중심이었어요. 평소에 '왜 이렇게 구현했는가?', '왜 이런 선택을 했는가?'처럼 **스스로에게 질문을 많이 던지는 개발자라면 어렵지 않게 답할 수 있을 것 같아요**.
 
기억에 남는 질문은, 제가 진행했던 프로젝트에서 겪은 어려움과 이를 해결한 과정에 대해 묻는 질문이었어요. 보통은 지원자가 기억에 남는 프로젝트 중에서 선택해서 대답하는데, 이 면접에서는 특정 프로젝트를 면접관이 콕 집어서 질문을 주셔서 인상 깊었어요. 해당 프로젝트를 충분히 이해하고 면접을 준비했기에 잘 대답할 수 있었던 것 같아요.
 
-김하림, 우아한형제들 웹프론트엔드
 
### 💬 "면접 볼 회사에서 어떤 언어를 사용하고 있는지 미리 파악하는 것을 추천드려요."
쿠팡에서 주로 쓰는 언어 스택이 자바인데요. 자바를 한 번도 안 해본 상태에서 면접을 들어가게 되었어요. 그래서 기술 스택보다 제가 가지고 있는 코딩 역량을 더 어필했었는데, 이 부분이 좀 아쉬웠어요. **면접을 보기 전에 회사에서 어떤 언어를 사용하고 있는지 미리 알고 가는 것이 좋을 것 같다는 생각**을 했습니다.
 
결과적으로 저는 면접 당시에 Python을 사용했지만 통과할 수 있었고, 입사 후 회사 내부 교육 과정을 통해 Java를 학습했습니다.
 
-김찬우, 쿠팡 소프트웨어 개발 엔지니어
 
### 💬 "면접 준비에 필요한 것들을 리스트업하고, 꾸준히 실행했어요."
우선 **알고리즘 공부와 손코딩**을 했어요. 알고리즘은 프로그래머스나 백준 문제를 풀어보며 준비했어요. 그다음으로는 **프론트엔드와 CS 지식을 공부**했어요. 프론트엔드는 JavaScript 중심으로 웹의 전반적인 내용들을 공부했습니다. 구글에 '프론트엔드 면접 질문'이라고 검색하면 좋은 자료들이 많이 나오더라고요.
 
한편 CS 지식은 범위가 넓어서 많은 부분을 꼼꼼하게 준비하기 어려워요. 그렇기 때문에 많이 나올 만한 주제 위주로 정리하여 공부했고, 이 과정에서 재엽 님의 깃허브 자료를 많이 참고했습니다.
 
마지막으로는 **제가 했던 프로젝트들을 다시 한번 정리**했어요. 저에게는 너무나도 익숙한 프로젝트였지만 다른 사람에게 설명할 때 좀 더 효과적으로 설명할 수 있도록 준비했어요. 프로젝트에서 사용한 구조나 왜, 어떻게 그 기술 스택을 사용했는지 프로젝트에 대한 기술적 질문에 대비했어요.
 
면접을 준비하며 어려웠던 점은 생각보다 준비해야 할 것이 많았다는 점이에요. 위의 내용들을 제대로 준비하려면 꽤 오랜 시간이 걸리고, 중간에 지치기도 합니다. **준비할 것들을 리스트업하고, 오늘 해야 할 일을 묵묵히 해나가는 것**이 최선이라 생각합니다.
 
-앤드류, 카카오엔터프라이즈 프론트엔드
 
### 💬 "스스로 생각하는 과정이 필요한 질문들에 대한 답을 미리 준비해보세요."
우선 1차 면접은 실무진들과 온라인으로 진행됐어요. 면접관은 열 분 정도였고, **기술적인 부분 위주로 질문**해 주셨어요. 2차 면접은 1차 보다 높은 직급의 분들과 1대 1 면접을 보았습니다. 2차 면접도 기술적인 질문이 대부분이었어요. 1차 면접에서는 이 문제에 대해 잘 대답하지 못했는데 알고 있는지, 이에 대해 다시 대답해 줄 수 있는지 물어보기도 했고요. 전체적인 분위기는 1차와 2차가 비슷했던 것 같아요.
 
저의 **이력서를 보시면서 이 프로젝트에서는 왜 이런 기술을 썼는지에 대한 질문**을 많이 주셨어요. CS에 대한 질문도 있었고요. 면접을 본지 오래되어서 자세한 질문 내용은 기억이 잘 안나지만, 대부분 스스로 생각하는 과정이 필요한 질문들이었습니다.
 
-이창엽, 넥슨코리아 웹 개발자
 
### 💬 "기본적인 알고리즘 풀이법과 소통하는 방법이 핵심!"
1차 기술 인터뷰는 두 가지 세션으로 구성되어 있었는데, 1차는 라이브 코딩 진행이었어요. 면접관이 들어오셔서 지원자와 함께 라이브 코딩을 진행하는 형식인데요. **문제가 주어지면 이 문제를 어떻게 해결할지 면접관께 설명을 드린 후에 코딩을 하는 방식**이에요. 이 과정에서 다른 회사와 다르다고 느낀 것은 커뮤니케이션을 적극적으로 한다는 것이었어요. 지원자가 문제를 푸는 중에 잘못된 부분이 있으면 면접관께서 직접 이야기해 주시고, 해당 코드는 어떤 의미인지 소통하며 진행해 주셔서 어렵지 않게 풀어나갈 수 있었어요.
 
다음으로 아키텍처 인터뷰를 진행하게 되는데요. 기능을 만들 때 어떻게 효율적으로 설계할 것인지, 트래픽을 어떻게 처리할 것인지를 주로 물어보셨어요. **기본적인 알고리즘을 어떻게 풀어낼 것인지, 어떻게 소통하는지가 핵심**이었던 것 같아요. 면접을 위해 따로 특별히 준비한 것은 없고요. 알고리즘 문제를 해결하는 실력을 기르려고 노력했고, 라이브 코딩은 센드버드에서 사용하고 있는 툴에 대해 익숙해지려고 노력했어요.
 
-이길원, 센드버스 소프트웨어 엔지니어
 
 
현직자들의 코딩 테스트와 면접 준비 꿀팁, 모두 확인하셨나요? 개인마다 준비한 방법은 조금씩 다르지만 '꾸준함'이라는 공통점을 가지고 있는 것 같아요. 이번 글도 네카라쿠배를 준비하는 분들께 유용한 글이 되었기를 바라며, 다음에는 또 다른 커리어 콘텐츠로 돌아오겠습니다!
 
*※본 글은 2023년 1월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [네카라쿠배를 꿈꾸는 개발자를 위한 꿀팁: 이력서·포트폴리오 준비편](https://community.programmers.co.kr/post/11947)
 
 

[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f2ef708f-59d8-4e51-a27e-49b0b60d77fe/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25186?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25186_blog&utm_content=25186_banner)

네카라쿠배를 꿈꾸는 개발자를 위한 꿀팁: 코딩테스트·면접 준비편

실무 감각을 익히며 인프라 설계와 커리어의 이정표를 동시에 정립한 백엔드 단기심화 3기 수료생 최정민 님을 만나봤습니다.
 
정민 님은 지난 2개월 간 공주대학교 전담반으로 진행된 백엔드 단기심화 과정을 통해, 단순 기능 구현 뿐만 아니라 구조적 견고함까지 갖춘 아키텍쳐를 설계하는 역량을 쌓았다고 합니다. 
 
대용량 트래픽 대응과 정교한 시스템 최적화를 직접 경험하며 기업이 원하는 핵심 인재로 거듭난 정민 님의 성장 기록을 지금 확인해 보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요, 공주대학교 컴퓨터공학과 최정민이라고 합니다. 실무 역량을 쌓고 싶어 데브코스 백엔드 단기심화 과정을 신청하게 되었습니다. 
![Frame 1000004329.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3b929a8d-a71f-4ec9-a635-5f927ed3022b/Frame%201000004329.png)
 
 
## 공주대학교 백엔드 단기심화 과정을 지원한 이유는 무엇인가요?
학부 과정에서 Java와 Spring의 기초를 닦았지만, 실제 서비스 환경을 고려한 아키텍처 설계를 경험할 기회는 부족했습니다. 
 
이번 과정을 통해 **Spring Boot 기반의 심화 학습과 MSA에 대한 실무적 감각을 익히고 싶어** 지원했습니다. 
 
특히, **대면 수업**이라는 점이 저에게는 매력적이었습니다. 비대면은 아무래도 흐트러지기 쉽다고 생각하는데, 대면은 **동기부여와 집중도를 높일 수 있는 환경**이라고 생각했기 때문입니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정 커리큘럼은 어떠했나요?
처음에는 2개월간의 학습 기간이 짧다고 생각했는데, 실제로는 **기초부터 심화까지 밀도 있게 구성된 커리큘럼**에 놀랐습니다. 
 
**실무에서 즉각 활용 가능한 기술 스택 위주**로 구성되어있어 학습 동기부여가 확실했습니다. 특히 강사님께서 단순히 답을 알려주기보다 **구현 의도를 계속 고민하게 만들어주시고, 상황에 맞춰 조언을 해주셔서 훨씬 깊이 있는 공부가 가능했습니다.**
 
 
## 혼자 공부할 때와 비교해, 멘토/팀원들과 함께 학습하며 얻은 가장 큰 시너지는 무엇이었나요?
**즉각적으로 피드백과 소통이 가능하다**는 점이었습니다. 혼자 학습했다면 막막했을 지점에서, 강사님과 팀원들과 바로 소통할 수 있어 학습 속도를 높일 수 있었습니다. 
 
특히 **DB 스키마와 비즈니스 로직 설계 과정에서** 어떻게 동작해야 좋은 흐름인지, 그런 흐름들을 위해서 어떤 준비를 해야하는지 등 **깊이 있는 고민을 할 수 있었습니다.** 
 
또한, 컨벤션을 수립하고 문서화하며 만들어가는 과정에서 **협업의 진정한 재미를 느꼈습니다.**
 
![스크린샷 2026-03-05 오후 1.29.53.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/539407ab-ecbb-4bba-a5e6-451b2ced2081/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-03-05%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.29.53.png)
🔼 멘토님 피드백 기반으로 진행한 실험 보고서 일부
 
 
## 가장 기억에 남는 코드 리뷰 피드백이 있다면 무엇인가요? 그게 본인의 코드 스타일을 어떻게 바꾸었나요?
첫 멘토링 당시, 제가 작성한 결제 모듈의 구현 의도와 로직에 대해 명확히 답변하지 못했던 순간이 가장 기억에 남습니다. 
 
멘토님의 피드백을 받은 후, 단순한 기능 구현 뿐만 아니라 **데이터 흐름, 책임 분리를 고려하여 꼼꼼하게 코딩**하였습니다. 이러한 변화는 **코드의 가독성을 높이고 유지 보수성이 높은 설계를 하게 되었습니다.**
 
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## 이번 과정에서 가장 어려웠던 기술적 과제는 무엇이었으며, 이를 해결하며 느낀 점을 말씀해 주세요.
저는 결제 및 정산 서비스를 담당하였고 대량의 정산 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 배치 전략 수립이 가장 어려웠습니다. 대용량 트래픽을 염두하고 프로젝트를 진행했기에 데이터 추출 방식에 따른 성능 최적화가 필수적이었습니다. 
 
Cursor 기반 처리와 Paging 기반 처리를 비교 실험하여 장단점을 분석 후, 가용 자원과 안정성을 고려해 Paging 기반의 Chunk 지향 프로세싱을 선택했습니다. 이러한 과정을 통해 **데이터 규모와 시스템 자원에 최적화된 설계의 필요성을 느낄 수 있었습니다.** 
 
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## 백엔드 단기심화 과정을 거치며 장착하게 된 자신만의 '필살기(핵심 역량)'는 무엇인가요?
이번 과정을 통해 얻은 저의 핵심 역량은 **확장성을 고려한 구조적 사고력**입니다. 
 
첫째, **협업 기반의 객관적 코드 설계 능력**입니다. PR 리뷰와 대면 피드백을 통해 '동료가 읽기 쉬운 구조'와 '명확한 책임 분리'의 중요성을 알게 되었습니다. 
둘째, **도메인 복잡성을 해소하는 시스템 관점의 설계입니다.** 이커머스 프로젝트를 통해 주문, 결제, 정산 로직이 독립적인 책임 체계를 가져야 함을 깊이 이해했습니다. 
 
어떤 기능을 개발하더라도 **비즈니스 요구사항과 시스템 구조를 깊이 생각하는 역량을 갖추게** 되었습니다.
 
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## 백엔드 단기심화 과정이 포트폴리오 측면에서 어떤 도움이 되었나요? 
이번 프로젝트는 제 포트폴리오의 깊이를 한 단계 끌어올려 주었습니다. 
MSA 구조, Kafka 기반 이벤트 처리, Kubernetes 환경 구성까지 경험하며 확장 가능한 시스템을 설계해볼 수 있었습니다. 또한 API 명세서, ERD 설계 근거, 트랜잭션 처리 흐름 등을 **분석하면서 설계 의도와 논리를 설명할 수 있는 포트폴리오로 발전**시킬 수 있었습니다. 
 
제가 지망하는 AI 시스템 또한, 외부 API 연결과 비동기 처리, 장애 대응이라는 백엔드 기반 위에서 동작하기에, 이번 프로젝트 경험은 제 커리어의 확장성을 넓혀주었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 통해 그린 '미래의 내 모습'은 어떤 개발자인가요?
어떤 도메인으로 진출하든 **구조적으로 이해하고 설계할 수 있는 개발자**가 되고 싶습니다. 
 
이번 과정을 통해 이커머스의 주문, 결제, 정산 로직을 다루며 시스템에 대한 구조를 깊이 이해할 수 있게 되었습니다. 앞으로 어떤 새로운 도메인을 만나더라도 **본질을 빠르게 파악하고 안정성과 확장성을 고려해 설계**하고 싶습니다. 
 
급변하는 기술 트렌드 속에서 특정 스택에 매몰되기보다, 탄탄한 기본기를 바탕으로 **최적의 기술 결합을 이끌어내는 유연한 개발자로 성장하겠습니다.**
 
 
## 데브코스 과정 수강을 고민하시는 분들에게 추천의 한마디, 현실적인 조언 부탁드립니다.
이 과정은 생각보다 쉽지 않지만 그만큼 얻어가는 것이 확실합니다. 정말 성장하고 싶은 의지가 있다면 **짧은 기간 안에 가장 밀도 높은 경험을 할 수 있다**고 생각합니다. 
 
제가 데브코스에서 만난 강사님과 멘토님은 열정 있는 분들이었습니다. **수강생이 스스로 정답을 찾아가도록 많은 도움을 주셨습니다.** 성장하고 싶은 분들이라면 주저 말고 도전하시길 바랍니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.* 
 
 
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[데브코스 후기] 단기간에 '구조적 사고'로 설계의 격을 높였어요 - 백엔드 단기심화 3기 최정민 님

코드는 잘 짜는데, 왜 발표만 하면 어려울까요. 풀스택 시니어 개발자 고코더님은 그 이유가 '실력'이 아니라 '전달 방식'에 있다고 말합니다. 이 글에서는 실무 환경에서 바로 적용할 수 있는, 개발자의 발표를 바꾸는 핵심 방법들을 소개합니다. 복잡한 기술을 명확하게 전달하는 법부터, 데모와 질문 대응까지 실전 꿀팁을 확인해 보세요!
 
 
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(이미지 출처: 픽사베이)
 
스프린트 리뷰 시간이 되면 유독 말문이 막히는 개발자들이 있습니다. 지난 2주 동안 야근을 밥 먹듯 하며 복잡한 기능을 완성했는데, 막상 발표 자리에 서면 뭔가 어색합니다. "그래서... 이걸 이렇게 했고요, 저거는 저렇게 됐고요" 하다 보면 어느새 PM이 스마트폰을 들여다보고 있고, 팀장은 고개를 갸웃거립니다. 분명 잘한 것 같은데, 왜 아무도 공감해주지 않을까요.
 
반대로, 딱히 대단한 걸 만든 것 같지 않은데 발표만 하면 박수받는 개발자도 있습니다. 코드 품질이 더 좋아서도 아니고, 일을 더 많이 해서도 아닙니다. 차이는 단 하나입니다. 자기가 한 일을 어떻게 말하느냐입니다.
 
개발자에게 발표는 낯선 영역입니다. 우리는 코드로 생각하고, 코드로 소통하고, 코드로 증명하도록 훈련받았습니다. **기술적으로 정확한 것을 말하는 데는 익숙하지만, 그것을 듣는 사람 입장에서 전달하는 것은 완전히 다른 능력**입니다. 코드를 잘 짜는 것과 그 코드를 잘 설명하는 것은 서로 다른 근육입니다. 둘 다 훈련이 필요하고, 둘 다 반복하면 늘어납니다.
 
이 글은 그 간극을 메우는 방법에 대한 이야기입니다. 무대 공포증을 없애는 스피치 기술이 아니라, 스프린트 리뷰나 데모데이 같은 현실적인 자리에서 바로 써먹을 수 있는 접근법에 집중합니다.
 
 
## 왜 개발자는 발표가 어려운가
개발자가 발표에서 자주 저지르는 실수가 있습니다. **과정을 설명**한다는 것입니다. "처음에 이걸 시도했는데 안 됐고, 그래서 저걸 해봤는데 이런 문제가 있었고, 결국 이렇게 해결했습니다"라는 식의 서술 방식은 개발자에게 매우 자연스럽습니다. 문제를 풀어가는 사고 과정이 그대로 드러나기 때문에, 스스로는 명확하게 설명했다는 느낌을 받습니다.
 
그런데 듣는 사람은 다릅니다. PM은 이번 스프린트에서 무엇이 완성됐는지가 궁금합니다. 팀장은 이 기능이 제품에 어떤 가치를 더하는지 알고 싶습니다. 다른 팀 개발자는 이게 자기 업무에 영향을 미치는지를 판단하려 합니다. 이들 중 누구도 당신이 왜 세 번이나 접근 방식을 바꿨는지 듣고 싶지 않습니다. 결과가 먼저입니다. 과정은 그다음입니다.
 
또 하나의 함정은 **기술 용어 남발**입니다. "N+1 쿼리 문제를 해결하기 위해 eager loading을 적용했고, 인덱스를 추가해서 쿼리 실행 계획을 최적화했습니다"라는 문장은 기술적으로는 완벽하지만, 비개발자에게는 외계어입니다. 심지어 다른 팀 개발자에게도 맥락 없이 들리면 잘 와닿지 않습니다. 정확한 것과 이해하기 쉬운 것은 다릅니다. 발표 자리에서는 정확함보다 이해 가능함이 먼저입니다.
 
마지막으로, **긴장**입니다. 혼자 코딩할 때는 실수해도 Ctrl+Z로 되돌리면 그만입니다. 하지만 발표 자리는 실시간입니다. 말이 꼬이면 되돌릴 수 없고, 모든 사람이 보고 있다는 압박감이 생각을 더 굳게 만듭니다. 그 결과 준비해온 것도 제대로 못 꺼내는 경우가 많습니다. 특히 경력이 짧을수록 이 긴장감이 강합니다. 잘 모르는 것이 들킬까봐, 틀린 말을 할까봐, 이상하게 보일까봐 하는 걱정들이 한꺼번에 밀려오는 것이지요.
 
이 세 가지는 모두 고칠 수 있습니다. 하나씩 살펴보겠습니다.
 
 
## 청중을 먼저 파악하라
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(이미지 출처: 픽사베이)
 
발표 준비의 시작은 슬라이드가 아닙니다. **내 발표를 들을 사람이 누구인가**를 파악하는 것입니다. 같은 내용이라도 청중에 따라 완전히 다르게 전달해야 합니다. 청중을 모른 채 준비한 발표는 아무도 없는 방향을 향해 말하는 것과 같습니다.
 
스프린트 리뷰에서 가장 흔한 청중은 세 유형입니다. PM과 기획자는 기능이 완성됐는지, 요구사항대로 구현됐는지, 사용자 경험에 어떤 변화가 생겼는지를 봅니다. 기술적인 세부사항보다 결과와 영향이 중요합니다. 팀장이나 리더십은 일정, 리스크, 비즈니스 가치에 집중합니다. 다른 팀 개발자는 API나 인터페이스가 어떻게 바뀌었는지, 자신의 작업에 영향이 있는지를 확인하려 합니다.
 
같은 팀원이라도 역할에 따라 관심사가 다릅니다. 디자이너는 UI가 의도대로 구현됐는지를 보고, 데이터 분석가는 이 기능이 측정 가능한 지표에 영향을 미치는지를 봅니다. 심지어 같은 개발자라도, 프론트엔드 개발자와 백엔드 개발자가 궁금해하는 부분은 다릅니다.
 
발표 전에 잠깐이라도 이 질문을 던져보세요. **"지금 이 자리에 있는 사람들이 가장 알고 싶은 것은 무엇일까?"**
그리고 **그 답에 맞게 내용을 재배열**하세요. 발표의 순서는 내가 일한 순서가 아니라, 청중이 궁금해하는 순서여야 합니다. 이것만 바꿔도 발표의 인상이 달라집니다.
 
청중 파악에서 한 걸음 더 나아가면, **발표 전에 핵심 청중에게 미리 한마디 건네는 방법**도 있습니다. "오늘 결제 플로우 개선 내용을 발표할 건데, 혹시 특별히 궁금한 게 있으세요?"라고 PM에게 슬랙으로 미리 물어본다면, 발표 방향을 더 정확하게 맞출 수 있습니다. 그리고 그 사람은 발표 시간에 조금 더 집중해서 들을 가능성이 높아집니다.
 
 
## 결론부터 말하는 습관
개발자의 발표에서 가장 자주 보이는 문제는 결론이 너무 늦게 나온다는 것입니다. 5분짜리 발표에서 결론이 4분 30초에 나오는 경우가 많습니다. 그때쯤이면 청중은 이미 집중을 잃은 상태입니다. 어렵게 도달한 결론이 아무도 듣지 않는 상황에서 발표되는 것이지요.
 
"결론부터 말하기"는 단순한 커뮤니케이션 기술이 아닙니다. 상대방의 시간을 존중하는 태도입니다. 특히 바쁜 스프린트 환경에서는 더욱 그렇습니다.
 
구체적으로는 이렇게 해보세요. **발표를 시작할 때 첫 한두 문장에 핵심**을 담습니다. "이번 스프린트에서 상품 검색 속도를 3배 빠르게 만들었습니다. 사용자가 느끼기에 로딩이 거의 없어졌습니다." 이게 먼저 나오고, 그 뒤에 어떻게 했는지가 따라와야 합니다. 반대가 되어서는 안 됩니다.
 
글쓰기에서 "역피라미드 구조"라는 개념이 있습니다. 신문 기사를 쓸 때 가장 중요한 정보를 첫 문단에 담고, 뒤로 갈수록 세부사항으로 내려가는 방식입니다. 발표도 마찬가지입니다. 듣는 사람이 중간에 자리를 떠도 핵심은 가져갈 수 있어야 합니다. 중요한 내용을 뒤에 묻어두면, 그 내용을 들을 기회조차 없어집니다.
 
발표 구조를 짤 때 이 세 가지를 기억하세요. **첫째, 무엇을 만들었는가. 둘째, 왜 그게 중요한가. 셋째, 어떻게 만들었는가.** 이 순서를 지키기만 해도 발표의 질이 눈에 띄게 달라집니다.
 
연습하기 좋은 방법이 있습니다. 발표 초안을 만든 뒤에 마지막 슬라이드 또는 마지막 문단을 첫 번째로 옮겨보는 겁니다. 신기하게도 많은 경우 그게 훨씬 자연스러운 흐름이 됩니다. 우리가 일하는 순서와 전달하기 좋은 순서는 다릅니다. 이 사실을 받아들이는 것이 발표 실력 향상의 첫걸음입니다.
 
 
## 기술을 사람의 언어로 번역하기
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">"캐시 히트율을 높여 데이터베이스 부하를 줄였습니다"</div>
 

<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">"검색할 때마다 데이터베이스에 매번 물어보던 걸, 이제는 자주 쓰는 결과를 미리 저장해두는 방식으로 바꿨습니다. 덕분에 검색이 3배 빨라졌고 서버 비용도 줄었습니다."</div>

 
위 두 문장은 같은 내용을 담고 있지만, 전달되는 느낌은 전혀 다릅니다. 첫 번째 문장은 기술자끼리 통하는 언어이고, 두 번째 문장은 모두가 이해할 수 있는 말입니다.
 
기술을 사람의 언어로 번역하는 핵심은 **비유와 결과**입니다. 비유는 청중이 이미 알고 있는 것에 개념을 연결해 주는 다리입니다. 예를 들어 캐시는 '자주 쓰는 물건을 책상 위에 올려두는 것'이고, 로드 밸런싱은 '슈퍼마켓에서 계산대를 여러 개 열어 줄을 나누는 것'에 비유할 수 있습니다. 완벽하게 정의할 필요는 없습니다. 상대방이 개념을 잡을 수만 있다면 충분합니다. 비유는 교과서적 정확성보다 직관적 이해를 돕기 위한 도구입니다.
 
그렇다고 기술 용어를 완전히 배제하라는 것은 아닙니다. 개발자끼리는 정확한 용어를 사용하는 것이 효율적입니다. 다만 비개발자가 함께하는 자리라면, 용어를 쓰되 한 문장 정도 의미를 덧붙여주세요. "ORM을 통해 데이터 베이스를 다루는 방식으로 바꿨는데, 쉽게 말하면 코드에서 직접 SQL을 쓰지 않아도 되게 한 것입니다"처럼요.
 
이러한 '번역 능력'은 평소에 훈련할 수 있습니다. 내가 한 작업을 개발을 전혀 모르는 가족이나 친구에게 설명한다면 어떻게 말할지 직접 써보세요. 처음에는 어색하지만, 이 연습을 반복하다 보면 자연스럽게 두 가지 언어를 동시에 구사하는 능력이 생깁니다. 기술적 정확성과 쉬운 설명, 둘 다 갖춘 개발자는 팀 안에서 존재감이 달라집니다.
 
 
## 데모를 잘 보여주는 법
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1c7ebbce-fc51-408f-9cd2-9b2b95789527/image.png)
(이미지 출처: 픽사베이)
 
개발자 발표에서 데모는 가장 강력한 순간입니다. 말로 아무리 설명을 잘해도, '직접 보여주기'를 넘어설 수는 없습니다. 화면에서 기능이 실제로 동작하는 것을 보는 순간, 청중의 집중도는 확연히 달라집니다. 그런데 데모가 의외로 잘 안되는 경우가 많습니다. 기능은 멀쩡한데 발표 자리에서 오류가 나거나, 흐름이 끊기거나, 핵심이 잘 보이지 않습니다.
 
데모를 잘하는 사람들에게는 공통적인 습관이 있습니다.
 
**첫째, 데모 전에 스크립트를 짭니다**. 즉흥으로 클릭하다 보면 중요한 걸 빠뜨리거나 순서가 꼬입니다. 어떤 화면에서 시작해서, 어떤 행동을 하고, 어디서 마무리할지를 미리 정해두세요. 리허설을 한 번만 해도 당일 발표의 안정감이 크게 달라집니다.
 
**둘째, 핵심 기능만 보여줍니다.** 내가 만든 모든 것을 보여주고 싶은 마음은 이해하지만, 데모는 짧을수록 임팩트가 강합니다. "이게 원래는 이랬는데, 지금은 이렇게 됐습니다"라는 Before/After 구조가 가장 효과적입니다. 청중은 변화를 볼 때 가장 집중합니다. 10개를 보여주면 아무것도 기억에 남지 않고, 1개를 또렷하게 보여주면 그게 머릿속에 남습니다.
 
**셋째, 오류에 대비합니다.** 발표 환경은 개발 환경과 다릅니다. 네트워크가 느릴 수도 있고, 외부 API가 응답하지 않을 수도 있습니다. 중요한 기능이라면 미리 화면을 캡처해두거나, 짧은 영상을 찍어두세요. 오류가 났을 때 당황하지 않고 "화면 녹화로 보여드릴게요"라고 전환할 수 있어야 합니다. 준비된 플랜 B는 위기를 기회로 바꿉니다. "미리 준비해뒀습니다"라는 말 한마디가 오히려 신뢰감을 줄 수 있습니다.
 
**넷째, 데모 중에 말을 멈추지 마세요.** 클릭하면서 "그래서 여기를 누르면... 이렇게... 잠깐, 이게 왜..."라고 중얼거리는 건 보는 사람을 불안하게 만듭니다. 화면에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 그게 왜 중요한지를 계속 설명해 주세요. 침묵이 3초 이상 이어지면 청중은 '뭔가 잘못됐나?'라는 생각을 하기 시작합니다. 화면과 말이 함께 흘러야 발표가 자연스럽게 느껴집니다.
 
 
## 질문을 두려워하지 마라
발표가 끝나고 질문 시간이 생기면 긴장하는 개발자들이 있습니다. 특히 기술적으로 날카로운 질문이 들어왔을 때, 모르면 어떡하나 하는 걱정 때문입니다. 발표를 잘 마쳤다고 안도하는 찰나에 어려운 질문이 날아오면, 그동안 쌓아온 긴장이 한꺼번에 터지기도 합니다.
 
먼저, 모르는 걸 모른다고 말하는 건 부끄러운 일이 아닙니다. "그 부분은 제가 정확히 확인해 봐야 할 것 같습니다. 이따가 따로 말씀드려도 될까요?"라는 대답은 무능한 게 아니라 오히려 신뢰를 줍니다. 모르는 걸 아는 척하다가 틀린 정보를 전달하는 것보다 훨씬 낫습니다. 발표 자리에서 완벽한 답을 기대하는 사람은 생각보다 많지 않습니다. **솔직하게 대응하는 태도** 자체가 좋은 인상을 남깁니다.
 
질문에 막혔을 때 쓸 수 있는 패턴이 있습니다. "지금 말씀하시는 게 이런 의미인가요?"라고 되묻는 것입니다. **질문을 다시 정리하는 동안 생각할 시간이 생기고, 내가 잘못 이해했는지도 확인**할 수 있습니다. 두 가지를 동시에 얻을 수 있습니다. 실제로 많은 경우, 질문자 스스로도 자기가 정확히 무엇을 묻고 싶은지 명확하지 않은 때가 있습니다. 되묻는 것만으로도 대화가 훨씬 부드러워집니다.
 
기술에 대한 날카로운 질문이 들어왔을 때는, **방어하기보다 같이 생각하는 자세**가 효과적입니다. "좋은 지적입니다. 사실 저도 그 부분을 고민했는데, 지금은 이렇게 처리하고 있고, 더 나은 방법을 같이 고민해보면 좋을 것 같습니다"처럼요. 완벽한 답이 없어도 됩니다. 문제를 인식하고 있다는 것, 그리고 함께 해결하려는 의지가 있다는 것을 보여주는 것만으로도 충분합니다.
 
 
## 발표도 연습하면 잘할 수 있다
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(이미지 출처: 픽사베이)
 
처음부터 발표를 잘하는 개발자는 거의 없습니다. 첫 스프린트 리뷰에서 발표 전문가 말하는 사람은 드뭅니다. 중요한 건 매번 조금씩 나아지는 것입니다. 코드를 처음 짤 때 버그투성이인 것처럼, 처음 발표가 어색한 건 당연합니다. 차이는 그 어색함을 방치하느냐, 아니면 조금씩 다듬어가느냐에 있습니다.
 
발표가 끝난 직후에 짧게라도 되돌아보는 습관을 들여보세요. "오늘 잘 된 건 뭐였고, 다음에 바꿀 건 뭐였나?" 한 가지씩만 찾아도 충분합니다. 이 작은 루프가 반복되면 발표 실력은 생각보다 빠르게 좋아집니다. 모든 걸 한 번에 바꾸려 하면 아무것도 바뀌지 않습니다. 한 번에 한 가지, 그것만 바꿔나가도 1년이면 완전히 다른 사람이 됩니다.
 
코드 리뷰처럼 발표도 피드백을 구하면 큰 도움이 됩니다. 신뢰하는 동료에게 "오늘 내 발표 어땠어? 이해가 잘 됐어?"라고 물어보세요. 듣는 입장에서의 솔직한 의견은, 혼자 고민할 때보다 훨씬 빠르게 개선 포인트를 짚어줍니다. 특히 비개발자 동료에게 물어보면 더 좋습니다. "무슨 말인지 이해가 됐어?"라는 단순한 질문 하나가 의외로 큰 힌트를 줍니다.
 
다른 사람의 발표를 유심히 관찰하는 것도 좋은 방법입니다. 잘 전달된다고 느껴지는 발표는 어떤 구조를 갖고 있는지, 어떤 표현을 사용하는지, 어디서 청중의 반응이 달라지는지를 눈여겨보면 나름의 공식이 보입니다. 사내 발표뿐 아니라 유튜브에 올라온 테크 컨퍼런스 발표들을 참고하는 것도 좋습니다. 잘 만들어진 발표는 어떤 구조로 되어 있는지, 어떤 순간에 청중이 몰입하는지를 관찰하다 보면 자신만의 스타일을 만들어가는 데 도움이 됩니다.
 
내가 만든 것을 사람들이 이해하고 공감할 때의 뿌듯함은, 코드가 처음으로 돌아갈 때의 그것과 다르지 않습니다. 발표는 타고나는 능력이 아닙니다. 코드를 배우듯, 반복하면 누구나 늘 수 있다는 사실을 기억하세요.
 
 
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코드는 잘 짜는데 발표만 하면 왜 이럴까

"문송합니다"를 지나 이제는 "컴송합니다"라는 말까지 등장한 시대.
AI가 코드를 대신 짜주는 세상에서, 개발자는 과연 어떤 존재로 남게 될까요?
 
지금 우리는 개발자의 종말이 아니라, '개발'의 정의가 바뀌는 거대한 전환점 앞에 서 있습니다.
AI 시대에 더욱 빛나는 개발자의 핵심 역량과 대체 불가능한 인재로 성장하는 방법을 데이터 사이언티스트 정경문 님의 아티클에서 확인해 보세요!
 
 
## 1. AI 시대, 개발이란 무엇인가?
#### 💬 문송합니다? 컴송합니다.
오늘 아침 회사 후배님이 제게 흥미로운 신조어를 하나 던졌습니다. 바로 "컴송하다"라는 말입니다. 불과 몇 년 전, 취업시장의 높은 벽 앞에서 인문계 학생들이 자조 섞인 목소리로 외치던 '문송합니다(문과라서 죄송합니다)'가 이제는 기술의 심장부인 컴퓨터공학과 학생들 사이에서 "컴퓨터공학과라서 죄송합니다"라는 농담으로 번지고 있는 것입니다.
 
인공지능이 눈 깜짝할 사이에 수백 줄의 코드를 짜내고 복잡한 알고리즘을 최적화하는 모습을 보며, 정작 4년 동안 밤을 새워 파이썬, C언어와 자바를 공부한 노력이 물거품이 되는 건 아닌지 불안해하는 마음이 담겨있습니다.
 
### 기술의 발전에 따른 의미와 역할의 진화
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하지만 지금은 개발자의 종말이 아니라, **개발이라는 행위의 정의가 완전히 뒤바뀌는 거대한 변곡점**일 뿐입니다. '자동차(Car)'라는 단어를 예로 들어볼까요?. 역사를 돌이켜보면, 1800년대에 누군가 ‘차’를 탄다고 했다면 그것은 당연히 말이 끄는 ‘마차’를 의미했습니다. 증기기관이 발명된 후에는 거대한 ‘기차’를 떠올렸고, 헨리 포드의 대량 생산 이후에는 ‘내연기관’ 자동차를, 그리고 지금 우리는 엔진 소리 없이 달리는’ 전기차’도 차라고 부릅니다. 
 
단어는 동일하게 유지되었지만, 기술의 발전이 의미를 진화시켰습니다. '개발' 또한 마찬가지입니다. 문법과 라이브러리를 외워 타이핑하는 코더(Coder)의 시대는 저물고 있지만, **AI를 활용해 기술을 조율하고 비즈니스 가치를 설계하는 진정한 의미의 디벨로퍼**(**Developer**)에게는 역사상 가장 찬란한 태양이 떠오르고 있는 것입니다. 혹자는 코딩을 기반으로 AI를 꿰뚫어 보고 있는 능력은 무엇이든 만들어낼 수 있는, ‘창조주, 신이 된 기분이다’ 라고까지 말합니다.
 
#### 💬 역사상 유례없이 개인에게 기회가 열린 세상
세계적인 인공지능의 석학이자 구글 브레인의 설립자 앤드류 응(Andrew Ng)은 이렇게 말합니다. “역사상 유례없이 개인에게 기회가 열린 세상이다.”이라는 말은 결코 과장이 아닙니다.
 
최근 제가 만난 한 스타트업 대표님은 AI 덕분에 코딩의 벽을 완전히 넘어서게 된 후, 전담 개발자 없이도 하루에 수십 건씩 깃허브(GitHub)에 커밋을 올리며 서비스를 직접 고도화하고 있었습니다. 그분은 AI가 때때로 사소한 오류를 범하기도 하지만, 그동안 고용했던 그 어떤 개발자보다 똑똑하고, 지치지 않으며, 무엇보다 압도적으로 저렴하다는 사실에 경탄을 금치 못했습니다.
 
전 세계를 여행다니며, SaaS 서비스를 만드는 1인 개발자 피터 레벨스(Pieter Levels)가 대표적이죠. 'Remote OK'라는 원격 근무 구인구직 사이트를 비롯해 연간 30억이상 매출을 올리는 기업가이기도 합니다. 그가 AI 바이브 코딩으로 3시간 만에 만든 게임은 출시 한 달 만에 월 1억 원 수익을 돌파하기도 했습니다.
 
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지금 세상은 초거대 시장에서 “**초니치**” **시장**으로 이동 중입니다. 니치(niche)는 특정분야의 작은 시장을 의미하는데요. 초(Ultra)는 그 안에서도 더 세분화한 시장입니다. 예를 드면, 링크드인 전용 프로필 사진 생성 서비스, Next.js 개발자용 이미지 생성 AI 같은 것들입니다.
 
이처럼 개발 분야에서도 과거에는 자본과 인력이 성패를 결정했다면, **이제는 개인의 아이디어와 실행력, 그리고 AI가 가장 강력한 무기가 되었습니다**. 수백만 원의 서버 비용이나 수개월의 개발 기간을 걱정할 필요 없이, 일단 아이디어를 던지고 AI와 함께 결과물을 확인하며 수정해 나가는 이 과정 자체가 지금 시대를 살아가는 가장 현명한 개발 전략이 되었습니다.
 
 
## 2. AI 개발자의 핵심 역량
#### 💬 천재 개발자 1명 + AI 에이전트 >> 기존방식 개발자 10명
상황이 이렇다 보니, 코딩을 할 줄 아는 기획자가 바이브 코딩으로, 또는 개발자 1명이 거대 소프트웨어사를 무너뜨리는 현상도 생겼습니다. 월 구독료 기반의 SaaS(Software as a Service, 서비스형 소프트웨어)와 종말(Apocalypse)의 합성어인 '사스포칼립스(SaaSpocalypse) 입니다.
 
실리콘 밸리에서는 개발자가 한 명만 투입되는 프로젝트가 매우 늘었습니다. 반대로 보면, 단순 구현 능력만 가진 개발자 대신 서비스의 본질을 꿰뚫고 기획적 마인드를 장착한 ‘전략가형 개발자’가 절실해졌다는 신호입니다.
 
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코드를 짜는 기술보다 사용자가 겪는 불편함의 지점을 정확히 포착하고 이를 어떤 아키텍처로 해결할지 설계하는 능력, 사람들이 무엇에 행복감과 즐거움을 느끼는지를 캐치하고 서비스화할 수 있는 기획력이 연봉을 결정하는 잣대가 된 것입니다.
 
이제 더 이상 에러 디버깅과 씨름할 것이 아니라, AI라는 초고속 제트기에 올라타야 합니다. “기획이 곧 개발이고, 개발이 곧 비즈니스가 되는 경계의 붕괴”를 목격하고 있는 지금, 해결해야 할 문제의 본질에 더 깊이 다가가야 합니다. 이러한 변화는 코딩이라는 전문 기술을 대중화시킴과 동시에, 인간만이 할 수 있는 ‘의사결정’과 ‘창의적 발상’의 가치를 극한으로 끌어올리고 있습니다. 이러한 시대에 과연 우리는 어떤 역량을 갖추어야 할까 곰곰이 생각해보는 시간이 필요합니다.
 
### 1️⃣ AI를 활용해서 AI를 만드는 시대, 도구를 잘 활용하라.
AI를 개발하는 개발자에게 가장 중요한 것은 역설적으로 AI 도구를 잘 쓰는 능력입니다. "지금 최고의 도구는 무엇인가?"라는 질문에 자신 있게 답할 수 없다면, 여러분은 이미 도태의 길에 들어서고 있는지도 모릅니다.
 
현재 AI 코딩 스택의 왕좌를 차지하고 있는 ‘커서(Cursor)’와 ‘클로드 코드(Claude Code)’의 조합을 보면 그 발전 속도가 실로 경이로울 정도여서, 한 번의 업데이트만으로도 어제의 상식이 오늘의 구식 기술이 되어버리곤 합니다. 이 바닥의 왕좌는 우리가 적응할 틈도 주지 않고 미친 속도로 교체되고 있으며, 특정 도구에 대한 충성심보다는 상황에 맞는 최적의 솔루션을 즉각 도입하는 기민함이 생존을 결정합니다.
 
#### 💬 빠른 기술발전 속도는 편리함과 현기증을 동시에 준다.
저 역시 현장에서 동료들이 느끼는 기술발전 속도에 대한 피로감을 잘 알고 있지만, 변화를 거부하는 순간, 기술의 파도가 우리를 덮치게 됩니다. 바쁜 업무 때문에 새로운 기술을 공부할 시간이 없다는 핑계는 이제 통하지 않으며, 오히려 **최신 기술을 실제 프로젝트에 과감히 던져보는 것만이 가장 효율적인 학습 루트**가 됩니다. 기술을 배우고 나서 프로젝트를 하는 것이 아니라, 프로젝트를 하면서 기술을 활용하고 배울 수 있다는 역발상이 필요합니다. 결국 이 시대에 여러분을 대체 불가능한 존재로 만들어 줄 유일한 생존 열쇠는, 끊임없는 학습능력과 학습 자체를 즐기는 태도에 있습니다.
 
#### 💬 모든 사람은 자신의 지능 수준에 걸맞은 AI를 갖게 될 것이다 (Every person will get the AI their level of intelligence deserves)
그렇다고 해서 도구의 활용법만 익히는 것으로 충분할까요? 절대 그렇지 않습니다. AI가 코드를 다 짜준다는데 개발자들은 오히려 더 바빠졌다고 말합니다. 결국 바이브 코딩으로 생성된 코드를 리뷰, 검증 리팩토링 하는 단계에 더 시간을 쏟게 됩니다.
 
“**모든 사람은 자신의 지능 수준에 걸맞은 AI를 갖게 될 것이다.**” 이 말, 어떻게 생각하시나요? 내가 물어본 질문에 대한 답변을 이해할 수 없다면? AI가 쏟아내는 수만 줄의 코드는 겉보기엔 화려해 보일지 모르나, 그것을 다루는 사람의 논리 구조와 알고리즘에 대한 이해가 부족하다면 결국 그 결과물은 모래 위에 쌓은 성이나 아이들의 장난감 수준에 머물게 됩니다. AI는 우리가 던지는 질문의 깊이만큼만 답변을 내놓기 때문에, **AI 개발자는 자신이 활용하는 도구의 작동 원리와 AI 서비스의 밑단에 흐르는 기술적 맥락을 정확히 꿰뚫고, 사용자에게 설명할 수 있어야 합니다**. 
 
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단순히 프롬프트를 입력하는 수준을 넘어 **딥러닝의 기본 원리부터 LLM의 구조, RAG(검색 증강 생성)의 활용, 그리고 최근 각광받는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 흐름까지** 폭넓은 학습이 뒷받침되어야 합니다. 또한 백엔드와 프론트엔드의 유기적인 연결, 데이터베이스의 효율적인 아키텍처 설계 능력이 없다면 AI는 결코 완성도 높은 프로덕트를 만들어줄 수 없습니다. 간단한 코드를 디버깅하는데만 수일이 걸릴 수 있습니다.
 
최신 프레임워크와 라이브러리가 쏟아지는 환경을 두려워할 것이 아니라, 이를 지능형 코딩 블록으로 인식하고 자유자재로 조합할 수 있는 기본기를 닦아야 합니다.
 
### 2️⃣ 어떻게 시킬 것인가? 아키텍처 설계 역량을 길러라.
현업에서 수많은 프로젝트를 수행하며 깨달은 사실은, 정말 뛰어난 개발자와 평범한 개발자를 가르는 결정적 한 끗은 바로 ‘아키텍처 설계 역량’에 있다는 점입니다. 코드는 AI가 대신 써줄 수 있지만, **그 코드들이 모여 하나의 견고한 시스템을 이룰 수 있도록 지도를 그리는 일은 여전히 인간의 고유한 영역**이기 때문입니다.
 
실제로 제가 참여했던 어떤 프로젝트는 3개월 내내 아키텍처 설계 단계에서 갈피를 잡지 못하고 헤맨 적이 있는데, 이는 ‘요구사항’과 ‘기능 구현’, 그리고 ‘품질’이라는 세 마리 토끼를 어떻게 조화시킬지에 대한 역량이 부족했기 때문입니다. 
 
잘 설계된 시스템은 마치 치밀한 도시 계획하에 건설된 신도시와 같아서 도로가 정돈되어 있고, 인프라가 미래를 내다보고 미리 준비되어 있으며, 운영 비용이 최소화되도록 설계되어 있습니다. 반대로 구조적 고민 없이 AI가 주는 코드만 그때그때 붙여 넣은 시스템은 구도심의 얽힌 전선처럼 복잡해져서, 작은 트래픽 변화에도 쉽게 장애가 발생하고 유지보수 비용이 기하급수적으로 늘어나는 재앙을 초래합니다. 
 
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좋은 개발자는 키보드에 손을 올리기 전에 먼저 화이트보드 앞에서 시스템의 구조를 치열하게 고민하는 사람이며, 전체적인 데이터 파이프라인과 서비스 간의 의존성을 설계하는 아키텍트여야 합니다. 고객의 막연한 요구사항을 구체적인 서비스 기능으로 분해하고, 이를 다시 기술적 아키텍처로 변환하는 과정은 마치 복잡한 퍼즐을 만드는 것과 같습니다. 이러한 설계도를 그리고 AI가 알아들을 수 있도록 분할하여 프롬프트를 제공할 수 있는 개발자가 필요합니다.
 
이제, 개발자의 실력과 경험은 코딩 실력이 아니라, **시스템 전체를 조망하는 아키텍처의 안목**에서 나옵니다.
 
### 3️⃣ 정보처리 기술의 가치는 하락하고, 대인관계의 협업 역량의 가치는 상승한다.
AI 서비스를 개발하는데 역설적으로 더욱 중요해지는 역량은 프로그래밍 언어가 아닌, 우리가 일상적으로 사용하는 ‘자연어’를 얼마나 논리적으로 구사하느냐입니다. 예전에는 C++이나 파이썬의 복잡한 문법을 얼마나 많이 외우느냐가 경쟁력이었다면, 이제는 **도메인 전문가와 소통하며, 문제를 정확하게 정의하고, AI 개발을 설명할 수 있으며, 요구사항을 명확한 언어로 설명하는 능력**이 훨씬 더 중요해졌습니다. 
 
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스탠퍼드 대학교의 연구에 따르면, AI 에이전트와 함께 일하는 미래의 업무 환경에서는 단순 정보처리 기술보다 대인관계 역량과 조직 내 협업 역량이 높은 직무의 가치가 급격히 상승할 것으로 보고 있습니다. 결국 AI 시대의 개발자는 차가운 기계와 소통하는 기술자이기 이전에, 뜨거운 가슴을 가진 인간들과 소통하고 공감하는 커뮤니케이터여야 합니다.
 
#### 💬 여러분이 같이 일하고 싶은 개발자는 누구입니까?
여러분은 누구와 함께 일하고 싶으세요? 소통이 잘 되는 개발자, 풀스택적 사고를 가진 개발자, 그리고 새로운 도구를 두려움 없이 수용하는 유연한 태도를 가진 사람인가요?
 
네, 여러분이 원하는 바로 그 사람이 직접 되어야 합니다. 요즘 개발자는 단순히 코드를 빨리 짜는 사람이 아니라, 사용자와 고객의 의도를 정확히 이해하고, 딱 맞는 AI 애플리케이션을 제시하는 사람 아닐까요? 실제 실리콘밸리에서 가장 앞서나가는 개발자들은 최고의 코딩 실력을 자랑하는 괴짜들이 아니라, **사용자의 불편함에 깊이 공감하고 그 문제를 해결하기 위해 끊임없이 대화하는 사람들**입니다.
 
사람 대하는 일이 서툴고 불편한 사람들은 AI에게 대체될 수밖에 없습니다. 기술은 인간을 돕기 위해 존재하며, 그 기술을 완성하는 마지막 퍼즐 조각은 언제나 인간다운 공감입니다. 진정한 실력자는 복잡한 코드를 읊는 사람이 아니라, 복잡한 문제를 쉬운 언어로 풀어내고 팀원들의 마음을 움직여 하나의 목표로 나아가게 만드는 사람임을 잊지 말아야 합니다.
 
## 3. 마무리하며
우리는 지금 인류 역사상 코딩을 할 수 있는 개인에게 가장 거대한 기회가 주어진 축복 받은 시대를 지나고 있습니다. “컴송합니다”라는 농담 속에 숨은 막연한 공포에 굴복하기에는, 우리 앞에 놓인 도구들이 너무나 강력하고 가능성이 무궁무진합니다.
 
최신 도구를 내 몸처럼 부리는 적응력, AI가 내놓은 결과물의 결함을 찾아내고 고도화할 수 있는 깊이 있는 기술적 이해, 그리고 전체 시스템의 뼈대를 세우는 탄탄한 아키텍처 역량만 있다면 AI는 여러분의 자리를 뺏는 약탈자가 아니라 여러분의 상상력을 실현해 주는 가장 충실한 조력자가 될 것입니다. 여기에 사용자의 마음을 읽는 공감 능력과 팀을 하나로 묶는 소통의 기술을 더한다면, 여러분은 대체 불가능한 ‘인간다운 개발자’로서 독보적인 가치를 증명해낼 수 있습니다.
 
결국 AI 개발자의 본질은 단순히 ML/DL/LLM 코드를 생성하는 기술자가 아니라, 세상의 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 ‘가치 창조자(Value Creator)’라는 사실을 명심하세요.
 
“**세상은 더 이상 코드를 타이핑할 줄 아는 사람을 필요로 하지 않습니다. 하지만 기술을 도구 삼아 세상의 문제를 해결하고, 가치를 제공해 줄 아이디어가 있는 당신을 간절히 기다리고 있습니다**.” 
 
변화를 두려워하지 말고, AI라는 날개를 달고 여러분만의 위대한 서비스를 향해 비상하시길 진심으로 응원합니다.
 
 
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AI 개발자의 역량: 위대한 개인의 탄생

프로그래머스에도 고퀄리티 코딩 강의를 무료로 제공하고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 파이썬, 자바, 자바스크립트 등 인기 언어를 포함해, 입문자를 위한 기초 강의부터 실무 팁까지 다양하게 마련되어 있습니다. 이번 포스팅에서는 프로그래머스에서 제공하는 무료 강의들을 주제별로 깔끔하게 정리해봤어요. 프로그래밍을 처음 시작하는 분들부터 실력을 한 단계 더 끌어올리고 싶은 분들까지, 지금 바로 알짜배기 강의들을 만나보세요!
 
# 초보자를 위한 프로그래밍 입문 강의
프로그래밍 공부를 처음 시작하려고 마음먹었다면, 무료 강의부터 가볍게 도전해보는 건 어떨까요? 학습에 투자하는 것도 중요하지만, 유료 강의를 결제해 놓고 정작 제대로 보지 못하는 경우도 많잖아요. 무료 강의로 나와 잘 맞는지, 어떤 언어가 나에게 맞을지 먼저 체험해보는 것이 훨씬 효율적인 시작이 될 수 있습니다.
 
## 1. 파이썬 입문
프로그래머스 파이썬 입문은 파트 18, 83개의 코딩 실습으로 알차게 구성되어 있는 강의입니다. 현재까지 64,645명의 수강생이 함께했으며, 평점 4.9점, 275개의 후기가 증명하는 고퀄리티 파이썬 입문 강의랍니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/76bc6d73-b9c5-4cff-8b63-9f4226e9cca0/image.png)
👉 **[파이썬 입문 강의 바로가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/2/2-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%9E%85%EB%AC%B8)**
 
## 2. 자바 입문
가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어 Java로 프로그래밍 기초를 다질 수 있는 강의! 현재까지 68,613명의 수강생이 함께한 강의로, 파트 10, 55개의 코딩 실습으로 구성되어 있는 강의입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d31a4ebf-70c5-4b7a-af89-fe9e566031a4/image.png)
👉 **[자바 입문 강의 바로 가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/5/5-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%EC%9E%90%EB%B0%94-%EC%9E%85%EB%AC%B8)**
 
## 3. 자바스크립트 입문
파트 11, 35개의 코딩 실습으로 구성된 자바스크립트 입문 강의! 자바스크립트를 처음 접하시는 분들도 부담없이 하루 20분씩만 투자하면 학습할 수 있는 강의입니다. 기초와 실습을 동시에 학습할 수 있는 입문용 강의로 추천합니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a89bc996-74fc-40af-bb1d-e8bf6073eaab/image.png)
👉 **[자바스크립트 입문 강의 바로가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/3/3-hello-javascript-%EC%9E%90%EB%B0%94%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%A6%BD%ED%8A%B8-%EC%9E%85%EB%AC%B8)**
 
 
# 코딩 테스트를 준비 중인 분들을 위한 꿀팁 강의 🍯 
프로그래머스를 자주 이용하시는 분들이라면, 이미 다양한 코딩 테스트 문제를 접해보셨을텐데요. 문제를 풀다가 "조금만 힌트가 있으면 풀 수 있을 것 같은데..."라는 생각, 한 번쯤 해보신 적 있으시죠? 그렇다면 지금 소개해드릴 코딩 테스트 꿀팁 강의들을 꼭 참고해보세요! 문제 풀이의 실마리를 잡고, 더 똑똑하게 접근하는 법을 배울 수 있을 거예요.
 
## 1. 코딩테스트 연습 힌트 모음집
파트9까지 준비되어 있는 코딩테스트 연습 힌트 모음집! 수강 후기 평점 5.0점의 고퀄리티 자료를 지금 바로 만나보세요.
 
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👉 **[코딩테스트 연습 힌트 모음집 바로가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/14743/14743-%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%97%B0%EC%8A%B5-%ED%9E%8C%ED%8A%B8-%EB%AA%A8%EC%9D%8C%EC%A7%91)**
 
## 2. 알고리즘 문제 해설
파트 7까지 준비되어 있는 알고리즘 문제 해설! 동적 프로그래밍으로 문제를 해결하는 과정을 연습해보세요.
 
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👉 **[알고리즘 문제 해설 바로가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/18/18-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%ED%95%B4%EC%84%A4)**
 
## 3. 파이썬을 파이썬답게
이 강의는 파이썬 문법을 이미 알고 있는 분들을 대상으로 만들어졌으며, 이런 분들께 특히 추천하는 강의입니다.
* 파이썬 문법을 알고 계시는 분
* 알고리즘 문제를 조금 더 쉽게 풀고 싶은 분
* Python 코드를 low-level 언어(C/C++) 코드처럼 짜시는 분

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f59316e4-5332-479d-ad21-9ebe0f115431/image.png)
👉 **[파이썬을 파이썬답게 바로가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/4008/4008-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EC%9D%84-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%8B%B5%EA%B2%8C)**
 
수강생 평점 4.9점에 좋은 후기들이 가득한 파이썬 강의! 지금 바로 들어보세요.
 
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[![coding_test-2 (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ba857415-17bd-4357-ada4-a3fd514bbf74/coding_test-2%20%281%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

프로그래머스 무료 코딩 강의 총정리: 입문부터 코딩 테스트 팁까지!

CES 2026, 재밌게 보셨나요? 수많은 신기술과 데모, 화려한 키노트 속에서 무엇을 가장 주의 깊게 봐야 할지 고민하셨다면, 저는 단연 **엔비디아 CEO 젠슨 황의 기조연설**을 권하고 싶습니다. 그의 연설은 새로운 GPU나 모델을 소개하는 자리가 아니었습니다. 그것은 컴퓨팅 산업 전체가 어떤 방향으로 재편되고 있는지를 선언하는 자리였고, 동시에 **프로그래머라는 직업이 어디로 이동하고 있는지**를 분명히 보여준 메시지였습니다.
 

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젠슨 황은 이번 연설에서 현재 우리가 **두 가지 플랫폼 전환을 동시에 겪고 있다**고 말합니다. 하나는 **AI의 위상이 단순한 애플리케이션을 넘어 플랫폼으로 확장되고 있다는 점**이고, 다른 하나는 컴퓨팅 스택 전반이 재구성되며 **소프트웨어를 만들고 실행하는 방식 자체가 근본적으로 변화하고 있다는 점**입니다. 이러한 변화의 속도는 이미 업계 전반에서 감지되고 있을 것입니다. 그리고 중요한 점은, 이 두 전환이 서로 독립적으로 일어나는 것이 아니라, 서로를 강화하며 동시에 진행되고 있다는 사실입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/57ce3916-abda-4b03-8a78-269be3cfc598/image.png)
 
 
## 1. Agentic AI - AI가 OS가 되는 시대
젠슨 황은 우리가 그동안 AI를 잘못 이해해 왔다고 말합니다. 우리는 AI를 하나의 기능, 하나의 앱으로 생각해 왔지만 이제 그 관계는 완전히 뒤집히고 있다는 것입니다.
 
> *“**We are moving into an era where applications will be built on AI.**”
> “우리는 이제 애플리케이션이 인공지능 위에 구축되는 시대로 들어가고 있습니다.”*

 
처음에는 많은 사람들이 AIS, 즉 인공지능 시스템을 하나의 애플리케이션으로 인식했습니다. 실제로, 겉으로 보면 그렇게 보이기도 합니다. 하지만 중요한 변화는, **이제 그 AI 시스템 위에 다시 애플리케이션이 얹히기 시작**했다는 점입니다. AI가 기능이 아니라 기반이 되고, 애플리케이션은 그 위에서 동작하는 구성 요소가 됩니다. 이는 단순한 기술 구조의 변화가 아니라, 소프트웨어를 바라보는 관점 자체의 전환입니다.
 
실제로 2025년 10월, Open AI는 DevDay에서 App SDK를 발표하며, **메일·음악·쇼핑·스토리지와 같은 다양한 애플리케이션이 ChatGPT 위에서 동작하는 ‘에이전트 모드’를 공개**했습니다. 기존에는 각각의 서비스가 개별 애플리케이션으로 존재했지만, 이제는 하나의 AI 플랫폼 위에서 기능 단위의 에이전트로 재구성되기 시작한 것입니다.
 
이 사례가 의미하는 바는 분명합니다. **애플리케이션은 더 이상 독립적인 실행 단위가 아니라, AI가 제공하는 추론·기억·계획 능력을 호출하는 얇은 레이어**로 바뀌고 있습니다. 사용자는 어떤 앱을 실행했는지를 의식하지 않고, 단지 “무엇을 하고 싶은지”를 말합니다. 그 순간 AI 에이전트가 필요한 도구와 서비스를 연결하고, 작업을 분해해 실행합니다.
 
한편으로, AI 모델은 프로그래머들이 사전에 학습시켜서 활용하는 Pre-training(사전학습) 단계에서 시작했습니다. 그리고 강화학습을 통해 똑똑해지는 Post-training(사후학습)을 거쳤죠. 그리고 이제는 **Test-Time Scaling**, 즉 **실시간으로 추론 시점에 스스로 생각(Thinking)하는 단계에 도달**했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/33fd44a5-aadd-47ae-9772-83c5c1a13666/image.png)
 
젠슨 황은 이를 Scaling Laws의 진화라고 설명합니다. 그리고 개발자들의 역할을 다음과 같이 정리합니다.
 
> *“**We are no longer programming software. We are training software.**”
> “우리는 더 이상 소프트웨어를 프로그래밍하는 것이 아니라, 소프트웨어를 학습시키고 있습니다.”*

 
이 변화는 개발 방식에도 그대로 반영됩니다. 결정론적인 로직을 코드로 작성하던 방식에서, 데이터와 피드백을 통해 행동을 학습시키는 방식으로 중심축이 이동하고 있는 것입니다. 실행 환경 역시 달라졌습니다. 소프트웨어는 더 이상 CPU 중심으로 실행되지 않고, GPU 기반의 가속 컴퓨팅 위에서 동작합니다. 과거처럼 미리 컴파일된 애플리케이션을 실행하는 것이 아니라, 이제 **애플리케이션은 사용자의 맥락을 이해하고 매 순간 모든 픽셀과 모든 토큰을 새롭게 생성**합니다.
 
이 지점에서 프로그래머의 역할도 분명히 달라집니다. 이제 개발자는 모델을 학습시키는 아키텍처, 사용자 화면을 설계하는 사람이 아니라, **AI가 어떻게 추론하고 어떤 도구를 언제 사용할지를 설계하는 사람**이 됩니다.
 
이 모든 변화는 프로그래머에게 "**어디에서(Where)**', '**무엇을(What)**' , '**어떻게(How)**' **개발하는가?**" 라는 질문을 근본부터 다시 던지고 있습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/36aabe9a-2930-42f7-b31e-56e8117d97f0/image.png)
 
 
## 2. Physical AI의 등장: 현실 세계로 내려온 지능
CES 2026에서 인상 깊었던 또 하나의 공통 메시지는, AI가 더 이상 디지털 세계에만 머물지 않는다는 점이었습니다. AMD의 리사 수, 캐터필러의 조 크리드, 지멘스의 롤랜드 부는 서로 다른 산업을 대표하지만, 모두 한목소리로 Physical AI를 강조했습니다.
 
Physical AI는 자연 법칙을 이해하고, 물리 세계와 직접 상호작용하는 AI를 의미합니다. 그리고 여기서 한 단계 더 확장된 개념이 바로 AI Physics입니다. 이는 단순히 물리 시뮬레이션을 흉내내는 수준을 넘어, 물리 법칙 자체를 이해하고 AI를 뜻합니다.
 
젠슨 황은 언어 모델이 아무리 발전하더라도, 물리 세계에 대해서는 거의 '무지한 상태'라고 지적합니다. 인간에게는 너무나 당연한 상식들이 AI에게는 전혀 학습되지 않았기 때문입니다.
 
> *“**These ideas are common sense to even a little child. But for AI, it’s completely unknown.**”
> “이런 개념들은 어린아이에게도 상식이지만, AI에게는 완전히 미지의 영역입니다.”*

 
예를 들어 물체가 시야에서 사라져도 여전히 존재한다는 객체 영속성(Object Permanence), 힘을 가하면 결과가 발생한다는 인과관계(Causality), 마찰과 중력, 그리고 무거운 트럭은 쉽게 멈출 수 없다는 관성(Inertia) 같은 개념들입니다. 인간은 본능적으로 이해하지만, AI는 이를 전혀 모릅니다. 이것이 Physical AI가 어려운 이유입니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7aee5b0f-019c-4e6b-8724-03b75fea6de3/image.png)
 
 
캐터필러의 조 크리드는 현장 중심의 관점에서 이를 이렇게 정리합니다.
 
> *“**We are not building AI for perfect conditions. We are building AI for the real world.**”
> “우리는 완벽한 환경을 위한 AI를 만드는 것이 아닙니다. 현실 세계를 위한 AI를 만들고 있습니다.”*

 
사람들은 현대 다이나믹스의 아틀라스가 더블링을 했다는 사실보다, **넘어질 뻔한 순간 다시 중심을 잡았다는 장면에 더 열광**합니다. 이유는 단순합니다. 현실의 물리 세계에서 행동이 실패했을 때를 가정하고, 그 실패까지 포함해 시스템의 책임을 설계했기 때문입니다. **Physical AI에서 중요한 것은 ‘완벽한 동작’이 아니라, 실패했을 때 어떻게 회복하는가**입니다.
 
이 지점에서 **Physical AI는 개발자의 커리어 관점에서도 분명한 의미**를 갖습니다. 이제 개발자는 모델의 정확도만을 책임지는 존재가 아닙니다. 그 모델이 현실에서 어떤 행동을 하고, 그 행동이 어긋났을 때 어떤 결과로 이어지는지까지 고려해야 합니다. 즉, 알고리즘 구현 중심의 역할에서 벗어나, **현실 세계의 불확실성을 전제로 시스템 전체의 안전성과 회복력을 설계하는 역할**로 이동하고 있는 것입니다.
 
그래서 Physical AI 경험을 가진 개발자는 희소합니다. 이들은 코드를 잘 작성하는 사람을 넘어, 센서 오류와 환경 변화, 물리적 제약 속에서도 시스템이 멈추지 않도록 만드는 방법을 알고 있기 때문입니다. 앞으로 Physical AI는 일부 특수 분야의 기술이 아니라, 더 많은 프로그래머가 커리어에서 한 번은 마주하게 될 경계선이 될 것입니다. 그리고 **그 경계선을 먼저 넘어본 개발자는, AI가 현실에서 작동하는 시대에 더 넓은 선택지를 갖게 될 것**입니다.
 
 
## 3. AI 시대 프로그래머들의 성장 방향
이러한 변화는 전통적인 방식에 익숙한 프로그래머에게 분명 큰 도전입니다. 동시에, 커다란 기회이기도 합니다. 정적인 컴파일 프로그램을 작성하는 대신, 변화하는 환경에서 작동하는 AI 학습을 설계해야 하죠.
 
결국 젠슨황의 말처럼 프로그래머들은 AI라는 OS 위에서, AI를 활용해 AI를 프로그래밍하게 됩니다. 그 과정에서 생성형 AI의 응답을 검증하고, 적용하는 것이 전부일까요? CES 2026은 다음의 방향성을 가리키고 있습니다.
 
### ✅ 풀스택 - 화면이 아니라, 움직이는 에이전트를 만드는 개발자
첫째로, 기존의 풀스택 개념을 넘어, **데이터가 GPU에서 처리되고 토큰이 생성되는 과정을 이해하는 AI 네이티브 스택으로 전문성을 확장**해야 합니다. 이를 위해 벡터 데이터베이스, RAG(검색 증강 생성), 에이전트 오케스트레이션 도구, 그리고 Physical AI, 그리고 그것을 연결해주는 Edge 컴퓨팅과 통신 개념까지 이해하며, 시스템 성능을 최적화할 수 있어야 합니다. 
 
미래의 애플리케이션은 정지된 화면의 나열이 아니라, **스스로 사고하고 도구를 사용하는 움직이는 에이전트들의 군집 결합체**가 될 것이기 때문입니다.
 
### ✅ 인공지능과 사람 간의 인터페이스를 설계하는 개발자
둘째로는 **문제를 잘 정의하고, 작은 태스크로 나누며, 각 단계에 적절한 모델과 도구를 배치하는 에이전틱 워크플로우 설계 능력**입니다. 여기서 말하는 에이전트는 AI 뿐만이 아닙니다. 에이전트 간 인터페이스를 구성할 때, 특정 도메인 지식에 대해 인간과 인공지능을 복합해서 연결(Human in the loop)하는 역할이 중요해집니다.
 
기술 구현이 상향 평준화될수록, '무엇을 만들것이며, 사람들에게 어떤 가치를 제공할 것인가?'를 결정하는 도메인 이해력, 그리고 역설적으로 사람들과의 커뮤니케이션 능력이 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 이제 프로그래머는 혼자 모든 답을 만들어내는 사람이 아니라, 생각하고 움직이는 지능들이 잘 협업하도록 만드는 설계자이기 때문입니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cd77e969-4fea-4cc4-a74a-febf7c389ddd/image.png)
 
 
CES 2026은 분명한 메시지를 던지고 있습니다. **AI는 더 이상 애플리케이션이 아니라 플랫폼**이며, 그 위에서 에이전트들이 사고하고 행동하는 시대가 열렸다는 선언입니다. Agentic AI와 Physical AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 프로그래머의 정체성을 바꾸는 변화입니다.
 
어쩌면 인간의 코드 작성 능력은 이미 퇴보하고 있는지도 모릅니다. 나의 프로그래밍은 생성형 AI의 프로그래밍과 어떤 차이점을 가지고 있는지 생각해보아야 할 때입니다.
 
> "**내가 도구(AI)를 활용해서 프로그래밍을 하고 있는 것인가?
> 아니면, 그 도구(AI)가 나를 이용해서 프로그래밍을 하고 있는 것인가?**"

 
기술은 변화합니다. PC, 인터넷, 스마트폰, AI, Agentic AI, Physical AI 시대까지, 빠르게 진화하고 있습니다.
각 시대마다 어떤 개발자가 필요했는지, 그 기술이 정점에 있을 때와 이후에 개발자들이 어떤 평가와 대우를 받았는지를 생각해보면, 앞으로의 커리어 방향을 고민하는 데 중요한 힌트가 될 것입니다.
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
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![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5e64c3af-26b1-4b64-9a3f-b5ec14236695/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

프로그래머의 성장관점에서 바라본 CES 2026

개발을 하다 보면 누구나 한 번쯤 '전설의 코드'를 마주합니다. 아무도 건드리지 못하고, 만든 사람은 이미 떠났지만, 이상하리만큼 잘 돌아가는 코드 말입니다. 시니어 개발자 고코더님은 이런 코드가 만들어지는 가장 큰 이유로 '문서의 부재'를 이야기합니다. 이번 글에서는 개발자들이 문서를 미루게 되는 이유부터, 문서가 없을 때 팀에 어떤 비용이 쌓이는지, 그리고 현실적으로 어떤 문서부터 남겨야 하는지에 대해 알아보겠습니다.
 
 
## 전설의 코드
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/036d0897-420d-42b5-b1d8-091e671927b9/image.png)
출처: ChatGPT 이미지 생성
 
 
아무도 건드리지 않는 코드가 있습니다. 
건들면 안 될 것 같은 무서운 코드. 
개발자를 찾아보면 돌아오는 답은 늘 같습니다.
"그분은 이미 퇴사하셨어요."
 
그룹웨어에서 이름을 검색해 보면 계정은 비활성화되어 있고, 인수인계 문서는 남아있지 않습니다. 그런데 이상하게도 묘하게 코드는 잘 돌아가고 있어서 아무도 손을 대지 못합니다.
 
그리고 그런 코드 옆에는 꼭 이런 주석이 달려있습니다.

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">//왜 이렇게 했는지는 나도 모름. 건드리지 말 것. //TODO: 나중에 정리할 것 //2019.03 긴급 패치 - 절대 삭제 금지</div>
 

문서는 없습니다. 위키를 열어보면 제목만 그럴듯합니다.
본문에는 "추후 작성 예정"이라는 한 줄만 남아 있습니다. 그 "추후"는 몇 년째 오지 않았습니다.
README는 프로젝트 생성 당시 자동으로 만들어진 템플릿 그대로입니다. 아무도 문장을 채우지 않았습니다.
 
재미있는 건, 이 팀이 코드 관리에는 누구보다 엄격하다는 것입니다. 커밋 메시지 컨벤션이 있고, PR 템플릿이 있고, 코드 리뷰에서는 변수명 하나도 그냥 넘어가지 않습니다. 그런데 문서만큼은 완전히 다른 세계입니다. 코드에는 린터를 돌리면서, 위키는 2년 된 내용이 그대로입니다.
 
왜 이런 일이 반복될까요?
그리고 어떻게 하면 달라질 수 있을까요?
 
 
## 왜 개발자는 문서를 안 쓸까요
문서를 안 쓰는 이유를 물어보면 대부분 비슷한 대답이 나옵니다.
"코드 보면 알 수 있어요."
"나중에 정리하려고요."
"지금 너무 바빠서요."
 
전부 사실입니다. 틀린 말이 하나도 없습니다. 그런데 이 대답들이 매 분기, 매년 반복됩니다. "나중에"는 오지 않고, 업무는 항상 바쁘고, 코드로 모든 것을 알 수 있다는 믿음은 퇴사자가 나올 때마다 산산조각 납니다.
 
구조적인 문제도 있습니다. 대부분의 팀에서 문서 작성은 완료 기준에 포함되지 않습니다. 기능이 배포되면 티켓은 닫힙니다. 문서가 없어도 배포는 됩니다. 코드 리뷰에서 "README 업데이트 안 됐네요"라고 반려하는 사람은 없습니다. 자연스럽게 문서는 해도 그만, 안 해도 그만인 것처럼 취급됩니다.
 
더 솔직한 이유도 있습니다. 문서 작성이 실력처럼 보이지 않는다는 것입니다. 복잡한 알고리즘을 짜거나 성능을 개선하면 티가 납니다. 코드 리뷰에서 날카로운 코멘트를 달면 존재감이 생깁니다. 그런데 README를 열심히 업데이트하거나 위키에 운영 가이드를 꼼꼼히 적어놓아도, 그걸 알아주는 사람은 많지 않습니다. 코드는 Git 기록에 내 이름이 남지만, 문서는 누가 썼는지 잘 보이지도 않습니다.
 
완벽주의도 한몫합니다. "설계가 아직 확정되지 않았으니 나중에 쓰자", "지금 문서화해도 또 바뀔 텐데"라는 생각이 문서 작성을 계속 뒤로 미루게 만듭니다. 어느 정도 완성된 후에 제대로 쓰려고 미루지만, 막상 어느 정도 완성되면 또 새로운 요구사항과 변경이 들어옵니다. 그렇게 문서는 영원히 최신 상태가 되지 않습니다. 완벽한 문서를 작성하려다가, 아무 문서도 남지 않는 상황이 반복되는 겁니다.
 
 
## 문서가 없으면 생기는 일
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/41d675f7-b206-41fd-ac2d-18ab90f9e205/image.png)
출처: 픽사베이
 
실제로 겪었던 일입니다. 팀에서 오래 운영해온 배치 작업이 있었습니다. 어느 날 담당자가 퇴사했습니다. 코드는 남아 있었지만 왜 이렇게 동작하는지, 어떤 상황에서 재실행해야 하는지 아는 사람이 없었습니다. 결국 코드를 하나하나 읽어가며 역추적하는 데 사흘이 걸렸습니다. 그것도 그 코드를 어느 정도 알고 있던 팀원이 옆에서 함께 봐준 덕분에 사흘이었습니다. 혼자였다면 훨씬 더 걸렸을 겁니다.
 
코드는 "무엇을" 하는지 알려줍니다. 문서는 "왜", "어떤 상황에서", "무엇을 조심해야 하는지"를 알려줍니다. 이 맥락이 빠지면 코드는 수수께끼가 됩니다. 특히 복잡한 비즈니스 로직이 얽혀 있을수록, 코드만으로는 의도를 파악하기 어렵습니다. 예외 처리 하나에도 그 뒤에 긴 사정이 있을 수 있습니다. 당장은 이해할 수 없는 이상한 조건문이, 사실은 3년 전 대규모 장애를 막기 위해 급하게 넣은 패치일 수도 있습니다.
 
팀 차원의 비용은 더 직접적입니다. 같은 질문이 반복되고, 새로운 사람이 올 때마다 누군가의 시간이 온보딩에 소모됩니다. 오래된 문서를 믿고 작업했다가 엉뚱한 방향으로 시간을 낭비하는 일도 생깁니다. 문서를 작성하지 않는 비용은 당장 눈에 보이지 않지만, 조용히 팀 전체의 시간을 갉아먹습니다.
 
 
## 코드 주석은 문서가 아닙니다
"주석 열심히 달면 되지 않나요?"라는 반응이 나올 수 있습니다. 주석은 분명히 중요합니다. 하지만 주석과 문서는 역할이 다릅니다.
 
주석은 코드의 특정 줄이나 함수가 어떻게 동작하는지를 설명합니다. 직관적이지 않은 처리 방식에 이유를 달거나, 복잡한 로직의 흐름을 설명하는 건 좋은 습관입니다. 그런데 주석만으로는 전달되지 않는 것들이 있습니다.
 
이 서비스 전체가 어떤 구조로 돌아가는지, 로컬에서 개발 환경을 어떻게 세팅하는지, 배포 후 확인해야 할 체크리스트가 무엇인지, 이 API를 처음 사용하는 사람이 어디서부터 시작해야 하는지.
이런 내용은 코드 어디에도 들어갈 자리가 없습니다. 코드 파일을 열기 전에 필요한 정보이기 때문입니다. 그게 문서가 따로 존재해야 하는 이유입니다.
 
주석과 문서는 경쟁 관계가 아닙니다. 코드 바로 옆에 붙어 있는 설명과, 팀 위키나 README에 따로 존재하는 문서는 독자도 다르고 목적도 다릅니다. 하나가 다른 하나를 대체할 수 없습니다. 주석과 문서, 둘 다 있어야 합니다.
 
 
## 어떤 문서부터 써야 할까요
모든 것을 한 번에 문서화할 수는 없습니다. 우선순위가 필요합니다. 실제로 팀에 가장 도움이 되는 문서는 거창한 아키텍처 다이어그램이 아닙니다. 가장 자주 물어보는 질문에 대한 답입니다.
 
신입이 들어왔을 때 가장 먼저 물어보는 것이 무엇인지 생각해보세요. 로컬 개발 환경 세팅 방법, 자주 쓰는 명령어 모음, 배포 순서, 서비스가 이상할 때 가장 먼저 확인할 곳. 이런 내용을 담은 짧은 문서 하나가 수십 번의 반복 질문을 막아줍니다. 누군가에게 똑같은 설명을 세 번 이상 했다면, 그건 문서로 만들어야 한다는 신호입니다.
 
다음으로 우선순위를 두면 좋은 것은 운영 가이드입니다. 기능을 배포하고 나서 문제가 생겼을 때 어떻게 확인하는지, 어떤 로그를 봐야 하는지, 비정상 동작의 기준이 무엇인지를 짧게라도 적어두면 실제 장애 상황에서 큰 차이를 만듭니다. 새벽 두 시에 알람이 울리면 코드를 차분히 읽고 있을 여유는 없습니다. 그때 바로 펼쳐볼 수 있는 짧은 가이드 한 페이지가 30분을 아껴주기도 합니다.
 
API를 다른 팀과 공유하거나 외부에 제공하는 경우라면 사용법 문서도 꼭 있어야 합니다. 파라미터 설명, 응답 형식, 에러 코드 목록, 간단한 예시 코드 정도면 충분합니다. 이 정도만 있어도 "이거 어떻게 써요?"라는 메시지가 눈에 띄게 줄어듭니다.
 
 
## 습관으로 만드는 방법
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9c19ac4e-9617-4227-bf63-d6c20b0274f4/image.png)
출처: 픽사베이
 
문서를 잘 작성하는 팀이 처음부터 완벽한 문서 시스템을 갖추고 시작하는 경우는 거의 없습니다. 대부분 아주 작은 습관에서 출발합니다.
 
첫 번째는 내가 오늘 해결한 문제는 한 단락만 남기는 것입니다. 왜 이 방법을 선택했는지, 다음에 같은 상황이 오면 뭘 주의해야 하는지를 짧게 적는 것입니다. Notion이든, 팀 위키든, PR 설명란이든 어디든 좋습니다. "이 방식을 택한 이유는 A 때문이고, B도 시도해 봤지만 C 문제가 있었다." 이 세 줄이면 충분합니다. 이 습관이 쌓이면 나중에 같은 문제를 다시 마주쳤을 때, 검색 한 번으로 실마리를 찾을 수 있게 됩니다.
 
두 번째는 새 기능을 배포할 때 운영 가이드를 함께 만드는 것을 팀 규칙으로 정하는 겁니다. 기능 배포 완료의 기준에 운영 가이드 작성을 포함시키는 것입니다. 처음에는 번거롭게 느껴지지만, 한두 번 그 문서 덕분에 장애 상황을 빠르게 수습하고 나면 팀의 인식이 달라집니다. 문서가 짐이 아니라 보험이라는 걸 직접 경험하게 됩니다.
 
세 번째는 구두로 설명한 내용을 그대로 문서에 붙여 넣는 것입니다. 누군가의 질문에 슬랙으로 답했다면, 그 답변을 복사해서 위키에 붙이고 제목만 달아두는 겁니다. 이미 한 번 정리한 내용이라 추가로 생각할 것도 없습니다. 5분이 채 걸리지 않습니다. 그 5분이 다음 사람의 한 시간을 아껴줍니다.
 
네 번째는 AI를 문서 작성 보조 도구로 활용하는 겁니다. "AI한테 물어보면 되지 않나요?"라는 생각을 해본 적 있을 겁니다. 그런데 AI는 우리 팀의 숨겨진 맥락을 모를 때가 많습니다. "이 배치 작업이 왜 이렇게 돌아가나요?"라고 물어봐도, 아무도 문서를 남기지 않았다면 AI도 답을 줄 수 없습니다. 오히려 AI에게 정확한 답을 받으려면 잘 정리된 문서가 먼저 있어야 합니다.
 
반대로 활용하는 방법도 있습니다. 슬랙에서 내가 한 설명을 AI에게 붙여 넣고 "이걸 위키 문서 형식으로 정리해 줘"라고 하면 초안이 수십 초 안에 나옵니다. 문서 쓰는 일이 귀찮은 이유 중 하나가 '어떻게 써야 할지 막막해서'인데, AI가 그 첫 문장의 벽을 허물어줍니다. 초안을 다듬는 건 처음부터 쓰는 것보다 훨씬 쉽습니다.
 
 
## 문서는 미래의 나에게 보내는 편지
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e1a5140f-0ea1-4998-964f-56b11011dc58/image.png)
출처: 픽사베이
 
문서를 미루는 이유 중 하나가 "아직 완성되지 않았으니 제대로 쓰자"는 완벽주의입니다. 그런데 불완전한 문서가 없는 문서보다 훨씬 낫습니다.
 
잘못된 정보가 담긴 문서는 문제가 됩니다. 하지만 일부 내용이 빠져 있거나 다듬어지지 않은 문서는 그래도 시작점을 만들어줍니다. "이 부분은 아직 확인 필요"라는 메모라도 있으면, 읽는 사람이 어디서 더 확인해야 하는지 알 수 있습니다. 아무것도 없으면 어디서 시작해야 하는지조차 모릅니다.
 
아무것도 없는 빈 페이지에 내용을 채우는 것보다, 어느 정도 뼈대가 잡힌 문서에 살을 붙이는 게 훨씬 쉽습니다. 지금 당장 완벽하게 쓸 수 없다면, 최소한의 뼈대만 남겨두고 나중에 채우는 방식도 충분히 유효합니다. 코드에 기술 부채가 있듯, 문서에도 기술 부채가 있을 수 있습니다. 중요한 건 아예 없는 것과 조금 부족한 것은 완전히 다르다는 겁니다.
 
문서를 쓰는 일이 이타적인 행동처럼 느껴질 수 있습니다. 팀을 위해, 다음에 올 신입을 위해 시간을 내는 것처럼요. 하지만 가장 먼저 혜택을 받는 사람은 대부분 6개월 뒤의 자신입니다.
 
반년 전에 작성한 코드로 돌아왔을 때, 왜 이런 결정을 내렸는지 기억하는 사람은 없습니다. 그때 남긴 짧은 메모 하나가 무너지려는 맥락을 잡아줍니다. "당시 A 방법도 고려했는데 B 이유로 이 방식을 택했다"라는 두 줄이, 같은 고민을 처음부터 다시 하는 몇 시간을 아껴줍니다.
 
좋은 문서는 긴 글이 아닙니다. 다음에 이 코드를 보게 될 사람이 "왜 이렇게 했지?"라고 물을 것 같은 지점에 짧게 답을 남기는 것입니다. 그것만으로 충분합니다.
 
코드는 지금의 나를 위해 씁니다. 문서는 미래의 누군가를 위해 씁니다. 그 누군가가 대부분 나 자신이라는 사실을 기억하면, 문서 쓰는 일이 조금 덜 귀찮아집니다. 오늘 퇴근 전 딱 한 단락만 써보는 것에서 시작해 보세요. 전설의 코드를 남기지 않기 위해서요.
 
 

### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [코드는 잘 짜는데 발표만 하면 왜 이럴까](https://community.programmers.co.kr/post/13597?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13597)
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![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c227824e-8b30-4bd8-b5a3-233a53dc4546/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

개발자가 문서를 안 쓰는 이유

빅데이터 시대가 도래하면서 데이터의 중요성은 그 어느 때보다도 커지고 있습니다. 많은 기업과 조직들은 방대한 데이터를 효율적으로 활용하여 전략적인 의사결정을 내리고, 경쟁력을 강화하려고 노력하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 데이터를 수집, 관리, 분석하는 직군의 중요성이 함께 부각되고 있으며, 그중에서도 데이터 엔지니어의 역할이 특히 주목받고 있습니다.

**데이터 엔지니어는 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고, 분석이 가능한 환경을 구축하여 조직이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 돕는 중요한 역할**을 맡고 있습니다. 빅데이터 시대에서 데이터 엔지니어가 맡고 있는 역할과 필요 역량, 그리고 데이터 엔지니어로 커리어 준비에 도움이 될 학습 로드맵까지 자세히 알아보겠습니다.

 
# 데이터 관련 직군
데이터와 관련된 직군은 매우 다양하지만, 그중에서도 세 가지 주요 직군이 두드러집니다. 각 직군은 데이터의 생애주기에서 중요한 역할을 수행하며, 서로 다른 책임과 역량이 요구됩니다.

* **데이터 분석가**
: 데이터를 분석하여 비즈니스에 필요한 인사이트를 도출하는 역할을 합니다. 분석 결과를 바탕으로 보고서를 작성하고, 이를 통해 경영진이 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
* **데이터 사이언티스트**
: 고급 분석 기법과 머신러닝 모델을 활용하여 데이터를 분석하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 예측 모델을 개발하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 기여합니다.
* **데이터 엔지니어**
: 데이터의 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load) 과정을 담당하며, 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하는 역할을 합니다. 데이터가 원활하게 흐르고, 분석 및 처리에 적합한 형태로 제공될 수 있도록 시스템을 최적화합니다.

# 빅데이터 시대에 특히 주목받고 있는 데이터 엔지니어! 어떤 일을 수행하나요?
데이터 엔지니어는 **대량의 데이터를 추출, 가공, 적재하는 데 중점**을 두며, 조직이 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하는 역할을 맡고 있습니다. 또한, 데이터의 흐름을 최적화하고, 데이터베이스와 데이터 웨어하우스를 구축하여 안정적인 데이터 저장 및 관리 환경을 제공합니다. 데이터 품질을 유지하기 위한 운영 및 모니터링 수행 역시 데이터 엔지니어의 업무로, 데이터가 정확하고 일관되게 유지될 수 있도록 지속적으로 관리합니다.

> **데이터 파이프라인(Data Pipeline)**: 다양한 데이터 소스에서 수집된 원시 데이터를 분석이 용이한 형태로 가공 및 변환(ETL)하여, 데이터 웨어하우스로 저장하는 처리 과정

> **데이터 웨어하우스(Data Warehouse)**: 대량의 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하는 중앙 저장소로 다양한 출처에서 온 데이터를 통합하여 빠르고 효율적인 데이터 조회와 분석을 가능하게 함

 
## Chat GPT에게 물어본 데이터 엔지니어의 주요 역할
* **데이터 파이프라인 설계 및 구축**: 원시 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크로 이동시키는 과정을 설계하고 개발합니다.
* **데이터베이스 관리**: 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스 등을 관리하며, 데이터 저장소의 성능을 최적화합니다.
* **ETL 프로세스**: 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 과정을 자동화하여 데이터가 정확하고 일관되게 전달되도록 합니다.
* **데이터 품질 관리**: 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 보장하고, 데이터 품질을 개선하기 위한 전략을 수립하고 실행합니다.
* **데이터 보안**: 데이터 접근 권한을 관리하고, 데이터를 보호하기 위한 보안 정책을 마련하여 데이터의 안전성을 유지합니다.
* **클라우드 컴퓨팅 활용**: AWS, Azure, GCP 등의 클라우드 플랫폼을 활용해 확장 가능한 데이터 인프라를 구축하고 관리합니다.

## ETL이란 무엇인가요?
ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)를 의미하며, **다양한 소스에서 데이터를 추출하여 분석이 용이한 형식으로 변환한 후, 데이터 웨어하우스 또는 기타 통합 데이터 저장소에 적재**하는 과정입니다.
 
![ETL.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/91d40431-981d-4e3f-8ffb-4c1680328dcb/ETL.png)
[이미지 출처](https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl%20)
 
ETL은 여러 소스에서 데이터를 수집한 후, 필요한 필터링, 처리, 결합 과정을 거쳐 데이터 웨어하우스에 저장함으로써 분석에 필요한 데이터 기반을 마련하는 과정인 것이죠. **데이터 엔지니어는 이러한 ETL 프로세스를 다양한 도구를 사용해 설계하고 관리하며, 데이터 흐름을 자동화**하여 데이터가 정확하고 일관되게 전달되도록 합니다. 이를 통해 데이터 품질을 유지하고, 분석에 최적화된 환경을 제공할 수 있습니다.

# 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 역량
데이터 엔지니어가 기본적으로 갖춰야 할 핵심 역량 중 하나는 **ETL 프로세스를 이해하는 과학적 배경 지식**입니다. 이 외에도 데이터 파이프라인을 설계하고 구축할 수 있는 프로그래밍 능력, 데이터베이스 관리, 클라우드 서비스에 대한 높은 이해도와 기술력이 필수적입니다. 데이터 엔지니어에게 요구되는 주요 역량들은 다음과 같습니다.
 
* **프로그래밍 언어**: Python, Java, Scala 등 데이터 처리와 관련된 프로그래밍 언어에 대한 숙련도가 필요합니다.
* **SQL**: 관계형 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 관리하는 능력은 필수입니다. 이는 데이터 조작 및 분석에 중요한 기본 기술입니다.
* **데이터베이스 관리**: MySQL, PostgreSQL, MongoDB와 같은 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 이해하고 관리할 수 있는 경험이 요구됩니다.
* **ETL 도구**: Apache Airflow, Talend, Informatica 등 다양한 ETL 도구를 능숙하게 다룰 수 있어야 데이터의 흐름을 효율적으로 관리하고 자동화할 수 있습니다.
* **빅데이터 처리 시스템**: Hadoop, Spark와 같은 대규모 데이터를 처리할 수 있는 분산 시스템에 대한 이해가 필요합니다.
* **클라우드 플랫폼**: AWS, Azure, GCP 등 클라우드 환경에서 데이터 관련 서비스를 효과적으로 사용하는 능력이 요구됩니다.
* **데이터 웨어하우징**: Amazon Redshift, Google BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스 솔루션에 대한 실무 경험이 필요합니다.

이외에도 협업을 위한 커뮤니케이션 능력, 문제 분석 및 해결 능력과 같은 소프트 스킬도 데이터 엔지니어에게 꼭 필요한 역량입니다. 이러한 기술적, 비기술적 역량을 통해 데이터 엔지니어는 조직의 데이터 활용을 최적화할 수 있습니다.

# 데이터 엔지니어 학습 로드맵
데이터 엔지니어가 되기 위해서는 여러 단계의 학습이 필요합니다. 먼저, 기본적인 프로그래밍 언어와 데이터베이스 관리 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 이후, ETL 도구와 빅데이터 처리 시스템에 대한 이해를 넓히고, 클라우드 플랫폼에서 데이터를 처리하는 역량을 강화해야 합니다. 이러한 기술적 학습 외에도, 최신 기술 트렌드를 지속적으로 학습하고, 실무 경험을 쌓아가는 것 또한 데이터 엔지니어로 성장하는 데 매우 중요한 요소입니다!

![Data Engineer Roadmap.webp](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2bfa1e32-712a-47c0-b872-916cd97ef68f/Data%20Engineer%20Roadmap.webp)
[이미지 출처](https://www.odinschool.com/blog/here-is-the-data-engineer-roadmap-you-should-be-looking-at-in-2024)

추가적으로 데이터 엔지니어 채용 공고를 살펴볼게요. 국내 게임 회사인 넥슨코리아의 데이터 엔지니어 신입 자격 요건은 다음과 같아요.
> **넥슨코리아 데이터 엔지니어 신입 자격 요건**
> Python, Scala 등 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하신 분
> SQL 등 쿼리 스킬 및 튜닝 능력이 있으신 분
> Snowflake, AWS, GCP, Azure, Databricks 등 클라우드 환경 기반의 업무 경험이 있으신 분
> DB 성능 관리, 모니터링 업무 경험을 보유하신 분

신입 채용 공고이지만 상당히 많은 스킬을 요구하고 있어, 장기적인 학습 로드맵을 잘 설정하고 필요한 역량을 꾸준히 키워나가는 것이 중요합니다. 혼자 학습하는 것도 좋은 방법이지만, 현업 전문가에게 멘토링을 받으며 학습하는 것도 효과적인 학습 방법이죠! 프로그래머스의 부트캠프 <프로그래머스 데브코스: 데이터 엔지니어링>를 통해 데이터 엔지니어 취업에 필요한 역량을 보다 체계적이고 효율적으로 키울 수 있습니다. 🙂

![스크린샷 2024-10-02 오후 2.38.43.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/07388b07-0e19-453f-9263-253de8db743c/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-10-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%202.38.43.png)

# 마무리
데이터 엔지니어는 오늘날의 데이터 중심 사회에서 매우 중요한 역할을 맡고 있습니다. 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기반을 마련해 조직의 성공에 기여하는 데이터 엔지니어의 수요는 앞으로도 꾸준히 증가할 전망입니다. 프로그래머스와 함께 실무에서 꼭 필요한 기술을 습득하고, 다양한 프로젝트 경험을 통해 데이터 엔지니어로서의 커리어 플랜을 체계적으로 세워보시길 바랍니다.
> **프로그래머스 데이터 엔지니어링 데브코스** 👩‍💻
> 12,000개의 데이터 엔지니어 채용 공고를 완벽 분석하여 기업이 원하는 실무 스킬만 엄선한 프로그래머스의 데이터 전문가 과정. 국내 및 실리콘밸리 전현직 전문가로 구성된 강사진에게 멘토링 받으며 데이터 엔지니어 전문가로 성장해보세요!

[![de-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e675fa30-622c-4575-9e8b-438eb1f19426/de-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24943?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_24943_blog&utm_content=24943_banner)

빅데이터 시대 유망직종 데이터 엔지니어 역할과 커리어 준비

이력서 작성에 고민이 많은 예비 백엔드 개발자, 주니어 개발자 여러분 주목해주세요! 면접관 경험이 풍부한 시니어 개발자 및 실제 개발자 채용을 담당해 온 업계 관계자가 뭉쳤습니다. 개발자들이 자주 하는 이력서 고민이 골라 피드백한 이력서 클리닉, 지금 확인해보세요!
 

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![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/11cd9eb8-73e2-48fc-b1d6-0da289b6a757/image.png)
 
### "완성도에 대한 본인만의 정의를 먼저 세우세요"
학교 성적도 중요하지만, 이력서 상에서 맨 앞에 둘 필요는 없어요. 면접관 입장에서는 어떤 프로젝트를 어떤 기술로, 누구와 어떻게 했는지가 더 궁금하거든요. 따라서 개인 프로젝트를 먼저 보여주고, 학점은 마지막에 배치하는 구성이 더 효과적입니다.
 
프로젝트 완성도가 낮다고 느껴진다면, 먼저 '완성도'의 기준을 스스로 정해보는 것이 중요해요. 보통 4가지 C, 즉 Creativity, Critical Thinking, Communication, Collaboration이 좋은 프로젝트를 구성하는 핵심 요소로 꼽힙니다. 단순한 결과물보다는 협업과 소통 속에서 창의적인 시도를 해보는 경험이 진정한 완성도를 높이는 방법입니다.
 
### "나는 어떤 사람인지를 이력서에 녹여내세요"
성적 자체는 감점 요소가 아니에요. 문제는 그 외에 본인을 설명할 내용이 없을 때 생깁니다. 무엇을 경험했고, 어떻게 어려움을 극복했으며, 어떤 점을 배웠는지를 함께 작성하면 '이 사람은 어떤 개발자인가'에 대한 매력적인 서사가 생기죠.
 
예를 들어, 자바 스프링을 공부했지만 다른 스택의 회사에 지원한다면 '왜 이 회사를 선택했는가'에 대한 설명이 꼭 필요해요. 이유가 명확할수록 면접관은 더 신뢰를 갖고 판단할 수 있답니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/79a88ae4-8015-4637-b149-509e2d7da308/image.png)
 
### "회사가 원하는 능력을 갖추는 게 먼저입니다"
이력서에서 프로젝트를 나열했다고 해서, 면접관은 그걸 곧이곧대로 보지 않아요. "어떤 역할을 맡았는지", "어떤 기여를 했는지"를 구체적으로 써야 지원자가 우리 회사에 어떤 역할을 할 수 있을지를 판단할 수 있죠.
 
또 본인이 가진 역량과 회사가 원하는 역량 중 무엇을 기준 삼아야 할지 고민이라면, 회사의 필요를 우선으로 두는 것이 취업 가능성을 높이는 길이에요. 무엇을 더 중요하게 생각하는지에 대한 본인만의 기준도 함께 세워보세요.
 
### "좋아하는 일을 하면 돈은 자연스럽게 따라옵니다"
어느 회사에 가야 할지 정했다면, 그 회사에 맞춰 이력서를 재조합해보세요. 두괄식 구성으로 중요한 경험을 앞에 배치하고, 관련 없는 경력은 뒤로 보내면 됩니다. 굳이 삭제할 필요는 없어요.
 
딥러닝이나 웹에 대한 경험이 부족하다면, 직접 프로젝트를 기획해보세요. 혼자서든, 협업을 통해서든 경험을 쌓아가는 것이 중요해요. 결국 좋아하는 일을 하다 보면, 그 가치는 언젠가 인정받게 돼요.
 
### "프로젝트 경험을 통해 배운 점을 강조하세요"
이력서를 통해 활동량이 많다는 인상이 들었어요. 여기에, 팀 프로젝트에서 어떤 역할을 맡았고 어떤 기여를 했는지를 좀 더 자세히 써주신다면 좋겠어요.
 
이력서에서 단순히 '이걸 했다'보다 '이걸 하면서 이런 걸 배웠고, 이런 점을 개선하려고 노력했다'는 식의 표현이 훨씬 인상적입니다. 지원자의 성장 가능성을 보여주는 데 가장 좋은 방식이죠.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e2ff4232-2294-4429-a798-744229970780/image.png)
 
### "앞으로 어떤 개발자가 되고 싶은지도 함께 표현하세요"
프로젝트 설명이 구체적이고 좋아요. 주요 기능, 담당 역할, 배운 점까지 잘 정리되어 있어서 읽고 싶다는 생각이 들었어요. 자기소개도 간단하면서 이미지를 떠올릴 수 있어서 인상적이었고요.
 
조금 더 보완한다면, '앞으로 어떤 분야에서 일하고 싶은지'도 함께 작성해보세요. 지원자의 방향성이 드러나면 이력서의 완성도가 한층 더 높아질 거예요.
 
### "실무에 투입될 수 있는 가능성을 보여주세요"
이력서 자체는 훌륭했어요. 하지만 전공이나 성적을 중요하게 보는 회사라면 첫인상이 약할 수 있어요. 무엇보다 학습 경험을 나열한 뒤, 그걸 실무에 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 것이 중요합니다.
 
학습용 프로젝트 느낌이 강하다면, 비즈니스적으로 의미 있는 문제를 해결하는 프로젝트를 경험해보세요. 실제 사용자가 있는 프로젝트는 확실히 차별화됩니다.
 
### "지원하는 회사에 어떻게 기여할 수 있을지를 명확히 하세요"
일부 회사는 빠른 온보딩과 실무 투입을 기대합니다. 그렇기 때문에 '내가 가진 역량으로 이 회사에 어떤 기여를 할 수 있는지'를 이력서에서 명확히 보여주는 것이 중요해요.
 
또 단순히 '성장 중'이라는 표현보다는, 어떤 방식으로 학습하고 적용했는지를 구체적으로 작성해 주세요. "이런 경험을 통해 배웠고, 그걸 이렇게 활용했다"는 흐름이 있다면 더욱 설득력 있는 이력서가 됩니다.
 
 
💡 **주니어 백엔드 개발자들의 이력서**가 궁금하신가요? 아래 영상에서 실제 이력서 예시와 다양한 피드백을 확인해보세요.
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/wnFo4wrM8ig?si=WNrCo03CKSrwrYBO" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

 
 

[![coding_test-2 (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cda76cac-718c-4299-bdc9-2900a725ea33/coding_test-2%20%281%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

이력서 클리닉 1탄: 백엔드 개발자 신입 이력서 작성법 파헤치기!

지난 2월, 데브코스의 첫 심화 과정인 <백엔드 단기심화> 4기 수료식이 열렸습니다. 약 40명의 수강생과 함께 프로그래머스 오프라인 강의장에서 진행되었는데요. 최종 프로젝트 발표부터 수료생의 솔직한 인터뷰까지, 사진과 영상을 통해 뜨거웠던 현장을 만나보세요!
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/qtK_8KIMO7c?si=iQSh_cAm4n2JWa6H" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>
 
 
 

 
## 백엔드 단기심화 4기 수료생 인터뷰 🎙️
### 🧑‍🎓 박찬희 수료생
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.17.49.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/25043a94-b0a1-452f-9cb1-df8d0de161ca/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.17.49.png)
 
### **Q. 백엔드 단기심화 데브코스만의 강점이나 특별하다고 느낀 점은 무엇인가요?**
제가 느낀 가장 큰 강점은 **배운 기술을 바로 프로젝트에 적용해 볼 수 있는 실습 중심 구조**였습니다. 최소 기능 구현 조건과 같은 명확한 제약이 있었기 때문에 단순 기능 구현이 아니라, 실제 서비스에서 발생할 수 있는 문제와 설계를 고려하며 개발할 수 있었습니다. 또한 단기간에 집중적으로 프로젝트를 수행하는 방식이어서, 빠르게 적용하고 개선하는 사이클을 경험할 수 있었고 그만큼 성장의 밀도가 높았다고 느꼈습니다.
 
### **Q. 백엔드 단기심화의 온·오프라인 병행 학습의 장점은 무엇이라고 생각하시나요?**
온·오프라인 병행 구조의 가장 큰 장점은 **학습의 깊이와 실전 감각을 동시에 가져갈 수 있다는 점**이라고 생각합니다. 온라인에서는 개념을 스스로 정리하고 반복 학습하며 이해도를 높일 수 있었고, 오프라인에서는 프로젝트를 진행하며 팀원들과 빠르게 소통하고 즉각적인 피드백을 주고받을 수 있었습니다. 그 과정이 실제 업무 환경과 유사해 협업 능력과 문제 해결 속도를 함께 향상시킬 수 있었다고 느꼈습니다.
 
### 👩‍🎓 오세인 수료생
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.21.40.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/418c6a1a-f545-43d4-8250-9300de654126/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.21.40.png)
 
### Q. 백엔드 단기심화 과정에 참여하게 된 가장 큰 계기는 무엇이었나요?
이전에 진행했던 프로젝트를 돌아보며 단순 기능 구현에만 집중했던 점이 아쉽게 느껴졌습니다. 결과물을 만들어내는 데에는 익숙해졌지만, 왜 이 기술을 선택했는지, 구조를 어떻게 설계했는지까지 깊이 고민해 본 경험은 부족했습니다. **Spring AI나 MSA처럼 한 단계 더 나아간 기술을 제대로 다뤄보고 싶었지만, 혼자서 구조를 설계하고 검증해 보는 데에는 한계**가 있다고 느꼈습니다. 
 
마침 프로젝트 중심으로, 대면 협업을 통해 실제로 부딪혀볼 수 있는 과정이 있다는 걸 알게 되었고, 이런 환경이라면 제가 부족하다고 느낀 부분을 채워볼 수 있겠다고 판단해 참여하게 되었습니다.
 
### Q. 프로젝트를 함께한 동료들과의 협업 경험은 어땠나요?
프로젝트를 진행하며 협업을 통해 크게 성장했다는 것을 느꼈습니다. MSA 구조로 도메인을 나누어 작업하다 보니 기능 구현을 넘어 이벤트 흐름과 책임을 어떻게 설계할지 계속 함께 고민하게 되었고, 자연스럽게 설계 중심의 대화를 많이 나누게 되었습니다. 특히 두 달 동안 대면으로 함께하고, 그 이전부터도 실시간으로 소통하며 작업하다 보니 단순한 프로젝트 팀이 아니라 **또래 동료들과 실제 회사에서 요구사항을 해결해 가는 듯한 경험**을 할 수 있었습니다.
 
이슈가 생기면 바로 공유하고 함께 해결하는 과정에서 이해의 깊이도 달라졌고, 코드 리뷰 역시 단순 오류 확인을 넘어서 이후의 확장성과 문제 가능성까지 고민해 보는 방향으로 발전했습니다. 경험이 많은 팀원들의 관점을 가까이에서 배우며 제 시야도 한층 넓어졌다고 생각합니다.
 
### 👩‍🎓 정원희 수료생
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.18.54.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/54c7d96f-2b11-46e7-b1ff-871cf10185b1/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.18.54.png)
 
### Q. 멘토님들의 코드 리뷰와 피드백은 어떠했나요?
새로운 아키텍처로 프로젝트를 처음 진행하다 보니, 단순한 기능을 구현하는 과정에서도 구조적인 고민과 의문이 많이 생겼습니다. 멘**토링 시간이 약 90분 정도로 충분히 확보되어 있었기 때문에 궁금했던 부분을 깊이 있게 질문하고 방향성을 정리**할 수 있었던 점이 특히 좋았습니다.
 
저는 기능 구현 자체뿐 아니라, 실무에서는 유사한 상황을 어떻게 해결하는지, 그리고 향후 어떤 에러 상황이 발생할 수 있는지에 대해 질문을 많이 드렸는데요. 멘토님들께서 단순한 정답이 아니라 실무 경험을 기반으로 설명해 주셔서 문제를 더 넓은 관점에서 바라볼 수 있게 되었고, 실제 적용까지 수월하게 이어질 수 있었습니다.
 
### Q. 과정을 통해 가장 많이 성장했다고 느낀 부분은 무엇인가요?
경력자분들과 협업하며 **실제로 취업한 것처럼 프로젝트를 경험**해 볼 수 있었다는 점에서 큰 성장을 느꼈습니다. 단순한 학습용 프로젝트라기보다는 실무라고 생각하며 접근하려고 노력했습니다.
 
특히 기능 구현 자체에만 집중하기보다는, **실제 서비스에서 발생할 수 있는 예외 상황과 에러 케이스를 먼저 가정하고 이를 어떻게 방어하고 보완할지 고민**하는 데 더 많은 시간을 들였습니다. 그 과정에서 자연스럽게 개발의 관점을 넘어 서비스 운영의 관점으로 사고하게 되었고, 실무적인 문제 해결 역량이 한 단계 성장했다고 느낍니다.
 
### 🧑‍🎓 신동걸 수료생
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.20.19.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0f067f9b-7682-4640-8fd8-2c5a85789beb/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.20.19.png)
 
### Q. 9주간의 백엔드 단기심화 과정을 모두 마친 소감을 들려주세요.
9주라는 짧다면 짧은 기간 동안 정말 많은 것을 배운 것 같습니다. 수업 구성도 좋았고 강사님께서 열정적으로 가르쳐 주셔서 정말 많은 도움이 되었습니다. 무엇보다 이렇게 밀도 높은 팀 프로젝트를 경험하기 쉽지 않은데 좋은 경험이 된 것 같습니다.
 
### Q. 취업 준비에 있어 백엔드 단기심화 과정이 어떤 도움이 되었나요?
실무 중심의 프로젝트를 경험해 본 것이 가장 큰 메리트였다고 생각합니다. 기술 스택에 대해서도 이전에는 그냥 가져다 쓰는 경우가 많았는데, 백엔드 단기심화 과정을 통해 조금 더 깊이 있게 이해하고 설명할 수 있게 되었습니다. 커뮤니케이션 방법, 협업 방식 등에 대해서도 큰 도움이 되었습니다.
 
### 🧑‍🎓 박태영 수료생
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.23.46.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/db0e641e-3344-4d83-9d16-7a8530da11dd/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.23.46.png)
 
### Q. 수강 전과 비교했을 때, 지금 가장 달라졌다고 느끼는 점은 무엇인가요?
2개월 동안 매일 9시부터 18시까지 프로젝트에 몰입하면서, 무엇보다 팀 협업 능력과 설계 능력을 키울 수 있었던 게 가장 큰 변화입니다. 전에는 이론으로만 알던 기술들을 직접 적용해 보니 **'왜 이 기술을 써야 하는지' 고민하는 설계의 중요성을 확실히 체감**하게 됐습니다.
 
특히 막히는 순간마다 강사님과 멘토님의 빠른 피드백 덕분에 시행착오를 줄이고 최선책을 찾아가는 법을 배울 수 있었어요. 이제는 기술적 근거를 가지고 동료들과 소통하며 문제를 해결해 나갈 수 있다는 자신감이 생겼습니다.
 
### Q. 어떤 분들께 이 과정을 추천하고 싶으신가요?
기본적인 기술은 익혔지만, **팀 단위의 밀도 높은 협업 경험**을 원하는 분들께 꼭 추천하고 싶습니다. 단순히 기능을 구현하는 것을 넘어 깊은 기술적 고민을 동료들과 나누며, 한 단계 더 성장하고 싶은 분들에게 최적의 과정인 것 같습니다.
 
무엇보다 하루 9시간 이상 프로젝트에만 온전히 쏟아부을 만큼 열정적으로 몰입할 준비가 된 분들이라면 이곳에서 기대 이상의 성장을 경험하실 수 있을 겁니다.
 
 
 
## 백엔드 단기심화 데브코스 4기 수료식 현장스케치 🎬
![스크린샷 2026-04-06 오후 3.14.44.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5497033e-bae3-48d2-ae3e-e14d3688cfab/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.14.44.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.15.31.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4afb85ea-4eaa-4a06-963b-428e5c392d69/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.15.31.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.15.27.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/300d3e0a-bdd4-4da7-b53e-1e59c0675a49/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.15.27.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.15.47.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d1bf6133-78c6-4a3d-b30e-8f25b51c8de9/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.15.47.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.16.12.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ccfce5e6-39c1-4c87-8683-f053224e5624/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.16.12.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.24.30.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bf008a7b-06c5-4bc6-b7a7-4e312277a4fa/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.24.30.png)

![스크린샷 2026-04-06 오후 3.24.47.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d958fe7f-7b95-485b-b708-3cd98f7d8812/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-04-06%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.24.47.png)
 
 
[![DEV-BE-DEEP-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fbf81688-98b4-4bc1-908d-047519dea8c0/DEV-BE-DEEP-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629/25629-5%EA%B8%B0-k-digital-training-%EC%8B%AC%ED%99%94-spring-ai%EC%99%80-msa%EB%A5%BC-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EB%B0%B1%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C)

[데브코스 수료식] 백엔드 단기심화 4기 수료식 현장스케치 & 생생한 수료생 인터뷰까지!

# 통계와 확률
"확률이란 뭘까?"라는 질문을 받으면 흔히 동전 던지기나 주사위 굴리기를 떠올립니다. "동전 던져서 앞면이 나올 확률은 50%", "주사위에서 숫자 1이 나올 확률은 1/6"처럼 말이죠. 이런 확률 개념은 반복 가능한 사건에 대한 발생 가능성을 의미합니다. 동전을 1000번 던져 500번 앞면이 나올 경우, 50%라고 계산하는 이 방식을 "빈도주의 확률"이라고 합니다.
 
하지만 세상에는 반복되지 않는 사건도 많습니다. 예를 들어, 내일 비가 올 확률, 우리나라가 월드컵에서 우승할 확률, 여러분이 이 글에 "좋아요"를 누를 확률 등이 있죠. 이런 경우, 빈도주의 확률로 설명하기 어렵습니다.
 
실제 우리가 생각하는 방식도 빈도주의와는 좀 차이가 있습니다. 내일 비가 올 확률을 계산할 때, '내일'이라는 유일한 날에 대해 관측해 둔 경우는 데이터가 존재할 수 없습니다. 대신, 그 지역의 평상시 봄철 강우 확률, 30%라는 기본 정보를 바탕으로 구름의 양, 습도의 상승 등의 새로운 정보를 얻을 때 마다 계속 내일 비가 올 확률을 업데이트 할 수 있겠죠?
 
인공지능도 마찬가지입니다. 날씨를 예측하는 AI 모델도, 여러분이 어떤 영상을 좋아할 지 추천하는 AI 모델도, 앞에 나타는 단어에 따라 뒤에 나올 단어를 예측하는 대규모 언어 모델(LLM)도 새로운 정보의 업데이트에 따라 정확도를 높여가는 방식으로 설계됩니다.
 
바로 이렇게, 사전에 알고 있던 확률에 새로운 증거를 반영해 업데이트 하는 방식을 "**베이지안 확률**"이라고 합니다.
 
# 조건부 확률(Conditional Probability)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a61ee62d-2cde-435e-a306-91a41bfc454b/image.png)
 
베이지안 확률을 이해하기 위해서는 먼저 **조건부 확률**이라는 개념을 살펴볼 필요가 있습니다. 쉬운 예를 들어보겠습니다. 친구가 평소에 우산을 가져올 확률을 10%라고 하겠습니다. 그런데 오늘 비가 오네요. 당연히 비 오는 날, 친구가 우산을 가져올 확률이 더 높겠죠? 이렇게 '비 오는 날'이라는 <조건>이 주어진 상태에서, 친구가 우산을 가져올 <확률>을 "조건부 확률"이라고 합니다. 
 
확률(Probability)의 앞글자를 따고, 각 사건의 중간에 “|” 기호를 넣어 수학적으로 표현하면 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
 
**P(친구가 우산을 가져온다 | 비가 오는 날)**
 
여기서 A=우산을 가져오는 것, B=비가 오는 날로 일반화 하면, **P(A|B)** 라고 간단히 나타낼 수 있습니다.
 
비가 오는 날이라는 조건 때문에 "우산을 가져올 확률"이 더 높아지는 것처럼, 조건부 확률은 어떤 조건이 주어진 상황에서 다른 사건이 일어날 확률을 말해요. 또 다른 좋은 예로, 우산을 보니까 떠오르는 ‘오징어 게임의 달고나’를 들 수 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/340de92e-c5f8-422c-a31e-1dc19e1a280a/image.png)
 
달고나 게임에서 생존할 확률을 P(A)라고 할 때, 어떤 모양이 주어지느냐에 따라서 생존 확률이 달라지겠죠? 예를 들면, 세모 모양은 쉽게 성공할 수 있고, 우산 모양은 반대로 매우 어렵겠죠? 이렇게 특정 조건이 주어졌을 때, 확률이 조건부 확률이라는 점을 확실히 해두고 다음으로 넘어가보겠습니다.
 
자 그럼 본격적으로, 2025년 6월 개봉되는 시즌3을 기대하면서 다시 오징어 게임을 예로 들어 베이지안 확률을 알아보겠습니다.
 
오징어 게임에서 한 단계를 통과할 생존 확률은 얼마일까요? 생존 50%, 죽음 50%라는 반반의 기초 확률을 가지고 시작해 보겠습니다. 그런데, 시즌 1, 7화에서 '상우(박해수)'는 다음 게임이 무엇인지 알아냅니다. 이 경우, 생존 확률은 기존 50%에서 업데이트 되어 더 높아질 것입니다. 이것을 수식으로 나타내면 다음과 같습니다.
 
**P(생존|게임을 안다)=P(생존) X P(게임을 안다|생존) / P(게임을 안다)**
 
앞서와 마찬가지로 A=생존, B=게임을 안다 라는 사건일 때, 게임을 알았을 때 생존할 확률은 조건부 확률로 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
 
**P(A|B) = P(A) X P(B|A) / P(B)**
 
이 상황을 더 쉽게 이해하기 위해 정사각형을 활용해볼 수 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9887c057-0ab2-4e7d-8448-4cab0aa56941/image.png)
 
우리는 이 상황을 가로와 세로의 길이가 각각 1인 정사각형으로 단순하게 요약할 수 있습니다. 사각형의 가로 길이를 '생존 확률'과 '죽음 확률'로 분할하면 각각 0.5로 나눠집니다. 사각형의 왼쪽 세로는 '게임을 알고 생존할 확률'(0.3), '게임을 모르고 생존할 확률'(0.7)로 나눕니다. 사각형의 오른쪽 세로는 '게임을 알고도 죽게 될 확률'(0.1)과 '게임을 모르고 죽게 될 확률'(0.9)로 나눕니다.
 
이제 네 개로 분리된 사각형의 각 영역은 다음과 같습니다:
 
1. 게임을 알고 생존할 확률: 0.5x0.3=0.15
2. 게임을 모르고 생존할 확률: 0.5x0.7=0.35
3. 게임을 알고도 죽게 될 확률: 0.5x0.1=0.05
4. 게임을 모르고 죽게 될 확률: 0.5x0.9=0.45

 
이렇게 구한 값을 통해 게임을 알 때 생존할 확률을 계산하면 0.15/(0.15+0.05)=75%입니다. 이제, 기존에 막연했던 생존 확률 50%를 계산을 통해 75%로 업데이트 할 수 있게 되었습니다.
 
여기서 우리는 생존과 죽음이라는 막연한 50%의 최초확률 P(A)를 사전확률(Prior Probability)이라고 하고, 업데이트된 확률을 사후확률(Posterior)이라고 합니다. 그리고 게임을 알게 되는 것과 같이 새로운 정보를 추가하는 것은 가능도(Likelihood)와 증거(Evidence)라고 합니다.
 
```
베이즈 정리

P(A|B) = P(A) X P(B|A) / P(B)

사전확률(Prior Probability): 특정 사건이 발생할 확률, P(A)
사후확률(Posterior): 특정 조건(원인)이 추가된 후, 특정 사건이 일어날 확률, P(A|B)
가능도(Likelihood): 특정 사건이 발생했을 때, 특정 조건(원인) 때문에 일어났을 가능성, P(B|A)
증거(Evidence): 특정 조건(원인), P(B)
```

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e2885a4c-0c14-485e-81c4-bd68e7a4392a/image.png)
 
이번에는 달고나 게임의 "모양 선택"이라는 새로운 조건이 생겼습니다. 세모, 네모, 동그라미, 그리고 우산 모양입니다. 위에서 계산한 것과 마찬가지로, 세모 모양을 선택하게 되는 확률을 80%로 가정하겠습니다. 이제 네 개로 분리된 사각형의 각 영역은 다음과 같습니다:
 
1. 세모를 선택하고 생존할 확률: 0.75x0.8=0.6
2. 세모를 제외한 모양을 선택하고 생존할 확률: 0.75x0.2=0.15
3. 세모를 선택하고도 죽을 확률: 0.25x0.2=0.05
4. 세모를 제외한 모양을 선택하고 죽게 될 확률: 0.25x0.08=0.2

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a5a073d1-9f1d-4eab-8f3c-4c3e39397eee/image.png)
 
이제 앞서 얻게된 게임을 알 때 생존할 확률 75%를 사전확률로 가지고, 새로 얻게된 정보 세모 모양을 선택했을 때 생존할 확률 정보를 업데이트 합니다. 이렇게 업데이트된 최종 사후 확률은 92.3%입니다.
 
지금까지 우리는 50:50의 생존확률을 "게임을 미리 안다"는 사건과 "세모 모양을 선택"이라는 사건에 대한 정보를 업데이트 하였습니다. 이렇게 **사전확률에 대해 새로운 정보를 통해 사후확률을 업데이트 하는 방식을 베이지안 확률**이라고 하며, 이 알고리즘을 "**나이브 베이지안 분류기(Naïve Bayes Classification)**"라고 합니다. 여기서 "나이브(Naive)"는 말 그대로 '순진한'이라는 뜻입니다. 즉, 나이브 베이즈 분류기는 사건들 간에 상관관계가 없이 독립적이라고 가정합니다.
 
베이지안 확률과 알고리즘은 넷플릭스와 유튜브 같은 콘텐츠 플랫폼의 영상 추천과 아마존, 쿠팡과 같은 이커머스 비즈니스에서 상품 추천의 기반이 됩니다. 실제 현업에서는 나이브 베이즈 분류기 단 하나의 알고리즘을 사용하지 않고 다양한 알고리즘을 섞어 성능을 향상시킵니다. 주제를 바꾸기도 하고, 컨텐츠 기반 필터링이나 협업 필터링의 고전적 추천부터 다양한 알고리즘을 사용합니다.
 
대규모 언어 모델(LLM)의 최신 트렌드인 검색 증강 생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation, 특정 도메인에 기반하여 답변하는 기술) 또한, 조건부 확률 개념을 활용한 대표적인 기술입니다. RAG에서는 질문에 대한 답변을 생성할 때, 먼저 질문과 관련된 문서를 검색한 후, 해당 문서를 참고해 더 정확한 답변을 도출합니다. 이 과정에서 베이지안 확률과 조건부 확률이 핵심적으로 작용합니다.
 
이러한 조건부 확률 개념을 활용한 대표적인 기술이 설명된, RAG 논문을 잠시 살펴보겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/86db6fba-4975-4354-9ce0-a25308ebf032/image.png)
 
RAG는 정보를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성하는 AI 모델입니다. 이 과정은 조건부 확률과 베이지안 확률 개념으로 설명할 수 있는데요. 검색 단계는 '조건부 확률'로, 생성 단계는 이것들이 결합된 '베이지안 확률'의 일부로 이해할 수 있습니다.
 
검색모델에서 사용자 질의라는 '증거 x'가 주어졌을 때, 적절한 문서 z를 찾는 과정이 빨간색으로 표시한 부분입니다. 즉, 검색된 문서의 신뢰도가 높을수록, 해당 정보를 바탕으로 정확한 답변을 생성할 확률이 높아집니다.
 
생성모델에서는 질의 x와 문서 z, 답변의 앞 토큰 y들이 주어졌을 때, 다음 답변 토큰이 생성된 확률을 결합확률로 구하게 됩니다. 좀 더 깊이 있는 설명은 [해당 논문과 리뷰](https://data-scientist-jeong.tistory.com/47)를 보시면 좋겠습니다.
 
데이터로 더 똑똑해지는 인공지능의 원리를 확률과 통계부터 조건부 확률, 베이지안 확률을 거쳐 최신 RAG 알고리즘을 통해 살펴보았습니다.
 
베이지안 확률을 모르고는 인공지능 개발을 논할 수 없을 정도로 중요한 개념입니다. 이는 단순한 수학 공식이 아니라, **AI 시스템이 새로운 정보를 받아들여 판단을 수정하는 핵심 원리**입니다. 우리 뇌가 경험을 통해 판단을 수정하는 방식과 유사하게, 인공지능은 베이지안 확률을 통해 기존의 예측을 지속적으로 업데이트하면서 더 정확한 결과를 도출합니다. AI의 핵심 원리인 베이지안 확률에 대한 이해를 통해 여러분이 통계와 확률 기반, 알고리즘의 지식 확장에 도움이 되셨기를 바랍니다.
 
 
![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/66f375cf-7d35-410e-9dd8-c89d76d4ffc2/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)
 
 
[![de-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4b8ecb4b-b78f-4536-a202-ef398ce1909c/de-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24943?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_24943_blog&utm_content=24943_banner)

베이지안 확률과 AI의 비밀: 데이터로 더 똑똑해지는 인공지능의 핵심 원리

요리를 잘하려면 레시피만 많이 아는 것으로는 부족하듯, 개발자의 성장도 단순한 기술 습득을 넘어서는 시점이 찾아옵니다. 이 글은 개발자로서 ‘정체기’를 겪는 순간에 마주하는 불안과 답답함을 어떻게 받아들이고, 어떤 방식으로 돌파할 수 있을지에 대해 이야기합니다. 표면적인 성장을 넘어 진짜 실력을 다져가는 과정이 궁금하다면, 끝까지 읽어보세요!
 
 
# 레시피는 많이 아는데 요리가 맛이 없는 이유
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d5cbac65-aaa9-41f1-838d-45aae6f10eb8/image.png)
 
요리를 처음 시작할 때가 기억납니다. 라면 끓이기부터 시작해서 계란후라이, 볶음밥 순서로 하나씩 배워나갔을 때의 그 성취감은 마치 내가 주방장이 된 느낌이 듭니다. 매번 새로운 요리법을 시도할 때마다 "오, 이렇게 하면 맛있네!"라며 눈에 띄게 실력이 늘어가는 것을 느낄 수 있었죠. 유튜브에서 레시피를 하나씩 따라 하는 것만으로도 충분히 맛있는 음식을 만들 수 있었고, 친구들도 맛있다고 칭찬해 줄 때마다 요리에 대한 자신감이 쌓여갔습니다.
 
하지만 어느 정도 시간이 지나면서 묘한 벽에 부딪치게 되었습니다. 기본적인 요리법은 거의 다 알고 있고, 레시피만 보면 실패 없이 만들 수 있습니다. 하지만 뭔가 많이 아쉽습니다. 조미료 덕분에 맛은 있지만 특별하지 않고, 식당에서 먹는 것과는 큰 차이가 있습니다. "내 요리에는 뭔가가 부족해"라는 생각이 들기 시작하죠. ‘레시피 따라쟁이' 수준에서 벗어나지 못하는 기분입니다.
 
"더 복잡한 요리를 배워야 하나? 아니면 더 비싼 재료를 써야 하나?" 하지만 진짜 문제는 따로 있었습니다. 바로 자신만의 '요리 철학'과 '미각 감각'을 개발하지 못했기 때문입니다.
 
개발자의 성장 여정도 이와 놀랍도록 닮아있습니다. **처음 프로그래밍을 배우기 시작했을 때의 짜릿한 성취감, 새로운 언어나 프레임워크를 익힐 때마다 느꼈던 뿌듯함이 어느 순간 사라집니다**. 예전 같으면 일주일이면 '마스터'했을 기술이 몇 달을 투자해도 제자리걸음인 것 같고, 동료들은 계속 성장하는 것 같은데 나만 정체되어 있는 기분이 듭니다.
 
"이제 더 이상 늘지 않는 건 아닐까?" 이런 불안감이 마음 한켠을 파고들기 시작합니다. 하지만 요리에서 진정한 셰프가 되는 것이 바로 이 지점부터 시작되듯이, 개발자도 이 정체기를 돌파해야 진정한 전문가의 경지에 도달할 수 있습니다.
 
# 정체기의 신호들
학습 곡선의 정체기는 보통 조용히 찾아옵니다. 갑작스럽게 실력이 멈추는 것이 아니라, 서서히 성장 속도가 둔화되면서 어느 순간 깨닫게 됩니다.
 
가장 흔한 신호는 **새로운 것을 배우는 속도의 둔화**입니다. 예전에는 새로운 라이브러리나 도구를 하루 이틀이면 대충 파악했는데, 이제는 일주일을 투자해도 겉핥기 식 이해에 그칩니다. 문서를 읽어도 예전만큼 빠르게 흡수되지 않고, 튜토리얼을 따라 해도 "아하!" 하는 순간이 드물어집니다.
 
**두 번째는 반복되는 패턴의 늪**입니다. 새로운 프로젝트를 시작해도 결국 비슷한 방식으로 해결하게 되고, 코드 스타일이나 접근 방법이 몇 년 전과 크게 달라지지 않았다는 것을 발견합니다. 마치 같은 길만 계속 걷고 있는 기분이 듭니다.
 
저의 경우를 예로 들면, 개발 경력 4년 차쯤 이런 정체기를 경험했습니다. Spring Boot로 REST API를 개발하는 일이 너무나도 익숙해진 나머지, 새로운 요구사항이 와도 "아, 이것도 결국 CRUD네"라는 생각이 먼저 들었습니다. 기술적으로는 능숙해졌지만, 그 능숙함이 오히려 새로운 관점을 차단하는 족쇄가 되어있었던 것이죠.
 
**세 번째 신호는 학습 의욕의 저하**입니다. 새로운 기술 소식을 들어도 "또 새로운 게 나왔네" 정도의 반응에 그치고, 깊이 파고들고 싶은 호기심이 예전만큼 강하지 않습니다. 기술 블로그나 컨퍼런스 영상을 보다가도 중간에 집중력이 떨어져 다른 일을 하게 됩니다.
 
이런 신호들을 발견했다고 해서 자신을 탓할 필요는 없습니다. 오히려 이는 여러분이 어느 정도의 전문성을 쌓아가고 있다는 증거이기도 합니다. 문제는 이 지점에서 멈추느냐, 아니면 다른 단계로 나아가느냐의 선택에 있습니다.
 
# 우선 받아들이기
정체기에 부딪혔을 때 가장 먼저 해야 할 일은 받아들이는 것입니다. 불안감과 조급함은 오히려 학습 효율을 떨어뜨리고, 잘못된 방향으로 에너지를 소모하게 만듭니다.
 
성장 곡선은 마치 주식 차트처럼, 상승과 하락을 오가는 형태를 띠곤 합니다. 이는 뇌가 새로운 정보를 통합하고 내재화하는 데 필요한 시간이기도 합니다. 정체기에 있는 개발자들이 흔히 하는 실수는 여전히 '양적 성장'에만 집중하는 것입니다. "새로운 언어를 몇 개나 배웠는가", "얼마나 많은 라이브러리를 알고 있는가"와 같은 지표 말입니다.
 
**하지만 이 시점에서는 질적 성장도 주목해야 합니다**. 같은 문제를 더 우아하게 해결할 수 있게 되었는가? 코드의 가독성과 유지보수성이 향상되었는가? 시스템 전체를 바라보는 시야가 넓어졌는가? 이런 내적 성장은 외부에서 쉽게 드러나지 않지만, 진정한 전문성의 토대가 됩니다.
 
# 기존 방식의 한계 인정
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/04640654-aef1-4bc8-8086-e54961c597e3/image.png)
 
정체기에 빠진 개발자들이 자주 하는 실수는 기존의 학습 방법을 더 열심히 반복하는 것입니다. 마치 수백 번 돌려본 영화를 중독처럼 계속 반복해서 시청하는 것처럼 말이죠. 이 시점에서는 학습 방법을 바꿔야 합니다.
 
문제를 해결하는 학습으로의 전환이 필요합니다. 예전에는 "이 프레임워크의 모든 기능을 다 알아야지"라는 접근을 했다면, 이제는 "이 문제를 해결하기 위해 어떤 도구와 방법이 최적일까?"라는 관점으로 바꿔야 합니다.
 
구체적인 방법론 전환 사례를 들어보겠습니다:
 
첫째는 **능동적 학습으로의 전환**입니다. 기존에는 유명한 개발자의 블로그나 유튜브를 시간 날 때마다 수동적으로 소비했다면, 이제는 구체적인 문제나 궁금증을 먼저 정의하고 그것을 해결하기 위한 자료를 능동적으로 탐색해야 합니다. 마치 요리할 음식을 정하지 않고 마트에서 이것저것 구경하는 것과, 명확한 레시피를 염두에 두고 필요한 재료를 찾아가는 것의 차이와 같습니다.
 
둘째는 **깊은 학습으로의 전환**입니다. 새로운 기술이 나올 때마다 표면적으로 훑어보는 것에 머물지 않고, 현재 사용하는 기술의 내부 동작 원리와 철학을 깊이 있게 이해하는 것입니다. 수많은 요리법을 대충 알고 있는 것보다, 몇 가지 요리라도 그 원리와 변형 방법을 완전히 터득하는 것이 더 가치 있는 것처럼 말입니다.
 
셋째는 **맥락적 학습으로의 전환**입니다. 각각의 기술을 독립적으로 학습하던 방식에서 벗어나 기술들 간의 연관성과 전체 시스템에서의 역할을 이해해야 합니다. 개별 요리 기법만 아는 것이 아니라, 한 끼 식사 전체의 조화와 균형을 생각하는 셰프의 관점으로 접근하는 것입니다.
 
제 경험을 나누자면, 정체기 때 가장 도움이 되었던 학습법은 '역공학(Reverse Engineering) 학습'이었습니다. 내가 자주 사용하는 라이브러리나 프레임워크의 소스코드를 직접 분석해 보는 것이었죠.
 
예를 들어, jQuery의 $(selector) 문법이 어떻게 동작하는지 궁금해서 라이브러리 코드를 열어봤습니다. 겉으로는 마법처럼 보이던 기능들이 실제로는 어떤 원리로 구현되어 있는지 알게 되면서, 단순히 사용법을 아는 것과 동작 원리를 이해하는 것의 차이를 깨달았습니다.
 
이런 깊이 있는 학습은 단기간에 눈에 띄는 성과를 보여주지는 않지만, 장기적으로는 훨씬 견고한 전문성을 만들어줍니다.
 
# 구체적 실천 방법
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/76ceb34d-603a-4bc5-ac8e-488dc70dede2/image.png)
 
### **✅ 전략 1: 굳이 어렵게 만들어보기**
평소 하던 작업에 인위적으로 어려움을 만들어 보세요. 이는 마치 요리사가 평소 사용하던 조미료를 빼고 요리하거나, 새로운 조리도구로 같은 요리를 만들어보는 것과 같습니다. 예를 들어, **항상 사용하던 라이브러리 없이 구현해 보기, 더 적은 메모리나 더 빠른 속도로 같은 기능 구현하기, 다른 패러다임(함수형, 객체지향 등)으로 같은 문제 해결해 보기** 등입니다.
 
저는 한 번 "axios나 fetch 래퍼 없이 순수 XMLHttpRequest로 HTTP 클라이언트 만들기"라는 도전을 했습니다. 평소에는 당연히 사용하던 라이브러리의 편의 기능들을 직접 구현하면서, 네트워크 통신의 깊은 부분을 이해할 수 있었습니다. 에러 핸들링, 타임아웃 처리 등을 직접 구현하면서 axios가 내부적으로 얼마나 많은 복잡성을 숨기고 있었는지 깨달았습니다.
 
또 다른 예로는 "CSS 프레임워크 없이 반응형 디자인 구현하기"를 시도해 볼 수 있습니다. Bootstrap이나 Tailwind 없이 순수 CSS 만으로 그리드 시스템과 컴포넌트를 만들어보면, CSS의 근본 원리와 레이아웃 메커니즘을 더 깊이 이해하게 됩니다. 처음에는 답답하고 비효율적으로 느껴지지만, **이런 경험이 쌓이면 어떤 상황에서든 유연하게 대응할 수 있는 기반**이 됩니다.
 
### **✅ 전략 2: 인사이트 가져오기**
개발 외의 다른 분야에서 인사이트를 가져오는 것도 좋은 방법입니다. 디자인, 경영학, 심리학, 수학, 음악 등에서 배운 개념을 개발에 적용해 보세요. 이는 마치 퓨전 요리처럼 서로 다른 요리 문화의 장점을 결합하여 새로운 맛을 창조하는 것과 같습니다.
 
**예를 들어, 디자인의 '사용자 경험' 개념을 코드에 적용하면 '개발자 경험(DX)'을 개선하는 방향으로 사고가 확장됩니다**. 코드를 작성하는 개발자의 입장에서 더 직관적이고 사용하기 쉬운 API를 설계하게 되죠. 함수명이나 매개변수 구조를 정할 때도 "이 코드를 처음 보는 개발자가 쉽게 이해할 수 있을까?"라는 관점에서 접근하게 됩니다.
 
### **✅ 전략 3: 기술 토크**
저는 정체기 때 지인들과 함께 "기술 토크"라는 작은 모임을 만들었습니다. 1시간 정도로 짧게, 최근에 배운 것이나 해결한 문제를 동료들과 공유하는 시간이었죠. 준비하는 과정에서 제 지식의 빈틈을 발견하게 되었고, 동료들의 질문을 통해 새로운 관점을 얻을 수 있었습니다.
 
**특히 "왜?"라는 질문을 받을 때마다, 단순히 "이렇게 하면 동작하니까!"가 아닌 더 근본적인 이유를 설명해야 했습니다**. 이 과정에서 제가 무의식적으로 사용하던 패턴들을 의식적으로 분석하게 되었고, 더 나은 대안을 찾아보게 되었습니다.
 
**신입 개발자 멘토링을 해보는 것도 추천**합니다. 멘티의 질문은 대부분 매우 기본적이지만, 그 기본을 명확하게 설명하려고 하다 보면 오히려 자신의 지식 체계에서 놓치고 있던 부분을 발견하게 됩니다.
 
### ✅ 전략 4: 평가 받아보기
개인 프로젝트나 오픈소스 기여를 통해 **실제 사용자가 있는 문제를 해결**해보세요. 학습용 토이 프로젝트와 실제 서비스는 고려해야 할 요소가 완전히 다릅니다. 이는 마치 요리 연습용으로 만드는 음식과 실제 손님에게 내놓을 음식의 차이와 같습니다. 성능, 보안, 확장성, 유지보수성, 사용자 피드백 등을 모두 고려한 개발 경험은 새로운 차원의 성장을 가져다줍니다.
 
제가 추천하는 방법은 **작지만 실제로 사용할 수 있는 도구를 만들어보는 것**입니다. 예를 들어, 팀에서 반복적으로 하는 작업을 자동화하는 스크립트나, 개인적으로 불편했던 점을 해결하는 간단한 웹 애플리케이션 등입니다. 실제 사용자가 있다는 것은 코드 품질에 대한 책임감을 높이고, 예상치 못한 버그나 엣지 케이스를 경험할 기회를 제공합니다.
 
**오픈소스 프로젝트에 기여하는 것도 좋은 방법**입니다. 처음에는 문서 오타 수정이나 간단한 버그 픽스부터 시작해서, 점차 새로운 기능 개발에 참여해 볼 수 있습니다. 다른 개발자들과 협업하면서 코드 리뷰 문화와 소프트웨어 개발 프로세스를 배울 수 있고, 전 세계 개발자들의 다양한 관점과 접근 방법을 경험할 수 있습니다.
 
또한 실제 사용자들의 피드백을 받아보는 경험도 중요합니다. 개발자 관점에서는 완벽해 보이는 기능도 사용자에게는 불편할 수 있고, 예상치 못한 방식으로 사용되기도 합니다. **이런 경험을 통해 사용자 중심적 사고를 기를 수 있고, 더 나은 제품을 만드는 능력을 개발**할 수 있습니다.
 
개인 프로젝트를 진행할 때는 완벽을 추구하기보다는 **빠르게 프로토타입을 만들고 지속적으로 개선해나가는 방식을 추천**합니다. 실제 서비스의 생명주기를 경험하면서 초기 설계의 중요성, 확장성 고려 사항, 레거시 코드 관리 등 실무에서 마주치는 다양한 도전들을 미리 경험해 볼 수 있습니다.
 
# 전문가를 향해
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정체기는 끝이 아닌 새로운 시작입니다. 마치 등반가가 고원지대에서 잠시 숨을 고르며 다음 구간을 준비하듯, 개발자의 정체기도 다음 단계로 도약하기 위한 준비 과정입니다.
 
중요한 것은 조급해하지 않는 것입니다. 나무가 뿌리를 깊이 내릴 때는 겉으로 보이는 성장이 더딜 수 있지만, 그 뿌리가 더 큰 나무로 자라날 수 있는 토대가 됩니다. 여러분의 정체기도 마찬가지입니다. **지금 쌓고 있는 깊이 있는 이해와 새로운 학습 방법론이 앞으로의 비약적 성장을 위한 든든한 기반이 될 것**입니다.
 
정체기를 겪고 있는 모든 개발자분들께 말씀드리고 싶습니다. **여러분은 지금 성장하지 않는 것이 아니라, 다른 방식으로 성장하고 있는 것**입니다. 그 성장은 겉으로 드러나지 않을 수 있지만, 분명히 여러분을 더 성숙한 개발자로 만들어가고 있습니다. 조금 더 인내심을 가지고, 새로운 방법으로 도전해 보세요. 그 끝에는 여러분이 상상했던 것보다 더 높은 곳에서 바라보는 새로운 풍경이 기다리고 있을 것입니다.
 
 
![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/56e1c3ba-f501-4621-9dc7-fd42d62a8093/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

개발자의 학습 곡선 정체기: 더 이상 실력이 늘지 않을 때

최근 IT 업계에서 가장 뜨거운 키워드를 꼽으라면 단연 '생성형 AI'일 것입니다. 개발자들 사이에서도 AI를 활용한 코드 생성과 최적화, 자동화에 대한 관심이 급격히 증가하고 있는데요. 프로그래머스는 이러한 흐름을 반영하여 '생성형 AI를 활용한 백엔드 개발' 과정을 새롭게 선보이게 되었습니다. 과연 어떤 배경에서 이 과정이 기획되었을까요? 교육개발팀과의 인터뷰를 통해 신규 백엔드 과정 제작 비하인드 스토리를 알아보았습니다.
 
 
# 🔍 생성형 AI 백엔드 과정, 어떻게 시작되었나요?
사실 이 과정의 시작은 미팅 중에 나온 대화에서 비롯되었어요. "요즘 AI 도입이 화두인데, 우리도 이를 더 적극적으로 활용할 수 있지 않을까?"라는 이야기를 나누었고, 자연스럽게 생성형 AI와 교육 과정을 접목하는 아이디어로 이어졌죠.
 
작년에 프로그래머스에서도 AI 기술 활용의 필요성을 느끼면서 생성형 AI를 활용한 해커톤을 사내 행사로 개최하기도 했는데요. 실제로 스타트업, 대기업 구분없이 많은 곳에서 사내외 생성형 AI 해커톤을 개최하고 있어요. 단순한 트렌드를 넘어, 이제 AI는 개발 프로세스에서 뗄 수 없는 필수 요소로 자리 잡고 있죠. 이에 프로그래머스에서도 **AI와 협업할 수 있는 개발자를 양성하는 것이 중요하다**고 판단했어요.
 
이후 현직 개발자, 채용 담당자, CTO들과의 인터뷰를 진행하며 AI를 활용해 업무를 개선한 사례들을 분석했어요. 그리고 중요한 인사이트를 얻었습니다. **AI가 제시하는 코드나 프로그램 구조를 검증하고 판단할 수 있는 역량이 필수적이라는 점**이었어요. 따라서 단순히 AI 도구를 사용하는 법을 배우는 것이 아니라, 개발 지식과 함께 AI를 활용하는 실질적인 방법을 익히는 것이 핵심이 되어야 한다는 결론을 내렸습니다.
 
그렇게 탄생한 것이 바로 '**생성형 AI를 활용한 백엔드 개발**' 과정입니다.
 
![Frame 13 (4).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/392a4066-46a8-4fb6-8563-12d0f5571844/Frame%2013%20%284%29.png)
👆 생성형 AI 백엔드 개발 과정 기획안 중 일부 발췌
 
# 🔥 기존 백엔드 과정과 어떤 점이 다른가요?
프로그래머스 기존 백엔드 과정도 훌륭하지만, 이 과정은 조금 더 '**미래 지향적**'이라고 말할 수 있어요. 단순히 백엔드 개발만 배우는 것이 아니라, 생성형 AI를 활용해 개발 역량을 확장하고, 더 나아가 프론트엔드까지 다룰 수 있는 역량을 키우는 것이 목표인 과정이거든요.
 
### 💡 커리큘럼 구성
[기존의 백엔드 과정](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24901/24901-5%EA%B8%B0-k-digital-training-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EB%B0%B1%EC%97%94%EB%93%9C-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-82e9bf7d-dadf-4486-96ea-e212297f69b9)과 동일하게 [생성형 AI 활용 백엔드 개발 과정](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24942/24942-2%EA%B8%B0-k-digital-training-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EB%B0%B1%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C)도 백엔드 역량을 체계적으로 향상시킬 수 있는 커리큘럼으로 구성되어 있어요.

* **Java와 Spring 프레임워크**
* **Spring Boot를 활용한 서버 개발**
* **데이터베이스 연동 및 ORM 기술(JPA, MyBatis 등)**
* **RESTful API 설계 및 구현**
* **클라우드에서 애플리케이션 배포와 연동**

![Frame 15 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ebcc30ae-98b5-4a25-80b2-30b1b870d8b2/Frame%2015%20%283%29.png)

### 💡 생성형 AI 백엔드 과정, 어떤 학습이 추가되었나요?
여기에, 생성형 AI 백엔드 과정에서는 다음 내용을 추가적으로 학습합니다.

* **프론트엔드 개발 역량 함양**: 생성형 AI를 활용하여 프론트엔드 코드 작성 및 구현
* **프롬프트 엔지니어링 학습**: 생성형 AI를 자유롭게 다룰 수 있도록 프롬프트 엔지니어링 학습
* **프로젝트 전체 사이클 경험**: 혼자서 기획부터 프론트엔드, 백엔드 개발을 경험해볼 수 있는 프로젝트 진행
* **DevOps, 클라우드 기술, 최신 보안 기술에 대한 학습**

 
결론적으로, 두 과정은 전체적인 핵심 내용은 동일하지만, 기존 백엔드 과정이 백엔드 심화 학습과 코틀린 마이그레이션에 초점을 맞추고 있다면, 생성형 AI 백엔드 과정은 **기본적인 백엔드 학습과 함께 프론트엔드 역량 강화 및 프로젝트의 전체 사이클을 경험할 수 있는 풀스택 개발 능력**까지 함양할 수 있도록 구성되어 있어요.
 
# 🤔 AI 활용 백엔드 개발 역량, 왜 중요한가요?
우선, 생성형 AI를 활용하면 반복적인 코딩 작업을 줄이고, 개발 시간을 단축할 수 있어요. 예를 들어, 기본적인 CRUD 작업이나 API 구조를 AI가 제안하면, 개발자는 이를 바탕으로 보다 신속하게 작업을 진행할 수 있습니다. 결과적으로 생산성이 향상되고, 개발 프로세스가 보다 효율적으로 진행될 수 있죠.
 
하지만 AI가 코드를 작성해주고, 개발자가 단순 검토만 하면 된다는 의미는 아닙니다. 현업 개발자들이 공통적으로 이야기하는 부분이 있는데요. **"AI가 코드를 제안해주지만, 그것을 검증하고 수정하는 작업이 필수적이다."** 특히, 백엔드 개발에서는 안정성과 확장성이 중요하기 때문에 AI가 생성한 코드에 대한 철저한 검토와 최적화 작업이 필요합니다.
 
AI는 코드 리뷰나 성능 최적화에서도 큰 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 이를 제대로 활용하려면 기본적인 프로그래밍 지식뿐만 아니라 **AI가 제안한 코드의 적절성을 판단하는 능력**이 필수적입니다.
 
AI를 효과적으로 활용할 줄 아는 개발자는 단순히 서버 로직을 작성하는 것에서 끝나지 않고 시스템 아키텍처 설계, 데이터 분석, DevOps 운영까지 역할을 확장할 수 있습니다. 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스에서 배우는 다양한 기술 스택은 이러한 역할 확장에 큰 도움이 될 것입니다.
 
결국, AI와 협업하는 능력을 갖춘 개발자는 더욱 창의적이고 효율적인 문제 해결 능력을 가지게 되며, 이는 **현업에서도 큰 경쟁력**이 될 것입니다.
 
![Frame 14 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4d48b871-9245-4f5e-b292-b79d6343fcf5/Frame%2014%20%283%29.png)
 
# 🎯 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스, 이런 분들에게 추천합니다!
**✅ AI를 개발 프로세스에 통합하는 방법을 배우고 싶은 분**
생성형 AI 백엔드 개발 데브코스에서 다루는 생성형 AI의 기본 구조와 프롬프트 엔지니어링은 AI를 실제 개발에 활용하는 좋은 시작점이 될 거예요.
 
```
💡 "AI로 코드를 작성한다던데, 어디까지 가능한거지?"라는 궁금증이 있으신 분, AI가 작성한 코드가 제대로 작동하지 않아 결국 다시 고친 경험이 있으신 분들 있으신가요? 

이 과정은 AI와 협업하는 방법을 학습하고, 이를 검증·수정하는 능력을 키울 수 있는 좋은 기회가 될 거에요.
```
 
**✅ 개발과 운영을 아우르는 역량을 키우고 싶은 분**
Docker, GitActions, 클라우드 플랫폼 등 DevOps 관련 기술을 다루고 있어 개발·운영을 모두 학습하고 싶은 분들에게 특히 적합한 과정입니다.
 
**✅ 6개월 동안 집중 학습하며, 프론트부터 백엔드까지 구현된 프로젝트를 완성하고 싶은 분**
프론트엔드까지 구현된 프로젝트는 포트폴리오의 완성도를 높일 수 있어요.
 
**✅ 백엔드 개발을 시작했지만 풀스택 개발자로 성장하고 싶은 분**
백엔드를 배우면서도 프론트엔드까지 경험할 수 있어요.
 
**✅ AI 페어 프로그래밍 능력을 미리 갖추고 싶은 분**
단순히 현재의 기술만 배우는 것이 아니라, 앞으로 점점 더 중요해질 AI와의 협업 능력을 미리 주도적으로 갖출 수 있습니다.
 
결론적으로, 백엔드를 학습하고 싶지만 기존의 방식에서 한 걸음 더 나아가고 싶은 분들, **AI와 함께 미래 지향적인 개발자로 성장하고 싶은 모든 분**들께 이 과정을 추천드려요!
 
 
💡 생성형 AI와 백엔드 개발의 결합, 그리고 미래의 개발자가 되는 길! 
**프로그래머스 데브코스: 생성형 AI를 활용한 백엔드 개발** 과정에서 직접 경험해 보세요!
 
 
[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ff5f469c-5642-4864-8ac3-2787db8201bc/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25186?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25186_blog&utm_content=25186_banner)

생성형 AI와 백엔드 개발의 만남: 신규 백엔드 데브코스 과정 제작 비하인드 스토리

웹 풀스택 3기 수료생 윤다혜 님의 인터뷰입니다. 다혜 님은 협업하는 기술을 익히고, 전체적인 웹 개발 사이클 경험해보고자 데브코스에 참여하게 되었다고 하는데요. 좋은 동료, 멘토님들과 협업하며 개발 역량을 쌓고, 수료 후 금융권 취업까지 성공한 다혜 님의 이야기, 궁금하시다면 인터뷰 전문을 읽어보세요!
 
# 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 데브코스 웹 풀 사이클 3기 수료생 윤다혜입니다. 현재는 과정 수료 후 금융권에서 계정계 개발을 하고 있습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7ec39c0c-3bdf-471b-ac69-9c3e162be2cd/image.png)

# 프로그래머스 데브코스를 선택하신 이유가 무엇인가요?
졸업 후 취업을 준비하면서 웹 개발을 더 깊이 공부하고 싶었고, 이를 위해 강의, 스터디, 부트캠프 등 다양한 교육 과정을 찾아보았습니다. 그 과정에서 프로그래머스 데브코스를 알게 되었고, 그중 백엔드와 프론트엔드를 모두 경험할 수 있는 풀스택 과정이 매력적으로 다가왔습니다.

학부 시절에는 웹 개발을 제대로 접해본 적이 없었기 때문에 풀스택 개발을 경험할 수 있는 이 과정이 저에게 가장 적합하다고 생각했습니다. 또한, **현업 개발자의 멘토링과 여러 번의 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓을 수 있다는 점도 프로그래머스를 선택한 중요한 이유**였습니다.

# 약 6개월간의 데브코스 기간 동안 가장 기억에 남는 순간은 언제인가요?
아무래도 프로젝트 경험이 가장 기억에 남는 것 같아요. 제대로 된 팀 프로젝트를 경험해 본 적이 없었는데, **동료들과 함께 아이디어 회의부터 기획, 설계, 실제 구현까지 모든 과정을 겪어보며 많이 성장**했다고 생각해요. 특히 멘토링을 통해 현업에서는 어떤 식으로 업무를 진행하는지 조언을 구할 수 있었던 것도 좋았어요! 노션, 슬랙, 깃헙 등 여러 협업 툴을 경험해 볼 수 있었다는 점도 좋았습니다.

# 데브코스에 참여하면서 성장을 느낀 계기가 있나요?
첫 프로젝트로 작은 규모의 반려동물 스케줄러 서비스 백엔드 개발을 혼자 맡아 진행했습니다. **API와 DB 설계, 서버 구현을 맡아 개발을 진행하며 기술적으로 성장**하는 경험을 할 수 있었습니다. 특히, 서버에서 JWT를 쿠키로 넘겨주는 과정에서 CORS 에러로 며칠을 고생했던 기억이 있습니다. 당시에는 막막하고 힘들었지만, 지나고 보니 문제에 부딪히고 해결해나가는 과정에서 한 단계 더 성장할 수 있었던 것 같아요!

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6e253c41-43a5-45ef-803c-cf228a0fb16b/image.png)

# 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 개발하셨나요?
최종 프로젝트로 "펫메디서치" 서비스를 만들었습니다. **반려동물 병원과 약국을 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 플랫폼으로, 저는 백엔드 개발을 담당**했습니다. 주요 기능으로는 근처 병원 및 약국 검색, 별점 및 후기 작성, 사용자 커뮤니티 등이 있습니다.

평소 필요성을 느꼈던 서비스를 직접 만들어볼 수 있어 프로젝트를 진행하는 내내 재미있게 개발할 수 있었고, 외부 API를 활용한 서비스를 구현해 볼 좋은 기회가 되었습니다. 다만, 예상보다 개발 일정이 지연되면서 일부 기능을 완성하지 못한 점은 아쉬움으로 남았습니다. 그럼에도 불구하고, 최종 프로젝트는 많은 것을 배우고 성장할 수 있었던 값진 경험이었습니다!

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d04e8453-904e-4de8-a5e3-f578fbdbdee4/image.png)

# 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성하셨다고 생각하시나요?
데브코스에 참여하면서 처음 정했던 목표는 **협업하는 기술을 익히고, 전체적인 웹 개발 사이클을 경험해보는 것**이었습니다. 데브코스는 열정적인 동료들과의 협업 기회 뿐만 아니라, 스터디 등도 지원해주었기 때문에 자율적으로 학습할 기회가 많았습니다. 실제로 저는 팀원들과 함께 모던 자바스크립트 딥다이브 스터디를 진행했는데, 굉장히 유익했습니다! 

또한, 프로젝트마다 원하는 포지션을 선택할 수 있어 프론트엔드, 백엔드를 모두 경험할 수 있었고, 이를 통해 제가 데브코스를 들으며 세웠던 목표들을 모두 달성할 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1732f31d-6cd4-44cb-b131-8515089e1870/image.png)

# 수료와 동시에 취업에 성공하셨다고 들었습니다! 현재 어떤 업무를 맡고 계신가요? 또한, 데브코스가 취업에 어떤 도움이 되었는지 공유해주세요.
현재 금융권에서 계정계 개발자로 일하고 있습니다. 은행에서 사용하는 코어 뱅킹 개발과 위성 시스템 관리 업무를 맡고 있습니다.

데브코스에서 진행한 여러 프로젝트 경험이 포트폴리오 및 서류 작성에 큰 도움이 되었습니다. 또한, 서류 합격 후 면접 준비가 막막했는데 데브코스에서 지원해주는 취업 컨설팅 덕분에 방향을 잡고 체계적으로 준비할 수 있었습니다.

# 기억에 남는 강사님이 있으신가요? 특별히 인상 깊었던 이유도 함께 들려주세요.
가장 기억에 남는 강사님은 김송아 강사님입니다. 첫 번째 스프린트를 진행해주셨는데, 백엔드에 대한 개념을 쉽고 이해하기 편한 방식으로 설명해 주셔서 흥미를 가질 수 있었습니다. 개발을 처음 접하는 사람도 부담스럽지 않게 들을 수 있겠다고 생각했어요.

같이 코딩하고 하나씩 오류를 고쳐나가면서 자연스럽게 백엔드 개발에 익숙해질 수 있었습니다. 딱딱한 이론보다는 실습 위주의 강의라 특히 저에게 잘 맞았던 것 같아요!

# 함께 공부했던 동료들은 어떠셨나요? 동료들과의 협업 경험에 대해 들려주세요.
같은 목표를 가진 동료들과 함께하며 더 많은 성장을 이룰 수 있었습니다. 특히 팀 프로젝트를 함께 진행하면서 자연스럽게 가까워졌고, 추가로 스터디를 구성해 JavaScript를 함께 공부하기도 했습니다.

과정이 진행될수록 동료들과의 유대감이 깊어져 서로 도움을 주고받으며 재미있게 학습할 수 있었고, 힘든 순간도 서로 의지를 다질 수 있어 좋았습니다.
 
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# 진행된 멘토링 중에서 특별히 기억에 남는 순간이 있나요? 인상 깊었던 경험을 공유해주세요.
김영하 멘토님과의 멘토링 시간이 가장 기억에 남습니다. 과정 특성상 온라인으로 진행되었는데, 최종 프로젝트를 김영하 멘토님과 함께하면서 오프라인으로 팀 미팅을 할 기회가 있었습니다.

점심 식사를 함께하며 현업 개발자로서의 경험과 취업 준비에 대한 현실적인 조언을 많이 들을 수 있었는데, 막막했던 취업 준비 과정에서 큰 도움이 되었습니다.

# 데브코스 수강을 고민하는 분들에게 추천한다면, 어떤 점을 강조하고 싶으신가요?
**데브코스는 열정만 있다면 무한하게 성장할 수 있는 기회**라고 생각합니다. 특히, 혼자 취업을 준비하는 분들은 좋은 동료들과 멘토를 만날 기회가 많지 않지만, 데브코스에서는 능력 있는 멘토님들과 열정적인 동료들과 함께하며 성장할 수 있어요.

# 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
운 좋게 취업에 성공했지만, 아직 배워야 할 것이 많다고 생각합니다. 항상 배움의 자세로 하루하루 성장하는 개발자가 되고 싶어요!

# 데브코스를 준비하는 후배 수강생들에게 응원의 한 마디 부탁드려요!
데브코스는 자신이 노력하는 만큼 많은 것을 얻어 갈 수 있는 과정이라 생각해요. 좋은 동료, 멘토님들과 함께 프로젝트를 진행하며 자연스럽게 성장할 수 있을 거예요. 질문을 두려워하지 마세요. 모르는 것이 있다면 적극적으로 질문하며 배워가시길 응원합니다!

 
 
[![full-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5efd9be6-366d-45ed-adfb-4117e1e495e0/full-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24941?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_FS_blog&utm_content=FS_banner)

[데브코스 후기] 열정적인 동료들과 성장하며, 금융권 개발자로 취업에 성공했어요 - 웹 풀스택 3기 윤다혜 님

AI 시대가 본격적으로 시작되면서 많은 개발자들이 같은 질문을 하고 있습니다.
"AI가 개발자를 대체하게 될까?"
 
하지만 실제 채용 시장에서 나타나는 신호는 조금 다릅니다. 최근 옥스퍼드 연구에 따르면 이력서에 AI 기술 경험이 있는 지원자가 인터뷰 단계까지 갈 확률이 더 높게 나타났습니다. AI가 개발자를 밀어내고 있다기보다, AI를 다룰 수 있는 개발자를 더 찾고 있다는 의미에 가깝습니다.
 
그렇다면 AI 시대에 가장 유리한 개발자는 누구일까요? 그리고 왜 백엔드 개발자가 AI 시대의 핵심 역할이 될 수 있을까요? 데이터 전문가 정경문 님의 아티클을 통해 그 이유를 살펴보세요!
 
 
## 당신이 채용 담당자라면, 누구를 뽑으시겠습니까?
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3c08ec63-ae2d-4431-be09-ecc7b5803cf6/image.png)
 
### 32세 컴공 백엔드 5년 vs. 32세 컴공 백엔드 5년 + AI Skill
옥스퍼드 대학교에서 최근 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다. 실제 기업의 채용 담당자들에게 이력서 두 장을 보여주며 질문했습니다. "두 사람 중, 누구를 면접에 부르겠습니까?" 두 지원자는 나이도 같고, 학력도 같고, 경력도 같습니다. 심지어 기술 스택도 거의 동일합니다. 단 하나만 다릅니다. 한 사람은 이력서에 AI 기술 역량을 적었고, 다른 한 사람은 그렇지 않았습니다. 여러분이라면 누구를 뽑으시겠습니까?
 
지원자 A는 백엔드 개발 경력 5년입니다. API 설계 경험이 있고, AWS와 Docker를 사용해 서비스를 운영해 본 경험이 있습니다. 분산 시스템도 다뤄봤고, Kubernetes를 프로젝트에 적용해 본 경험도 있습니다.
 
지원자 B도 마찬가지입니다. 경력도 같고, 기술 스택도 같습니다. 그런데 이력서의 마지막 줄에 한 문장이 더 있습니다.
 
> **"LLM API 기반, AI 서비스 개발 경험"**

 
이 한 줄이 실제 채용 결정에 영향을 줄까요? 아니면 별 차이가 없을까요?
 
많은 분들이 이렇게 생각하실지도 모릅니다. "실제 능력이 중요하지, 이력서에 AI 기술을 적어 놓았다고 뭐가 달라지겠어?" 그런데 바로 이 질문을 실험으로 검증한 연구가 있습니다.
 
옥스퍼드 대학교 인터넷 연구소(Oxford Internet Institute)에서 미국, 영국, 독일의 채용 담당자 1,725명을 대상으로 이 실험을 진행했습니다. 연구 제목이 상당히 직설적이라 눈길을 끄는데요.
 
[**"AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment."**](https://arxiv.org/pdf/2601.13286)
직역하면 "AI 기술을 채용 가능성을 높인다: 채용 실험을 통한 인과적 증거"입니다.
 
연구자들은 실제 채용 상황과 최대한 유사하게 가상의 이력서를 만들었습니다. 그리고 채용 담당자들에게 두 개의 이력서를 보여준 뒤, 누구를 인터뷰할지 선택하게 했습니다. 여기서 중요한 점은 연구 설계에서 단 하나의 변수만 바꾸었다는 것입니다. 바로 **AI 기술 보유 여부**였습니다.
 
 
### 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있는 사람
결과는 어땠을까요? **이력서에 AI 기술이 명시된 지원자는 인터뷰에 초청될 확률이 평균 8~15% 증가**했습니다. 이 결과는 단순한 상관관계가 아니라, 실험을 통해 확인된 인과적 효과라는 점에서 의미가 큽니다. 즉, 원인(AI 기술 보유) → 결과(인터뷰 초청 가능성 증가)라는 관계가 실제로 관찰된 것입니다.
 
다시 말해, **AI 기술을 가진 지원자가 실제 채용 과정에서 더 유리하게 평가될 가능성이 높다**는 뜻입니다.
 
연구자들은 여기서 한 가지 흥미로운 해석을 제시했는데요. AI 기술은 단순한 기술이 아니라 노동 시장에서 강력한 "**신호(Signal)**"라는 것입니다. 채용 담당자에게 AI 기술은 이런 메시지를 전달합니다. "**이 사람은 새로운 기술을 빠르게 학습할 수 있는 사람이다**"라고 말이죠.
 
 
### AI 기술은 이력서의 약점을 보완하는 버프(Buff)
연구 결과 중 또 하나 흥미로운 부분이 있습니다. AI 기술은 단순히 가산점이 아니라 약점을 보완하는 역할도 했습니다.
 
예를 들어 나이가 조금 많은 지원자나 학력이 낮은 지원자도 AI 기술이 있으면 인터뷰 확률이 상승했습니다. AI 기술이 일종의 역량 버프(Buff)로 작동한다는 것입니다.
 
특히 사무직 직무에서는 AI 기술 보유 효과가 매우 크게 나타났는데요. 문서 작성, 보고서 생성, 데이터 분석 같은 업무는 AI 자동화와 아주 잘 맞기 때문입니다. 반면 그래픽 디자이너 직무에서는 효과가 상대적으로 작았습니다. 디자인과 같은 창의적인 직무에서는 여전히 AI에 대한 신뢰가 완전히 형성되지 않았기 때문이라고 볼 수 있죠.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b297c1ac-2110-4afe-9ddf-8d4558e9a3ff/image.png)
*출처: [AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment. Figure 4](https://arxiv.org/pdf/2601.13286)*
 
 
### AI 기술이 중요할까, AI 학위가 중요할까?
그럼 AI 기술을 보여주기 위해서는 학위를 따야 할까요? 아니면 기술 자체를 어필해야 할까요? 같은 Oxford Internet Institute에서 진행한 AI 노동시장 연구, [Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs](https://arxiv.org/pdf/2312.11942)를 보면 답이 나옵니다. 이 연구는 최근 AI 채용 시장에서 무엇이 더 중요한 기준이 되고 있는지를 분석했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/db168288-7d73-4dea-a7e0-c030e6f8841d/image.png)
*출처: [Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs. Figure 3.](https://arxiv.org/pdf/2312.11942)*
 
2018년부터 2023년까지 미국과 유럽의 채용공고 5,400만 건을 분석한 결과, **AI 기술을 보유한 인력은 평균적으로 약 23%의 임금 프리미엄을 받는 반면, 대학 학위가 만들어내는 추가 임금 효과는 점점 줄어들고 있었습니다**.
 
더 흥미로운 것은 두 변수 사이의 관계였습니다. 실제로 위 그래프를 보시면, AI 기술에 대한 수요가 높아질수록 기술의 임금 프리미엄은 더 커졌지만(C1), 반대로 AI 학위가 만들어내는 프리미엄은 감소하는 경향이 나타났습니다(C3).
 
즉 기업이 인재를 평가할 때 **"어느 대학을 나왔는가"보다 "무엇을 할 수 있는가"를 더 중요하게 보기 시작했다**는 의미입니다. 결국 노동시장은 점점 학위 기반 채용(Degree-based hiring)에서 기술 기반 채용(Skill-based hiring)으로 이동하고 있는 셈입니다.
 
 
## AI 시대에 가장 유리한 개발자는 누구일까?
그렇다면 여기서 한 가지 질문이 생깁니다. AI 시대에 가장 유리한 개발자는 누구일까요? 많은 사람들은 AI 연구자나 머신러닝 전문가를 떠올립니다. 하지만 실제 산업 현장에서는 조금 다른 흐름이 나타나고 있습니다. AI 모델을 만드는 사람보다 "**AI 서비스를 만드는 사람**"이 더 많이 필요합니다. 다시 말해 **AI Application Engineer**입니다.
 
이 직무는 AI 기술과 소프트웨어 엔지니어링을 동시에 이해하는 역할입니다. 그리고 흥미롭게도, **이 역할에 가장 가까운 사람이 바로 백엔드 개발자**입니다.
 
 
### 사용자와 데이터를 이어주는 AI 어플리케이션 엔지니어
왜냐하면 AI 서비스의 구조는 생각보다 단순하기 때문입니다. **사용자 ↔ API 서버 ↔ AI 모델 ↔ 데이터, 이 구조에서 대부분의 영역은 백엔드 엔지니어링**입니다. 인증, 권한 관리, API 설계, 데이터베이스, 클라우드 인프라, 확장성 설계 같은 것들은 모두 백엔드 개발자의 전문 영역입니다. AI 모델은 그 위에 올라가는 하나의 컴포넌트일 뿐입니다. 그래서 저는 종종 이렇게 말씀드립니다. AI 시대에 가장 유리한 개발자는 AI 연구자가 아니라 백엔드 개발자라고 말이죠.
 
개발자의 역량을 조금 더 구조적으로 바라보면, 하나의 연속선 위에 서로 다른 기술 성격이 높여 있다는 것을 알 수 있습니다. 가로축은 백엔드 중심 역량에서 AI 중심 역량으로 이동하는 축입니다. 즉 왼쪽으로 갈수록 전통적인 백엔드 엔지니어링 성격이 강하고, 오른쪽으로 갈수록 AI 모델과 AI 서비스 역량이 강해집니다. 아래쪽은 플랫폼, 운영, 파이프라인, 서빙과 같은 기반 기술이 중심이고, 위쪽은 서비스와 모델의 설계 같은 응용 기술이 중심이 됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8aba5442-9ad3-4032-96c3-eb85a49e796f/image.png)
⬆️ 백엔드 중심 개발 역량과 AI 중심 개발 역량 4분면 매트릭스
 
이 두 축을 기준으로 기술들을 4분면에 배치하면 개발자의 역량 지형을 보다 입체적으로 이해할 수 있습니다.
 
먼저 백엔드 엔지니어의 핵심 역량을 정리해 보면 API 설계, 서비스 아키텍처 설계, 데이터베이스 모델링, 인증 시스템, 권한 관리, 클라우드 인프라, Docker, Kubernetes, 마이크로서비스 아키텍처, 메시지 큐, 캐싱 전략, 분산 시스템 설계, 성능 최적화, CI/CD 파이프라인, 보안 설계, 시스템 확장성 설계 등이 대표적인 항목으로 묶입니다.
*(참조: IEEE SWEBOK, 소프트웨어 엔지니어링 지식 체계)*
 
다음으로 AI 엔지니어링 역량을 보면 프롬프트 엔지니어링, RAG 설계, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델 이해, AI 아키텍처 설계, AI 에이전트 설계, 모델 구조 이해, 모델 평가, Fine Tuning, AI 서비스 UX 설계, 데이터 수집 파이프라인, 데이터 정제 및 전처리, AI 학습 파이프라인, 모델 서빙 인프라, 실시간 추론 시스템, MLOps 플랫폼, AI 시스템 모니터링 등이 중요한 축을 이룹니다.
*(참조 : AI workforce 연구, AI engineering competency)*
 
이 기술들을 4분면 매트릭스에 배치하면 네 개의 영역이 만들어집니다.
 
첫 번째는 **백엔드 서비스 설계 영역**입니다. API 설계, 서비스 아키텍처, 마이크로서비스 구조, 인증과 권한 관리처럼 서비스 구조와 인터페이스를 설계하는 기술이 여기에 포함됩니다.
 
두 번째는 **AI 모델·서비스 설계 영역**입니다. 프롬프트 엔지니어링, AI 에이전트 설계, RAG 구조, 모델 평가와 Fine-Tuning, AI UX 설계 등이 여기에 속합니다. 즉 AI 모델을 실제 서비스 구조 안에 설계하는 역량입니다.
 
세 번째는 **백엔드 인프라 운영 영역**입니다. 데이터베이스 모델링, 캐시 전략, 메시지 큐, 클라우드 인프라, Kubernetes, CI/CD 같은 기술이 포함됩니다. 서비스가 안정적으로 동작하도록 확장성과 운영 자동화를 책임지는 영역입니다.
 
네 번째는 **AI 시스템·인프라 구현 영역**입니다. 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 데이터 파이프라인, 모델 서빙, 실시간 추론, MLOps 같은 기술이 여기에 포함됩니다. 쉽게 말해 AI를 실제 운영 가능한 시스템으로 만드는 플랫폼 엔지니어링 영역입니다.
 
 
### 백엔드 개발자는 AI 시대에 사라지지 않는다 오히려 AI 시스템을 구현하는 가장 중요한 역할을 맡는다
이 4분면에서 전통적인 백엔드 개발자는 어디에 위치할까요? 대부분 백엔드 인프라 운영 영역에 있습니다. 그리고 앞으로 이동하게 될 방향은 매우 명확합니다. 바로 **AI 시스템과 인프라 구현 → AI 모델과 서비스 설계로의 확장**입니다. 즉, 기존 백엔드 역량 위에 AI 기술을 얹는 방향으로 발전하게 됩니다.
 
LangChain과 LangGraph를 바탕으로 Agent를 설계하고, Embedding Model과 Vector DB를 바탕으로 RAG(검색증강생성) 시스템을 구축합니다. LLM을 직접 만들기보다는 기존의 OpenAI, Gemini, Claude 등 LLM API를 연결하고, 대화형으로 사용자의 UI/UX를 설계하는 능력이 여기에 포함됩니다.
 
이것은 완전히 새로운 작업이 아니라, 오히려 **기존 백엔드 개발자의 자연스러운 확장 영역**에 가깝습니다. API 서버를 만들던 사람이 이제 AI API를 붙이고, 데이터베이스를 설계하던 사람이 이제 벡터 데이터베이스를 다루는 것입니다. 기술이 완전히 바뀌는 것이 아니라, 시스템의 구성 요소가 하나 더 추가되는 것이죠.
 
다시 처음 이야기로 돌아가 보겠습니다. 옥스퍼드 연구에서 왜 AI 기술이 있는 지원자가 더 높은 인터뷰 확률을 보였을까요? 단순히 기술 하나를 더 알고 있어서가 아닙니다. 채용 담당자는 그 한 줄의 문장에서 더 많은 것을 읽어냅니다.
 
* 이 사람은 새로운 기술을 받아들이는 사람이다.
* 이 사람은 변화하는 환경에서도 스스로 학습하는 사람이다.
* 이 사람은 미래 기술을 두려워하지 않는 사람이다.
 

새로운 기술이 등장했을 때 그것을 외면하고 도태되는 사람과, 호기심을 가지고 배우는 사람이 있습니다. 과거에도, 지금도, 그리고 앞으로도 기술과 사회는 후자에게 더 유리하게 작동할 것입니다.
 
AI 시대에 가장 유리한 개발자는 어쩌면 AI 전문가도 아니고, 머신러닝 연구자도 아닙니다. 단지 기존의 기술 위에 새로운 기술을 하나 더 얹어, 변화의 흐름에 올라 탈 수 있는 사람입니다. 그리고 바로 그 사람이, AI 기술을 가진 백엔드 개발자입니다.
 
 
### 참고자료
- Oxford Internet Institute, [AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment](https://arxiv.org/pdf/2601.13286)
- AI Workforce and Skills Research [Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs](https://arxiv.org/pdf/2312.11942.pdf)
- IEEE, SWEBOK: Software Engineering Body of Knowledge

 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [AI 개발자의 역량: 위대한 개인의 탄생](https://community.programmers.co.kr/post/13369?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13369)
* [프로그래머의 성장관점에서 바라본 CES 2026](https://community.programmers.co.kr/post/13168?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13168)
* [온톨로지와 Agentic AI 진화](https://community.programmers.co.kr/post/13006?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13006)


 
 

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AI 기술을 가진 개발자, 실제 채용에서 유리할까?

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[데브코스x길벗] 나만의 포트폴리오 사이트 만들기 특강

개발자라면 한 번쯤은 꿈꿔봤을 기업, 네카라쿠배! 많은 분들이 취업을 원하는 만큼 그 꿈에 한 발짝 더 가까이 다가갈 수 있도록, 프로그래머스를 통해 '네카라쿠배'에 취업한 개발자의 이력서/포트폴리오 작성 꿀팁을 준비했어요. 꼭 '네카라쿠배'로 취업을 희망하지 않더라도, 취업을 위한 꿀팁들이 담겨있으니 꼼꼼하게 읽어봐 주세요! 😊
 
 
# 📌 기술 스택 어필형
### Q. 포트폴리오 아이디어는 어디에서 얻으셨나요?
서류를 검토하는 사람의 관점에서 포트폴리오를 만들려고 노력했어요. 기업에서 개발자를 채용할 때, 단순히 어떤 절대적인 기준을 충족한다고 해서 채용하는 것은 아니에요. 기업의 채용 형태나(공개 채용인지 상시 채용인지 등) 그 기업이 해당 포지션에 기대하는 역량에 맞춰 포트폴리오를 구성하는 것이 중요하다고 생각했어요.
 
저만의 노하우를 공유하자면, 여러 기술을 다양하게 다뤄본 경험을 어필하는 것보다 **하나의 기술이라도 깊이 있게 이해하고 활용한 경험을 보여주는 것이 더 매력적**이라고 생각해요. 제가 면접관이라도 그런 개발자에게 더 신뢰가 갈 것 같아요.
 
-신윤재, 카카오엔터프라이즈 AI검색팀 서버 개발자
 
### Q. 다른 개발자들과 차별화된 포트폴리오를 만들려면 어떤 점에 신경 써야 할까요?
**관심 있는 회사에서 사용하는 기술 스택을 먼저 파악한 뒤, 그 기술을 활용해 프로젝트를 직접 진행해보는 것을 추천**드려요. 관심 있는 회사가 어떤 기술 스택을 쓰는지는 채용 공고를 보면 어느 정도 유추할 수 있어요.
 
포트폴리오의 완성도도 중요하지만, 사용한 기술을 왜 선택했는지에 대한 명확한 이유와 이해가 반드시 필요해요. 예를 들어, GraphQL을 사용한 프로젝트라면 단순히 적용하는 데 그치지 않고, 왜 GraphQL을 선택했는지, 해당 기술의 장단점을 이해하고 설명할 수 있어야 하죠.
 
아래는 제가 사이드 프로젝트를 하며 공부한 기술 스택과 실제 프로젝트 경험입니다.
 
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-앤드류, 카카오엔터프라이즈 데이터 분석팀 프론트엔드
 
# 📌 프로젝트 강조형
### Q. 포트폴리오도 따로 준비하셨나요? 어떤 방식으로 구성하셨나요?
저는 진행했던 여러 프로젝트를 Git에 정리해왔는데요. Git만으로는 전체 프로젝트를 한눈에 보여주기 어렵다고 판단해 별도로 포트폴리오를 준비했어요. Git에 전체 코드와 문서가 있으니, **포트폴리오에는 각 프로젝트의 핵심 내용, 제가 맡았던 역할, 그리고 어려웠던 점과 해결 과정** 등의 자세한 스토리를 담았어요.
 
포트폴리오는 분야나 직무별로 목차를 나누어 구성했고, 각 프로젝트마다 주제, 개요, 사용 기술 스택, 담당 역할 등을 정리했어요. 전체 내용을 참고할 수 있도록 Git 링크도 함께 첨부했습니다. 포트폴리오는 저의 역랑을 가장 잘 표현할 수 있는 자료라고 생각했기 때문에 포트폴리오를 제출할 수 있는 회사 위주로 지원했던 것 같아요.
 
-박민서, 라인플러스 Data & ML 센터 데이터 엔지니어
 
### Q. 이력서와 포트폴리오는 어떻게 준비하셨나요?
신입으로 지원했지만, 산업진흥원에서 일했던 경험이 있어서 이 부분을 적극 어필했어요. 또 기술 스택과 무관하게 **내가 어떤 공부를 해왔는지, 어떤 문제 해결 능력을 갖추고 있는지** 보여주고자 했습니다.
 
개인적으로는 포트폴리오를 충분히 준비하지 못했다는 아쉬움이 있어요. 그래서 드리고 싶은 조언은 여러 스터디나 프로젝트를 경험해보는 것, 그리고 실제로 만든 결과물에 대한 설명을 체계적으로 정리하는 것이 큰 도움이 될 거라는 점이에요. 그런 정리는 면접에서도 자연스럽게 이야기할 수 있는 기반이 되더라고요.
 
-김찬우, 쿠팡 소프트웨어 개발 엔지니어
 
### Q. 취업에 가장 도움이 되었던 프로젝트나 활동은 무엇이었나요? 포트폴리오는 어떻게 준비하셨나요?
저에게 가장 도움이 되었던 프로젝트는 네이버 부스트캠프에서 진행한 프로젝트였어요. 단순히 결과물만 만들어낸 것이 아니라, 웹사이트를 구축하는 과정을 통해 많은 것을 배울 수 있었거든요. 이런 경험은 면접에 들어가서 이야기를 풀어가는 데 많은 도움이 되었던 것 같아요.
 
거창한 포트폴리오는 준비하지 못했지만, **지금까지 했던 프로젝트를 간략하게 설명하고 화면은 어떻게 구현했는지 이미지를 통해 보여주고자** 했어요. 따로 운영하던 기술 블로그도 함께 활용했어요.
 
-이창엽, 넥슨코리아 테크빌더팀 웹 개발자
 
# 📌 수치 정리형
### Q. 구직을 위해 따로 준비하신 포트폴리오나 이력서가 있나요?
이력서는 프로그래머스에서 작성한 이력서로 제출했어요. 포트폴리오는 생각만 하다가 결국 만들지는 못했어요. 다만, 프로그래머스에서 제공해주는 이력서 포맷이 활동들을 카테고리에 맞춰 깔끔하고 직관적으로 보여주어 큰 도움이 되었어요.
 
### Q. 자기소개서에서는 어떻게 본인을 어필하셨나요?
**되도록이면 수치 기반으로 성과를 설명하려고 노력**했어요. 예를 들어, '속도를 개선했다'는 말 대신에 '기능 처리 속도를 30% 향상시켰다', '트래픽이 40% 감소했다'처럼 명확하고 구체적인 수치를 넣으려 했습니다. 그리고 이력서는 간결하게 작성했어요. 했던 일들을 모두 장황하게 적으면, 읽는 사람은 힘들 것이라 생각했거든요. 직접 개발하거나 진행했던 프로젝트 중에서 중요한 것만 기록했고, 이런 부분이 좋은 점수를 받지 않았나 생각하고 있습니다.
 
-이길원, 센드버드 소프트웨어 엔지니어
 
### Q. 포트폴리오를 만들면서 어떤 어려움이 있었나요?
가장 어려웠던 점은 생각보다 많은 시간을 투자해야 한다는 점이었어요. 그래서 아주 디테일하게는 준비하지 못했고, **각 프로젝트의 개요, 팀원 구성, 맡은 역할, 느낀 점 등을 표 형식으로 간략하게 정리**해서 제출했어요. 세부적인 이야기는 면접 때 어필할 수 있도록 준비했습니다.
 
-김기표, SNOW 안드로이드 개발자
 
# 📌 꾸준히 기록형
### Q. 이직을 하실 때 포트폴리오를 따로 준비하셨나요? 준비하셨다면 어떻게 준비하셨는지 궁금해요.
신입으로 입사할 당시에는 포트폴리오 준비에 집중했었는데, 경력 이직 시에는 오히려 면접 준비에 더 집중했어요. 회사에서 하는 업무에서 어떤 성과를 이루었는지 되돌아보는 시간을 가졌고, 공유할 만한 사례는 **개인적으로 관리하고 있는 블로그에 정리하여 작성**했어요. 평소에 제가 사용하는 기술의 오픈소스 기여 활동도 가끔씩 했었는데, 이 부분도 이력서에서 저를 어필하는 데 도움이 됐어요.
 
-김하림, 배달의 민족 주문웹프론트개발팀 웹 프론트엔드
 
### Q. 이력서에는 주로 어떤 내용을 담아내셨나요?
제가 해왔던 경험을 모두 다 담았어요. 3학년 때 스타트업에서 인턴으로 일하며 데이터 관련 개발을 했던 것, 이후 분석에 흥미를 느껴 공부를 더 하고, 더 큰 기업에서 데이터 분석 업무를 했던 것, 네이버에서 주최하는 데이터 분석 대회에 참여한 경험 등을 차례대로 정리했어요. 이러한 과정들을 꾸준히 블로그에 올렸더니, 블로그를 통해 연락이 와서 또 다른 일을 할 기회도 생겼어요. 이런 경험들을 이력서에 적어냈어요.
 
서버든 프론트엔드든 자신이 처음부터 끝까지 프로젝트를 해보는 경험은 중요하다고 생각해요. 기업에서 신입 엔지니어를 채용하는 경우에는 지원자의 태도나 관심, 열정을 중요하게 보는 것 같아요. **가고 싶은 회사의 도메인과 꼭 일치하지 않더라도 어떤 프로젝트를 했고 어떤 부분을 고민했는지를 어필**하면 좋습니다. 때문에 기록이 중요한 것 같아요. 저는 면접 시 제 블로그를 모두 보여드렸어요.
 
-하디, 쏘카 데이터 엔지니어링팀 데이터 엔지니어
 
### Q. 이력서와 포트폴리오는 어떻게 준비하셨나요? 준비 중 어려웠던 부분은 무엇이었나요?
이력서와 포르폴리오를 만들어보셨다면 모두 공감하시겠지만, 준비가 어려워요. 🤣
어떤 내용을 적어야 할지, 어디서부터 어디까지 적어야 할지 기준을 세우기 힘들어요. 특히 실무 경험이 없는 상태에서는 면접관이 어떤 내용을 보고 싶어 할지 예측하기가 어렵더라고요.
 
그래서 저는 면접관의 입장을 알 수 있을 만한 분께 조언을 구했습니다. **프로젝트 이력과 사용 가능 기술 등을 정리한 이력서와 포트폴리오를 미리 준비한 뒤 피드백을 부탁**드렸어요.
 
개인 포트폴리오 사이트는 취미로 재미 삼아 만들었는데요. 처음에는 제가 기획부터 디자인, 프론트, 백엔드를 모두 진행해보고 싶다는 생각으로 시작했어요. 그런데 하다보니 누군가에게 자랑하고 싶다는 마음이 커지면서 3번의 큰 리팩토링을 할 만큼 정성을 들이게 되었습니다. **무엇보다도 자신이 한 프로젝트는 반드시 기록해두는 것**, 나중에 잊어버리지 않기 위해서라도 꼭 필요하다고 생각해요.
 
-박경선, 라인게임즈 플랫폼실 백엔드 개발자
 
 
지금까지 네카라쿠배에 합류한 개발자들이 이력서와 포트폴리오를 어떻게 준비했는지, 그리고 그 과정에서 얻은 꿀팁들을 살펴보았습니다. 이를 참고하여 여러분에게 가장 잘 맞는 방식으로 차근차근 준비해 나가시길 바랍니다. 여러분의 노력과 성장이 결국 원하는 목표로 이어지기를 응원합니다! 💪
 
*※본 글은 2022년 12월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*
 
 
[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f2ef708f-59d8-4e51-a27e-49b0b60d77fe/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25186?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25186_blog&utm_content=25186_banner)

네카라쿠배를 꿈꾸는 개발자를 위한 꿀팁: 이력서·포트폴리오 준비편

본 글은 비전공자 출신 백엔드 개발자 최락준 님의 글을 일부 재편집하였습니다.
비전공자로 개발자 취업을 고민하고 계신 분들이라면 끝까지 읽어보시는 것을 추천드립니다.
 
 
# 개발자가 되는 데는 거창한 이유가 필요 없다.
가벼운 이야기부터 시작해 보도록 할까요? '왜 개발자가 되었나?'는 비전공자가 개발자로 전향할 때 자주 맞닥뜨리는 질문입니다. 사람마다 개발자가 되려는 이유는 다양합니다. 누구는 저처럼 돈을 잘 벌고 싶어서(물론 아직 달성하지 못했지만), 누군가는 마치 기계를 조립하듯 코드를 작성하는 과정이 재밌어서, 또 누군가는 기술을 통해 이 세상에 혁신을 가져오고 싶어서와 같이 위대한 이유 때문일 것입니다.
 
하지만 개발자가 되는데 반드시 특별한 이유가 필요한 것은 아닙니다. 모든 직업이 그러하듯, 내가 앞으로 최소 주 40시간씩은 코드와 (혹은 그 관련된 업무와) 씨름할 수 있는 책임감이 있고, 그 안에서 나름의 만족감을 느낄 수 있다면 충분하다고 생각합니다.
 
# 시작은 코딩 부트캠프를 추천
비전공자가 개발자가 되는 방법은 크게 코딩 부트캠프를 수료하는 것과 독학 두 가지가 있습니다. 하지만 독학은 잘못된 커리큘럼을 짤 확률이 높습니다. 이제 막 프로그래밍을 시작한 입장에서 무엇이 중요한지 알기 힘들기 때문입니다.
 
반면 부트캠프는 대체로 실무와 밀접한 커리큘럼으로 이루어져 있습니다. 국비지원을 활용하면 부트캠프를 무료로 수료할 수 있다는 것도 큰 장점입니다. 무엇보다 부트캠프를 추천하는 가장 큰 이유는 진행하는 부트캠프에서 진행하는 프로젝트 때문입니다. 동료들과 팀웍을 발휘하고, 어설프지만 설계부터 배포까지 해내는 것은 부트캠프에서 얻을 수 있는 소중한 경험입니다.
 
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👆 [프로그래머스 부트캠프](https://school.programmers.co.kr/learn?tag=%EB%8D%B0%EB%B8%8C%EC%BD%94%EC%8A%A4)
 
# 수료 후에는 어떻게 준비하는 것이 좋을까?
부트캠프 수료 후에는 어떻게 준비하는 것이 좋을까요? 먼저 비전공자로서 부족한 점이 분명히 존재합니다. 전공자들이 4년간 대학에서 두꺼운 전공책과 씨름하고 시험을 준비하며 쏟았던 노력을 무시할 수는 없기 때문입니다.
 
그렇다면 비전공자로서 취업전선에 뛰어들기 위해 그와 동등한 과정을 겪어야 한다는 것일까요? 저는 꼭 그렇지는 않다고 생각합니다. 여기에 제가 생각하는 현실적인 대안을 제시해보려 합니다.
 
## 1. 비전공자로서 부족한 것 채우기: IT 지식
개인적으로 비전공자로서 가장 어려움을 느꼈던 부분 중 하나는 각종 IT 용어와 지식이었습니다. 특히 비전공자이며 평생을 개발과 관련 없는 삶을 살았다면, 이러한 것들이 낯설 수밖에 없습니다. 
 
예를 들어, IT 업계에서 자주 쓰이는 "프로토콜"이라는 용어는 비전공자에게 어디선가 들어봤지만 쉽게 정의할 수 없는 단어입니다. 그런데 프로토콜을 모른다면, HTTP가 무엇인지 이해하기 힘들어집니다. 이렇듯 IT 지식은 서로 연결되어 있는 경우가 많습니다.
 
여기서 제가 추천하는 방법은 얇고 넓게 익히기입니다. 물론 깊고 넓게 익히면 더할 나위 없이 좋습니다. 하지만 우리는 주어진 자원(시간과 집중력 등)내에서 효율성의 문제를 간과할 수 없습니다. 프로토콜 얘기로 돌아가 보겠습니다. 통신 시스템이 어떠하고, 프로토콜의 종류에는 무엇 무엇이 있는지는 당장 중요하지 않습니다. '장치 간의 통신을 위해 정해진 약속'이라는 것만 우선 알게 되면 HTTP가 무엇인지 와닿게 됩니다. 그러다 웹개발자로서 HTTP 컨셉에 대한 공부가 필요하다고 느껴지면 그때 깊게 공부하면 됩니다.
 
IT 지식에 하나하나에 너무 매몰되면 지치기 쉽습니다. 사실 파고들면 끝이 없기도 하구요. 우선 IT기술과 친해지는 것이 중요합니다. 다양한 컨셉들이 익숙해질수록 지식의 저변이 확장되는 것을 느끼게 될 것입니다. 그리고 저변이 확장될수록 다른 것들을 익히기도 쉬워집니다. 이러한 이유로 먼저 얇고 넓게 익히는 것을 추천드립니다.
 
## 2. 비전공자로서 부족한 것 채우기: 알고리즘/자료구조
알고리즘/자료구조는 아쉽게도 지름길이나 왕도가 없는 분야이기도 합니다. 여기서 제가 드리는 현실적인 조언은 필요한 만큼만 공부하는 것입니다. 내가 목표로 하는 회사에 따라, 목표로 하는 개발 분야에 따라 필요로 하는 수준은 천차만별입니다. 예를 들어, 게임 개발과 같이 알고리즘 요구량이 높은 분야에 도전한다면 좀 더 깊게 공부할 필요가 있습니다. 반면 일반 웹 개발이라면 그보다는 요구사항이 낮을 것입니다. 따라서 우선 내가 목표로 하는 곳에 맞춰 공부하는 것을 추천드립니다.
 
그리고 알고리즘을 공부할 때는 해당 알고리즘/자료구조의 컨셉을 이해하는데 먼저 집중하는 것이 좋습니다. 또한 이러한 알고리즘/자료구조는 어떤 문제를 해결하는데 쓰이는지 (즉, 왜 사용하는지)를 이해하는 것도 중요합니다. 그렇지 않으면 문제풀이를 위한 단순 지식에 그치기 쉽습니다.
 
초보분들은 하단의 책 두 권을 추천드립니다.  ‘알고리즘 도감’은 '컨셉'을 이해하는데 좋은 책입니다. ‘알고리즘 문제해결 전략’은 조금 어렵지만 '어떤 문제를 해결하는데 쓰이는지' 이해하는데 도움이 되는 책입니다. 
 
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👆 알고리즘 도감(제이펍)과 프로그래밍 대회에서 배우는 알고리즘 문제해결 전략(인사이트)
 
 
기본적으로 문법은 이해하고 있으나, 알고리즘 공부가 힘든 분들은 하단의 강의를 추천합니다.
 
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👆[ \[프로그래머스\] 어서와! 자료구조와 알고리즘은 처음이지?](https://school.programmers.co.kr/learn?page=1&keyword=%EC%96%B4%EC%84%9C%EC%99%80&utm_medium=social&utm_campaign=school_13577_content&utm_content=kdc_info_209)
 
## 3. 많은 코드를 접하기
비전공자들에게는 접하는 코드의 절대적인 양이 부족할 수 있습니다. 그리고 이것은 자칫 본인만의 방식과 사고에 갇히는 위험이 되기도 합니다. 가장 쉽게 양질의 코드를 접할 수 있는 방법은 기술블로그를 읽는 것입니다. 기술블로그는 대게 특정 문제 상황과 해결에 대한 글이 많기에 좋은 코드와 해결 방식도 함께 살펴볼 수 있습니다. 책이나 인터넷 강의에 나오는 코드들도 좋은 소스가 될 수 있습니다. 대체로 코드가 단순한 편이지만 매뉴얼과 같은 코드들을 접할 수 있습니다.
 
또한 조금 도전적이지만 추천드리는 방법 중 하나는 깃헙 등에서 오픈소스를 살펴보는 것입니다. 이때, 스타(star)가 많고 나에게 익숙한 기술을 사용한 프로젝트를 대상으로 하는 것이 좋습니다. 프로젝트 구조가 어떻게 되고, 도메인은 어떻게 설정했는지, 코드들이 서로 어떻게 상호작용하는지 등을 살펴보면 어느새 코드를 보는 나의 실력도 높아져 있을 것입니다.
 
## 4. 스터디 참여
비전공자 분들은 주변에 같은 길을 걸어가는 동료들이 적습니다. 스터디 참여는 좋은 대안이 될 수 있습니다. 다만, 취업준비생들로만 이루어진 스터디는 추천드리지 않습니다. 실무의 온도를 느낄 수 없고, 잘못된 우선순위를 갖게 될 확률이 높기 때문입니다.
 
스터디를 참여하면 얻을 수 있는 장점은 매우 많습니다. 우선, 기술에 대해 함께 토론하고 얘기를 나누는 것은 개발자로 성장하는데 좋은 밑거름이 될 것입니다. 그리고 취업과 관련된 정보를 얻을 수 있습니다. 현직자분들은 이미 험난한 취업과정을 겪어보았기에, 이 과정에서의 노하우나 꿀팁들을 얻을 수 있을 것입니다. 또한 개발에 열정이 있는 많은 분들과 교류할 수 있습니다. 개발자 동료들과 교류하는 것의 장점은 여러 가지가 있지만 무엇보다 함께 하는 것만으로도 훌륭한 동기부여가 된다는 것입니다.
 
# 마치며
비전공자분들이 쉽게 하게 되는 걱정들이 있습니다. 너무 늦은 것은 아닐까? 비전공자라서 불리한 것은 아닐까? 논리의 비약을 무릅쓰고 얘기해 보겠습니다.
 
"비전공자는 늦고 경쟁력이 떨어진다."라는 명제는 귀납법에 의해 하나의 반례만 있어도 거짓이 됩니다.
 
하지만 실제로 훌륭한 성과를 보이고 있는 비전공자분들을 정말 많이 볼 수 있습니다. 사실 이제는 그러한 구분도 의미 없기도 하구요. 따라서 우리에게 필요한 것은 지금 노트북 앞에 앉아 열심히 코드를 작성하는 것이 아닐까 생각해 봅니다.
 
 
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비전공자의 개발자 취업 방법, 이렇게 준비해보세요!

개발자라면 누구나 크고 작은 실수를 합니다. 
누군가는 서버를 멈추고, 누군가는 데이터를 날리고, 또 누군가는 한 줄의 코드로 사용자를 혼란에 빠뜨리기도 합니다.
중요한 건 그 실수를 어떻게 다루느냐이며, 이러한 경험을 발판으로 더 단단한 개발자가 될 수 있습니다.
오늘은 풀스택 시니어 개발자 고코더 님이 전하는 '실수로 성장하는 법', 그 생생한 경험과 배움을 나눠보겠습니다.
 
 
## 그날, 나는 운영 서버를 멈춰세웠다
새벽 2시 30분, 배포 버튼을 누른 순간 세상이 멈춘 것 같았습니다. Slack 알림이 폭포수처럼 쏟아졌습니다.
"사이트가 안 열려요", "로그인이 안 됩니다", "결제 오류가 발생했어요."
손이 떨렸고 식은 땀이 흘렀습니다. 개발 환경 설정 파일을 프로덕션에 그대로 배포한 것이었습니다.
 
그날 밤, 팀원 3명을 새벽에 깨워야 했고, 2시간 동안 서비스가 중단되었으며, 수천 명의 사용자가 피해를 입었습니다. 복구 후 작성해야 했던 사고 보고서는 제 개발자 인생에서 가장 괴로운 문서였습니다. 하지만 지금 돌이켜보면, 그날의 실수가 저를 더 나은 개발자로 만들었습니다.
 
개발자라면 누구나 실수를 합니다. 작은 버그부터 서비스 전체를 마비시키는 대형 사고까지, 그 스펙트럼은 다양합니다. 중요한 것은 실수 그 자체가 아니라, 실수를 어떻게 다루고 무엇을 배우느냐입니다. 이번 글에서는 **개발 현장에서 실제로 일어난 실수 사례들과, 그 실수를 성장의 발판으로 만드는 구체적인 방법**을 공유하겠습니다.
 
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## 개발자들의 실수 이야기
### "DELETE FROM users" - WHERE 절을 잊다
선배 개발자 K씨의 이야기입니다. 데이터베이스 정리 작업 중, 테스트 계정을 삭제하려던 순간이었습니다. DELETE FROM users WHERE id = 12345 를 입력하려다가 WHERE 절을 쓰기 전에 실수로 엔터를 눌렀습니다. 화면이 잠깐 멈추더니 "3,247 rows affected"라는 메시지가 떴습니다.
 
순간 머릿속이 하얘졌습니다. 수천 명의 사용자 데이터가 순식간에 사라진 것입니다. 다행히 1시간 전 백업이 있었고, 빠르게 복구할 수 있었습니다. 하지만 그 1시간 사이에 가입한 신규 사용자 27명의 데이터는 영구 손실되었습니다.
 
이 사건 이후 팀에서는 운영 데이터베이스에 직접 쿼리를 실행하는 것을 원칙적으로 금지했습니다. 대신 쿼리 실행 전 반드시 SELECT로 영향 범위를 확인하고, 중요한 작업은 트랜잭션으로 감싸서 롤백 가능하도록 했습니다. 또한 모든 쿼리 실행 로그를 남겨 추후 추적 가능하도록 시스템을 개선했습니다.
 
 
### AWS 키를 GitHub에 올리다
신입 개발자 L씨는 개인 프로젝트를 진행하다가 환경 설정 파일을 실수로 GitHub에 커밋했습니다. 그 안에는 AWS 액세스 키가 포함되어 있었습니다. 커밋 후 불과 10분 만에 이상한 일이 벌어졌습니다. AWS에서 보안 경고 이메일이 날아왔고, 알 수 없는 EC2 인스턴스가 여러 개 생성되어 있었습니다.
 
누군가 자동화된 봇으로 GitHub를 모니터링하다가 노출된 키를 발견하고 즉시 악용한 것이었습니다. 다행히 빠르게 발견해서 키를 무효화했지만, 불과 몇 시간 만에 30만 원 상당의 과금이 발생했습니다. 회사에 솔직히 보고하고 사비로 처리했지만, 가슴이 철렁했던 경험이었습니다.
 
이후 L씨는 모든 프로젝트에 .gitignore를 철저히 설정하고, 시크릿 관리는 환경 변수나 AWS Secrets Manager를 사용하게 되었습니다. 또한 커밋 전에 민감 정보가 포함되지 않았는지 자동으로 검사하는 pre-commit 훅을 설정했습니다.
 
 
### 무한 루프가 만든 참사
백엔드 개발자 P씨는 배치 작업을 수정하던 중 실수로 무한 루프를 만들었습니다. 로컬에서는 데이터가 적어서 문제가 없었지만, 프로덕션에서는 수백만 건의 데이터를 처리하다가 메모리가 계속 쌓였습니다. 결국 서버가 다운되었고, 새벽 3시에 긴급 호출을 받았습니다.
 
황급히 서버를 재시작했지만, 배치 작업이 다시 실행되면서 또다시 서버가 다운되는 악순환이 반복되었습니다. 결국 해당 배치 작업을 완전히 비활성화하고, 코드를 수정한 후에야 서비스가 정상화되었습니다. 
 
이 경험 이후 팀에서는 모든 배치 작업에 타임아웃과 메모리 제한을 설정했습니다. 또한 서버 모니터링 시스템을 강화해서 CPU나 메모리 사용량이 임계치를 넘으면 즉시 알림을 받도록 했습니다. 로컬 테스트 환경에서도 프로덕션과 유사한 데이터 규모로 테스트하는 문화를 정착시켰습니다.
 
 
### 조건문의 작은 차이가 만든 큰 구멍
주니어 개발자 J씨는 프리미엄 사용자 검증 로직을 작성하면서 실수했습니다. if (user.isPremium == true) 대신 if (user.isPremium = true) 로 작성한 것입니다. 비교 연산자 대신 대입 연산자를 사용한 거죠. 이 코드가 배포되자, 모든 사용자가 프리미엄 권한을 갖게 되었습니다.
 
문제는 하루 만에 발견되었지만, 그 사이 수백 명이 무료로 프리미엄 기능을 사용했습니다. 매출 손실도 있었지만, 더 큰 문제는 신뢰 손실이었습니다. 일부 사용자는 "버그로 얻은 혜택을 왜 회수하느냐"라며 항의하기도 했습니다.
 
이 사건 이후 팀에서는 ESLint 같은 정적 분석 도구를 필수로 도입했습니다. 또한 중요한 비즈니스 로직에는 반드시 단위 테스트를 작성하도록 규칙을 정했습니다. 페어 프로그래밍도 주 1회 이상 진행하여 서로의 코드를 리뷰하는 문화를 만들었습니다.
 
 
## 실수 직후, 대응법
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### 1단계: 5분의 침착
실수를 발견한 순간, 대부분의 개발자는 패닉에 빠집니다. "끝났다", "어떡하지", "회사 그만둬야 하나"와 같은 생각이 머릿속을 휩쓸죠. 하지만 이 5분을 어떻게 보내느냐가 사고의 규모를 결정합니다.
 
먼저 심호흡을 세 번 하세요. 진부하게 들리지만, 실제로 뇌에 산소를 공급하고 이성적 사고를 돕습니다. 그리고 현재 상황을 객관적으로 파악하세요. "지금 무슨 일이 일어나고 있는가?", "영향 범위는 어디까지인가?", "즉시 롤백이 가능한가?"
 
패닉 상태에서 급하게 수정하려다가 문제를 더 악화시키는 경우가 많습니다. 차라리 **5분을 투자해서 상황을 정확히 파악**하는 것이 결과적으로 더 빠른 복구로 이어집니다.
 
 
### 2단계: 즉시 보고와 협업
많은 주니어 개발자들이 "혼자 해결해 보고 안 되면 보고하자"라고 생각합니다. 하지만 이는 최악의 선택입니다. 시간이 지날수록 피해는 커지고, 나중에 보고했을 때 "왜 진작 말하지 않았느냐"라는 질책을 받게 됩니다.
 
실수를 발견한 즉시 팀장이나 시니어 개발자에게 보고하세요. **명확하고 간결하게 상황을 전달하는 것이 중요**합니다. 다음과 같은 포맷을 사용하면 효과적입니다:
 
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">
[긴급] 배포 관련 장애 발생 
- 발생 시간: 2025-01-15 02:30 
- 영향 범위: 전체 사용자 로그인 불가 
- 현재 상태: 서비스 중단 중 
- 추정 원인: 환경 설정 파일 오류 
- 진행 중인 조치: 이전 버전으로 롤백 중 
- 예상 복구 시간: 10분 내 
- 도움 필요 여부: 데이터베이스 확인 필요 </div>

 
보고를 받은 시니어 개발자는 경험을 바탕으로 더 빠른 해결책을 제시할 수 있고, 필요하면 추가 인력을 투입할 수도 있습니다. 혼자 끙끙대며 1시간을 허비하는 것보다, 보고 후 팀과 협업해서 10분 만에 해결하는 것이 훨씬 낫습니다.
 
 
### 3단계: 복구 우선, 원인 분석은 나중에
사고 상황에서는 복구가 최우선입니다. 근본 원인을 파악하고 완벽한 해결책을 찾는 것은 서비스가 정상화된 이후의 일입니다. **가장 빠른 복구 방법은 대부분 롤백**입니다.
 
롤백이 불가능하거나 데이터 손실이 발생한 경우에는 백업을 활용하세요. 정기적인 백업이 없다면, 지금부터라도 백업 전략을 수립해야 합니다. 복구 과정에서 모든 행동을 기록하세요. 나중에 사고 경위를 작성할 때 정확한 타임라인이 필요합니다.
 
복구가 완료되면 서비스 상태를 모니터링하면서 재발하지 않는지 확인하세요. 때로는 복구했다고 생각했는데 다른 문제가 연쇄적으로 발생하는 경우도 있습니다.
 
 
### 4단계: 투명한 사후 대응
서비스가 정상화되면 사내에 공지하세요. 투명하게 상황을 설명하고 진심으로 사과하는 것이 신뢰를 지키는 방법입니다. "일시적인 시스템 오류"같은 모호한 표현보다는 "배포 과정에서 발생한 설정 오류로 인해 2시간 동안 서비스가 중단되었습니다"처럼 구체적으로 설명하세요.
 
내부적으로는 사고 보고서를 작성합니다. 이때 중요한 것은 개인을 비난하는 것이 아니라 시스템의 취약점을 찾아내는 것입니다. "누가 잘못했는가"가 아니라 "**무엇이 잘못되었고, 어떻게 개선할 것인가**"에 집중하세요.
 
 
## 실수를 예방하는 시스템 설계
### 1️⃣ 자동화로 사람의 실수 줄이기
사람은 실수하는 존재입니다. 아무리 주의해도 피곤하거나 급할 때는 실수가 나옵니다. 그래서 시스템이 사람의 실수를 막아줘야 합니다.
 
**배포 전 자동 검증 스크립트**를 만드세요. 환경 변수가 올바른지, 데이터베이스 마이그레이션이 안전한지, 테스트가 모두 통과했는지 자동으로 확인합니다. 사람이 체크리스트를 보며 하나씩 확인하는 것보다 훨씬 정확하고 빠릅니다.
 
**린터(Linter)와 정적 분석 도구**도 필수입니다. ESLint, Pylint, SonarQube 같은 도구들이 코드를 작성하는 순간 잠재적 버그를 잡아줍니다. =와 ==의 혼동, null 체크 누락, 사용하지 않는 변수 같은 흔한 실수들을 사전에 방지할 수 있습니다.
 
 
### 2️⃣ 체크리스트의 힘
항공기 조종사들은 이륙 전 반드시 체크리스트를 확인합니다. 수천 시간 비행한 베테랑도 예외 없습니다. 왜일까요? 사람의 기억은 불완전하고, 긴장하면 당연한 것도 놓치기 때문입니다.
 
개발자도 마찬가지입니다. 중요한 작업에는 체크리스트를 만드세요:
 
**📌 배포 체크리스트 예시**
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">
[ ] 모든 테스트 통과 확인 
[ ] 환경 변수 설정 확인 
[ ] 데이터베이스 마이그레이션 검토 
[ ] 롤백 계획 수립 
[ ] 모니터링 대시보드 준비 
[ ] 배포 시간대 확인 (트래픽이 적은 시간) 
[ ] 팀원에게 배포 알림 
[ ] 배포 후 로그 모니터링 (최소 10분) </div>

 
처음에는 귀찮게 느껴지지만, 한 번의 체크리스트가 한 번의 대형 사고를 막아줍니다.
 
 
### 3️⃣ 페어 프로그래밍과 코드 리뷰
혼자 코드를 작성하면 자신의 사각지대를 보지 못합니다. 하지만 다른 사람의 눈을 거치면 놓쳤던 문제를 발견할 수 있습니다.
 
**페어 프로그래밍**은 실시간으로 서로의 실수를 잡아줍니다. 한 사람이 코드를 작성하면 다른 사람이 로직을 검토하고 질문합니다. "이 경우는 어떻게 되나요?", "null일 때는요?", "사용자가 이렇게 입력하면요?" 이런 질문들이 버그를 사전에 방지합니다.
 
**코드 리뷰**도 마지막 안전장치입니다. 특히 프로덕션에 영향을 주는 중요한 변경은 반드시 2명 이상의 리뷰를 거치도록 하세요. 리뷰어는 단순히 코드 스타일만 보는 것이 아니라, 비즈니스 로직의 정확성, 예외 처리, 성능, 보안 등을 종합적으로 검토해야 합니다.
 
 
## 비난하지 않는 팀 문화 만들기
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### ✅ "누가"가 아닌 "왜"에 집중하기
장애가 발생하면 본능적으로 책임자를 찾게 됩니다. "누가 이런 코드를 작성했어?", "누가 이걸 배포했어?" 하지만 이런 질문은 문제 해결에 도움이 되지 않습니다.
 
대신 "왜 이런 일이 발생할 수 있었는가?"라고 물어야 합니다. 시스템적 관점에서 보면, 개인의 실수는 결과일 뿐 원인이 아닙니다. **진짜 원인은 실수를 가능하게 만든 프로세스, 도구, 문화**에 있습니다.
 
예를 들어, "왜 테스트를 안 했어?"라고 비난하는 대신 "왜 테스트 없이 배포가 가능했는가? CI/CD 파이프라인에 테스트 단계가 있었는가? 테스트 작성 시간이 일정에 포함되어 있었는가?"라고 질문해야 합니다.
 
 
### ✅ 실수를 공유하는 문화
실리콘밸리의 많은 회사들은 "failure party" 또는 "fuckup night"이라는 문화를 가지고 있습니다. **정기적으로 모여서 각자가 한 실수와 그로부터 배운 교훈을 공유하는 자리**입니다.
 
처음에는 부끄럽고 창피하게 느껴지지만, 팀원들도 비슷한 실수를 공유하면서 "나만 실수하는 게 아니구나"라는 안도감을 느낍니다. 더 중요한 것은, 한 사람의 실수에서 팀 전체가 배울 수 있다는 점입니다.
 
실수를 숨기는 문화는 같은 실수를 반복하게 만듭니다. 하지만 실수를 투명하게 공유하는 문화는 팀 전체의 면역력을 높입니다.
 
 
## 위대한 개발자들도 실수했다
혹시 자신의 실수 때문에 개발자로서 자격이 없다고 느끼시나요? 안심하세요. 세계 최고의 개발자들도 엄청난 실수를 했습니다.
 
2017년, 아마존 AWS의 S3 서비스가 4시간 동안 중단되었습니다. 원인은 엔지니어가 디버깅 명령을 잘못 입력해서 서버들을 대량으로 종료시킨 것이었습니다. 이 사고로 인터넷의 상당 부분이 마비되었고, 수백만 달러의 손실이 발생했습니다.
 
2014년, 애플의 iOS에서 "goto fail" 버그가 발견되었습니다. 단 한 줄의 중복된 코드 때문에 SSL 검증이 제대로 작동하지 않아 심각한 보안 취약점이 생긴 것입니다. 세계 최고의 개발자들이 모인 회사에서도 이런 단순한 실수가 발생합니다.
 
2021년, 페이스북(현 메타)은 전 세계 서비스가 6시간 동안 중단되는 대참사를 겪었습니다. BGP 라우팅 설정 변경 중 실수로 모든 데이터센터가 인터넷에서 사라진 것입니다. 수십억 달러의 손실과 함께 전 세계 수십억 사용자가 영향을 받았습니다.
 
이런 사례들은 두 가지를 말해줍니다. 첫째, **누구나 실수합니다**. 경력, 실력, 회사 규모와 무관하게 실수는 일어납니다. 둘째, 중요한 것은 **실수를 어떻게 다루느냐**입니다. 위 회사들은 모두 투명하게 사고를 공개하고, 재발 방지를 위해 시스템을 개선했으며, 그 과정에서 얻은 교훈을 커뮤니티와 공유했습니다.
 
 
## 당신의 실수 노트를 시작하세요
오늘부터 당신만의 실수 노트를 만들어보세요. 거창할 필요 없습니다. 간단한 메모장이나 노션 페이지면 충분합니다. 작은 실수라도 기록하세요. "오늘 변수명을 헷갈려서 30분을 허비했다"는 것도 훌륭한 기록입니다.
 
6개월 후 실수 노트를 펼쳐보면, 같은 실수를 반복하지 않는 자신을 발견하게 될 것입니다. 1년 후에는 후배 개발자에게 "나도 예전에 이런 실수했었는데..."라며 조언해 줄 수 있는 멘토가 되어 있을 것입니다.
 
완벽한 코드는 없습니다. 실수 없는 개발자도 없습니다. 하지만 실수에서 배우는 개발자와 같은 실수를 반복하는 개발자는 명확히 다릅니다. 당신의 실수는 당신만의 것이 아닙니다. 팀 전체가 함께 성장하는 귀중한 자산입니다.
 
실수를 두려워하지 마세요. 숨기지 마세요. 솔직하게 공유하고 함께 배우세요. 그것이 진정한 프로 개발자의 태도입니다. 당신의 실수 노트가 언젠가 가장 소중한 학습 자료가 되는 날이 올 것입니다.
 
 
### 📚 참고 문헌
* [Amazon explains big AWS outage, says employee error took servers offline, promises changes](https://www.geekwire.com/2017/amazon-explains-massive-aws-outage-says-employee-error-took-servers-offline-promises-changes/?utm_source=chatgpt.com)
* [The Apple goto fail vulnerability: lessons learned](https://dwheeler.com/essays/apple-goto-fail.html?utm_source=chatgpt.com)
* [More details about the October 4 outage](https://engineering.fb.com/2021/10/05/networking-traffic/outage-details/?utm_source=chatgpt.com)

 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [개발자의 인간관계: 코드보다 어려운 인간관계](https://community.programmers.co.kr/post/12607?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25oct)
* [개발자의 번아웃, 조용히 찾아오는 위험 신호들](https://community.programmers.co.kr/post/12542?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25aug)
* [개발자의 학습 곡선 정체기: 더 이상 실력이 늘지 않을 때](https://community.programmers.co.kr/post/12213?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25jun)

 
 
![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/60171a84-84f6-4550-a558-cf2d2a5dde06/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

개발자의 실수 노트: 실패에서 배우는 기술

개발자라면 누구나 언젠가 레거시 코드를 마주하게 됩니다. 깔끔하게 정리된 예제 코드와 달리, 실제 현업의 코드는 수많은 조건과 패치가 쌓여 복잡하게 얽혀 있죠. 처음엔 당황하고 두려울 수 있지만, 레거시 코드는 개발자로 성장하는 데 있어 중요한 배움의 기회가 됩니다. 이번 달 고코더 님의 아티클에서는 레거시 코드를 이해하고 개선하며, 나아가 성장의 발판으로 삼는 방법을 함께 살펴보겠습니다.
 
 
## 그 코드를 본 순간의 충격
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f202d605-e722-4b72-a5ff-44c0caa3ff73/image.png)
 
첫 회사 입사 첫날, 선배 개발자가 저에게 화면을 보여주며 말했습니다.
"이 기능에 버그가 있어서 수정해야 해. 코드는 여기 있고..."
제가 본 것은 주석 하나 없는 3,247줄짜리 단일 파일이었습니다. 변수명은 data1, result2, temp_value 같은 것들로 가득했고, 하나의 함수 안에 if문이 15단계나 중첩되어 있었습니다. 마치 스파게티 면이 뒤엉켜 있는 것 같은 코드 앞에서 저는 완전히 얼어붙었습니다.
 
"이게 정말 돌아가는 코드야?"
 
당시의 충격적인 기억이 지금도 생생합니다. 학원에서 배운 깔끔하고 정리된 예제 코드와는 완전히 다른 세상이었습니다. 그때는 몰랐습니다. **이 "무서운" 레거시 코드가 훗날 제게 가장 훌륭한 스승**이 될 것이라는 사실을요.
 
많은 신입 개발자들이 레거시 코드 앞에서 같은 두려움을 느낍니다. 하지만 이 두려움을 극복하고 레거시 코드와 친해지는 순간, 여러분의 개발 실력은 한 단계 도약하게 될 것입니다.
 
*본 글의 코드 예시와 비즈니스 시나리오는 이해를 돕기 위한 가상의 내용입니다.
 
 
## 왜 이렇게 만들어졌을까?
레거시 코드를 마주했을 때 가장 먼저 드는 생각은 "도대체 왜 이렇게 만들었지?"입니다. 하지만 성급하게 판단하기 전에, 그 코드가 만들어진 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.
 
### 시간에 쫓기는 비즈니스 압박
실제로 제가 분석했던 한 레거시 코드에는 이런 주석이 있었습니다:
 
```java
//2019년 할인 이벤트 긴급 패치 - 절대 건드리지 말 것
if(paymentAmount > 1000000) {
 // 임시 해결책: 고액 결제 시 특별 처리
 return processLargePayment(paymentAmount);
}
```
 
당시 대규모 할인 이벤트 중 결제 시스템에 오류가 발생했고, 서비스 중단을 막기 위해 3시간 만에 급하게 만든 패치였습니다. 완벽하지 않지만 당시 상황에서는 최선의 선택이었던 것이죠.
 
### 당시 기술의 한계와 제약사항
10년 전에는 지금처럼 풍부한 라이브러리와 프레임워크가 없었습니다. 현재는 한 줄로 해결되는 날짜 처리나 문자열 조작을 위해 수십 줄의 복잡한 코드를 직접 작성해야 했습니다. 당시에는 그것이 최선이었고, 그 코드들이 지금까지 서비스를 안정적으로 지탱해왔습니다.
 
### 계속 변화된 요구사항
아래는 비즈니스 요구사항이 계속 변화하면서 코드도 덩달아 복잡해진 전형적인 사례입니다. 매번 새로 만들 수는 없으니 기존 코드에 조건을 하나씩 추가한 결과입니다.
 
```java
// 처음에는 단순한 할인 로직이었지만...
public double calculateDiscount(Order order) {
 double discount = 0;
 
 // 2018년 추가: VIP 고객 10% 할인
 if(order.getCustomer().isVIP()) {
 discount += 0.1;
 }
 
 // 2019년 추가: 특정 브랜드 추가 5% 할인
 if(order.getBrand().equals("SpecialBrand")) {
 discount += 0.05;
 }
 
 // 2020년 추가: 코로나 지원 할인...
 // 2021년 추가: 신규 회원 할인...
 // ... 20여 개의 조건이 계속 추가됨
}
```
 
 
## 레거시 코드를 발굴 해보자
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7ce54df6-2fee-4ab8-b036-7685fe63ed9e/image.png)
 
레거시 코드 앞에서 막막함을 느끼는 것은 당연합니다. 마치 오래된 유적지에 처음 발을 들인 고고학자처럼, 어디서부터 시작해야 할지 알기 어렵죠. 하지만 고고학자가 보물을 찾기 위해 체계적으로 발굴을 진행하듯, **레거시 코드도 단계적으로 접근하면 그 안에 숨겨진 비즈니스 로직과 개발자들의 노하우를 발견**할 수 있습니다.
 
### 1. 전체 그림 그리기
레거시 소스는 전체적으로 큰 그림을 봐야 합니다. 먼저 전체적인 구조를 파악해보세요.
* 폴더 구조 살펴보기: 어떤 기능들이 어디에 위치하는지 파악
* 데이터 흐름 추적하기: 입력 데이터가 어떻게 변환되어 출력되는지
* 핵심 비즈니스 로직 찾기: 가장 중요한 기능이 어디에 구현되어 있는지

 
저는 복잡한 레거시 시스템을 분석할 때 화이트보드에 직접 그림을 그려가며 이해했습니다. 그 과정에서 시스템의 전체 구조를 명확히 파악할 수 있었습니다.
 
### 2. 작은 단위로 나누어 이해하기
큰 소스를 한번에 이해하기는 불가능합니다. 조금씩 정복해가야 합니다.
 
```java
// 이해하기 어려운 복잡한 함수
public Result processUserData(String data, int type, boolean flag) {
 // 200줄의 복잡한 로직...
}

// 먼저 입력과 출력만 파악하기
// 입력: 사용자 데이터(문자열), 처리 타입(숫자), 플래그(불린)
// 출력: Result 객체 (어떤 정보가 담겨있을까?)
```
 
함수의 내부 로직을 모두 이해하려 하지 말고, 먼저 "무엇을 받아서 무엇을 돌려주는지"만 파악해보세요. 그 다음 함수 내부를 몇 개의 블록으로 나누어 각각의 역할을 추측해보는 것입니다.
 
### 주석 남기기
이해한 내용을 주석으로 남기는 것은 소스를 이해하는 가장 좋은 투자 중 하나입니다. 복잡한 레거시라면 최대한 주석을 많이 남겨보세요. 혹시나 주석을 남길 수 없는 환경이라면, 따로 소스를 복사해 주석을 달아보세요.
 
```java
// 이해하기 전
if(user.getAge() > 18 && user.getCountry().equals("KR") && 
 user.getVerificationStatus() == 2) {
 // 복잡한 로직...
}

// 이해한 후 주석 추가
// 성인 한국 사용자이고 본인인증이 완료된 경우
if(user.getAge() > 18 && user.getCountry().equals("KR") && 
 user.getVerificationStatus() == 2) {
 // 프리미엄 서비스 이용 가능 처리
}
```
 
## 레거시 코드 안전하게 개선하기
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/50a430e8-4b51-4859-b680-47d2598b1cc6/image.png)
 
레거시 코드를 개선할 때는 신중해야 합니다. 성급한 리팩토링은 예상치 못한 버그를 만들어낼 수 있습니다.
 
### 1. Boy Scout Rule 적용하기
보이스카우트 규칙: "캠프장을 떠날 때는 찾았을 때보다 더 깨끗하게 남겨놓기"
 
```java
// 기존 코드
public void updateUser(String id, String n, String e, int a) {
 User u = findUserById(id);
 u.name = n;
 u.email = e;
 u.age = a;
 saveUser(u);
}

// Boy Scout Rule 적용 후
public void updateUser(String userId, String name, String email, int age) {
 User user = findUserById(userId);
 user.name = name;
 user.email = email;
 user.age = age;
 saveUser(user);
}
```
 
변수명을 명확하게 하는 것만으로도 코드 가독성이 크게 향상됩니다. 이런 작은 개선들이 모여 점차 코드 전체의 품질이 높아집니다.
 
### 2. 테스트 코드부터 작성하기
리팩토링의 황금 규칙: "동작하는 코드를 건드리기 전에 테스트부터 작성하라"
 
```java
@Test
public void 할인_계산_테스트() {
 // Given: VIP 고객의 주문
 Order order = new Order();
 order.setCustomer(new Customer("VIP"));
 order.setAmount(10000);
 
 // When: 할인을 계산했을 때
 double discount = discountService.calculateDiscount(order);
 
 // Then: 10% 할인이 적용되어야 함
 assertEquals(1000, discount, 0.01);
}
```
 
기존 기능이 제대로 동작한다는 것을 보장하는 테스트를 먼저 작성하면, 안심하고 리팩토링을 진행할 수 있습니다.
 
### 3. 점진적 개선 전략
한 번에 모든 것을 바꾸려 하지 마세요. 새로운 기능을 추가할 때는 새로운 방식으로 구현하고, 기존 코드는 조금씩 개선해나가는 것입니다.
 
```java
// 레거시 방식 (기존 코드는 그대로 유지)
public class LegacyUserService {
 // 기존 로직...
}

// 새로운 방식 (새 기능은 개선된 방식으로)
public class UserService {
 private LegacyUserService legacyService; // 점진적 마이그레이션
 
 public User createUser(UserRequest request) {
 // 새로운 방식으로 구현
 return User.builder()
 .name(request.getName())
 .email(request.getEmail())
 .build();
 }
}
```
 
 
## 최고의 학습 교재
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/47b982d1-8bb0-41e7-ac7a-0d5c7d762483/image.png)
 
놀랍게도 레거시 코드는 개발자에게 **가장 훌륭한 학습 교재**입니다.
 
### 다양한 개발 패턴과 시행착오 사례
교과서에서는 "올바른" 방법만 가르치지만, 레거시 코드에는 "실제로 시도했던" 모든 방법을 볼 수 있습니다. 성공한 패턴도, 실패한 패턴도 모두 학습할 수 있는 살아있는 박물관입니다.
 
### 비즈니스 로직의 복잡성 이해
실제 서비스의 비즈니스 로직은 학교에서 배운 단순한 예제와는 차원이 다릅니다. 수많은 예외 상황, 특수한 요구사항, 법적 제약사항들이 코드에 녹아있습니다. 이런 복잡성을 이해하는 것은 진정한 개발자로 성장하는 필수 과정입니다.
 
### 시스템 설계의 진화 과정 학습
```java
// 2018년: 단순한 구조
class PaymentProcessor {
 void processPayment(int amount) { ... }
}

// 2019년: 다양한 결제 수단 지원
class PaymentProcessor {
 void processPayment(int amount, PaymentMethod method) { ... }
}

// 2020년: 해외 결제 지원
class PaymentProcessor {
 void processPayment(PaymentRequest request) { ... }
}

// 2021년: 마이크로서비스 분리
interface PaymentService {
 PaymentResult process(PaymentRequest request);
}
```
 
코드의 변화 과정을 통해 시스템이 어떻게 진화해왔는지, 어떤 고민들이 있었는지를 생생하게 배울 수 있습니다.
 
 
## 레거시 코드는 적이 아닌 스승
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/48da9035-edc1-4705-9790-4768c382eca0/image.png)
 
레거시 코드에 대한 저의 관점이 완전히 바뀐 순간이 있었습니다. 복잡하고 이해하기 어려웠던 결제 시스템의 코드를 분석하던 중, 작은 주석을 하나 발견했습니다.
 
```java
// 2020.03.15 - 코로나19로 인한 환불 급증 대응
// 기존 24시간 -> 1시간으로 단축 (임시)
// TODO: 상황 안정화 후 원복 예정
if (refundRequest.isUrgent()) {
 return processImmediateRefund(refundRequest);
}
```
 
그 순간 깨달았습니다. 이 코드는 단순한 버그나 나쁜 설계가 아니라, 어려운 상황에서 사용자를 위해 최선을 다한 개발자들의 흔적이었습니다. 코로나19라는 예상치 못한 상황에서 급증한 환불 요청을 처리하기 위해 밤을 새워 만든 해결책이었던 것입니다.
 
그날부터 저는 레거시 코드를 다른 시각으로 바라보기 시작했습니다. 두려워할 대상이 아니라 **선배 개발자들의 고민과 노하우가 담긴 소중한 자산**으로 말입니다.
 
### 겸손함을 배우다
완벽한 코드는 존재하지 않습니다. 지금 제가 작성하는 깔끔하고 우아한 코드도 몇 년 후에는 누군가에게 "레거시 코드"가 될 것입니다. 이런 인식은 코드를 작성할 때 더 신중하게 만들고, 동시에 기존 코드에 대해 더 관대하게 만들어줍니다.
 
### 문제 해결 능력의 향상
레거시 코드를 분석하고 개선하는 과정은 마치 탐정이 되어 미스터리를 푸는 것과 같습니다. 단서를 찾고, 가설을 세우고, 검증하는 과정을 반복하면서 논리적 사고력과 문제 해결 능력이 크게 향상됩니다.
 
## 마치며
레거시 코드와의 첫 만남은 분명 충격적일 것입니다. 하지만 그 두려움을 극복하고 한 걸음씩 다가가다보면, 어느새 레거시 코드가 여러분에게 많은 것을 가르쳐주는 훌륭한 스승이 되어있을 것입니다.
 
기억하세요. 모든 코드에는 그만한 이유와 이야기가 있습니다. 성급하게 판단하지 말고, 먼저 이해하려 노력해보세요. 그리고 조금씩, 조금씩 개선해나가세요.
 
여러분이 오늘 레거시 코드에서 배운 것들이 내일 더 나은 코드를 작성하는 밑거름이 될 것입니다. 그리고 언젠가는 여러분도 후배 개발자들에게 이런 조언을 해줄 수 있는 멘토가 되어있을 거예요.
 
레거시 코드와 친해지는 여정, 지금 시작해보세요!
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [개발자의 학습 곡선 정체기: 더 이상 실력이 늘지 않을 때](https://community.programmers.co.kr/post/12213?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25jun)
* [개발자의 첫 1년: 신입 개발자의 생존과 적응 가이드](https://community.programmers.co.kr/post/11452?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25mar)

 
 
![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/981a201b-a627-4787-8d04-526f9bd95efb/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

레거시 코드와 친해지는 법: 두려움에서 도구로

데이터 분석 데브코스를 수료한 옥예진 님의 수강 후기 인터뷰입니다. 예술을 전공했지만 데이터 분석에 대한 열정을 갖고 새로운 도전을 시작하신 예진 님은, 데브코스의 체계적인 학습과 실무 중심의 프로젝트 경험을 통해 자신감을 얻었다고 하는데요. 비전공자로서 데이터 분석가의 길을 준비하게 된 계기부터 데브코스를 통해 얻은 성장 이야기까지, 예진 님의 생생한 경험담을 지금 바로 만나보세요!
 
# 안녕하세요. 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 저는 대학에서 데이터와 무관한 전공을 공부했지만, 마지막 학기에 새로운 도전을 결심하며 데이터 분석의 길로 뛰어든 옥예진 입니다. 프로그래머스 데이터 분석 데브코스 4기를 수료했고, 현재 데이터 분석가 또는 데이터 기반 마케터로 취업을 준비하고 있습니다.

![image 339.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b5c506c4-654f-400f-8388-334ec88ecadd/image%20339.png)

# 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
비전공자로서 데이터 분석 학습을 처음 시작하는 만큼, 체계적인 국비지원 교육이 필요하다고 판단하여 여러 부트캠프를 열심히 찾아보았습니다. 이 과정에서 부트캠프 정보를 한눈에 볼 수 있는 ‘부트텐트’와 같은 사이트를 참고했고, 다양한 교육 기관의 인스타그램 계정을 살펴보며 정보를 수집하던 중 프로그래머스 데이터 분석 데브코스를 알게 되었습니다.

# 타 기관도 있지만, 프로그래머스를 선택하신 이유가 있을까요?
우선적으로 **교육기관의 신뢰도**를 가장 중요하게 고려했어요. 프로그래머스는 개발자 준비생이라면 누구나 알 정도로 명성이 있는 기관이었기에 자연스럽게 신뢰가 갔습니다. 또한, SQL을 공부하며 프로그래머스의 코딩테스트 문제를 활용했던 경험이 있었는데, 이러한 **수준 높은 코딩 테스트 환경을 제공하는 기관이라면 질 높은 교육을 받을 수 있을 것이라는 확신**이 들었습니다.

프로그래머스 데브코스만의 유연한 일정도 큰 장점이었습니다. 다른 부트캠프와 달리, 9 to 6의 고정된 실시간 스케줄을 강제하지 않는 점이 마음에 들었어요. 여러 부트캠프 후기를 살펴보니, 수업만큼이나 개인 공부 시간이 중요하다는 의견이 많았거든요. 데브코스는 1시부터 6시까지의 코어 타임을 유지하면서도 그 외 시간은 자율적으로 활용할 수 있도록 구성되어 있었는데, 이 점이 복습과 예습 시간을 충분히 확보하는 데 큰 도움이 되었습니다. 실제로 수강하는 동안 이와 같은 유연한 학습 환경 덕분에 더욱 만족스러운 학습 경험을 할 수 있었습니다.

![image 340.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4e293ba6-04de-4339-a7c8-c8055ca42477/image%20340.png)
👆 데브코스의 시작을 도와준 데브코스 사전 OT

# 5개월 동안 데브코스에 참여하며 무엇이 가장 기억에 남나요?
아무래도 가장 기억에 남는 경험은 최종 프로젝트인 것 같아요. **약 3주 동안 진행된 최종 프로젝트는 많은 고생과 함께 큰 성과를 얻을 수 있었던 의미 있는 시간**이었습니다. 수업이 끝난 저녁에도 작업을 이어갔고, 팀원들과 매일 회의를 통해 피드백을 받고 수정하는 과정을 반복했습니다.

특히, 분석 기준이 여러 번 바뀌면서 처음부터 다시 시작해야 하는 상황도 많았는데, 그 과정에서 모든 팀원이 많이 고생했던 기억이 납니다. 하지만 어려움 속에서도 함께 해결책을 찾고 서로 격려하며 끝까지 최선을 다했고, 결과적으로 최종 발표회에서 1등을 차지하게 되었어요. 이때 기분은 말로 표현할 수 없을 정도로 기뻤답니다.

데이터 분석은 저에게 새로운 도전이었기에 이렇게 성취를 이뤄낸 경험이 더욱 큰 의미로 다가왔고, 이를 계기로 데이터 분석가의 길로 나아가는 것에 대한 자신감과 용기를 많이 얻을 수 있었어요.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5722a9c2-8843-4584-a029-14813ca721fc/image.png)
👆 최종 발표회에서 1등 수상 후 받은 소소한 상품

# 데브코스를 통해 스스로의 성장을 실감했던 순간이 있나요?
데브코스를 시작했을 때 저는 SQL과 Excel은 다룰 수 있었지만, 데이터 분석 기초 개념이 부족한 상태였습니다. 하지만 데브코스를 통해 **프로젝트를 4차까지 진행하며 Python Pandas, Tableau, Maatplotlib 등 다양한 기술을 익히며 큰 성장을 경험**할 수 있었습니다.

그중 가장 성장했다고 느낀 순간은 2차 프로젝트를 수행할 때였습니다. 이 프로젝트는 여행 웹페이지에서 유저의 참여도가 여행 상품 구매에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 작업이었습니다. 여기서 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트 모델을 활용해야 했는데, 통계와 머신러닝이 익숙하지 않았던 제게는 큰 도전이었습니다. 특히, 제가 랜덤 포레스트 모델 학습을 담당하게 되었고, 이를 제대로 수행해 내기 위해 주어진 시간 외에도 추가로 학습을 시작했습니다.

통계 강의를 다시 듣고, 관련 서적을 보며 독학했으며, 필요할 때는 구글링으로 정보를 찾아가며 문제를 해결했습니다. **주말에는 멘토님과 1:1 멘토링을 통해 프로젝트와 관련된 구체적인 피드백을 1시간 넘게 주고받기도 했습니다**. 

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b83c6770-998f-453b-b327-49fcd2c714bf/image.png)

이러한 노력 끝에 0.9884라는 높은 성능을 가진 랜덤 포레스트 모델을 구축할 수 있었고, 이를 통해 여행 페이지에서 유저의 참여도와 구매 확률 간의 관계를 파악할 수 있었습니다. 이 과정은 저에게 단순히 기술적인 성장을 넘어 **스스로 학습하는 방법을 익히고, 문제 해결 역량을 키우는 중요한 경험**이 되었습니다.

# 최종 프로젝트에 대해 말씀해주세요. 프로젝트를 수행하며 좋았던 점과 아쉬웠던 점은 무엇인가요?
최종 프로젝트에서는 **구글 빅쿼리에서 제공하는 가상의 의류 이커머스 데이터를 활용한 RARRA 분석을 통해 CRM 전략을 제시**했습니다. 프로젝트의 초기 목표는 실무에 가까운 프로젝트를 수행하는 것이었으며, 이를 위해 실무에서 자주 활용되는 분석 프레임워크를 적용하고 A/B 테스트 설계까지 진행하는 방향으로 설정했습니다. 특히, 새로운 유저 유입보다는 기존 고객의 재구매를 유도하는 것이 최근 트렌드라는 점에 착안하여, 재구매 고객의 특성을 분석하고 단일 구매 고객을 재구매 고객으로 전환하기 위한 전략을 제시하는 데 초점을 맞췄습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c2561f7b-3ccb-4c30-9db7-df42cf5d8af8/image.png)
 
> **✅ 좋았던 점**
> 초기에는 AARRA라는 일반적인 분석 프레임워크를 활용하려 했지만, 멘토님께서 재구매 분석에는 고객 유지에 중점을 둔 RARRA 프레임워크가 더 적합하다는 조언을 주셨습니다. 이에 더해, 단일 구매 고객이 재구매로 전환되는 '아하 모먼트'를 발견하고 이를 기반으로 A/B 테스트 설계를 진행하는 방향을 제안받았습니다. **멘토님의 실무 경험이 반영된 피드백 덕분에 분석의 초점을 재구매로 더욱 명확히 맞출 수 있었고, 실무적인 관점에서 프로젝트 완성도를 높일 수 있었던 점**이 특히 만족스러웠습니다.

> **✅ 아쉬웠던 점**
> 가상 데이터의 한계로 인해 분석 과정에서 여러 제약이 있었습니다. 데이터 분석에서는 도메인 지식이 중요한데, 가상의 이커머스 데이터이다 보니 도메인에 대한 정보 부족으로 심도 있는 인사이트를 도출하는 데 어려움이 있었습니다. 또한, 데이터의 변수 값이 지나치게 균일하게 구성된 경우가 많아 변별력 있는 분석이 제한되었습니다. 사용자 로그를 담은 이벤트 테이블에서는 유입 경로만 제공되고, 더 세부적인 UTM 파라미터 정보가 부족하여 '아하 모먼트'를 도출하는 데에도 한계가 있었습니다. **만약 실제 기업 데이터를 활용할 수 있었다면 보다 풍부하고 현실적인 분석이 가능했을 것이라는 아쉬움**이 남습니다.

# 데브코스를 시작하며 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 그리고 그 목표를 어느 정도 달성했다고 느끼시나요?
제가 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 **의미 있는 프로젝트를 수행하고, 이를 포트폴리오에 담아내어 데이터 분석가로의 경쟁력을 갖추는 것**이었습니다. 저는 비전공자였기 때문에 데브코스에 참여하기 전에는 데이터 분석 프로젝트를 함께할 팀원을 찾기도 어려웠고, 기술적인 역량도 부족해 혼자서 프로젝트를 진행하기에는 한계가 많았습니다.

하지만 데브코스에 참여하면서, **비슷한 배경과 학습 목표를 가진 동료들을 만나 서로의 부족한 점을 보완하며 협력**할 수 있었습니다. 어려운 과제를 함께 해결하고 더 나은 결과물을 만들기 위해 노력했던 과정은 매우 뜻깊은 경험이었습니다.

특히, 프로젝트를 진행하는 동안 **실무 경험이 풍부한 멘토님들로부터 현실적인 조언을 들을 수 있었던 점이 큰 도움**이 되었습니다. 분석 방향을 설정하거나 사용한 모델의 적합성을 검증받는 과정은 물론, 멘토님이 제공해 주신 참고 자료와 피드백을 통해 프로젝트의 완성도를 한 층 더 높일 수 있었습니다. 또한, 기업이 긍정적으로 평가할 수 있는 요소들을 포트폴리오에 반영할 수 있도록 방향성에 대한 구체적인 피드백을 받으며, 보다 경쟁력 있는 포트폴리오를 구성할 수 있었습니다.

결과적으로 총 4개의 프로젝트를 성공적으로 수행하며, 포트폴리오에 담아낼만한 의미 있는 결과물을 만들어낼 수 있었습니다. 이를 통해 처음 목표한 바를 달성하며 데이터 분석가로서 한걸음 더 나아가는 계기가 되었습니다.

# 데브코스에서 특별히 기억에 남는 강사님이 계신가요?
Python Pandas를 강의해 주셨던 스펜서 강사님이 가장 인상 깊었습니다. Pandas를 처음 접했을 때 수업을 잘 따라갈 수 있을지 걱정이 많았는데, 강사님께서 **Series와 DataFrame의 기본 개념부터 심화 내용까지 단계적으로 알기 쉽게 설명**해 주셔서 매우 유익했습니다. 추가 과제 역시 강의의 핵심 내용을 복습할 수 있도록 구성되어 있어 학습 효과를 극대화할 수 있었습니다. 강사님 덕분에 처음 Pandas에 입문했음에도 어렵게 느껴지지 않았고, 오히려 재밌고 흥미롭게 학습할 수 있었습니다.

# 동료들과의 스터디는 어땠나요?
데브코스를 수강하며 무엇보다도 수강생들의 넘치는 열정에 깊은 인상을 받았습니다. 대부분의 동료들이 학습에 진심을 다하는 모습을 보며, 저 역시 더 열심히 해야겠다는 강한 동기부여를 얻을 수 있었습니다.

**매주 강의 중 궁금했던 점들을 묻고 답하는 시간인 데브코스의 'RBF(Random Bit Flip)' 활동도 인상적**이었습니다. 때로는 두 시간 넘게 이야기가 이어질 정도로 학습에 열정적이었던 동료들의 모습이 아직까지 기억에 남습니다. 이외에도 데이터 분야를 먼저 접한 분들이 학습에 도움이 되는 자료를 공유해 주거나, 서로가 서로의 강사가 되어 학습을 도와주는 협력적인 학습 분위기도 특별했습니다.

다른 분야에서 일하다가 데이터 분석을 공부하기 위해 데브코스에 참여한 분들도 많았는데, 현업에서 겪었던 다양한 경험을 공유해 주셔서 다방면의 도메인과 실무 노하우에 대해 전달받을 수 있었습니다. 덕분에 프로젝트를 진행할 때도 실무적인 관점에서 문제를 바라보고 해결할 수 있었습니다. **함께 스터디한 동료들과의 교류는 제게 큰 동기와 배움의 기회를 제공했으며, 덕분에 한층 더 성장**할 수 있었습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6677ba66-9e63-4f2a-a745-9d3c5d1a74be/image.png)
👆 ZEP 회의실에서 모여 프로젝트 회의하던 팀원들의 모습

# 멘토링 경험 중 가장 기억에 남는 순간은 언제였나요?
데브코스에서 4명의 멘토님과 1:1 멘토링을 진행했는데, 모든 멘토링 시간이 유익했지만, 특히 3차 프로젝트 당시 진행했던 멘토링이 가장 기억에 남습니다. 3차 프로젝트를 진행할 때쯤 궁금한 점이 많아져 다른 멘토링 때보다 훨씬 많은 질문을 드렸는데, 멘토님께서 세심하고 친절하게 답변해 주셨던 점이 인상 깊었습니다.

특히, **데이터 분석가의 실무 방식부터 포트폴리오 구성 팁, 최종 프로젝트 데이터셋 확보 방법까지 실질적인 조언**을 얻을 수 있었습니다. 이뿐만 아니라, 도메인이 비슷한 팀원을 찾고 싶다는 저의 요청에 **적합한 팀원을 추천해 주셔서 좋은 협업을 이룰 수 있었던 점**도 좋았습니다.

취준생으로서 실무자의 조언을 직접 들을 기회가 흔치 않은데, 멘토링을 통해 취업 준비에도 실질적으로 도움을 받을 수 있어서 매우 뜻깊었습니다. 매번 미리 질문을 준비하여 멘토링 시간을 최대한 알차게 활용하려고 노력했고, 이를 통해 데이터 분석가로서의 방향성을 더 잘 설정할 수 있었습니다. **데브코스가 끝난 이후에도 멘토님들께 지원서 작성 등과 관련해 조언을 구할 계획**입니다.

# 데이터 분석을 준비하는 분들에게 데브코스를 추천한다면?
데이터 분석 데브코스는 혼자서 데이터 분석가로 취업을 준비하는 데 어려움을 겪는 분들에게 강력히 추천드리는 과정입니다. **데브코스의 핵심은 '동료 성장'과 '멘토링'입니다**.

데브코스에서는 '동행 스크럼'이나 'RBF' 같은 프로그램을 통해 **동료들과 협력하며 학습할 수 있는 기회**를 제공합니다. 이러한 프로그램 덕분에 혼자 학습하는 데서 오는 어려움을 줄이고, 서로 의견을 나누며 주도적으로 배워나갈 수 있었습니다. 데브코스가 끝난 후에도 동료들과 정보를 공유할 수 있는 장이 마련되어 있어, 지속적인 네트워크를 이어나갈 수 있습니다.

또한, 매주 진행되는 'WTL(Weekly Team Learning)'에서는 **멘토님과 팀원들이 함께 모여 프로젝트와 학습 관련 이야기**를 나눌 수 있고, '1:1 멘토링'을 통해서는 깊이 있는 질문을 하거나 개인적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이처럼 데브코스에는 데이터 분석가로 빠르게 성장할 수 있는 기회가 풍부하기 때문에, 수강을 고민 중이시라면 꼭 추천드리고 싶습니다.

# 예진 님께서 꿈꾸는 데이터 분석가는 어떤 모습인가요?
저는 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 실질적인 해결책을 제시함으로써, **기업이 직면한 문제를 해결하고 긍정적인 방향으로 이끌어가는 데이터 분석가**가 되고 싶습니다.

사실 저는 예술을 전공하며 데이터와는 거리가 먼 사고방식을 가지고 있었습니다. 예술에서는 수치를 통해 표현하려는 시도 자체가 모순적으로 여겨지기도 했고, 저 또한 처음에는 데이터를 지나치게 신뢰하거나 의존하는 것에 거부감을 느꼈던 때가 있었습니다. 하지만 인턴 경험을 통해 실무 환경을 접하면서, 더 나은 결과를 얻기 위해 데이터 기반의 논리적인 결론이 얼마나 중요한지를 깨닫게 되었습니다. 기업의 의사결정에서 데이터가 핵심적인 역할을 한다는 사실을 직접 경험하며, 데이터 분석의 가치를 새롭게 인식하게 되었습니다.

이후 데이터 분석을 배우면서 직감이나 감각에 의존했던 과거의 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 논리적이고 체계적인 사고를 할 수 있게 된 점에서 큰 만족감을 느끼고 있습니다. 지금은 **데이터를 통해 추상적이었던 문제를 구체적으로 분석하고, 실질적인 해결책을 제시할 수 있는 능력을 키워가는 데 집중**하고 있습니다. 이를 바탕으로 데이터를 통해 기업의 성장과 발전에 기여하는 데이터 분석가로 성장하고자 합니다.

# 새로운 도전을 시작하는 모든 비전공자 수강생분들께 응원의 한마디 부탁드려요.
절대로 늦었다고 생각하지 마세요. 실패에 대한 두려움은 잠시 내려놓고, 자신이 원하는 목표를 향해 도전해 보셨으면 좋겠습니다. 프로그래머스 데이터 분석 데브코스를 통해 많은 것을 배우고 성장하시길 응원합니다. 언젠가 현업에서 만나 반갑게 인사할 수 있는 날을 기대하겠습니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 

[![da-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/66b6dcc5-75c4-4370-a64d-6a490b4f921e/da-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25254?utm_source=prgm&utm_medium=social&utm_campaign=school_25254_blog&utm_content=25254_banner)

[데브코스 후기] 데브코스를 통해 비전공자에서 데이터 분석가로 성장할 수 있었어요. - 데이터분석 4기 수료생 옥예진 님

졸업을 앞두고 실무 역량을 강화하기 위해 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 1기에 참여한 진소희 님의 인터뷰입니다. 소희 님은 다양한 멘토링과 강사, 매니저님의 든든한 지원 속에서 끝까지 학습에 몰입하며, 마음이 맞는 동료들과 함께 성장할 수 있었다고 하는데요. 단순한 학습을 넘어 실무형 프로젝트를 통해 커리어 경쟁력을 쌓은 소희 님의 이야기, 지금 바로 확인해 보세요!
 
 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요! **생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기 수료생** 진소희입니다. 졸업을 앞두고 실무 역량 강화를 위해 프로그래머스 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스에 참여하게 되었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8daeb21c-bb55-49cf-869d-4de9bfd753b4/image.png)
 
## 프로그래머스 데브코스를 어떻게 알게 되셨나요? 타사도 있지만 데브코스를 선택하신 이유는 무엇인가요?
졸업이 가까워지면서 학부에서 배운 내용만으로는 취업이 힘들겠다는 생각이 들었습니다. 부족한 부분을 채울 수 있는 다양한 강의와 부트캠프를 찾아보다가, 프로그래머스 데브코스를 접하게 되었습니다. **프로그래머스는 다양한 교육 기관 중에서도 가장 공신력 있는 기업**이라 생각했고, **많은 개발자와 지망생들이 신뢰하는 프로그램**이라는 점에서 매력을 느꼈습니다.
 
부트캠프에 참여하는 가장 큰 이유가 다들 비슷하실 텐데, 저 역시 프로젝트를 만들기 위해 참여했습니다. 대학교를 졸업하고 마음 맞는 사람들과 함께 포트폴리오에 넣을 수 있는 수준의 프로젝트를 만든다는 것이 생각보다 쉽지 않았거든요.
 
특히 <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 데브코스에서는 학부에서는 잘 배우지 못했던 AI를 활용할 수 있는 기회가 주어진다는 점이 좋았습니다. **실제 서비스에 AI 기능을 적용해 보는 경험이 앞으로 제 커리어에 큰 도움이 될 것이라 생각**했어요.
 
이뿐만 아니라 현직자들의 멘토링과 강연이 많아 실무 이야기를 풍부하게 들을 수 있다는 점, 현업에서 쓰이는 개발 프로세스와 코드 리뷰 문화, 협업 툴 사용법 등 **학부에서는 접하기 힘든 실무 역량을 배울 수 있다는 점**도 데브코스에 지원하게 된 중요한 이유였습니다.
 
 
## 약 6개월 동안 참여한 데브코스, 가장 기억에 남는 경험은 무엇인가요?
역시 프로젝트 경험이 가장 기억에 남는 것 같아요. 열정 넘치는 팀원들과 이렇게까지 집중해서 진행한 프로젝트가 처음이었기 때문에 더욱 몰입하며 진지하게 임할 수 있었습니다. 특히 배포 과정을 처음 접해보았는데, **내가 만든 서비스가 실제로 구동되는 과정을 직접 경험**해 보는 값진 시간이었습니다.
 
 
## 데브코스를 하면서 성장을 느낀 순간이 있다면?
생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스에서 **총 3개의 프로젝트를 진행**했는데요. 첫 번째와 두 번째 프로젝트는 짧은 기간 안에 개발에 몰입하다 보니, 목표한 기능을 모두 구현하지 못하거나 배포 가능한 상태로 마무리하지 못한 아쉬움이 있었습니다.
 
이 경험을 바탕으로 **최종 프로젝트에서는 마감 일주일 전까지 모든 핵심 기능을 완성**하기로 팀원들과 약속했습니다. 이후 남은 일주일 동안 통일성과 마무리 작업에 집중했고, 그 결과 완성도 높은 프로젝트를 제출할 수 있었습니다. **이러한 점 때문에 저희 팀의 프로젝트가 우수 프로젝트로 선정**될 수 있었던 것 같아요.
 
또한 여러 차례의 실무형 프로젝트를 경험하면서 유지보수나 리팩토링뿐만 아니라, **회고 시간과 중간·최종 피드백을 통해 개선점을 다음 프로젝트에 바로 적용**할 수 있었던 점도 큰 도움이 되었습니다.
 
![블로그 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/695f42f4-dd1f-4d92-84ba-28ad83e4059d/%E1%84%87%E1%85%B3%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%20%283%29.png)
🔼 성장을 경험할 수 있었던 최종 프로젝트
 
 
## 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 만들었나요? 그 과정에서의 경험도 공유해 주세요!
최종 프로젝트로 **'우리.zip'이라는 자취 및 공동생활을 위한 종합 생활 관리 플랫폼**을 만들었습니다. 주요 기능으로는 캘린더, 체크리스트, 가계부, 게임, AI 도우미, 커뮤니티 등이 있으며, 저는 프론트엔드와 백엔드를 모두 담당했습니다.
 
저는 평소 자취나 공동생활을 하면서 발생하는 일정 관리, 생활비 분배, 집안일 분담의 어려움을 직접 경험했고, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 서비스가 필요하다고 생각해왔습니다. 그래서 이번 프로젝트에서 그 아이디어를 현실로 구현해 볼 수 있었고, 한 달이라는 짧은 기간이었지만 온전히 몰입하며 개발을 진행했습니다. 특히 **평소 도전해 보고 싶었던 알람 기능을 구현한 것은 개인적으로 큰 성취**였습니다.
 
백엔드 과정이었기에 프론트엔드 구현이 가장 큰 과제였습니다. 이를 해결하기 위해 한 명이 초기 구조를 설계하고, 팀원 5명이 각자 맡은 도메인의 프론트엔드를 직접 학습하며 API 연동부터 UI/UX 설계까지 전 과정을 수행했습니다. 이 경험을 통해 **단순한 기능 구현을 넘어, 백엔드 개발자가 프론트엔드와 협업할 때 고려해야 할 요소를 깊이 이해**할 수 있었고, 서비스 전체를 바라보는 시야를 넓힐 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3829ae2e-61cd-41eb-a9ea-48f997820858/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/345f1af9-67f7-4faf-b91c-08c53b9e0e33/image.png)
🔼 최종 프로젝트로 개발한 종합 생활 관리 플랫폼 '우리.zip'
 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이며, 얼마나 달성했다고 느끼시나요?
데브코스를 참여하면서 세웠던 목표는 **전체적인 웹 서비스가 어떻게 동작하는지 경험하고, 실제로 만들어보는 것**이었습니다.
 
<생성형 AI 활용 백엔드 개발> 데브코스는 단순히 백엔드 기능 구현만 하는 과정이 아니라, **프론트엔드와의 연동, 배포, 유지보수까지 포함해 실무와 가까운 환경에서 프로젝트를 경험**할 수 있는 과정이었습니다. 덕분에 제가 원했던 목표를 충분히 달성할 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/16d5f0e0-2b0b-415b-b3e2-aaf5c52e16ac/image.png)
 
 
## 수업을 진행해 주신 강사님은 어떠셨나요?
전문적이면서도 친근하게 수업을 이끌어주셔서, 어려운 개념도 쉽게 이해할 수 있었습니다. 특히 익명 채팅방과 같은 커뮤니티를 직접 만들어주셔서, **수업 중 놓치거나 궁금한 부분이 있을 때 실시간으로 자유롭게 질문하고 의견을 공유**할 수 있었던 점이 큰 도움이 되었습니다.
 
뒤처지는 학생이 없도록 세심하게 배려해 주셨고, 저 역시 편하게 강사님께 질문하며 수업 중 어려웠던 내용이나 놓친 부분이 있어도 겁먹지 않고 실습할 수 있었습니다. 이러한 배려 덕분에 끝까지 안정적으로 학습할 수 있었던 점이 기억에 남습니다.
 
 
## 운영 매니저와 함께 한 6개월은 어떠했나요?
제드 매니저님이 기억에 많이 남습니다. 6개월 동안 매일 강의에 함께해 주시며, 필요한 부분이 있거나 문제가 생길 때 바로바로 해결해 주셨습니다. 덕분에 큰 어려움 없이 학습에 집중할 수 있었습니다.
 
또한 수강생들에게 도움이 될 만한 자료들도 직접 만들어주셨고, 과정 중 힘든 부분은 없는지 먼저 물어봐 주시고 항상 응원해 주셔서 정말 감사했습니다. **수료 후에도 추천 채용 공고나 취업 관련 자료**를 꾸준히 보내주시며 도와주셔서, 지금까지도 큰 힘이 되고 있습니다.
 
 
## 함께한 동료들은 어땠나요?
온라인 수업이라 동료들과 친해질 기회가 적을 줄 알았는데, 프로젝트나 스터디를 통해 활발히 소통하며 많은 동료들과 가까워질 수 있었습니다.
 
특히 기억에 남는 건 **클린코드 스터디**였습니다. 각자가 준비한 초안을 하나로 합쳐 책을 완성하는 것을 목표로 진행했는데, 스터디원 5명 모두가 각자 맡은 부분에 대해 깊이 있는 자료를 준비해오고, 서로의 의견을 경청하며 활발하게 피드백을 주고받았습니다. 의견 차이가 있을 때도 열린 마음으로 토론하며 최선의 결론을 도출하려 노력했고, 그 과정에서 개인의 이해도와 실력이 크게 향상되었습니다. 팀원들의 적극적인 자세 덕분에 **단순한 공부 모임을 넘어, 함께 성장할 수 있는 뜻깊은 시간**이 되었습니다.
 
마지막 프로젝트를 함께한 동료들과는 수료 이후에도 꾸준히 연락을 주고받으며 다양한 기술 정보와 최신 트렌드를 공유하고 있습니다. 프로젝트를 진행하면서 쌓은 신뢰와 협업 경험 덕분에 서로 마음이 잘 맞아 **지금도 함께 코드를 리팩토링하며 기능 개선과 최적화를 진행**하고 있어요. 이렇게 뜻이 맞는 동료들과 함께 성장할 수 있다는 점이 매우 감사하게 느껴지고, 앞으로도 함께 발전해 나갈 수 있기를 기대하고 있습니다!

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/333a7df2-3baf-44c9-89fa-ccc57c85b83a/image.png)
🔼 동료들과 함께 성장할 수 있었던 스터디 활동
 
 
## 멘토링 경험은 어떠했나요? 가장 기억에 남는 멘토링 경험에 대해 말씀해 주세요.
다양한 멘토링 중에서도 신재야 FT님과의 멘토링이 가장 기억에 남습니다. 신재야 FT님은 **제 상황과 실력에 맞는 구체적인 학습 방법과 앞으로의 방향을 제시**해 주셨습니다. 이처럼 개개인에 맞는 조언을 주셨기에 더욱 와닿았고, 더 열심히 해야겠다는 동기부여까지 얻을 수 있어서 가장 도움이 되었던 시간이었습니다.
 
또한 프로젝트마다 다른 멘토님들께서 **현업에서 실제로 사용하는 방식과 비교해가며 프로젝트를 검토해 주시고 피드백**을 주셨는데, 덕분에 현장감 있는 경험을 쌓으며 프로젝트를 수행할 수 있었습니다.
 
 
## 기존 백엔드 과정이 아닌, 생성형 AI 활용 백엔드 개발 과정을 선택한 이유는 무엇인가요? 기존 백엔드 과정에 비해 교육 기간이 긴데, 부담은 없으셨나요?
저는 앞으로 AI가 다양한 산업 전반에 더 깊게 활용될 것이라 생각해, 생성형 AI 활용 백엔드 개발 과정을 선택했습니다. AI 관련 기술을 미리 배우고 경험하는 것이 큰 경쟁력이 될 것이라 판단했어요.
 
교육 기간이 길긴 했지만, 덕분에 **기초부터 차근차근 배우고 충분히 실습**할 수 있어 오히려 좋았습니다. 특히 다양한 프로젝트와 멘토링을 통해 실무 감각을 쌓을 수 있었기 때문에, 부담보다는 성장할 수 있는 좋은 기회였다고 생각합니다.
 
 
## 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
2024년엔 개발 경험치 제로였던 나, 2025년엔 AI 백엔드 만렙!
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
**문제를 정확히 이해하고, 팀과 원활하게 소통하며 함께 성장할 수 있는 개발자**가 되고 싶습니다. 기술적인 역량도 중요하지만, 협업과 커뮤니케이션 능력이 뒷받침될 때 문제의 본질에 집중할 수 있고, 그 결과 사용자에게도 도움이 되는 서비스를 만들 수 있다고 생각해요.
 
 
## 마지막으로 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스 수강을 고민하는 분들에게 추천의 한마디 부탁드려요!
어떤 과정을 선택하든, 정말 열심히 노력하는 사람은 분명 좋은 결과를 얻을 수 있다고 생각합니다. **데브코스는 마음 맞는 동료들과 함께 배우고 성장할 수 있는 곳**이고, **열정적인 강사님과 매니저님, 멘토님들이 항상 든든하게 지원**해 주십니다! 데브코스 수강을 고민하고 계신다면, 부담 갖지 말고 '나도 할 수 있다'는 마음으로 도전해 보시길 진심으로 추천드려요!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03aa1e95-b178-4956-8f5e-951463419d90/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25330?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25330_blog&utm_content=25330_banner)

[데브코스 후기] 2024년엔 개발 경험치 제로였던 나, 2025년엔 AI 백엔드 만렙으로 성장! - 생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기 진소희 님

개발 생산성을 높이는 AI Agent 활용법

KL Divergence는 인공지능이 예측과 실제 데이터 간의 차이를 학습하는 데 사용하는 핵심 수식입니다. 데이터 사이언티스트 정경문 님의 6월 아티클은 Haribo 곰돌이 젤리의 맛 분포를 예시로 들어, KL Divergence의 개념을 쉽고 재미있게 풀어냅니다. 엔트로피와 크로스 엔트로피, AI 모델 학습에서의 활용까지 궁금하다면, 지금 바로 글을 읽어보세요!

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/49fcdbb5-8b40-4b23-b585-ecace1ba2cbc/image.png)
 
 
# 여러분은 어떤 색의 곰돌이 젤리 맛을 가장 좋아하세요?
Haribo 곰돌이 젤리에는 여섯 가지 맛이 들어있습니다. **라즈베리(빨강), 오렌지(주황), 레몬(노랑), 사과(초록), 파인애플(흰색), 딸기(짙은 빨강)** - 이렇게 여섯 색깔의 곰돌이들이 한 봉지 안에 섞여 있죠. 누군가는 빨간색 라즈베리 맛을 좋아하고, 또 누군가는 흰색 파인애플 맛을 최애 맛이라고 얘기합니다. 그런데 재미있는 사실은, 젤리 한 봉지 안에 들어 있는 각 맛의 개수가 제각각이라는 거예요. 어떤 맛이 몇 개나 들어 있을지는 랜덤이라서, 봉지를 열어보기 전까지는 아무도 알 수 없답니다. 그야말로 복불복이죠.
 
자, 그럼 한번 상상해 보세요. 당신은 평소 경험으로 Haribo 젤리 봉지에는 여러 가지 맛이 고르게 들어 있다고 생각합니다. 그래서 이렇게 예측해요.
 
* 빨강 20%, 주황 20%, 노랑 20%, 초록 20%, 흰색 20% → Q(x)
 

사실 라즈베리와 딸기는 둘 다 붉은 색상이기도 하니까, 설명의 편의상 다섯 가지 맛이라고 해볼게요. 그리고 우리는 이 집합을 Q(x)라고 부르겠습니다.
 
그런데 실제로 봉지를 열어보니 다음과 같았습니다.
 
* 빨강 40%, 주황 20%, 노랑 10%, 초록 10%, 흰색 20% → P(x)
 

이렇게 실제로 관찰한 확률을 P(x)라고 할게요. 당신의 예상 Q(x)과 현실 P(x)이 다르죠? 그럼 이 차이를 어떻게 수치로 표현할 수 있을까요?
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2acdbdf7-b542-48fc-9d94-ea934870f3aa/image.png)
 
곰돌이 젤리에 대한 실제 분포 P(x)와 예측 분포 Q(x)
바로 여기서 등장하는 개념이 **KL Divergence**입니다.
 
# 확률 분포의 차이를 계산하는 수식, KL Divergence
KL Divergence는 아래처럼 생긴 수식으로 표현됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/08f7c016-f43c-4a7d-bd03-e8017c6ddc24/image.png)
 
이건 곰돌이 젤리처럼 개수를 셀 수 있는 것들, 즉 이산형(discrete) 확률 분포 간의 KL Divergence입니다. 그럼 이제 하나씩 차근차근 풀어볼게요. 앞서 이야기했던 개념을 조금 더 일반화해서 살펴보겠습니다.
 
* **P(x)**: 실제 젤리 봉지 안에 있는 각 맛의 비율 (진짜 모집단의 분포)
* **Q(x)**: 우리가 예측한 각 젤리 맛의 비율 (모델의 추측)
 

이 수식은 각 맛(x)에 대해, 실제(P)가 예측(Q)과 얼마나 다른지를 로그 비율로 측정하고, 그 차이에 해당 사건의 중요도인 P(x)를 곱해 전부 더한 값입니다.
 
예를 들어, 빨강 라즈베리 젤리의 경우 실제 비율이 40%인데 20%라고 예측했으므로,
 
P=0.4, Q=0.2 ⇒ log(0.4/0.2) = log 2 = +0.693
 
꽤 큰 차이가 있다는 뜻이죠.
 
반면, 흰색 젤리는 P=0.2, Q=0.2라면 log 1 = 0이므로 예측이 정확했다는 뜻이에요.
 
# 그런데 왜 어렵게 log를 쓸까요?
우리는 단순한 차이를 보는 것이 아니라, 두 확률이 몇 배 차이 나는지를 보고 싶습니다. 그래서 비율을 보는 것이고, 이때 log를 쓰면 비교가 훨씬 쉬워집니다.
 
예를 들어, 만약 P(x)/Q(x) = 2라면, 실제는 예측보다 2배 많다는 뜻으로 log 2 = +0.693입니다. 반대로 P(x)/Q(x) = 0.5라면, 실제는 예측보다 절반이라는 뜻으로 log 0.5 = -0.693이죠.
 
이처럼 log를 사용하면, 예측이 부족할 때도, 지나칠 때도 0을 기준으로 대칭적인 수치가 나오기 때문에 비교에 유리합니다. 그리고 P(x) = Q(x)일 경우 log 1 = 0이기 때문에, 예측이 정확하면 손실도 0으로 표기할 수 있습니다.
 
# 왜 분자에 P(x), 분모에 Q(x)일까?
우리는 "진짜 세계를 기준으로 예측이 얼마나 다른가"를 알고 싶기 때문에, 기준은 항상 실제 확률 분포 P(x)입니다. 그래서 수식에서 Q(x)/P(x)가 아니라 P(x)/Q(x)라는 점이 중요합니다. 기준에서 얼마나 어긋났는지를 정보량 관점에서 보는 함수이기 때문입니다. 정보량은 -log p(x)로 계산하는데, 사건이 드물수록 그것이 발생했을 때 더 많은 정보를 준다고 생각하는 원리입니다. 즉, 흔한 일은 예측하기 쉬우니까 정보가 적고, 드문 일이 발생하면 "헉, 그런 일이!" 하게 되며 정보량이 크다고 보는 것이죠.
 
예를 들어, 실제로 딸기맛이 40%인데 나는 20%라고 예측했다면, P(x)/Q(x) = 0.4/0.2 = 2, 예측이 부족했기 때문에 log 2 > 0 벌점이 나옵니다.
 
반대로 예측 Q가 실제 P보다 더 크면 log 값이 음수이고, 예측이 과장되었기 때문에 역시 벌점이 생기는 것이죠.
 
# 왜 앞에 P(x)를 곱할까요?
여기가 KL Divergence의 핵심 중 하나입니다. 실제로 중요한 맛, 즉 많이 나오는 젤리 맛이 더 중요하니까, 그 차이를 더 크게 반영하겠다는 의미입니다.
 
라즈베리 젤리(P=0.4)의 예측이 틀리면 → 점수에 미치는 영향이 크고,
레몬맛 젤리(P=0.1)는 예측이 틀려도 → 점수에 미치는 영향이 작습니다.
 
즉, 중요한 사건일수록 더 중요한 차이로 계산되도록 하는 가중치 역할을 하는 거죠. 이해되셨나요? 이제 복잡해 보였던 수식이 조금씩 이해가 되시죠?
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/061b5fc0-a377-47fd-9a10-b44c0b0fffe5/image.png)
 
# 그럼 연속형 확률분포에서는 어떻게 될까?
젤리처럼 하나하나 셀 수 있는(discrete) 경우가 아니라, 수치가 아주 촘촘하게 이어지는 경우가 있습니다. 예를 들어 "키가 170cm 일 확률", "171.1cm 일 확률"처럼 무한히 나뉘는 상황에서는 더 이상 하나하나 더할 수 없죠. 이럴 땐 **합(Σ)** 대신 적분(∫)을 사용해 KL Divergence를 계산합니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/12b24d03-d6f9-45db-9fc7-32de78c09871/image.png)
 
예를 들어, AI가 사람의 목소리 주파수를 모델링 한다고 할 때
 
실제 어떤 사람의 목소리는 평균 180Hz, 표준편차 20Hz인 분포를 가진다면 이것이 P(x)이고, AI가 이것을 흉내 내기 위해서 평균 200Hz, 표준편차 30Hz로 예측해서 멀티모달 음성 AI가 목소리를 생성했습니다. → 이게 바로 Q(x)죠.
 
이제, 두 분포가 얼마나 다른지를 KL Divergence로 계산하면,
→ AI가 실제 사람의 목소리를 얼마나 잘 따라 했는지를 수치로 알 수 있습니다.
 
# 엔트로피(Entropy)란 뭘까?
KL Divergence를 이해하기 위해선 **엔트로피(Entropy)** 개념도 함께 봐야 해요. 엔트로피는 이렇게 생긴 수식입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dbf924f1-22da-4785-a678-300533563952/image.png)
 
이건 "진짜 세상(P)"이 얼마나 **불확실한지, 예측하기 어려운지**를 나타냅니다. 예를 들어, 곰돌이 젤리 봉지에 들어있는 다섯 가지 맛 중에서 하나를 눈을 감고 먹어보는 거예요. 그리고 예측해 봐요. 만일 다섯 가지 맛이 20%씩 균등하게 들어 있다면 맛을 예측하기 어려워요. 이때는 엔트로피가 큽니다.
 
반대로, 90%가 빨간색 라즈베리 맛이고, 나머지는 아주 조금씩만 있다면? 빨강일 가능성이 높아서 예측이 쉽죠. 이 경우, 엔트로피가 낮습니다.
 
# Cross Entropy는 무엇인가요?
Cross Entropy는 예측(Q)이 진짜(P)를 얼마나 잘 설명했는지를 계산하는 함수로, 이렇게 생겼습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03aec535-8c69-4eaf-a545-686144483152/image.png)
 
이건 KL과 수식이 아주 비슷하죠. 실제로 관계도 있습니다. 즉, KL Divergence는 크로스 엔트로피에서 엔트로피를 뺀 값이에요. Cross Entropy는 예측이 얼마나 틀렸는지를, KL은 "틀림의 정도에서 원래 분포 자체의 복잡성은 제외하고" 비교만 본다는 뜻이에요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/950e0973-35e1-4d65-bcd9-6c2eb173dbd3/image.png)
 
# 인공지능은 이걸 어떻게 쓰나고요?
이미지 생성 모델인 VAE(Variational Autoencoder)는 "생성된 이미지의 특징 분포"가 "기준 정규 분포"와 얼마나 다른지를 KL Divergence로 비교합니다. 이 모델은 입력 데이터를 압축하여 잠재 공간에 표현하고, 이를 다시 복원하는 과정을 통해 학습합니다. 이때, 잠재 공간의 분포가 사전에 정의된 분포(일반적으로 표준 정규분포)와 유사하도록 유도하기 위해 KL Divergence가 사용됩니다. 좀 더 이해가 필요하신 분은 다음 논문 링크에서 추가로 학습해 보시면 좋습니다.
🔗 [Deriving the Standard Variational Autoencoder (VAE) Loss Function](https://arxiv.org/abs/1907.08956)
 
KL Divergence는 대규모 언어 모델(LLM)의 파인튜닝 과정에서 모델의 안정성과 성능을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히, 원래의 사전학습된 모델(GPT 등)과 새로운 파인튜닝된 모델 간의 예측 분포 차이를 측정하여, 모델이 급격하게 변하지 않도록 조절합니다. 이러한 방식은 정책을 보전하거나, 훈련 안전성을 향상시키는 동시에 출력 다양성을 확보하는데 활용됩니다.
🔗 [Preserving Diversity in Supervised Fine-Tuning of Large Language Models](https://openreview.net/forum?id=NQEe7B7bSw)
 
큰 모델의 지식을 작은 모델이 배우는 과정(지식 증류)에서도 KL Divergence는 중요한 역할을 합니다. Knowledge Distillation은 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 전달하는 기술입니다. 이 과정에서 KL Divergence는 두 모델의 출력 확률 분포 간의 차이를 측정하는 데 사용됩니다.
🔗 [Comparing Kullback-Leibler Divergence and Mean Squared Error Loss in Knowledge Distillation](https://arxiv.org/abs/2105.08919)
 
# 마무리하며
우리가 곰돌이 젤리 봉지를 열며 예상과 실제를 비교하듯, 인공지능도 자신이 생각한 확률 분포와 실제 데이터를 비교합니다. 그 방식이 바로 KL Divergence입니다. 그 수식 하나로, AI는 얼마나 많이 틀렸는지, 어느 부분에서 크게 틀렸는지, 얼마나 자신 있게 말해야 할지를 배워갑니다. 이렇게 KL Divergence는 인공지능이 더 똑똑해지기 위해 스스로 피드백을 받고 공부하는 손실함수의 핵심 메커니즘이죠.
 
다음에 곰돌이 젤리를 먹게 된다면, 눈을 감고 한 봉지에 어떤 맛이 몇 개 들어 있는지 맞춰보세요. 그리고 눈을 뜬 후, KL Divergence 값을 계산해보는 건 어떨까요?
 
 
![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e1d5786f-3e50-42e2-bb5e-dd0755a2a136/%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)
 
 
[![da-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/97d28ee0-8b99-488a-8733-c12d69e8acf4/da-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25254?utm_source=prgm&utm_medium=social&utm_campaign=school_25254_sales&utm_content=25254_poster)

곰돌이 젤리로 알아보는 인공지능 수학 KL Divergence

프론트엔드 데브코스를 수료한 후 왓챠에 프론트엔드 개발자로 취업한 임효성 님의 인터뷰입니다. 데브코스 시작 전 왓챠 입사가 목표였던 효성 님은 데브코스 수료 후 원하던 기업에 입사하게 되었습니다. 왓챠 프론트엔드 개발자로 입사할 수 있었던 효성님의 비결이 궁금하다면, 인터뷰를 끝까지 읽어보세요!
 
# 안녕하세요, 효성 님. 간단한 자기소개와 현재 근무 중인 회사 및 직무를 소개해 주세요.
안녕하세요. 저는 **디자이너와 마케터로 2년간 일한 후, 개발자로 커리어를 전환**한 임효성입니다. 국비 지원 교육 과정인 프로그래머스 데브코스를 수료했고, 현재는 왓챠에서 웹 프론트엔드 개발을 담당하고 있습니다. React, Next.js, Svelte, 다양한 상태 관리 라이브러리를 활용해, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
 
# 취업을 준비하면서 가장 신경 쓴 부분은 무엇인가요? 성공 비결이 있다면 공유해 주세요!
저는 **개발 실력 향상에 가장 집중**했어요. 비전공자로 시작했기 때문에 공부해야 할 것도 많았고, 모르는 건 더 많았어요. 심지어 배운 개념일지라도 깊게 들어가면 또 모르는 게 생겨서 힘들었거든요. 그래서 개발 경험과 JS 기초 지식을 늘리는 데 가장 신경을 썼어요.
 
또한, **면접에서 좋은 평가를 받은 부분이 '커뮤니케이션' 능력**이었는데요. 유튜브 운영과 책 집필 경험이 있어 이러한 부분이 취업에 긍정적인 영향을 미치지 않을까 생각했는데, 오히려 커뮤니케이션 능력을 저의 장점으로 언급해주시더라고요. 면접에서 특정 주제에 관해 진심을 담아 대화하고 공감했던 점이 긍정적으로 작용했던 것 같아요.
 
# 데브코스 면접 당시 왓챠를 목표로 하셨다고 들었는데요. 실제 입사 후 소감이 궁금합니다.
정말 신기하고 감격스러워요. "꿈을 이뤘다"는 말을 제 인생에서 처음 해보는 순간이었습니다. 내가 설정한 목표를 현실로 만들 수 있다는 걸 직접 경험하면서, 앞으로 개발자로서 더욱 성장하고 싶다는 열망도 커졌어요.
 
# 프론트엔드 데브코스를 하면서 가장 기억에 남는 활동이 있었다면 무엇인가요?
팀원들이랑 같이 한 **코딩테스트 스터디**가 가장 기억에 남아요. 처음으로 주도적으로 운영해본 스터디였고, 정말 좋은 사람들이랑 같이 공부한다는 게 얼마나 재밌는지를 느꼈던 스터디였어요. TMI를 하나 말씀드리자면, 그 스터디는 지금도 지속되고 있어요! 거의 1년이 다 되어가는데, 데브코스가 끝나고도 매주 만나 공부하고 이야기를 나누고 있답니다. 그만큼 다들 스터디에 진심이라 뿌듯하고, 앞으로도 잘 운영할 계획입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7e56c146-6596-46ea-a0ee-064cf4ecde8e/image.png)
👆 데브코스에서 만난 소중한 인연들

 
# 데브코스에서 어려운 과제를 극복하고 기술적으로 성장한 경험이 있다면 들려주세요.
조금 부끄러운 이야기일 수 있지만, 데브코스 참여 초기에는 API 하나 불러오는 것도 정말 힘들었어요. 콘솔 창에 데이터가 찍힐 때까지 종일 고민한 적도 있고, 그 결과를 보고 감동했던 적도 있어요. 그때는 아주 기초적인 부분조차 어려워해서 실력에 대한 좌절이 정말 컸는데, 최종 프로젝트를 할 즈음엔 수십 개의 API를 호출하며 작업하고 있는 제 모습을 발견했어요. 물론 API 호출이 개발의 전부는 아니지만, 그 과정에서의 성장이 저에겐 정말 큰 의미였고 스스로는 굉장히 뿌듯한 순간이었어요.
 
# 데브코스 중 효성 님이 느낀 좋은 문화가 있다면 무엇인가요?
정말 많은 장점이 있었지만, 그중에서 가장 좋았던 건 **서로의 지식을 공유하고 함께 즐기는 문화**였어요. 개발 중 새롭게 알게 된 내용을 공유하며 이모지를 달고 서로 열광하던 순간도 너무 좋았고요. 모르는 부분이 생기면 슬랙에서 질문하고, 모두가 최선을 다해 서로 도와주려고 했던 것도 너무 좋았어요. 디스코드나 게더타운에서 모여 모르는 문제를 해결하고, 서로의 고민을 들어주는 문화가 있어서 취업 준비 기간을 잘 이겨냈던 것 같아요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2268c99b-b4a1-42d3-b943-fb0866d0afce/image.png)
👆 모르는 문제는 질문하고, 함께 해결하는 프론트엔드 데브코스
 
# 프론트엔드 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 달성하셨다고 생각하시나요?
가장 큰 목표는 개발자로 취업하는 것이었어요. 하지만 당시엔 스스로 준비가 부족하다고 느껴서, 자바스크립트나 리액트 같은 프론트엔드 기술을 체계적으로 배우고 싶었어요. 혼자 공부할 땐 방향도 잘 모르겠고, 의지도 약했기에 학습 환경과 커뮤니티의 힘을 빌려보고 싶었어요.
 
**프로그래머스를 선택한 이유가 바로 '개발자가 되기 위함'이었으니, 그 목표는 충분히 이뤘다고 생각해요**. 이제는 개발자로서 새로운 목표가 생겼습니다. 예를 들어 CS(Computer Science) 지식 쌓기, 운영체제 공부, 그리고 빠르게 배우는 사람이 되기 위한 노력이죠. 비전공자로서 새로운 개념을 습득하는 데 시간이 걸리긴 하지만, 그만큼 매일 꾸준히 공부하며 보완해 나가고 있어요.
 
# 데브코스 과정이 실제로 취업에 어떤 도움을 주었다고 생각하시나요?
정말 도움이 컸어요. **리액트 개발 경험**을 처음으로 쌓은 것도 데브코스였고, 같은 직무를 목표로 하는 사람들과 함께 학습하면서 어떤 역량이 필요한지, 어떻게 공부해야 하는지에 대한 감도 잡을 수 있었죠.
 
**프로젝트를 함께 진행하며 협업 경험**도 쌓을 수 있었고, 멘토님과 매니저님이 제공한 좋은 자료와 피드백 덕분에 방향을 잃지 않고 잘 따라갈 수 있었어요. 돌아보면, 취업에 꼭 필요한 경험과 실력을 다질 수 있는 좋은 기반이 되었던 것 같아요.
 
# 데브코스를 진행하면서 유튜브도 꾸준히 업로드하셨다고 들었습니다. 그 원동력은 무엇이었나요?
데브코스에 참여한 분들이 정말 열정적이었어요. 그런 분위기 덕분에 저도 많은 자극을 받았죠. 매일 반복되는 지루한 일상이었다면 유튜브 영상을 꾸준히 올리는 게 쉽지 않았을 텐데, **새로운 걸 배우고 성장하는 매 순간이 즐겁고 자랑하고 싶어질 정도였어요**.
 
또 함께한 분들이 영상 출연에도 적극적이셔서, 저 역시 더 신나고 재미있게 촬영할 수 있었어요. 그 긍정적인 에너지 덕분에 꾸준히 콘텐츠를 만들 수 있었던 것 같아요.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/sNbugJO87LQ?si=ZHZp0KECLdttv3OJ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen="" style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>
👆 데브코스 인연들과 함께 한 개발자 밸런스 게임
 

# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
저는 단순히 실력 있는 개발자보다, '**함께 일하고 싶은 개발자**'가 되고 싶어요. 주어진 일을 잘 해내는 개발자, 믿고 맡길 수 있는 개발자, 서비스를 잘 이해하는 개발자, 코드를 이해하기 쉽게 작성하는 개발자 등이죠. 엄청나지만 목표는 크게 잡아야 좋다고 하잖아요. 이 기준을 항상 마음에 새기며 꾸준히 성장해나가고 싶습니다.
 
# 후배 교육생들에게 응원의 한마디나 조언 부탁드립니다.
얼마 전, 사회문화 과목으로 유명한 이지영 강사님의 유튜브 쇼츠를 보게 됐어요. 그 영상에서 "공부를 잘하는 사람은 죽을 만큼 노력한 사람이 아니라, 자신을 잘 이해하고 그 이해를 잘 활용하는 사람"이라고 하시더라고요. 저 역시 지금 당장은 실력이 부족하다고 느낄 수 있지만, **자신만의 이해 방식과 학습 리듬을 찾아가다보면, 분명 좋은 개발자로 성장**할거라 생각해요. 자신이 선택한 일에 자부심을 가지고, 꾸준히 나아가시길 진심으로 응원합니다!
 
 
[![coding_test-2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6ad657ac-8537-4b57-81e9-d58ec2c9c441/coding_test-2.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25243?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25243_blog&utm_content=25243_banner)

[데브코스 후기] 비전공자로 베이스없이 시작했지만 꿈에 그리던 프론트엔드 개발자로! - 프론트엔드 1기 수료생 임효성 님

안녕하세요. 프로그래머스에서 평가 서비스를 담당하고 있는 4년 차 백엔드 개발자 에이다(Ada) 입니다. 제가 속한 그렙(Grepp)에서는 **CI/CD를 비롯한 다양한 개발 및 배포 프로세스를 Github Actions를 활용하여 자동화**하고 있습니다. 이를 통해 개발자들은 반복적인 작업을 줄이고, 더욱 효율적으로 개발과 운영을 수행할 수 있는데요.

이번 글에서는 **Github Actions의 개념과 활용 방법**을 자세히 알아보고, 나아가 그렙 개발자들이 이를 **어떻게 실무에 적용하여 개발과 배포를 자동화**하는지 살펴보겠습니다.
 
# Github Action이란?
간단하게 EC2를 이용해 서버를 구축했다 가정했을 때 배포 순서는 다음과 같습니다.
 
```
1. 코드 작업을 디폴트 브랜치에 머지합니다.
2. 디폴트 브랜치 코드를 토대로 EC2 AMI 를 생성합니다.
3. Launch Template 을 최신 AMI 버전으로 수정합니다.
4. 최신 Launch Template 을 토대로 EC2 를 배포합니다. (rollout, blue/green 등)
```
 
하지만 개발자가 직접 1번부터 4번부터 수동으로 배포 작업을 진행한다면
* 배포 과정에서 피로감을 느낄 뿐만 아니라
* 휴먼 에러 발생 가능성도 증가합니다.

이런 문제를 해결하기 위해, 개발자는 Github Actions를 활용한 배포 자동화를 구축할 수 있습니다. 이제 간단한 Github Actions 워크플로우를 만들어보겠습니다.

# Github Action Workflow 만들기
이번에는 Github Actions 커뮤니티에서 제공하는 **Actions, Packer, 그리고 AWS CLI를 이용**하여 간단한 워크플로우를 만들어보겠습니다.

**자세한 명령어는 생략하였습니다.*
 
```yaml
# 파일 위치는 .github/workflows/deploy-production.yml 입니다.

name: Deploy Production

on: 
 workflow_dispatch:

jobs:
 build:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - name: Checkout Code
 uses: actions/checkout@v3

 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}

 - name: Set up packer
 uses: hashicorp/setup-packer@v1

 - name: Build AMI With Packer
 run: |
 // packer tool 을 사용해 AMI 를 빌드한다.
 // ex) packer build ...

 deploy:
 runs-on: ubuntu-latest
 needs: [ build ]
 steps:
 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}

 - name: Update Launch Template
 run: |
 // Launch Template 를 생성한다.
 // ex) aws ec2 create-launch-template-version ...

 - name: Deploy EC2 Instances
 run: |
 // latest Launch Template 을 토대로 EC2 인스턴스를 교체한다.
 // ex) aws autoscaling start-instance-refresh ...
```
 
워크플로우 구성 요소들은 다음과 같습니다.
 
| 요소 | 설명 |
| --- | --- |
| event(on) | 워크플로우를 실행하는 특정 이벤트 (여기서는 workflow_dispatch를 사용하여 수동 실행) |
| job | 워크플로우 내에서 수행할 작업 (여기서는 build와 deploy 두 개의 job이 있음) |
| runner(runs-on) | 작업이 실행될 환경 (예: ubuntu-latest) |
| steps | 각 job 내부에서 순차적으로 실행되는 프로세스 단위 |
 
### 🎯 Deploy Production 워크플로우
* workflow_dispatch 이벤트를 통해 수동 실행됨
* build job과 deploy job을 포함하며, deploy는 build가 끝난 후 실행됨
 
#### 🔨 build job
1. 코드 체크아웃 (checkout@v3)
2. AWS Credential 설정 (aws-actions/configure-aws-credentials@v3)
3. Packer 설정 (setup-packer@v1)
4. Packer를 이용하여 AMI 빌드
 
#### 🚀 deploy job
1. AWS Credential 설정 (aws-actions/configure-aws-credentials@v3)
2. AWS EC2 Launch Template 생성
3. 최신 Launch Template을 기반으로 EC2 인스턴스 교체

# 중복된 Github Action Workflow
이번에는 Production 뿐만 아니라 Beta에도 배포하는 워크플로우를 작성해보겠습니다.
 
```yaml
# 파일 위치는 .github/workflows/deploy-beta.yml 입니다.

name: Deploy Beta

on: 
 workflow_dispatch:

jobs:
 build:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - name: Checkout Code
 uses: actions/checkout@v3

 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.BETA_AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.BETA_AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.BETA_AWS_REGION }}

 - name: Set up packer
 uses: hashicorp/setup-packer@v1

 - name: Build AMI With Packer
 run: |
 // packer tool 을 사용해 AMI 를 빌드한다.
 // ex) packer build ...

 deploy:
 runs-on: ubuntu-latest
 needs: [ build ]
 steps:
 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.BETA_AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.BETA_AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.BETA_AWS_REGION }}

 - name: Update Launch Template
 run: |
 // Launch Template 를 생성한다.
 // ex) aws ec2 create-launch-template-version ...

 - name: Deploy EC2 Instances
 run: |
 // latest Launch Template 을 토대로 EC2 인스턴스를 교체한다.
 // ex) aws autoscaling start-instance-refresh ...
```
 
위 워크플로우를 통해 이제 Beta도 간단하게 배포할 수 있습니다.
 
그러나 위와 같이 작성할 경우, 다음과 같은 문제에 직면할 수 있습니다.
* aws-actions에서 제공하는 `aws-actions/configure-aws-credentials` 액션이 최신 버전을 출시했다면 beta, production 워크플로를 모두 수정해야한다.
* Deploy EC2 Instances 스텝의 일부를 수정하려면 beta, production 워크플로 모두 수정해야한다.

 
만약 새로운 잡이 추가되거나 스텝들이 늘어난다면 Beta 워크플로우와 Productions 워크플로우 간 코드 중복이 발생하여 추후 관리하기 어려워집니다. 이를 해결하기 위해 Composite Action 및 Reusable Workflow를 활용할 수 있습니다.

# Composite Action
Composite Action을 통해 Build 잡을 어떻게 분리했는지 살펴보겠습니다.
 
```yaml
# 파일 위치는 .github/actions/build-ami/action.yml 입니다.

name: Build AMI

description: "Composite Action to build an AMI."

inputs:
 aws-access-key-id:
 description: "AWS Access Key ID"
 required: true
 aws-secret-access-key:
 description: "AWS Secret Access Key"
 required: true
 aws-region:
 description: "AWS Region"
 required: true
 packer-template:
 description: "Path to the Packer template file"
 required: true

runs:
 using: "composite"
 steps:
 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ inputs.aws-access-key-id }}
 aws-secret-access-key: ${{ inputs.aws-secret-access-key }}
 aws-region: ${{ inputs.aws-region }}

 - name: Set up packer
 uses: hashicorp/setup-packer@v1

 - name: Build AMI with Packer
 shell: bash
 run: |
 packer build ...
```
 
AWS Credentials 설정부터 Packer 툴을 사용해 이미지 빌드까지 "Build AMI"라는 이름의 Composite Action으로 분리하였습니다. "Build AMI" 액션을 사용하여 이제 Production 배포 워크플로우를 깔끔하게 만들어봅시다.
 
```yaml
name: Deploy Production

on: 
 workflow_dispatch:

jobs:
 build:
 runs-on: ubuntu-latest
 
 steps:
 - name: Checkout Code
 uses: actions/checkout@v3

 - name: Build AMI
 uses: ./.github/actions/build-ami
 with: 
 aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}
 packer-template: ...
 
 deploy:
 ...
```
 
이처럼 Composite Action을 만들어 워크플로우 코드의 중복을 줄이고 용이하게 관리할 수 있습니다.

# Reusable Workflow
앞서 Composite Action 뿐만 아니라 Reusable Workflow를 통해서 코드를 관리할 수 있습니다. 이번에는 Deploy 잡을 분리해봅시다.
 
```yaml
# 파일 위치는 .github/workflows/deploy.yml 입니다.

name: Deploy
on:
 workflow_call:
 inputs:
 aws-access-key-id:
 description: "AWS Access Key ID"
 required: true
 type: string
 aws-secret-access-key:
 description: "AWS Secret Access Key"
 required: true
 type: string
 aws-region:
 description: "AWS Region"
 required: true
 type: string
 launch-template-name:
 description: "Name of the EC2 Launch Template"
 required: true
 type: string
 auto-scaling-group-name:
 description: "Name of the Auto Scaling Group"
 required: true
 type: string

jobs:
 deploy:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - name: Configure AWS Credentials
 uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v3
 with:
 aws-access-key-id: ${{ inputs.aws-access-key-id }}
 aws-secret-access-key: ${{ inputs.aws-secret-access-key }}
 aws-region: ${{ inputs.aws-region }}

 - name: Update Launch Template
 run: |
 aws ec2 create-launch-template-version ...

 - name: Deploy EC2 Instances
 run: |
 aws autoscaling start-instance-refresh ...
```
 
이제 위 Reusable Workflow를 통해 Production 배포 워크플로우를 완성해봅시다.
 
```yaml
name: Deploy Production

on: 
 workflow_dispatch:

jobs:
 build:
 runs-on: ubuntu-latest
 
 steps:
 - name: Checkout Code
 uses: actions/checkout@v3

 - name: Build AMI
 uses: ./.github/actions/build-ami
 with: 
 aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}
 packer-template: ...
 
 deploy:
 uses: ./.github/workflows/deploy.yml
 needs: [ build ]
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}
 launch-template-name: ...
 auto-scaling-group-name: ...
```
 
만약 Beta 워크플로우를 만든다면 다음과 같이 만들 수도 있겠네요.
 
```yaml
name: Deploy Beta

on: 
 workflow_dispatch:

jobs:
 build:
 runs-on: ubuntu-latest
 
 steps:
 - name: Checkout Code
 uses: actions/checkout@v3

 - name: Build AMI
 uses: ./.github/actions/build-ami
 with: 
 aws-access-key-id: ${{ secrets.BETA_AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.BETA_AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}
 packer-template: ...
 
 deploy:
 uses: ./.github/workflows/deploy.yml
 needs: [ build ]
 with:
 aws-access-key-id: ${{ secrets.BETA_AWS_ACCESS_KEY_ID }}
 aws-secret-access-key: ${{ secrets.BETA_AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
 aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}
 launch-template-name: ...
 auto-scaling-group-name: ...
```

# 그렙에서는 어떻게 Github Action을 사용하고 있을까?
그렙(Grepp)에서는 CI/CD를 포함한 다양한 개발 및 운영 작업을 Github Actions를 활용하여 자동화하고 있습니다.

특히, Composite Actions과 Reusable Workflows를 적극적으로 활용하여 유지 보수성을 높이고, 팀원들이 손쉽게 재사용할 수 있도록 효율적인 CI/CD 환경을 구축했습니다.

그렙 개발자가 Github Actions를 활용하는 방식과, 이를 통해 어떤 워크플로우를 자동화하고 있는지 살펴보겠습니다.
 
```
.github
├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md # PR 템플릿
├── actions # Composite Actions 정의
│ ├── build-image
│ │ └── action.yml
│ ├── drop_and_create_db
│ │ ├── action.yml
│ │ └── drop_and_create_db.sh
│ ├── ...
│ ├── run-jest
│ │ └── action.yml
│ ├── run-rspec
│ │ └── action.yml
│ ├── run-rubocop
│ │ └── action.yml
│ └── slack-notification
│ └── action.yml
├── templates # JSON 등 다양한 설정 파일
│ ├── ...
│ └── production.json
└── workflows # CI/CD Workflows 및 Reusable Workflows 정의
 ├── build-docker-image.yml
 ├── db-migration.yml
 ├── deploy-sidekiq.yml
 ├── deploy-to-beta.yml
 ├── deploy-to-production.yml
 ├── setup.yml
 ├── teardown.yml
 ├── ...
 └── ci.yml
```
 
위와 같은 구조를 통해 **자주 사용되는 반복적인 작업을 모듈화**하고, 필요할 때마다 손쉽게 재사용할 수 있도록 설계하였습니다.

# 마무리하며
**Github Actions는 CI/CD를 간편하게 자동화하고, 개발과 배포의 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 도구**입니다. 특히 그렙처럼 Composite Actions과 Reusable Workflows를 적절히 조합하면, 아래와 같은 효과를 볼 수 있습니다.
 
🔹 **반복적인 작업을 최소화할 수 있습니다.**
🔹 **워크플로우의 유지 보수성을 높일 수 있습니다.**
🔹 **팀원 간 협업을 원활하게 할 수 있는 체계적인 CI/CD 환경을 구축할 수 있습니다.**
 
이번 글에서는 Github Actions를 활용한 CI/CD 자동화 방법을 다뤄보았습니다. 여기서 한 걸음 더 나아가 보다 정교한 트리거 설정, 병렬 실행 최적화 등 다양한 활용법을 연구해 볼 수도 있습니다. CI/CD 자동화를 고민하고 계신 분들에게 이번 글이 실무에 적용할 수 있는 좋은 인사이트가 되었길 바랍니다.
 
 
[![BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/957c25f4-5e23-4a08-b39f-2f395108a724/BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기] 그렙 개발자는 어떻게 GitHub Actions을 사용할까?

웹 애플리케이션 개발 과정에서 프론트엔드와 백엔드, 데이터베이스 관리 등 다양한 기술을 아우르며 전체적인 시스템을 구축할 수 있는 개발자, 바로 풀스택 개발자인데요. 사용자와 직접 상호작용하는 인터페이스부터, 서버와 데이터베이스 관리, API 개발 및 배포까지 다방면의 역할을 소화할 수 있어, 특히 리소스가 한정된 스타트업 환경에서 그 중요성이 높아지고 있는 추세입니다. 풀스택 개발자의 역할과 필요 역량, 학습 로드맵에 대해 하나씩 알아보겠습니다.

 
# 풀스택 개발자란?
풀스택 개발자는 웹 애플리케이션 개발에서 프론트엔드와 백엔드 모두를 다룰 수 있는 개발자를 말합니다. 즉, **사용자 인터페이스(UI)부터 서버 및 데이터베이스와 같은 백엔드까지 하나의 웹 또는 앱을 개발할 수 있는 능력을 갖춘 개발자**이죠. 구글에서 Full stack developer을 검색해볼까요?

![스크린샷 2024-09-19 오전 11.20.02.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/34f6efc6-a2be-470f-8928-0d27f333d054/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-09-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.20.02.png)

> 풀스택 개발자는 프론트엔드와 백엔드 언어 모두에 높은 숙련도를 가지고 있습니다. 이들은 HTML, CSS, JavaScript, NodeJS, ExpressJS, Django, 그리고 PHP에 능숙합니다. 또한, 풀스택 개발자는 MySQL, PostgreSQL, MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이해하고 있습니다. (출처: Amazon Web Services)

이처럼 풀스택 개발자는 프론트엔드와 백엔드의 영역을 넘나들며 앱을 구성하는 다양한 기술 계층을 다루게 됩니다. 단순히 프론트엔드, 백엔드에 대한 이해 수준을 넘어 이러한 부분을 실제로 운용할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다. 이 모든 스택들을 100% 마스터한 수준이 아니더라도, 앱의 구성 요소들을 편안하게 다루고 앱을 스스로 구축하는 것만으로도 풀스택 개발자의 가치는 올라가게 됩니다. 프론트엔드, 백엔드 양 분야를 다루기 위한 지식과 역량을 쌓는 것이 힘들기 때문에 실제로 업계에서도 풀스택 개발자를 유니콘이라 부르기도 합니다. 그만큼 풀스택 개발자의 수가 적다는 의미겠죠. 하지만 혼자서 모든 개발 과정을 처리할 수 있는 풀스택 개발자로 성장한다면 업계에서는 최고의 대우를 받을 수도 있다는 점! 그리고 이를 위해 상당히 많은 학습과 노력의 시간이 필요하다는 점! 을 강조할 수 있을 것 같아요 😉

 
| 프론트엔드 개발자|백엔드 개발자 |
| --- | --- |
|사용자에게 보여지는 앞 부분을 담당합니다. 화면 내의 카테고리, 레이아웃, 인터페이스, 폰트 등의 요소가 있습니다. 백엔드 API에서 가져온 데이터를 출력 및 입력하여, 사용자 인터페이스(UI)를 개발하는 역할을 담당합니다. 웹 퍼블리셔의 핵심 스킬인 HTML, CSS, JavaScript 등의 기술을 주로 사용하게 됩니다. |백엔드는 사용자에게 보여지지 않는 뒷단의 영역을 담당합니다. 웹 및 앱의 서버 시스템, 데이터베이스 등의 요소가 있습니다. 서버에 대한 개발을 진행하기 때문에 서버 운영체제에 대한 지식과 네트워크 통신에 대한 지식을 갖추어야 합니다. 주로 사용하는 언어로는 Java, Python, C++ 등이 있습니다. |

![FEvsBEvsFS.webp](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9bf70287-bc3f-4b72-9c3c-32879db05c25/FEvsBEvsFS.webp)
[이미지 출처](https://medium.com/front-end-weekly/frontend-vs-backend-vs-full-stack-development-whos-the-winner-2968751b0565)

# 풀스택 개발자의 주요 업무
풀스택 개발자는 웹 애플리케이션의 전반적인 개발 과정을 책임지며, 주요 업무는 다음과 같습니다.
* **프론트엔드 개발**: HTML, CSS, JavaScript 등을 사용하여 웹사이트의 사용자 인터페이스(UI)를 설계하고 구현합니다. React, Angular, Vue.js와 같은 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
* **백엔드 개발**: 서버, 데이터베이스, 애플리케이션 로직 등을 관리합니다. Python, Java 등의 언어와 Node.js, Django, Flask, Ruby on Rails, Spring 등의 프레임워크를 사용하여 서버 측 로직을 구현합니다.
* **데이터베이스 관리**: MySQL, PostgreSQL, MongoDB와 같은 데이터베이스를 설계하고 관리하며, 데이터의 저장, 검색, 수정 등의 기능을 구현합니다.
* **API 개발 및 관리**: RESTful API나 GraphQL API를 설계하고 구현하여 프론트엔드와 백엔드 간의 데이터 통신을 관리합니다.
* **DevOps 작업**: CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) 파이프라인 설정, 클라우드 인프라 관리(AWS, GCP, Azure) 등 운영 및 배포 관련 작업도 포함될 수 있습니다.


# 풀스택 개발자가 되고 싶어요! 어떤 역량이 필요한가요?
풀스택 개발자는 프론트엔드와 백엔드 영역 모두를 다루기 때문에 여러 분야를 아우르는 다양한 기술과 역량이 필요합니다.
* **프론트엔드 기술**: HTML, CSS, JavaScript, 프레임워크(React, Angular, Vue.js 등)에 대한 이해
* **백엔드 기술**: 서버 언어(Node.js, Python, Ruby, Java 등), 프레임워크(Django, Express.js, Spring 등), 데이터베이스 설계 및 관리(MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등)
* **DevOps**: 클라우드 서비스(AWS, GCP 등), 도커(Docker) 및 컨테이너 관리, CI/CD 파이프라인 구축
* **문제 해결 능력**: 전반적인 시스템에서 발생하는 문제를 분석하고 해결할 수 있는 능력
* **협업 및 커뮤니케이션 능력**: 디자이너, 다른 개발자, 프로젝트 매니저와 원활하게 협업할 수 있는 소통 능력

![풀스택 개발자 필요 역량.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/40e92d01-be2b-4f75-8dc5-029a77360d22/%E1%84%91%E1%85%AE%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%90%E1%85%A2%E1%86%A8%20%E1%84%80%E1%85%A2%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%AF%E1%84%8C%E1%85%A1%20%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%8B%E1%85%AD%20%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8%E1%84%85%E1%85%A3%E1%86%BC.png)

# 스타트업에서 찾는 풀스택 개발자
풀스택 개발자는 다양한 조직에서 활약할 수 있지만, 특히 스타트업에서 그 역량이 높게 평가됩니다. 제한된 리소스를 효율적으로 활용해야 하는 조직 특성상, 특정 분야에만 집중하는 스페셜리스트보다 다양한 역할을 소화할 수 있는 제너럴리스트를 선호하기 때문이죠. 특히 스타트업은 협업 경험이 상대적으로 부족한 경우가 많아, 여러 방면에 걸친 지식과 능력을 겸비한 풀스택 개발자가 필수적입니다.

풀스택 개발자는 다양한 부서와의 원활한 커뮤니케이션을 통해 여러 프로젝트를 긴밀하게 수행할 수 있는 강점을 가지고 있습니다. 또한 스타트업의 초기 아이디어를 빠르게 구현하고, 이를 통해 비즈니스 도메인에 대한 인사이트를 도출하는 능력 덕분에 스타트업에서 높은 수요를 보이고 있습니다.

이외에도 다양한 웹사이트와 모바일 앱을 개발하는 회사, 온라인 쇼핑몰이나 거래 플랫폼과 같은 이커머스(E-commerce) 분야에서 전체적인 시스템을 이해하고 개발할 수 있는 풀스택 개발자를 선호하는 경우가 많다고 해요. 📱

# 풀스택 개발자 학습 로드맵
풀스택 개발자가 되기 위해서는 많은 기술과 역량을 단계적으로 학습하는 것이 중요한데요. 이번 포스팅에서는 풀스택 개발자 커리어를 준비하는 분들을 위한 기본적인 학습 로드맵을 안내해 드릴게요.

![풀스택 학습 로드맵 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d93bcd52-62ec-457b-8a2f-85868b04ec7a/%E1%84%91%E1%85%AE%E1%86%AF%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%90%E1%85%A2%E1%86%A8%20%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B3%E1%86%B8%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%B3%E1%84%86%E1%85%A2%E1%86%B8%20%282%29.png)

추가적으로 국내 기업의 풀스택 개발자 채용 공고를 보며 학습해야 하는 기술에 대해 다시 한 번 들여다 볼게요. 이번에 가지고 온 채용 공고는 ‘아기상어'로 유명한 유아 콘텐츠 기업 더핑크퐁컴퍼니의 풀스택 개발자 채용 공고입니다.

> **더핑크퐁컴퍼니 개발자 채용 공고**
웹 개발 기술에 대한 이해가 있는 분 (RDB, REST API, GraphQL)
팀 단위 협업과 다른 직군과의 원활한 커뮤니케이션이 가능한 분
TypeScript / Express / NextJS를 이용한 Node.js
TypeScript, Next.js를 이용한 프론트엔드 개발 경험이 있는 분
개인 서비스 제작 및 운영, 오픈소스 기여 경험이 있는 분

더핑크퐁컴퍼니 채용 공고를 보니 웹 개발 기술부터 프론트엔드 개발, 백엔드 개발, 협업 등 풀스택 개발자가 갖춰야 할 다양한 역량들을 요구하고 있네요. 풀스택 개발자의 경우 다양한 영역을 넘나들며 개발과 협업을 이끌어내는 직무이기 때문에 학습 로드맵을 따라 차근차근히 학습해나가며 이러한 역량을 쌓아가는 것이 중요합니다. 💪

 
![스크린샷 2024-09-19 오전 11.45.58.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/05beceb7-acee-43ec-81e5-8739c5c434f5/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-09-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.45.58.png)


# 풀스택 학습, 프로그래머스에서 시작하세요
개발자 역량 평가 독보적 리더, 프로그래머스의 노하우를 담은 <타입스크립트로 함께하는 웹 풀사이클 개발(React, Node.js) 데브코스>는 12,000개 기업 채용 공고를 집중 분석하여 취업에 필요한 핵심 기술만 반영한 풀스택 과정입니다. 웹 개발의 A부터 Z까지 학습한 후 **소프트웨어 설계-개발-테스트-배포-운영-유지 관리까지 전체 프로세스를 이해하고 협업할 수 있는 육각형 개발자로 성장**해보시길 바랍니다.

> **프로그래머스 타입스크립트로 함께하는 웹 풀 사이클 개발(React, Node.js) 데브코스** 👩‍💻
> 12,000개 기업 채용 공고를 집중 분석하여 취업에 필요한 스킬만 엄선하고 반영한 웹 풀스택 과정. (전)카카오톡 창립 멤버이자 CTO 출신 이확영 강사로부터 직접 배우는 풀스택 과정으로, 카카오톡의 아키텍처를 설계한 노하우와 28년 개발 경력의 실무 경험을 바탕으로 소프트웨어 개발 프로세스의 핵심 요소를 배울 수 있습니다.

[![full-coding-test3(320x50).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e9d5f8e5-4483-4cd3-80e8-99bda2c81069/full-coding-test3%28320x50%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24941?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_FS_blog&utm_content=FS_banner)

풀스택 개발자의 모든 것! 풀스택 개발자의 역할부터 필요 역량, 학습 로드맵 까지

지금 면접본곳 2곳이 합격을 했는데 어디가야할지 모르겠어서 여쭤봅니다

1. 국비학원에서 알선해준 곳
중소에 인원5명, 일하는곳은 공기업 안에서 일함
언어는 자바 사용



2. 내가 사람인 보고 지원한 곳
여기도 중소이며 인원은 15명정도고 언어는 파이썬 사용함



제가 학원에서 배운게 자바랑 파이썬인데 주로 배운게 자바,
근데 미래 생각하면 자바랑 파이썬 중에 어디 가는게 좋을지 결정을 몬하겠네여...
참고로 급여는 둘이 똑같습니다. 
근데 1이 점심이랑 저녁을 준다고해여 （야근하면）

아 1번은 밥 다나오고 2번은 밥값이 월급에 포함되서 나옵니다. 그리고 2번은 톨게이트비용까지 왕복 4400으로 계산해야해여 


형님들 파이썬이랑 자바중에 머가 더 괜찮을까여

조금더 자세한 정보가 있으면 조언드리기 좋을 것 같긴한데요, 개인적으로는 2번을 선택할 것 같습니다.

1번: 지속적으로 파견근무 나가야 될 것 같음


아 파견근무는 아닙니다. 거기 공기업안에 따로 사무실이 있어서 거기서 일하는거에요! 언어적인측면에서는 파이썬이든 자바던 상관없을까요? 채용공고보면 자바가 파이썬에 비해서 2배정도 많은거같더라구여

커리어를 어느쪽으로 희망하는지에 따라 다를 것 같아요.
사실 하나만 잘 배우고 경험하고 하면 언어 바꾸는거는 어려운일이 아니라서 상관없긴 합니다만,
연속성을 가져가고 싶으실 수도 있으니 분류해보자면

보통 스타트업들은 파이썬이나 node js 같은거들을 더 많이 쓰고
규모가 있는 회사들은 자바를 선호하는 측면이 있긴해요. 



요즘 프로그램 안바꾸기로 소문난곳들도 파이썬으로 바꾸고 있다는 이야기를 들어가지구... 뭘 선택해야할지 모르겠떠라구요 ㅠㅠ

저는 파이썬 좋아해서 파이썬 추천합니다. ㅎㅎ 어차피 어떤 방향이 정답일지는 아무도 모르니까 끌리는 곳으로 고고!

파이썬이 재밌긴하더라구여 ㅋㅋ 툴은 어떤거 사용하시나요?


요새는 emacs 쓰고 있어요! 저는 아무거나 쓰는 편이라,
파이참 -> vscode -> emacs 이렇게 넘어왔습니다.

전 파이썬으로 회사 두 개를 다녔는데 이제 자바 복습하고 코틀린 배우고 있습니다. 파이썬은 자유도가 높아서 대규모 작업 시 생산성이 떨어져서 큰 기업일수록 사용량이 줄어들 것 같습니다. 하지만 큰 기업을 가기 위한 코테시 자바보다 파이썬이 훨씬 유리하기 때문에 그런 부분을 고려해서 선택하시면 좋을 것 같습니다.  

규모가 5명보다는 15명이 나을꺼같어용


안녕하세요 :)

저는 자바나 파이썬 둘 다 쓰고 있는 상황이긴 한데요. 
어느 방향으로 가든 한 언어와 환경을 어느 정도 알게 되면 다른 언어와 환경도 익숙해지더라고요. 
다양한 언어나 환경이 자주 나오는 환경에서 문제해결에 가장 도움이 되는 방향으로 기술을 선택하기 때문에, 먼 미래를 보고 고민도 하셔야겠지만 가까운 미래에 어떤 언어와 환경에서 개발하고 싶은지도 같이 고민해 보시면 좋을 것 같아요!

화이팅!

개발자의 언어는 코드지만, 회의실에서는 사람의 언어가 필요합니다. 기획자, 마케터, 임원 앞에서도 당당하게 소통할 수 있도록 개발자를 위한 실전 소통 가이드를 준비했어요. 이제 회의도 개발하듯 전략적으로 풀어보세요!
 
 
# 회의실 공포증
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0a5e272b-0b0c-4d92-927b-22da339572c3/image.png)
 
신입 개발자 A씨의 악몽 같은 경험입니다. 첫 기획 회의에서 PM이 물었습니다.
"로그인 기능 추가, 내일까지 가능하죠?"
 
A씨는 당황한 나머지 "네... 해보겠습니다."라고 답했습니다.
결과는 어떻게 되었을까요?
밤을 새워도 완성하지 못했고, 다음 날 또 다른 지옥 같은 회의가 기다리고 있었습니다.
 
이런 경험, 혹시 있으신가요?
개발자라면 누구나 한 번쯤 겪어봤을 '회의실 공포증'.
코드로는 완벽하게 소통할 수 있는데, 왜 사람들과의 회의에서는 이렇게 어색하고 힘들까요?
 
**문제는 개발자와 비개발자가 사용하는 '언어'가 다르다는 것**입니다. 우리는 기술적 정확성과 세부사항에 익숙하지만, 비즈니스 팀은 일정과 결과에 집중합니다. 이 간극을 좁히지 못하면 아무리 뛰어난 개발자라도 회의실에서는 위축될 수밖에 없습니다.
 
하지만 걱정하지 마세요. 회의실에서의 소통도 하나의 기술입니다. 배울 수 있고, 연습할 수 있으며, 마스터할 수 있습니다. 오늘은 개발자들이 회의에서 자주 마주하는 '질문'들과 이를 현명하게 대처하는 방법을 알아보겠습니다.
 
 
# 비개발자를 위한 번역 원칙
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6366b31b-8698-4841-be63-00df4e7f6f42/image.png)
 
개발자들이 가장 어려워하는 부분 중 하나는 **기술적 세부사항을 비개발자들이 이해할 수 있도록 설명하는 것**입니다. 비개발자에게는 개발자의 말이 마치 외계어처럼 들릴 수밖에 없죠. 하지만 아래 원칙들을 읽어보고 적용해 보면, 생각보다 그리 어렵지 않다는 것을 알 수 있습니다.
 
## 번역 원칙 1: 사용자 관점으로 설명하기
❌ **잘못된 예시**: "API 응답 시간이 느려서 로딩이 길어요."
 
⭕ **개선된 예시**: "현재 페이지 로딩이 3초 걸리는데, 이를 1초로 줄이면 사용자들이 답답함을 느끼지 않고 서비스를 이용할 수 있어요."
 
📌 **더 많은 번역 사례**
* 트래픽이 증가하면 서버가 다운될 수 있어요.
➡️ "사용자가 많이 몰리면 웹사이트가 접속되지 않을 수 있습니다.
* 데이터베이스 쿼리가 비효율적이에요.
➡️ 검색할 때마다 시간이 오래 걸려서 사용자가 기다려야 합니다.
* 메모리 누수가 발생하고 있어요.
➡️ 앱을 오래 사용하면 점점 느려지고 결국 멈출 수 있습니다.

 
## 번역 원칙 2: 비즈니스 임팩트로 설명하기
❌ **잘못된 예시**: "메모리 사용량을 최적화해야 합니다."
 
⭕ **개선된 예시**: "서버 메모리를 효율적으로 사용하면, 동시 접속자가 2배 증가해도 서버가 안정적으로 작동할 수 있습니다."
 
📌 **개발 관련**
* 코드 리팩토링 ➡️ 향후 새 기능 개발 속도 50% 향상
* 데이터베이스 최적화 ➡️ 월 서버 비용 30% 절약
* 캐시 시스템 도입 ➡️ 페이지 로딩 속도 5배 향상으로 사용자 만족도 증가

 
📌 **보안 관련**
* SQL 인젝션 방어 ➡️ 해커의 데이터베이스 공격으로부터 고객 정보 보호
* HTTPS 적용 ➡️ 사용자 개인정보가 안전하게 전송됨을 보장
* 입력값 검증 ➡️ 악의적 사용자의 시스템 공격 차단

 
## 번역 원칙 3: 구체적인 숫자로 설득하기
❌ **잘못된 예시**: "프로그램 성능이 향상됩니다."
 
⭕ **개선된 예시**: "로딩 시간이 3초에서 1초로 단축되어 사용자 대기 시간을 67% 줄일 수 있습니다."
 
📌 **성능 관련**
* 처리 속도가 빨라집니다. ➡️ 기존 10분 걸리던 작업이 2분으로 단축
* 안정성이 향상됩니다. ➡️ 서버 다운타임 월 5분 이하로 감소

 
📌 **사용자 경험 관련**
* 사용자 경험이 개선됩니다. ➡️ 앱 이탈률 20% 감소 예상
* 편의성이 증가합니다. ➡️ 로그인 단계 3단계에서 1단계로 간소화
* 접근성이 좋아집니다. ➡️ 모바일 사용자의 편의성 40% 향상

 
## 번역 원칙 4: 돈으로 환산해서 설명하기
❌ **잘못된 예시**: "서버를 최적화하겠습니다."
 
⭕ **개선된 예시**: "서버 최적화를 통해 월 클라우드 비용을 200만 원을 절약할 수 있어, 연간 2,400만 원의 비용 절감 효과가 있습니다."
 
📌 **비용 절약 관점**
* 자동화 도구 개발 ➡️ 수동 작업 시간 월 40시간 단축으로 인건비 절약
* 버그 수정 ➡️ 고객센터 문의 30% 감소로 운영비 절약

 
📌 **수익 증대 관점**
* 로딩 속도 개선 ➡️ 페이지 이탈률 감소로 월 매출 5% 증가 예상
* 결제 프로세스 간소화 ➡️ 결제 완료율 15% 향상으로 매출 직접 증대
* 추천 알고리즘 개선 ➡️ 사용자 당 평균 구매 금액 20% 증가

 
## 번역 원칙 5: 친숙한 비유 활용하기
❌ **잘못된 예시**: "서버를 증설해야 합니다."
 
⭕ **개선된 예시**: "현재 상황은 식당에 손님이 몰렸는데 테이블이 부족한 것과 같습니다. 서버를 추가하면 테이블을 늘려서 더 많은 손님을 동시에 받을 수 있게 됩니다."
 
📌 **서버/인프라 관련 비유**
* 로드 밸런싱 ➡️ 은행 창구 여러 개를 운영해서 대기 시간을 줄이는 것
* 백업 시스템 ➡️ 중요한 문서를 여러 곳에 복사해두는 것

 
📌 **보안 관련 비유**
* 방화벽 ➡️ 아파트 경비실에서 출입을 통제하는 것
* 암호화 ➡️ 중요한 편지를 암호로 써서 보내는 것
* 인증 시스템 ➡️ 출입카드로 건물 출입을 관리하는 것

 
📌 **데이터베이스 관련 비유**
* 데이터베이스 정규화 ➡️ 도서관에서 책을 체계적으로 분류해서 정리하는 것
* 인덱스 생성 ➡️ 책의 목차를 만들어서 원하는 내용을 빨리 찾을 수 있게 하는 것
* 쿼리 최적화 ➡️ 도서관에서 책을 찾는 가장 효율적인 방법을 찾는 것

 
 
# 난해한 질문 대처법
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/94164843-d4b9-42eb-9b12-5536c1c99485/image.png)
 
## 💬 "이거 얼마나 걸려요?"
이 질문을 받으면 신입 개발자들을 보통 두 가지 실수를 합니다. 첫 번째는 "잘 모르겠어요"라고 솔직하게 답하는 것이고, 두 번째는 "2시간요"처럼 막연한 추정치를 던지는 것입니다. 둘 다 좋지 않은 답변입니다.
 
먼저, **구체화**부터 하세요.
"구현 범위를 명확히 해야 정확한 답변을 드릴 수 있습니다. 기본 로그인 기능만 구현하시는 건가요, 아니면 소셜 로그인이나 비밀번호 찾기까지 포함하시는 건가요?"
 
그다음 **선택지를 제시**합니다.
"기본 기능만 구현하면 3일, 소셜 로그인까지 포함하면 1주일 정도 예상됩니다."
 
마지막으로 **리스크를 고지**합니다.
"다만 기존 시스템과 연동하는 과정에서 예상치 못한 이슈가 있을 수 있어 5일 정도의 여유 기간을 권장합니다."
 
이렇게 답변하면 전문성을 인정받으면서도 현실적인 기대치를 설정할 수 있습니다.
 
## 💬 "간단한 거 아닌가요?"
이 질문 뒤에는 여러 의도가 숨어있습니다. 정말로 간단한지 확인하고 싶거나, 일정을 단축하고 싶거나, 아니면 기술적 복잡도를 이해하지 못하는 경우일 수 있습니다.
 
**복잡도를 시각화하여 설명**해 보세요.
"화면상으로는 간단해 보이지만, 실제로는 로그인 확인, 입력값 체크, 해킹 방지, 오류 상황 대응이 모두 필요합니다."
 
**적절한 비유**를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.
"마치 집 외관은 간단해 보여도 기초 공사, 배관, 전기 작업이 복잡한 것과 같습니다."
 
마지막으로, **단계별로 분해해서 설명**하세요.
"1단계로 기본 기능은 빠르게 구현 가능하지만, 안정성과 확장성을 고려하면 2-3단계가 더 필요합니다."
 
## 💬 "다른 회사는 이미 다 하고 있는데, 우리는 왜 안 돼요?"
이 질문을 받으면 방어적이 되기 쉽습니다. 하지만 감정적으로 반응하지 말고, **현실적인 제약을 설명**하세요.
 
"다른 회사와 비교해 주신 점 이해합니다. 다만 우리는 기존에 쓰던 시스템과 연결되게 만들고, 기존 데이터를 새 시스템으로 옮기고, 보안 규정을 맞춰야 하는 상황입니다."
 
그리고 건설적인 대안을 제시하세요.
"비슷한 기능을 우리 환경에 맞게 단계적으로 구현하는 방안을 제안 드립니다. 먼저 핵심 기능부터 시작해서 점진적으로 확장해나가는 것이 안전할 것 같습니다."
 
## 💬 "오, 이 아이디어 좋은 것 같아요!"
기획 회의에서는 창의적인 아이디어들이 쏟아집니다. 이때 무작정 "불가능합니다"라고 말하면 분위기를 해치게 됩니다.
 
대신 이렇게 접근해 보세요. "흥미로운 아이디어네요. 기술적으로 A, B, C 방안이 가능할 것 같습니다. 각각의 장단점을 검토해서 다음 회의에서 구체적인 제안을 드리겠습니다."
 
즉석에서 모든 것을 판단하려 하지 말고, **충분한 검토 시간을 확보**하는 것이 중요합니다.
 
## 💬 "오늘 당장 해주세요" 대처법
급한 요청을 받았을 때 감정적으로 반응하는 것은 금물입니다. "말도 안 돼요!"라고 말하는 순간 관계가 악화됩니다.
 
대신 **우선순위 재조정을 제안**하세요. 
"현재 진행 중인 A 작업을 중단하고 이것부터 처리하면 오늘 안에 가능합니다."
 
그리고 **품질 트레이드오프를 명시**하세요.
"다만 빠른 구현을 위해 임시 방안을 사용하게 되므로, 나중에 안정성을 위한 추가 작업이 필요할 수 있습니다."
 
 
# 실전 상황별 대응 스크립트
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8e35c8ba-7952-4f50-b547-79cc7ec03d79/image.png)
 
### ✅ 상황 1: PM이 갑자기 일정을 앞당기자고 할 때
"일정 단축의 배경을 이해했습니다. 현재 계획에서 우선순위를 조정하면 핵심 기능은 핵심 기능은 예정대로 완성 가능합니다. 다만 부가 기능 중 A, B는 다음 스프린트로 미뤄야 할 것 같습니다. 어떤 기능을 우선적으로 완성하면 될까요?"
 
### ✅ 상황 2: 기획자가 기술적으로 어려운 요구사항을 제시할 때
"좋은 아이디어입니다. 현재 시스템에서는 제약이 있지만, 단계적으로 접근한다면 충분히 가능할 것 같습니다. 1단계로 기본 기능을 먼저 구현하고, 2단계에서 고급 기능을 추가하는 방식은 어떨까요?"
 
### ✅ 상황 3: 임원진 앞에서 기술적 이슈를 설명해야 할 때
"현재 시스템 속도 이슈가 사용자 이탈로 이어질 수 있습니다. 서버 최적화에 투자하면 월 1,000명의 사용자 이탈을 방지하고, 약 500만 원의 수익 손실을 막을 수 있을 것으로 예상됩니다."
 
### ✅ 상황 4: 마케팅팀이 "기술적으로 다 구현 가능하죠?"라고 물을 때
"기술적으로는 대부분 구현 가능합니다. 다만 시간과 비용을 고려해야 합니다. 예를 들어 실시간 AI 번역 기능은 구현 가능하지만, 개발에 3개월과 월 300만 원의 AI 서비스 비용이 필요합니다. 대신 기본 구글 번역 지원으로 시작해서, 사용자 반응을 보고 단계적으로 확장하는 방법은 어떨까요?"
 
### ✅ 상황 5: 영업팀이 "고객이 경쟁사 기능을 요구하는데, 언제까지 가능한가요?"라고 물을 때
"경쟁사 기능을 분석해 보니 핵심은 개인화 추천 시스템입니다. 기본 버전은 1개월 안에 구현해서 고객 미팅에 데모 가능하고, 완성도 높은 버전은 3개월 후 제공할 수 있습니다."
 
### ✅ 상황 6: 디자이너가 "이 애니메이션 효과를 추가하면 사용자 경험이 훨씬 좋아질 텐데"라고 제안할 때
"멋진 아이디어네요! 애니메이션 효과는 사용자 만족도를 높이는 데 확실히 도움이 됩니다. 다만 현재 앱 용량이 50MB에서 80MB로 늘어나고, 구형 폰에서는 약간 버벅댈 수 있습니다. 두 가지 방안을 제안 드립니다. 핵심 화면 3개만 먼저 적용해서 효과를 측정해 보거나, 사용자가 선택할 수 있는 '고화질 모드'로 만드는 방법입니다."
 
 
# 자신감 있는 개발자로 성장하기
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1c1669de-8a6f-4d1a-ad99-f25e5cf66e71/image.png)
 
회의에서의 소통 능력은 하루아침에 늘지 않습니다. 하지만 꾸준히 연습하고 개선해나간다면 분명히 향상됩니다.
 
가장 중요한 것은 실수를 두려워하지 않는 것입니다. 처음에는 어색하고 떨릴 수 있지만, 그것도 성장 과정의 일부입니다. 회의에서 잘못 답변했다고 해서 세상이 끝나는 것은 아닙니다.
 
대신 **각 회의를 하나의 학습 기회로 생각**해 보세요. "이번 회의에서는 무엇을 배웠을까?", "다음에는 어떻게 더 잘 설명할 수 있을까?"를 고민하며 점진적으로 개선해나가면 됩니다.
 
개발자의 가치는 코딩 실력만으로 결정되지 않습니다. **자신의 기술적 전문성을 다른 사람들과 효과적으로 공유하고, 팀의 목표 달성에 기여할 수 있는 개발자가 진정 가치 있는 개발자**임을 기억하세요.
 
회의실에서 위축되지 마세요. 여러분의 기술적 통찰력과 전문성은 팀에게 꼭 필요한 자산입니다. 단지 그것을 전달하는 방법을 조금 더 배우면 됩니다. 오늘부터 하나씩 실천해 보면, 어느새 달라진 자신을 발견하게 될 것입니다.
 
 
![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dda0f6c8-a98e-4b78-8828-dc1f24499c05/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

회의만 들어가면 얼어붙는 개발자들을 위한 소통 매뉴얼

안녕하세요, 프로그래머스입니다!
 
선선한 가을 바람과 함께, 새로운 시작을 응원할 머쓱이 디지털 굿즈가 10월에도 찾아왔습니다 🍁
 
연휴가 많은 10월이지만 학습과 커리어 성장에 더 집중할 수 있도록!
프로그래머스와 머쓱이가 응원합니다 ✨📚
 
 
## 10월 머쓱이 캘린더
![캘린더 10월 머쓱이(mac)-07.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/403ce222-6a24-4bce-8e6d-02499a1d0711/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%28mac%29-07.png)
 
![캘린더 10월 머쓱이(mac)-10.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3436a851-c769-476b-9adb-b267245c7413/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%28mac%29-10.png)
 
![캘린더 10월 머쓱이(mac)-11.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/80bd5565-5b99-4526-98df-669ef868a56a/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%28mac%29-11.png)
 
![캘린더 10월 머쓱이(Window)-12.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d315757e-a4f1-4365-b1f9-083a5501e9f8/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%28Window%29-12.png)
 
![캘린더 10월 머쓱이(Window)-15.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8c7cb0fe-6a0d-4acc-9617-761598ab473c/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5%28Window%29-15.jpg)
 
더 많은 배경화면(Mac, Window)은 아래 링크에서 확인 가능합니다.
👉 **[머쓱이 10월 캘린더 다운받기](https://prgrms.notion.site/zip-1993e47046bf80629692c4ddef6a01bf)**
 
 
## 10월 머쓱이 줌 배경
![줌 배경화면 10월 머쓱이-42.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1672ee08-7743-41e4-9c5d-94a53fb4cd9b/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5-42.png)
 
![줌 배경화면 10월 머쓱이-43.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f6e9077e-e650-4772-bdcd-49d15d993eb7/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5-43.png)
 
![줌 배경화면 10월 머쓱이-44.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0c2b57a4-567c-494f-a0cc-4c425100f378/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5-44.png)
 
![줌 배경화면 10월 머쓱이-45.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c421c6a0-9774-4064-829a-aacd80d18118/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5-45.png)
 
![줌 배경화면 10월 머쓱이-46.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1d7fcce4-1aef-496b-ac90-c3b68ed62fd5/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%2010%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AF%20%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%8A%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B5-46.png)
 
더 많은 줌 배경화면은 아래 링크에서 확인 가능합니다.
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지난 12월, 첫 기수로 시작된 <생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스>에 참여해 수료까지 완주한 지현숙 님의 인터뷰입니다. AI를 활용해 효율성을 높이는 개발자가 되기 위해 이 과정을 선택한 현숙 님은, 각 프로젝트마다 AI 활용 역량과 백엔드 기술을 단계적으로 적용하며 성장을 경험했다고 합니다. 현숙 님의 성장 스토리, 지금 바로 만나보세요!
 
 
## 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. **생성형 AI 백엔드 데브코스 1기 수료생** 지현숙입니다. 저는 AI 기술을 다양한 서비스에 적용할 수 있는 백엔드 엔지니어를 목표로 꾸준히 성장하고 있습니다. 새로운 기술들에 관심이 많고 다양한 경험을 통해 역량을 넓혀가는 것을 좋아합니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bdf9096e-33e0-48d2-a737-0dcdb597e66b/image.png)
 
## 프로그래머스 데브코스를 알게 된 계기와 선택한 이유가 궁금합니다.
**개발 공부를 하면서 AI를 활용해 효율성을 높이는 개발자가 앞으로 더 빠르게, 그리고 더 많이 성장할 수 있다고 생각**했어요. **동시에 Java와 Spring 기반의 웹 개발에도 흥미**를 느껴 더 공부하고 싶다는 생각도 있었고요.
 
이 두 가지 니즈를 모두 충족시킬 수 있는 교육 과정을 찾던 중, 프로그래머스에서 생성형 AI와 백엔드를 함께 다루는 데브코스를 개설한다는 소식을 들었습니다. 당시에는 흔치 않은 교육 구성이라 더 관심을 가지게 되었어요.
 
이뿐만 아니라 프로그래머스라는 플랫폼이 주는 신뢰도, 실시간 강의뿐만 아니라 녹화 강의 제공, 취업 강의와 1:1 컨설팅까지 포함된 커리큘럼이 개발자를 준비하고 있는 제 상황에 가장 적합하다고 판단해 선택하게 되었습니다.
 
 
## 약 6개월 동안 데브코스에 참여하며, 가장 기억에 남는 경험은 무엇인가요?
매일 진행했던 동행 스크럼, 스터디, 멘토링 등 많은 활동이 기억에 남지만, 그중에서도 가장 인상 깊었던 것은 **코드 리뷰**입니다.
 
혼자 개발할 때는 내가 올바른 방향으로 코드를 작성하고 있는지, 더 효율적인 방법이 있는지 판단하기 어려울 때가 많습니다. 하지만 **데브코스에서의 코드 리뷰는 팀원들과 함께 고민하고 더 나은 해결책을 찾아가는 즐거운 과정**이었습니다.
 
다른 팀원의 코드를 리뷰하며 새로운 아이디어와 패턴을 배우고, 제 코드도 다양한 시각에서 피드백을 받으면서 단순히 '코드를 잘 짜는 법'뿐 아니라 **코드로 협업하는 법**까지 익힐 수 있었던 경험이었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/13a10362-6a39-493a-b597-b20d9232421e/image.png)
🔼 즐거웠던 코드 리뷰 시간들
 
 
## 데브코스를 하면서 성장을 느낀 계기가 있나요?
데브코스 참여 초반에는 Spring에 대한 지식도, AI에 대한 지식도 부족했어요. 하지만 강사님의 강의와 세 번의 팀 프로젝트를 통해 많이 성장할 수 있었습니다.
 
강의를 통해 Spring Boot의 기본적인 CRUD 기능 구현부터 데이터베이스 연동 방법 등을 배울 수 있었고, 프로젝트를 통해 API 설계, RAG와 Vector DB를 활용한 생성형 AI 추천 시스템 등 다양한 AI 백엔드 개발 경험을 쌓았습니다.
 
무엇보다도, **만들고 싶은 기능이 생기면 기술을 빠르게 학습해 적용**해보는 습관이 생겼고, **복잡한 문제도 작은 단위로 쪼개 해결하는 과정을 반복하면서 문제 해결 능력과 자신감이 크게 성장**했습니다.
 
 
## 최종 프로젝트에서 어떤 서비스를 만들었나요? 그 과정에서 경험은 어떠했나요?
저희 팀은 프로그래머스 데브코스 수강생들을 위한 커뮤니티 '아마추어스'를 만들었습니다. 데브코스에서 만난 인연들이 단순히 교육 과정으로 끝나는 것이 아니라, 평생 함께 성장할 수 있는 동료가 되었으면 좋겠다는 생각으로 프로젝트를 기획했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3077613a-d96a-4577-80d4-35df093d3d9d/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7673d627-76d7-436b-b2c6-d382ac11e721/image.png)
🔼 [프로그래머스 데브코스 수강생들을 위한 커뮤니티 '아마추어스'](https://www.amateurs.co.kr/)

 
**6주 동안 진행되었던 프로젝트였는데, 무엇보다도 팀원들과 원활하게 협업했던 것이 가장 기억에 남습니다**. 서로의 의견을 자유롭게 공유할 수 있는 환경에서 다양한 논의를 바탕으로 프로젝트가 진행되었고, 기능 문서화와 트러블슈팅 이슈에 대한 문서 공유도 체계적으로 이루어졌습니다.

 
* OCR 기반 수강생 자동 인증
* AI 개인화 추천 및 신고 시스템
* 실시간 채팅 및 알림
* 무중단 배포 및 모니터링

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a7c4e713-d5b3-4e1f-b739-6f08caf62e14/image.png)
 
가장 긴 기간의 프로젝트였지만 팀원들과 함께 으쌰으쌰하며 끝까지 완주할 수 있었고, **우수 프로젝트에 선정되는 결과**도 맛볼 수 있어 더욱 특별했던 경험이었어요.
 
🔍 **최종 프로젝트 살펴보기**: [아마추어스 사이트 바로가기](https://www.amateurs.co.kr/)
 
 
## 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요? 얼마나 달성했다고 느끼시나요?
데브코스를 시작할 때의 목표는 **백엔드 엔지니어로서의 기반을 탄탄히 다지는 것**이었습니다.
 
지금 현재 모든 것을 완벽하게 안다고 말할 수는 없지만, 제가 부족한 부분이 무엇인지 명확히 알게 되었고, **앞으로 어떤 방향으로 학습을 이어가야 할지** 분명한 로드맵을 세울 수 있었습니다. 또한 실무에 필요한 기술 스택을 체계적으로 학습하면서, **개발자라는 길에 대한 확신과 자신감**을 얻게 되었습니다.
 
 
## 수업을 진행해 주셨던 강사님은 어떠셨나요?
강사님께서는 단순히 기술 사용법만 알려주시는 것이 아니라, **왜 이 기술을 사용해야 하는지**와 **어떤 상황에서 활용하면 좋은지**에 대한 배경과 맥락까지 함께 설명해 주셨는데, 이 부분이 정말 많은 도움이 되었습니다. 기술의 원리와 적용 사례를 통해 더 깊이 이해할 수 있었습니다.
 
특히 매일 수업 시간 초반에 다양한 최신 기술 트렌드를 소개해 주신 점이 인상 깊었습니다. **AI 기술은 매일매일 새로운 것이 나오고 발전하는데, 전날의 소식들을 트래킹해서 소개**해주실 뿐만 아니라 이런 기술들을 어떻게 찾아야 하는지, 어떻게 활용해야 하는지 자세히 알려주셨어요.
 
말 그대로, 물고기를 주는 것이 아니라 **물고기를 잡는 법을 가르쳐 주신 강사님**이셨습니다!
 
 
## 운영 매니저와 함께한 6개월은 어떠셨나요?
수업과 출결 관련해서 필요한 사항이 있을 때마다 친절하고 신속하게 안내해 주셔서 편하게 도움을 받을 수 있었습니다. 특히 최종 프로젝트에서 프로그래머스를 주제로 진행할 때, 로고와 캐릭터 사용 허락을 받아주신 것이 기억에 남습니다.
 
온라인 수업이라 집중이 어렵지는 않을까 걱정했는데, **운영 매니저님의 꼼꼼한 모니터링 덕분에 끝까지 몰입**하며 수업에 참여할 수 있었습니다.
 
 
## 함께 스터디한 동료는 어땠나요? 데브코스에서의 동료 경험에 대해 말씀해 주세요.
함께 공부한 동료들 덕분에 6개월 동안 큰 성장을 이룰 수 있었습니다.
 
매일 진행했던 **동행 스크럼을 통해 서로의 성장을 응원**하는 분위기가 형성되었고, **코드 리뷰, 스터디, 모각코(모여서 각자 코딩) 등 다양한 방식으로 함께 학습**했습니다.
 
프로젝트를 진행할 때는 하나의 목표를 향해 열정적으로 협력하며 실질적인 협업 경험을 쌓을 수 있었고, **데브코스가 끝난 뒤에도 공모전과 해커톤에 함께 참가**하며 계속해서 성장해 나가고 있습니다!
 
 
## 데브코스 멘토링 경험을 평가해 주세요!
FT님과의 멘토링, 각 프로젝트마다 배정된 멘토님과의 멘토링 모두 많은 도움이 되었습니다.
 
FT님과는 3번 정도 멘토링을 진행했는데, 실무 경험을 바탕으로 **앞으로의 학습 방향성과 주니어 개발자에게 꼭 필요한 현실적인 조언**을 들을 수 있었습니다.
 
특히 최종 프로젝트 때 진행했던 멘토링이 기억에 남습니다. **매주 강의에 버금가는 수준으로 상세한 기술적 피드백**을 주셨고, 현업에서의 실무 방식에 대한 실질적인 조언도 아낌없이 공유해 주셔서 매우 큰 도움이 되었습니다.
 
 
## 기존 백엔드 과정이 아닌, 생성형 AI 백엔드 과정을 선택한 이유는 무엇인가요?
개발을 공부하면서, 앞으로 AI 도구들을 잘 다루는 개발자가 경쟁력 있는 개발자가 될 것이라고 생각했습니다. 하지만 **AI를 제대로 활용하려면 탄탄한 CS 지식과 기본적인 백엔드 개발 역량이 필수**라고 보았습니다.
 
**기존의 백엔드 과정 교육 내용에 최신 기술 트렌드를 접목**한 <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 커리큘럼이 매력적으로 느껴졌고, 최종적으로 이 과정을 선택하게 되었습니다.
 
 
🔍 **기존 백엔드 과정과 생성형 AI 백엔드 개발 과정의 차이가 궁금하다면?**
👉 [생성형 AI 백엔드 개발 데브코스 제작 비하인드 보러가기](https://community.programmers.co.kr/post/11390)
 
 
## 기존 백엔드 과정에 비해 교육 기간이 긴 편인데, 부담은 없으셨나요?
교육 기간이 긴 것에 대해서는 부담스럽지 않았습니다. **오히려 6개월이라는 충분한 시간 속에서 각 프로젝트마다 AI와 백엔드 기술을 단계적으로 적용**해나가면서 자연스럽게 실력이 향상되는 것을 느낄 수 있었습니다.
 
 
## 생성형 AI 백엔드 개발 데브코스를 한 문장으로 표현한다면?
if(생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스) return "Level UP!";
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
처음에는 막연히 백엔드 개발자가 되고 싶다는 생각만 있었지만, 데브코스를 통해 AI에 대한 관심도 크게 높아졌습니다. 단기적으로는 **AI 기술과 백엔드 개발 두 영역 모두 자유롭게 활용할 수 있는 개발자**가 되고 싶습니다.
 
궁극적으로는 **사용자에게 즐거운 경험을 제공하는 서비스를 만드는 개발자**가 되고 싶습니다. 단순히 사용자의 불편함을 해결하는 것을 넘어, 제가 만든 서비스가 사용자에게 기쁨과 가치를 선사할 수 있는, 그런 개발자가 되는 것이 최종 목표입니다.
 
 
## 마지막으로 <생성형 AI 활용 백엔드 개발> 수강을 고민하는 분들에게, 추천의 한마디 부탁드립니다.
많은 부트캠프가 있지만, **미래를 준비하는 개발자가 되고 싶다면 생성형 AI 활용 백엔드 개발 데브코스를 추천**합니다.
 
기술을 배우는 것뿐만 아니라 빠르게 변화하는 기술 트렌드를 따라가는 법, 동료들과 함께 성장하는 경험, 그리고 실무에서 활용할 수 있는 실전 역량까지 모두 얻을 수 있습니다!
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![AI BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03aa1e95-b178-4956-8f5e-951463419d90/AI%20BE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25330?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25330_blog&utm_content=25330_banner)

[데브코스 후기] AI 활용 역량과 백엔드 기술을 단계적으로 적용하며 성장했어요 - 생성형 AI 활용 백엔드 개발 1기 지현숙 님

꾸준함을 습관으로 만든 4개월, '매일 코테 챌린지' 스터디 이야기

**프로그래머스 웹 풀스택 2기 수강생들로 구성된 '코치코치' 팀이제6회 K-디지털 트레이닝 해커톤 대회에서 직업능력펑가심사원장을 수상했습니다**. KDT 해커톤은 무박 2일 동안 기획, 설계, 개발, 발표까지 모두 빠르게 진행되는 만큼 참가자들의 집중력과 문제 해결 능력이 요구되는 대회인데요. 이번 인터뷰에서는 웹 풀스택 데브코스 2기 수료생이자 코치코치 팀의 팀장을 맡았던 차재현 님과 함께, KDT 해커톤 준비 과정부터 수상까지의 여정을 함께 따라가 보겠습니다.
 
# 안녕하세요. 자기소개와 KDT 해커톤 수상 소감을 부탁드릴게요.
안녕하세요. 저는 프로그래머스 웹 풀스택 데브코스 2기 수료생 차재현입니다. 저는 이번에 고용노동부가 주최한 **제6회 K-디지털 트레이닝 해커톤에 참여하여 직업능력평가심사원장을 수상**하게 되었습니다. 바쁜 일정 속에서도 팀원들과 함께 열정적으로 준비하여 수상이라는 결과까지 얻게 되어 너무 기쁜 마음입니다.

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# 해커톤에 참가하게 된 계기와 준비 과정에서 특별한 동기가 있었다면 알려주세요.
웹 풀스택 데브코스를 수료할 때쯤, 데브코스 공지를 통해 KDT 해커톤에 대해 알게 되었습니다. **무박 2일이라는 색다른 개발 경험과 환경이 흥미롭게 느껴졌고**, 데브코스를 수강하며 열심히 기획하고 개발했던 프로젝트를 활용해 보면 좋을 것 같아 참가를 결심하게 되었습니다.

# 해커톤에서 어떤 프로젝트를 진행하셨나요? 팀 내에서 맡은 역할과 함께 소개 부탁드려요.
저희는 온라인으로 코치 상담 및 매칭, 운동 루틴 관리를 제공하는 **'온라인 코칭 매칭 서비스'를 기획하고 개발**했습니다. 저는 팀장의 역할을 맡아 전체 프로젝트를 조율하고 공문서 작성, 회의 일정 관리 등을 조율하였습니다. 개발 파트에서는 개인 운동 루틴 데이터 관리 API 개발과 서버 배포 및 운영을 담당했습니다.

![코치코치 서비스 화면 이미지.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/258d790e-935c-4859-a60a-853156795b53/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8E%E1%85%B5%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8E%E1%85%B5%20%E1%84%89%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5.png)

# 수강 중인 웹 풀스택 데브코스에서 배운 기술이나 경험 중 해커톤에서 특별히 도움이 되었던 점은 무엇인가요?
데브코스 최종 프로젝트를 진행하며 **혼자서, 그리고 팀원들과 함께 백엔드 서버를 개발하고 공부했던 경험**들이 가장 큰 도움이 되었던 것 같습니다. 이뿐만 아니라 **데브코스의 멘토링** 역시 정말 많은 도움이 되었습니다. 저희가 개발하면서 생각하지 못했던 부분이나 놓칠 수 있었던 부분들을 멘토님이 코드 리뷰를 해주시며 상세히 알려주셨거든요! 이해가 안 되는 부분들은 멘토님께서 슬랙 허들을 통해 잘 설명해 주시는 등 적극적인 커뮤니케이션 덕분에 정말 많은 것을 배울 수 있었어요. 멘토링을 배웠던 부분들을 활용하여 해커톤에서 개발 작업을 진행할 수 있었어요.

# 이번 해커톤 참여가 매우 값진 경험이 되었을 것 같은데요. 해커톤을 통해 배운 점이나 느낀 점이 있다면 공유해주세요.
이번 해커톤 경험을 통해 **개발자가 프로젝트를 바라보는 시각을 넓힐 수 있었습니다**. 어떠한 서비스를 개발하는 데 있어 기능 구현뿐만 아니라 현실성, 수익성, 사회적 기여도를 고려해야 한다는 점을 깊이 느꼈습니다. 특히, 개발 기획서를 작성하는 과정에서, 단순한 기능 구현을 넘어 프로젝트가 가져야 할 가치를 고민하는 것이 중요하다는 것을 배울 수 있었죠. 이러한 경험은 향후 실무 프로젝트를 진행할 때 매우 유용할 것이라 생각합니다.

또한 해커톤에서 팀장으로 활동하며 **데브코스에서 배운 협업 경험을 실질적으로 적용**할 수 있었습니다. 데브코스에서 정기적인 회의와 업무 조율을 통해 팀워크를 다졌던 경험은 해커톤 팀 운영에도 큰 힘이 되었습니다. 특히 무박 2일이라는 개발 일정 속에서 팀원들을 케어하며 야근과 같은 실무 상황 속에서 협업을 이끌어내는 방법을 체감할 수 있었고, 결과적으로 기한 내 높은 수준의 결과물을 만들어낼 수 있었습니다.

# 이번 해커톤 수상 경험이 앞으로의 커리어나 목표에 어떤 영향을 줄 것 같나요? 해커톤 참여를 고민 중인 동료나 후배들에게 조언 부탁드려요.
이번 해커톤 수상 경험은 제 커리어와 목표에 많은 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하고 있어요. 해커톤 자체가 장시간 팀원들과의 협업 경험이기 때문에 개발자로의 수준을 높일 수 있는 경험이 되었고, 수상까지 하게 되어 채용 과정에서 커리어적으로도 도움이 되고 있고요!

해커톤 참여를 고민 중인 동료나 후배들에게는 꼭 한번 도전해 보라고 말씀드리고 싶어요. 해커톤은 단순히 기능 구현에 그치지 않고 프로젝트를 바라보는 새로운 시각을 기를 수 있는 기회라 생각합니다. **다른 팀들의 창의적이고 멋진 프로젝트를 직접 보며 영감을 받을 수 있는 것도 큰 장점**이죠.

해커톤 준비 과정에서 심사 기준을 정확히 파악하고, 이를 바탕으로 부족한 부분들을 보완해가며 프로젝트를 준비한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

# 데브코스 수강을 고민하고 있는 분들께 추천한다면, 어떻게 이야기하고 싶으신가요?
프로그래머스 웹 풀스택 데브코스는 단순히 기술 교육을 넘어, 실제 현업에서 필요한 협업과 실무 감각을 익힐 수 있는 과정인 것 같습니다. 데브코스를 수강하게 된다면, **팀 프로젝트를 진행하며 코드 작성에 대한 근거나 히스토리를 잘 기록해놓는 것을 권장**합니다. 나중에 이력서나 자기소개서를 작성할 때 자신을 효과적으로 어필할 수 있는 수단이 된다고 생각해요.

**데브코스의 또 다른 강점은 멘토링**이라고 생각하는데요. 저 역시 멘토님들께 받았던 코드 리뷰와 피드백을 바탕으로 성장해 해커톤에서 좋은 성과를 이뤘던 것처럼, 데브코스를 수강할 계획이 있으시다면 멘토링을 꼭 잘 활용하셔서 많은 성장을 이루셨으면 좋겠습니다.

# 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
**'같이 일하고 싶은 개발자'로 성장하고 싶습니다**. 데브코스를 통해 팀 프로젝트를 진행하면서, 협업을 통해 서로에게 긍정적인 영향을 주고받는 경험이 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 제가 성장함으로써 팀원들에게도 좋은 영향을 줄 수 있고, 그 과정에서 저 또한 배우고 발전할 수 있다는 것을 알게 되었어요.

# 마지막으로 후배 수강생들에게 응원의 한 마디 부탁드립니다.
데브코스는 6개월이라는 소중한 시간을 투자하는 과정인 만큼, 커리어에 도움이 될 수 있도록 열정적으로 배우고 성장하는 기회로 활용하시길 바래요!
 
 
> **프로그래머스 타입스크립트로 함께하는 웹 풀 사이클 개발(React, Node.js) 데브코스** 👩‍💻
12,000개 기업 채용 공고를 집중 분석하여 취업에 필요한 스킬만 엄선하고 반영한 웹 풀스택 과정

[![full-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cf36d511-00c2-4a8f-aac7-8126537d33df/full-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24941?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_FS_blog&utm_content=FS_banner)

[KDT 해커톤 수상자 인터뷰] 데브코스에서의 협업 경험, 해커톤 수상으로 이어졌어요! - 풀스택 2기 수료생 차재현 님

안녕하세요, 프로그래머스입니다.
개발자 취업/이직을 준비하다 보면 포트폴리오를 어떻게 구성해야 할지 막막한 순간을 한 번쯤은 겪게 되는데요.
오늘은 길벗 출판사와 함께 합격률을 높이는 포트폴리오 핵심 구성과 꿀팁들을 전해드리려고 합니다.
 
## 현장에서 픽(Pick)하는! 합격률 높이는 개발자 포트폴리오 핵심 구성 7가지
[![프로그래머스_현장픽_이미지 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d7115d49-f71b-4015-b3e9-fbf29f0d4be5/%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A2%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%89%E1%85%B3_%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%A8_%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%281%29.png)](https://gilbut.co/c/26035892gX)
 
포트폴리오는 프로젝트의 성격이나 강조하고 싶은 포인트에 따라 항목을 자유롭게 선택하고 구성하는 것이 중요합니다. 프로젝트가 가장 잘 돋보이도록 순서를 구성하여 작성하면 됩니다.
 
이번 내용은 네이버 밴드 서비스 백엔드 개발을 통해 대규모 서비스 환경을 경험하고, 2020년부터 취업 준비생 대상 세미나를 꾸준히 진행해오신 신보람 저자의 『**현장에서 픽하는 IT 서비스 개발을 위한 실무 지식**』을 바탕으로 발췌·요약했습니다.
 
 
## 1. 프로젝트의 개요와 사용한 기술 스택
포트폴리오 서두에 프로젝트 개요와 기술 스택을 한눈에 파악할 수 있도록 정리해야 합니다. 이는 면접관이 전체 맥락을 이해하는 데 필수적인 정보입니다. 읽는 사람은 프로젝트를 처음 접한다는 점을 염두에 두고, 논리적인 흐름을 위해 개요와 기술 스택을 앞부분에 배치하면 좋습니다.
 
개요에는 다음 정보를 포함합니다.
 

| 구분 | 내용 |
| --- | --- |
| **프로젝트 이름과 간단한 설명** | 어떤 목적의 서비스인지 요약 |
| **개발 기간** | 개발 시작과 종료 기간 |
| **팀 구성** | 개인/팀 프로젝트 여부, 팀 프로젝트라면 인원과 역할 |
| **사용한 기술 스택** | 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 인프라 등을 항목별로 정리 |

 
기술 스택은 실무 투입 가능성을 가늠하는 중요한 기준이며, 면접관은 이를 통해 회사의 기술 환경과 적합성을 판단합니다.
기술이 다르더라도 깊이 이해하고 활용했다면 빠른 적응력이라는 장점으로 작용할 수 있습니다.
다만 기술 분류 오류나 오타는 감점 요인이므로 정확히 작성해야 하며, 사용한 프레임워크나 도구는 빠짐없이 포함시켜야 서류 전형에서 유리합니다.
 
 
## 2. 자신이 맡은 역할과 구현한 기능
개인 프로젝트라면 모든 기능을 직접 구현했을 테니 이 항목을 작성할 필요가 없지만, 팀 프로젝트라면 자신이 맡은 역할과 기여한 부분을 명확히 설명해야 합니다. 
면접관은 결과물 전체가 아니라 지원자가 실제로 무엇을 했는지에 관심이 있습니다. 
자신이 구현하지 않은 부분을 맡았다고 부풀려 썼다가는 면접 질문 몇 개만으로도 바로 들통나 버립니다. 
솔직함과 신뢰도는 기본 중에 기본입니다.
 
‘맡은 역할’은 기능 나열보다는 '프런트엔드와 협의해 댓글 구조를 설계하고, 백엔드 API 구현을 담당'과 같이 **설계, 협업, 기술적 판단이 드러나도록 작성**하는 것이 좋습니다.
 
 
## 3. 데이터베이스 설계
백엔드 프로젝트나 내부 데이터베이스를 사용하는 앱 개발의 경우 데이터베이스 설계는 구조화된 사고와 설계 역량을 보여주기에 좋은 포인트입니다. 
데이터 중심 프로젝트라면 구체적으로 다루는 것이 좋지만, 단순한 구조라면 간략하게 언급하거나 생략할 수 있습니다.
 
전체 구조를 시각적으로 보여주기 위해 **ERD**를 활용하면 서비스 구조와 기능 파악에 도움이 됩니다.
 
 
[![프로그래머스_현장픽_이미지 (4).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/49a0833f-da13-42b0-9338-e0f3310f0849/%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A2%E1%84%86%E1%85%A5%E1%84%89%E1%85%B3_%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%A8_%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%284%29.png)](https://gilbut.co/c/26035892gX)
(이미지: EDR의 예)
 
 
포트폴리오에 ERD를 첨부할 때는 흐릿하지 않고 큼직하게 구성하고, 핵심 테이블 위주로 설명을 덧붙입니다.
예를 들어 ‘사용자(User) 1명은 여러 개의 게시글(Post)을 작성할 수 있음(1:N 관계)’처럼 관계 중심으로 설명하면 설계 의도가 분명히 드러납니다.
 
중간에 데이터베이스 구조 변경이 있다면, 변경 이유와 고려 사항을 포함해 문제 해결 과정과 판단 기준을 보여줄 수 있습니다. 
인덱스를 설정하거나 서브쿼리를 JOIN으로 바꾸는 식으로 성능을 개선한 경험이 있다면 반드시 강조하세요.
 
 
## 4. 주요 기술 키워드와 기술 상세 설명
### 기술 상세 항목
기술 상세 항목은 면접관이 문서를 계속 읽을지 판단하는 지점이므로 가독성에 신경 써서 다듬어야 합니다.
 
기술 설명은 '어떻게 만들었는지'를 나열하는 **과정 중심 설명**보다, '무엇을 만들었고, 왜 만들었으며, 어떤 효과가 있었는지'를 제시하는 **목적 중심 설명**이 효과적입니다.
 
 
**📌 과정 중심 설명**
* **특징**: 코드를 어떻게 구현했는지에 초점. **읽는 사람이 큰 그림과 목적 파악 어려움**
* **예시**: 게시글과 작성자 정보를 담기 위해 DTO에 제목, 내용, 작성자 닉네임 필드를 만들었습니다. 게시글 목록을 반복문으로 돌면서 각각의 글에 해당하는 작성자 정보를 조회해 DTO 리스트에 담았습니다.

 
**📌 목적 중심 설명**
* **특징**: 무엇을 했는지, 왜 그렇게 했는지, 어떤 결과가 나왔는지에 초점. **이해하기 쉬움**
* **예시**: 글 목록 화면에 제목과 작성자 이름을 함께 보여주기 위해 글 정보와 작성자 정보를 합친 형태의 데이터를 만들었습니다. 그리고 이 데이터를 화면에 목록으로 나타냈습니다.

 
목적 중심 설명은 기술이 사용된 상황과 이유가 바로 보여 이해하기 쉽습니다. 
핵심 봉우리만 집어 강조하듯, 왜 그 기술을 선택했고 어떤 결과가 나왔는지 분명히 설명하여 '직접 구현한 사람'이라는 신뢰를 주고 기술적 판단과 고민의 깊이를 보여줄 수 있습니다.
 
 
### 기술 설명 방식
기술 설명 방식은 **요약형**과 **서술형**으로 나눌 수 있습니다.
 
**요약형**은 기능별로 사용 기술의 핵심만 항목화하는 방식으로, 기술이 많거나 짧은 문서를 만들 때 적합합니다. 
'기술 목록 + 사용 이유 + 전체 흐름'을 간결하게 보여주되, 짧은 문장에서도 '왜 사용했는지', '무엇이 좋아졌는지'가 드러나야 합니다.
 
예를 들어 안드로이드 프로젝트는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">[게시글 목록/상세 조회(안드로이드 앱 개발)] 
• 서버 REST API 호출을 위해 Retrofit 사용 
• JSON 응답을 리스트로 보여주기 위해 RecyclerView 구성 
• 목록에서 상세로 자연스럽게 이동하도록 Intent 기반 화면 전환 처리
</div>

 
**서술형**은 기술을 더 깊이 설명하고 싶을 때 적합하며, 기술 이해도를 상세히 보여줄 수 있습니다.
다만 '어떻게 구현했는지'에만 매달려 가독성이 떨어지지 않도록 목적 중심 설명을 의식적으로 해야 합니다.
 
주요 기술 키워드는 굵게 표시하거나 밑줄로 강조하여 질문을 유도하는 데 활용할 수 있습니다.
내용이 길다면 기본 설명은 생략하고 인증 처리, 성능 개선, 예외 처리, 라이브러리 선택 이유 등 기술적 고민이 드러나는 핵심 기능 위주로 정리하는 것이 실력 판단에 필요한 정보를 전달하는 현명한 선택입니다.
 
 
## 5. 트러블슈팅 (문제 상황과 해결 과정)
트러블슈팅 항목은 문제 해결 능력과 논리적 사고 과정을 보여줍니다. 
실무에서 예상치 못한 오류나 장애는 흔하며, 원인 파악과 해결 과정이 매우 중요합니다. 실무 경험이 풍부한 면접관은 문제를 끝까지 해결해 본 지원자에게 주목합니다.
 
오타 수정, 파라미터 누락, API 주소 오류 등 원인이 명확한 가벼운 실수는 트러블슈팅으로 부적절하며, 오히려 기초 부족이나 꼼꼼하지 못하다는 인상을 줄 수 있으므로 신중하게 사례를 골라야 합니다. 만약 단순한 문제만 있었다면 성능 최적화, 보안 강화, 동시성 처리 등 도전적인 기능을 구현해 보는 것이 좋습니다.
 
**적합한 트러블슈팅 사례**는 문제 원인을 단계적으로 좁혀가며 해결한 과정이 드러나는 경우입니다. 특정 조건하의 예외적 오류, 예상치 못한 충돌, 환경에 따라 달라지는 문제 등이 해당됩니다. 여러 해결 방법 중 장단점을 비교하고 선택한 기준을 설명할 수 있는 사례도 좋습니다.
 
사례를 정했다면 문제 해결 과정을 **육하원칙**에 따라 논리적으로 정리합니다.
 

| 구분 | 내용 |
| --- | --- |
| **What** | 무엇이 문제였는가? |
| **Where** | 어디서 발생했는가? |
| **Why** | 왜 그런 문제가 발생했는가? |
| **How** | 어떤 해결 방법들이 있고, 그중 무엇을 선택했는가? |
| **Result** | 그렇게 해결한 이유는 무엇이며, 결과는 어땠는가? |

 
중요한 점은 문제를 인식하고 판단을 거쳐 해결한 과정을 논리적으로 보여주는 것입니다. 
주요 프로젝트당 2~3개 사례가 충분하며, 얕은 사례를 여러 개 나열하기보다 **의사결정과 해결 과정을 깊이 있게 다룬 1~2개 사례가 훨씬 효과적**입니다.
 
> 💡 **Tip** 프로젝트 진행 중 겪은 고충과 문제 해결 과정은 **그때그때 메모해 두는 습관**을 들이세요. 간단한 기록은 나중에 포트폴리오 작성 시 도움이 되며, 블로그나 깃허브의 Issues 탭에 남기면 고민의 흔적을 증명할 수 있습니다.

 
 
## 6. 성능 개선 경험
필수 항목은 아니지만 포트폴리오 경쟁력을 높이는 중요한 요소입니다. 
특히 대기업이나 기술 조직 규모가 큰 회사에서는 구조적인 개선 경험을 긍정적으로 평가합니다.
 
트러블슈팅이 발생한 문제 해결이라면, 성능 개선은 문제 발생 전에 성능 저하 가능성을 인식하고 더 나은 방향으로 바로잡는 과정입니다. 
 
개선 효과를 이전과 비교하여 **수치로 제시**하면 설득력이 높아집니다.
**앱 개발**의 경우 플랫폼에서 제공하는 모니터링 도구를 이용해 메모리 사용량, 렌더링 시간, 프레임 드롭 등의 지표를 측정할 수 있습니다. 안드로이드는 프로파일러(Profiler)나 로그캣(Logcat)을, iOS는 인스트루먼츠(Instruments)를 활용하면 됩니다. 
**백엔드**는 API 응답 속도, 쿼리 실행 시간, 메모리 사용량 등을 직접 측정하고 개선해 나가는 방식으로 성능 최적화를 진행합니다.
 
작은 것이라도 스스로 개선 사항을 찾아 시도하고 그 결과를 수치로 정리하면 개발 역량과 기술적 깊이를 보여주는 설득력 있는 포트폴리오 자료가 됩니다.
 
 
## 7. 느낀 점과 회고
이 항목은 필수적이지 않으나 프로젝트에 임하는 자세와 성장 가능성을 보여줍니다. 가벼운 소감보다는 프로젝트를 통해 **무엇을 배웠고, 그 경험이 실무에 어떻게 연결될 수 있는지**를 중심으로 정리해야 합니다.
 
기술적 성장뿐 아니라 협업 과정에서 느낀 점, 문제 인식의 변화, 앞으로 공부하고 싶은 분야 등을 구체적으로 언급합니다.
 
"이번 프로젝트를 통해 사용자 경험뿐만 아니라 성능도 고려해야 한다는 관점을 갖게 되었다"처럼 **깨달음을 실무와 연결하여 표현**하면 진정성과 잠재력을 전달할 수 있습니다.
 
 
## 마무리하며
정리하자면, 포트폴리오에 포함하면 좋은 항목은 다음과 같습니다.
 
1. 프로젝트의 개요와 사용한 기술 스택
2. 자신이 맡은 역할과 구현한 기능
3. 데이터베이스 설계
4. 주요 기술 키워드와 기술 상세 설명
5. 트러블슈팅(문제 상황과 해결 과정)
6. 성능 개선 경험
7. 느낀 점과 회고

 
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안녕하세요. 프로그래머스입니다. 

요즘 개발은 '얼마나 AI를 잘 다루느냐'가 중요한 역량 중 하나인데요.

오늘은 개발 환경 세팅부터 실무 프로젝트까지, 4주간 압축적으로 진행된 데브코스 스터디를 소개해 드리려 합니다. 

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## 👨🏻‍💻 스터디 및 커리큘럼: AI 활용하여 ‘진짜’ 개발자로 거듭나기!
프로그래머스 데브코스는 수강생 여러분이 어떤 상황에서도 학습의 끈을 놓지 않고 취업 시장에서 경쟁력 있는 개발자로 성장할 수 있도록 끊임없이 고민하고 있습니다. 

이번 스터디는 인프런 인기 강사이자 유튜브 채널 '[수코딩](https://www.youtube.com/@sucoding)'을 운영하시는 **김기수 강사님**과 함께 **소수 정예 프로젝트 중심의 밀착 케어 스터디**로 진행되었는데요. 

**최신 기술 트렌드를 반영해 수강생분들의 실무 역량을 한 단계 끌어올린** 특별한 기록을 공유합니다! 
 
* 1주차: Claude, GPT 등 도구 활용법 & 학습 로드맵 설정
* 2주차: AI 실전 활용 chapter 1. To-Do List 제작
* 3주차: AI 실전 활용 chapter 2. 챗봇 만들기
* 4주차: AI 실무 자동화 챗봇 만들기 & 프론트엔드 디자인 구현 
 
## 📚 스터디 진행 방식은?
데브코스 스터디는 4주간 매주 목요일 온라인 LIVE 세션으로 비전공 수강생 눈높이 맞춰 진행되었습니다. 
* 클린 코드 학습용 실습 자료 제공을 통한 체계적인 코드 작성 및 관리 습관 형성
* 강사님과의 실시간 소통 기반 이론 학습 및 즉각적인 실습 병행
* 수업 전후 강사님의 개별 피드백을 통한 수강생별 맞춤형 코드 점검 및 보완 

강사님의 밀착 코칭을 바탕으로 AI와 협업하는 차세대 개발자에 한 걸음 더 다가선 의미 있는 시간이었습니다. 
![image1.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e5b4db29-6292-43f4-a384-6750a36d67d3/image1.png) 
 
## 🔎 AI활용 서비스 구현까지, 어떻게 진행되었을까?
수강생분들이 최적의 환경에서 학습할 수 있도록 본인이 원하는 유료 AI 툴을 제공해 드렸는데요. 이를 활용해 챗봇 만들기, To do list 제작 등 실제 서비스를 직접 구현하는 것을 목표로 진행되었습니다.
 
* 코덱스 활용 To-Do List 제작
![\[수정4\] 프론트엔드 스터디 특강 녹화본_3회차_0226_1.gif](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dcfd8928-92d2-4121-96cb-250848e56029/%5B%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC4%5D%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%B3%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%83%E1%85%B5%20%E1%84%90%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%20%E1%84%82%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB_3%E1%84%92%E1%85%AC%E1%84%8E%E1%85%A1_0226_1.gif) 
* ChatGPT 활용 챗봇 만들기 
![\[수정5\] 프론트엔드 스터디 특강 녹화본_4회차_0305.gif](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/838409ee-7cab-4e7a-9adb-a159403a242a/%5B%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC5%5D%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%B3%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%83%E1%85%B5%20%E1%84%90%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%20%E1%84%82%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB_4%E1%84%92%E1%85%AC%E1%84%8E%E1%85%A1_0305.gif) 
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![\[수정8_최종 세션\] 프론트엔드 스터디 특강 녹화본_5회차_0319.gif](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9565e0dd-c25b-4a6b-9fd9-a04cda288e76/%5B%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC8_%E1%84%8E%E1%85%AC%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%BC%20%E1%84%89%E1%85%A6%E1%84%89%E1%85%A7%E1%86%AB%5D%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%B3%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%83%E1%85%B5%20%E1%84%90%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%20%E1%84%82%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%AA%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB_5%E1%84%92%E1%85%AC%E1%84%8E%E1%85%A1_0319.gif) 

AI 툴로 기술적 원리를 깊이 있게 이해하고 이를 바탕으로 나만의 아이디어를 서비스 형태로 구체화했습니다. 특히, 마지막 세션에서는 웹 디자인까지 직접 구현하며 실무 역량을 쌓았는데요. 

다양한 AI 에이전트를 활용해 실질적인 결과물을 도출해 내는 아주 뜻깊은 시간이었습니다. 
 
## 🍑 스터디 참여 후기: AI 활용으로 코드의 질이 달라졌어요!
이번 스터디에 참여해 주신 훈련생분들을 대상으로 만족도 조사를 진행했는데요. 여러 가지 AI 툴을 제대로 사용하고 있는 건지 확신이 없었는데, 강사님의 가이드를 따라가니 코드의 질이 눈에 띄게 올라가는 것을 직접 체감할 수 있었다는 의견이 있었습니다. 

이번 성장을 통해 AI 시대를 주도하는 대체 불가능한 개발자로 거듭나길 기대합니다! 
## 🤔 나도 AI로 서비스 개발해보고 싶다면?
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[프로그래머스 데브코스] AI활용 실제 서비스 구현! 4주간의 데브코스 스터디 기록!

지난 겨울방학, 프로그래머스 데브코스에서 진행한 **'개발자 DNA 진단'** 이벤트! 기억하시나요? 🕵️‍♀️
 
"나는 어떤 포지션이 어울릴까?" "내 코딩 성향은 실무에서 어떻게 발현될까?"라는 고민을 가진 분들을 위해 준비했던 이벤트에 약 500명의 예비 개발자분들이 뜨거운 관심을 보여주셨습니다! 🙌
 
[![DEV-DNATEST-ig-img(1080x1350)-02.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/47ac3125-5769-4ead-a6f0-81be91575b93/DEV-DNATEST-ig-img%281080x1350%29-02.png)](https://smore.im/quiz/MR5AgKlzMW)
 
과연 가장 높은 비중을 차지한 '압도적 1위' DNA는 무엇이었을까요? 
지금 바로 그 결과를 공개합니다! 🥁
 
 
## 📊 개발자 DNA 진단 결과
![DEV-TEST-blog-img(630x550).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/21eb1b0e-12ce-4e92-88ab-f9934cdc7bc0/DEV-TEST-blog-img%28630x550%29.png)
 
이번 진단 결과에서 가장 눈에 띄는 점은 대규모 트래픽에도 흔들리지 않는 '탄탄한 설계'와 기술의 경계를 허무는 '성장형 해결'을 선호하는 분들이 많았다는 점입니다.
 
- 🛡️ 견고한 시스템 건축가 (백엔드): 28% (1위!)
- 🤖 혁신 주도형 솔루셔니스트 (생성형 AI 백엔드): 24% (공동 2위)
- 🏆 만능 해결사 올라운더 (풀스택): 24% (공동 2위)
- 🧭 비지니스 통찰가 (데이터 분석): 13%
- 🎨 디테일 장인 (프론트엔드): 11%
 
 
## 🔎 유형별 “찐” 모습 분석: 우리는 팀플할 때 이렇다!
개발자 업무에서 빠질 수 없는 게 협업이죠?
 
각 개발자 DNA가 실제 팀 프로젝트나 협업 상황에서 어떤 모습으로 보일지, 상황별로 더 자세히 살펴볼까요?
 
🛡️ **견고한 시스템 건축가 (백엔드 28%): 튼튼한 기초 위에 무너지지 않는 성을 쌓는 사람**
![DEV-TEST-blog-img(630x200)02-1.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/37c2725b-88b6-405e-84d3-4ec3b34de7a8/DEV-TEST-blog-img%28630x200%2902-1.png)
 
- 팀 회의할 때: "그 기능 넣으면 DB 구조 너무 복잡해지지 않을까요? 예외 케이스부터 생각해보죠." → 리스크 파악기
- 코드 짤 때: 변수명 하나도 '이게 최선인가?' 고민, 주석 없이도 술술 읽히는 클린 코드에 희열을 느낌
 
 👉 핵심 DNA: 보이지 않는 곳의 질서를 잡는 설계의 미학!

 
🤖 **혁신 주도형 솔루셔니스트 (생성형 AI 백엔드 24%): 도구를 지배하는 자, 남들 1시간 걸릴 일 10분 만에 끝냄**
![DEV-TEST-blog-img(630x200)02-1 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/571bf0a6-d202-440c-bf56-205c1ec51fd9/DEV-TEST-blog-img%28630x200%2902-1%20%281%29.png)
 
- 팀 회의할 때: "그거 직접 짤 필요 있나요? AI API 연결하면 금방 구현될 것 같아요!" → 도구 활용 끝판왕
- 코드 짤 때: 프롬프트 한 줄로 반복 코드를 생성하고 남는 시간에 모델 성능을 튜닝하는 영리함
 
 👉 핵심 DNA: 단순 반복은 거부한다! 최신 기술로 생산성을 200% 올리는 스마트함

 
**🏆 만능 해결사 올라운더 (풀스택 24%): 앞뒤 가리지 않고 일단 서비스가 돌아가게 만드는 해결사**
![DEV-TEST-blog-img(630x200)02-1 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3ee70227-d7a9-4c47-82c7-b9cb791b561b/DEV-TEST-blog-img%28630x200%2902-1%20%282%29.png)
 
- 팀 회의할 때: "백엔드에서 이렇게 넘길 테니까, 프론트에서 이렇게 뿌리죠. 제가 확인할게요." → 최강 조율사
- 코드 짤 때: 서버 로직 짜다가 갑자기 CSS 수정 중. 화면과 서버를 종횡무진하며 전체 그림을 그려냄
 
 👉 핵심 DNA: 서비스의 탄생부터 완성까지 내 손으로 끝내는 장악력

 
**🧭 비지니스 통찰가 (데이터 분석 13%): 근거 없는 추측은 거부한다, 오직 데이터로 말하는 사람**
![DEV-TEST-blog-img(630x200)02-1 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b6cead85-a193-4041-8518-da309f6e85a5/DEV-TEST-blog-img%28630x200%2902-1%20%283%29.png)
 
- 팀 회의할 때: "제 생각엔 지난주 유입 데이터를 보니까 이 기능이 더 시급해 보여요." → 팩트 폭격기
- 코드 짤 때: 코드 한 줄 짜고 결과 그래프 확인, 또 한 줄 짜고 데이터 분포 확인하며 신중하게 전진함
 
 👉 핵심 DNA: 막연한 안개 속에서 '데이터'라는 길을 찾아내는 탐험가 정신

 
**🎨 디테일 장인 (프론트엔드 11%): 내가 만든 코드가 누군가에게 기쁨이 되길 바라는 디테일러**
![DEV-TEST-blog-img(630x200)02-1 (4).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c6a54a91-beb9-4f8a-baad-2822d00e72bc/DEV-TEST-blog-img%28630x200%2902-1%20%284%29.png)
 
- 팀 회의할 때: "기능도 중요한데, 여기서 버튼 누를 때 반응이 없으면 답답해하지 않을까요?" → 사용자 빙의
- 코드 짤 때: 0.1px의 오차도 허용 못 함. 애니메이션이 자연스럽게 넘어갈 때까지 무한 수정 중
 
 👉 핵심 DNA: 세상과 소통하는 가장 앞단에서 감동을 주는 섬세함

 
예비 개발자분들이 보여주신 DNA는 제각각이었지만, 분석 결과 흥미로운 공통점을 발견할 수 있었습니다. 
 
내가 가진 성향을 실제 시장이 원하는 '직무 역량'으로 어떻게 치환하느냐입니다. 
 
탄탄한 논리력을 가진 백엔드 개발자도, 트렌드에 민감한 AI 개발자도 결국은 실전 프로젝트를 통해 그 DNA를 증명해야 하기 때문이죠
 
 
## 🚀 진단 결과는 시작일 뿐, 이제 '진짜 실력'으로!
여러분은 어떤 유형에 속하시나요? 결과가 내가 원하던 방향과 일치하나요?
 
DNA 진단 결과는 여러분의 **잠재력**을 보여주는 지도일 뿐입니다. 이 지도를 따라 실제 목적지(취업)까지 가기 위해서는 **실무 프로젝트 경험**이라는 연료가 필요하죠.
 
DNA가 '확신'이 되는 곳, 프로그래머스 데브코스에서 함께 성장해요!
 
[![DEV-AIBE-coding-test-02(1456x180) (5).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b134a892-62bd-4acf-9850-8bf1993c6de5/DEV-AIBE-coding-test-02%281456x180%29%20%285%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25630?utm_source=instagram&utm_medium=social&utm_campaign=school_25630_sales&utm_content=blog_banner_13333)

[데브코스 이벤트] 개발자 DNA 진단 결과 공개! 예비 개발자들이 가장 많이 가진 성향은?

데브코스 수료 이후, 실제 실무와 유사한 환경에서 프로젝트를 경험할 수 있는 프로그래머스 인턴십 1기가 진행되었습니다.
이번 인터뷰에서는 데브코스 백엔드 8기를 수료한 한민희 님과 함께, 한 달간의 인턴십 과정에서 경험한 실무형 협업에 대한 이야기를 나누어보았습니다.
코드 리뷰, PR 관리, 인프라 구성, 멘토링까지. 민희 님이 경험한 '진짜 실무' 이야기, 지금 확인해보세요!
 
 
#### 📌 프로그래머스 인턴십이란?
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">프로그래머스 인턴십은 데브코스에서 쌓은 개발 역량을 실제 서비스 개발 경험으로 확장할 수 있도록 설계된 인턴십 프로그램입니다. 4주 동안 AI 서비스의 기획부터 개발, 배포, 최종 발표까지 전 과정을 팀 단위로 수행하며, 그렙(프로그래머스)의 재택 근무 문화를 반영해 전면 재택으로 운영됩니다. 참가자들은 Slack, Notion, GitHub, GLM API, AWS 등 실무에서 활용되는 협업 도구를 사용하며 현업과 유사한 개발 환경을 경험하고, 현업 멘토의 정기 멘토링을 통해 실무 협업 방식과 문제 해결 역량을 함께 키워나갑니다.
</div>

 
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개와 인턴십에 참여하게 된 계기를 소개해주세요.
안녕하세요. 프로그래머스 데브코스 백엔드 8기를 수료한 한민희입니다. 대학교 졸업 전, 실무에 필요한 개발 역량과 경험을 쌓고자 데브코스에 참여하게 되었습니다.
 
이후 실제 현업과 유사한 환경에서 프로젝트를 경험해보고 싶다는 생각이 들어, 그렙(프로그래머스)에서 진행한 한 달 간의 체험형 인턴십에도 참여하게 되었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9edd1f10-854d-485b-bc72-17b620951354/image.png)
 
 
## 참여 전 가장 기대됐던 부분과 걱정됐던 부분은 무엇이었나요?
가장 기대됐던 부분은 실제 서비스 환경과 유사한 인프라 위에서 프로젝트를 구축하고, 현업 멘토링을 통해 실제 회사에서 진행하는 개발 방식과 협업 프로세스를 직접 경험해볼 수 있다는 점이었습니다.
 
반면, 인턴십이 처음이다 보니 협업 방식이나 개발 속도에 잘 적응할 수 있을지, 그리고 실무 수준에 비해 부족한 부분이 있지는 않을지에 대한 걱정도 있었습니다.
 
 
## 인턴십 기간 동안 어떤 프로젝트에 배정되었나요?
저는 **AI 기능을 중심으로 한 프로젝트에 참여**했습니다. **기획부터 설계, 구현, 배포, 최종 발표까지 약 한 달 동안 전체 개발 사이클을 경험**했습니다.
 
특히 API 설계, 예외 처리, 인프라 구성, 협업 방식까지 팀 내에서 함께 고민하고, AI 기능을 서비스에 자연스럽게 녹여내기 위해 사용자 경험 측면에서도 많은 고민을 해볼 수 있었던 프로젝트였습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3ed5105c-3b74-4c6e-9fdf-a3515430b85a/image.png)
⬆️ 기획 단계의 아이디어
 
 
## 실제 실무에 참여해보니, 기존 학습이나 사이드 프로젝트와 가장 달랐던 점은 무엇이었나요?
기존 프로젝트와 유사하게 MVP 기능을 개발하고 점차 고도화해나가는 흐름은 비슷했습니다. 다만, 실무 환경에서는 훨씬 더 많은 요소를 함께 고려해야 한다는 점이 가장 크게 다가왔습니다.
 
예를 들어 장애 상황이나 발생할 수 있는 엣지 케이스를 더 깊이 고민해야 했고, 서비스가 안정적으로 운영될 수 있는 구조인지 여러 차례 검증하는 과정도 필요했습니다. 또한 유지보수성과 확장성까지 고려하여 탄탄하게 설계해야 했기 때문에, **기존 프로젝트보다 시스템 안정성에 대해 더 많이 고민**했던 것 같습니다.
 
 
## 프로그래머스 개발자와의 멘토링은 어떤 방식으로 진행되었나요? 가장 인상 깊었던 부분은 무엇이었나요?
소속된 슬랙 채널에서 사전에 조율한 시간에 약 30분 정도 진행되었습니다. 미리 준비한 질문이 있으면 멘토님께서 답변해주셨고, 이후에는 프로젝트 진행 상황에 대해 함께 이야기 나누며 방향성을 잡아주시는 방식으로 진행되었습니다. 멘토링 내용은 문서화하여 이후에도 참고할 수 있도록 정리해두었습니다.
 
**가장 인상 깊었던 부분은 실제 그렙(프로그래머스)에서 어떤 방식으로 업무를 진행하고 있는지 들을 수 있었다는 점**입니다. 예를 들어, 프로젝트에서 양방향 암호화를 위한 마스터 키 관리가 필요했는데, 현업에서는 키가 변경되는 경우가 잦으니 관리를 위해 추가적인 인프라를 고려해보면 좋다고 멘토님께서 짚어주시며, 실제 그렙에서 사용하는 방식도 간단히 소개해주셨던 경험이 특히 기억에 남습니다.
 
 
![Frame 1000004610 (5).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f1e0ad8d-55d6-4550-97d8-ac3f9aa75a4d/Frame%201000004610%20%285%29.png)
⬆️ 멘토링 내용을 정리해 문서화했던 멘토링 일지
 
 
## 코드 리뷰나 협업 과정에서 "아, 이게 진짜 실무구나"라고 느낀 순간이 있었나요?
PR을 자잘하게 쪼개는 작업을 진행했던 경험이 가장 기억에 남습니다. 저희 팀은 Jira를 통해 작업을 관리했는데, 기존에는 하나의 작업이 하나의 기능을 담당하게 하는 경우가 많았습니다. 하지만 **멘토님께서 실무에서는 리뷰 효율과 유지보수성을 위해서 PR을 더 작은 단위로 나누어 작업한다고 말씀해주셨고, 실제 사례와 함께 자세히 설명**해주셨습니다.
 
예를 들어, 기존에는 Controller, Service, Repository, DTO, Entity 등을 모두 구현한 뒤 하나의 PR로 올렸다면, 이후에는 서로 영향이 적은 단위로 분리해 PR을 작성하려고 노력했습니다. 작업을 나누면 리뷰어 입장에서도 변경 사항을 더 쉽게 이해할 수 있고, 문제 상황이나 에러도 빠르게 발견할 수 있다는 점을 체감할 수 있었습니다.
 
특히 멘토님께서 해주신 "코드가 +100줄이면 리뷰가 여러 개 달리지만, +1000줄이면 LGTM만 남는다"라는 말이 인상 깊었습니다. 이후에는 팀 내에서 PR 크기를 줄이는 식으로 협업 방식을 개선해나가려 노력했습니다.
 
 
## 인턴십 전후로 가장 크게 달라진 점이나, 기술적으로 성장한 부분이 있다면 무엇인가요?
기술적으로는 **CI/CD 환경 구축 경험과 인프라 활용 역량, 그리고 성능 개선 측면에서 가장 크게 성장**했다고 느낍니다. 배포 자동화나 운영 환경을 고려한 개발, 성능 개선을 위한 부하 테스트 등이 이제는 당연하게 진행해야 하는 과정이라고 느껴질 정도로 익숙해졌습니다.
 
이뿐만 아니라 **협업 방식에 대한 이해도**도 크게 높아졌습니다. 작업 단위를 어떻게 나눌지, PR을 어떻게 쪼개야 하는지, 일정 관리는 어떻게 해야 하는지, 중간 공유와 커뮤니케이션이 왜 중요한지를 직접 경험할 수 있었습니다. 이를 통해 팀 단위 개발에 대한 감각도 한층 더 키울 수 있었던 것 같습니다.
 
 
## 이번 인턴십 경험이 취업 준비에 어떤 도움이 되었나요?
기획과 기술 선택 과정에서 단순히 특정 프레임워크나 도구를 사용해보는 데 그치지 않고, **"왜 이 기술을 선택했는가"를 깊이 고민**해볼 수 있었던 점이 가장 큰 도움이 되었습니다.
 
예를 들어 다른 대안에는 어떤 것들이 있었는지, 각각의 트레이드오프는 무엇인지, 그럼에도 불구하고 현재 상황에서 왜 이 기술이 가장 적절한 선택이었는지를 팀원들과 논의하며 의사결정을 진행했습니다.
 
덕분에 단순한 구현 경험을 넘어, 문제를 어떻게 정의하고 해결해나갔는지까지 설명할 수 있게 되었고, 면접에서도 실제 저의 사례를 기반으로 더 구체적으로 답변할 수 있을 것 같습니다.
 
 
## "이 인턴십 정말 좋은 경험이었다"라고 느낀 부분이 있다면 무엇인가요?
가장 좋았던 점은 **멘토링을 통해 현업 개발자분들의 시야와 사고방식을 제 프로젝트에 직접 적용**해볼 수 있었던 점입니다.
 
프로젝트 초반에는 핵심 기능이 우선 동작할 수 있도록 MVP 구현에 집중하고, 이후에는 점진적으로 성능 개선이나 구조 개선, 예외 처리 등을 고도화해나가는 방식으로 프로젝트를 진행했습니다.
 
이 과정을 통해 **현재 단계에서 무엇이 우선순위인지 판단하는 경험**을 쌓을 수 있었고, **확장성과 유지보수성까지 고려**하는 백엔드 개발자로서의 관점을 다시 한 번 정립할 수 있었던 시간이라고 생각합니다.
 
 
## 데브코스 수료 이후 바로 실제 프로젝트를 경험해보며 가장 좋았던 점은 무엇이었나요?
**데브코스에서 학습한 백엔드 기술 스택과 협업 컨벤션을 인턴십에서 그대로 적용하고 검증**해볼 수 있었다는 점이 가장 만족스러웠습니다. 단순히 강의를 듣고 끝나는 것이 아니라, 실제 프로젝트 환경에서 직접 사용해보며 왜 이런 방식으로 개발하는지를 몸소 체감할 수 있었습니다.
 
또한 **멘토님들의 피드백을 통해 코드 품질이나 설계 방식, 협업 문화 등 실무에서 중요하게 생각하는 기준들을 배울 수 있었던 점**도 큰 장점이었습니다. 짧은 기간이었지만 다양한 실무 내용들을 들을 수 있어 개발자로서 한 단계 더 성장할 수 있었던 시간이었다고 생각합니다.
 
 
## 어떤 분들에게 데브코스 인턴십을 특히 추천하고 싶으신가요?
**실제 팀 단위 협업 경험이 부족하다고 느끼는 분들께 추천**드리고 싶습니다. 기획부터 배포까지 한 달 동안 인턴십이 진행되기 때문에, 단순한 기능 구현을 넘어 일정 관리, 역할 분담, 코드 리뷰, 의사결정 과정까지 실제 협업에 필요한 다양한 경험을 해볼 수 있었습니다.
 
또한 뛰어난 팀원들과 함께 작업하며 몰랐던 부분도 많이 배워갈 수 있었습니다.
 
무엇보다 현업 개발자 멘토님들의 피드백을 받으며 프로젝트를 개선해나가는 과정은 혼자서는 쉽게 경험하기 어려운 부분이라고 생각합니다. **실무와 유사한 환경에서 개발 경험을 쌓아보고 싶은 분들에게 정말 좋은 기회**가 될 것 같습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/817e299d-e7e0-4deb-a2b3-81cb5ebaa06e/image.png)
⬆️ 놓치거나 몰랐던 부분을 개선할 수 있었던 팀원들과의 PR 리뷰
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/119491a8-b6d1-4b8c-aa99-64b9f5b2a806/image.png)
⬆️ Jira를 통해 작업을 관리
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4d45e730-56c1-445f-89af-cb7bb2e935d9/image.png)
⬆️ 진행 상황 트래킹 및 실시간 확인을 위해 Github-Jira-Discord를 연결
Discord로 작업 상황 알림
 
 
## 데브코스 수강을 고민하는 분들에게 해주고 싶은 말이 있다면요?
**데브코스의 가장 큰 장점은 학습 과정에서 궁금한 점이 생겼을 때, 현업 멘토분들께 바로 질문하고 피드백을 받을 수 있다는 점**이라고 생각합니다. 단순히 강의를 수강하는 것이 아니라, 실제 개발자분들의 사고 방식과 문제 해결 과정, 그리고 현업에서의 경험을 함께 배울 수 있습니다.
 
또한 단순히 기술을 배우는 것이 아니라, 팀 프로젝트를 통해 협업 방식과 개발자로서의 태도까지 함께 성장할 수 있었습니다. 실무 경험이 궁금하거나 개발자로서 한 단계 성장해보고 싶은 분들에게 정말 좋은 기회가 될 것 같습니다.
 
 
 
### 💡 백엔드 데브코스 11기 모집 중
수료 후 실무 인턴십까지 경험할 수 있는 기회!
백엔드 데브코스 모집 마감: ~5/26(화)
 
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180) 오전 10.03.54.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f4bcf01b-3773-474a-a363-f1eda17efd0d/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2010.03.54.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25957?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25957_sales&utm_content=intern_interview_13766)

[데브코스 인턴십 후기] 데브코스에서 배운 기술, 프로그래머스 인턴십에서 직접 적용해봤어요! - 백엔드 8기 한민희 님

LIG 넥스원 소프트웨어 연구원으로 근무 중인 김재영 수료생을 만났습니다. 데브코스에서의 멘토링, 스터디, 협업 프로젝트 경험은 단순한 학습을 넘어 취업 준비와 실무 적응까지 든든한 발판이 되었다고 하는데요.
 
이번 인터뷰에서는 재영 님이 직접 들려주는 데브코스 경험과 취업 성공 스토리, 그리고 앞으로의 커리어 목표까지 함께 들어보았습니다. 프론트엔드 데브코스를 수강 중이거나 관심 있는 분이라면 끝까지 읽어보시는 걸 추천드립니다!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 프론트엔드 데브코스 3기를 수료하고 **LIG 넥스원**에서 **소프트웨어 연구원**으로 근무 중인 김재영입니다. 현재 회사에서는 무인기(드론) 사업에 참여하고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/059505bf-a4e5-4e59-a53d-cc23e5c78ff2/image.png)
 
## 데브코스 중 어떤 트랙을 수료하셨나요? 해당 과정에 참여하게 된 계기가 궁금합니다.
저는 **프론트엔드 데브코스 3기** 과정을 수료했습니다.
처음에는 어떤 분야로 취업해야 할지 고민이 많았는데, 대학교 4학년 때 학점 연계 인턴십을 하면서 프론트엔드 개발의 매력에 빠지게 되었습니다. 직접 만든 결과물을 바로 웹 페이지에서 확인할 수 있다는 점이 특히 흥미로웠고, 자연스럽게 프론트엔드 분야에 관심을 가지게 되었습니다.
 
이후 프론트엔드 역량을 본격적으로 강화하고 싶어서 여러 부트캠프를 고민하다가 데브코스를 선택하게 되었습니다. 대학 동기의 추천이 큰 영향을 줬고, 또 데브코스가 부트캠프 중에서 좋은 평이 많다는 얘기를 들어왔던 터라 믿고 선택할 수 있었습니다.
 
 
## 데브코스에 참여하며 가장 인상 깊었던 경험은 무엇인가요?
크게 세 가지를 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
 
### ✅ 멘토링
첫 번째는 멘토링입니다. 프로젝트를 진행하면서 현업 개발자분께 지속적으로 멘토링을 받을 수 있었는데, 이게 정말 큰 도움이 됐습니다. **코드 리뷰를 통해 현업 시각에서 피드백을 받다 보니 혼자 공부할 때보다 훨씬 빠르게 성장**할 수 있었습니다. 또 팀 프로젝트에서도 멘토링 덕분에 팀원들이 같은 방향성을 가지고 협업할 수 있었고, 프로젝트 진행이 훨씬 원활했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/608b7080-6734-41d9-ab7c-58201fb18c7c/image.png)
🔼 현업 시각에서 피드백을 받을 수 있었던 코드 리뷰와 멘토링 🧑‍🏫
 
### ✅ 스터디
두 번째는 스터디 경험입니다. **데브코스에서는 스터디를 적극 장려하고 있으며, 스터디에 필요한 개발 서적 구매도 지원**해주고 있습니다. 그 덕분에 혼자서는 끝내기 어려웠던 개발 서적을 완독할 수 있었고, 팀원들과 스터디 내용을 공유하며 부족했던 개발 지식을 채울 수 있었습니다. 무엇보다 이 과정을 통해 스터디 습관을 기르게 된 것이 의미 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7d93e088-fca7-4500-b078-43b424a8676e/image.png)
🔼 유익했던 스터디 시간들 📚
 
 ### ✅ 프로젝트
마지막으로는 백엔드 데브코스와의 협업 프로젝트입니다. 약 한 달 동안 백엔드 과정의 수강생들과 함께 프로젝트를 진행하면서, 프론트엔드뿐만 아니라 서비스 전체 개발 과정에 참여할 수 있었습니다. **매일 모여 협업에 몰두하다 보니 개발 역량뿐만 아니라 협업 능력도 크게 키울 수 있었고**, 이 경험을 통해 백엔드에도 흥미가 생겨 따로 공부를 시작할 만큼 인상 깊은 시간이었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ba0e2fe1-629a-4476-b549-a21cd70cba4d/image.png)
🔼 개발 역량과 협업 능력을 키울 수 있었던 최종 프로젝트 💪
 
 
## 취업 준비는 어떻게 하셨나요? 포트폴리오 준비, 자기소개서 작성 방법, 면접 준비 등 자유롭게 알려주세요.
### ✅ 자기소개서
저는 자기소개서를 작성할 때 **제가 성장하고 배운 점이 뚜렷한 경험을 중심으로 작성**했고, 이러한 부분이 인사담당자에게 어필이 될 것이라 생각했습니다. 특히 **그 경험 속에서 직면했던 문제 상황과 어떤 고민을 통해 문제를 해결했는지, 그 과정에서 무엇을 배우게 되었는지**를 담으려고 했습니다. 요즘 취업 준비생분들이 다양한 경험을 가지고 계신 걸로 알고 있는데요. 꼭 많은 경험을 나열하기보다는 몇 가지 경험이라도 깊이 있게 풀어낸다면, 충분히 경쟁력 있는 자기소개서가 될 것이라 생각합니다.
 
### ✅ 포트폴리오
포트폴리오의 경우에는 **문제 상황과 해결 방법을 핵심만 간단히 정리**하려고 했습니다. 또 본인이 맡은 역할과 해당 페이지를 캡처해서 넣으면, 보는 분들이 한눈에 이해하기 좋을 것 같습니다.
 
### ✅ 면접 준비
면접 준비는 '갑자기 잘하게 되는 것'보다는 **꾸준한 연습이 중요**하다고 생각합니다. 저 역시 면접 처음에는 너무 떨려서 제대로 말도 못하고 떨어진 적이 있습니다. 하지만 여러 기업에 지원하면서 실전 면접을 계속 겪다 보니 긴장도 줄고 답변도 훨씬 자연스러워졌습니다.
 
면접에 대한 부담감이 있는 분들은 일단 모의 면접이라도 찾아서 경험해 보시면 좋을 것 같습니다. 만약 서류 지원에 대한 여유가 있으시다면 **여러 기업에 지원하면서 실제 면접을 통해 면접 역량을 키우는 것**도 좋은 방법이라 생각합니다. 확실히 집에서 연습할 때와 실제 면접 자리에 앉아 있을 때의 느낌은 완전히 다르거든요.
 
또 한 가지 중요한 건 **면접 준비의 깊이**라고 생각합니다. 회사 선택 이유가 뻔하거나 회사 아이템을 겉핥기식으로만 알고 있다면 좋은 인상을 주기 어렵습니다. **왜 이 회사를 가고 싶은지, 다른 곳이 아닌 꼭 이 회사여야 하는 이유를 나만의 스토리와 함께 어필**하는 것이 필요합니다. 어려운 일이겠지만 어떻게든 남들보다 더 간절하다는 점을 보여주는 것이 신입 채용에서는 굉장히 중요한 것 같습니다.
 
또한 회사의 서비스나 아이템도 단순히 이름만 아는 수준이 아니라, **동작 원리나 아키텍처 같은 부분도 꼼꼼하게 조사**해 간다면 면접에서 큰 도움이 될 것 같습니다.
 
 
## 취업에 성공하기까지의 과정은 어땠나요?
저는 취업을 준비하며 약 40~50개 기업에 지원했습니다. 주로 대기업과 중견기업 위주로 지원했고, 대학교 4학년 2학기부터 본격적으로 시작해 약 1년 정도 준비한 끝에 현재 회사에 합격할 수 있었습니다.
 
주변을 보면 '준비를 완벽히 한 뒤 지원해야지'라고 생각하는 경우가 많은데요. 저는 **꾸준히 지원하는 것이 훨씬 중요**하다고 생각합니다. **자기소개서나 면접은 실제로 경험해 보면서 점점 나아지기도 하고, 예상치 못한 곳에서 좋은 기회**를 잡을 수도 있기 때문입니다. 오히려 준비가 부족하다는 이유로 지원조차 하지 않는다면, 기회 자체를 놓칠 수밖에 없다고 생각합니다.
 
무엇보다 취업 준비에서 완벽한 준비란 없기 때문에, 계속해서 지원하며 기회를 만들어 가는 것이 가장 중요한 것 같아요.
 
 
## 면접에서 받았던 인상 깊은 질문은 무엇이었나요? 어떻게 대답을 하셨는지도 궁금합니다!
"연구원이란 어떤 것이라 생각하는가?"라는 질문이 가장 인상 깊었습니다.
보통 취업을 준비할 때, 우리가 지원하는 직무가 본질적으로 어떤 역할을 하고, 어떤 마음가짐을 가지고 임해야 하는지까지 깊게 고민하는 경우는 많지 않은 것 같습니다. 1차 역량 면접에서는 기술적인 질문이 주가 되겠지만, **2차 인성 면접에서는 직무에 대한 나의 생각과 입사 후 어떤 자세로 일할 것인지**를 묻는 경우가 많습니다. 또 입사 후 어떤 성장 방향을 그리고 있는지, 앞으로 어떤 업무를 해보고 싶은지 질문받을 수도 있으니 미리 고민해 보면 도움이 됩니다.
 
결국 면접은 사람과 사람 사이의 소통이기 때문에, 지원자의 진심은 분명히 전해진다고 생각합니다. 그래서 **해당 직무에 대해 진지하게 고민하고 나만의 생각을 준비**해 간다면, 면접관분들도 그런 태도를 긍정적으로 평가해 주실 것이라고 생각합니다.
 
 
## 프로그래머스 데브코스의 어떤 지원이 취업에 도움이 되었나요?
가장 큰 힘이 되었던 것은 **강사님의 적극적인 지원**이었습니다. 프론트엔드 3기를 맡아주신 이해성 강사님은 학생들의 취업을 진심으로 응원해 주셨습니다. **서류나 면접 일정이 있으면 먼저 상담을 제안해 주셨고, 넥스원 1차 PT 면접 준비 때는 발표 자료까지 직접 검토해 주시며 구체적인 피드백과 실질적인 팁**을 아낌없이 주셨습니다. 그 덕분에 자신감을 가지고 면접에 임할 수 있었고, 취업에도 큰 도움이 되었습니다.
 
이외에도 데브코스에서 수료생들을 대상으로 취업 특강을 꾸준히 진행해 주시는데, 이 부분 역시 취업 준비 과정에 큰 힘이 되었습니다.
 
 
## 실제 현업에 투입된 지금, 데브코스에서 배운 내용이 실무에 어떻게 도움이 되고 있나요?
실제 현업에서도 프론트엔드 관련 업무가 많기 때문에, 데브코스에서 진행한 강의와 프로젝트 경험이 큰 도움이 되었습니다. 개발 언어가 다를 수는 있지만 결국 같은 프론트엔드 영역이기에, **과정에서 배웠던 모든 내용들이 현업에서도 그대로 필요**했습니다.
 
또한 **데브코스에서 제공했던 특강들도 큰 도움**이 되었습니다. 특히 당근에서 근무하시는 김태희 강사님께서 "모든 IT 지식은 서로 연결되어 있고, 개발자는 끊임없이 지식을 확장해 나가야 한다"라고 말씀해 주신 것이 인상 깊었습니다. 이 특강을 계기로 프론트엔드뿐만 아니라 **네트워크, OS, 소프트웨어 공학 등 전반적인 소프트웨어 지식의 중요성을 깨닫게 되었고, 지금도 현업에서 큰 도움**이 되고 있습니다.
 
데브코스에서 학습한 것들을 바탕으로, 현재도 퇴근 후 부족한 부분을 보완하기 위해 꾸준히 공부를 이어가고 있습니다.
 
 
## 데브코스를 통해 기술 외적으로 성장한 부분이 있다면 무엇인가요?
데브코스에서는 여러 차례의 팀 프로젝트를 경험하며 **협업 역량과 커뮤니케이션 역량**을 크게 키울 수 있었습니다. 저는 우연히 팀 프로젝트마다 팀장을 맡게 되었는데요. 처음에는 부담스럽기도 했지만 조원들과 적극적으로 소통하며 프로젝트를 올바른 방향으로 이끌기 위해 노력했고, 그 결과 제 자신이 성장하는 것을 실감할 수 있었습니다.
 
또한 팀장을 맡으면서 팀원들에게 핵심만 논리적으로 전달하려고 노력하다 보니 자연스럽게 커뮤니케이션 역량이 강화되었고, 발표도 도맡아 하면서 많은 사람들 앞에서 말하는 연습이 되었습니다. 이러한 경험 덕분에 실제 면접이나 PT 면접에서도 자신 있게 말할 수 있었습니다.
 
 
## 지금 돌아보면, 데브코스 과정에서 "이건 좀 더 잘했으면 좋았겠다" 싶은 부분이 있을까요?
백엔드 수강생들과의 협업 프로젝트에서, 백엔드 부분에 조금 더 깊이 관심을 가지고 개발 관련 이야기를 나눠볼 걸 하는 아쉬움이 있습니다. 한 달 동안 매일 함께 협업할 수 있는 좋은 기회였던 만큼, 서로 더 많이 배우고 나눴다면 더 값진 경험이 되었을 것 같습니다.
 
프론트엔드 개발자라 하더라도 **다른 파트와 적극적으로 소통하고, 웹 서버가 어떻게 동작하며 서버의 응답이 어떻게 오는지 이해한다면 개발자로서 한 단계 더 성장**할 수 있을 것 같습니다.
 
 
## 현업에서 일해보니, 데브코스에서 배운 점 중 특히 도움이 된 부분은 무엇인가요? 아직 수강을 고민 중인 분들께 추천 한마디 부탁드립니다.
현업에서 일해보니 프로젝트에서 다양한 구성원들과 원활하게 협업하는 역량이 정말 중요하다는 것을 느꼈습니다. **데브코스는 팀 프로젝트 비중이 높아 이러한 협업 역량을 자연스럽게 키울 수 있다는 점이 큰 장점**이었습니다.
 
또한 팀 프로젝트를 진행하며 맡은 업무를 스스로 계획하고 일정에 맞게 수행하려고 노력했던 경험이, 기한이 철저히 지켜져야 하는 현업 환경에서도 큰 도움이 되고 있습니다.
 
 
## 마지막으로, 앞으로의 커리어 목표를 공유해 주세요!
**무인기 관련 소프트웨어 역량을 지속적으로 키워나갈 계획**입니다.
나중에는 제가 참여한 사업의 무기체계가 실전 배치까지 이뤄지는 모습을 꼭 보고 싶습니다!
 
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
 
[![FE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ba385368-3bed-4d40-9892-6e07a1977cec/FE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25243?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25243_blog&utm_content=25243_banner)

[취업 인터뷰] 데브코스에서의 모든 경험이 커리어 도약의 발판이 되었어요 - 프론트엔드 3기 수료생 김재영 님

GitHub에 새 프로젝트 폴더를 또 만들었지만, 지난 프로젝트를 보면 README만 덩그러니... 몇 달째 멈춘 프로젝트도 많습니다. 왜 우리는 사이드 프로젝트를 끝내지 못할까요? 풀스택 개발자 고코더님이 전하는, 사이드 프로젝트를 끝까지 완성하는 현실적인 방법과 꿀팁을 지금 확인해보세요.
 
 
## GitHub에 쌓인 미완성의 무덤
![스크린샷 2025-11-26 오후 12.02.42.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ef21877a-7169-4c69-bfb7-13b0c3700a7d/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202025-11-26%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%2012.02.42.png)
 
GitHub에 접속했습니다. 'Personal Projects' 폴더에는 10개의 저장소가 있습니다. README.md만 작성된 프로젝트 5개, 마지막 커밋이 6개월 전인 프로젝트 4개, 실제로 배포된 프로젝트는 단 한 개도 없습니다.
 
"이번엔 다를 거야."
새로운 프로젝트 폴더를 또 만들면서 다짐합니다. 과연 이번에는 다를까요? 많은 개발자들이 같은 경험을 합니다. 열정적으로 시작했던 프로젝트들이 어느새 디지털 무덤에 쌓여갑니다. Medium의 "Career Programming" 채널에 글을 쓰는 Dr. Derek Austin은, 자신이 검토해온 수많은 개발자 이력서를 바탕으로 "코더의 약 90%가 사이드 프로젝트를 끝내지 못한다"라고 주장하기도 합니다.
 
왜 우리는 시작은 잘하는데 끝은 못 낼까요? 오늘은 사이드 프로젝트를 완성하지 못하는 진짜 이유와 실제로 끝낼 수 있는 현실적인 방법들을 이야기해 보려 합니다.
 
 
## 우리를 막는 다섯 가지 함정
![스크린샷 2025-11-26 오후 12.03.09.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/447a288e-390c-41a0-936f-f4a91221beb7/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202025-11-26%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%2012.03.09.png)
 
### 함정 1: 완벽주의의 저주
개발자 K씨는 간단한 날씨 앱을 만들기 시작했습니다. 기본 기능은 단 3일 만에 완성했습니다. 현재 위치의 날씨를 보여주고, 5일 예보를 확인할 수 있는 앱이었습니다. 충분히 사용 가능한 상태였습니다. 하지만 K씨는 "배포하기 전에 코드를 좀 더 깔끔하게 정리해야지"라고 생각했습니다.
 
리팩토링을 시작한 지 2주가 지났습니다. 코드를 정리하다 보니 "디자인 패턴을 적용하면 더 좋겠어"라는 생각이 들었습니다. 전면 수정에 들어갔습니다. 그러다 "상태 관리 라이브러리를 도입하면 더 깔끔한 텐데"라는 생각이 또 들었습니다. 그리고 프로젝트는 멈췄습니다. 완성된 80%의 코드는 완벽한 20%를 기다리며 GitHub 저장소에서 잠들었습니다.
 
완벽주의는 개발자의 직업병입니다. 우리는 매일 버그 없는 코드를 작성하려 노력합니다. 더 나은 알고리즘, 더 효율적인 구조를 고민합니다. 하지만 사이드 프로젝트에서 이 완벽주의는 독이 됩니다. "완벽하지 않으면 남들에게 보여줄 수 없다"라는 두려움이 우리를 마비시킵니다.
 
 
### 함정 2: 과도한 야망
개발자 M씨의 'Todo 앱' 기획서를 봅시다. 사용자 인증은 Google, Facebook, GitHub, Apple, 카카오 총 5종의 소셜 로그인을 지원합니다. 실시간 동기화 기능으로 여러 기기에서 동시에 사용 가능합니다. 팀원을 초대해서 협업할 수 있고, AI 기반 우선순위 추천 시스템도 있습니다. 음성 인식으로 할 일을 등록할 수 있고, 다크 모드와 7개 국어를 지원합니다.
 
현재 진행 상황은? 로그인 화면 디자인만 3주째 작업 중입니다. 소셜 로그인 중 어떤 것을 먼저 구현할지 고민하다가 결국 아무것도 하지 못했습니다. M씨의 기획서에 있는 기능 하나하나가 독립된 프로젝트급 난이도였습니다.
 
우리는 처음 아이디어가 떠올랐을 때 흥분합니다. 상상 속에서 프로젝트는 이미 완성되어 있고, 수많은 사용자들이 찬사를 보냅니다. 그 순간의 높은 동기부여 상태에서 우리는 현실성 없는 계획을 세웁니다. "간단한 프로젝트는 포트폴리오가 안 된다"라는 착각이 이를 부추깁니다.
 
 
### 함정 3: 끝없는 기술 스택 실험
프로젝트 시작 1주 차, React로 개발을 시작했습니다. 
2주 차, "Vue 3가 더 간단하다"라는 글을 읽고 Vue로 마이그레이션을 시작합니다. 
3주 차, "Svelte가 더 빠르다"라는 소식에 또다시 고민에 빠집니다. 4주 차, 기술 스택 비교 글만 100개를 읽습니다. 
5주 차, 프로젝트는 그대로인데 열정만 소진되었습니다.
 
기술 선택의 마비 상태에 빠진 것입니다. "최신 기술을 써야 취업에 유리하다"라는 압박감이 우리를 흔듭니다. 학습 목적인지 완성 목적인지 혼란스러워집니다. 결국 어떤 기술도 제대로 배우지 못하고, 프로젝트도 완성하지 못합니다.
 
 
### 함정 4: 외로운 마라톤
첫 주는 흥분 상태입니다. "이거 대박 날 것 같아!"
매일 밤 2시간씩 코딩합니다.
 
둘째 주, 현실과 마주합니다. "생각보다 복잡하네."
버그가 예상보다 많이 나옵니다.
 
셋째 주부터 지칩니다. "언제 끝나지?"
진도가 더디게 나갑니다.
 
한 달이 지나면 프로젝트는 방치됩니다. "내일부터 다시 시작해야지"라는 말만 반복합니다.
 
사이드 프로젝트는 외로운 마라톤입니다. 회사 프로젝트와 달리 함께 달릴 팀원도, 응원해 줄 동료도 없습니다. 피드백이 없으니 동기부여가 점점 떨어집니다. 막히는 부분이 생기면 며칠째 같은 자리에 멈춰있기도 합니다. 퇴근 후 피곤한 몸으로 개인 프로젝트까지 하기는 쉽지 않습니다.
 
 
### 함정 5: 새로운 시작의 유혹
프로젝트 A를 30% 진행하던 중, 더 좋은 아이디어 B가 떠올랐습니다.
"이건 더 재미있을 것 같아!", B를 시작합니다.
B를 40% 진행하던 중, 또 다른 아이디어 C가 생겼습니다.
"이번엔 정말 차별화된 서비스야!", C를 시작합니다.
이렇게 완성된 프로젝트는 0개, 미완성 프로젝트만 늘어갑니다.
 
새로운 시작은 항상 매력적입니다. 깨끗한 코드베이스, 새로운 가능성, 실수를 되풀이하지 않겠다는 다짐까지.
반면 진행 중인 프로젝트는 버그와 기술적 부채로 점철되어 있습니다.
"이 프로젝트는 이미 비슷한 게 많아. 차별화가 안 돼"라고 합리화하며 새 프로젝트를 시작합니다.
 
 
## 끝내는 사람들의 비밀
![7416558_4795.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/66788de9-edb7-4cfc-8eb1-66ebbf0eb519/7416558_4795.jpg)
그렇다면 실제로 사이드 프로젝트를 완성하는 사람들은 뭐가 다를까요? 그들만의 비밀을 알아봅시다.
 
### 전략 1: MVP로 시작하고 v0.1로 끝내기
성공적인 사이드 프로젝트의 첫 번째 원칙은 작게 시작하는 것입니다. MVP(Minimum Viable Product), 즉 최소 기능 제품으로 접근해야 합니다.
 
Todo 앱을 만든다면, 할 일 추가, 삭제, 완료 표시, 이 세 가지만 구현하면 됩니다.
날씨 앱이라면 현재 위치의 오늘 날씨만 보여주면 됩니다.
소셜 로그인, 프로필 사진, 알림 기능 같은 것들은 모두 "나중에"로 미룹니다.
 
핵심은 단시간 안에 배포 가능한 버전을 만드는 것입니다. 주말 이틀을 온전히 투자하면 완성할 수 있는 규모로 시작합니다. 실제로 사용 가능한 상태로 먼저 만들고, 추가 기능은 정말로 나중에 붙입니다.
 
처음부터 복잡하게 접근하지 맙시다. Google, Facebook, GitHub 소셜 로그인을 다 넣으려 하지 말고, 이메일과 비밀번호만으로 시작합니다. 이것만으로도 1시간이면 충분합니다. 나머지는 v0.2에서 추가하면 됩니다.
 
 
### 전략 2: 완성의 기준을 미리 정하기
프로젝트를 시작하기 전에 완성 조건을 명확히 정의해야 합니다. 다음과 같은 문서를 작성해 봅시다.
 
#### 이 프로젝트의 완성 조건
필수 기능 (이것만 있으면 완성):
* 사용자가 할 일을 추가할 수 있다
* 할 일을 완료 처리할 수 있다
* 할 일 목록을 볼 수 있다
 

완성 기준:
* 위 3가지가 동작하면 1.0 버전으로 배포
* 디자인은 기본 CSS만 사용
* 테스트 코드는 나중에 추가
* 배포는 Vercel 무료 플랜 사용
 

완성 전까지 금지:
* 새로운 기능 추가 금지
* 기술 스택 변경 금지
* 대규모 리팩토링 금지

 
이렇게 명확한 기준을 세우면 언제 끝났는지 알 수 있습니다.
"조금만 더"라는 유혹에 빠지지 않게 됩니다.
완성의 기준선이 없으면 프로젝트는 영원히 끝나지 않습니다.
 
 
### 전략 3: 떠벌림 효과(Profess Effect)
떠벌림 효과는 자신이 달성하고자 하는 목표를 알림으로써 주위 사람들의 지원을 얻는 방법입니다.
 
온라인 커뮤니티 혹은 LinkedIn에 선언합니다. "앞으로 2주간 간단한 Todo 앱을 만들어서 12월 1일에 배포하겠습니다!"
매일 30분씩 작업하고 진행 상황을 공유합니다. "오늘은 로그인 기능 구현 완료!" 같은 작은 성취를 인증합니다.
 
친구나 동료에게 떠벌리는 것도 좋습니다. 같은 기간 동안 각자 프로젝트를 진행하고, 매주 진행 상황을 공유하며 피드백을 주고받습니다. 혼자서는 포기하기 쉽지만, 다른 사람의 응원과 관심이 있으면 끝까지 달릴 수 있습니다.
 
"포기하면 창피해"라는 긍정적인 압박이 생깁니다. 이것이 떠벌림 효과입니다.
 
 
### 전략 4: 시간 압박으로 집중력 극대화
명확한 데드라인은 집중력을 높입니다. 주말 48시간 해커톤 방식으로 접근해 봅시다.
 
* 금요일 저녁 2시간: 프로젝트 초기 설정과 기본 구조를 잡습니다.
* 토요일 8시간: 오전에는 백엔드 로직을 구현하고, 오후에는 프론트엔드 UI를 만듭니다.
* 일요일 8시간: 오전에는 버그를 수정하고 마무리 작업을 합니다. 오후에는 배포하고 README를 작성합니다. 저녁에는 실제로 사용해 보고 소감을 기록합니다.


 
제한된 시간에는 완벽함을 추구할 수 없습니다. 자연스럽게 완성에 집중하게 됩니다. 주말 동안 몰입하면 맥락 전환도 최소화됩니다. 월요일 회사에 가기 전에 배포까지 마치는 것, 충분히 가능합니다.
 
 
### 전략 5: 동작하는 코드를 먼저
마인드셋을 바꿔야 합니다. 완벽한 코드가 아니라 동작하는 코드를 먼저 만듭시다.
 
"이 코드는 나중에 부끄러울 것 같아"라는 생각을 버립시다.
"클린 코드 원칙을 다 지켜야 해"라는 강박도 내려놓읍시다.
"일단 동작하게 만들자"로 전환합니다. 완성 후 리팩토링은 v2에서 하면 됩니다. 작동하는 더러운 코드가 완벽한 미완성 코드보다 낫습니다.
 
변수명이 완벽하지 않아도 괜찮습니다. 중복 코드가 좀 있어도 괜찮습니다. 나중에 리팩토링하면 됩니다. 에러 처리가 부족해도 괜찮습니다. 기본적인 것만 있으면 됩니다. 주석이 없어도 괜찮습니다. 코드 자체로 이해 가능하면 충분합니다.
 
"Done is better than perfect." 이 말을 기억합시다.
 
 
## 완성이 주는 진짜 가치
완성된 프로젝트 한 개가 미완성 프로젝트 열 개보다 낫습니다. 왜 그럴까요?
 
첫째, **완성 경험 자체가 자산**이 됩니다. 한 번 끝까지 해본 사람은 다음 프로젝트를 더 쉽게 완성합니다. "나도 끝낼 수 있다"라는 자신감이 생깁니다. 배포와 운영 경험도 얻습니다. 이런 것들은 아무리 좋은 강의를 들어도 얻을 수 없는 경험입니다.
 
둘째, **포트폴리오 가치**가 다릅니다. 면접관이 보는 것은 단순히 기술 스택이 아닙니다. 문제 해결 능력, 프로젝트 완수 능력, 실제 서비스 경험을 봅니다. 미완성 프로젝트 10개는 "시작은 잘하지만 끝을 못 내는 사람"이라는 인상을 줍니다. 완성된 프로젝트 1개는 "끝까지 해내는 사람"이라는 신뢰를 줍니다.
 
셋째, **실제 사용자 피드백**을 받을 수 있습니다. 내가 만든 코드를 다른 사람이 실제로 사용합니다. 예상치 못한 버그를 발견하고, 개선 방향에 대한 인사이트를 얻습니다. 이런 경험은 성장의 촉매제가 됩니다.
 
넷째, 완성의 경험은 **다음 프로젝트의 설계도**가 됩니다. 어디서 시간을 낭비했는지, 어떤 기능이 정말 필요했는지, 어떤 기술 선택이 옳았는지 알게 됩니다. 이런 배움은 코드가 아닌 판단력으로 축적됩니다. 다음 프로젝트는 더 빠르고, 더 현명하게 완성할 수 있게 됩니다.
 
주변 개발자들의 이야기를 들어보면 흥미로운 패턴이 있습니다. 첫 프로젝트를 완성한 사람들은 대부분 "생각보다 반응이 좋았다"라고 말합니다.
완벽하지 않은 것에 대한 걱정과 달리, 사용자들은 오히려 "간단해서 좋다", "딱 필요한 기능만 있어서 좋다"라는 피드백을 줍니다.
 
더 놀라운 것은 완성 이후의 변화입니다. 한 번 끝까지 해본 개발자는 다음 프로젝트도 완성합니다. 완성의 경험이 완성을 낳는 선순환이 시작됩니다.
 
 
## 11번째 저장소에 거는 희망
![스크린샷 2025-11-26 오후 12.03.25.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d6a35a7d-7fc8-4e55-9107-9f8a5ca6aa3b/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202025-11-26%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%2012.03.25.png)
 
다음 사이드 프로젝트를 시작하기 전에 이것들을 기억합시다.
 
완성 조건을 먼저 정의합니다. 2주 이상 걸릴 것 같으면 규모를 줄입니다.
공개 약속을 합니다. 완벽함보다 완성을 택합니다. 완성하면 꼭 배포합니다.
 
완벽한 프로젝트는 없습니다. 완성된 프로젝트만 있습니다.
80% 완성도의 배포가 100% 완성도의 미완성보다 낫습니다.
첫 프로젝트는 작게, 완성은 확실히 합시다.
 
GitHub의 11번째 저장소가 처음으로 'v1.0 Released' 태그를 달 수 있기를, 그리고 그것이 여러분의 포트폴리오에 자랑스러운 한 줄로 남을 수 있기를 진심으로 응원합니다.
 
시작도 용기지만, 완성은 더 큰 용기입니다.
이번 주말, 작은 프로젝트 하나를 끝까지 완성해 보는 건 어떨까요?
 
 
### 📚 참고 문헌
* [90% of Coders Never Finish Side Projects. Here’s How To Be the 10%](https://medium.com/career-programming/90-of-coders-never-finish-side-projects-heres-how-to-be-the-10-745f62c5ce97)
 

### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [개발자의 실수 노트: 실패에서 배우는 기술](https://community.programmers.co.kr/post/12838?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_12838)
* [개발자의 인간관계: 코드보다 어려운 인간관계](https://community.programmers.co.kr/post/12607?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25oct)
* [개발자의 번아웃, 조용히 찾아오는 위험 신호들](https://community.programmers.co.kr/post/12542?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_25aug)
 
 

![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0fda2445-0f60-47d2-8a17-024015c411c8/%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%A5%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%91%E1%85%B5%E1%86%AF%20%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%83%E1%85%B3.png)

사이드 프로젝트, 시작은 했는데 끝이 안 나는 이유

안녕하세요. 저는 그렙에서 플랫폼 개발을 담당하고 있는 4년차 프론트엔드 개발자 딜런(Dylan)입니다.
개발자로서 효율적이면서도 유지보수하기 쉬운 개발에 대해 늘 고민하고 있는데요.
오늘은 이러한 고민의 연장선에서, **Web Componenets 기술을 활용해 크로스 프레임워크 컴포넌트 개발에 도전했던 경험**을 공유해보려 합니다.
 
 
## 왜 이런 도전을 했을까?
그렙의 프론트엔드 개발 문화는 기술적 자유를 중요하게 여깁니다. 프론트엔드 개발에 React, Vue는 물론 Ruby on Rails 기반의 SSR까지, 다양한 기술 스택을 사용하고 있습니다. 게다가 마이크로 프론트엔드 구조를 지향하다 보니 이 기술들이 하나의 페이지 안에서 함께 사용되는 경우도 적지 않습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8af36ac0-f3f0-4f81-bcec-b613b672749e/image.png)
 
이런 환경에서 프론트엔드 개발을 하다 보면 반복해서 마주하게 되는 고민이 하나 있습니다. 바로 공통으로 사용해야 하는 UI 컴포넌트를 반복적으로 생성하고, 유지보수하게 된다는 것입니다.
 
버튼을 예로 들면 Vue용 버튼, React용 버튼, Hera용 버튼을 각각 별도로 관리하고 있는 실정입니다. 게다가 다양한 제품을 여러 팀이 함께 개발하다 보니, 동일한 컴포넌트의 프레임워크라도 여러 프로젝트에 걸쳐 중복으로 구현되는 경우가 많습니다. 그 결과, 비슷한 모양의 버튼이 최대 수십 개씩 개발되어 사용되고 있습니다.
 
이러한 상황이 지속되면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
* 동일한 컴포넌트의 반복적인 개발로 인해 **생산성이 저하**됩니다.
* 컴포넌트 구현이 여럿이다 보니, **컴포넌트 간 동작 및 시각적 일관성을 유지하기 어렵습니다**.
* 컴포넌트의 디자인을 조금만 수정하려고 해도, 중복되는 모든 컴포넌트를 수정해야 하기 때문에 **유지보수가 어렵습니다**.

 
그래서 저는 이런 고민을 하게 되었습니다.
**"UI 컴포넌트를 딱 한 번만 만들고, 어디서나 사용할 수는 없을까?"**
 
이 질문이 바로, 크로스 프레임워크 컴포넌트 개발에 도전하게 된 출발점이었습니다.
 
 
## 목표: 한 번만 만들고, 어디서든 사용하기
이번 도전 목표는 **단순하고 가벼운 크로스 프레임워크 컴포넌트를 만들어, 어느 환경에서든 사용할 수 있게 하는 것**이었습니다. 이를 달성하기 위한 기술 기반으로 **Web Components**가 가장 적합하다고 판단했습니다.
 
![스크린샷 2026-01-19 오후 1.59.50.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/006259a1-6233-4ed7-adcb-4b8c611f9bcc/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-01-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.59.50.png)
 
Web Components는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
> 재사용 가능하고 캡슐화된 커스텀 엘리먼트를 구현하고, 이를 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 해주는 여러 Web API 기술들을 통칭하는 개념

 
이를 통해 재사용 가능한 컴포넌트를 개발할 수 있으며, 다음과 같은 특징을 갖습니다.
* 웹 표준(네이티브) 기술에 기반하여 높은 웹 브라우저 호환성 (Chrome 67~, Safari 10~)
* HTML, React, Vue 등 프레임워크와 무관하게 재사용 가능
* Shadow DOM 기반의 강력한 컴포넌트 캡슐화

 
이런 특성 덕분에 Web Componenets는 '한 번만 만들고, 어디서든 사용한다'는 이번 도전 목표를 달성하는 데에 가장 부합하는 기술이라고 판단했습니다.
 
 
## Web Componenets의 기본 개념
Web Components는 세 가지 핵심 기술로 구성됩니다.
간단한 예제와 함께 하나씩 설명해보겠습니다.
 
### 1. Custom Elements
HTML 태그를 마음대로 정의할 수 있는 개념입니다.
단순히 `HTMLElement`클래스를 상속한 커스텀 엘리먼트 클래스를 정의하고 레지스트리(`window.customElements.define()`)에 등록하면 바로 사용 가능합니다.
 
다음은 `prgms-banner`라는 이름의 커스텀 엘리먼트를 정의, 등록 및 사용하는 예시입니다.
 
```js
<script>
// 커스텀 엘리먼트 클래스 정의 (구현은 잠시 생략)
class PrgmsBannerElement extends HTMLElement { ... }

// 엘리먼트를 레지스트리에 등록
customElements.define('prgms-banner', PrgmsBannerElement);
</script>


<prgms-banner variant="primary" onclick="handleOk"></prgms-banner>
```

 
### 2. Shadow DOM
컴포넌트 내부의 HTML 및 CSS를 외부로부터 완전히 격리할 수 있는 기술입니다.
 
Shadow DOM 내부의 요소는 기본적으로 외부 스타일의 영향을 받지 않으며, DOM 트리에서도 엘리먼트가 Shadow Root 아래로 숨겨집니다.
이로 인해 Shadow DOM 바깥(Light DOM)에서는 Shadow DOM 내부의 요소를 `getElementById()`, `querySelector()`등으로 검색할 수 조차 없습니다.
 
다음은 내부 요소를 Shadow DOM으로 캡슐화하는 방식의 커스텀 엘리먼트 예시입니다.
 
```js

<script>
class PrgmsBannerElement extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 
 const shadow = this.attachShadow({ mode: 'open' });
 shadow.innerHTML = `
 <div class="banner">
 Shadow DOM Prgms Banner
 </div>
 <style>
 .banner {
 padding: 5px;
 background-color: tomato;
 }
 </style>
 `;
 }
}

customElements.define('prgms-banner', PrgmsBannerElement);
</script>


<style>
.banner {
 background-color: skyblue !important;
}
</style>


<prgms-banner></prgms-banner>
<div class="banner">
 Light DOM Just Banner
</div>
```
 
위 코드를 실행해보면 아래와 같은 결과가 나옵니다. ([Code Pen 링크](https://codepen.io/jeongtae/pen/vEGvPmj))
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a74cc8b7-18be-4295-9fe7-32e8e3bc0e8a/image.png)
 
Shadow DOM 내부와 외부에 모두 `div.banner`요소가 존재하지만, 외부 스타일로 정의한 `skyblue`배경색 지정이 Shadow DOM 내부의 `.banner`요소에는 통하지 않는 것을 확인하실 수 있습니다.
 
### 3. HTML Templates & Slots
랜더링되지 않는 마크업 조각을 미리 정의해두고 필요할 때 찍어낼 수 있는 기술입니다.
요소를 `<template>`으로 감싸면 렌더링되지 않는 마크업 조각이 되며, 이를 클론하여 재사용할 수 있습니다. 그리고 `<slot>`으로 컴포넌트(커스텀 엘리먼트) 내에 콘텐츠가 들어갈 자리를 슬롯으로 비워둘 수 있습니다. 이들은 마치 React에서의 JSX 코드조각 및 `children`프롭과 비슷한 역할을 합니다.
 
다음은 템플릿과 슬롯을 사용하는 커스텀 엘리먼트 예시입니다.
 
```js

<template id="prgms-banner">
 <div class="banner">
 <slot></slot>
 </div>
 <style>
 .banner {
 padding: 5px;
 background-color: tomato;
 }
 </style>
</template>


<script>
class PrgmsBannerElement extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 
 const shadow = this.attachShadow({ mode: 'open' });
 
 const template = document
 .getElementById("prgms-banner")
 .content.cloneNode(true);

 shadow.append(template);
 }
}

customElements.define('prgms-banner', PrgmsBannerElement);
</script>


<prgms-banner>
 Hello World!
</prgms-banner>
```
 
위 코드를 실행해보면 아래와 같은 결과가 나옵니다. ([Code Pen 링크](https://codepen.io/jeongtae/pen/EaKGMwW?editors=1010))
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c74bcb18-8715-469d-be2f-d58585519423/image.png)
 
`<prgms-banner>`요소 내에 지정한 콘텐츠가 Shadow DOM 내부의 슬롯에 렌더링되는 것을 확인하실 수 있습니다.
 
 
## Lit으로 도전해보자
앞서 살펴본 Web Components의 기본 개념만으로도 목표 달성의 가능성은 충분히 확인할 수 있었습니다. 하지만 본격적인 컴포넌트 개발을 이렇게 바닐라 자바스크립트로 진행하기는 어려울 것입니다. 반복되는 코드 및 보일러플레이트가 너무 많아 생산성이 떨어지고, 상태 관리가 어려워 고급 컴포넌트를 만들기 어렵기 때문인데요. 다행히 이를 극복할 수 있는 Lit이라는 도구가 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5b40d3bf-7580-4ff7-b740-dbf5edd4f3b0/image.png)
([링크](https://lit.dev/))
 
Lit은 Web Components를 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. Google이 주도하는 프로젝트로, Web Components 생태계에서 가장 널리 사용되는 도구입니다. Lit은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

* 클래스·데코레이터 기반 구조 → **보일러플레이트가 매우 적습니다**.
* 선언적 템플릿과 반응형 상태 시스템 제공 → **React·Vue처럼 직관적인 개발이 가능합니다**.
* 경량 라이브러리 → **기존 빌드 시스템에 부담 없이 통합할 수 있습니다**.

 
Lit의 장점을 예시 코드를 통해 살펴보겠습니다. Lit으로 버튼 컴포넌트를 구현하는 것은 다음과 같이 매우 간단합니다.
 
```js
// 데코레이터로 정의하기만 하면 레지스트리에 자동 등록
@customElement('prgms-button')
export class PrgmsButtonElement extends LitElement {
 // 스타일은 정적 프로퍼티로 간편하게 지정
 static styles = [...];
 
 // 프로퍼티는 데코레이터로 정의하기만 하면 반응형까지 보장됨
 @property()
 variant: 'primary' | 'secondary';
 
 @property({ type: Boolean })
 disabled = false;
 
 // 선언적인 형태의 템플릿 & 렌더 함수
 render() {
 return html`
 <button
 class=${this.variant}
 ?disabled=${this.disabled}
 >
 <slot></slot>
 </button>
 `;
 }
}
```
 
이전에 바닐라 자바스크립트로 구현했던 예제와 비교해보면, 코드가 훨씬 간결해졌음을 확인할 수 있습니다. 문법이 깔끔하고 전체적인 구조가 선언적이어서, 직관적이고 이해하기도 쉽습니다.
 
Lit으로 잘 구현된 디자인 시스템 사례들도 어렵지 않게 찾아볼 수 있었는데요.이러한 점을 통해, '**충분히 실무에도 적용 가능한 수준의 기술**'이라고 판단할 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8e4fe799-8eeb-42c3-894b-6ca9895a1b11/image.png)
([링크](https://nordhealth.design/components/))

 
 
지금까지 살펴본 것처럼, Web Components와 Lit을 활용하면 크로스 프레임워크 컴포넌트를 구현하는 것이 이론적으로는 충분히 가능해 보였습니다.
하지만 기술 선택에 있어 가장 중요한 것은 언제나 실제 환경에서의 검증입니다.
과연 이러한 접근이 실제 제품 환경에서도 문제없이 동작할 수 있을까요?
 
이 질문에 대한 답을 확인하기 위해, **다음 단계로 Lit 기반 Web Components를 실제 제품에 적용해보는 PoC를 진행**해보았습니다.
PoC 과정, 그리고 그 결과와 인사이트는 [다음 포스팅](https://community.programmers.co.kr/post/13235?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=greppdev_13235)에서 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
 
 
글 작성: Dylan (Grepp 프론트엔드 개발자)
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [크로스 프레임워크 컴포넌트 개발 도전기 (2): PoC를 통해 발견한 가능성과 한계](https://community.programmers.co.kr/post/13235?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=greppdev_13235)
 
 
[![블로그 배너_AI BE.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c9bdb6ce-528d-4374-996c-6d0af29beae3/%E1%84%87%E1%85%B3%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5_AI%20BE.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25487?utm_source=mailchimp&utm_medium=DM&utm_campaign=school_25487_blog&utm_content=25487_banner_mkt)

크로스 프레임워크 컴포넌트 개발 도전기 (1): Web Components와 Lit으로 가능성을 검증하다

안녕하세요. 혼합주 레시피 공유 서비스 'OHZU'를 만든 팀 오주입니다! 🤗 
OHZU 서비스 사전 테스트를 해보신 사용자 분들을 대상으로 만족도 조사를 진행하고자 합니다. 느끼신 바를 최대한 솔직하고 상세하게 답변해주시면 서비스 개선과 팀 오주의 취업에 큰 도움이 됩니다. 솔직한 답변 부탁드립니다!  

의미 있는 피드백을 주시는 분들께 치킨(3분) 혹은 커피 기프티콘(50분)을 추첨으로 지급할 예정이니, 서비스를 이용해보시고 가감 없이 피드백 주시면 감사하겠습니다. 😊
(서술형 질문에 자세한 피드백을 제공해 주실수록 당첨 확률이 높아집니다. 시각적 요소보다는 기능적 요소에 대한 피드백이 서비스 발전에 도움이 됩니다.) 

📌 OHZU 사이트 주소
https://ohzu.vercel.app

만족도 조사 링크!
https://forms.gle/p6G5CWS8XrZQ5ELF8

(요얼마전에도 이 사이트에 정말 비슷한 느낌의 "설문조사" 글이 있었는데.. 요새 어디 뭐 부트캠프 업체에서 수강생들 밖에 나가 피드백받아오라고 등 떠미나..?)

안녕하세요. 여러분의 피드백이 필요합니다!!

혹시 어떤 언어로 해당 사이트 만드셨고,
로그인 api는 뭘 쓴지 알 수 있을까요?

개발자의 첫 1년: 신입 개발자의 생존과 적응 가이드

온톨로지와 Agentic AI 진화

데브코스 수료 후, 트렌비로 취업에 성공한 문종운 님의 인터뷰입니다. 개발자 부트캠프를 찾을 때 가장 중요한 조건이었던 멘토링과 코드 리뷰, 이 두 가지 조건을 충족하는 데브코스를 발견해 수강하게 되었다고 하셨는데요. 문종운 님의 데브코스 수강 후기가 궁금하시다면, 아래 인터뷰를 끝까지 읽어보시기를 추천드립니다.
 
![데브코스 백엔드 후기.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3ce54091-dde9-4030-aa11-5bda41958799/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%87%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%87%E1%85%A2%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5.png)
 
# 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
저는 학부에서 다양한 프로젝트를 경험하고 졸업했는데, 취업 시장에는 정말 역량이 뛰어난 주니어 개발자분들이 많았습니다. 당시 저는 사실 개발자라기보다는 문제가 생기면 구글에 검색해서 복사-붙여넣기를 하는 코더에 가까웠습니다. 이대로는 뛰어난 개발자로 성장할 수 없겠다 생각하여 독학하다가 코드 레벨에서 멘토링을 받을 수 있는 부트캠프에 참여해야겠다고 생각했어요. 검색을 통해 프로그래머스 데브코스를 발견했고, 유튜브나 커뮤니티 등에서 평이 좋은 것을 확인했습니다.

# 다양한 부트캠프 기관이 있는데, 그 중 프로그래머스를 선택하신 이유를 알고싶어요!
가장 먼저 중요하게 생각한 부분은 단순히 개발을 하는 것이 아니라, 내가 지금 사고하고 있는 것에 대해 **방향성을 잡아주시는 멘토님들과 코드 레벨에서 리뷰를 통해 피드백을 받을 수 있는 환경**이었습니다. 프로그래머스는 이러한 환경을 제공해 주는 부트캠프였습니다.

# 5개월 동안 데브코스에 참여하면서 어떤 부분이 가장 기억에 남나요?
여러 가지가 떠오르는데, 가장 좋았던 경험은 동료 성장입니다. 멘토님에게 멀티 모듈을 구축해 보라는 요구사항을 받은 적이 있는데요. 그때, 같은 팀에 있었던 도연 님과 함께 밤을 새워가며 모놀리틱 구조를 멀티 모듈 설계로 바꿔가면서 많은 이슈를 겪었고, 이를 해결해 냈을 때 짜릿함은 지금까지도 기억에 생생히 남습니다!

# 최종 프로젝트로는 무엇을 만들었나요?
일상생활에서 발생할 수 있는 문제들을 요청하고 해결해 줄 수 있는 서비스, 심부름 대행 서비스인 [원데이 히어로](https://www.youtube.com/watch?v=GVe8yh769Yg&t=13s)라는 프로젝트를 수행했습니다. 아이디어는 좋았으나 아쉬웠던 점도 있었는데요. 프로젝트를 설계하면서 너무 이상적인 아키텍처를 설계하다 보니 개발 기간에 대한 예측이 어려웠고, 여러 가지 인프라를 도입했다는 점이었습니다. 외부 기술에 의존하기보다는 코드 레벨에서 조금 더 고민을 해보았으면 어땠을까 하는 아쉬움이 남지만 팀원들과 함께 성장할 수 있었던 귀한 기회였던 것 같습니다.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/GVe8yh769Yg?si=fitJWhnb-zwWeZHI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

# 데브코스에 참여하며 성장을 느낀 순간은?
데브코스에서의 미션 중 실제 서비스를 클론 해보는 과제가 있었고, 저희 팀은 캐치 테이블을 클론 코딩했는데요. 그 과정에서 예약과 대기열에 기능을 구현할 때 예상했던 것보다 더 많은 문제들을 마주했습니다. 동시성을 고려해야 했고, 자주 조회를 해야 해 캐시도 신경 써야 했습니다. 또한 점주용, 고객용 애플리케이션을 분리하면서 멀티 모듈을 구성한 것도 이 미션을 통해 처음 경험했는데요. 이때 미션을 수행하며 많이 성장했음을 느꼈던 것 같습니다.

# 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요?
처음 데브코스에 참여했을 때 목표는 코더가 아닌 개발자로 성장하는 것이었습니다. 1년이 지난 지금, 아직 많이 부족하지만 그래도 이제는 코더가 아닌 한 명의 주니어 개발자가 되었다는 생각이 듭니다.
 
![김종운님(백엔드 후기).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d44b9cdd-348f-4436-83d7-5c16e527729c/%E1%84%80%E1%85%B5%E1%86%B7%E1%84%8C%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%28%E1%84%87%E1%85%A2%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5%29.png)

# 기억에 남는 강사님이 있다면?
스프링 시큐리티 강의를 해주셨던 잭슨님이 가장 기억에 남습니다. 스프링 시큐리티라는 추상화가 많이 되어 있는 어떠한 라이브러리 디버깅을 통해서 분해해 가는 모습을 보고 "와! 디버깅은 저렇게 하는 거구나. 결국 모든 건 코드이니 천천히 따라가다 보면 이해할 수 있겠구나."라는 생각을 하게 되었습니다.

# 운영 매니저와 함께 한 5개월은 어땠나요?
저에게 있어 은사와 같다고 말할 수 있습니다. 개발자로서의 덕목이나 방향성을 제시해 주셨을 뿐만 아니라 일과 인생을 대하는 자세, 그리고 사람 간의 의사소통에 대해서도 많은 가르침을 주셨습니다.

# 함께한 동료들은 어땠나요? 수료 후에도 소통하고 있나요?
함께했던 동료들과는 수료 후에도 꾸준히 소통을 이어나가고 있습니다. 개발을 하다가 궁금한 것이 있으면 물어보기도 하고, 함께 스터디를 진행하기도 합니다. 때로는 만나서 같이 밥도 먹고 근황을 나누며 스트레스를 해소하기도 합니다.
 
![스크린샷 2024-10-22 오후 1.55.44.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/49a7c97d-fe1d-4328-9021-313a5b2ebbb0/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-10-22%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.55.44.png)

# 기억에 남는 멘토링 시간이 있다면?
개발할 때 저는 고민을 많이 하는 편인데요. 고민하는 과정에서 다양한 해결 방안이 나오게 되고, 그렇게 나온 결과가 가장 최적의 방안이라 생각해왔습니다. 하지만 멘토님께서는 오랜 기간 고민해서 나온 결과가 최적의 방안인지 주니어 입장에서 정확히 모를 수도 있고, 그 방안이 도출된 이유에 대해서도 정확히 얘기하지 않으면 모른다는 XY 문제에 대해 말씀해 주셨어요. 

그 후 개발 과정에서 발생한 문제와 이를 어떻게 해결하고 있는지에 대해 자세하게 멘토링을 통해 공유했고, 멘토님께 더 좋은 피드백을 받을 수 있게 되었습니다. 또 저는 개발을 하면서 멘토님께 질문을 하루에 2개 이상씩 굉장히 많이 했었는데요. 이러한 부분에 멘토님과 서브 멘토님께서 빠르게 답변해 주셔서 학습에 굉장한 도움이 되었던 것 같아요.

# 취업에 성공하셨다고 들었습니다! 취업을 위해 특별히 신경쓴 부분이 있나요?
저는 데브코스 수료 후 트렌비라는 회사에 입사를 하게 되었습니다. 취업을 하면서 가장 중요하게 신경 썼던 부분은 이력서와 코딩테스트입니다. 이력서는 저라는 사람을 가장 잘 어필할 수 있는 수단이기도 하고, 면접 시 이력서를 바탕으로 면접관과 이야기를 나누기 때문에 이력서 작성을 중요하게 생각했습니다. 

코딩테스트는 알고리즘 부분도 있었고, SQL 문제도 같이 풀었는데요. 코딩테스트의 경우 데브코스에 참여하기 전부터 꾸준히 준비하고 있었습니다. 이렇게 꾸준히 학습하고 준비했던 과정들이 모여 최종 입사로 연결되었던 것 같습니다.

# 취업에 성공할 수 있었던 나만의 비결!
프로젝트를 하며 고민했던 것들을 어떤 과정을 통해 해결했는지를 이력서와 면접에서 최대한 자세히 표현하려고 했습니다. 특히 이력서에는 개발을 하며 고민했던 부분들을 모아놓은 작은 목차를 따로 두었는데요. 어떤 고민을 했고, 어떻게 해결했는지 블로그 포스팅을 링크로 담아 개발자로의 저의 사고방식과 역량을 어필하려고 했습니다. 트렌비는 커뮤니케이션을 통해 코드 리뷰나 피드백, 문제 해결을 위한 토론이 활성화되어있는 조직 문화를 가지고 있는 회사인데요. 제가 경험했던 동료들과의 소통 방식과 문제 해결 방식이 회사 적응에 많은 도움이 된 것 같습니다.
 
![스크린샷 2024-10-22 오후 2.32.04.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4c733567-383d-4e9e-8487-8b4c6b0561f3/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-10-22%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%202.32.04.png)

# 데브코스, 취업에 도움이 되었나요?
개인적으로 정말 많은 도움이 되었다고 생각합니다. 전 컴퓨터 공학을 전공했지만 구글에서 검색하고 진행하는 코더와 같았습니다. 저의 고민이나 생각이 담긴 코드가 아니다 보니 유지 보수에도 어려움을 겪었습니다. 하지만 데브코스를 통해 저의 사고를 코드로 옮기는 과정을 체득했고, 데브코스 수료 후에는 더 이상 코더가 아닌 한 명의 주니어 개발자로 불릴 수 있겠구나 생각했습니다.

# 데브코스 수강을 고민하는 분들께 한 마디 부탁드려요.
데브코스의 가장 큰 장점은 네트워크입니다. 개발을 하다 마주친 고민들에 대해 함께 고민하고 해결할 수 있는 동료들은 제 생각보다 더 많은 힘이 되었습니다. 동료들의 코드를 보며 제가 미처 생각하지 못했던 부분들을 발견할 수도 있고요. 백엔드 개발자로서 좋은 개발자로 성장하고자 한다면, 데브코스 백엔드 과정 추천드립니다!
 
![백엔드 후기.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3cee1494-3358-4578-b3c2-fc40934bb825/%E1%84%87%E1%85%A2%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%A6%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%B3%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5.png)

# 마지막으로 후배 수강생들을 위한 응원과 조언 부탁드립니다!
6개월이라는 시간은 길다면 길고, 짧다면 정말 짧은 시간입니다. 저는 실제로 데브코스에 참여하면서 과제를 몇 번 수행하다 보면 "벌써 한 달이 지났다고?"라는 생각을 많이 했었습니다. 그렇다고 너무 무리하다 보면 쉽게 번아웃이 올 수도 있죠. 6개월이라는 기간 동안 컨디션 관리를 위해 수면 사이클을 꼭 맞추시는 것을 추천드립니다. 개발자는 단거리 달리기가 아니라 마라톤과 같이 꾸준히 공부해야 하는 직업이기에 건강 관리가 필수입니다.
 
더 자세한 인터뷰는 📌[유튜브](https://youtu.be/pIzL-YJzRTw?feature=shared)에서 확인하실 수 있습니다.
 
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> **프로그래머스 백엔드 엔지니어링 데브코스** 👨‍💻
> 1,700개 기업의 채용 공고를 완벽 분석하여 취업에 필요한 핵심 기술을 엄선한 프로그래머스 백엔드 과정


[![be-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0395ba42-584f-432a-b371-9b0be199b482/be-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25244?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25244_blog&utm_content=25244_banner)

[데브코스 후기] 제대로 배울 수 있는 부트캠프가 간절했어요 - 백엔드 4기 문종운 님

풀스택 데브코스 수료생 이호성 님의 수강 후기 인터뷰입니다. 비전공자 출신인 호성님은 평소 개발 역량을 기르기 위해 프로그래머스에서 도움을 받았다고 하셨는데요. 프로그래머스에서 웹 풀스택 부트캠프를 진행한다는 모집 글을 보고 데브코스에 지원하게 되었다고 합니다. 이호성 님의 웹 풀스택 데브코스 후기가 궁금하신 분들은 아래 인터뷰를 끝까지 읽어보시길 추천드립니다.

![시안 2.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/431a06eb-7665-41bd-a490-17f2ccf2d14c/%E1%84%89%E1%85%B5%E1%84%8B%E1%85%A1%E1%86%AB%202.png)
 
# 안녕하세요. 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 교육대학교를 졸업한 후, 개발자로 진로를 변경한 이호성입니다. 프로그래머스 웹 풀스택 데브코스 1기를 수료 후, 백엔드 개발자로 취업을 준비 중에 있습니다.

# 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
독학을 하던 도중 유튜브를 통해 프로그래머스에서 데브코스를 운영한다는 사실을 알게 되었고, 상세 운영 내용을 프로그래머스 사이트에서 확인하였습니다.

# 타 기관도 있지만 프로그래머스를 선택하신 이유는?
저는 비전공자 출신으로, 처음 코딩을 시작했을 때 Hello World 한 줄 작성해 본 적도 없었습니다. 개발자가 되기 위한 저의 첫걸음은 지방 국비 학원에서 자바, 스프링 부트캠프 웹 풀스택 과정을 수료하는 것으로 시작되었습니다. 배운 기술 스택이 조금 오래되었지만, 충실히 배울 수 있는 부분을 배우려고 노력했습니다.

제 첫 프로그래밍 언어는 자바였는데, 프로그래머스 코딩테스트를 적극 이용하며 학습하였습니다. 프로그래밍 언어를 다뤄 문제를 해결한다는 것이 이런 것이구나 느끼며 코딩, 개발 역량을 기를 수 있었습니다. 이전에 다녔던 국비학원 수료 후에는 최신 기술 스택에 대한 학습의 필요성을 느꼈고, 리액트 독학을 하던 중 프로그래머스 웹 풀스택 데브코스 모집 소식을 듣게 되었습니다.
 
### 📌 제가 프로그래머스를 선택한 이유는 다음과 같습니다.
* 코딩 테스트 서비스 제공으로 저의 성장에 많은 도움을 주었던 기관에서 운영한다는 점
* 배우고 싶었던 비교적 최신 기술 스택들을 다룬다는 점
* 타입스크립트 한 가지 언어로 풀스택을 경험할 수 있다는 점
* 이전에 경험해 보지 못한 CI/CD, 배포를 강의 중에 다룬다는 점

# 5개월 동안 데브코스를 진행하면서 무엇이 가장 기억에 남나요?
**멘토링, 리액트 강의, 그리고 팀 프로젝트**가 가장 기억에 남습니다.
멘토링과 리액트 강의는 이후 질문에서 언급하고, 여기선 팀 프로젝트에 대해 이야기해 보겠습니다.

데브코스 이전 국비 학원에서는 제가 팀장 역할을 하면서, 구상부터 프론트와 백엔드 코드 작성, 마무리까지 모든 부분을 관여하며 정신없이 프로젝트를 진행했습니다. 그래서인지 동작은 하지만 객체 지향적, 클린 코드와는 거리가 멀었고, 유지 보수가 힘든 코드가 작성되었습니다. 또한 과정명은 풀스택이었지만 강사님들이 백엔드 개발자 출신이라 프론트엔드에 대한 배움이 상대적으로 부족했고, 사용 기술 스택이 오래되었다는 점이 아쉬웠습니다.

데브코스에서는 이러한 부분을 해소하기 위해 스스로 노력했습니다. 특히 과정 중 코드를 작성할 일이 많았는데, 이때 강의를 따라가기보다는 **주제와 요구 사항 등 큰 틀만 보고 프론트, 백엔드 코딩을 따로 2, 3회 차 진행하면서 주도적으로 학습**했습니다. 이를 통해 테스팅, 디자인 패턴 등 새로 배운 점들을 팀 프로젝트에도 적용함으로써 발전하고 성장할 수 있었습니다. 또한 취업 후 직장에서 팀원과 역할을 분담하고 협업해서 일을 한다는 느낌으로 프로젝트를 수행했기 때문에 **실전감**도 기를 수 있었습니다.

# 데브코스 기간 중 성장했다고 느낀 순간
함께 한 동기들이 모두 개발에 관심이 많고, 서로를 지지해 주는 환경이라 학습의 단초가 되는 키워드를 많이 얻을 수 있었습니다. 특히 제 나름대로의 백엔드 코드 구조와 패턴을 조직하고 통합 테스트를 연습하는 등 혼자 공부한 내용들을 스프린트 내내 그리고 팀 프로젝트에 적용시킨 것이 좋았습니다. 이뿐만 아니라 프로젝트 진행 도중 누가 요구하거나 문제 되지 않았음에도 **유지 보수와 성능 최적화 측면에서 스스로 고민하고 코드를 더 개선했던 경험**도 저의 성장을 느낄 수 있었던 순간이었습니다.

# 어려운 과제를 극복하고 기술적으로 성장한 경험이 있다면 이야기해 주세요.
팀 프로젝트 중에 트러블 슈팅 경험이 많았는데요. 그중에서도 기억나는 것들을 이야기해 보겠습니다.

### 1. 라이브러리 이슈 해결
자주 사용하던 라이브러리 express-async-errors가 팀원들과의 개발 환경 조율로 인한 버전업 때문인지 작동하지 않았을 때, **래퍼 함수를 이용한 클로저 패턴으로 수동 구현**했습니다. 이를 통해 백엔드의 모든 지점에서 어떤 에러가 발생하든 공통으로 에러 처리에 대응할 수 있었습니다.

### 2. Express와 Socket.IO 구조 조정
Express 구조와 채팅을 담당한 Socket.IO의 레퍼런스 구조가 맞지 않을 때, **따로 클래스를 선언하거나 구조를 조금 바꿔서 코드 패턴을 맞췄습니다**. 이전에 경험해 본 프로젝트에서도 외부 API를 활용할 때 해본 것이지만, 개발을 하다 보면 레퍼런스 문서가 제공하는 정보 그 이상의 구조나 기능 커스텀을 하고 싶을 때가 많습니다. 이번 팀 프로젝트에서도 해당 경우에 기초가 튼튼하다면 얼마든지 커스텀해 내가 원하는 목표를 달성하기 위해 사용할 수 있다는 자신감이 생겼습니다.

### 3. 프론트엔드 팀과의 협업
프론트엔드를 담당하는 분들이 제공된 API 활용에 어려움을 겪을 때, 백엔드 담당이어도 프론트 분들이 작성할 코드 구조나 방식을 구상해서 제안하거나 테스팅을 거친 코드더라도 문제가 발생했을 시 무엇이 원인인지 파악해 해결했습니다. 피어 리뷰에서도 해당 경험을 장점으로 언급해주셔서 고마웠습니다.

### 4. 추가 변경 사항 대응
프로젝트 진행 중 액세스 토큰만 발급하던 구조에서 리프레시 토큰도 함께 발급해야 하는 추가 변경 사항이 생겼습니다. 이미 엑세스 토큰만을 발급하는 것을 기준으로 작성된 프론트엔드와 백엔드 코드가 많았지만, 명세화된 API 문서와 코드를 검토하여 수정할 부분을 파악하고 모두 수정했습니다. 프론트엔드 팀과도 소통하여 필요한 변경 사항을 함께 논의한 결과, 문제없이 리프레시 토큰을 활용하도록 프로젝트를 성공적으로 변경할 수 있었습니다.

### 5. 배포 단계 문제 해결
개발용 테스트 서버에서는 문제가 없었지만, 빌드 후 배포 단계에서 문제가 발생했습니다. 원인은 태그 관련 연산을 최적화하기 위해 미리 생성해 둔 인덱스 파일이 빌드 시 누락된 것이었습니다. 인프라를 담당하셨던 팀원분께서 자신이 문제의 원인이라 생각하시고, 해당 문제를 혼자서 3일 동안 고민하셨습니다. 마감일이 다가오자 저에게 문제를 공유했고 여러 방면으로 문제 지점을 좁혀나갔습니다. **최종적으로 try-catch 구문을 추가해 에러를 콘솔에 표시한 결과 문제를 발견**하고, 인덱스 파일을 빌드에 포함시켜 문제를 해결했습니다.

### 6. 30분의 원칙
저는 프로젝트를 진행하면서 강조하는 원칙이 있는데, 바로 30분 원칙입니다. 작업할 때 30분 이상 막히는 경우 항상 협업하는 팀원들과 문제 상화에 대해 소통해야 한다는 것입니다. 막히는 문제를 서로 협업해서 해결할 수 있고, 또 혼자 고민하는 것보다 여럿이 고민하는 것이 함께 성장할 수 있는 길이기 때문입니다.

### 7. 멀티태스킹 능력
문제 상황에서 저의 강점 중 하나는 동시에 발생하는 여러 상황들 속에서 프로젝트의 전반적인 구조와 개발 방향성을 온전히 이해하고, 이를 동시에 대처할 수 있는 멀티태스킹 능력이라고 생각합니다. 이번 프로젝트에서 이러한 강점을 좀 더 강화할 수 있었습니다. 하지만 가장 좋은 것은 구상, 기획, 설계, 명세화 단계에서 좀 더 세심하게 고려해서 애초에 문제 상황이 발생하는 것을 최소화하는 것이며, 데브코스 수료 후에도 이를 위해 계속해서 노력할 것입니다.

# 최종 프로젝트로는 무엇을 만들었나요?
저희 프로젝트는 SNS나 데이팅 앱이 범람하는 요즘 시대에 사진, 동영상 등 자신을 어필해야 하는 포인트가 너무 많고 복잡하다는 문제 의식에서 출발했습니다. 저희 팀은 전통적이면서도 강력한 자기 어필의 수단이 될 수 있는 텍스트 미디어인 '일기'를 소재로 한 **일기 기반 소개팅 웹 어플리케이션을 개발**했습니다. 바로 (마음을) 연 다(이어리)라는 캐치 프레이즈에서 따온 '연다 Yeonda' 입니다.
 
> **좋았던 점**
> 팀원들 각자 담당했던 부분을 믿고 맡길 수 있었기에 저는 백엔드 개발에만 온전히 집중할 수 있었습니다. 또한 팀원들에게 배울 점이 많았다는 것, 그리고 기존에 익숙했던 기술 스택이 아닌 새로운 기술 스택을 따로 공부하여 프로젝트에 적용할 수 있었다는 점이 좋았습니다.

> **아쉬웠던 점**
> 초기 구상과 기획, 설계, 명세가 충분히 세밀하지 못해 프로젝트 진행 중에 변경 사항에 대응해야 했고, 이로 인해 다른 팀원들께 추가적인 부담을 드리게 되어 아쉽습니다.
또한, GitHub Actions 등을 활용해 CI/CD 파이프라인을 완전히 구축했더라면 좋았을 것 같습니다. 아울러 실제 서비스 환경을 가정한 테스트 기간과 CI/CD 및 배포에 관한 피드백이 프로젝트 완료와 별개로 별도로 주어졌다면 더욱 도움이 되었을 것 같아 아쉽습니다.

![스크린샷 2024-11-05 오후 2.15.49.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9d767bd7-5bca-4698-a648-af38dda19821/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-11-05%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%202.15.49.png)

# 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이며, 어느정도 달성하셨나요?
제가 이번 프로그래머스 데브코스를 통해서 이루고자 했던 목표는 과정 내외에서 배움을 체화해서 개발자 취업의 마지막 걸음에 도달하는 것이었습니다. **데브코스를 통해 제가 세운 목표 대부분을 달성**할 수 있었습니다.

아쉬웠던 점은 CI/CD 배포 학습 과정에서 많은 어려움을 겪었던 것과 프로젝트에서 역할, 시간 상의 이유로 적용해 볼 법한 아키텍처를 온전히 적용하지 못했던 것입니다.

강의 덕분에 어느 정도 구조에 대한 개념은 잡을 수 있었지만 강사님께서 실습하시는 환경과 많이 달라서, 스스로 설정 파일 코드나 세팅 등을 따로 진행했어야 했는데요. 마지막 연결 과정에서 발생한 문제를 해결하지 못했고, 이에 대한 도움을 적극적으로 요청하지 못했던 것이 아쉬운 점으로 남습니다.

# 기억에 남는 강사님이 있다면? 이유는?
저는 현재 백엔드 개발자를 지망하고 있지만, 입사 후 프론트엔드나 데브옵스 팀과의 원활한 소통과 협업을 위해, 그리고 회사 사정에 따라 풀스택 개발자가 필요할 경우를 대비해 React와 CI/CD 관련 기술을 배우고 싶었습니다.

그래서인지 **멘토링까지 겸하시면서 React를 강의해주신 문윤기 강사님의 수업이 특히 인상 깊었습니다**. 십수 년의 경력을 보유하신 문윤기 강사님께서 하나의 주제를 중심으로 프론트엔드 코드를 구현하시며 기본기와 실제 자주 사용하는 예제들을 소개해 주셨고, 이를 통해 많은 것을 배울 수 있었습니다. 덕분에 React에 대한 이해가 부족하다고 생각했던 제가 팀 프로젝트를 진행할 때 React에 익숙한 프론트엔드 팀원들과 원활하게 소통하고 협업할 수 있었습니다.

# 함께 스터디한 동료들은 어땠나요?
총 세 번의 조 구성(스프린트 과정 중 두 번, 팀 프로젝트 조 한 번)이 이루어졌는데요, 첫 번째 조에서는 리팩토링, 클린 코드, 그리고 타입스크립트 스터디를 자체적으로 진행하여 큰 도움이 되었습니다. 특히 **개발에 대한 관심과 열정이 가득한 조원분들 덕분에 진로가 크게 바뀌면서 혼자서는 파악하기 어려운 성장의 단초가 될 키워드들을 새롭게 발견**할 수 있었습니다. 팀 프로젝트 조에서는 손발이 잘 맞고 소통과 협업이 원활하게 이루어져 즐겁게 진행할 수 있었고, 이 인터뷰 내용을 작성하기 직전에도 조원들과 함께 프로젝트 이후 뒤풀이를 하며 즐거운 시간을 보냈습니다. 데브코스 이후에도 동기들과 계속 교류하며 함께 개발자로 취업하고 성장해 나가고 싶습니다.

![이호성님 인터뷰사진.jpeg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/71a9ee73-d17b-4b45-865a-26c9bd11c55d/%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%92%E1%85%A9%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%82%E1%85%B5%E1%86%B7%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A5%E1%84%87%E1%85%B2%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%AB.jpeg)

# 기억에 남는 멘토링 시간이 있나요?
프론트엔드에 문윤기 멘토님이 계셨다면, **백엔드에서는 마르코 멘토님께서 열정적으로 소통해 주시고 코드 리뷰까지** 세심하게 해주셨습니다. 데브코스 중 저는 스프린트별 주제와 관련된 백엔드 코드를 개인적으로 세 번씩 작성해 보며 배운 내용을 코드로 정리해 나갔는데, **요청하지 않았음에도 마르코 멘토님께서 직접 코드 리뷰를 해주셨습니다**. 덕분에 개선하고 배워야 할 부분을 세세하게 점검받고, 잘된 부분은 긍정적인 피드백을 받을 수 있었습니다.

이전에도 국비 지원 학원에서 코드 리뷰를 받은 경험이 많지만, 그 당시 팀 프로젝트 코드는 에러 해결에 초점을 맞춘 리뷰가 대부분이었고, 기초 개념을 다루는 코드들에 한해 리뷰를 받았습니다. 그래서 실제 개발자로서 필요한 역량을 갖추었는지, 입사 후 제대로 업무를 수행할 수 있을지에 대한 고민이 컸습니다. 하지만 많은 개발자들이 모인 데브코스에서 현직 멘토님들로부터 긍정적인 피드백을 받으면서 비로소 제 역량에 대한 확신을 가질 수 있어 매우 뜻깊었습니다.

# 데브코스 수강을 고민하고 있는 분들께 데브코스를 추천한다면, 어떻게 이야기하고 싶으신가요?
기본적인 개발 기초가 있고, 스스로 학습하며 동시에 동료들과 교류하며 성장하고자 하는 의지가 있는 분이라면 데브코스를 통해 저처럼 많은 것을 얻어가실 수 있을 것입니다. 또한, 모든 과정이 온라인으로 진행되어 필수 참여가 요구되는 코어 타임 외에는 스케줄을 유연하게 조정할 수 있어, 오프라인에서의 빡빡한 일정을 소화하기 어려운 분들에게 최적의 선택이 될 수 있을 것입니다.

# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으세요?
개발과 무관한 진로를 걸어온 제가 선배와 동료 개발자들의 도움으로 한 명의 개발자로 성장할 수 있었던 것처럼, 앞으로는 제가 후배 개발자에게 도움이 되는 선배 개발자가 되고 싶습니다. 그동안 이용자의 입장에서만 경험했던 다양한 서비스들을 이제는 직접 개발하여, 더 많은 사람들에게 유용하고 이로운 경험을 제공할 수 있는 개발자로 성장하는 것이 제 목표입니다.

# 후배 수강생들에게 응원의 한 마디를 남겨주세요!
console.log("Hello Juniors! You've got this!");
 
더 자세한 인터뷰는 📌[유튜브](https://youtu.be/nBQo44A5c58?feature=shared)에서 확인하실 수 있습니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![full-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f6b58711-bc22-456f-886e-4dfcb474da92/full-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24941?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_FS_blog&utm_content=FS_banner)

[데브코스 후기] 비전공자 출신이지만 데브코스를 통해 많은 걸 얻었어요 - 웹 풀스택 1기 이호성 님


○ 참가 안내

- 대회 및 참가 안내 : https://aifactory.space/competition/detail/2261

 

○ 개요

- USG 참여대학 소속 학생들을 대상으로 제조혁신을 위한 제조 AI·데이터를 활용하여 제조현장의 제조성공 여부, 불량률 예측분석 등 제조 ICT 모델 개발 및 적용 과제를 운영합니다.

- USG (University System of Gyeongnam + Ulsan)는 경남과 울산지역의 대학, 기업, 지자체가 협력하여 만든 공유형 대학으로 학교·학과의 장벽을 없애고 모든 대학을 하나의 캠퍼스처럼 공유하는 교육시스템

- 소속대학(16개) : 경상국립대학교, 경남대학교, 창원대학교, 인제대학교, 울산대학교, 영산대학교, 경남도립거창대학교, 경남도립남해대학교, 창원문성대학교, 마산대학교, 거제대학교, 동원과학기술대학교, 연암공과대학교, 진주보건대학교, 김해대학교, 한국승강기대학교, 울산과학대학교

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○ 추진배경

- 울산∙경남 지역의 제조업 혁신을 위한 제조ICT 산업의 육성을 위해 ICT/SW융합 응용 기술을 개발할 수 있는 직무역량, 현장 문제해결 역량의 실무 능력을 갖춘 혁신 인재를 육성하고자 합니다.

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○ 대회 목적

- 울산∙경남의 제조혁신을 위해 AI·데이터를 발굴하고 USG 참여대학 소속 참가자들이 AI·데이터 기술을 활용해 제조 현장의 문제를 해결하고자 합니다.

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○ 주최/주관/운영

- 주최·주관: (재)경남테크노파크, 울산·경남지역혁신플랫폼 스마트제조ICT사업단

- 운영: 인공지능팩토리

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○ 참가대상

- 참가대상: USG 소속대학을 포함한 울산∙경남 지역 대학 재학생 누구나 (대학원생 포함)

- 팀(2인 이상 최대 4인), 최소 2인 이상 (✽팀 빌딩은 참가신청 이후에 태스크 내에서 진행하실 수 있습니다)

- (필수) 팀 구성시 USG 소속대학 학생 2인 이상 참여 필수

- 대회 문제 : 출제 문제 및 평가지표는 경진대회 오픈 시 공개

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○ 기간 및 일정 

- 접수기간: 2. 20.(월) ~ 3. 6.(월) 20:00 까지

- 온라인설명회: 3. 7.(화) 17:00

- 온라인설명회 링크: https://youtube.com/live/PL9CKeFIiXk?feature=share

- 대회기간: 3. 8.(수) 15:00 ~ 3. 13.(월) 17:00 까지

- 심사기간: 3. 14.(화) ~ 3. 21.(화)

- 수상 발표: 3. 21.(화) 17:00 이후

- 시상식: 4. 13.(목)(예정)

※ 상기일정은 원활한 대회운영을 위해 일부 조정될 수 있습니다.

 

○ 시상내역 (총 8개팀 선발, 참가자 모두에게 기념품 제공)

- 대상(1팀): 경남대학교 총장상

- 최우수상(2팀): 경남대학교 총장상

- 우수상(2팀): 울산·경남지역혁신플랫폼 총괄운영센터장상

- 장려상(3팀): 울산·경남지역혁신플랫폼 총괄운영센터장상

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○ 문의

- 울산·경남지역혁신플랫폼 스마트제조ICT사업단: oouooya@kyungnam.ac.kr / ☏ 여성일 T. 055-259-5983

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2023 USG AI·데이터 문제해결 제조혁신 경진대회 ~ 3월 6일 접수마감

도메인 특화 AI 기술 RAG의 성능을 높이는 방법

단순한 CRUD 구현을 넘어 실제 서비스 환경에서의 백엔드 설계와 문제 해결 경험을 쌓고자 백엔드 단기심화 2기에 참여한 이유종 님의 후기 인터뷰입니다.
MSA 구조, 대용량 정산 배치, LLM을 활용한 추천 기능까지, 짧지만 밀도 높은 과정 속에서 실무에 가까운 경험을 쌓았다고 하는데요. 유종 님이 경험한 기술적 도전과 성장 스토리를 지금 바로 확인해보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 컴퓨터 공학을 전공하고 오는 2월 졸업을 앞두고 있는, 백엔드 단기심화 2기 수료생 이유종입니다.
 
학부 수업과 동아리, 공모전을 통해 Spring Boot 기반 백엔드 개발을 경험했지만, 취업을 준비하며 단순한 기능 구현을 넘어 실제 서비스처럼 여러 도메인과 데이터가 얽힌 구조 속에서 발생하는 문제를 다뤄보고 싶어 단기심화 데브코스 2기에 참여하게 되었습니다.
 
 
![스크린샷 2026-02-09 오후 2.02.18.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c15ef477-d2b5-432a-bd0b-c6aa42b87daf/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%202.02.18.png)
 
 
## 백엔드 단기심화 과정에 참여하게 된 계기는 무엇인가요?
취업을 준비하며 그동안 진행했던 프로젝트들을 정리해 보니, 대부분이 CRUD 구현 중심이라 깊이 있는 백엔드 개발 경험이 많이 부족하다는 것을 느꼈습니다.
 
백엔드 단기심화 데브코스는 비교적 짧은 기간 안에 혼자서는 공부하기 어려운 다양한 기술 스택을 배우고, 배운 내용을 바로 팀 프로젝트에 적용해 볼 수 있는 점이 매력적인 과정이라 느꼈습니다.
 
특히 **MSA, 대용량 처리, AI 활용처럼 최근 기업들이 실제로 관심을 가지고 있는 주제들을 학습하고 프로젝트에 활용**해 볼 수 있기에, 저의 포트폴리오를 보완하기에 딱 알맞은 과정이라고 생각해 선택하게 되었습니다.
 
 
## 타 기관도 많지만, 특별히 프로그래머스 데브코스를 선택한 이유는 무엇인가요?
여러 과정을 비교했을 때, 프로그래머스 데브코스는 **실제 실무에서 쓰이는 기술 스택을 중심으로 커리큘럼이 구성**되어 있다는 점이 마음에 들었습니다. 또한 비교적 교육 기간이 짧아 취업 준비의 흐름을 크게 끊지 않으면서도, 효과적으로 포트폴리오를 보완할 수 있다는 점도 데브코스를 선택하게 된 이유 중 하나였습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정의 실제 난이도는 어떠했나요?
저의 경우 깊이 있는 백엔드 경험이 많지 않은 상태에서 과정에 참여했고, 다루는 주제 역시 심화 내용이 많고 기간도 짧은 편이다 보니 따라가는 데 벅차게 느껴지는 순간도 있었습니다.
 
하지만 그만큼 밀도 있게 압축해서 배우는 과정이라 느꼈고, 단순히 강의를 듣고 끝나는 것이 아니라 **배운 내용을 직접 적용해 보며 한층 더 깊이 있게 이해**할 수 있었던 것 같습니다.
 
과정이 끝나고 돌아보니, 기술적으로 많은 부분을 배우고 얻어 간 시간이라고 느꼈습니다.
 
 
## '이건 진짜 심화 과정이다'라고 느꼈던 학습 포인트가 있다면 무엇인가요?
단순히 기능을 구현하는 것에서 그치지 않고, **왜 이런 구조로 설계했는지, 이 방식이 확장성이나 유지보수에 어떤 영향을 주는지까지 고민**하게 하는 과정이었습니다.
 
서비스 분리, 트랜잭션 처리, 데이터 정합성 부분을 직접 부딪혀 보며, 이전에는 이론으로만 알고 있었던 개념들을 실제 문제로 마주하고 해결해 나가는 과정 속에서 이 과정이 왜 '심화 과정'인지 실감할 수 있었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 포트폴리오 작성에 어떤 도움이 되었나요?
이전에 진행했던 프로젝트는 CRUD 중심의 구현에서 크게 벗어나지 않아, 자소서나 포트폴리오를 작성할 때 기술적인 깊이 측면에서 아쉬운 부분이 많았습니다.
 
하지만 이번 과정을 통해 새로운 기술을 학습하고 직접 적용해 보면서, **왜 해당 기술을 선택했는지, 성능이나 데이터 정합성을 어떻게 고려했는지** 등 다양한 요소를 고민하며 구현해 볼 수 있었습니다.
 
더불어 어떤 고민을 거쳐 기술을 선택했고, 어떤 문제를 어떻게 해결했는지 명확하게 설명할 수 있게 된 점이 포트폴리오 측면에서 가장 의미 있는 변화였던 것 같습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화에서 진행한 프로젝트는 어땠나요? 간단한 서비스 소개와 담당했던 역할도 설명해 주세요.
저희 팀이 개발한 서비스는 '**마이루틴**'**이라는 오픈마켓 플랫폼**입니다. 판매자가 자유롭게 상점을 개설해 상품을 판매할 수 있으며, 사용자는 반복적으로 구매하는 상품에 대해 원하는 주기를 설정해 정기 구독 형태로 자동 주문할 수 있다는 점이 차별화 요소입니다.
 
 
![스크린샷 2026-02-09 오후 1.13.24.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2c8961c4-da9f-4e18-a12d-a1155480276d/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.13.24.png)
⬆️ 최종 프로젝트 - 오픈마켓 플랫폼 '마이루틴'
 
![스크린샷 2026-02-09 오후 1.13.40.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3650b90e-6478-4e04-8324-304f7b991709/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.13.40.png)
⬆️ 프로젝트 아키텍처
 
 
저는 **주문과 정산 도메인을 주로 담당**했습니다. 주문의 경우, 장바구니나 정기 구독을 통해 요청이 들어오면 상품 서비스에 재고 선점 요청을 보내고, 그 결과에 따라 주문 생성과 결제가 이어지도록 흐름을 설계했습니다.
 
정산은 반복적으로 대량의 데이터를 안정적으로 처리해야 하는 작업인 만큼, Spring Batch를 활용해 매월 판매자별 매출 집계와 수수료 계산, 정산금 지급 과정이 자동으로 처리되도록 구현했습니다.
 
또한 상품 추천 기능의 경우, 장바구니와 최근 주문 데이터를 기반으로 LLM을 활용해 사용자 취향을 문장 형태로 추출하고, 이를 임베딩하여 유사도 기반 추천에 활용하는 흐름을 구현했습니다.
 
 
### 🔍 최종 프로젝트 보러가기
* [최종 프로젝트 배포 링크](https://myroutine.store)
* [GitHub](https://github.com/prgrms-be-adv-devcourse/beadv2_2_Node5_BE)
 
 
## 프로젝트 과정에서 어려운 과제에 도전했던 경험이나, 기술적으로 한 단계 성장했다고 느꼈던 순간이 있다면 공유해 주세요.
프로젝트 초반에는 정산 로직을 별도의 모듈로 분리해 둔 상태였지만, 서버 자원 제약과 배치 작업을 별도의 서비스로 분리해야 하는 상황이 겹치면서 구조를 다시 고민하게 되었습니다.
 
이 과정에서 단순히 로직을 나누는 문제가 아니라, 어떤 데이터와 책임을 어느 서비스가 가져가는 것이 적절한지까지 다시 정리해야 했습니다. 특히 배치 서비스는 여러 도메인의 데이터를 함께 다뤄야 했기 때문에, 데이터 접근 방식을 어떻게 해야 할지에 대한 고민이 컸습니다.
 
결국 배치 관련 정산 작업은 배치 서비스로, 나머지 정산 비즈니스 로직은 판매자 도메인이 포함된 멤버 서비스로 분리하고, 두 서비스에서 함께 사용하는 정산 도메인은 공통 모듈로 분리해 공유하도록 구조를 정리했습니다.
 
이 경험을 통해 서비스 분리는 단순한 코드 분리가 아니라, 데이터 흐름과 책임 범위를 함께 고려해야 하는 설계 문제라는 것을 배울 수 있었습니다.
 
 
## 멘토링 중 인상 깊었던 코드 리뷰나 피드백은 무엇이었나요?
멘토링 시간마다 각자 개발한 파트를 설명드리면, 멘토님께서 놓친 설계 포인트나 추가로 보완하면 좋을 부분을 **구체적인 액션 아이템으로 짚어주셨던 점**이 특히 인상 깊었습니다.
 
덕분에 막연하게 부족하다는 느낌에 그치는 것이 아니라, 실무 관점에서 어떤 부분을 더 공부하고 보완해야 할지 명확한 방향성을 잡을 수 있었습니다.
 
또한 현직자분들과 직접 만나 소통할 기회가 많지 않은데, 업계 분위기나 취업 준비에 대한 현실적인 이야기를 들을 수 있었던 점 역시 큰 도움이 되었습니다.
 
 
![스크린샷 2026-02-09 오후 1.51.08.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/41197e0d-733d-47ae-a79e-d4aa3a1a2c9b/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.51.08.png)
⬆️ 멘토링 내용 일부
 
![스크린샷 2026-02-09 오후 1.53.58.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3657f7cf-8b98-4c2f-933a-c9aa29663d52/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202026-02-09%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.53.58.png)
⬆️ 코드 리뷰 피드백 정리 내용 일부
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 취업 준비 과정에서 어떤 부분에 가장 도움이 되었나요?
타 부트캠프 대비 **짧은 기간 안에 팀 프로젝트 경험을 통해 포트폴리오를 보완할 수 있었던 점이 가장 큰 도움**이 되었습니다. 기존에는 단순한 기능 구현 위주의 경험이 많았다면, 이번 과정에서는 설계와 구조까지 함께 고민하며 구현해 볼 수 있었습니다.
 
강사님께서도 기술적인 성장에 많은 도움을 주셨습니다. 고민되는 부분에 대해 다양한 해결 방향을 함께 고민해 주시고, 실무에서는 어떻게 접근하는지도 함께 설명해 주셔서 현업 관점을 들을 수 있었던 점이 큰 도움이 되었습니다.
 
이외에도 개인별 면담을 통해 저의 현재 상황에 맞는 조언을 들을 수 있었고, 현직자분들의 취업 특강을 통해 업계 분위기와 최근 흐름을 접할 수 있었던 점도 의미 있었습니다.
 
전체적으로 단순한 교육을 넘어 취업 준비 과정 전반에 있어서 실질적인 도움이 되었던 것 같습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정은 어떤 분들에게 잘 맞는 과정이라고 생각하시나요?
기본적인 백엔드 개발 지식과 경험은 있지만, **실무 감각이나 설계 경험이 부족하다고 느끼는 분들에게 특히 잘 맞는 과정**이라고 생각합니다.
 
단순 CRUD를 넘어 실제 서비스 환경을 고려한 구조 설계를 경험해 보고 싶은 분, 단기간에 몰입하여 협업 프로젝트 경험을 쌓고 싶은 분들에게도 잘 맞는 과정이라고 생각합니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 마친 지금, 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
서비스의 요구사항과 현실적인 제약을 함께 고려해 **상황에 맞는 적절한 설계 방식을 판단하고 구현할 수 있는 백엔드 개발자**로 성장하고 싶습니다. 복잡한 요구를 효율적으로 처리하고 안정성과 확장성을 갖춘 서비스를 만드는 것이 목표입니다.
 
 
## 수강을 고민 중인 분들께 추천의 한마디 부탁드립니다!
혼자서는 경험하기 어려운 내용들을 짧은 기간 동안 몰입하여 경험해 볼 수 있다는 게 백엔드 단기심화 데브코스의 가장 큰 장점이라고 생각합니다.
 
백엔드 개발 기초는 어느 정도 갖췄지만, 깊이 있는 백엔드 개발 경험을 통해 한 단계 더 성장하고 싶은 분들에게 추천드립니다!
 
다만 과정이 짧은 만큼 밀도 있게 진행되기 때문에, 수동적으로 따라가기보다는 **스스로 고민하고 학습하려는 자세가 있어야 많이 얻어 갈 수 있는 과정**이라고 생각합니다. 
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
 
[![DEV-BE-DEEP-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e3332bf8-d582-42d1-9a62-7f39fbcaf445/DEV-BE-DEEP-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25629_sales&utm_content=blog_banner_13335)

[데브코스 후기] 단순 기능 구현을 넘어 실제 서비스로! 단기간에 포트폴리오까지 보완했어요 - 백엔드 단기심화 2기 이유종 님

인공지능은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 수치화하여 처리합니다. 이 과정에서 데이터를 벡터와 행렬로 표현하고 계산하는 선형대수의 개념이 핵심적인 역할을 합니다. AI 모델의 구조 설계부터 입력 데이터 처리, 학습 전반에 이르기까지 선형대수가 활용되기에, AI를 깊이 이해하고 개발하려면 선형대수에 대한 이해가 반드시 필요합니다. 이번 아티클에서는 선형대수가 AI에서 어떤 역할을 하는지 함께 살펴보겠습니다.
 
 
# 1. 선형대수란 무엇인가?
데이터 분석과 인공지능 개발 업무를 하면서, 고등학교 수학책을 다시 펼쳐보는 경우가 종종 있습니다. 공통수학 I의 가장 마지막 파트 IV, '행렬'이 그 중 하나인데요. 교과서는 행렬의 덧셈과 뺄셈, 곱셈, 그리고 이것들에 대한 교환/결합/분배 법칙 등 온통 계산에 초점이 맞춰져 있습니다.
 
"행렬은 무엇인가요?"
 
누군가에게 행렬이 무엇이냐고 묻는다면 대부분은 이렇게 생긴 것이라고 답할 것 입니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a9244847-10d6-4f47-9af2-63357732af68/image.png)
 
큰 괄호로 묶은 수들의 집합처럼 보이는 이것은 대체 무엇이며, 어디에 쓰일까요?
 
우리는 행렬마저도 이런 중요한 정보와 지식이 빠져있는, 그러니까 '목적'이 없는 하나의 '계산' 과목처럼 대했는지도 모르겠습니다. 대학교에서는 공학 계산기가 그 계산 역할을 대신했고, 간단한 파이썬 라이브러리 하나로 가능해지더니, 이제 생성형 AI에게 말로 시키면, 눈깜짝할 사이에 값이 나옵니다. 그렇기 때문에 이제는 시험 문제를 풀기 위한 계산이 아닌, 행렬의 목적과 쓰임에 집중이 필요합니다.
 
선행 AI 연구 알고리즘을 이해하고 응용하기 위해서, 그리고 한 단계 더 발전시키기 위해 필요한 세 가지 수학적 기초는 확률과 통계, 미분과 적분, 그리고 선형대수입니다. 지난 두 차례의 아티클에서는 [확률과 통계](https://community.programmers.co.kr/post/11518), 그리고 [미분과 적분](https://community.programmers.co.kr/post/12079)을 기반으로 인공지능의 원리를 살펴보았는데요. 오늘은 그 마지막 주제로, **행렬과 벡터로 설명되는 인공지능 개발의 꽃 — 선형대수**(**Linear Algebra**)에 대해 알아보겠습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/54cf522e-3d5d-4d23-813d-b0b73b9ae6db/image.png)
 
'선형대수'는 이름부터 남다른 포스(?)가 느껴집니다. 이름을 둘로 나눠보면 선형(linear)과 대수(algebra)입니다. 먼저, 선형은 그나마 친근한 단어죠? 선형이란, 대표적인 선형함수 y=ax와 같이 직선(line)의 관계를 가지는 것을 의미합니다. 여기서 조금만 더 확장하면, 선형함수는 수학적으로 다음의 두 성질을 가지고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7906af1e-6a80-4c43-8bf0-dd5befbcf95e/image.png)
 
첫 번째 성질은 입력값들의 합인 x+y에 대한 함수의 결과 f(x+y)가, 각각의 입력값에 대한 함수 결과들의 합 f(x)+f(y)와 동일하다는 것입니다. 두 번째 성질은 입력값 x에 임의의 수 c를 곱했을 때의 함수 결과 f(c·x)가, 원래 함수 결과 f(x)에 c를 곱한 것 c·f(x)와 동일하다는 것입니다.
 
조금 더 실용적으로 생각해보면, 첫 번째 성질은 사진을 픽셀 단위로 나누고, 각 픽셀의 밝기를 조절한 후 합치면, 사진 전체가 밝아진 것과 같은 원리입니다. 그리고 두 번째는, 특정 주파수를 띄는 음성 신호의 크기를 증폭시켜서, 출력 신호로 만드는 작업을 예로 들 수 있습니다.
 
 
# 2. 행렬은 선형변환이다.
앞서 설명한 이미지의 변환, 소리의 증폭처럼, 선형함수는 축소/확대, 이동, 회전, 변환 기능을 합니다. **선형대수에서 가장 중요한 사실은 "모든 선형함수는 행렬로 표현될 수 있다"는 점**입니다. 반대로 말하면, **"행렬은 선형변환 기능을 한다"는 것**입니다. 그래서 행렬은 입력을 원하는 형태로 변환하거나, 다른 데이터와의 관계를 계산할 때 쓰는 도구(Tool)입니다. 여기서 "선형"이 중요한 이유는 선형적 특성을 이용하면, 아무리 복잡한 현실 문제도 단순화해서 해결할 수 있기 때문입니다.
 
### "행렬은 선형변환 기능을 한다"
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cfa9f5b4-9657-41e9-895a-c19e6c6e26e4/image.png)
 
 
# 3. 데이터는 행렬로 표현할 수 있다.
우리가 일상에서 다루는 많은 정보는 '행렬' 구조로 대신 표현할 수 있습니다. 아래 그림을 보면 이를 아주 명확하게 이해할 수 있습니다. 왼쪽에는 학생들의 과목별 성적이 담긴 표가 있습니다. 각 학생이 국어, 영어, 수학에서 받은 점수가 정리된 이 표는 행이 학생, 열이 과목으로 구성된 4x3 크기의 행렬로 표현할 수 있습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a560c80a-dcab-4d65-b3f4-37f1a5bbbc35/image.png)
 
그 옆에는 각 대학이 학생의 과목 점수를 얼마나 반영하는지를 보여주는 표가 있습니다. 예를 들어 서울대는 국어 점수의 30%, 영어 20%, 수학 50%를 반영하고, 부산대는 각각 40%, 30%, 30%, 인천대는 30%, 30%, 40%의 비율을 반영한다고 되어 있습니다. 이 표는 3x3 행렬로 정리할 수 있습니다. 과목별로 각 대학의 반영 비율을 수치로 나타낸 것입니다.
 
이제 학생들의 성적 행렬과 대학별 반영 비율 행렬을 곱하면, 각 학생이 각 대학에 지원했을 때의 총점이 계산됩니다. 예를 들어 학생 1이 서울대에 지원한다고 했을 때, 그의 점수는 국어 100점 x 0.3 + 영어 90점 x 0.2 + 수학 80점 x 0.5 = 88점이 됩니다. 이런 방식으로 모든 학생과 대학에 대해 점수가 계산되며, 최종적으로 4x3 크기의 결과 행렬이 만들어집니다. 이 행렬의 각 칸은 학생과 대학 간의 조합에서 나온 최종 점수입니다.
 
즉, 성적 데이터와 대학의 반영 기준이라는 서로 다른 정보를 행렬로 표현하고, 이를 행렬 곱 연산을 통해 계산합니다. 실제 데이터는 수많은 행과 열을 가진 데이터를 구조화함으로써, 계산을 빠르고 정확하게 수행할 수 있습니다. 이처럼 다양한 데이터는 행과 열로 구성된 수치의 집합, 즉 '행렬'로 구조화할 수 있으며, **이러한 행렬 연산을 통해 실질적인 판단과 의사결정에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다**. 이것이 바로 "**데이터는 행렬로 표현된다**"는 말의 의미입니다.
 
 
# 3. 벡터와 벡터 공간, 그리고 인공지능에서의 쓰임
선형대수의 두 번째 단어, '대수'의 어원은 페르시아어 algebra입니다. 이것은 "흩어진 부분들을 묶음"이라는 뜻으로, 방정식을 풀 때 수(數)를 대(代)신해 문자를 사용한 것에서 유래되었습니다. 따라서 숫자를 문자가 아닌 '행렬'과 '벡터'라는 것으로 표현하고, 그것들의 연산이 만드는 공간(벡터 공간)에 대해 다루는 학문이 대수학입니다.
 
벡터란 크기와 방향을 모두 가진 양을 의미하며, 보통 화살표로 이해하면 쉽습니다. 예를 들어 2차원 벡터 v = [ 2 1 ]은 x축 방향의 크기가 2이고, y축 방향의 크기가 1이면서, 그 점을 가리키는 방향을 가지고 있습니다. 3차원 벡터도 마찬가지입니다.
 
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이 행렬과 벡터가 대체 인공지능 개발에 어떻게 쓰일까요? 우리가 사용하는 자연어는 컴퓨터가 바로 이해할 수 없기 때문에, 단어 하나하나를 수학적인 형태인 숫자의 나열, 즉 '벡터'로 변환하게 됩니다. 예를 들어 '원숭이, '악어', '바나나', '딸기' 같은 단어들이 있다면, 인공지능은 이들을 벡터 공간 속의 n차원 숫자로 표현합니다. 이런 작업을 '임베딩(Embedding)'이라고 하며, 이 임베딩을 수행하는 모델을 '임베딩 모델'이라고 부릅니다.
 
**벡터로 표현된 단어들끼리는 서로 곱셈이나 거리 계산을 통해 의미적 관계를 파악**할 수 있습니다. 예를 들어, '원숭이'와 '바나나'가 가까운 위치에 있다면, 이 둘은 의미적으로도 가까운 관계라는 뜻입니다. 이처럼 단어 간의 의미 차이나 유사성을 수치로 계산할 수 있기 때문에, 단어뿐만 아니라 문서, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 데이터를 모두 벡터 공간에서 표현하고, 선형변환과 벡터 연산을 통해 처리할 수 있게 됩니다.
 
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벡터화된 데이터의 집합이 완성되었다면, 인공지능이 단어로 이루어진 문장을 이해하고, 새로운 문장을 만들어내는 과정이 필요하죠. 이 과정은 '인코더(Encoder)'와 '디코더(Decoder)'라는 두 개의 핵심 구조로 설명할 수 있습니다. 인코더는 문장을 입력받아, 그 안의 의미를 연산을 통해 특정 벡터로 압축하고, 문장과 단어간의 연산을 통해서 디코더가 새로운 문장을 생성하는 역할을 합니다. 이렇게 단어의 시퀀스를 문맥 정보로 전달한다고 해서 **Seq2Seq 모델**이라고 부릅니다.
 
초기 Seq2Seq 구조는 인코더가 입력 문장의 모든 정보를 하나의 벡터, 즉 컨텍스트 벡터로 압축한 뒤, 디코더가 그 벡터만 보고 예측을 수행했습니다. 그러나 문장이 길어질수록 정보가 손실되거나 왜곡되는 문제가 발생했고, 이를 해결하기 위해 '**어텐션(Attention)**'이라는 개념이 도입되었죠. 어텐션은 디코더가 단어를 생성할 때, 인코더가 만들어낸 모든 단어의 정보를 압축해 만든 은닉 상태(Hidden state)를 전체적으로 살펴보고, 현재 시점에 어떤 정보가 가장 중요한지 판단하는 방식입니다. 이러한 모델은 오늘날 거대 언어 모델의 근간이 되는 '**트랜스포머(Transformer)**' 입니다.
 
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트랜스포머(Transformer)는 기존의 순차적인 시퀀스 구조의 한계를 극복하고자 고안된 모델로, 인코더와 디코더 모두 셀프 어텐션(Self-Attention) 기반으로 설계되어 있습니다. **입력된 문장의 모든 단어가 동시에 서로의 관계를 계산**할 수 있기 때문에, 효율성과 성능 면에서 혁신적입니다.
 
**셀프 어텐션(Self-Attention)** 연산의 핵심은 입력 문장을 구성하는 각 단어 벡터가, 다른 모든 단어 벡터들과의 관계를 수치적으로 계산하여, 현재 문맥에서 어떤 단어가 중요한지를 스스로 판단하는 구조입니다. 이때 사용되는 세 가지 행렬은 Query(Q), Key(K), Value(V)입니다. 입력 X는 각각 W^Q, W^K, W^V 라는 학습 가능한 가중치(Weight) 행렬과 곱해져 Q, K, V 세 가지 벡터로 변환됩니다.
 
그 다음은 **어텐션 스코어(Attention score)** 계산 단계입니다. Query와 Key 간의 유사도를 내적으로 계산하고, 이를 단어 벡터 차원의 제곱근으로 나눈 뒤 softmax 함수를 적용하여 확률분포로 변환합니다. 이렇게 얻은 어텐션 스코어는 각 단어가 다른 단어에 주목하는 정도를 나타냅니다. 이 값은 Value 벡터에 곱해져 선형 결합되며, 이 값이 바로 최종적으로 다음 레이어로 전달되어 Z 벡터가 됩니다.
 
트랜스포머는 이러한 셀프 어텐션 연산을 여러 개의 head로 동시에 수행하는 Multi-Head Attention 구조를 채택하고 이습니다. 각 head는 입력의 다른 부분에 주목할 수 있게 하여, 보다 다양한 문맥 정보를 학습할 수 있도록 합니다. 그리고 이러한 어텐션 출력은 다시 잔차 연결(Residual Connection)과 정규화(LayerNorm)를 통해 안정적인 학습이 가능하도록 돕습니다.
 
예를 들어 "원숭이는 바나나를 좋아한다"라는 문장에서, '원숭이'라는 단어는 '바나나'에 높은 어텐션 스코어를 줄 수 있습니다. 이는 두 단어 사이의 의미적 연관성을 모델이 학습하고 있다는 증거이며, 이렇게 계산된 어텐션 스코어는 문장의 의미를 이해하고 다음 단어를 생성하는 데 결정적인 역할을 합니다.
 
이러한 구조 덕분에 **트랜스포머는 길이가 긴 문장에서도 정보 손실 없이 효과적으로 문맥을 이해**할 수 있으며, 순차적 계산이 아닌 병렬 계산이 가능해 연산 효율성까지 확보하게 됩니다. 이처럼 트랜스포머의 구조와 셀프 어텐션 연산은 모두 행렬 곱셈, 내적, 정규화 등 선형대수의 원리를 기반으로 작동합니다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터가 벡터와 행렬로 표현되고, 모델은 이러한 수학적 구조를 통해 의미를 학습하고 예측을 수행합니다.
 
지금까지 행렬과 벡터의 기본 개념과 목적, 그리고 인공지능에서의 쓰임에 대해 알아보았습니다. **거대 언어 모델 또한 단어를 벡터로 임베딩하고, 연산을 통해 중요한 정보를 추출하는 모든 과정에서 선형대수의 개념을 활용**하고 있습니다. 선형대수는 처음부터 완벽히 이해하기는 어렵지만, AI 알고리즘을 하나씩 학습해 나가면서 그 개념들을 차근차근 익혀 간다면, 인공지능 개발에 있어 탄탄한 기반이 될 것입니다.
 
 
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인공지능의 꽃, 행렬과 벡터: 선형대수(Linear Algebra)

[모집완료] 백엔드 모집

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[https://www.random.gg/ko/tiermaker?u=yz7MQUZ7BG](https://www.random.gg/ko/tiermaker?u=yz7MQUZ7BG)

전 프론트 개발자라 이렇게 나왔는데 다른 분들은 어떻게 나올지 궁금하네요. 암튼 TS는 사랑입니다. 

이거 재밌네요 개발언어 티어

이번 포스팅은 프로그래머스에서 시니어 개발자분들과 진행한 인터뷰 내용을 재편집한 글입니다. 프론트엔드 개발자라면 꼭 알아야 할 주요 기술은 무엇일까요? 프론트엔드 개발자를 준비하고 있거나, 이 주제에 대해 궁금하신 분들은 인터뷰 내용을 끝까지 확인해 보세요.
 
# 프론트엔드 개발자라면 꼭 알아야 할 주요 기술은 무엇일까요?
 
## 💬 김ㅇㅇ님 (Front-end Engineer)
프론트엔드 개발자라면 다음과 같은 기술에 대한 이해가 필요하다고 생각합니다.
먼저 바벨(Babel)에 대한 이해와 타입스크립트(TypeScript)에 대한 지식이 필요하며, SPA 언어를 하려면 상태 관리를 어떻게 하는지도 매우 중요합니다. 리덕스(Redux), 모벡스(MobX), 리코일(Recoil) 등의 상태 관리 라이브러리를 활용하는 방법을 익히는 것이 필요하며, 이와 관련된 로드맵도 있습니다. 이처럼 **빠르게 변화하는 기술 트렌드를 따라가는 능력이 매우 중요**합니다.
 
또한, 리액트(React)에서는 비동기 처리나 새롭게 릴리즈되는 기능들을 지속적으로 학습해야 합니다. 프론트엔드 개발자에게는 마크업에 대한 지식, 기본적인 CSS, 그리고 트랜지션 관련 라이브러리, CSS-in-JS 기술에 대한 이해도 필수적입니다.
 
**무엇보다 기본기가 매우 중요**합니다. 예를 들어, 자바스크립트가 싱글 스레드 언어라는 점을 이해하고 있는지에 따라 개발 결과는 크게 달라질 수 있습니다. HTML이 렌더링되는 흐름을 알고, 예외 상황에서 발생하는 에러를 추적하는 능력도 중요하죠.
 
최근에는 마크업 엔지니어링도 점점 더 복잡해지고 있으며, 저 역시 애니메이션 관련 라이브러리까지 익히고 있는 중입니다. 결국 프론트엔드 개발자는 데이터를 받아 화면에 효과적으로 보여주는 역할을 하게 되는데, 이를 얼마나 기술적으로 효율적으로 구현하는지가 핵심입니다.
 
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```
📌 Summary
· 바벨, 타입스크립트 등 주요 기술에 대한 이해
· SPA 언어를 위한 상태 관리법 (리덕스, 리코일 등)
· 빠르게 변화하는 기술 트렌드를 파악
· 기본적인 CSS, CSS 라이브러리, CSS-in-JS 기술에 대한 지식
· 프론트엔드 개발의 핵심은 '기본기'
```
 
## 💬 마ㅇㅇ님 (Front-end Engineer)
프론트엔드에서 알아야 할 기술은 연차별 기준으로 나누어 생각할 수 있습니다. 저희 팀은 보통 3년 차까지는 주니어, 7년 차까지는 중니어, 그리고 7년 차 이상은 시니어로 분류합니다.
* 주니어 개발자는 자신이 작성한 컴포넌트에 대해 **유닛 테스트, API 테스트**를 할 수 있어야 하고, 이벤트 루프, 프로토타입, 타입스크립트 등에 대한 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다.
* 주니어 개발자는 보통 프로젝트의 한 챕터(기능 영역)를 맡게 되며, **해당 영역에 대해 E2E(End to End) 테스트**를 수행할 수 있어야 합니다. 예를 들어 결제 시스템을 맡았다면, 쿠폰 적용부터 결제 완료까지의 전체 흐름을 이해하고 테스트할 수 있어야 합니다. 또한 **TDD(Test-Driven Development)를 적용할 수 있으며, 예기치 않은 문제가 발생했을 때 어느 정도 예측하고 대응**할 수 있는 능력이 필요합니다. 이 시기부터는 협업 능력도 매우 중요해집니다.
* 시니어 개발자는 기술뿐 아니라 매니징 역할이 커집니다. 예를 들어, 팀 단위보다 더 작은 실 단위로 구조 설계를 하거나, 팀원 배치까지도 담당합니다. **기술적으로는 TDD를 완전히 이해하고 실무에 적용할 수 있어야 하며, 문제가 생겼을 때 전체를 파악하고 전면적인 수정도 가능한 수준**이어야 합니다. 시니어부터는 사실상 기술적인 역량은 전반적으로 모두 숙지하고 있어야 한다고 봅니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/814ed7ba-3f15-4088-825a-6412e7de05a3/image.png)
 
```
📌 Summary
· 연차 기준으로 기술 역량 구분
· 주니어 (3년 차 이하): 유닛 테스트, API 테스트, 자바스크립트 기초 개념 이해
· 주니어 (3~7년 차): E2E 테스트, TDD 적용, 트러블슈팅 능력, 협업 능력
· 시니어 (7년 차 이상): 팀 단위 설계, 매니징 역량, TDD 실전 적용 및 문제 해결 능력
```
 
프론트엔드 개발자가 되기 위해서는 기본기를 바탕으로 최신 기술 트렌드와 실무 역량을 꾸준히 쌓아가는 것이 중요합니다. 연차별로 요구되는 기술 수준이 다르므로, 자신의 성장 단계에 맞춰 준비하며 협업과 문제 해결 능력까지 함께 키워보세요.
 
 
[![coding_test-2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3211027a-a50c-483d-a780-bab0825b04d4/coding_test-2.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25243?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25243_blog&utm_content=25243_banner)

시니어 프론트엔드 개발자들이 말하는, 꼭 알아야 할 필수 기술 로드맵

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안녕하세요, 프로그래머스입니다!
 
따뜻한 봄바람과 함께 벚꽃이 활짝피는 4월이 찾아왔어요. 🌸✨
기분 좋은 4월을 머쓱이와 함께 시작해보세요!
4월 캘린더 배경화면과 화상 회의용 줌(Zoom) 배경을 준비했답니다.
 
원하는 배경을 다운받고, 업무와 학습에 조금 더 집중해보세요.
2025년 4월에도 여러분의 성장을 응원합니다. 💪
 
# 4월 머쓱이 캘린더
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# 4월 머쓱이 줌 배경
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데이터 분석가는 디지털 전환 시대에서 기업의 의사결정을 지원하는 핵심 역할을 담당하고 있으며, 그 중요성은 날로 커지고 있습니다. 데이터 기반 의사결정이 다양한 산업에서 필수적으로 자리 잡으면서, 데이터 분석가의 수요는 더욱 증가하고 있습니다. 특히 IT 산업뿐만 아니라 금융, 의료, 마케팅, 리테일, 제조 및 물류 등 여러 분야에서 데이터 분석가의 역할이 중요해지고 있는데요. **데이터 분석가는 복잡한 문제 해결을 위한 통찰력을 제공하고, 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 지원**합니다. 이번 포스팅에서는 국내 프리랜서 플랫폼 크몽(Kmong)에서 활동 중인 5년 차 데이터 분석가 BP님의 이야기를 통해 데이터 분석가의 역할과 취업 준비에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 🙆‍♀️
 
# 인터뷰이 소개
안녕하세요. 저는 **크몽(Kmong)에서 데이터 분석 직무로 일하고 있는 5년 차 데이터 분석가 BP**입니다. 저는 국내 유명 PG사에서 근무하며 대시보드 개발과 이상거래탐지시스템(FDS, Fraud Detection System) 구축을 담당한 경험이 있으며, 현재는 프리랜서/아웃소싱 플랫폼 기업 크몽에서 대시보드 및 KPI 지표 개발, 데이터 분석 리포트 발행 업무 등을 맡고 있습니다. 👨‍💻

저는 산업공학을 전공하며 컴퓨터과학, 데이터 뿐만 아니라 경영, 금융 등 다양한 산업에 걸친 도메인 지식을 습득했고, 이를 바탕으로 데이터 분석 기초를 다졌습니다. 이외에도 하버드 대학교의 Statistics 110과 스탠포드 대학교의 CS231n 등의 심화 과정들을 통해 통계와 AI 역량을 지속적으로 발전시켰습니다. 현재 데이터 분석가의 업무를 수행하는데 있어 제가 경험한 학습 과정들이 많은 도움이 되고 있습니다.

# 데이터 분석가의 주요 업무
데이터 분석가는 **데이터를 유의미한 정보로 변환하고, 이를 적절한 대상에게 전달하여 설득**하는 업무를 주로 수행하게 됩니다. 데이터 직군이 수행하는 직무를 얼마나 세분화하냐에 따라 회사마다 업무 범위가 조금씩 달라질 수는 있지만, 데이터 분석가의 주요 핵심 업무는 다음과 같습니다.

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* **데이터 추출**: 회사 내 다양한 부서에서 데이터를 해석하고자 하는 경우, 데이터 분석가는 이와 관련된 데이터를 효과적으로 추출하여 제공합니다. 비즈니스 및 운영 측면에서 필요한 데이터를 빠르게 제공함으로써 신속한 의사결정을 돕습니다.
* **데이터 분석 환경 구축**: 데이터 분석을 효율적으로 수행하기 위해 데이터 분석 환경을 구축합니다. 데이터 수집 뿐만 아니라 어떤 분석 툴을 선정해서 이용할 것인지에 대한 부분, 그리고 데이터 처리 파이프라인까지 온전히 이해하고 있어야 합니다. 이를 바탕으로 분석에 필요한 인프라를 마련합니다.
* **직접적인 데이터 분석**: 데이터 분석가는 데이터를 탐색하고, 패턴을 발견하며, 통계적 분석을 수행합니다. 이 과정에서 비즈니스에 필요한 인사이트를 도출하는 중요한 업무를 수행하게 됩니다.
* **데이터 시각화**: 데이터 분석 결과를 비전문가에게도 쉽게 전달하기 위해 시각화 작업은 필수입니다. BI 툴, 시각화 라이브러리, 엑셀 등을 활용해 데이터 시각화를 진행합니다.
* **결과 해석 및 인사이트 도출**: 분석 결과를 해석하여 비즈니스 의사결정에 필요한 인사이트를 도출합니다. 이를 바탕으로 분석 보고서를 작성하여 의사결정권자에게 전달하여 전략적 결정을 지원하는 핵심적인 역할을 수행합니다.

# 데이터 분석가의 협업
데이터 분석가는 다양한 부서와 협업하며 비즈니스 의사결정을 지원합니다. 데이터 관련 부서, 그리고 데이터를 직접적으로 사용하는 부서와 특히 더욱 긴밀하게 소통하고 협력합니다. 데이터 분석가가 주로 어떤 부서와 협업하고, 어떤 부분을 협업하는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
* **개발 및 엔지니어링 부서**: 대용량 데이터 ETL(추출, 변환, 적재) 작업, 파이프라인 관리, 쿼리 최적화 및 성능 개선, 데이터 추가 수집 방법 논의 등에 관해 협업합니다.
* **마케팅 및 영업 부서**: 데이터 추출 및 분석, 주요 지표 개발과 관련하여 협업을 진행합니다.
* **전략 부서**: 세그먼트 분석, A/B테스트 설계 및 분석, 데이터 시각화 작업 등에 대해 논의하고 협업합니다.

# 데이터 분석가가 주로 사용하는 툴
데이터 분석을 성공적으로 수행하기 위해서는 단순히 분석 능력뿐만 아니라, 데이터 수집부터 시각화까지 전 과정에 걸쳐 적절한 툴을 능숙하게 다루는 역량이 필요합니다. 회사의 데이터 흐름과 요구 사항에 따라 데이터 분석가는 적절한 툴을 사용하게 되며, 데이터 분석에 사용하는 대표적인 툴은 다음과 같습니다.
* **ETL 도구**: Airflow, Luigi 등의 도구를 사용해 데이터를 추출, 변환, 적재하여 데이터 파이프라인을 관리합니다. 최근 경력직 채용 공고에 ETL 도구 사용 경험을 필수 자격 요건에 포함하는 경우가 많기에 ETL 도구에 대한 이해와 사용 경험은 매우 중요하다고 말씀드릴 수 있습니다.
* **DBMS**: MySQL, MSSQL, Oracle SQL 등이 주로 사용되며, 이를 활용하기 위한 기본적인 SQL 문법에 대한 이해는 필수입니다. 각 DBMS의 SQL 동작 알고리즘이 다르기 때문에 입사 후 회사에서 사용하는 DBMS의 특징과 성격을 학습하는 것이 중요합니다.
* **프로그래밍 언어**: Python, R 등의 프로그래밍 언어를 사용해 데이터 분석 및 처리 작업을 수행합니다.
* **데이터 시각화 도구**: Tableau, Power BI 등의 도구를 사용해 데이터 분석 결과를 직관적으로 시각화하는 작업을 수행합니다. 이외에도 엑셀, 구글 스프레드시트를 활용해 데이터를 다루거나 기본적인 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.

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# 데이터 분석가의 하루, 10 to 6
데이터 분석가의 하루는 어떻게 흘러갈까요? 10시에 출근해서 6시에 퇴근할 때까지, 어떤 업무를 수행하는지 오전 & 오후 업무로 나누어 알려드릴게요. 데이터 분석가의 하루는 데이터가 잘 수집되었는지 확인하는 것으로 시작해 데이터 추출과 분석, 데이터 문화 형성, 그 외 추가적인 트렌드 파악 및 학습 등으로 마무리됩니다.

![크몽_데분_데이터 분석가의 하루.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5714b165-b51b-428d-abc0-446dfc456823/%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%86%E1%85%A9%E1%86%BC_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%87%E1%85%AE%E1%86%AB_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%87%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%A8%E1%84%80%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B4%20%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%85%E1%85%AE.png)
 
🕙 **오전 10시: 데이터 배치 작업 확인**
저는 출근 후 가장 먼저 데이터 배치 작업이 정상적으로 수행이 되었는지를 확인합니다. 이러한 데이터 배치 작업은 일간, 주간, 월간 단위로 수행되며, 데이터 정제 및 집계가 포함됩니다. 다양한 이유로 데이터 배치 작업이 실패할 수 있기 때문에 실패한 작업이 있다면 데이터를 재실행하거나 유관 부서와 협업을 통해 문제를 해결합니다.

🕚 **오전 11시: 데이터 추출**
데이터 배치 작업이 모두 정상적으로 수행되었다면 이제 다양한 팀에서 요청한 데이터 추출 업무를 수행할 차례! 데이터 분석가는 다양한 부서에서 요청한 데이터를 추출하여 제공합니다. 이러한 데이터는 비즈니스 운영을 위한 회사의 의사결정에 중요한 기반이 됩니다.
 
🕐 **오후 1시: 본격적인 데이터 분석 작업**
데이터 추출 작업이 완료되면 본격적으로 데이터 분석 업무를 시작하게 됩니다. 데이터 분석 작업은 1개월 미만의 단기 프로젝트와 1~6개월의 중장기 프로젝트로 나뉘며, 업무의 시급성과 중요성에 따라 우선 순위가 정해집니다.

> **단기 프로젝트**: 주로 실시간으로 중요 지표를 만들고 해석하며, 시각화하는 작업을 수행합니다. KPI 지표 개발, 대시보드 구축 및 운영, 리포트 발행 등의 업무가 수행됩니다. 분석 결과를 빠르게 전달하여 회사의 즉각적인 의사 결정을 지원합니다.

> **중장기 프로젝트**: 회사 전반적인 데이터 인프라를 구축하고, 데이터 문화를 조성하는 업무가 해당됩니다. 전사적으로 데이터를 체계적으로 관리하고 공유하는 환경을 마련하거나 새로운 데이터 제품을 런칭하는 작업 등을 수행합니다.

🕒 **오후 3시: 회의 및 의사결정**
프로젝트가 진행되는 동안 팀과의 회의를 통해 프로젝트의 방향성과 목표에 대해 논의하는 시간을 가집니다. 데이터 분석가는 분석 결과를 바탕으로 다양한 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.

🕓 **오후 4시: 데이터 학습 및 최신 트렌드 파악**
회사 외부의 데이터 리포트를 찾아보거나 새로운 데이터 분석 기술 트렌드를 파악합니다. 새로운 데이터 분석 툴에 대해 학습하기도 합니다. 이외에도 회사 내 스터디나 팀 회의를 통해 데이터 분석 관련 지식을 공유합니다. 이러한 학습과 활동을 통해 데이터 분석가로의 역량을 지속적으로 강화합니다.

🕠 **오후 5시 30분: 하루 일과 마무리**
다음 날 진행할 분석 계획을 미리 세우고, 간단히 수행할 수 있는 데이터 추출 업무는 진행해보며 하루 일과를 마무리합니다.

# 데이터 분석가 커리어 준비 팁
## 데이터 분석가가 갖춰야 할 필수 역량
데이터 분석가 채용 공고를 잘 살펴보면 데이터 분석 스킬 뿐만 아니라 협업 능력도 중요한 자격 요건임을 알 수 있습니다. 데이터 분석가는 하드 스킬과 소프트 스킬을 적절히 사용하여 다양한 부서에 인사이트를 제공하고 설득하는 역할을 수행하기 때문입니다. 하드 스킬과 소프트 스킬은 데이터 분석가의 업무 성과를 좌우하는 중요한 요소이며, 이를 잘 갖추면 데이터를 효과적으로 처리하고, 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.
 
### 하드 스킬
* **데이터 수집, 추출, 정제 능력**
: 데이터를 빠르고 정확하게 수집하고 가공하는 능력이 중요합니다. 이를 위해서는 데이터 자체에 대한 깊은 이해가 필요하며, SQL, Python, R 같은 도구를 능숙하게 다루어야 합니다. 보통 데이터 분석 연습 시에는 이미 정제된 데이터를 사용하는데, 실제 업무에서는 데이터 정제 과정까지 직접 수행해야 합니다. 이를 위해 SQLD, SQLP, ADsP, ADP, 빅데이터분석기사 등의 자격증을 취득하거나 관련 학습을 통해 SQL 역량을 강화하는 것이 유용합니다.
* **수학과 통계에 대한 깊은 이해**
: 데이터 분석을 위해 도메인 지식도 중요하지만, 정확한 데이터 해석을 위해 수학 및 통계에 대한 탄탄한 기초가 필수적입니다. 데이터 분석 기법들을 대부분 수치 계산을 기반으로 이루어지기 때문에, 분석 기법을 적절하게 활용하려면 데이터의 수학적, 통계적 구조를 이해해야 합니다. 이를 위해 관련 강의를 수강하거나 주기적인 학습을 통해 관련 지식을 쌓아나가는 것이 중요합니다.

### 소프트 스킬
* **비즈니스 이해력**
: 데이터 분석가는 자신이 속한 비즈니스 영역에 대한 깊은 이해를 통해 유의미한 결과를 도출해야 합니다. 아무리 데이터 분석이 통계적으로 정확하더라도, 비즈니스 맥락을 이해하지 못하면 그 분석은 의미를 잃을 수 있습니다. 따라서 중요한 의사결정을 지원하고, 비즈니스 문제를 해결하기 위한 분석을 수행하기 위해서 비즈니스 이해력이 반드시 바탕이 되어야 합니다.
* **의사소통 능력**
: 데이터 분석가는 여러 부서와 협력하며 업무를 수행하는 경우가 많습니다. 데이터를 수집하고 추출 및 해석하는 과정에서 다양한 부서와 의견을 나누는 일이 많기 때문에 효과적인 의사소통 능력이 매우 중요합니다. 데이터 분석에는 절대적인 정답이 없는 경우가 많기에 협업을 통해 문제를 해결할 수 있는 의사소통 역량을 발전시키는 것이 좋습니다.

# 데이터 분석가 취업 준비 팁
데이터 분석가 취업을 준비할 때는 하드 스킬과 소프트 스킬 역량이 잘 드러날 수 있도록 포트폴리오를 작성하는 것이 좋으며, 아래 4가지 요소들도 반드시 포함하여 작성하는 것이 취업에 도움이 됩니다.
> ⭐ **데이터 분석가 포트폴리오에 반드시 넣어야 할 내용** ⭐
> 1. 데이터 수집, 추출, 정제 과정을 자세히 기술
> 2. 모델에 포함된 수학 및 통계적 원리를 함께 설명
> 3. 프로젝트 주제를 어떻게 선정했는지, 주제 파악을 위해 어떻게 의사소통을 했는지, 팀과의 협업 및 의사결정은 어떻게 진행했는지 등의 과정
> 4. 프로젝트 주제에 대한 결과 해석과 도출된 데이터 분석 결과를 명확히 표현

# 현직 데이터 분석가가 본 <프로그래머스 데브코스: 데이터 분석>
데이터 분석가가 되기 위해서는 기본적인 수학과 통계 지식부터 데이터 처리 및 분석 기술, 그리고 협업을 위한 의사소통 능력까지 다방면의 역량이 필요하다는 점을 말씀드렸는데요. **<프로그래머스 데브코스: 데이터 분석> 과정에는 데이터 분석가가 갖춰야 할 필수적인 역량들을 종합적으로 갖출 수 있도록 탄탄한 커리큘럼이 설계되어 있다는 점이 인상적**이었습니다. 특히 데이터 분석가 취업을 준비하는 분들에게 다음 5가지 측면에서 큰 도움이 될 것으로 보입니다.

1. **데이터 추출 및 정제 기술**: 데이터 분석의 기본은 데이터를 올바르게 추출하고 정제하는 것입니다. 이 과정에서 많이 사용되는 Excel, SQL, 그리고 Python Pandas를 데이터 분석 데브코스에서 모두 다루기에 추후 현업에서 데이터 처리 업무를 수행하실 때 큰 도움이 될 것입니다.
2. **기초 통계 학습**: 데이터 분석에서 통계는 매우 중요한 기초입니다. 종종 이 부분을 간과하는 경우가 많은데요. 데이터 분석 데브코스에서는 기초 통계 내용을 학습하는 부분이 있어 데이터 분석 원리 이해에 도움이 될 것이라 생각합니다.
3. **데이터 시각화 학습**: 데이터 시각화는 분석 결과를 명확하게 전달하기 위한 중요한 기술입니다. 시각화 업무를 위해서는 특별히 미적 감각이 중요하며, 이를 익히는데 있어 실습이 가장 효과적입니다. 데이터 분석 데브코스 커리큘럼을 보니 이러한 시각화 학습을 실습 위주로 진행하고 있어 효과적으로 시각화를 위한 센스를 기를 수 있을 것으로 보여집니다.
4. **기본 머신러닝(ML) 모델 학습**: 기본적인 ML 모델을 확인하고, 이를 시작할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 보입니다.
5. **Chat GPT 활용 능력**: 2022년 Chat GPT의 등장은 데이터 분석 업무에 큰 변화를 가져왔으며, 이를 활용할 수 있는 능력은 데이터 분석가의 필수 역량이 되었습니다. 데이터 분석 데브코스에서는 이러한 Chat GPT 활용법까지 포함되어 있어, 실무에서 바로 사용할 수 있는 역량을 갖추는데 도움이 될 것입니다.
 
> **<프로그래머스 데브코스: 데이터 분석> 커리큘럼 및 프로젝트**
> 
[![스크린샷 2024-10-11 오후 3.41.36.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d7f849b6-b39b-41d4-a56a-c9e58c31ca9a/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-10-11%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.41.36.png)](https://prgrms.notion.site/5-e68a2093cbf4420086a140c7e41f297b)
 

지금까지 저의 실무 경험을 토대로 데이터 분석가에 대한 전반적인 부분을 설명드렸는데요. 데이터 분석가라고 하면 흔히 데이터 분석 작업만을 수행하는 직무라 생각하지 쉽지만, 실무에서는 훨씬 더 다양한 역할을 수행하게 됩니다. 데이터 수집부터 시작하여, 이를 정제하고 분석하는 과정을 거친 후, 최종적으로 인사이트를 도출하고 다양한 부서를 설득하는 과정까지 포함되기 때문이죠. 따라서 데이터 분석가로 커리어를 준비하는 데 있어 단순히 데이터와 친숙해지는 기술적 학습뿐만 아니라 많은 사람들과의 협업 및 의사소통 능력을 쌓을 수 있는 활동도 필요하다는 점을 강조 드리고 싶습니다. 이러한 전반적인 역량을 키운다면, 훌륭한 데이터 분석가로 커리어를 시작하실 수 있을 것입니다.
 
글 작성: BP (크몽 데이터 분석가)
편집자: Chloe (Grepp 콘텐츠 마케터)
 
 
> **프로그래머스 데이터 분석 데브코스** 👨‍💻
> 12,000개 기업 채용 공고를 집중 분석하여 취업에 필요한 핵심 기술만 엄선한 프로그래머스의 데이터 분석 과정
 
> *"프로그래머스 데이터 분석 데브코스는 데이터 분석가가 갖춰야 할 필수 역량 A부터 Z까지, 꽉꽉 눌러 담고 있는 과정입니다."
> -크몽 데이터 분석가 BP님과의 인터뷰 중*
 
[![da-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e128e026-c050-451c-82dd-640c419d2726/da-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25254?utm_source=prgm&utm_medium=social&utm_campaign=school_25254_blog&utm_content=25254_banner)

크몽 현직 데이터 분석가가 알려주는 데이터 분석가 커리어 준비의 모든 것

프로그래머스 테크세미나는 급변하는 IT 트렌드를 살펴보고, 다양한 전문가들과 인사이트를 공유하는 자리입니다.
기술, 개발, 커리어에 관한 이야기를 나누고 성장하기를 원하는 모든 분들께 열려있는 무료 세미나입니다.
 
[![PTS-yjgd-banner(1000x1414) (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f7c6f223-a10d-4bad-89a8-d446877850bb/PTS-yjgd-banner%281000x1414%29%20%281%29.jpg)](https://www.programmers.co.kr/pages/2024-11-tech-seminar)
 
# <AI 시대: 개발자의 미래>
제1회 프로그래머스 테크세미나의 주제는 <AI 시대: 개발자의 미래>로, 30년 경력의 개발자 박종천 님께서 다가오는 AI 시대에 경쟁력 있는 개발자로 살아남기 위한 방향성을 제시해주실 예정입니다.
 
* AI에 잠식되는 것이 아닌, AI를 활용해 경쟁력 강화
* 단순한 코더가 아닌 개발자로서 AI 시대에 살아남을 수 있는 방법
* AI 시대에 갖춰야 할 태도와 개발자 커리어 방향

등에 대해 심도 깊은 내용들로 예비 개발자 및 주니어 개발자 분들께 꼭 필요한 커리어 방향을 알려드립니다.

# Speaker: 박종천
블리자드, 몰로코, 삼성전자 등에서 실리콘밸리를 오가며 30년 이상 활약한 박종천님이 제1회 프로그래머스 테크세미나의 스피커로 참여하십니다. 화려한 경력을 지닌 AI 어드바이저에게 AI 시대에 경쟁력 있는 개발자로 살아남는 방법을 직접 들어보세요.

![연사 소개.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/812c4bc0-530a-42a2-b59c-ae2f7cc1d929/%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A1%20%E1%84%89%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%A2.png)

# 이런 분들께 추천드려요
✅ AI 기술에 관심이 있는 모든 개발자
✅ 개발자로 취업을 준비하고 있는 예비 개발자
✅ 커리어 방향성을 잡고 싶은 주니어 개발자
✅ 박종천님의 경험과 인사이트가 궁금한 분

# 일정 안내
11월 6일 수요일 오후 6시, 온라인에서 만나요!
- 일시: **2024년 11월 6일 (수), 18:00~19:10**
- 참가 신청은 11월 5일 화요일 17시까지 가능합니다.
- 진행 방식: 온라인(Zoom) *입장 링크는 세미나 당일 이메일과 문자로 발송됩니다.
- 등록비: 무료

👉 [세미나 신청하기](https://www.programmers.co.kr/pages/2024-11-tech-seminar)

[온라인 세미나] 제1회 프로그래머스 테크세미나 <AI 시대: 개발자의 미래>

안녕하세요! 프로그래머스 입니다. 지난 프로그래머스 테크세미나에서 많은 분들과 귀중한 시간을 함께하며 다양한 질문을 나눌 수 있었는데요. 특히, 실시간 Q&A 시간에는 예상보다 더 많은 질문이 들어와 시간이 부족했던 점이 아쉬웠습니다. 세미나에서 참여해 주신 모든 분들께 감사드리며, 미처 답변드리지 못한 질문들에 대해 이 글을 통해 정리하고 답변드리고자 합니다.

이번 포스팅에서는 **세미나에서 주셨던 다양한 질문과 그에 대해 박종천 님께서 공유해주신 답변**을 자세히 다루고, 프론트엔드와 백엔드의 미래, LLM 활용법 등 다양한 주제에 대해 논의합니다. 공유해드린 답변들이 여러분의 학습과 커리어에 도움이 되길 바랍니다. 😊
 
![Frame 1000003813.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5812c0c4-e0a7-43ea-bfdb-a76702c6d043/Frame%201000003813.png)
 
### 1. 코딩 교육의 방향성과 AI 활용 역량
Q. 앞으로 많은 영역에서 코딩은 AI로 대체될 것으로 보입니다. 교육 현장에서 코딩에 재능이 있거나 개발자를 꿈꾸는 학생들을 어떻게 교육하는 것이 바람직한 방향일까요?

A. 코딩은 전체 개발의 일부일 뿐이며, AI도 코딩의 일부만을 도울 뿐입니다. 여전히 개발자를 꿈꾼다면 제품, 기술, 협업 등 다양한 것들을 공부하고 경험해야 합니다. 다만, AI 활용 역량을 기존보다 키울 필요는 있겠으며, 챗GPT나 GitHub Copilot 등에 더욱 익숙해질 필요는 있겠습니다.
 
### 2. AI를 활용한 학습 방법
Q. 강사님의 세미나를 듣고, 나만의 에이전트를 만들어 제가 학습한 내용을 에이전트에게 전달하는 것이 효율적인 방향이라는 생각이 듭니다. 어떤 방법으로 정보를 정리해서 전달해야 하며, 어떻게 보다 쉽게 자동화할 수 있을까요?

A. 챗 GPT와 학습을 같이 한다는 개념으로 접근하는 것이 좋겠습니다. 새로운 기술이나 정보를 혼자 공부하지 않고, 다른 사람과 같이 공부한다는 개념으로, 새로운 기술이나 정보에 대한 내용을 챗 GPT에 던져주고 다양한 각도로 토론과 질문을 하면서 학습해 보는 것을 추천드립니다.
 
### 3. 프론트엔드와 백엔드의 미래
Q. 프론트엔드, 백엔드 개발자 중 어떤 개발자가 먼저 대체될 것이라 생각하시나요?

A. 개발자가 AI에 의해 완전히 대체되지는 않을 것입니다. 단순한 코딩 이외에도 개발자는 사용자 분석, 요구사항 이해, 시스템 디자인, 그리고 다른 개발자들과의 협업 등 다양한 역할을 수행해야 합니다. 이러한 업무는 현재 AI가 대체하기 어려우며, 아직까지는 AI가 코딩의 일부만 도와줄 수 있을 뿐이고요. 

다만, AI를 잘 활용하는 개발자는 좀 더 좋은 생산성을 가지고 AI를 활용하지 않는 개발자들보다는 유리한 위치에 설 수 있을 것입니다. AI를 활용해서 코딩에 도움을 받는 측면에서는 프론트엔드 개발이나, 백엔드 개발 모두에 비슷하게 도움이 될 것이기에, AI와 협력하여 작업하는 방법을 익히는 것은 개발자에게 매우 중요한 역량이 될 것입니다.
 
### 4. 멀티모달(Multi-modal)
Q. 멀티모달은 어떤 분야에서 어떻게 활용되어야 좋을지, 이에 대한 강사님의 생각을 공유해주세요.

A. LLM이 텍스트 이외에도 이미지, 보이스 등을 학습에 활용하고 있으며, 또한 우리도 이미지, 보이스 등을 프롬프트와 함께 추가 정보로 제공할 수 있습니다. 좀 더 효과적인 LLM 활용이 가능해진 것이지요. 예를 들면 논문을 텍스트 파일 형태로 챗GPT에게 주는 것보다 PDF 파일로 제공하면, 모델이 논문 내의 표나 이미지까지 분석해 보다 정확하게 내용을 이해할 수 있습니다. 이러한 방식은 데이터의 복잡성과 정보의 다양성을 충분히 활용할 수 있게 해주며, 따라서 활용하고자 하는 데이터에 따라서 멀티모달은 필수적인 도구가 될 것입니다.
 
### 5. 프롬프트 엔지니어링의 지속 가능성
Q. 모델 사이즈가 커지고 성능이 좋아지면서, 프롬프트 엔지니어링이 계속 유망할지에 대해 의문이 듭니다. 이에 대한 연사님의 의견이 궁금합니다.

A. 데이터 한 개만 LLM으로 처리할 때는 적절한 프롬프트로 가능합니다. 하지만, 데이터 수천 개에 대해서 매번 LLM으로 원하는 결과를 만들어내려면 아주 정교한 프롬프트가 필요합니다. 예를 들어서 약관 하나를 분석하는 것은 쉬운 일이지만, 약관 수천 개를 분석하고 계속 좋은 품질을 만들어 내는 것은 아주 어려운 일입니다. 따라서, 좋은 프롬프트 엔지니어링은 계속 필요할 것입니다.
 
### 6. AI 시대 백엔드 개발자의 새로운 역할
Q. 저는 5년차 백엔드 개발자입니다. 현재 백엔드 업무를 지속하면서도 AI 시대에 중추적인 역할을 할 수 있는 개발자로 성장하고 싶습니다. 강의 중에 백엔드 개발자가 LLM 엔지니어로 전향이 가능하다고 말씀하셨는데, 구체적으로 어떤 업무를 하게 되는지, 그리고 이를 위해 어떻게 공부를 시작해야 하는지 궁금합니다.

A. 일단 챗GPT에 아주 능숙해지셔야 하고, 실제 GPT API를 호출해서 결과물도 만들어보셔야 합니다. 이렇게 하면서 본인이 개발하고 있는 서비스에서 GPT API를 어떻게 활용할 수 있을까 고민을 해보시고, 실제 적용하면서 실제 서비스에서 GPT API가 어떻게 어울려서 돌아가야 하는지를 경험해 보시길 바라겠습니다. 정리하자면, AWS를 직접 써봐야 익숙해지듯이, GPT API도 직접 사용해 보면서 익숙해지는 것이 제일 좋습니다.
 
### 7. 비전공자 주니어 개발자를 위한 학습 로드맵
Q. 저는 비전공자 출신 프론트엔드 주니어 개발자입니다. AI 기술이 너무 빠르게 발전하고 있어 지금이라도 백엔드나 AI를 공부해야 할지, 아니면 프론트엔드에 집중하면서 점차 영역을 넓혀가는 것이 맞을지 고민됩니다. 강사님께서 말씀해주신대로 현재 업무를 기반으로 AI에 익숙해지는 것이 좋을까요?

A. 현재 하고 계신 프론트엔드 학습을 지속하면서, 챗GPT나 GitHub Copilot과 같은 AI 도구에 익숙해지는 것이 우선입니다. 그러면서 GPT API를 활용해 간단한 서비스를 만들어보는 경험을 해보시면서 서서히 영역을 확장해나가면 될 것입니다. 백엔드 개발을 아주 잘 알지는 못해도 GPT API를 활용해 간단한 프로젝트를 구현해 보는 것은 가능할 것이며, 이를 통해 자연스럽게 기술적인 영역을 확장할 수 있을 것입니다.
 
### 8. AI 개발자의 정의와 방향성
Q. AI 개발자는 분석 모델이나 머신러닝 기법에 대한 석사 이상 레벨의 깊은 지식을 갖추고, 분석 모델을 설계하고 개발할 수 있는 사람을 의미하는 것인가요?

A. 현 시점에서 AI 개발자는 다양한 의미를 가질 수 있습니다. 크게 세 가지로 나누어볼 수 있습니다.
* 개발 업무에 챗GPT나 GitHub Copilot 같은 AI 도구를 적극 활용하여 생산성을 높이는 개발자
* LLM을 잘 이해해서 LLM API (GPT API) 등을 불러서 LLM을 활용한 기능을 서비스에 넣을 수 있는 개발자
* 전통적인 ML 개발자로서 모델을 학습시켜서 만들고 운영하는 개발자

어떤 쪽이든 대학원 석사 이상 수준의 학습을 하면 더 도움이 될 것입니다.
 
이번 포스팅에서 다룬 질문과 답변을 통해 여러분의 학습과 커리어에 실질적인 도움이 되었기를 바랍니다. 앞으로도 프로그래머스는 테크세미나를 통해 다양한 주제를 다루며 더 유익한 정보와 인사이트를 공유할 예정입니다.
 
> **프로그래머스 데브코스: 생성형 AI 활용 백엔드 개발** 👩‍💻
> AI 도구를 활용해 프론트엔드부터 백엔드까지 효율적인 개발 프로세스를 경험할 수 있는 프로그래머스의 신규 과정

[![coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/62448f31-d100-4b15-bc8d-f44ad827f593/coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/24807?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_24807_content&utm_content=24807_image)

[프로그래머스 테크세미나] Q&A 시간에 다루지 못한 질문들, 여기서 답해드립니다!

### 그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기
그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기는 그렙(프로그래머스)에서 4년 차 백엔드 개발자가 직접 작성하는 생생한 콘텐츠입니다. 이 시리즈에서는 실제 개발 업무를 진행하며 겪는 고민과 해결 과정, 최신 기술 적용 사례, 그리고 팀워크와 프로젝트 관리에 관한 이야기를 공유할 예정입니다. 저희가 준비한 이야기를 통해 **개발자와 그렙이 함께 성장하는 모습**을 발견해보세요!
 

***

 
안녕하세요. 저는 프로그래머스에서 AI 시험감독 솔루션 '모니토'라는 제품의 서비스를 담당하고 있는 **4년 차 백엔드 개발자** 에이다(Ada)입니다. 사용자들에게 더 나은 테스트 환경을 제공하기 위해 고민하고, 이를 해결하기 위한 개발 작업을 이어가고 있는데요. 작업 과정에서 마주했던 다양한 이슈와 그 해결 과정을 여러분과 공유하고자 합니다. **그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기**를 통해 개발을 꿈꾸는 분들, 혹은 현업 개발자분들께 조금이나마 도움을 드릴 수 있는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
 
오늘 이야기 나눠볼 주제는 그렙의 효율적인 알파 서버 운용 방식입니다. 소프트웨어 개발 과정에서 테스트 환경은 개발팀의 생산성과 협업 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 특히, 여러 팀이 동시에 작업하는 경우 하나의 알파 서버를 공유하면 병목현상이 발생할 가능성이 높아지는데요. 이를 해결하기 위해 프로그래머스에서는 **독창적인 방식의 일회성 알파 서버를 도입해 운영 효율성과 비용 절감을 모두 달성**했습니다. 아래 글을 통해 이를 자세히 알아보겠습니다.
 
 
# 효율적인 알파 서버 운영의 중요성
개발 작업은 보통 [기획 > 코드 작업 > 테스트 > 스펙/오류 수정 > 테스트 > 프로덕션 배포] 순서로 진행됩니다. 이 중 **프로덕션 배포 전 테스트 및 QA는 필수 단계**이며, 주로 사내 개발자 및 기획자/디자이너만 접근 가능하도록 **내부적으로 구축된 서버에서 이루어집니다**. 이러한 서버를 보통 '알파 서버', '베타 서버'라 부릅니다. 사내 개발 팀이 적다면 단일 알파 서버로도 충분하지만, 여러 팀이 존재할 경우 알파 서버를 둘러싼 병목현상이 발생할 수 있습니다. 간단한 예를 들어보겠습니다.

```
A팀 a개발자: 기능1 작업 완료 후 알파 서버에 배포했습니다. 테스트 부탁드립니다. 
A팀 b테스터: 감사합니다. 확인 후 답변드릴게요. 
(30분 후) 
B팀 c개발자: 빠르게 핫픽스 작업 완료했고 알파 서버에 배포하겠습니다. 빠르게 테스트 부탁드립니다. 
A팀 a개발자: 지금 저희 팀에서 알파 서버 사용 중이라 조금 뒤에 부탁드려도 될까요? 
B팀 c개발자: 저희 배포가 급해서 먼저 사용해도 될까요? 
```


이처럼 단일 알파 서버를 사용하는 경우 여러 팀의 작업이 맞물리면서 배포 병목현상이 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 팀별 알파 서버를 구축할 수 있지만, 비용 부담이 커지는 문제가 있습니다.

# 프로그래머스의 효율적인 알파 서버 운영
## 일회성 알파
프로그래머스에서는 이러한 문제를 해결하고자 **일회성 알파**를 도입했습니다. 일회성 알파란 팀 내부에서 알파 서버를 생성하여 개발 및 테스트를 진행한 후, 일정 시간이 지나면 해당 서버를 제거해 비용을 절감하는 프로세스를 의미합니다. 일회성 알파를 간단하게 그림으로 나타내보겠습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bb832ac7-5114-4dba-b929-2bb0c738bd4a/image.png)

> **프로세스 요약**
> 1. 알파 서버 사용자는 알파 서버 생성 템플릿으로 작성합니다.
> 2. 작성된 템플릿을 바탕으로 알파 생성 파이프라인을 통해 알파 서버 생성합니다.
> 3. 사용 시간이 만료되면 일정 주기마다 돌아가는 크론잡에 의해 알파 서버 제거됩니다.

## 어떻게 일회성 알파를 구축했나요?
### 1. AWS 리소스를 사용하여 일회성 알파 구축
프로그래머스에서는 AWS 리소스를 활용해 일회성 알파를 처음으로 구축했습니다. 이 과정에서 [Scalable GHA Self Hosted Runner](https://github.com/philips-labs/terraform-aws-github-runner)를 참고했으며, 주요 프로세스는 다음과 같습니다.

1. GHA로 구축된 알파 서버 배포 파이프라인을 통해 AWS에 알파 서버 관련 리소스를 배포합니다. 해당 코드는 테라폼을 이용하여 구축하였습니다.
2. AWS에 로드밸런서, EC2 등 알파 서버 관련된 리소스가 배포되었다면, 이후 개발팀에서 QA를 진행합니다.
3. 알파 서버 사용 시간이 만료되면 일정 주기마다 돌아가는 scale-in 람다에 의해 알파 서버 관련된 리소스를 제거합니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/350e9927-d00b-4ce9-a7ea-8e1650392bae/image.png)

하지만 AWS 리소스를 활용한 방식은 다음과 같은 한계가 있었습니다.
* 알파 서버 제거 과정에서 일부 리소스가 누락되어 계속해서 AWS 클라우드 에 남아있는 문제
* AWS 리소스 생성하느라 배포 시간이 길어지는 문제
 
### 2. 쿠버네티스를 사용하여 일회성 알파 구축
AWS 리소스를 활용한 방식의 문제를 해결하고자 AWS 리소스를 사용하는 것이 아닌 k8s에 일회성 알파 인프라를 구축하였습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ec0967bf-906f-40fd-9f9b-0ec0c4d17606/image.png)

**k8s 기반 구축 프로세스**
1. GHA로 구축된 알파 서버 배포 파이프라인을 통해 AWS에 알파 서버 관련된 리소스를 배포합니다. 해당 코드는 helm을 이용하여 구축하였습니다.
2. 알파 서버 관련된 helm chart가 배포되었다면 이후 개발팀에서 QA를 진행합니다.
3. 알파 서버 사용시간이 만료되면 일정 주기마다 돌아가는 scale-in 크론잡에 의해 알파 서버 관련된 helm chart를 제거합니다.
 

k8s로 일회성 알파 인프라를 전환함으로써 **배포 시간의 단축과 효율적인 리소스 관리가 가능**해졌습니다.
* helm chart내 정의된 파드들만 생성함으로써 빠르게 리소스 생성 
* karpenter를 통해 빠르게 노드 스케일링이 가능해져 빠르고 효율적으로 리소스를 관리
* 배포 시간 단축 및 AWS 리소스 관리 이슈 해소

# 일회성 알파 도입의 효과
프로그래머스에서는 **일회성 알파를 도입하면서 비용은 절감하고, 개발 생산성은 크게 향상되는 효과**를 볼 수 있었습니다. 기존에는 각 팀이 24시간 동안 알파 서버를 독립적으로 운영하여 팀 수만큼 서버가 지속적으로 실행되었고, 이로 인해 불필요한 비용이 발생했습니다. 하지만 일회성 알파를 도입한 이후, **팀별로 필요한 시간에만 알파 서버를 생성해 운영함으로써 비용을 크게 절감**할 수 있었습니다.

또한, 이전에는 각 팀이 개별적으로 알파 서버를 관리해야 했으나, 일회성 알파 적용 후에는 **공용 인프라를 통해 모든 팀이 효율적으로 작업할 수 있는 환경**을 구축했습니다. 이로 인해 개발자들은 서버 관리의 부담에서 벗어나 오로지 기능 개발에만 몰두할 수 있게 되었습니다.
 
| |각 팀 별 알파 서버 운용 |일회성 알파 도입 |
| --- | --- | --- |
|서버 수 |팀 수 |작업 개수 |
|서버 운용 시간 |24시간 |일정 시간 |
|서버 관리 |각 팀 별 개발자 |공통 |
 
프로그래머스에서는 일회성 알파뿐만 아니라 CI/CD를 비롯한 다양한 환경에서 Scalable 인프라 구축을 시도하고 있습니다. 비용 절감 뿐만 아니라 개발 생산성 향상을 위한 환경 개선 작업을 꾸준히 이어 나가고 있으며, 앞으로 이러한 내용들도 블로그를 통해 공유드리도록 하겠습니다.
 
#### 같이 읽어보면 좋을 레퍼런스
* https://github.com/philips-labs/terraform-aws-github-runner
* https://kubernetes.io/ko/docs/home/
* https://istio.io/latest/docs/
* https://docs.github.com/ko/actions
* https://www.terraform.io/
 
 
[![coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/62448f31-d100-4b15-bc8d-f44ad827f593/coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25186?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25186_blog&utm_content=25186_banner)

[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기] 그렙에서는 어떻게 알파 서버를 운용할까?

프론트엔드 데브코스 1기 수료 후 엔드림 백오피스 개발자로 취업한 김영후 님의 인터뷰입니다. 예비 개발자들을 위한 아낌없는 조언과 엔드림에 입사할 수 있었던 비결이 궁금하다면 끝까지 읽어보시기를 추천드립니다.
 
# 안녕하세요. 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 데브코스 프론트엔드 1기를 졸업한 김영후라고 합니다. 저는 전자공학과를 졸업하고 영상 보안 장비 개발 회사에서 14개월 정도 근무했습니다. 그리고 퇴사 후 약 일 년 동안 공부하여 개발자로 커리어 전환에 성공했습니다. 현재 엔드림 백오피스 개발자로 근무 중이며 동료들이 사용하는 웹 페이지 제작을 담당하고 있습니다.

# 취업을 준비하면서 가장 신경 쓴 부분이 있다면 무엇인가요?
코드를 왜 사용하는지 알고 작성했어도, 그것을 설명하는 것은 별개라고 생각해요. 근데 면접에서는 말로 설명하는 것을 요구하기 때문에 이에 대한 대비를 항상 하려고 노력했습니다. 그리고 데브코스에 있는 60명의 예비 개발자들이 갖고 있지 않은, 저만이 가지고 있는 무기가 무엇이 있을까 고민하고 이를 만들고자 노력했습니다. 

# 취업에 성공할 수 있었던 나만의 비결이 있다면 공유해주세요.
저는 총 4개의 회사에서 면접을 보았는데요. 그중 두 개의 회사에서 좋게 평가받았던 내용은 제가 데브코스를 하면서 작성했던 '일기'였어요. 사실 저는 데브코스를 수강하기 전에도 그렇고, 수강하면서도 TIL(Today I Learned) 쓰는 것에 대해 시간 낭비라고 생각했거든요. (지금은 생각이 바뀌었고, 반은 필수라고 생각해요.)

데브코스에서 TIL을 쓰라고 하는데, 저는 이를 '공부나 일상에 대한 일기'를 작성하는 것으로 활용했어요. 결과적으로 면접에 갔을 때 면접관분들이 일기에 많은 감명을 받았다고 피드백을 주시기도 했고, 그중 한 분은 '글을 정말 잘 작성하는 것 같다. 서류 합격을 시킨 것도 이 글 때문이다'라고 말씀하시기도 했어요. 일기를 공들여서 작성했던 것이 취업에 큰 도움이 되지 않았나 생각해요!

# 프론트엔드 데브코스 중 가장 기억에 남는 활동은 무엇인가요?
코드 리뷰가 가장 기억에 남습니다! 과제를 하다 보면 '고민과 공부'가 아닌 '단순 구현'에 초점이 맞춰질 때가 있었는데요. 그럴 때마다 동료들의 날카로운 코드 리뷰가 적절하게 제동을 걸어주었습니다. 모르는 내용을 다른 동료들을 통해 알게 되는 것도 너무 좋았고요!

# 프론트엔드 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 이루셨나요?
제가 데브코스에서 기대한 것은 단순한 기술 습득보다는 개발의 방향성과 방법에 대한 고민을 해소하는 것과 개발자로의 태도 등에 대한 배움이었어요. 어떻게 공부 방향과 방법을 설정해야 좋은 개발자게 될 수 있을까에 대한 고민인 것이죠. 데브코스는 이러한 고민을 완전히 해소할 수 있었던 부트캠프였어요.

아마 연차가 쌓이고 개발 공부를 하면 할수록 또 다른 방향성에 대해 고민을 하는 순간이 올 수 있을 것이라 생각돼요. 하지만 적어도 현재 저의 위치에서 데브코스는 최선의 선택이었습니다. 후에 변화가 필요하다면 그때 또 변화하면 되겠지요!

# 특별히 프로그래머스를 선택하신 이유가 있나요?
여러 가지 이유가 있었지만 교육 소개 페이지에 쓰여있는 '자기 주도 학습을 통한 전문성 강화'가 선택의 가장 큰 이유였던 것 같아요. 개인이 성장하기 위해서는 기관이 떠먹여주는 교육이 아닌, 스스로가 고민하고 해답을 찾으며 성장하는 교육을 원했거든요. 쉽게 얻은 것은 쉽게 잃는다고 하잖아요? 평소 이 문장에 대해 깊이 공감했던 터라 저는 자연스럽게 프로그래머스를 선택하게 됐어요.

# 데브코스 과정이 실제로 취업에 어떤 도움을 주었나요?
데브코스 참여 전에는 취업이라는 최종 목표에 대한 인식이 다소 부족했던 것 같아요. 하지만 데브코스에 참여하면서 TIL을 작성하게 되고, 이 과정에서 취업 시장에서 나를 어떻게 어필할지 자랑할 만한 것들을 고민하게 되었고, 결과적으로 취업에 큰 역할을 했던 일기도 작성하게 되었어요. 심지어 저는 포트폴리오에 넣을 프로젝트가 데브코스에서 한 프로젝트 1개와 개인적으로 진행했던 프로젝트 1개, 총 2개뿐이었는데 취업까지 할 수 있었어요!
 
> **영후님 팀 프로젝트 영상**
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/DLu9KGxvAQM?si=OzxD5DuFJHtK1XBQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen style="position: absolute; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;"></iframe></div>

# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
단기적으로는 프론트엔드 개발자가 소홀히 할 수 있는 CS 과목에 대한 탄탄한 이해를 가지고 있는 개발자가 되고 싶어요. 장기적으로는 제가 가진 역량으로 세상에 도움을 줄 수 있는 사람이 되고 싶어요. 그게 꼭 거창한 일이 아니어도요. 후배 양성에 힘쓴다든지, 몸이 불편한 분들을 위한 홈페이지를 만든다든지 등이요!

# 2기 후배 교육생들에게 응원의 한마디 또는 조언을 남겨주신다면?
먼저, 데브코스에서 본인에게 부족한 부분은 확실히 챙겨갔으면 좋겠습니다. 전략적으로요!

두 번째는 과제를 '완성하는 것'에 초점을 두는 게 아니라, '고민하는 것과 배우는 것'에 초점을 맞추시면 좋겠습니다. 정신없이 강의만 따라가다 보면 주객이 전도되는 상황을 적지 않게 마주칠 거예요. 과제 기한 때문에 완성도나 보이는 것에 집중하지 말고, '왜'에 집중했으면 좋겠습니다. 시간이 얼마 남지 않았어도, 문득 작성하는 코드에 대한 궁금증이 생긴다면 (async나 await을 왜 쓰는지, var나 let, const의 차이가 무엇인지 등) 키보드에서 손을 잠시 내려놓고 책을 펼치는 것을 추천드려요.

세 번째는 면접 노트를 한 권(또는 pdf) 만드는 것을 추천합니다. 면접 들어가기 전에 볼 노트를 만들어두니 면접 보기 전 많은 도움이 되더라고요.

네 번째는 데브코스의 최종 목적지가 '취업'이라는 것을 잊지 않으셨으면 해요. 항상 취업 시장에서 무엇을 보여줄 것인지, 다른 사람과 차별화된 점을 어떻게 만들고 보여줄 건지에 대한 고민과 행동을 잊지 않으시길 바래요.

마지막으로 취업 과정에서 너무 좌절하지 말았으면 합니다. 저는 4개의 회사 면접을 봤는데, 회사마다 던지는 질문 주제가 달랐어요. 첫 번째 회사는 CS에 대한 지식을, 두 번째 회사는 지원동기나 공부 방법을, 세 번째 회사는 일기를 쓰는 이유와 커리어 전환 사유를, 네 번째 회사는 자바스크립트에 대한 것을 많이 물어보았어요. 서류 또는 면접 전형에서 떨어질 때마다 많은 좌절감을 느끼실 텐데요. 어떤 질문을 마주하게 될지 모르니 너무 좌절하지 말고 계속 도전하셔서 좋은 결과를 얻으시길 바랍니다.
 
> **프로그래머스 프론트엔드 엔지니어링 데브코스** 👩‍💻
프로그래머스만의 채용 · 평가 데이터를 집중 분석해 제작한 프론트엔드 과정

 
[![fe-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d4eb7cd1-c9c8-46ab-a4c2-e6f20a7c6038/fe-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25243?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25243_blog&utm_content=25243_banner)

[데브코스 후기] 데브코스 덕분에 개발자로 커리어 전환에 성공했어요 - 프론트엔드 1기 수료생 김영후 님

IT 분야 브런치 작가이자 <오늘도, 우리는 코딩을 합니다>의 저자인 **13년차 풀스택 개발자 고코더 님**의 통찰력 있는 글을 이제 매월 프로그래머스 블로그에서 만나보실 수 있습니다. 현업 개발자의 시선에서 풀어낸 생생한 이야기와 인사이트를 함께 경험해보세요!

[![Frame 1000003812 (6).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/69775ff9-9c57-4190-979a-e8573d7a0da3/Frame%201000003812%20%286%29.png)](https://linktr.ee/gocoder)

***
 
# 등반가의 도전, 개발자의 여정
![스크린샷 2024-12-02 오전 11.39.06.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6debbe74-05a9-42be-9d56-ba42f0670bfb/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-12-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.39.06.png)
라인홀트 매스너 (Reinholde Messner)는 인류 최초로 히말라야 산맥의 8,000미터급 14좌를 등반한 등산가 입니다. 그가 등반한 14개의 산을 이어 붙여 세워보면 서울타워(236.7m)를 494개 쌓은 높이가 됩니다. 서울에서 수원까지를 3번 달리고도 남는 거리입니다. 만약 제 발걸음으로 걷는다면 29시간이 걸리는 거리입니다. 이탈리아 국적의 산악인 라인홀트 메스너는 거기서 멈추지 않고 에베레스트를 최초로 무산소로 등반을 합니다. 그리고 남극을 스키로 횡단하는 기록을 세우기도 하고, 2004년에는 고비 사막을 횡단하기도 했습니다. 정말 대단하고 멋진 도전입니다.

그런데 사실 저도 산을 꽤 좋아합니다. 주말이면 경의선 숲길을 따라 산책을 즐기며 서대문 안산에 오르기도 합니다. 높이는 겨우 296M 이지만 어릴적부터 최소 100번은 넘게 등반을 했습니다. 등반한 높이를 모두 합하면 에베레스트 3배가 넘는 높이가 됩니다. 와우.. 저도 사실은 에베레스트를 3번이나 다녀온 셈입니다. 그런데 왜 제 도전은 아무도 주목하지 않을까요? 라인홀트 메스너의 기록이 더 주목 받을까요? 그건 아마도 동네 뒷산만 오른게 아닌 다양한 산을 오르며 자신의 한계를 극복하고 새로운 등산 철학을 정립했기 때문일 것입니다. 여러 산을 정복하며 경험을 쌓았고 여러 산을 정복함으로써 전설적인 등반가가 되었습니다.

**단 하나의 등산로만 수백 번 오르내리는 것과, 여러 산의 다양한 등산로를 경험해보는 것 중 어떤 것이 더 좋은 등산가가 되는 길일까요?** 아마도 라인홀트 매스너처럼 다양한 높이의 산을 오르며 기록을 쌓아가는게 현명할 것입니다. 개발자의 성장도 이와 비슷합니다.

# 주니어 개발자의 딜레마
![스크린샷 2024-12-02 오전 11.39.21.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e5ff67fd-6a6b-4362-8e64-0c92c9063756/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-12-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.39.21.png)
많은 주니어 개발자들이 공통적으로 마주하는 고민이 있습니다. **"하나의 기술을 깊이 있게 파야 할까, 아니면 여러 기술을 골고루 익혀야 할까?"** 저 역시 주니어 시절 이런 딜레마에 빠졌었죠. 시간이 흘러 시니어 개발자가 된 지금, 그때의 고민에 대한 답을 어느 정도 찾은 것 같습니다.

그 답은 히말라야의 전설적인 등반가 라인홀트 메스너의 여정에서 찾을 수 있습니다. 그는 한 산만 반복해서 오르지 않고, 다양한 산들을 도전하며 자신만의 이름을 알려 최고의 등반가가 되었습니다. 개발자의 성장 역시 이와 다르지 않습니다. 이상적으로는 한 가지 기술을 깊이 파면서도 여러 기술을 두루 익히는 것이 최고겠지만, 대부분의 평범한 개발자들에게는 현실적이지 않은 목표일 수 있습니다. 그래서 저는 일반적인 개발자들을 위한 현실적인 조언을 하고자 합니다. 처음에는 다양한 기술들을 경험하며 자신만의 전문 분야를 찾아가는 것이 더 바람직한 방향이 될 수 있습니다.

# 코딩을 위한 넓고 얕은 공부 (코넓얕)
"코딩을 위한 넓고 얕은 공부", 줄여서 "코넓얕". 이 말은 베스트셀러 "지적 대화를 위한 넓고 얕은 지식"에서 영감을 받아 만든 문장입니다. 마치 시식 코너에서 오늘의 저녁 거리를 고를 때 여러 음식을 조금씩 맛보는 것처럼, 주니어 개발자들에게는 다양한 기술을 맛보며 자신의 입맛을 찾아가는 과정이 필요합니다. 그 이유를 알아보겠습니다.
 
## 첫 번째, 흥미와 적성을 파악하기 좋다.
![스크린샷 2024-12-02 오전 11.39.32.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/15d03f70-303a-4c2d-8b8a-fe7f7216a034/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-12-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.39.32.png)
첫 번째로 주목할 점은 바로 '흥미와 적성 파악'입니다. 개발 세계는 마치 거대한 놀이동산과 같습니다. 프론트엔드라는 롤러코스터, 백엔드라는 회전목마, 데이터베이스라는 범퍼카, 그리고 클라우드라는 자이로드롭까지. 처음 놀이동산에 갔을 때는 화려하고 스릴 넘치는 롤러코스터가 가장 재미있을 거라 생각했습니다. 하지만 모든 놀이기구를 체험해보니, 제게는 오히려 멀미 나는 격한 놀이기구보다 회전목마처럼 잔잔하게 놀이동산의 분위기를 즐길 수 있는 놀이기구가 더 잘 맞았습니다. 이처럼 다양한 경험을 통해서만 진정 자신에게 맞는 것을 발견할 수 있습니다.

**주니어 개발자의 학습에 있어서 초기 단계는 특정 기술에만 몰두하는 것보다, 다양한 기술 스택과 도구를 맛보듯 경험해보는 것이 더 큰 이점을 줍니다**. 제 경우를 예로 들어보겠습니다. 처음 코딩을 시작할 때 저는 .NET을 선택했습니다. 사용하기 편리한 Visual Studio와 친숙한 Microsoft라는 이름이 주는 신뢰감 때문이었죠. 당시에는 다른 언어들에 전혀 관심을 두지 않았습니다. 그러다 우연한 기회로 Java를 접하게 되었는데, 이것이 전환점이 되었습니다.

프로그래밍 언어는 단순한 도구에 불과하다고들 하지만, **분명 개개인에게 더 잘 맞는 언어가 있습니다**. 마치 비슷해 보이는 볼펜들 중에서도 내 손에 딱 맞는 필기구가 있는 것처럼, 코딩도 마찬가지입니다. 지금은 Java 개발을 하면서 .NET에서는 느끼지 못했던 특별한 재미와 적성을 발견하며 즐겁게 개발하고 있습니다.이처럼 넓은 범위의 코딩 공부는 자신의 취향과 적성을 발견할 수 있는 좋은 방법입니다. 인생이 짧은 만큼, 자신이 진정으로 즐길 수 있는 기술을 찾아보는 것은 매우 중요합니다.

## 두 번째, 협업과 커뮤니케이션의 향상
![스크린샷 2024-12-02 오전 11.39.54.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b3586b02-1c37-4a18-87bb-dc4ea3bf1f05/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-12-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.39.54.png)
두 번째로 주목할 점은 '협업과 커뮤니케이션의 향상'입니다. 개발 팀은 마치 오케스트라와 같습니다. 프론트엔드는 바이올린, 백엔드는 첼로, 데이터베이스는 비올라, 데브옵스는 트라이앵글 처럼 각자의 역할이 있습니다. 오케스트라 단원이 다른 악기의 특성과 소리를 이해할 때 더 조화로운 연주가 가능한 것처럼, 개발자도 다양한 기술을 이해할 때 더 효과적인 협업이 가능합니다.

실무에서 느낀 경험을 나눠보자면, 처음에는 백엔드 개발자로서 프론트엔드 기술에 대해 전혀 모르다 보니 협업에 어려움이 많았습니다. "이 기능을 구현하는 데 왜 이렇게 오래 걸리지?"라고 생각했던 적도 있었습니다. 하지만 프론트엔드 기술을 조금씩 공부하면서, 브라우저의 호환성 문제나 사용자 경험을 고려해야 하는 복잡성을 이해하게 되었습니다. 이러한 이해를 바탕으로 더 현실적인 일정 산정과 효율적인 API 설계가 가능해졌습니다.

다양한 분야에 대한 지식은 팀 내에서 더 큰 가치를 발휘합니다. 마치 통역사가 두 나라의 언어를 모두 알아야 원활한 소통이 가능한 것처럼, **개발자도 여러 기술 분야를 이해할 때 팀원들과 더 효과적으로 소통**할 수 있습니다. 이는 결국 프로젝트의 성공과 팀의 생산성 향상으로 이어지며, 신뢰받는 개발자로 성장하는 밑거름이 됩니다.

## 세 번째, 문제 해결 능력의 확장
![스크린샷 2024-12-02 오전 11.40.10.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7f8ea010-a65f-4d29-8cfc-9d19bc054895/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202024-12-02%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.40.10.png)
세 번째로 주목할 점은 “문제 해결 능력의 확장” 입니다. 개발자의 도구 상자는 마치 의사의 의료 가방과 같습니다. 감기약만 가득한 의료 가방보다는 다양한 약과 도구가 구비된 의료 가방이 더 많은 환자를 치료할 수 있는 것처럼, 다양한 기술을 알고 있는 개발자가 더 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

**개발자의 관점에서 보면, 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 클라우드, 보안 등 다양한 분야를 경험하는 것이 마치 의사의 수련 기간 동안 체험하는 임상 실습과 같습니다**. 제 경험을 예로 들어보겠습니다. 몇 년 전, 서버 성능 개선이라는 과제를 받았을 때 단순히 백엔드 코드 최적화만으로는 문제를 해결할 수 없었습니다. 다행히 이전에 데이터베이스와 캐시 서버에 대한 경험이 있었기에, 데이터베이스 인덱싱 최적화와 캐시 서버 도입으로 문제를 효과적으로 해결할 수 있었습니다.

또한, 보안 취약점 개선 작업에서도 프론트엔드부터 인프라까지 전반적인 이해가 있었기에 각 계층에서 발생할 수 있는 보안 위협을 더 포괄적으로 대응할 수 있었습니다. 이는 마치 내과 의사가 순환기 질환을 치료하면서 신경계나 소화기계에 대한 이해가 치료에 도움이 되는 것처럼, 개발자도 다양한 기술 스택에 대한 이해가 있을 때 더 효과적인 해결책을 제시할 수 있습니다.

의사가 다양한 과를 경험하며 전반적인 능력을 기르듯, 개발자도 여러 기술을 경험하며 종합적인 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다. 이는 앞으로 전문 분야에서 마주칠 복잡한 문제들을 해결하는 데 든든한 기반이 됩니다.

# 넓고 얕은 시작, 위대한 여정의 첫걸음
코딩을 위한 넓고 얕은 공부, **즉 "코넓얕"은 다양한 기술을 시도해보는 것을 의미**합니다. 이는 마치 등반가가 여러 산을 도전하며 자신의 한계를 시험하는 것과 같습니다. 한 산에 머무르지 않고 다양한 산을 오르며 경험을 쌓는다면, 여러분은 더 유연하고 다재다능한 개발자로 성장할 수 있습니다. **다양한 기술을 접하면서 자신에게 맞는 분야를 발견하고, 더 나아가 전문성을 키워갈 수 있는 기반을 마련**할 수 있습니다.

등반가가 모든 산을 도전하듯, 개발자도 여러 언어와 기술을 등반해보세요. 각기 다른 산을 오를 때마다 새로운 도전과 성취감을 느낄 수 있을 것이며, 이는 곧 여러분의 개발 역량을 더욱 풍부하게 만들어줄 것입니다. 넓고 얕게 시작하더라도 꾸준히 도전하고 노력한다면, 언젠가 여러분도 자신만의 높은 산을 정복한 개발자로 자리매김할 수 있을 것입니다.

주니어 개발자 여러분, 다양한 기술이라는 산들을 향해 두려움 없이 도전하세요. 여러분의 여정이 더욱 풍부하고 의미 있는 성취로 가득 차길 응원합니다.
 
 
[![coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/62448f31-d100-4b15-bc8d-f44ad827f593/coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25186?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25186_blog&utm_content=25186_banner)

주니어 개발자의 학습 전략: 코딩을 위한 넓고 얕은 공부

IT 분야에서 활발히 활동 중인 브런치 작가이자 <나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다>의 저자인 **데이터 분석가 정경문 님**의 인사이트를 이제 매월 프로그래머스 블로그에서 만나보실 수 있습니다. 데이터 분석 실무 경험과 더불어 IT 트렌드, 데이터 분석에 관한 깊이 있는 조언과 실질적인 팁들이 가득한 아티클이 준비될 예정이니, 관심 있는 분들이라면 꼭 한 번 읽어보세요! 😊

![Frame 1000003814.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c2775705-072f-4234-846d-7e4f8588b2d4/Frame%201000003814.png)
 

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# "흥민이의 기본기, 7년이 걸렸습니다."

국가대표 축구선수 손흥민 아시죠? 공을 다루고 체력을 다지는 기본기에 충실했던 시간들이 오늘날 그의 성공을 가능하게 했다고 말합니다. 데이터 분석도 마찬가지입니다. 기본기가 없다면 고급 분석을 한다 해도 결과는 허술할 수밖에 없습니다. 축구 경기에서 공을 정확히 컨트롤하는 것이 기본인 것처럼, 데이터 분석에도 데이터에 대한 정확한 이해와 이를 다루는 능력이 기본입니다.

데이터는 '변화를 관측한 디지털 기록'입니다. 데이터 분석뿐만 아니라, 사용자 인터페이스를 개발하는 프론트엔드와 데이터베이스를 관리하는 백엔드 엔지니어링에서도 축구 선수들이 경기 중 공을 마주하는 것처럼 다양한 상황에 놓인 데이터들을 만나게 됩니다. 언제 어느 방향, 어떤 각도로 공(데이터)이 날라 와도 다음 동작(작업)에 맞게 쓸 수 있도록 이를 다루는 능력이 무엇보다 중요합니다.

# 데이터 분석의 기본기: 코드보다 중요한 데이터 사고의 원리

데이터 분석의 기본기는 단순히 코드를 잘 작성하는 기술이 아닙니다. 핵심은 **데이터의 원리를 이해하고, 데이터 중심으로 사고하는 능력을 기르는 것**입니다. 아무리 많은 이론을 배운다 해도, 실습 없이 실력을 키울 수는 없습니다. 이는 축구에서 공을 다루는 훈련 없이 이론만 배운 선수와 다를 바 없습니다. 그래서 우리는 이러한 과정을 'Hands-On'이라 부릅니다.

하지만 키보드에 손을 올리고 코드를 작성하기에 앞서, 데이터의 구조와 원리를 이해하고 데이터 기반의 사고방식을 갖추는 것이 우선입니다. 이것이 진정한 분석 역량을 키우는 첫걸음입니다.
 
## 1) 경기(데이터의 구조와 원리)에 대해 이해하라
축구 경기는 네모난 구장에서 선수가 공을 차 골대에 넣는 스포츠입니다. 마찬가지로 데이터 분석도 네모반듯한 정형 데이터베이스(SQL DB)에서 시작하는 경기인지, 비정형 데이터베이스(NoSQL) 경기인지, 그 구조를 먼저 파악해야 합니다.

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이와 같이 데이터 분석과 축구를 비유해보면 다음과 같습니다.
> 축구장 → 데이터베이스 (정형 SQL DB 또는 비정형 NoSQL DB)
> 공 → 데이터
> 선수 → 분석 도구와 언어 (Python, R, SQL, Excel)
> 골대 → 목표와 성능 지표

분석 도구나 언어는 다양하지만, 데이터의 본질을 이해하는 것이 더 중요합니다. 데이터를 제대로 파악하지 못하면, 아무리 화려한 기술을 익혀도 정확한 분석은 불가능합니다. 이런 점에서, 데이터를 깊이 이해하는 것이 필수적입니다. 대표적인 정형데이터는 다음과 같이 설명될 수 있습니다. 

- 행(Row) : 데이터의 개별 관측, 예) 국가대표 선수 정보 한명, 한명
- 열(Column) : 변수 및 속성, 예) 선수 번호, 선수 이름, 신장, 득점 등
- 값(Value) : 셀을 채우는 값, 예) 4, ‘김민재’, 190 , 3

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이처럼 행, 열, 관측치가 잘 정리된 데이터를 '깔끔한 데이터(Tidy Data)'라고 합니다. 반대로 구조가 어긋나거나 중복된 데이터는 지저분한 데이터로 분석의 어려움을 초래합니다. 깔끔한(Tidy) 데이터와 지저분한(Messy) 데이터는 오클랜드/스탠퍼드 대학교 교수 해들리 위컴의 통계 소프트웨어 저널([Journal of Statistical Software](http://vita.had.co.nz/papers/tidy-data.pdf))에서 자세히 소개되어 있으니 참고해 주시기 바랍니다.
 
## 2) 공(데이터)을 다룰 수 있는 기본기
축구에서 공을 다루는 능력이 기본이듯, 데이터 분석의 기본기는 데이터를 다루는 능력입니다. 데이터 전처리는 마치 축구에서 패스 받은 공을 우리 팀에게 유리한 상태로 만들어주는 작업과 같습니다. 결측치 처리, 이상치 탐색, 데이터 정렬, 재구조화 등은 데이터를 골대에 넣을 수 있는 상태로 만드는 작업이며, 이 과정은 다음과 같습니다.

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### ① 데이터를 재구조화
이를 위해서는 melt와 pivot 함수를 잘 활용할 수 있어야 합니다. melt는 ID 변수를 기준으로 나머지 열의 이름과 값들을 세로로 나열해 데이터를 길게 변환하는 방식입니다. 반면, pivot은 데이터를 인덱스와 행, 열을 지정하여 요약된 테이블 형태로 재구성하고, 사람이 한눈에 보기 쉽게 구조를 바꿀 수 있습니다.

또한, concat과 merge는 데이터를 결합하는 데 사용됩니다. concat은 같은 구조를 가진 데이터를 행이나 열 또는 행방향으로 이어 붙이는 방식이고, merge는 고유한 키를 기준으로 두 데이터를 결합하는 작업으로, SQL의 JOIN과 유사합니다. 이 부분은 정말 중요한데요. 하나의 데이터 셋으로 풀리지 않는 문제는 다른 데이터 셋과 병합해서 해결이 가능한 경우가 많기 때문입니다.

마지막으로 group by는 비슷한 값을 가진 데이터를 그룹으로 묶어, 각 그룹별 합계, 평균, 최대값 등을 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 판매내역에서 제품분류를 기준으로 판매 데이터를 그룹화하고 각 그룹별 판매금액의 합을 계산할 수 있습니다.
 
### ② 원하는 데이터를 추출
이를 위해서는 행과 열 선택을 할 수 있어야 합니다. 인덱싱은 데이터의 위치를 기준으로 선택하는 방식이고, 슬라이싱은 범위를 설정하여 데이터를 잘라내는 작업입니다. 예를 들어, 축구 경기 데이터에서 "10번 선수의 패스 성공률"만 추출하려면, 10번 선수가 출전한 경기들의 행과 패스 성공률 열을 정확히 선택해야 합니다. 

또한, Subset을 사용하면 전체 데이터에서 원하는 부분만 골라낼 수 있습니다. 예를 들어, 선수별 축구 기록 테이블에서 ‘2024년’ 시즌만 추출해 해당 시즌의 득점 선두나 어시스트 순위를 확인할 수 있습니다. 마지막으로 query를 사용하면 특정 조건을 설정하여 데이터를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 패스 성공률이 80% 이상인 선수만 분석하고 싶을 때, 조건을 설정하여 불필요한 데이터를 제외하고 필요한 선수들의 정보를 추출할 수 있습니다.

더 많은 데이터 기본기는 파이썬 판다스(pandas) 패키지에서 제공하는 [Cheat Sheet](https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf)을 참고해 보세요.
 
## 3) 다양한 경기(Project)를 경험
축구 선수는 드리블, 패스, 슈팅 등 개별 기술을 연습하고, 이를 다양한 경기에 적용하면서 실력이 완성됩니다. 마찬가지로 데이터 분석도 단계별 훈련과 실전 경험이 필요합니다. 기획부터 데이터 전처리, 분석, 시각화까지 반복적으로 훈련하며 전체 과정을 숙달해야 데이터 활용 능력을 극대화할 수 있습니다.
 
### ① 목표 설정과 데이터 수집
축구 경기에서 전략을 분석하고 목표를 세우듯, 데이터 분석도 명확한 목표 설정이 필요합니다. 예를 들어 소매업의 매출 분석 프로젝트를 진행한다고 가정해 봅시다. 많은 사람들이 '매출 분석'에 초점을 맞추지만, 그것은 분석을 위한 분석일 뿐입니다. 진정한 비즈니스 목표와 연계한 데이터 분석 목표 수립이 중요합니다. 이 경우에는 '각 지점별 매출 증가 요인을 분석한다.'를 목표로 수립하고 매장별 판매 내역, 고객 방문 데이터, 상품별 고객 데이터 등 필요한 데이터를 확보합니다.

전처리 단계는 앞서 언급한 데이터를 다룰 수 있는 기본기를 참고하여 훈련합니다.
 
### ② 데이터 분석
분석 단계에서는 데이터로부터 결과와 결론을 도출해야 합니다. 인사이트를 도출하기 위해서는 크기, 추세, 관계, 비율과 같이 목적에 맞는 접근 방법을 선택합니다. 데이터 분석 차트를 선택하기 위해서는 [앤드류 아벨라의 차트 선택지](https://brunch.co.kr/@writerjeong/250)가 있습니다. 인공지능 모델 개발이 필요하다면 사이킷런(scikit learn)에서 제공하는 다음의 인공지능 모델 선택 지도([Choosing the right model Map](https://scikit-learn.org/1.5/machine_learning_map.html))를 참고해주세요.

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👆 **앤드류 아벨라의 차트 선택지**

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👆 **인공지능 모델 선택 지도** ([Choosing the right model Map](https://scikit-learn.org/1.5/machine_learning_map.html))
 
### ③ 시각화와 스토리텔링
시각화 단계는 분석 결과를 효과적으로 시각화해 전달하는 단계입니다. '지점별 매출 데이터를 지도에 시각화'하거나 '시간대별 고객 방문 수를 그래프로 표현'해 의사 결정권자가 한눈에 볼 수 있도록 정리합니다. 이는 분석 결과를 **스토리텔링** 형태로 만들어 실무에서 활용될 수 있게 만드는 중요한 과정입니다.

이 모든 과정이 반복되면서 데이터 분석의 실전 경험과 실력이 쌓입니다.

# 데이터로 진행되는 경기에서 승리하려면
다양한 데이터셋과 문제를 접하는 경험은 마치 예측할 수 없는 경기 상황 속에서 선수가 빠르게 판단하고 움직이는 능력을 기르는 것과 같습니다. 이처럼 데이터 분석에서도 개별 기술과 실전 경험이 조화를 이룰 때, 비로소 실제 문제를 해결할 수 있는 역량이 완성됩니다.

축구에서 기본기가 탄탄한 선수는 경기 상황에 따라 적절한 기술을 활용해 경기를 풀어나갈 수 있듯이, 데이터 분석에서도 기본 원리를 깊이 이해하고 다양한 도구를 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

데이터 분석의 기본기는 손과 머리를 동시에 움직이며 실습하는 과정입니다. 데이터를 다루는 사고방식을 몸에 익히고 도구를 활용하며 이를 확장해 나간다면, 진정한 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것입니다.
 
 
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