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

채용공고의 화려한 문구와 면접관의 좋은 인상만으로는 실제 조직의 기술 문화나 일하는 방식을 가늠하기 어렵습니다. 좋은 회사를 고르기 위해 구체적인 숫자, 코드 리뷰 프로세스, 온보딩 체계 등 채용 과정에서 포착할 수 있는 신호들을 발견해야 하는데요. 시니어 풀스택 개발자 고코더님의 글을 통해 나에게 맞는 건강한 회사를 선별하는 구체적인 노하우를 확인해 보세요!
 
 

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이미지 출처: 픽사베이
 
취업 준비생 A는 최근 두 곳의 최종 합격 통보를 동시에 받았습니다. 두 곳 다 "수평적 조직문화", "자유로운 소통", "함께 성장하는 팀"이라는 문구가 거의 똑같이 적혀 있었죠.
 
A는 면접에서 느낀 인상이 더 좋았던 곳을 골랐습니다. 면접관들이 편하게 웃으며 대화를 이끌었고, "저희는 직급 대신 닉네임을 부릅니다"라는 말도 인상적이었습니다.
 
입사 후 석 달이 지나서야 알게 됐습니다. 닉네임을 부르긴 했지만 회의에서 신입이 의견을 내는 일은 거의 없었고, 코드 리뷰는 리드 개발자의 승인 도장 찍기에 가까웠습니다. "일단 해보고 안 되면 말씀하세요"라는 자율성의 언어는, 실제로는 온보딩 문서 하나 없이 알아서 부딪히라는 뜻이었습니다.
 
반대로 A가 선택하지 않은 SI 기업에 입사한 동기는 전혀 다른 이야기를 들려줬습니다. "여기 생각보다 훨씬 좋아. PR 올리면 꼭 코멘트가 달리고, 모르는 거 물어보면 다들 자기 일처럼 설명해 줘." 겉보기엔 딱딱해 보였던 그 회사가, 실제로는 더 건강한 개발 문화를 갖고 있었던 것입니다.
 
같은 문구, 전혀 다른 실체. 채용공고의 언어와 면접 자리의 분위기만으로는 회사의 진짜 모습을 알기 어렵습니다. 그렇다면 짧은 채용 과정 안에서 우리는 무엇을 근거로 판단해야 할까요? 오늘은 **겉으로 드러나지 않는 조직문화 신호를 읽어내는 구체적인 방법**들을 살펴보겠습니다.
 
 
## 채용공고의 언어를 의심해야 하는 이유
"수평적 조직문화", "워라밸 보장", "빠르게 성장하는 팀". 이런 표현은 사실상 모든 채용공고에 등장합니다. 문제는 이 문구들이 법적으로 정의된 것도, 제3자가 검증한 것도 아니라는 점입니다. 오히려 실제로 야근이 잦은 회사일수록 "열정 넘치는 팀 문화"라는 말로, 의사결정 구조가 경직된 회사일수록 "자유로운 의견 개진"이라는 말로 포장하는 경우가 적지 않습니다.
 
**더 신뢰할 수 있는 것은 구체적인 숫자와 제도**입니다. "야근 없음"보다는 "월평균 초과근무 시간 5시간 이내"처럼 수치가 명시되어 있는지, "자유로운 연차 사용"보다는 "연차 소진율 90% 이상"같은 실적 지표가 있는지를 살펴보세요.
 
"성장하는 팀"이라는 표현 대신 "지난 1년간 개발팀 인원이 몇 명에서 몇 명으로 늘었다"라는 식의 구체적인 수치를 제시하는 회사도 마찬가지입니다. 구체적인 숫자를 공개하는 회사는 그만큼 그 숫자에 자신이 있다는 뜻입니다. 반대로 모든 문장이 형용사와 부사로만 채워진 채용공고라면, 한 번쯤 의심해 볼 필요가 있습니다.
 
 
## 코드 리뷰 문화, 채용 과정에서부터 확인할 수 있다
**개발 조직의 성숙도를 가장 빠르게 가늠할 수 있는 지표 중 하나가 코드 리뷰 문화**입니다. 면접에서 "코드 리뷰는 어떻게 진행하나요?"라고 직접 물어보세요. 좋은 신호와 나쁜 신호는 답변의 구체성과 온도 차이에서 드러납니다.
 
### 좋은 신호
* "모든 PR은 최소 한 명 이상의 승인을 받아야 머지됩니다"
* "리뷰에서 나온 논쟁은 코드 컨벤션 문서에 반영해요"
* "리뷰어가 왜 그렇게 짰는지 궁금해하면서 질문하는 문화예요"

이와 같이 구체적인 프로세스와 사례를 설명하는 회사는 실제로 코드 리뷰가 작동하고 있을 가능성이 높습니다.
 
### 주의해야 할 신호
* "그때그때 필요하면 봐줍니다"
* "리드가 최종 확인만 합니다"
* "다들 바빠서 형식적으로 승인만 눌러요"

이와 같이 답변이 모호하거나 오히려 솔직하게 형식적임을 인정한다면, 코드 리뷰가 실질적인 품질 관리 도구로 작동하지 않고 있다는 뜻입니다.
 
면접관에게 "최근에 코드 리뷰에서 있었던 흥미로운 논의가 있었나요?"라고 물어보는 것도 좋은 방법입니다. 실제로 코드 리뷰 문화가 살아있는 팀이라면, 최근 있었던 기술적 논쟁이나 컨벤션 변경 사례를 어렵지 않게 떠올립니다. 반대로 질문에 머뭇거리거나 일반론으로 답을 돌린다면, 그 팀에서 코드 리뷰가 얼마나 일상적으로 이뤄지는지 다시 생각해 볼 필요가 있습니다.
 
 
## 온보딩 체계, 신입을 대하는 태도가 보인다
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이미지 출처: 픽사베이
 
**온보딩 과정을 어떻게 설계했는지**는 회사가 사람을 어떻게 대하는지를 보여주는 가장 정직한 지표입니다. "입사 첫 주에 어떤 걸 하게 되나요?"라는 질문에 명확한 답이 돌아오지 않는다면 주의가 필요합니다.
 
**체계적인 온보딩 문서가 있는지, 멘토나 버디 제도가 실제로 운영되는지, 첫 한 달 동안의 목표가 구체적으로 설정되어 있는지**를 확인해 보세요.
 
"알아서 하시면 됩니다", "일단 부딪혀보면서 배우는 거죠"라는 답변은 자율성을 강조하는 것처럼 들리지만, 실제로는 온보딩 체계가 없다는 신호일 수 있습니다. 특히 이런 답변 뒤에 "저희도 그렇게 배웠어요"라는 말이 따라온다면, 그 회사는 온보딩 부재를 개선해야 할 문제가 아니라 자연스러운 통과의례로 여기고 있을 가능성이 큽니다.
 
반대로 "1주 차에는 로컬 환경 세팅과 코드베이스 파악, 2주 차부터 멘토와 함께 작은 버그 픽스를 시작하고, 한 달 뒤에는 온보딩 회고를 진행합니다"처럼 구체적인 로드맵을 설명할 수 있는 회사는 신입 개발자의 적응 과정을 진지하게 고민해왔다는 뜻입니다.
 
온보딩 문서의 존재 여부를 직접 물어보는 것도 좋습니다. "신입 온보딩 가이드 문서가 따로 있나요?"라는 질문에 "네, 노션에 정리되어 있어요"라고 즉답이 나온다면 긍정적인 신호입니다.
 
 
## 회의와 의사결정 구조를 관찰하기
면접이 여러 명 참여하는 형태로 진행된다면, 면접관들 사이의 태도를 유심히 살펴보세요. 서로 존중하며 자연스럽게 대화를 주고받는지, 한 사람이 일방적으로 주도하고 다른 사람은 시종일관 침묵하는지에 따라 조직 내 위계 구조를 짐작할 수 있습니다.
 
"의사결정은 보통 어떻게 이뤄지나요?"라는 질문도 유용합니다. "팀 리드가 최종 결정하지만 항상 팀원들의 의견을 먼저 듣습니다"와 "일단 리더가 정하면 따라가는 편이에요"는 완전히 다른 조직입니다. 후자가 잘못된 것은 아니지만, 자신이 어떤 환경에서 더 잘 성장할 수 있는지 미리 가늠해 볼 근거가 됩니다.
 
"궁금한 점 있으신가요?"라는 질문에 성실하게 답하는지도 중요합니다. 실무 관련 질문에 "그건 입사하시면 알게 될 거예요"라며 얼버무리는 회사는, 정보를 투명하게 공유하는 문화가 약할 가능성이 있습니다. 반대로 팀 구조, 기술 스택 선정 배경, 최근 겪은 장애 사례까지 솔직하게 공유하는 회사라면, 정보의 비대칭을 줄이려는 태도가 이미 조직문화에 스며들어있다고 볼 수 있습니다.
 
 
## 채용 과정 자체가 회사의 예고편이다
의외로 간과하기 쉬운 신호들도 있습니다. **채용 담당자와 주고받는 메일이나 문자의 응답 속도와 태도**입니다. 면접 일정이 반복적으로 미뤄지거나, 커뮤니케이션이 무성의하다면 이 또한 눈여겨볼 신호입니다. 채용은 회사가 지원자에게 가장 좋은 모습을 보여주려 애쓰는 과정입니다. 이 단계에서부터 소통이 매끄럽지 않다면, 입사 후에는 더할 가능성이 높습니다.
 
같은 맥락에서 **채용 전형의 설계**도 살펴볼 만합니다. **과제 전형이 있다면 분량이 합리적인지, 결과에 대한 피드백을 주는지가 중요한 단서**입니다. 일주일 치 작업량을 요구하면서 탈락 사유 한 줄 없이 통보만 하는 회사는 지원자의 시간을 존중하지 않는 것이고, 지원자의 시간을 존중하지 않는 회사가 직원의 시간을 존중할 가능성은 높지 않습니다. 반대로 과제에 대해 "이 부분은 좋았고 이 부분은 이렇게 개선할 수 있었다"라는 피드백을 주는 회사는, 평소 코드 리뷰 문화가 채용 과정에까지 자연스럽게 흘러나온 경우가 많습니다.
 
면접관이 내 이력서를 읽고 왔는지도 작은 신호입니다. 이력서에 적힌 프로젝트를 두고 구체적인 질문이 이어진다면 준비된 면접이고, "자기소개 한번 해보세요"로 시작해 이력서에 다 적힌 내용을 처음 듣는 듯 묻는다면 그 회사가 사람을 뽑는 일에 얼마나 시간을 들이는지 짐작할 수 있습니다.
 
가능하다면 **평균 근속 연수나 최근 퇴사율도 확인**해 보세요. 채용공고나 회사 소개 페이지에 명시되어 있지 않다면, 면접에서 직접 물어보는 것도 방법입니다. "이 포지션에 계셨던 이전 분은 왜 퇴사하셨나요?"라는 질문에 명확하게 답하지 못하고 회피한다면, 그 자리가 반복적으로 채워지고 비워지는 자리일 가능성을 의심해 볼 수 있습니다.
 
 
## 현직자에게 직접 물어보는 용기
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이미지 출처: 픽사베이
 
가장 확실한 방법은 현직자나 퇴사자의 이야기를 듣는 것입니다. 링크드인이나 개발자 커뮤니티를 통해 **해당 회사의 개발자에게 정중히 커피챗을 요청**해 보세요. 채용 담당자를 거치지 않은 솔직한 답변을 들을 수 있습니다.
 
"이 회사에서 가장 좋았던 점과 아쉬웠던 점은 무엇인가요?", "다시 선택할 기회가 있다면 이 회사를 고르시겠어요?" 같은 질문은 채용공고에서는 절대 알 수 없는 답을 줍니다. 대부분의 현직 개발자들은 진솔하게 답해주는 편이고, 오히려 자신의 경험을 나누는 것을 반가워하는 경우도 많습니다.
 
부담스럽다면 블라인드나 잡플래닛 같은 리뷰 플랫폼도 참고할 수 있지만, 극단적인 경험담이 많이 올라온다는 점을 감안해서 여러 리뷰를 종합적으로 판단하는 것이 좋습니다. 특히 최근 1년 이내 리뷰에 더 무게를 두는 것이 유효합니다. 조직문화는 리더십이 바뀌거나 조직이 급성장하면서 빠르게 변하기도 하기 때문입니다.
 
 
## 완벽한 회사는 없다는 것을 받아들이며
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모든 신호를 다 확인했다고 해도, 실제로 입사해 보기 전까지는 완전히 알 수 없는 부분이 있습니다. 조직문화는 계속 변하고, 같은 회사라도 어느 팀에 속하느냐에 따라 경험이 크게 달라지기도 합니다. A의 사례처럼, 좋은 인상을 준 면접이 실제 근무 경험과 다를 수도 있고, 반대로 다소 딱딱해 보였던 회사가 의외로 건강한 문화를 가지고 있을 수도 있습니다.
 
중요한 것은 완벽한 회사를 찾는 것이 아니라, **자신에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 명확히 하고 그 기준에 맞춰 신호를 읽어내는 연습**을 하는 것입니다. 코드 리뷰 문화가 중요한 사람도 있고, 온보딩 체계나 회의 문화가 더 중요한 사람도 있습니다. 어떤 사람에게는 수평적 의사결정이 자유로움으로 느껴지지만, 다른 사람에게는 방향성 없는 혼란으로 느껴질 수도 있습니다. 결국 좋은 회사란 절대적으로 존재하는 것이 아니라, 나에게 맞는 회사를 찾아가는 과정이 중요합니다.
 
몇 가지 질문과 관찰만으로도, 채용공고의 화려한 문구 뒤에 숨겨진 진짜 모습에 조금 더 가까이 다가갈 수 있습니다. 다음 면접 자리에서는 회사가 나를 평가하는 시간만큼, 나도 회사를 평가하고 있다는 사실을 잊지 마세요. 그 작은 관찰들이 모여, 몇 달 뒤 후회 없는 선택으로 이어질 것입니다.
 
 
 

### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [연봉 협상, 해도 되는 걸까? 주니어 개발자를 위한 연봉 협상 전략](https://community.programmers.co.kr/post/14026)
* [AI 시대의 포트폴리오](https://community.programmers.co.kr/post/13928?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13928)
* [개발자가 문서를 안 쓰는 이유](https://community.programmers.co.kr/post/13767?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13767)

 
 

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개발자 채용공고에 속지 않고, 좋은 회사를 고르는 눈

요즘 대세라는 클로드 코드, 아직 시작하지 못하신 분 있나요?
 
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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)

국민내일배움카드는 취업, 이직, 역량 강화를 위해 정부가 훈련비를 지원해 주는 핵심 제도입니다. 
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- ⚠️ 국민내일배움카드 발급 신청서 작성 시
 - 신한카드, 우편(모바일 신청)으로 선택 추천: 신청 후 평균 3일 내 발급 승인 여부가 안내됩니다.
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 * NH농협카드의 신용카드를 신청하시는 경우, 우편(모바일 신청) 또는 은행방문 선택 가능

 
#### 카드 발급 TIP
 
 카드 발급을 위해 금융기관(카드사)에서 카카오톡 또는 문자로 홈페이지 연결 주소(URL)가 발송됩니다. (신한: 1544-7000, 농협: 1644 - 4000)
 
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- 신한은행 카드사 앱(신한 SOL Pay) 설치
- 앱 메인 화면 우측 상단 돋보기 버튼 클릭 > “내일배움카드” 입력
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- [온라인 신청] 버튼 클릭 > 훈련 대상자 확정 내용 확인 및 [예] 버튼 클릭
 
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- 카드 선택 옵션 확인 후, 다음 버튼 클릭 > 인적 사항 순차 입력 
 
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<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">국민내일배움카드 발급 등록 후, 실제 훈련 결제에 사용 가능하기까지 약 1일(24시간)의 시간이 소요될 수 있습니다. 

 

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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.
 
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👆 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**

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### 💡 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.
 
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# 🎯 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

프론트엔드 개발자로 성장하려면 '어떤 기술을 아는가'보다 '기본기를 바탕으로 스스로 학습하고 적용할 수 있는 힘'이 중요합니다. 빠르게 변화하는 시장에서는 도구를 직접 선택하고 문제를 해결할 수 있는 적응력이 필수이기 때문인데요. 이런 자생력을 기르기 위해선 다양한 프로젝트 경험도 중요합니다.
 
오늘은 바로 그런 경험을 바탕으로 '오늘식탁'에 합격한 오재원 님의 이야기를 전해드립니다. 재원 님이 프로그래머스 데브코스를 선택한 이유, 지금 인터뷰에서 확인해보세요!
 
 
# 프론트엔드 분야에 관심을 갖게 된 계기
대학생 때 모회사에서 클라우드 인턴을 하며, 클라우드 기술을 이용한 웹 페이지를 제작하는 과제를 수행한 적이 있어요. 그때 처음 프론트엔드를 접했는데, 오히려 더 재미있게 느껴졌어요. **결과물이 눈앞에 바로 보인다는 점이 매력적**이었고, 다른 분야와 달리 정해진 정답이 없다는 점에서 질리지 않고 오래 즐길 수 있겠다는 생각이 들었어요.
 
# 다양한 부트캠프 과정 중 프로그래머스 데브코스를 선택한 이유가 있다면?
**바로바로 질문할 수 있는 멘토들이 있다는 점**이 가장 매력적이었어요. 또, 실제 API 서버와 통신하는 법을 배우고, 백엔드 데브코스 수강생들과 함께 팀 프로젝트를 하며 실무와 유사한 경험을 할 수 있다는 점도 큰 장점이었죠. **다양한 프로젝트를 직접 경험해볼 수 있다는 점이 결정적인 이유**였습니다.
 
# 데브코스 수강 전, 이루고자 했던 목표가 있었나요?
**무엇보다도 다양한 프로젝트 경험을 쌓고 싶었어요**. 특히 개인 프로젝트보다는 팀 프로젝트를 통해 팀원들과 기술적인 논의를 해보고, 함께 기술 스택을 결정해보는 경험이 필요하다고 느꼈죠. **실제로 이력서에서 가장 눈에 띄는 건 프로젝트 경험이라고 생각해요**. 깃허브로 코드를 보여줄 수도 있고, 기업에서도 그런 경험을 높게 평가하는 것 같더라고요.
 
사실 당시엔 '일단 취업하면 되겠지'라는 생각이었는데, 막상 입사하고 보니 해야 할 일이 정말 많더라고요. 그래서 요즘은 계획보다 먼저 실행해보고, 그 내용을 글로 정리하는 습관을 들이고 있어요. 추후에는 개인 블로그에도 정리해볼 예정입니다.
 
# 데브코스를 수강하며 가장 기억에 남는 활동이 있다면?
**'게임 체육대회'가 가장 기억에 남아요!** 처음엔 '공부만 해야겠다'는 마음으로 데브코스를 시작했는데, 체육대회를 통해 그런 고정관념이 깨졌죠. 물론 할 일은 많았지만, **너무 즐거운 경험이었고 덕분에 이후 학습도 훨씬 편안한 마음으로 할 수 있었어요**. 혼자 공부할 때보다 팀원들과 이야기하며 배운 것들이 훨씬 더 오래 남는 것 같아요.
 
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# 과정을 수강하며 특별히 좋았던 점은?
바닐라 자바스크립트 강의가 단순한 문법 강의가 아니라, **실제로 작은 서비스를 직접 만들어보며 처음부터 끝까지 흐름을 이해할 수 있었다는 점**이에요. 기대 이상으로 알찬 구성이라고 느꼈습니다.
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/d8yt9H7_Qbs?si=ob6ZTflN2B427Taw" 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>
 

# 어떤 개발자가 되고 싶나요?
사용자의 입장에서 고민할 줄 아는 개발자가 되고 싶어요. 저는 기술적으로 뛰어난 것보다, 사용자 경험을 최우선으로 고려하는 것이 더 중요한 개발자의 자세라고 생각해요. '이게 빠르니까', '이게 좋다더라'가 아니라, **'사용자에게 정말 좋은 경험이 될까?'를 먼저 생각하는 개발자**가 되고 싶습니다.
 
# 데브코스는 취업에 어떤 도움이 되었나요?
가장 큰 도움이 되었던 건 **백엔드 수강생들과 함께한 팀 프로젝트**였어요. 기업에서도 개인 프로젝트보다 팀 프로젝트를 더 긍정적으로 평가한다고 들었거든요. **일정 관리, 역할 분담, 협업 등 비개발적인 경험도 크게 작용**했어요.
 
면접에서 "왜 Redux를 선택했나요?"라는 질문을 받았을 때, 데브코스에서 팀원들과 함께 기술 스택을 결정했던 과정을 예로 들어 설명했는데, **단순한 이론이 아니라 실제 경험을 말하니 면접관 분들이 더 긍정적으로 봐주셨던 것 같아요**.
 
# 데브코스를 효과적으로 수료하는 꿀팁이 있다면 공유해주세요!
과정을 하다 보면 힘든 일도 많고, 마음이 지칠 때도 있을 거예요. 그럴 때는 혼자 끙끙 앓기보다 주변 사람들과 털어놓는 걸 추천해요. 멘토님이나 매니저님, 그리고 동료 수강생들도 언제든 귀 기울여줄 준비가 되어 있거든요.
 
그리고 하나 강조하고 싶은 건, 이 교육을 수료했다고 해서 자동으로 개발자가 되는 건 아니라는 점이에요. 시키는 대로만 따라가서는 원하는 결과를 얻기 어려워요. **스스로 배우려는 의지를 가진 분들에게 훨씬 더 많은 기회가 열릴 거예요**. 할 수 있는 만큼 끝까지 밀어붙여보세요! 나중에 현업에서 만나게 되길 바랍니다.
 
# 후배 수강생들에게 전하고 싶은 응원의 한 마디!
항상 자신감과 자부심을 가지세요. 취업을 너무 조급하게 생각하지 않아도 괜찮아요. 목표에만 매달리면, 오히려 과장이 힘들어질 수 있어요. 저도 처음엔 잘하는 사람들 보면서 기죽기도 하고 열등감도 느꼈지만, 나중에 그들과 함께 배우고, 또 제가 알고 있는 걸 나눌 수 있었던 시간이 정말 값졌어요.
 
모르는 걸 모른다고 말할 수 있는 것도 자신감에서 나오는 거예요. **모르는 게 많다는 건 그만큼 더 배울 수 있는 여지가 크다는 뜻이니까요**. 항상 자신감 있게, 힘내세요!
 
 

*※본 글은 2022년 3월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*

 
 

[![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)

[데브코스 후기] 다양한 프로젝트 경험이 취업에 큰 도움이 되었어요 - 프론트엔드 1기 수료생 오재원 님

백엔드 데브코스 수료 후 프로그래머스 체험형 인턴십에 참여한 원수연 님을 만나보았습니다. 수연 님은 실제 서비스에 AI를 접목하며 실무 역량을 키우고자 인턴십에 참여했다고 하는데요. AI를 서비스에 녹여내는 과정을 통해 AI 활용 역량은 물론, 실무에 가까운 협업 경험까지 깊이 있게 쌓을 수 있었다고 합니다. 인턴십을 통해 더 넓은 시야를 갖추게 된 수연 님의 이야기를 지금 인터뷰에서 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>

 
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/cvn30dR78KY?si=5K2EWjXwf8ALhCPp" 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. 간단한 자기소개와 인턴십에 참여하게 된 계기를 소개해주세요.
안녕하세요. 데브코스 백엔드 8기 수료 후 프로그래머스 체험형 인턴십에 참여한 원수연입니다.
 
데브코스 최종 프로젝트에서 Spring Boot를 활용해 실시간 알고리즘 문제 배틀 서비스를 구현하고 배포하며 백엔드 역량을 집중적으로 키웠습니다. 당시에는 생성형 AI를 프로젝트에 적용하자는 의견도 있었지만, 우선은 백엔드 개발 역량을 탄탄히 다지는 데 집중하고자 해당 기능은 제외했었습니다.
 
이번 프로그래머스 인턴십에서는 **AI를 실제 서비스에 직접 적용해볼 수 있고, 실무 중심으로 진행**된다고 들어서 신입 개발자로 취업을 준비하는 저에게 꼭 필요한 경험이라 생각하여 참여하게 되었습니다.
 
 
## 참여 전 가장 기대했던 부분과 걱정됐던 부분은 무엇이었나요?
가장 기대했던 부분은 현업과 가장 가까운 형태의 프로젝트를 직접 경험할 수 있다는 점이었습니다. 실제 실무와 유사한 환경에서 협업하고 개발을 진행해볼 수 있다는 점이 특히 기대되었습니다.
 
한편으로는 제가 실제 업무 환경에 잘 적응해 원활하게 협업하고 맡은 역할을 수행할 수 있을지에 대한 걱정도 있었던 것 같습니다.
 
 
## 인턴십 기간 동안 어떤 프로젝트에 배정이 되었나요?
AI를 활용한 서비스를 직접 기획하고 구축하는 프로젝트를 진행했습니다. 회의를 보조하는 **AI 비서 프로그램인 '플로디(FLODI)'를 기획**했고, 이를 **디스코드 봇 형태로 구현**했습니다.
 
![스크린샷 2026-05-29 오전 11.08.32.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b32513f1-70b3-4e65-b44e-a52db4156b4e/%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%202026-05-29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.08.32.png)
 
플로디는 음성 회의에 함께 참여해서 실시간으로 질의응답을 지원하는데요. 이전 회의 내용과 현재 프로젝트의 맥락을 함께 이해해서, 과거 회의 데이터를 참고해 답변할 수 있다는 게 가장 큰 특징입니다. 여기에 실시간 자막 서비스, 회의 종료 후 분석 기능, 그리고 프로젝트와 회의 내용을 한눈에 볼 수 있는 웹 페이지까지 구현했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/25f279ec-6983-4e22-94b2-63eaba709d99/image.png)
 
저는 **인증/인가 기능과 회의 후 요약·분석 기능 구현**을 맡았어요. 인증/인가 부분은 사용자가 불편함을 느끼지 않을 최소한의 절차만 거치도록 하는 데 집중했습니다.
 
회의 후 요약 및 분석 기능은 회의 원문에서 발화자 정보를 확인하여 어떤 사람이 어떤 업무를 맡았는지, 진행 상황은 어떤지, 그리고 프로젝트 내 주요 의사결정 사항은 무엇인지를 적절히 추출하는 데 중점을 두었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ce6ff37c-fe7f-4cf0-8474-b107305a2dcd/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/59456518-f016-4f9a-a72f-4f2b5b6e42c4/image.png)
 
 
## 이번 인턴십 프로젝트만의 특징은 무엇이었나요?
데브코스에서 진행했던 기존 프로젝트들은 백엔드 역량을 강화하고, 이를 명확하게 보여주는 데 초점을 맞췄기 때문에 웹 서비스에 한정하여 프로젝트를 기획했습니다.
 
하지만 이번 인턴십에서 진행한 프로젝트에서는 **특정 기술 스택이나 서비스 형태에 제한이 크지 않았기 때문에 훨씬 자유로운 기획이 가능**했다는 점이 가장 크게 달랐습니다. 그 덕분에 디스코드 봇이나 크롬 확장 프로그램처럼 다양한 프로젝트가 나올 수 있었다고 생각합니다.
 
**생성형 AI를 반드시 접목시켜야 하는 점**도 달랐는데, 단순히 특정 기능에 적용하는 것에 그치지 않고 AI 응답 속도나 품질을 높이기 위한 작업까지 고려되어 깊이 있는 활용이 가능했습니다.
 
또한 **현업자 멘토분들의 피드백과 멘토링**이 프로젝트를 진행하는 데 큰 도움이 되었습니다. 프로젝트 진행 상황 공유를 위해 보고서를 지속적으로 작성하고 공유하는 과정에서 제3자에게 프로젝트를 설명하기 위한 **문서화 역량**까지 함께 기를 수 있었습니다.
 
 
## 프로그래머스 개발자와의 멘토링은 어떤 방식으로 진행되었나요? 가장 인상 깊었던 부분은 무엇이었나요?
멘토링은 현재 프로젝트의 진행 상황과 앞으로의 개발 방향을 공유드리고, 이에 대한 피드백을 받는 방식으로 진행되었습니다. **멘토링을 통해 실제 사용자의 입장에서 서비스를 바라볼 수 있었던 점**이 특히 좋았습니다.
 
멘토님께서 사용자 경험 측면에서 명령어를 최대한 간결하게 구성하는 방향을 제안해주신 부분과 회의 보조 프로그램이라는 서비스 특성상 인증/인가 부분이 지나치게 복잡해지면 사용성이 크게 떨어질 수 있다는 점을 짚어 주신 부분이 인상 깊었습니다.
 
 
## 코드 리뷰나 협업 과정에서 "아, 이게 진짜 실무구나"라고 느낀 순간이 있었나요?
단순히 기능을 구현하는 데서 끝나는 것이 아니라, **사용자가 실제로 불편함 없이 사용할 수 있는 수준까지 성능을 개선하는 과정**이 있었습니다. 이 과정에서 단순한 개발을 넘어 서비스 품질과 사용자 경험까지 함께 고민해보며 실무에 가까운 경험을 하고 있다는 느낌을 강하게 받았습니다.
 
 
## 인턴십을 통해 가장 크게 성장한 부분은 무엇인가요?
AI는 이전까지 프로젝트에 적극적으로 활용해본 경험이 많지 않았는데, 이번 인턴십을 통해 **실제 서비스에 AI를 적용해보면서 많은 것을 배우고 성장**할 수 있었습니다. 어떤 방식으로 프롬프트를 설계할지, 서비스에 어떻게 자연스럽게 접목할지, 또 어떤 모델을 선택할지에 대해 깊이 고민해볼 수 있었습니다.
 
또한 직접 기획한 프로젝트가 실제 서비스 형태로 구현되는 과정에서, 개발 역량뿐만 아니라 **협업 역량이 크게 성장**했음을 느꼈습니다. 동료들과 원활하게 소통하기 위해 전달 방식을 계속 고민했고, 의견 충돌 시 적합한 해결책을 건설적으로 찾아가고자 노력했습니다. 팀 전체가 함께 논의해야 할 문제와 개인이 담당할 문제를 구분하는 과정에서도 섬세한 협업 능력을 기를 수 있었습니다.
 
![스크린샷 2026-05-29 오전 11.10.11.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/44f10d3a-6d73-4cda-b610-a7dc51b0de3a/%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%202026-05-29%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.10.11.png)
⬆️ 동료, 멘토님과 긴밀하게 협업하며 완성한 플로디 프로젝트
 
 
## 이번 인턴십 경험이 취업 준비에 어떤 도움이 되었나요?
**기획부터 목표 설정, 개발, 최종 발표까지 프로젝트의 전체 사이클을 단기간에 경험**할 수 있어서 밀도 높은 개발 환경을 직접 체감할 수 있었어요. 포트폴리오와 실무 감각을 키우는 데도 큰 도움이 됐고요.
 
특히 이번 프로젝트에서는 저희 강점과 차별점이 발표에서 최대한 잘 드러나도록 많은 공을 들였는데, 그 경험이 앞으로 면접이나 협업 자리에서 제 역량을 설명해야 할 때 도움이 될 것 같습니다.
 
 
## "이 인턴십 정말 좋은 경험이었다"라고 느낀 부분이 있다면 무엇인가요?
마지막 성과 발표 시간에는 다른 팀들의 결과물과 진행 과정을 함께 확인할 수 있었습니다. 이를 통해 저희 프로젝트의 개선점도 찾을 수 있었고, 다양한 아이디어와 인사이트도 얻을 수 있어 매주 좋은 경험이었습니다.
 
**다른 팀들이 성능 개선을 위해 어떤 노력을 기울였는지, 또 사용자 경험을 고려해 얼마나 디테일하게 유저 플로우를 설계했는지를 보며 많은 자극**을 받았던 점도 좋았습니다.
 
 
## 데브코스 수료 이후 바로 실제 프로젝트를 경험해보며 가장 만족했던 부분은 무엇이었나요?
데브코스에서는 주로 백엔드 역량 강화에 집중해 프로젝트를 진행했는데, 인턴십에서는 AI를 접목한 프로젝트를 수행해보며, **최근 중요성이 커지고 있는 AI 활용 경험을 쌓을 수 있었다는 점**이 가장 만족스러웠습니다.
 
제가 참여한 플로디(FLODI) 프로젝트에서는 사용자의 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 STT 기능, 컨텍스트가 길어지는 경우 압축하는 기능, 회의 중 질의응답 기능, 그리고 회의 종료 후 회의 전체 내용을 요약·분석하는 기능에 AI가 사용되었습니다.
 
STT의 경우 오픈소스인 Whisper AI를 사용했고, 그 외 기능에는 일반 LLM API를 적용했습니다. 특히 STT에 어떤 AI를 사용할지 결정하는 과정에서 한국어 인식 품질과 비용 등의 요소를 상세히 고려하며 팀원들과 깊이 논의했던 것이 기억에 남습니다.
 
이처럼 AI를 다방면으로 사용하는 경험을 충분히 가질 수 있었고, 단순한 API호출을 넘어 **프롬프트 설계, AI 응답 검증, 비동기 처리 등 실제 서비스에 AI를 안정적으로 접목하는 과정을 직접 경험**할 수 있었습니다. 이를 통해 AI 기능을 백엔드 시스템과 유기적으로 연결하는 역량을 키울 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ae1c0a3e-a8f8-4b25-9715-c290550857bc/image.png)
⬆️ STT AI를 결정할 때 사용했던 비교표 및 논의 과정
 
 
## 어떤 분들에게 데브코스 인턴십을 특히 추천하고 싶으신가요?
**데브코스 수료 이후 한 단계 더 밀도 있는 프로젝트 경험을 쌓아보고 싶은 분들에게 추천**하고 싶습니다. 특히 AI 활용 경험이 부족하다고 느끼는 경우에 더욱 도움이 될 것 같습니다.
 
 
## 데브코스 수강을 고민하는 분들에게 해주고 싶은 말이 있다면요?
데브코스는 **체계적인 학습 환경**과 **세심한 학습 관리**가 큰 장점이라고 생각합니다. 
개발자로서의 역량을 확실히 발전시키고, 다른 개발자들과의 연결점을 가질 수 있어 소중한 경험이었습니다. 
데브코스 수강을 고민 중이시라면, 적극 추천합니다!
 
 
 
### 💡 생성형 AI 활용 백엔드 데브코스 9기 모집 중
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[데브코스 인턴십 후기] AI를 접목한 실무 프로젝트로 한 단계 더 성장했어요 - 백엔드 8기 원수연 님

"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
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/30e41063-4461-4c22-ad51-a1724bbe29d6/image.png)
 
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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4f2273f3-75f4-44b5-9f0d-dde5dc6370f9/image.png)
 
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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/260a306f-ad0b-42e9-a894-bcfad98da384/image.png)
 
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. 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/eb556dca-edfe-42dc-9609-4eaf40640ac7/image.png)
 
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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![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)

AI 개발자의 역량: 위대한 개인의 탄생

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

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

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

도메인 특화 AI 기술 RAG의 성능을 높이는 방법

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


[![be-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/306190da-2ff2-4a68-a251-ccb1871ef0d4/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)

[![fe-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/231c7cb0-2cb9-4384-ac28-8b3e6cf35b0e/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)

주니어와 시니어 개발자를 나누는 기준

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
 
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⬆️ Jira를 통해 작업을 관리
 
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⬆️ 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.
 
 
 
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[![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

파리의 루브르 박물관에는 수천 점의 그림이 걸려 있습니다. 하지만 모나리자 앞에만 늘 사람들이 모입니다. 왜일까요?
 
다빈치의 붓을 다루는 기술력이 다른 화가보다 월등해서일까요? 그럴 수도 있습니다. 하지만 진짜 이유는 따로 있습니다. 다빈치만의 독특한 화풍, 신비로운 미소, 그리고 작품에 얽힌 수많은 이야기들 이 모든 게 합쳐져서 '모나리자'라는 브랜드를 만들어낸 것이죠.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3a95b402-c801-400c-8d37-84f6f41f539d/image.png)
 
개발자도 똑같습니다. 지금 이 순간에도 수백만 명의 개발자가 비슷한 언어로 비슷한 문제를 해결하고 있습니다. 그냥 코드를 입력하는 것만으로는 더 이상 주목받기 어렵습니다. 기술적 역량은 이제 기본이고, **진짜 차별화는 자신만의 '개발자 브랜드'에서 나옵니다**.
 
 
# 개발자 브랜딩의 장점
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/42417d28-6002-4b86-a9a9-4a259bd51e00/image.png)
 
## 1️⃣ 브랜드는 좋은 기회를 끌어 당긴다
명확한 브랜드를 가진 개발자는 프로젝트와 회사를 자연스럽게 끌어당깁니다.
 
저의 사례를 말해보자면 다른 동료들이 깔끔하고 배울 게 많은 좋은 환경의 회사를 찾아다닐 때, 저는 정반대의 선택을 했습니다. 레거시 코드와 기술 부채가 산더미인 회사들로 골라서 갔죠. 스파게티 코드를 정리하고, 망가진 시스템을 고치는 일들은 처음엔 힘들었지만, 시간이 지나면서 저만의 브랜드가 되었습니다.
 
이제 **이직할 때마다 "복잡한 레거시 시스템을 정리할 수 있는 개발자"로 어필**할 수 있게 되었습니다. 다른 지원자들과는 완전히 다른 강점이 된 것이죠.
 
## 2️⃣ 브랜드는 신뢰를 얻는다
브랜드는 말에 무게를 실어줍니다. **똑같은 기술적 의견이라도 '그냥 어떤 개발자의 생각'이 아닌 '믿을 만한 전문가의 견해'로 받아들여집니다**.
 
이런 신뢰는 실무에서 차이를 만들어냅니다. 회의에서 기술적 결정을 내려야 할 때, 명확한 브랜드를 가진 개발자의 의견은 더 진지하게 검토 받습니다. "A씨가 성능 최적화 전문가니까 A씨의 의견을 들어보자"처럼 말이죠.
 
특히 위기 상황에서 이런 브랜드의 힘이 더욱 강하게 드러납니다. 시스템에 문제가 생겼을 때, 해당 분야의 브랜드를 가진 개발자에게 자연스럽게 시선이 집중되고, 정확한 해결책을 제시한다면 그 신뢰는 더욱 증가합니다.
 
비슷한 실력과 이력이라고 해도 특정 브랜드를 가진 개발자라면 팀 내에서 발언권이 커지고, 더 나아가 업계 전체에 영향을 미칠 수 있을지도 모릅니다.
 
# 브랜드 만들기의 핵심
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5e7377ac-69fc-4f26-9ba4-d5285dae2031/image.png)

## 1️⃣ 전문성은 깊게 파세요
많은 개발자가 '풀스택'을 지향합니다. 물론 여러 분야를 깊게 아는 것도 중요합니다. 하지만 특정 영역에서의 깊은 전문성이 더 강한 브랜드를 만들어냅니다.
 
저의 경험을 예로 들어보겠습니다. 저는 작가로 활동하면서 처음에는 코딩 기술서를 썼습니다. 하지만 쟁쟁한 기술서 저자들이 많아 경쟁이 너무 치열했어요. 그래서 '비전공자를 위한 IT 교양도서'라는 보다 좁고 특화된 분야에 집중하게 되었고, 덕분에 지금까지도 꾸준히 책을 출간하며 출판사로부터 연락을 받고 있습니다.
 
무엇보다도 **전문 분야를 고를 때는 시장의 수요만 보지 말고, 자신이 진정으로 흥미를 느끼는 분야를 선택**하는 것이 중요합니다. 장기적으로 지속할 수 있는 열정이 있어야 그 분야에서 진짜 전문가가 될 수 있으니까요.
 
## 2️⃣ 가치관을 가지세요
**무엇을 가장 중요하게 생각하는지가 브랜드의 핵심**입니다. 개발할 때 여러분은 어떤 부분에 가장 신경을 쓰시나요? 깔끔한 코드, 사용자 편의성, 빠른 성능, 혹은 보안일 수도 있겠죠. 이런 가치관을 명확히 한다면 자연스럽게 나만의 브랜드가 만들어질 것입니다.
 
예를 들어, '사용자 중심 개발'을 가치관으로 삼는다면 모든 기능을 구현할 때 "이게 사용자에게 도움이 될까?"를 먼저 생각하게 됩니다. 복잡한 기술보다는 직관적인 인터페이스를, 화려한 기능보다는 꼭 필요한 기능을 우선시하죠. 시간이 지나면 동료들이 "사용자 관점에서 한번 검토해 달라"며 자연스럽게 찾아오게 됩니다.
 
반대로 '코드 품질'을 최우선 가치로 삼는 개발자는 다릅니다. 기능이 돌아가는 것만으로는 만족하지 않고, 유지보수하기 쉬운 구조, 읽기 쉬운 변수명, 적절한 테스트 코드까지 작성합니다. 당장은 시간이 더 걸리지만, 장기적으로 팀 전체의 생산성을 높이는 결과를 만들어냅니다.
 
중요한 건 **이런 가치관이 일관되게 모든 업무에 스며들어야 한다는 점**입니다. 한두 번의 프로젝트가 아니라 꾸준히 같은 기준으로 개발할 때, 그것이 진정한 브랜드가 됩니다.
 
## 3️⃣ 설명이 가능해야 합니다
기술력과 관심도만큼 중요한 것이 바로 **설명할 수 있는 능력**입니다. 복잡한 기술을 얼마나 쉽게 설명할 수 있는지, 코드와 문서를 얼마나 이해하기 쉽게 쓰는지가 브랜드를 만들 수 있습니다.
 
가장 뛰어난 개발자라도 자신의 지식을 혼자만 간직한다면, 조직에 미치는 영향은 제한적일 것입니다. 반대로 중급 수준의 기술력이라도 그것을 동료들에게 명확하게 전달할 수 있는 개발자는 팀 전체의 역량을 끌어올립니다. 특히 신입 개발자나 다른 팀원들이 막힐 때 "A개발자에게 물어보자"라는 말이 자연스럽게 나오는 사람이 되는 것이죠.
 
**자신이 깊이 파내려 간 분야를 누구나 알아듣기 쉽게 실용적으로 전달하는 것이 브랜드**가 됩니다. 혼자만 알고 있다면 그건 취미에 불과합니다. 자신의 전문성을 다른 사람들과 공유하고, 그들의 성장을 도울 때 비로소 진정한 전문가 브랜드가 완성됩니다.
 
# 브랜딩을 해보자
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## 1️⃣ 자신만의 브랜드를 찾아보자
아래 질문들을 한번 고민해 보세요.
 
**Q. 어떤 종류의 문제를 해결할 때 가장 즐거운가요?**
복잡한 알고리즘 문제를 풀 때인가요? 사용자 인터페이스를 개선할 때인가요? 아니면 성능 최적화를 할 때인가요?
자신이 몰입하게 되는 문제의 유형을 파악해 보세요. 시간 가는 줄 모르고 집중하는 순간들을 되돌아보면, 그것이 바로 당신의 진정한 관심사이자 강점일 가능성이 높습니다.
 
**Q. 동료들이 나에게 주로 어떤 조언을 구하나요?**
"이 코드 어떻게 리팩토링할까요?", "데이터베이스 설계 좀 봐주세요", "사용자 관점에서 생각을 많이 하시는군요" 같은 피드백을 기억해 보세요. 자신은 당연하게 생각하는 것들이 다른 사람들에게는 특별한 강점으로 보일 수 있습니다.
 
**Q. 개발에서 어떤 것을 가장 중요하게 생각하나요?**
코드의 가독성인가요? 성능인가요? 보안인가요? 사용자 만족도인가요?
이런 가치관이 당신의 모든 개발 결정에 일관되게 반영된다면, 그것이 바로 당신만의 브랜드 방향성이 됩니다.
 
이 질문들에 대한 답을 종합해 보면, 자연스럽게 당신만의 **브랜드 키워드**가 떠오를 것입니다.
 
## 2️⃣ 브랜드를 보여주자
나만의 브랜딩 방향성을 찾았다면, 이것을 일관성 있게 보여줄 차례입니다. **LinkedIn 프로필, GitHub, 기술 블로그, 그리고 실제 업무에서 같은 메시지를 전달**해야 합니다.
 
예를 들어 '사용자 중심 개발'을 브랜드로 택했다면? 온라인에서 이를 꾸준히 드러내야 합니다. GitHub 프로필에는 사용자 친화적인 소스 파일과 명확한 프로젝트 설명을 작성하고, LinkedIn에서는 "사용자 경험을 최우선으로 하는 개발자"라고 소개하세요. 기술 블로그에서는 UX 개선 사례나 사용자 피드백 분석 결과를 공유하면서 자신의 철학을 꾸준히 드러내는 것이죠.
 
**실무에서도 이를 실천**해야 합니다. 회의에서도 항상 사용자 관점에서 질문을 던지고, 새로운 기능을 제안할 때도 "이게 사용자에게 어떤 가치를 줄까요?"라며 관심사를 보여줘야 합니다. 그리고 자신 있게 말해야 합니다. 나는 "사용자 중심의 개발자입니다."라고 외쳐보세요.
 
# 브랜딩의 미래
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## 🤖 AI가 바꿔놓은 개발자 시장
AI의 놀라운 발전으로 점점 더 많은 코딩 작업이 자동화되고 있습니다. GitHub Copilot, ChatGPT 같은 도구들이 기본적인 코드 작성을 대신해 주는 시대가 왔죠. 이런 환경에서 개발자의 브랜드는 더욱 중요해집니다.
 
단순한 코딩 능력으로는 더 이상 차별화가 어렵습니다. 대신 창의성, 문제 해결 능력, 소통 능력 같은 **인간만의 고유한 가치를 브랜드로 만드는 것이 미래의 경쟁력**이 될 겁니다. AI가 코드를 짜더라도 "어떤 문제를 해결할지", "사용자에게 어떤 가치를 줄지", "팀원들과 어떻게 협업할지"는 여전히 인간의 몫이니까요.
 
## 🧑‍💻 개인의 시대
플랫폼 경제가 발달하면서 개인 개발자의 영향력이 커지고 있습니다. 예전에는 큰 회사에 소속되어야만 영향력을 발휘할 수 있었지만, 이제는 오픈 소스 프로젝트, 개인 블로그, 유튜브 채널, 기술 강연을 통해 개인도 큰 영향력을 발휘할 수 있는 시대입니다.
 
실제로 개인 브랜드가 강한 개발자들은 프리랜서 프로젝트, 기술 컨설팅, 온라인 강의 등 다양한 수익원을 만들어내고 있습니다. **강력한 개인 브랜드는 이러한 기회들을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다**. 더 나아가 자신만의 제품이나 서비스를 만들 때도 브랜드가 있는 개발자의 출시 소식은 더 많은 관심을 받게 되죠.
 
# 나만의 브랜드로 새로운 여정 시작하기
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개발자 브랜드 구축은 단순한 마케팅 전략이 아닙니다. 자신이 누구인지, 무엇을 중요하게 생각하는지, 어떤 가치를 제공하고 싶은지를 명확히 하는 자기 발견의 여정입니다.
 
모나리자가 수백 년 동안 사람들의 마음을 사로잡고 있듯, 당신만의 독특한 브랜드는 오랜 시간에 걸쳐 당신의 가치를 증명하고 기회를 만들어낼 것입니다. 중요한 것은 바로 지금 시작하는 것입니다.
 
**당신은 어떤 개발자로 기억되고 싶나요? 그 답이 바로 당신의 브랜딩 여정의 출발점입니다**. 모든 위대한 브랜드는 작은 첫걸음에서 시작됐습니다. 이제 당신의 첫걸음을 내딛을 시간입니다.
 
 
![고코더 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/02cf9c2d-4002-4515-b814-c097ae6c8d20/%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)
 
 
[![BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d5621768-31e8-4f9f-a64e-e5401c8f2bb7/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)

개발자의 차별화 전략: 브랜딩의 힘

개발자의 커리어 연말정산: 내 성장을 측정하는 법

열심히 일했는데도 성과를 제대로 설명하지 못해 답답했던 적 있으신가요? 시니어 개발자 고코더 님은 개발자가 자신의 기여를 더 명확하게 전달하는 방법으로 '숫자로 말하기'를 제안합니다. 코드가 아닌 지표로 성과를 표현하는 법부터, 실무에서 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법까지 이 글에서 확인해보세요. 
 
 
## 성과를 갈라놓는 단 하나의 차이, 숫자
![스크린샷 2026-03-25 오후 1.25.28.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4cc3f393-746a-4764-a83d-817d6caa887d/%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%202026-03-25%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%201.25.28.png)
(이미지 출처: 픽사베이)
 
"열심히 했는데 왜 아무도 몰라주지?"
 
평가를 위해 지난 한 해 성과를 정리하려고 빈 문서를 열면, 막막해지는 개발자들이 꽤 있습니다. 복잡한 기능을 혼자 다 구현했고, 팀에서 제일 많이 커밋했습니다. 그런데도 막상 평가 자리에 서면 왠지 할 말이 없어집니다. "열심히 했습니다"라는 말 외에는 딱히 떠오르는 게 없거든요.
 
반면 같은 팀의 A씨는 평가 때마다 술술 말합니다. "API 응답 속도를 40% 개선했고, 이로 인해 장바구니 이탈률이 15% 줄었습니다." 코드를 더 많이 짠 것도 아닌데, 왜 A씨의 성과는 선명하게 들릴까요?
 
차이는 코드가 아니라 언어에 있습니다. 정확히는 숫자에 있습니다.
 
 
## 개발자는 왜 숫자로 말하기 어려울까
개발자는 본질적으로 코드로 생각합니다. 문제를 발견하고, 해결하고, 다음 문제로 넘어가는 것이 일상입니다. 그 과정에서 "내가 얼마나 기여했는지"를 측정하는 습관을 들이는 사람은 많지 않습니다. 일 자체가 바쁘고, 측정은 왠지 내 일이 아닌 것 같고, 그냥 다음 티켓을 잡는 게 더 자연스럽습니다.
 
게다가 개발 성과는 눈에 띄지 않습니다. 영업사원은 매출이라는 명확한 숫자가 있고, 마케터는 전환율이 있습니다. 그런데 개발자는? "이 기능 만들었습니다"라고 말할 수는 있지만, 그게 얼마나 중요한 일인지는 듣는 사람이 판단하기 어렵습니다.
 
저도 입사 초기에는 그랬습니다. 몇 달을 달려서 코드를 리팩토링했는데, 성과 평가 때 팀장이 "어떤 성과가 있었나요?"라고 물었습니다. 저는 "코드가 훨씬 깔끔해졌고, 유지보수가 쉬워졌습니다"라고 답했습니다. 팀장은 고개를 끄덕였지만, 그 표정에서 뭔가 아쉬움이 느껴졌습니다. 나중에야 깨달았습니다. 팀장이 듣고 싶었던 건 "깔끔해졌다"가 아니라, 그 깔끔함이 만들어낸 구체적인 변화였다는 것을요.
 
그래서 많은 개발자들이 성과를 이렇게 표현합니다.
* **"검색 기능을 최적화했습니다."**
* **"레거시 코드를 리팩토링했습니다."**
* **"버그를 여러 건 수정했습니다."**

 
틀린 말은 아닙니다. 하지만 이 문장들은 팀장도, 인사팀도, 심지어 본인도 나중에 잘 기억하지 못합니다. 인상에 남지 않으니까요. 기억에 남는 성과는 항상 숫자와 함께 옵니다.
 
 
## 한 줄의 숫자가 열 줄의 설명보다 낫다
같은 성과를 다르게 표현해 볼게요.
 
* **"검색 기능을 최적화했습니다."**
* **"검색 응답 속도를 3.2초에서 0.8초로 줄였습니다. 이후 검색 이용률이 한 달 만에 22% 늘었고, 검색 후 구매 전환율도 8%p 상승했습니다."**

 
두 번째 문장을 읽으면 뭔가 다르게 느껴집니다. 갑자기 이 사람이 무슨 일을 했는지, 그게 얼마나 의미 있는 일인지가 확 와닿습니다. 듣는 사람 입장에서 그림이 그려지기 때문입니다.
 
숫자는 추상적인 작업을 구체적인 현실로 바꿔줍니다. 코드는 개발자만 이해하지만, 숫자는 누구나 이해합니다. 팀장도, 비개발자 임원도, 이직할 회사의 면접관도요. 
 
또 한 가지 중요한 점이 있습니다. 숫자는 기억에 오래 남습니다. "리팩토링 잘 했다"는 말은 다음 달이면 희미해지지만, "배포 시간을 12분에서 3분으로 줄였다"는 1년 뒤에도 선명합니다. 성과는 기록이 아니라 인상으로 남기 때문에, 숫자가 있는 성과와 없는 성과는 시간이 지날수록 격차가 벌어집니다.
 
 
## 개발자가 활용할 수 있는 숫자의 종류
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b8bd1492-361c-49c7-bb10-c4b5a34b56c7/image.png)
(이미지 출처: 픽사베이)
 
숫자로 성과를 표현하는 것이 처음에는 막막하게 느껴질 수 있습니다. "우리 일이 어떻게 숫자로 나와?" 싶기도 하죠. 하지만 생각보다 개발 업무에는 숫자로 표현할 수 있는 부분이 많습니다. 크게 네 가지 영역으로 나눠볼 수 있습니다.
 
 
### 첫 번째, 속도와 성능입니다.
가장 쉬운 출발점입니다. API 응답 시간, 페이지 로딩 속도, 쿼리 실행 시간, 빌드 시간 같은 것들은 Before/After가 명확하게 나옵니다. 최적화 작업을 했다면 반드시 측정하고 기록해두세요. 크롬 개발자 도구, Lighthouse, APM 도구 어느 것이든 스크린샷 하나가 나중에 큰 역할을 합니다.
 
예를 들면 이런 식입니다. "메인 페이지 LCP를 4.8초에서 1.9초로 개선했습니다." "주문 처리 API 평균 응답 시간을 230ms에서 80ms로 줄였습니다." 이런 숫자들은 작업 당시에 측정해두지 않으면 나중에 복원하기 어렵습니다.
 
### 두 번째, 오류와 안정성입니다.
에러율을 몇 퍼센트 줄였는지, 장애 발생 횟수가 어떻게 바뀌었는지, 테스트 커버리지를 얼마나 높였는지 모두 숫자가 될 수 있습니다. "Sentry 오류 발생 건수를 월 1,200건에서 300건으로 줄였습니다"라는 문장은 그 어떤 설명보다 강력합니다. 안정성은 개발자 입장에서는 당연한 것처럼 느껴지지만, 비즈니스 관점에서는 매우 중요한 지표입니다.
 
테스트 코드를 작성했다면 커버리지 수치를 기록해두세요. "테스트 커버리지를 18%에서 62%로 높였습니다"라는 문장은 단순한 숫자가 아니라 팀 전체의 코드 신뢰도가 높아졌다는 신호입니다.
 
### 세 번째, 시간 절감입니다.
이 부분은 특히 임팩트가 큽니다. 자동화 스크립트 하나로 매주 3시간씩 걸리던 반복 작업을 없앴다면, 연간 150시간을 절약한 겁니다. 팀원이 5명이라면 750시간입니다. 이건 꽤 인상적인 숫자입니다.
 
CI/CD 파이프라인을 개선해서 배포 시간을 줄였다면, 그것도 마찬가지입니다. 하루에 세 번 배포하는 팀에서 배포 한 번에 10분씩 줄었다면 한 달이면 900분, 15시간입니다. 단순한 파이프라인 개선이 아니라 팀 생산성에 직결되는 이야기가 됩니다.
 
### 네 번째, 비즈니스와 사용자 지표입니다.
가장 설득력이 강한 숫자입니다. 내가 만든 기능이 전환율, 이탈률, 재방문율, 결제 완료율 같은 지표에 어떤 영향을 줬는지 연결할 수 있다면, 그 성과는 개발팀을 넘어 회사 전체가 이해하는 언어로 말해지는 것입니다.
 
이 숫자를 얻으려면 기획팀이나 데이터팀과 소통이 필요합니다. "제가 작업한 기능 배포 이후 지표 변화를 확인하고 싶은데, 데이터 공유 가능한가요?"라고 물어보는 것만으로도 시작할 수 있습니다. 처음엔 어색하더라도 이 습관이 쌓이면 개발자로서의 비즈니스 감각도 자연스럽게 길러집니다.
 
 
## 숫자가 없을 때는 어떻게 하나요?
"저는 내부 도구만 만들어서 수치가 없어요"라고 하시는 분들이 있습니다. 혹은 유지보수 업무가 많아서 새로 만든 게 없다거나, 데이터 접근 권한이 없다거나요. 이런 경우에도 방법은 있습니다.
 
### 규모를 보여주세요.
레거시 코드 리팩토링"이라고 쓰는 것보다 "5년 된 레거시 코드 약 1만 2천 줄을 정리해 모듈 의존성을 절반으로 줄였습니다"가 훨씬 구체적입니다. 코드 줄 수, 파일 수, 의존성 수, 관련된 기능의 수 같은 것들이 모두 규모를 나타내는 숫자입니다.
 
### 횟수와 빈도를 활용하세요.
 "코드 리뷰를 적극적으로 했습니다" 대신 "분기 동안 팀원 PR을 45건 리뷰하고, 평균 24시간 이내에 피드백을 남겼습니다"처럼 쓸 수 있습니다. 꼼꼼한 리뷰어가 팀에 얼마나 중요한지는 다들 알고 있지만, 숫자로 보여주면 그 무게감이 달라집니다.
 
### 비교를 만들어내세요.
이전에 얼마나 걸렸고, 지금은 얼마나 걸리는지. 이전에 버그가 몇 건이었고, 지금은 몇 건인지. 숫자가 없는 게 아니라 아직 측정하지 않은 것일 수 있습니다. 지금이라도 기준점을 만들어두면 3개월 뒤에는 비교가 가능해집니다.
 
### 팀의 임팩트로 환산하세요.
개인 성과가 눈에 잘 안 보일 때는 팀 단위로 생각해 보는 것도 방법입니다. 내가 구축한 공통 컴포넌트가 팀 전체에서 몇 번 재사용됐는지, 내가 작성한 문서가 신입 온보딩 시간을 얼마나 줄였는지 같은 것들입니다. 직접적인 숫자가 없더라도 "팀 6명이 이 컴포넌트를 사용하고 있습니다"는 충분히 설득력 있는 표현입니다.
 
 
## 숫자가 거짓말이 되지 않으려면
한 가지 주의할 점이 있습니다. 숫자를 강조하다 보면 과장이나 왜곡이 생기기 쉽습니다. 내 기여가 10%인데 마치 전부인 것처럼 말하거나, 외부 요인으로 좋아진 지표를 내 성과인 양 내세우는 경우입니다.
 
이런 함정을 피하는 방법은 맥락을 함께 제시하는 것입니다. "전환율이 8%p 상승했습니다"보다 "결제 플로우 개선 후 전환율이 8%p 상승했으며, 같은 기간 마케팅 캠페인도 진행됐습니다"가 더 신뢰할 수 있는 표현입니다. 완벽하게 격리된 성과는 현실에서 드뭅니다. 겸손하게 맥락을 인정하면서도 내 기여를 명확히 하는 것이 장기적으로 신뢰를 쌓는 방법입니다.
 
또 한 가지, 숫자만 좋고 내용이 없는 경우도 위험합니다. 응답 속도를 줄이기 위해 캐시를 무분별하게 사용해서 데이터 정합성 문제가 생겼다거나, 커버리지를 높이기 위해 의미 없는 테스트 코드를 양산했다거나 하는 경우입니다. 숫자는 수단이지 목적이 아닙니다. 숫자 뒤에 진짜 가치가 있어야 합니다.
 
 
## 이직할 때도, 평가받을 때도, 결국 숫자가 남는다
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(이미지 출처: 픽사베이)
 
성과 평가만의 이야기가 아닙니다. 이직을 준비할 때 이력서를 쓰면 이 차이가 더 극명하게 드러납니다.
 
* **"대규모 트래픽 서비스 개발 경험 있음"**
* **"월 활성 사용자 80만 명 규모의 서비스에서 결제 모듈 개발 및 운영, 연간 거래 처리 건수 약 600만 건"**

 
면접관 입장에서 어느 쪽이 더 눈에 들어올지는 말하지 않아도 알 수 있습니다. 숫자가 없는 이력서는 묘사가 없는 소설처럼 느껴집니다. 상상할 수는 있지만 확신이 서지 않습니다.
 
실제로 이직 시장에서 경쟁력 있는 개발자들을 보면 공통점이 있습니다. 자신이 했던 일을 언제나 숫자와 함께 말합니다. 처음부터 그랬던 게 아니라, 일하면서 꾸준히 기록하는 습관이 몸에 밴 것입니다.
 
 
## 지금 당장 할 수 있는 한 가지
![39049.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a5b9e83b-0744-4482-96d3-7f1ca5a93983/39049.jpg)
(이미지 출처: Freepik)
 
숫자로 말하는 습관은 성과 평가 직전에 갑자기 만들어지지 않습니다. 일하면서 꾸준히 기록해두는 것이 핵심입니다. 노션이든 메모장이든 상관없습니다. 작업을 마칠 때마다 짧게 이렇게 적어두세요.
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; display: flex;">🔖오늘 한 일: 주문 목록 API 응답 속도 개선 / Before: 평균 1.8s -> After: 평균 0.4s / 개선 방법: N+1 쿼리 제거 및 인덱스 추가</div>

 
한 줄이면 충분합니다. 이게 3개월 쌓이면 성과 평가 자료가 되고, 6개월 쌓이면 이직할 때 쓸 이력서 소재가 됩니다. 1년이 지나면 자신이 얼마나 성장했는지를 숫자로 확인할 수 있습니다.
 
처음에는 측정하는 게 번거롭게 느껴질 수 있습니다. "이걸 꼭 해야 하나" 싶기도 하죠. 하지만 측정하지 않은 성과는 서서히 사라집니다. 6개월 전에 한 작업이 정확히 얼마나 개선됐는지 기억하는 사람은 거의 없습니다. 기록만이 그 기억을 붙잡아둘 수 있습니다.
 
열심히 일하고도 인정받지 못한다고 느끼는 개발자들의 공통점은 일을 못한 게 아니라 기록하지 않았다는 것입니다. 코드는 리포지토리에 남지만, 그 코드가 만들어낸 가치는 기록하지 않으면 사라집니다.
 
오늘 마무리한 작업 하나를 꺼내서 숫자로 바꿔보세요. "이걸 했습니다"가 아니라 "이만큼 달라졌습니다"로 바꾸는 연습입니다. 생각보다 어렵지 않고, 해보면 뿌듯합니다. 그리고 그 뿌듯함이 쌓이면, 어느 순간 평가 자리에서 할 말이 넘쳐나는 개발자가 되어 있을 겁니다.
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [AI 시대, 신입 개발자가 실력을 키우는 법](https://community.programmers.co.kr/post/13432?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13432)
* [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)
 
 

![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 숫자로 말해야 하는 이유

프로그래머스 백엔드 데브코스 참여 후 지마켓글로벌에 Platform 개발 직무로 입사한 1기 수료생 박건희 님의 인터뷰입니다.
 
 
# 프로그래머스 백엔드 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
프로그래머스 사이트는 이미 코딩 테스트를 사용하면서 알고 있었는데요. 어느 날 알고리즘 문제를 풀려고 사이트에 접속했다가 모집 중인 공고를 발견했습니다.
 
# 다른 기관도 많지만, 프로그래머스를 선택하신 이유는 무엇인가요?
4학년 2학기를 어떻게 보낼지 고민이 많았어요. 당시 인턴에 합격한 상황이었는데, 기초가 부족하다고 느껴 공부를 좀 더 해야 하나 고민을 하고 있었거든요. 마침 그러던 와중에 데브코스을 알게 되었고, 저에게 딱 맞는 교육이라 느꼈어요. 한 학기 정도의 기간 동안 제가 필요로 하는 부분을 모두 배울 수 있었어요. 또한, 학부 수업과 프로젝트를 통해 나름대로 백엔드 지식을 갖췄지만 체계적으로 학습한 것은 아니었기에 스프링 부트 프레임워크를 바탕으로 다시 한번 배우고 싶었어요.
 
또한 강사님과 멘토링, 탄탄한 커리큘럼이 마음에 쏙 들었어요. 강사님들 중 제가 알고 있는 분이 계셔서 신뢰가 갔고, 데브코스에 참여하는 5개월 동안 현직에 계신 멘토들의 코칭을 받을 수 있다는 것이 큰 장점으로 다가왔어요. 커리큘럼 또한 짜임새 있고, 수업 외에 필요한 지식을 보충할 세션들이 많은 것도 좋았습니다. 단단히 마음먹고 제작한 교육 과정이라 느껴져서, 저도 마음먹고 지원했습니다.
 
# 데브코스를 참여하며 세운 목표는 무엇이었나요?
자바 활용능력과 스프링 부트 프레임워크를 이해하는 것을 목표로 했어요. 자바를 사용해 봤지만 능숙한 편이 아니었고, 객체지향 등의 개념도 어렴풋이 알고 사용하는 정도였어요. 또한, 국내에서 큰 점유율을 차지하는 스프링(부트) 프레임워크를 다뤄본 적이 없어서 관련 경험을 쌓고 싶었습니다.
 
# 목표는 얼마나 달성하셨나요?
백엔드 데브코스를 통해 어렴풋이 알고 있던 것들을 확실히 배웠어요. 기초적인 개발 실력을 단단하게 쌓았고, 추가로 개발 공부는 속도보다는 방향이, 응용보다는 기초가 중요하다는 것을 깨달았습니다.
 
이제는 데브코스를 통해 배운 것들을 바탕으로 학생이 아닌 진정한 사회인이자 개발자로서 성장해가고 싶습니다.
 
# 5개월 동안 힘들었던 순간은 없으셨나요? 있었다면 어떻게 극복하셨나요?
매 순간이 쉽지는 않았던 것 같아요. 특히 마지막 학기에 졸업 프로젝트와 맞물리면서 여유가 없었고 지칠 때가 있었어요. 교육 과정에서 배우는 내용도 쉽지 않았고, 과제와 프로젝트도 해야 했죠. 그럴 때마다 동료들이 제 상황을 이해해주고 배려해줘서 마음을 다잡을 수 있었어요.
 
# 데브코스에서 어떤 부분이 가장 도움이 되었나요?
모두 좋았지만 하나만 꼽으면 세션 & 특강이요! 매일 영상 강의를 듣고 과제와 프로젝트를 병행하다 보니, 따로 시간을 내어 취업을 준비하기가 쉽지 않았거든요. 그런데 과정 중간중간 면접 대비 특강이나 해외 개발자와의 커리어 토크 같은 유익한 세션을 열어주셔서, 별도로 시간을 들이지 않아도 자연스럽게 취업 준비를 할 수 있었어요.
 
# 이력서와 면접 준비는 어떻게 하셨나요?
경험 삼아 지마켓글로벌에 지원했는데 면접까지 올라갔어요. 지마켓글로벌은 블라인드 채용이어서 코딩 테스트 진행 후 합격자에 한 해 면접이 진행되었어요. 자기소개서도 그때 제출하는 거였죠. 처음 이력서를 준비할 때 강사님에게 피드백을 받았는데, 자기소개서는 스스로 준비했어요.
 
면접의 경우, 첫 면접이었기에 자신이 없었어요. 그래도 최선을 다해 준비하고자 노력했어요. 강사님과 모의 면접도 진행하고, 교육 과정 중에 들었던 면접 특강을 상기하며 준비한 결과 합격할 수 있었어요. 준비 기간이 짧았지만 강사님과의 모의 면접이 실제 면접에서 많은 도움이 되었습니다.
 
# 프론트엔드 수강생 분들과 한 달 동안 협업 프로젝트를 진행하셨는데요. 어떤 프로젝트를 진행하셨나요?
온라인 중고거래 플랫폼 offer을 만들었습니다. 구매자가 판매자에게 가격을 제안할 수 있는 방식이며, 가격 제안은 2회로 제한해 적절한 시점과 가격에 거래가 성사되도록 기획했습니다. 이 프로젝트에서 저는 기획과 백엔드 개발을 담당했으며, 특히 쪽지 기능과 게시글 검색 기능을 구현했습니다. 4주간 프론트엔드, 백엔드 팀원들과 함께 기획부터 배포까지 협업하며, 재미있고 의미 있는 경험을 쌓을 수 있었습니다.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/u64Qetn-X88?si=IfCM_pTMl7unuoqv" 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>
 
👆 박건희 님이 참여한 최종 프로젝트

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2c406251-3926-4336-8fec-c2afa94ba480/image.png)
 
👆 팀원들과 디스코드에서 협업하고 함께 프로젝트를 기획했던 시간들
 

# 함께한 동료들은 어땠나요?
모두 각자의 방식대로 정말 열심히 임하는 분들이었어요. 실력이나 상황은 조금씩 달랐지만, 노력하는 모습 하나하나가 인상 깊었고, 배울 점도 많았습니다. 이렇게 열정 가득한 동료들과 함께한 경험은 흔치 않은 소중한 기회였다고 생각해요.
 
순수한 교육 환경 덕분에 남과 비교하기보다는 서로 긍정적인 경험을 나누며 성장할 수 있었고, 나와는 다른 방식으로 문제에 접근하는 동료들의 생각을 보며 제 사고의 폭도 넓어졌습니다. 데브코스에서 소중한 인연이 많이 생겨서 감사한 마음이에요.
 
# 데브코스 수료 후 달라진 점이 있다면 무엇인가요?
지속적으로 공부하는 원동력을 얻었습니다. 그동안 학교 커리큘럼을 따라가는 수동적인 공부를 했다면, 이제는 무엇을 공부해야 하는지, 어떻게 공부해야 하는지 감을 잡은 것 같아요. 백엔드 데브코스 1기는 후회 없는 선택이었습니다. 저를 선발해 주신 분들, 같이 공부했던 동료들, 교강사 및 멘토님들, 매니저님들 모두 감사드립니다. 앞으로 더욱 성장할 저를 기대해 주세요.
 
# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
꾸준히 발전하는 개발자가 되고 싶습니다.
 
# 마지막으로 후배 교육생들에게 응원의 한 마디 부탁드려요.
여러분들이 알아보고 선택한 데브코스입니다. 처음의 마음가짐이라면 못할 것이 없다고 생각해요. 동료, 교강사님들, 멘토님들, 매니저님들과 함께 멋진 5개월을 보낸 후에 원하시는 바 모두 이루시면 좋겠습니다.
 
 
*※본 글은 2022년 2월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*
 
 
[![BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/14576bae-2336-4997-93a3-f413ce8492f2/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)

[데브코스 후기] 기초부터 실무까지, 데브코스로 완성한 취업 여정 - 백엔드 1기 수료생 박건희 님

🤔 *“나는 전공생인데, 부트캠프로 백엔드 공부를 다시 하고 싶어요!”*
🥺 *"아예 개발 해보지도 않았는데 어떤 과정을 들어야 할까요?"*
 
프로그래머스 데브코스를 알아보는 분들이 가장 궁금해하시는 내용인데요.
나의 경험과 현재 상황에 따라 어떤 과정이 필요한지 살펴볼까요?
 
![제목을 입력해주세요. (7).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/99852d32-e708-40f4-9334-4305100da507/%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%84%86%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%B8%E1%84%85%E1%85%A7%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%A2%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%89%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%AD.%20%287%29.png)
 
프로그래머스는 **백엔드 개발을 하나의 방향이 아닌, 여러 성장 경로로 확장할 수 있는 핵심 직무**로 보고 있습니다. 그래서 백엔드 개발자를 목표로 하는 분들을 위해 아래와 같이 **총 3가지 백엔드 특화 과정**을 운영하고 있습니다.
 
3가지 백엔드 특화 과정은 백엔드 데브코스, 생성형 AI 활용 백엔드 데브코스, 그리고 백엔드 단기심화 데브코스 과정인데요, 과정별 주요 차이점을 이해하기 쉽도록 표로 정리해 보았습니다.
 
![제목을 입력해주세요. (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/18b6254f-6354-4155-9ddd-c183c3b33791/%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%84%86%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%B8%E1%84%85%E1%85%A7%E1%86%A8%E1%84%92%E1%85%A2%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%89%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%AD.%20%282%29.png)
 

| 구분 | **생성형 AI 활용 백엔드 데브코스** | **클라우드 기반 백엔드 데브코스** | **백엔드 단기심화 데브코스** |
| --- | --- | --- | --- |
| **수강 자격** | 내일배움카드 발급 가능자 누구나 | 내일배움카드 발급 가능자 누구나 | KDT를 이미 들었어도 수강 가능 |
| **추천 대상자** | 1인 개발을 지향하면서 LLM을 서비스에 연계하고 싶은 분 | 전통적인 백엔드 역량과 클라우드/DevOps에 집중하고 싶은 분 | 단기간에 실무 심화 역량을 끌어올리고 싶은 분 |
| **진행 방식** | 온라인 | 온라인 | 온·오프라인 병행 |
| **기간** | 6개월 | 5.5개월 | 2.5개월 |
| **난이도** | 중하 | 중 | 상 |
| **커리큘럼 핵심** | • Java / Spring 기반 백엔드 핵심 • LLM / 프롬프트 엔지니어링 | •Java / Spring 기반 백엔드 핵심 •Kotlin 마이그레이션 | • MSA 기반 서비스 아키텍처 설계 • Kubernetes 활용한 운영 환경 이해 • Spring AI 기반 서비스 구현 |
| **프로젝트 구성** | • 여행 계획 및 추천 플랫폼 개발 • 전문가 매칭 플랫폼 구현 • end-to-end LLM 프로젝트 | • 메뉴 관리 CRUD 프로젝트 • 자율 REST API 구현 프로젝트 • Kotlin 마이그레이션 실습 • 백엔드 최종 프로젝트 | • 주문·결제 플랫폼 구현 프로젝트(MSA / Kubernetes) • 개인 맞춤형 추천 플랫폼 프로젝트(Spring AI 적용) |
| **랜딩페이지** | [\[상세 내용 확인\]](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25630?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25630_blog&utm_content=25630_banner) | [\[상세 내용 확인\]](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_blog&utm_content=blog_banner) | [\[상세 내용 확인\]](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25629_blog&utm_content=blog_banner_13335) |

 
표로 정리된 내용에서 조금 더 설명을 드리자면, 백엔드 데브코스와 생성형 AI 활용 백엔드 데브코스는 기본 커리큘럼이 유사합니다. 다만, 클라우드/DevOps에 집중하고, 기존 서비스 개선·전환을 위한 Kotlin 마이그레이션을 학습할지, 혹은 1인 개발자로 성장하기 유리한 LLM 활용 역량을 학습할지에 따라 과정을 선택해 주시면 됩니다. 
 
무엇보다 프로그래머스 데브코스는 현업 경험이 풍부한 강사진과 검증된 수강생 후기를 바탕으로, 과정별로 높은 강의 퀄리티를 꾸준히 유지하고 있기에 어떤 과정을 선택하더라도 **백엔드 개발자로서의 기본기와 실무 역량은 동일하게** 가져갈 수 있는 점 참고 부탁드립니다. 
 
위에서 나에게 적합한 과정을 확인하셨다면, 각 과정별로 어떤 특장점이 있는지 궁금하실텐데요, 해당 포스팅에서만 공개하는, 선발 담당자의 TIP 까지 모두 꼼꼼하게 확인해주세요!
 
 
## 1. `현재 모집 중` 생성형 AI 활용 백엔드 데브코스 
이제 기업은 단순히 백엔드를 구현하는 개발자가 아니라, AI와 API를 결합해 실제 서비스로 확장할 수 있는 개발자를 찾고 있습니다.
 
중요한 건 AI를 써봤다는 경험이 아닙니다. 왜 AI를 선택했는지, 어떤 문제를 해결하기 위해 도입했는지, 그리고 그것을 어떻게 설계에 반영했는지를 시장에서는 더 중요하게 평가합니다.
(단순히 API를 연결한 프로젝트와 AI 활용이 필수적인 구조를 설계한 프로젝트는 분명히 다르거든요🤔)
 
이 과정에는 주로 아래와 같은 분들이 지원하십니다.
 
✔ 컴퓨터공학 전공이지만, 학업에 쫓겨 제대로 된 프로젝트 경험이 부족한 분

✔ 개발에 대한 경험이 없어, Java 문법부터 학습이 필요하신 분

✔ 기존 프로젝트에 AI 활용 경험이 없어 포트폴리오 매력도가 부족한 분

✔ 현재 직무의 미래 가치에 고민이 있는 이직 희망자

✔ 개발 경력은 있지만, 트렌디한 AI 역량을 다시 갖추고 싶은 분
 
ChatGPT나 Gemini를 자주 사용해봤더라도, 작동 원리 이해, 프롬프트 엔지니어링, LLM을 활용한 서비스 구조 설계까지 체계적으로 경험해본 분은 아직 많지 않습니다. 
 
비전공자분들도 학습을 미리 고민하기보다는, 오히려 지금이 기회라고 생각합니다.
아직 많은 사람이 갖추지 못한 역량인 만큼, 시장에서 요구하는 성장 가능성 높은 LLM 역량을 지금 선점해보시길 추천드립니다.
 
### 💡 선발 담당자의 TIP ✨
해당 과정은 백엔드 기본기를 탄탄히 다지면서 LLM을 활용해 프론트 영역까지 확장 가능한 결과물을 설계하도록 구성되어 있어, 필요하다면 1인 개발에 유리한 풀스택 역량까지 어필할 수 있는 포트폴리오로 활용 가능합니다.
 
지원서를 작성하실 때도 “AI 역량이 필요한 이유”와 프로젝트 경험이 있으시다면 “AI를 어떻게 설계에 반영했는지”를 중심으로 정리하시면 좋은 평가를 받는 데 도움이 될 수 있습니다.
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0b1692f0-87ab-4575-81ca-f0df0bc45cbf/image.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25630?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25630_blog&utm_content=25630_banner)
 
 
## 2. 클라우드 기반 백엔드 엔지니어링 데브코스
백엔드를 공부하다 보면 이런 순간이 옵니다.
 
✔ CS, OS, 네트워크, 자료구조까지 열심히 공부했지만, 막상 그 지식을 하나의 완성도 있는 결과물로 만들어본 경험은 부족하다고 느낄 때

✔ 프로젝트를 통해 기능 구현에는 성공했지만, 실제 배포 환경에서 트래픽이 몰리면 어떻게 될지 등 확장성과 안정성을 확보한 사례는 없을 때

✔ 개인 프로젝트나 단기 팀 프로젝트만으로는 내 설계 기준이 맞는지, 코드 품질이 실무 기준에서 괜찮은지 객관적으로 점검 받기 어려울 때
 
사실 학교의 전공 수업만으로는 현업에서 실제로 어떤 기술 스택을 쓰는지, 어떤 기준으로 설계를 하는지, 협업은 어떻게 이루어지는지 제대로 경험하기 어렵습니다.
 
클라우드 기반 백엔드 데브코스는 단순히 기능을 구현하는 개발자가 아니라, 트래픽을 고려해 구조를 설계하고, 클라우드 환경에서 확장성과 안정성을 고민하며, 팀 단위 협업 속에서 코드 품질을 검증받고, 실무에서 사용하는 트랜디한 기술 스택으로 프로젝트를 완성하는 과정입니다.
 
### 💡 선발 담당자의 TIP ✨
**클라우드/DevOps에 집중된 커리큘럼과 Kotlin 마이그레이션 프로젝트 경험이** 해당 과정의 큰 차별점입니다.
 
탄탄한 백엔드 개발 역량을 기반으로 기존 레거시 코드를 이해하고, 코드 구조를 분석하며, 이미 운영되고 있는 시스템을 점진적으로 개선해보는 경험은 신입 포트폴리오에서 쉽게 보기 어려운 사례입니다.
 
단순히 새로운 프로젝트를 만들어봤다는 경험이 아니라, **기존 시스템을 이해하고 개선해본 실무형 경험**이라는 점에서 채용 시장에서 충분히 차별화 포인트가 될 수 있습니다.
 
채용 지원서를 작성하실 때는 데브코스에서 “무엇을 구현했다”보다 “왜 그렇게 설계했는지”, “마이그레이션 과정에서 어떤 고민과 개선이 있었는지”를 중심으로 정리하여 차별화된 포트폴리오를 제작해보세요 😉
 
[![image2.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b0679e8c-e41f-44af-9f1f-289f9e8e4bd8/image2.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_blog&utm_content=blog_banner)
 
 
## 3. `현재 모집 중` 백엔드 단기심화 데브코스
데브코스에는 개발을 처음 시작하는 분들도 많지만, 1~10년 차 개발자들도 꾸준히 지원하고 있다는 사실, 알고 계셨나요?
 
이미 백엔드 개발자로 일하고 있더라도 기술 트렌드는 빠르게 바뀌기에 지금 시장에서 요구하는 기술을 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 
 
그렇기에 재직 중인 개발자분들도 역량을 한 단계 끌어올리기 위해 퇴사 후 백엔드 단기심화 데브코스를 수강하고 단기간 내에 취업하고 계십니다. 
(물론, 아직 직무 경험이 없어도, 실력이 충분하다면 누구나 합류 가능합니다 😉)
 
특히나 해당 과정은 국내 기업에서 가장 주목하고 있는 MSA 아키텍쳐, Kubernetes 기반 운영 환경, Spring AI 활용 설계를 중심으로, 단순 이론 학습이 아니라 프로젝트에 직접 적용해 9주 안에 심화 포트폴리오를 완성하도록 설계되었습니다. 
 
현재까지는 해당 기술 스택은 들어 봤지만, 구조와 활용 방식을 명확히 이해하고 직접 프로젝트에 반영해 본 신입 개발자는 많지 않습니다. 그렇기에 해당 심화 기술을 빠르게 습득하여 채용 시장에서 우위를 점할 수 있도록, 그 차이가 곧 경쟁력이 되도록 학습을 시작하시길 추천드립니다.
 
 
### 💡 선발 담당자의 TIP ✨
백엔드 단기심화 데브코스는 기초를 배우는 과정이 아닙니다. 이미 학습 혹은 실무 경험이 있는 개발자가 **단기간에 심화 포트폴리오를 제작하는 과정**입니다. 
 
기본적으로 CRUD는 물론, API 설계, 구현, 배포까지 프로젝트 전 과정을 무리 없이 수행할 수 있는 분들을 우선적으로 선발하고 있습니다. 지원서를 작성하실 때는 수행한 프로젝트, 맡은 역할, 사용한 기술 스택, Java 및 백엔드 이해도 등 본인의 실력을 어필할 수 있는 내용을 구체적으로 작성해 주세요.
 
**MSA, Kubernetes, Spring AI가 어떤 기술이고, 왜 필요한지**에 대한 기본적인 이해가 있다면 전반적으로 좋은 평가를 받으실 수 있습니다
 
[![image3.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1dd2bea7-6b9a-45aa-857e-873a1f3ab9a5/image3.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25629_blog&utm_content=blog_banner_13335)
 
백엔드 개발자를 목표로 한다면, 가장 중요한 건 어떤 과정을 선택하느냐보다 지금의 나에게 맞는 성장 환경을 선택해야 합니다. 
 
프로그래머스 데브코스는 백엔드 개발이라는 하나의 목표를 중심으로, 각자의 출발점과 다음 단계를 고려해 서로 다른 3가지 백엔드 성장 경로를 준비했습니다.
 
![백엔드 과정 선택(3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/450e5ae7-d2bc-413b-afee-2fb571c2487d/%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%80%E1%85%AA%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%90%E1%85%A2%E1%86%A8%283%29.png)
 
어떤 과정을 선택하든, 여기서 쌓게 될 경험은 단순한 수강 이력이 아니라 취업 시장에서 설명할 수 있는 실무 경험으로 남게 됩니다.
 
지금의 나에게 가장 잘 맞는 백엔드 데브코스를 선택하고, 다음 채용 공고 앞에서 자신 있게 지원서와 포트폴리오를 제출하는 지원자가 될 수 있도록 데브코스가 곁에서 함께 응원하겠습니다!

백엔드 vs 생성형 AI 활용 백엔드 vs 백엔드 단기심화, 단계별로 추천하는 데브코스 가이드

개발자의 인간관계: 코드보다 어려운 인간관계

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.
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/-u71GyH5cGY?si=Th80pOWSHPPwseFr" 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 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

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!

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.
 
![Frame 16 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7908426c-9f3a-41e2-8942-fb29d7803b87/Frame%2016%20%283%29.png)
👆 [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. 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fed49b67-8db6-4bd6-b178-c78f77e661bf/image.png)
👆 알고리즘 도감(제이펍)과 프로그래밍 대회에서 배우는 알고리즘 문제해결 전략(인사이트)
 
 
기본적으로 문법은 이해하고 있으나, 알고리즘 공부가 힘든 분들은 하단의 강의를 추천합니다.
 
![Frame 17.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7874c2d6-5a14-4d8b-8c81-3373e89dd418/Frame%2017.png)
👆[ \[프로그래머스\] 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.
 
 
[![coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c0cf844c-3054-4ab8-8b9a-762756b5722a/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)

비전공자의 개발자 취업 방법, 이렇게 준비해보세요!

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. 

함께 고민하며 성장한 학습 여정을 지금 바로 확인해 보세요!
 
 
## 👨🏻‍💻 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
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* ChatGPT 활용 챗봇 만들기 
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* 클로드 코드 Skill 활용 프론트엔드 디자인 구현
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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!

"우리 회사에는 수십 년간 쌓인 데이터가 정말 많습니다."
AI 도입을 검토하는 수많은 기업에서 들려오는 이 당당한 자신감은, 안타깝게도 프로젝트 시작 직후 "그런데 정작 쓸 만한 데이터가 없다"는 당혹감으로 바뀌곤 합니다. 오랫동안 관리해 온 데이터가 왜 AI 앞에서는 무용지물이 되는 걸까요?
 
AI 시대에 접어들며 기업 데이터 관리의 기준은 단순한 '저장'에서 '활용 가능성'으로 급격히 이동하고 있습니다. 그 중요성을 보여주듯 [최근 삼성전자 역시 데이터 엔지니어링 전문가를 영입해 'AI Ready Data' 체계 구축](https://biz.chosun.com/it-science/ict/2026/08/14/6O2E5NU23NCPBGSAUT2WOIC4VY/)에 박차를 가하고 있습니다. 데이터 사이언티스트 정경문 님이 전하는 이번 글을 통해 기업의 AI 성패를 가를 'AI Ready Data'에 대해 자세히 알아보세요!
 
 
 
## 데이터는 많은데, 왜 AI를 만들 데이터는 없을까?
### "우리 회사에는 데이터가 정말 많습니다."
AI를 도입하려는 기업에서 흔히 들을 수 있는 말입니다. 틀린 말도 아닙니다. ERP와 MES에는 수년에서 수십 년간의 데이터가 쌓여 있고, 공장에서는 수많은 센서가 매초 데이터를 만들어냅니다. 서버를 열어보면 PDF, PPT, Excel, 작업표준, 설비 매뉴얼, 연구 보고서, 회의록이 끝없이 나옵니다. 최근에는 데이터 레이크나 데이터 플랫폼까지 구축한 기업도 많습니다.
 
그런데 막상 “이제 이 데이터로 AI를 만들어봅시다”라고 하면 이상한 일이 벌어집니다. 데이터는 많은데 정작 AI에 쓸 데이터가 없다는 이야기가 나오기 시작합니다. 왜 그럴까요?
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/940f33ef-1e6a-4df2-9b75-e5fe777a52a0/image.png)
왜 쓸만한 데이터가 없을까? (이미지 출처: ChatGPT)
 
 
설비 고장을 예측하는 AI를 만든다고 생각해 보겠습니다. 회사에는 10년 치 설비 데이터가 있습니다. 결측치도 거의 없고, 중복 데이터도 제거했고, 온도와 압력의 단위도 통일했습니다. 전통적인 데이터 품질 관점에서는 상당히 잘 관리된 데이터입니다.
 
그런데 AI 학습을 시작하려고 자세히 들여다보니 정상 운전 데이터가 99%이고 실제 고장 데이터는 1%밖에 없습니다. 더 큰 문제는 고장 시점은 기록되어 있지만 “왜 고장이 났는가”를 설명해 줄 진동이나 부하 변화 같은 중요한 변수가 빠져 있다는 것입니다. 게다가 데이터의 상당 부분은 이미 교체된 구형 설비에서 만들어졌습니다. 데이터는 깨끗합니다. 그런데 과연 이 데이터는 고장예측 AI에게도 좋은 데이터일까요?
 
여기서 질문을 바꿔볼 필요가 있습니다. **데이터가 깨끗하면 AI가 사용할 준비가 된 것일까요?** **데이터가 많으면 AI Ready한 것일까요?** 그리고 가장 중요한 질문, **도대체 ‘AI가 사용할 준비가 된 데이터’란 무엇일까요?** 
 
이 질문을 체계적으로 다룬 연구가 Data Readiness for AI: A 360-Degree Survey입니다. 이 연구에서는 AI를 위한 Data Readiness를 설명하면서 **데이터의 품질(Quality), 접근성(Accessibility), 적합성(Suitability)**, 즉 데이터의 품질뿐 아니라 접근 가능성과 AI 목적에 대한 적합성을 함께 강조합니다. 여기에서 특히 중요한 단어가 Suitability(적합성), 즉 “**이 데이터가 내가 풀려는 AI 문제에 실제로 적합한가?**”입니다.
 
 
### Tidy Data -> Clean Data -> AI Ready Data
이 관점에서 보면 우리가 오랫동안 이야기해 온 Tidy Data, Clean Data, 그리고 AI Ready Data의 차이가 분명하게 드러납니다. 각 개념이 던지는 핵심 질문을 살펴보면 다음과 같습니다.
 
* **Tidy Data**: 분석할 수 있도록 행과 열이 제대로 구성되어 있는가?
* **Clean / Quality Data**: 값이 정확하고, 빠진 값이나 중복이 없으며 일관적인가?
* **AI Ready Data**: **그래서 이 데이터를 이 AI가 실제로 사용할 수 있는가?**

 
다시 말해 데이터가 깔끔하게 정리되어 있다는 것과 AI가 잘 사용할 수 있다는 것은 같은 이야기가 아닙니다. 이 글을 관통하는 가장 핵심적인 한 문장을 꼽는다면 바로 이것입니다.

 
 
### Clean Data ≠ AI Ready Data
이러한 변화는 최근 AI 개발 방식의 변화와도 맞닿아 있습니다. 과거의 AI 개발은 대체로 Model-centric AI, 즉 “같은 데이터를 두고 어떻게 더 좋은 모델을 만들 것인가?”에 집중해 왔습니다. 새로운 모델 구조를 설계하고, 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 방식을 개선하면서 성능을 높이는 접근입니다.
 
그런데 모델이 점점 표준화되고 Pre-trained Model과 Foundation Model을 가져다 쓰는 시대가 되면서 다른 질문이 중요해지기 시작했습니다.
 
> **“모델을 더 바꾸는 대신 데이터를 더 좋게 만들면 어떨까?”**

 
반대로 Data-centric AI는 효과적이고 효율적인 AI 시스템을 만들기 위해 데이터를 "체계적이고 확장 가능한 방식(systematically and at scale)"으로 개선하는 패러다임으로 설명합니다. 중요한 점은 더 많은 데이터를 무조건 모으자는 것이 아니라, **AI가 해결하려는 문제에 "더 적합한 데이터(more appropriate data)"를 만드는 것**입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d019986a-1095-480a-b817-a6c8ef93ae78/image.png)
AI 기반 시스템 개발을 위한 새롭고 상호 보완적인 패러다임으로서의 데이터 중심 AI (출처: Data-Centric Artificial Intelligence)
 
 
위 그림은 두 접근의 차이를 아주 단순하게 보여줍니다.
* **Model-centric AI**: 데이터를 비교적 고정해 두고, "**AI 모델을 어떻게 더 잘 만들 것인가?**"를 반복해서 묻습니다.
* **Data-centric AI**: 모델을 비교적 고정한 상태에서 "**데이터를 어떻게 더 잘 만들 것인가?**"를 반복합니다.

 
하지만 두 접근은 경쟁 관계가 아니라 상호보완적입니다. 좋은 모델도 필요하고 좋은 데이터도 필요합니다.
 
다만 AI 모델을 API로 호출하고 공개된 파운데이션 모델을 활용할 수 있는 지금의 개발 환경에서는, 기업이 직접 차별화하기 어려운 모델보다 자신의 문제를 설명하는 데이터의 품질과 구조를 어떻게 개선할 것인가가 더 중요한 문제가 될 수 있습니다.
 
바로 이 지점에서 Data-centric AI와 AI Ready Data가 연결됩니다. Data-centric AI가 “데이터를 지속적으로 개선하자”​는 개발 패러다임이라면, **AI Ready Data**는 한 걸음 더 나아가 “**그렇다면 어떤 상태의 데이터가 AI가 사용할 준비가 된 데이터인가?**”​를 묻는 개념으로 볼 수 있습니다.

 
 
## 어떤 데이터가 AI Ready Data일까?
기존의 Data Quality가 주로 "데이터 자체의 품질이 좋은가?"를 물었다면, AI 시대에는 질문이 훨씬 많아집니다. 주로 아래와 같은 핵심적인 질문들을 던져야 합니다.
 
* 필요한 값이 빠지지는 않았는가?
* AI가 학습해야 할 사례가 충분한가?
* 정답 Label이 제대로 붙어 있는가?
* 특정 종류의 데이터에 지나치게 몰려 있지는 않은가?
* AI가 풀려는 문제와 실제로 관련 있는 변수가 존재하는가?

 
예를 들어 고장예측 모델을 만드는 데 있어서, 직원 사번과 구매 전표가 아무리 정확하게 1억 건 저장되어 있어도 고장예측에는 큰 도움이 되지 않을 수 있습니다. 반대로 진동, 온도, 압력, 부하, 정비 이력과 실제 고장 시점이 정확하게 연결된 10만 건의 데이터가 훨씬 가치 있을 수 있습니다.
 
그래서 AI Ready Data를 생각할 때는 두 질문을 구분해야 합니다.

1. **이 데이터 자체로 좋은 데이터인가?**
2. **이 데이터가 우리가 만들려는 바로 '이 AI'에게 적합한 데이터인가?**

 
 
### 좋은 데이터인가? vs. '이 AI'에게 좋은 데이터인가?
기업 입장에서는 결국 이런 질문을 하게 됩니다.
 
> **"그래서 우리는 어떤 관점으로 데이터를 관리해야 하는 것일까요?"**

 
다음 그림은 이 복잡한 문제를 훨씬 이해하기 쉽게 정리합니다. 이 그림은 AI Data Readiness를 지탱하는 여섯 개의 기둥으로 분류합니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bc0a03e3-655d-4b1b-9f06-c24c6d4f7b58/image.png)
AI를 위한 데이터 준비성 지표 6가지
(출처: Data Readiness for AI: A 360-Degree Survey. Fig.3)
 
 
첫 번째는 **Data Quality**입니다. "데이터 자체의 품질이 좋은가?"를 묻습니다.
정확한지, 빠진 것은 없는지, 중복되거나 잘못된 값은 없는지와 같은 가장 기본적인 영역입니다.
 
두 번째 **Understandability & Usability of Data**는 “이 데이터가 무엇인지 알고 실제로 사용할 수 있는가?”를 묻습니다. 
예를 들어 DB에 `TMP_AVG_01 = 742` 라는 값이 정확하게 저장되어 있어도, TMP_AVG_01이 무엇을 의미하는지 아무도 모른다면 활용하기 어렵습니다. 반대로 이것이 ‘평균 조업 온도’이고, 단위는 ℃이며, 어느 센서에서 측정되고 정상 범위는 얼마인지 Metadata와 설명이 붙어 있다면 742라는 숫자는 비로소 사람이든 AI든 이해할 수 있는 데이터가 됩니다.
 
세 번째 **Data Structure & Organization**은 “AI가 필요한 데이터를 쉽게 찾아서 가져다 쓸 수 있는가?”를 묻습니다. 
같은 설비의 정보가 DB, 개인 PC의 Excel, PDF, 이메일 첨부파일에 흩어져 있다면 데이터는 존재하지만 AI가 활용하기는 어렵습니다
 
네 번째 **Data Governance**는 “이 데이터를 AI가 안전하고 책임 있게 사용해도 되는가?”를 묻습니다. 
개인정보, 접근 권한, 보안, Ownership, 법적·윤리적 사용조건 등이 여기에 해당합니다.
 
그리고 다섯 번째 기둥부터 AI Ready Data의 특징이 더욱 분명해집니다.
**Impact of Data on AI**, 즉 “이 데이터가 실제로 AI를 더 잘하게 만드는가?”입니다. 
데이터가 아무리 정확하고 잘 정리되어 있어도 AI가 풀려는 문제와 아무 관계가 없다면 그 AI에게는 가치가 낮습니다. 고장예측 AI라면 고장과 관계있는 진동이나 온도, 부하, 정비 이력이 중요할 것이고, 계약서 검색 AI라면 계약 조항의 의미와 문서 구조가 중요할 것입니다. 
 
따라서 **Data Quality가 “좋은 데이터인가?”를 묻는다면 Impact on AI는 “이 AI에게 좋은 데이터인가?”를 묻습니다**. 이 작은 차이가 AI Ready Data를 이해하는 데 매우 중요합니다.
 
마지막은 **Fair & Unbiased Data**입니다. 
단순히 “편향이 없는가?”라고 번역하면 이 개념의 일부만 전달됩니다. 기업 AI 관점에서는 “**이 데이터가 AI가 실제로 만나게 될 현실을 충분히 대표하고 있는가?**”라는 질문까지 함께 던지는 편이 이해하기 쉽습니다. 
 
예를 들어, 건설 현장의 안전모 탐지 AI를 맑은 날 낮 시간의 한 현장에서 수집한 데이터로만 학습했다고 생각해 보겠습니다. 실제 현장에는 야간도 있고, 비가 오기도 하며 먼지가 날리고 작업자의 자세와 작업복도 달라집니다. 학습 데이터에서는 잘 작동하던 AI가 실제 현장에서 실패할 수 있습니다. 
 
결국 AI에게 필요한 것은 단순히 편향이 없는 데이터가 아니라 AI가 만나게 될 세계의 다양성을 충분히 담은 데이터입니다.
 
 
### 무엇을 위한 AI Ready Data인가?
앞의 네 기둥(Data Quality, Understandability & Usability, Data Structure & Organization, Data Governance)는 어떤 AI 방법을 사용하느냐와 관계없이 기업 전체가 공통으로 갖춰야 할 기본적인 데이터 기반입니다.
 
반면 뒤의 두 기둥 (Impact of Data on AI와 Fairness & Bias)은 어떤 문제를 어떤 AI로 해결하느냐에 따라 달라집니다. 즉, 개별 AI 과제를 시작할 때마다 다시 물어야 하는 질문이죠.
 
즉, **AI Ready는 데이터 자체에 영구적으로 붙일 수 있는 절대적인 Label이라기 보다 데이터와 AI Use Case 사이의 관계로 보는 것이 더 적절**합니다. 같은 설비 데이터라도 생산량 예측에는 충분히 Ready할 수 있지만 고장예측에는 고장 Label과 진동 데이터가 부족할 수 있고, 작업자 안전 예측에는 아예 필요한 데이터가 없을 수도 있습니다.
 
그렇다면 “이 데이터는 AI Ready한가?”라는 질문만으로는 부족합니다. 한 문장을 더 붙여야 합니다. 

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">**“AI-ready for what?” “무엇을 위한 AI Ready Data인가?”**</div>





 
 
## 결국 기업은 어떤 데이터를 준비해야 할까?
이제 처음의 질문으로 돌아가 보겠습니다. "데이터가 깨끗하면 AI가 사용할 준비가 된 것일까요?" 답은 '그것만으로는 부족하다'입니다. 우리가 정리한 개념과 던져야 할 질문을 정리하면 다음과 같습니다. 이 질문들에 답할 수 있어야 비로소 AI Data Readiness를 이야기할 수 있습니다.
 

| 데이터 준비도 | 주요 개념 | 질문 |
| --- | --- | --- |
| Data Quality | 데이터 품질 | **데이터 자체가 제대로 되어 있는가?** |
| Understandability & Usability | 이해·활용 가능성 | **이 데이터가 무엇인지 알고 실제로 사용할 수 있는가?** |
| Data Structure & Organization | 데이터 구조와 조직화 | **AI가 필요한 데이터를 쉽게 찾아서 가져다 쓸 수 있는가?** |
| Data Governance | 데이터 거버넌스 | **이 데이터를 안전하고 책임 있게 사용해도 되는가?** |
| Impact of Data on AI | AI에 대한 데이터의 영향 | **이 데이터가 실제로 AI를 더 잘하게 만드는가?** |
| Fair & Unbiased Data | 공정성·대표성 | **이 데이터가 AI가 만나게 될 현실을 충분히 대표하는가?** |
 
그렇다면 기업의 데이터 전략도, 데이터를 다루는 백엔드 엔지니어도 달라져야 합니다. “AI 시대가 왔으니 우리 회사의 모든 데이터를 먼저 깨끗하게 만들자”는 접근은 현실적으로 비용도 많이 들고 끝도 없습니다. 오히려 순서를 뒤집을 필요가 있습니다.

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">**Business Problem → AI Use Case → AI가 해야 할 판단 → 그 판단에 필요한 Data와 Knowledge → Data Readiness 평가 → 필요한 데이터 준비 → AI 적용**</div>

 
고장예측 AI라면 고장 사례와 관련 변수(Feature)의 확보가 중요할 것이고, 사내 생성형 AI나 RAG라면 문서의 의미와 구조, 메타데이터, 최신성과 접근 권한이 중요할 것입니다. Vision 기반 안전 AI라면 다양한 날씨와 시간, 작업환경을 포함한 현실 대표성이 중요합니다. 
 
 
### 무엇을 Ready하게 만들어야 하는지는 AI의 목적에 따라 달라집니다
Data Readiness는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 한 번 데이터를 전처리하고 끝내는 작업이 아닙니다. AI를 실제로 사용해 보면 부족한 데이터가 보입니다. 예상하지 못한 현장에서 성능이 떨어지고, 새로운 유형의 질문이 들어오고, 오래된 문서 때문에 잘못된 답변이 만들어집니다.
 
그러면 부족한 데이터를 다시 확보하고, 구조와 메타데이터를 개선하고, 라벨을 수정하고, 다시 평가해야 합니다. **AI 사용 → 성능 평가 → 부족한 데이터 발견 → 데이터 개선 → 다시 AI**라는 순환이 만들어져야 합니다. AI Ready Data는 완성품이라기보다 지속적으로 만들어지는 데이터 상태에 가깝습니다.
 
오랫동안 데이터 분야에서는 **Garbage In, Garbage Out**이라는 말을 사용해 왔습니다. AI 시대에도 여전히 맞는 말입니다. 다만 이제 한 문장을 더 기억할 필요가 있습니다.

 <div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">**Clean Data ≠ AI Ready Data**</div>

 
앞으로 기업이 물어야 할 질문은 “우리 회사에는 데이터가 얼마나 많은가?”가 아닐지도 모릅니다. 더 중요한 질문은 이것입니다.
 
> “**우리가 해결하려는 문제를 AI가 이해하고 학습하고 판단할 수 있을 만큼, 필요한 데이터와 지식을 준비해 놓았는가?**”

 
이것이 기업의 AI 경쟁력을 결정하게 될 것입니다. 그리고 여러분이 그 업의 주인공이 될 것입니다.

 
 
 
### 📚 참고 문헌
* [Data Readiness for AI: A 360-Degree Survey — Pasindu A. Hiniduma, Suren Byna, Jean Luca Bez et al.](https://arxiv.org/pdf/2404.05779)
* [Data-Centric Artificial Intelligence — Johannes Jakubik, Michael Vössing, Niklas Kühl, Jannis Walk, Gerhard Satzger](https://arxiv.org/pdf/2212.11854)

 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [바이브 코딩을 넘어 AI Native Engineering으로: AI 시대 개발자 로드맵](https://community.programmers.co.kr/post/13962?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13962)
* [바이브 코딩 앱이 현업 서비스가 되기 전에 반드시 넘어야 할 백엔드의 벽](https://community.programmers.co.kr/post/13861?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13861)
* [LLM 성능의 '천장'을 깨는 시대: 백엔드 엔지니어를 찾아라](https://community.programmers.co.kr/post/13729?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=data_13729)

 
 

![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)

AI 시대 데이터 관리의 새로운 기준: 저장에서 활용 가능성으로 (AI Ready Data)

지난 7월 데브코스에서 진행한 '**나의 개발자 유형 찾기**' 여름방학 이벤트, 기억 나시나요?
"나는 어떤 개발자일까?" "그리고 나와 어울리는 개발자 유형은 무엇일까?"를 알아볼 수 있었던 이벤트였는데요!
무려 1,000명이 넘는 분들께서 참여해주셨답니다. 🙌
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d85dff82-fb87-4e0a-a4e4-aad10e336f96/image.png)
 
개발자 유형은 **불굴의 개척자, 논리정연한 설계자, 소통의 달인, 만능 해결사** 총 4가지로 분류되었는데요!
어떤 유형의 개발자가 가장 많았을까요? (두구두구 🥁)
 
 
## 📋 개발자 유형 검사 결과, 가장 많은 유형은 바로 이것!
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/29c92a58-3b1e-43b2-b17f-d5ddf33a7e00/image.png)
 
### **🥇 가장 많은 타입은?**
- 📐 **논리정연한 설계자가 48.7%** - 거의 절반!
- 🔧 만능 해결사 26.0%
- 🧭 불굴의 개척자 13.2%
- 💬 소통의 달인 12.1%
 

놀랍게도 논리정연한 설계자 유형이 절반 가까이 나왔습니다!
지금부터, 상황에 따른 유형별 특징을 상세히 소개해 드릴게요 🙆‍♀️
 
 
### 🧭 불굴의 개척자(13.2%) - "일단 해보자!"
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8389c42d-7836-4f7f-a996-193972ecdb19/image.png)
* **에러 났을 때**: "어? 뭐야 이거?" → 바로 구글링이나 ChatGPT 돌려보기
* **코드 리뷰할 때**: "이 코드 다른 사람도 이해하기 쉬울까?" 하며 협업 걱정
* **새 기술 나왔을 때**: "오! 재밌어 보이네?" → 작은 프로젝트로 일단 시도!

👉 "**실패해도 괜찮아, 해보면서 배우면 되지!**" 스타일이시군요!
 
 
📌 **불굴의 개척자 최고의 짝꿍은?** 논리정연한 설계자, 소통의 달인

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/416e82ec-884b-4c15-9ecb-167682cc8960/image.png)
 
역시, 완성도 있는 프로젝트를 만들기 위해서는 도전정신과 더불어 튼튼한 설계, 따뜻한 소통이 필요하죠!
 
 
### 📐 논리정연한 설계자 (48.7%) - 참여자 절반이 이 타입!
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d498e802-dda1-43c8-95aa-a3b2e2217335/image.png)
* **에러 났을 때**: "잠깐, 로그부터 차근차근 읽어보자" 하며 원인 파악부터
* **코드 리뷰 할 때**: "이 로직 맞나? 혹시 버그 생길 가능성은?" 꼼꼼 체크
* **프로젝트 시작할 때**: "어떤 도구 쓸까? 라이브러리는 뭐가 좋을까?" 미리미리 준비

👉 "**미리미리 여러가지 안을 세워두는**" 체계적인 스타일이시군요!
 
 
📌 **논리정연한 설계자 최고의 짝꿍은?** 불굴의 개척자, 만능 해결사

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c20c7953-c3aa-448d-9814-490089d4989f/image.png)
 
계획은 완벽하지만 부족한 실행력을, 불굴의 개척자 & 만능 해결사 동료들의 도움으로 보완해보세요.
함께라면 계획 → 도전 → 완성까지, 매끄럽게 이어질 거예요!
 
 
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![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c357332d-50d7-4d02-ba6e-418c742a1b1e/image.png)
* **에러 났을 때**: "흠... 이 부분이 문제네" 최소한 코드로 빠르게 원인 찾기
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### 💬 소통의 달인 (12.0%) - "함께하면 더 좋아!"
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0a1ccbf2-e5c4-4eb0-97bb-032a02fa1b14/image.png)
* **에러 났을 때**: "어? 이거 누가 아는 사람 없나?" 바로 동료들에게 SOS
* **팀에서 의견 충돌 날 때**: "자자, 진정하고 서로 얘기해 봐요" 중재자 역할
* **프로젝트 시작할 때**: "이런 경험 있었는데..." 적극적으로 경험 공유

👉 "**혼자보다 같이!**" 협업의 달인이시군요!
 
 
📌 **소통의 달인 최고의 짝꿍은?** 불굴의 개척자, 만능 해결사

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팀 프로젝트에서 소통은 필수!
불굴의 개척자의 추진력과 만능 해결사의 실행력이 더해지면 더할 나위 없는 완벽한 조합!
동료들과의 협업으로 최고의 결과물을 만들 수 있어요.
 
 
## ⁉️ 개발자 유형 테스트로 우리가 알 수 있는 재밌는 사실은?
이번 개발자 유형 검사 이벤트에서는 참여자의 절반이 📐**논리정연한 설계자**로 나타났는데요!
개발자 = 분석형으로 이해하는 분들도 있을 거예요.
 
하지만 개발 업무에선 다양성이 무엇보다 중요하다는 사실, 아시나요?
다양한 스타일이 모여야 서로를 보완하며 더 단단한 스택을 만들어갈 수 있습니다.
 
접근 방식은 달라도, 모두의 마음은 같죠.
바로 "문제를 해결하자!"는 것!
 
어떤 분은 분석으로, 어떤 분은 실험으로, 어떤 분은 소통으로, 어떤 분은 실행으로!
 
📐 분석파가 없다면? → 버그투성이 코드가 나오고,
🧭 개척자가 없다면? → 늘 같은 기술만 반복할 테고,
💬 소통파가 없다면? → 팀워크가 흔들리고,
🔧 해결사가 없다면? → 급한 문제는 그대로 남겠죠.
 
**결국 중요한 건, 함께할 때 시너지가 폭발한다는 사실!** 🚀
 
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e5cefda9-d4f8-4861-b6fb-b55ae9c9da35/image.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/KDT)
 
그렇다면, 이렇게 다양한 동료들은 어디서 만날 수 있을까요?
 
다양한 유형의 사람들을 검증된 사전 역량 진단으로 선발하는 곳!
**프로그래머스 데브코스**에서 동료 학습을 시작해보는 건 어때요?
 
🚨 **프론트엔드, 백엔드, 백엔드 단기심화 데브코스 모집 중**
실무에 가장 가까운 프로젝트, 최고의 동료들과 함께할 기회를 놓치지 마세요!
 
 
 

### 🔍 **데브코스 선배들의 최종 프로젝트 결과물 살펴보기**
 
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### **📌 현재 모집 중인 과정, 자세히 보고 싶다면?**
 
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[데브코스 이벤트] 개발자 유형 테스트 결과 공개: 가장 많은 유형은 바로 이것!

어렵게 얻은 합격 기회가 날아갈까 봐, 제시받은 연봉을 그대로 수락해 본 경험이 있으신가요? 많은 주니어 개발자들이 '회사에 밉보일까 봐' 혹은 'AI 시대라 내 가치가 부족해서'라는 두려움 때문에 협상을 포기하곤 합니다.
 
시니어 풀스택 개발자 고코더 님은 연봉 협상이 무례함이 아닌, 나의 가치를 증명하는 지혜로운 절차라고 말합니다. AI 시대에 주니어 개발자가 자신 있게 협상 테이블에 나서는 방법을 확인해 보세요!
 
 

***
 
 
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이미지 출처: 픽사베이
 
 
주니어 개발자 A씨는 이직 제안을 받았습니다. 연봉도 지금보다 높았습니다. 그런데 오퍼레터를 받고도 선뜻 답장을 못 했습니다. "이 정도면 감사히 받아야 하는 거 아닌가", "괜히 더 달라고 했다가 합격이 취소되면 어떡하지." 결국 처음 제시받은 금액 그대로 수락했습니다. 나중에 비슷한 연차의 동료에게 물어보니, 그 동료는 처음 제시받은 금액에서 협상을 해서 더 받았다는 이야기를 들었습니다. A씨는 그제야 "협상이라는 선택지가 있었다는 것" 자체를 몰랐다는 걸 깨달았습니다.
 
많은 주니어 개발자들이 연봉 협상 앞에서 A씨와 비슷한 감정을 느낍니다. 협상이 곧 무례함이나 욕심으로 비칠까 봐 두렵고, 어렵게 잡은 기회를 놓칠까 봐 조심스럽습니다. 특히 처음 취업하는 취준생이라면 "나 같은 신입이 뭘 협상해"라는 생각이 먼저 들기 마련입니다. 오늘은 이 두려움이 어디서 오는지, 그리고 실제로 어떻게 접근하면 좋을지 이야기해 보겠습니다.

 
 
 

## 왜 우리는 협상을 두려워할까
협상을 못 하는 이유를 물어보면 대부분 비슷한 답이 돌아옵니다.
 
"괜히 회사에 밉보일까 봐"
"신입 주제에 뭘 요구하냐고 할까 봐"
"오퍼가 취소될까 봐."
 
흥미로운 건 이 두려움이 실제 경험에서 나온 게 아니라, 대부분 상상 속의 두려움이라는 점입니다.
 
이런 반응은 사실 낯선 게 아닙니다. 처음 연봉 협상을 해보는 사람이라면 누구나 비슷한 망설임을 겪습니다. 회사가 나를 뽑아준 것"이라는 감사한 마음이 앞서다 보니, 그 관계에서 뭔가를 더 요구하는 게 마치 은혜를 모르는 행동처럼 느껴지는 경우가 많습니다. 하지만 채용은 은혜를 베푸는 일이 아니라 회사와 개인이 서로의 필요를 맞춰가는 거래입니다. 회사는 필요한 인재를 구하고, 개인은 자신의 노동과 시간을 제공하는 대가로 정당한 보상을 받습니다. 이 프레임을 이해하면 협상이 훨씬 자연스럽게 느껴집니다.
 
또 하나, 협상을 "싸움"으로 오해하는 경우도 많습니다. 협상은 상대를 이기는 게 아니라, 서로가 받아들일 수 있는 지점을 찾아가는 대화입니다. 이 관점의 차이만으로도 협상에 임하는 마음가짐이 달라집니다.
 
 
## AI가 다 하는데, 제가 협상해도 될까요
요즘 들어 새로운 형태의 망설임도 자주 보입니다. "요즘은 AI가 코드도 다 짜주는데, 제가 뭘 잘한다고 협상을 해요." 코딩 테스트에서 AI 도구 사용이 익숙해지고, 채용 공고에서도 "AI 활용 능력"이 언급되는 시대다 보니, 스스로의 가치를 의심하는 주니어들이 늘고 있습니다.
 
이 질문에는 두 가지 오해가 섞여 있습니다. 첫째, 회사가 채용하는 건 "코드를 짜는 손"이 아니라 "문제를 정의하고 판단하는 사람"입니다. **AI가 코드 작성을 도와줄수록, 오히려 무엇을 만들지 결정하고 그 결과를 검증하는 사람의 역할이 더 중요해집니다**. 채용 담당자 F씨는 이렇게 말합니다. "요즘 면접에서는 AI가 짜준 코드를 그대로 쓰는 사람인지, 왜 그 코드가 맞는지 설명할 수 있는 사람인지를 훨씬 유심히 봅니다. 후자를 뽑고 싶은 건 예나 지금이나 똑같아요."
 
둘째, 연봉 협상의 근거는 "내가 AI보다 코드를 더 잘 짜는가"가 아닙니다. 회사가 이미 나를 채용하기로 결정했다는 사실 자체가, 내 가치를 그 시장가에서 인정했다는 뜻입니다. 협상은 그 인정된 가치를 시장 데이터에 맞춰 조정하는 과정이지, 처음부터 "내가 이 자리에 자격이 있는가"를 다시 증명하는 시험이 아닙니다. AI 도구의 발전은 업계 전체의 생산성 기준을 바꾸는 변화이지, 특정 개인의 협상 자격을 깎아내리는 이유가 될 수 없습니다.
 
오히려 이런 관점도 가능합니다. AI를 활용해 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있다는 것 자체가 하나의 강점입니다. "이런 반복 작업은 AI 도구로 자동화해서 처리 시간을 줄였습니다" 같은 경험이 있다면, 이것도 협상 테이블에서 충분히 쓸 수 있는 근거가 됩니다. **AI는 협상을 포기할 이유가 아니라, 오히려 새로운 협상 근거를 만들어주는 도구**이기도 합니다.
 
 
## 협상은 무례함이 아니라 절차입니다
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이미지 출처: 픽사베이
 
 
먼저 짚고 넘어갈 게 있습니다. 채용 담당자에게 제시받은 연봉에 대해 조정을 요청하는 건 특별한 일이 아니라 채용 프로세스의 정상적인 한 단계입니다. 회사도 이 과정을 예상하고 있습니다. 실제로 많은 기업의 초기 오퍼는 협상의 여지를 두고 설계됩니다. 처음 제시된 숫자가 회사가 줄 수 있는 최대치인 경우는 생각보다 드뭅니다.
 
채용 담당자 D씨는 이렇게 말합니다. "저희는 처음부터 최종 예산을 제시하지 않습니다. 후보자의 경력, 다른 제안, 협상 여부를 고려해서 몇 단계의 여지를 남겨두는 경우가 많아요. 그런데 정작 협상을 시도하는 지원자는 절반도 안 됩니다." 이 말은 곧, 협상을 시도하지 않는 사람은 회사가 애초에 남겨둔 여지를 그냥 포기하고 있다는 뜻이기도 합니다.
 
그런데도 많은 주니어들이 협상을 요청하면 오퍼가 취소되거나, 회사에 "욕심 많은 사람"으로 찍힐까 봐 걱정합니다. 실제로는 정중하고 근거 있는 협상 요청 때문에 오퍼가 철회되는 경우는 매우 드뭅니다. 채용까지 이미 여러 단계의 면접과 검토를 거친 후보자를, 정중한 협상 요청 하나로 포기하는 회사는 애초에 그 정도로 확신을 갖고 뽑은 게 아니었을 가능성이 큽니다.
 
오히려 채용 담당자 입장에서는 협상 자체를 "이 사람이 자기 가치를 이해하고, 커뮤니케이션을 할 줄 아는 사람이구나"라는 신호로 받아들이는 경우도 많습니다.
 
 
## 협상 전에 준비해야 할 것
무작정 "더 주세요"라고 말하는 건 협상이 아닙니다. 근거가 필요합니다.
 
첫째, 시장 데이터를 확인하세요. 비슷한 연차, 비슷한 직군의 개발자들이 어느 정도 받는지 파악해두면 요청할 금액의 근거가 생깁니다. 채용 플랫폼의 연봉 정보, 지인 네트워크, 개발자 커뮤니티의 연봉 공유 게시글 등을 참고할 수 있습니다. 한 가지 정보원만 믿지 말고 여러 출처를 교차 확인하는 게 좋습니다. 커뮤니티 글은 극단적인 사례가 많이 공유되는 경향이 있어서, 평균치보다는 범위를 파악하는 용도로 참고하는 게 안전합니다.
 
둘째, 다른 오퍼가 있다면 활용하세요. B씨는 두 곳에서 동시에 오퍼를 받았습니다. 낮은 쪽 회사에 "다른 곳에서 이 정도 금액을 제시받았는데, 이 회사에 더 가고 싶다"고 솔직하게 전했고, 회사는 금액을 조정해줬습니다. 다른 오퍼는 가장 강력하고 명확한 협상 근거입니다. 다만 없는 오퍼를 있다고 꾸며내는 건 절대 하지 말아야 합니다. 채용 담당자들은 이런 시도를 생각보다 쉽게 알아챕니다. 업계가 좁아서 나중에 확인 전화 한 통으로 들통나는 경우도 있고, 발각되면 그 회사와의 관계는 완전히 끝나버립니다.
 
셋째, 내가 가진 구체적인 강점을 정리하세요. "저 열심히 하겠습니다" 같은 말은 협상 근거가 되지 않습니다. "**이전 인턴십에서 이런 프로젝트를 주도했고, 이 기술 스택에 대한 실무 경험이 있습니다**"처럼 구체적인 사실이 필요합니다. 신입이라 경력이 없다면, **사이드 프로젝트나 스터디, 오픈소스 기여 경험** 같은 것도 충분히 근거가 될 수 있습니다. 핵심은 "내가 이 회사에 어떤 가치를 가져다줄 수 있는가"를 숫자나 사례로 구체화하는 것입니다.
 
넷째, 내가 받아들일 수 있는 범위를 미리 정해두세요. 협상을 시작하기 전에 최소 마지노선과 이상적인 목표치를 스스로 정리해두면, 실제 대화에서 감정에 휘둘리지 않고 판단할 수 있습니다. 급하게 결정하지 않기 위해서라도 이 기준은 협상 전에 미리 세워두는 게 좋습니다.
 
 
## 실제로 어떻게 말해야 할까
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이미지 출처: 픽사베이
 
 
협상은 요구가 아니라 대화입니다. C씨는 협상 메일에서 이렇게 썼습니다. 
"**합류하게 되어 정말 기쁩니다. 다만 현재 다니는 회사에서 관리하고 있는 프로젝트 규모와 최근 습득한 인프라 경험을 고려했을 때, 제시받은 금액보다 조금 더 조정될 수 있다면 감사하겠습니다.**" 
 
회사는 이 요청을 받아들였고, C씨는 이후 입사해서도 "그때 정중하게 요청해 줘서 오히려 신뢰가 갔다"라는 이야기를 들었습니다.
 
톤에서 중요한 건 감정을 배제하고 사실 위주로 말하는 것입니다. "너무 적어서 서운합니다"보다는 "시장 조사 결과 이 정도 범위가 일반적이라고 파악했습니다"가 훨씬 설득력이 있습니다. 또한 협상 요청이 채용 자체를 거부하는 신호가 아니라는 걸 분명히 하는 것도 중요합니다. "합류하고 싶은 마음은 확실하다"라는 전제를 먼저 깔아두면, 회사도 이 대화를 훨씬 편하게 받아들입니다.
 
전화나 대면보다 이메일이나 문서로 요청하는 것도 방법입니다. 즉흥적으로 대답해야 하는 부담이 줄고, 회사 쪽도 내부 검토를 거쳐 답할 시간을 가질 수 있습니다. 다만 회사에서 먼저 전화로 논의하자고 제안하면, 그에 맞춰 유연하게 대응하는 것도 좋습니다.
 
 
## 협상이 어려운 상황도 있습니다
모든 상황에서 협상이 통하는 건 아닙니다. 스타트업의 초기 시드 단계처럼 예산 구조 자체가 빡빡한 곳도 있고, 대기업처럼 연봉 테이블이 직급별로 정해져 있어 개인 협상의 여지가 거의 없는 곳도 있습니다. 이런 경우 협상이 불가능하다고 해서 그 회사가 나쁜 곳이라는 뜻은 아닙니다.
 
이럴 때는 연봉 외의 조건을 살펴보는 것도 방법입니다. 사이닝 보너스, 입사일 조정, 재택근무 비율, 교육비 지원, 장비 지원 같은 항목들도 충분히 협상 가능한 대상입니다.
 
E씨는 희망 연봉이 받아들여지지 않자 대신 입사 6개월 후 재평가 후 다시 한번 협상을 하자고 요청했습니다. "지금 당장 금액을 못 올려주더라도, 성과가 확인되면 그때 다시 논의하자"는 약속을 구체적으로 남긴 셈입니다. 이런 조건들은 당장의 숫자만큼 눈에 띄지 않지만 장기적으로는 비슷하거나 더 큰 가치를 가질 수 있습니다.
 
또한 협상 여지가 정말 없는 조직인지, 아니면 담당자 선에서 판단하기 어려운 것뿐인지 구분할 필요도 있습니다. "혹시 이 부분에 대해 내부적으로 논의해 주실 수 있는지" 정중하게 물어보는 것도 좋은 방법 입니다. 
 
 
## 협상을 못 해도 괜찮습니다
이 모든 걸 알아도 막상 협상 요청 메일을 보내는 건 여전히 떨립니다. 처음부터 능숙하게 협상하는 사람은 없습니다. 중요한 건 이번 협상의 성패가 아니라, "협상이라는 선택지가 존재한다"라는 걸 아는 것 자체입니다.
 
이번에 시도하지 못했더라도 자책할 필요는 없습니다. 대신 이번 경험을 기록해두세요. 어떤 부분에서 망설였는지, 어떤 말이 입 밖으로 나오지 않았는지. 다음 이직이나 연봉 협상 시즌에는 조금 더 준비된 상태로 대화를 시작할 수 있을 겁니다. 자신의 가치를 스스로 설명하는 연습은, 결국 협상 테이블 밖에서도 커리어 전반에 도움이 되는 기술입니다. 성과 평가 자리에서, 이직 면접에서, 심지어 팀 내에서 새로운 역할을 제안할 때도 같은 근육이 쓰입니다.
 
연봉 협상은 한 번의 이벤트가 아니라 커리어 내내 반복해서 마주치는 대화입니다. 처음이 가장 어렵고, 그다음부터는 조금씩 수월해집니다. 지금 당장 완벽하게 해내지 못해도 괜찮습니다. 다만 그 선택지가 애초에 존재한다는 것만은 잊지 마세요.
 
 
 

### 📌 함께 읽으면 좋은 글
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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)

연봉 협상, 해도 되는 걸까? 주니어 개발자를 위한 연봉 협상 전략

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

# 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.
 
 
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베이지안 확률과 AI의 비밀: 데이터로 더 똑똑해지는 인공지능의 핵심 원리

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
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(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)
 
 

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AI 시대, 신입 개발자가 실력을 키우는 법

프로그래밍을 처음 시작하려는 분들 사이에서 가장 많이 추천되는 언어, 바로 파이썬입니다. 문법이 쉬워 입문자도 부담 없이 도전할 수 있고, 데이터 분석부터 웹 개발, 인공지능까지 활용 범위도 넓어요. 이 글에서는 파이썬의 특징과 장점, 그리고 어떻게 공부를 시작하면 좋을지 차근차근 알려드릴게요.
 
# 파이썬(Python), 비전공자도 배울 수 있을까?
정답은 YES!
 
**파이썬은 문법이 간단하고, 읽고 쓰기 쉬운 언어**입니다. 복잡한 용어나 괄호가 줄줄이 이어지는 다른 언어와 비교해보면, 파이썬은 입문자에게 굉장히 친절한 언어죠. 게다가 지금은 **개발자뿐만 아니라 마케터, 기획자, 디자이너 등 다양한 직군에서도 파이썬을 활용**하고 있어요. 데이터 분석, 자동화, 크롤링, 간단한 웹 서비스 개발 등, 파이썬 하나로 할 수 있는 일이 너무 많이 때문이죠.
 
👉 특히 초보자라면, 파이썬처럼 진입장벽이 낮고 실무 활용도가 높은 언어부터 시작하는 것이 학습 효율 측면에서도 좋습니다.
 
# 파이썬을 배우면 손해가 없다!
파이썬은 단순한 입문 언어가 아닙니다. 실제로 파이썬은:
* 머신러닝, 인공지능, 데이터 분석, 웹 개발, 업무 자동화 등에서 필수 언어로 자리 잡았고,
* 미국 실리콘밸리뿐 아니라 국내 개발 채용 시장에서도 꾸준히 높은 수요를 기록 중입니다.

또한 파이썬을 배우는 과정에서 단순히 코드만 배우는 것이 아니라, 프로그램이 어떻게 작동하는지, 세상을 구성하는 디지털 원리가 어떻게 돌아가는지에 대한 인사이트도 얻을 수 있어요.
 
# 파이썬을 배워야 하는 이유 (특징 및 장점)
## 1. 문법이 쉽고, 가독성이 좋다.
예시로 "Programmers"를 출력하는 코드를 비교해볼게요. 
 
```
// Java
public class Solution {
 public static void main(String args[]) {
 System.out.println("Programmers");
 }
}
```
```
# Python
print("Programmers")
```
 
보이시나요? 파이썬은 불필요한 복잡함을 없애고, 직관적인 문법을 제공해줍니다.
 
## 2. 다양한 라이브러리와 프레임워크
파이썬에는 `pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`, `Django`, `Flask` 등 다양한 도구가 이미 존재합니다. 개발자가 직접 구현할 필요 없이 원하는 기능을 빠르게 구현할 수 있어 생산성이 높습니다.
 
## 3. 동적 타입 언어로 컴파일 과정이 없어 오류 수정이 쉽다.
코드를 기계어로 바꿔주는 별도의 작업(컴파일)이 필요 없고, 실행 결과를 바로 확인할 수 있어 오류를 발견하고 수정하기가 쉽습니다. 코드를 쉽게 리팩토링 할 수 있어 다양한 상황에 대응할 수 있는 유연한 코드를 작성할 수 있습니다. 초보자에게는 이 피드백 루프가 매우 중요하죠!
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d119d7a2-6cce-4962-bc92-bd834fa2bedd/image.png)
👆 실행하면 결과를 바로 확인할 수 있음
 
## 4. 운영체제 상관없이 사용 가능
Windows, Mac, Linux 등 모든 주요 운영 체제에서 호환되기 때문에, 파이썬만 설치되어 있다면 어디서든 사용할 수 있습니다.
 
# 파이썬 공부, 어떻게 시작해야 할까?
프로그래밍에 대한 이해 없이 무작정 언어를 배우시는 분들이 많으신데요. "프로그래밍이 뭐지?", "HTML은 프로그래밍 언어일까?", "프로그래밍 언어의 공통점은?" 등 프로그래밍 언어를 학습할 때 미리 알아두어야 할 내용이 있습니다.
 
만약 **프로그래밍에 대한 기초 지식이 없다면, 파이썬을 공부하기 전 아래의 영상을 시청**해 보세요. 프로그래밍 언어를 이해하는 데 도움이 될 거예요.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/q2aXZzvPFkc?si=t25w3RCVU_uHSVit" 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>
 

# 파이썬 입문자를 위한 학습 순서
## 1. 기본 개념부터 시작
**변수, 자료형, 조건문, 반복문 같은 프로그래밍의 기본 개념을 학습**합니다. 이 개념들이 앞으로 배울 모든 코드의 기반이 됩니다. 어떤 내용을 배우는지 궁금하신 분들은 아래의 간단한 예시 영상을 참고해주세요.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/E-W0wpYdDv8?si=NOppnv4kan2_CMUd" 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>

 
## 2. 문법 익히기
기본 개념을 바탕으로 파이썬 문법을 익혀보세요. 이 단계에서는 **코드를 직접 작성하고, 실행해보는 연습**이 중요합니다.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/Q3FjdlmVdQY?si=f5GD7yAG7Ux9AUkN" 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>

 
## 3. 객체 지향 프로그래밍 & 모듈 활용
잘못된 점을 발견해도 기능을 수정하지 못할 정도로 정리되지 않은 코드를 '스파게티 코드'라고 부릅니다. 이런 상황을 피하기 위해 '객체 지향 프로그래밍' 기법이 발전해왔고, 여러분이 이용 중인 프로그램은 거의 객체 지향 방식으로 만들어졌습니다. 스파게티 코드가 아닌, 구조적인 코드를 작성하기 위해 **파이썬의 클래스(Class), 모듈(Module), 패키지(Package), 라이브러리(Library)를 학습**합니다.
 
> 모든 언어는 기본이 잘 갖춰져야 코드 작성이 수월해지기 때문에, 파이썬 입문 과정은 탄탄한 기본기를 익힐 수 있고, 핵심 개념을 바탕으로 많은 실습 문제를 풀어볼 수 있는 강의를 선택하는 것이 좋습니다.

 
## 4. 코딩 연습 & 알고리즘 문제 풀기
기본기를 쌓았으면 실습으로 넘어갑니다. **프로그래머스와 같은 플랫폼에서 문제를 풀고 반복 학습**하면 코딩 실력이 눈에 띄게 향상됩니다.
* 코딩 연습을 통해 문제를 해결하고, 습득하는 과정을 반복하면서 내 것으로 만드는 것이 중요합니다. 간단한 문제를 먼저 풀어보고, 점차 복잡한 문제들을 해결해나가면서 코드 작성이 익숙해지도록 연습하세요.
* 알고리즘 역량 강화도 중요합니다. 코딩테스트뿐만 아니라 실무에서 업무 효율을 높이는 데에도 사용되기 때문이죠.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/34766f2c-7252-4ac7-ba8c-7c3287ea52e9/image.png)
👆 [프로그래머스 코딩테스트 연습 문제](https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?order=recent)
 
## 5. 코드리뷰 경험하기
다른 사람의 피드백을 받아보는 '코드리뷰'는 실력 향상에 정말 큰 도움이 됩니다. **나의 코드에 대한 다양한 시각을 배우고, 더 나은 해결법을 발견**할 수 있어요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5377b948-5fab-4374-b352-1f768f8be2b2/image.png)
👆 프로그래머스 코딩테스트 실력 UP 패키지의 실제 코드리뷰 사례
 
# 입문자 추천 강의: 파이썬 입문 with 프로그래머스
수많은 파이썬 강의 중 무엇을 들어야 할지 고민되셨나요? [파이썬 입문 with 프로그래머스](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/16496/16496-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%9E%85%EB%AC%B8-with-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4)는 **기본기를 탄탄하게 다질 수 있도록 커리큘럼이 구성**되어 있으며, 웹 개발, 인공지능, 빅데이터, Open API 등 파이썬으로 할 수 있는 다양한 응용 분야를 학습할 때 더욱 수월하게 실력을 쌓을 수 있습니다.

[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5dbe8817-7d5f-4d60-9f14-68d15d05c006/image.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/16496/16496-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%9E%85%EB%AC%B8-with-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4)
 
코딩을 처음 시작하는 누구나! 들을 수 있는 <파이썬 입문 with 프로그래머스>은 다음과 같은 특징을 가지고 있어요.
* 개발 언어들의 공통적인 특징을 먼저 이해한 후, Python 기본기를 차근차근 학습합니다.
* 실제 서비스에서 어떻게 사용되는지를 다양한 예시를 통해 설명합니다.
* 이론과 실습을 반복하며 배운 내용을 내 것으로 만드는 과정을 경험합니다.
 
### 🔎 파이썬 입문 with 프로그래머스 학습 과정
1. 파이썬 언어의 기초 문법 - 자료형, 변수, 반복문, 제어문, 함수
2. 파이썬 `class` 문법 기초
3. 파이썬만의 문법 - List Comprehension 등
4. 디버그 모드 - 코드가 수행되는 과정 추적
5. Visual Studio Code 에디터 사용법
6. 언어에 관계없이 프로그래밍 언어를 학습할 때 꼭 알아야 할 공통 영역

👉 상세 커리큘럼은 [여기서](https://prgrms.notion.site/with-1bb3e47046bf8012966ed7b65f86cec7) 확인하실 수 있어요.
 
 
파이썬은 초보자에게 가장 추천되는 언어입니다. 프로그래머스와 함께라면 재미있게 배울 수 있고, 실무에서도 무궁무진하게 활용할 수 있어요. 처음이 어렵지, 한 걸음만 떼면 생각보다 재미있는 학습 여정이 될 거예요. 😊
 
 
[![BE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/28ec6386-62bf-4338-b742-ea26d1b81ce6/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)

초보자를 위한 파이썬 입문 가이드: 파이썬 특징 및 장점, 추천 강의까지!

안녕하세요, 프로그래머스입니다. 지난 2월, 프로그래머스에서 처음으로 '프로그래머스 코드챌린지' 라는 코딩 경진 대회를 개최했었는데요. 많은 개발자분들께서 관심을 가지고 예선 1차와 2차에 참여해주셨습니다.
 
본선 경기에서는 예선을 거쳐 선발된 약 50명의 본선 진출자들이 3시간 동안 프로그래머스에서 출제한 문제들을 치열하게 풀었습니다. 문제 풀이 후엔 시상식과 마지막 포토 타임까지 가지며 행사가 마무리되었습니다.
 
많은 분들께서 참여해주시고 즐겨주셨던 프로그래머스 코딩 축제, 프로그래머스 코드챌린지!
다음에 개최될 코드챌린지도 많은 기대와 관심 부탁드려요! 😉
 

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***
 
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2025 프로그래머스 코드챌린지 본선 현장스케치 🎨 

전 세계 개발자들이 매년 주목하는 보고서가 있습니다. 바로 Stack Overflow 개발자 서베이인데요. 2025년에도 약 49,000명의 개발자가 참여해 AI 도구 사용, 인기 기술 스택, 커뮤니티 사용 등 다양한 주제를 다뤘습니다. 특히 올해는 AI에 대한 기대와 동시에 경계심이 교차하는 흐름이 뚜렷하게 나타났습니다.
 
오늘 포스팅에서는 2025 Stack Overflow 개발자 서베이 주요 결과를 살펴보고, 개발 현장의 변화와 앞으로의 인사이트를 함께 나눠보겠습니다.
 
 
## 1. AI 도구, 사용은 늘었지만 신뢰도는 하락
올해 설문에 따르면 **개발자들의 AI 도구 사용률이 약 80%로 나타났습니다**. 하지만 오히려 **AI 도구에 대한 신뢰도는 29%로 하락**하였으며, 이는 작년 대비 11%가 감소한 수치입니다.
 
* AI 결과 신뢰도 급락: 작년 40% → 올해 29%로 하락
* 가장 큰 이유: 응답자의 45%가 "거의 맞긴 한데, 완전히 맞지 않음"을 AI 솔루션의 가장 큰 불만으로 응답
* 그 결과, **66%의 개발자가 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 응답**

 
AI 결과가 만족스럽지 않을 때 개발자들이 선택하는 방법은 '사람에게 물어보는 것'인데요. 약 75%의 개발자들이 복잡한 코드를 작성하거나 중요한 상황에서 AI 결과를 신뢰할 수 없을 때 다른 사람에게 물어본다고 합니다.
 
이는 결국 **AI가 빠르게 발전하더라도, 사람 중심의 검증과 협업이 여전히 필수적**임을 보여줍니다.
 
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## 2. 대규모 언어 모델
### ✅ GPT 모델의 압도적 사용률
* **OpenAI GPT 모델은 응답자의 82%가 지난 1년간 개발 작업에 사용했다고 응답**하면서, 가장 많이 사용되는 대규모 언어 모델(LLM) 1위로 나타났습니다.
* 이는 GPT가 여전히 개발자 생태계에서 표준 도구로 자리 잡고 있으며, 다른 모델 대비 **접근성과 활용성이 높다**는 것을 보여줍니다.

 
### ✅ Claude Sonnet 모델의 차별적 위치
* Claude Sonnet 모델은 학습자(코딩 배우는 사람)보다 **현업 개발자에게 더 많이 사용**되고 있습니다. (학습자 30% vs 전문 개발자 45%)
👉 즉, 입문보다는 실무 중심 활용에서 강점을 보이고 있다는 의미입니다.
* 또 하나 주목할 점은, **Claude가 올해 가장 '감탄받는(Admired)' LLM으로 응답**되었다는 것입니다.
* 가장 사용해보고 싶은 모델(Desired) 항목에서는 33%로 2위에 올랐습니다.

 
즉, GPT는 대중성과 범용성에서 독보적이며, 개발자들이 가장 먼저 접하는 LLM입니다. Claude는 전문 개발자들이 선호하는 모델, 품질/경험 측면에서 높은 평가를 받는 모델이라는 점에서 주목할 만합니다.

 
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## 3. 인기 기술 스택의 변화: Python, Rust, Go의 약진
프로그래밍 언어 사용 트렌드에서도 눈에 띄는 변화가 있었습니다. **Python와 SQL의 사용이 증가했고, Rust, Go 등의 시스템 언어가 성장**했습니다. 반면 Java와 Kotlin은 하락세를 보였습니다.
 
* Python: 전년 대비 7% 상승
* SQL: 전년 대비 7.5% 상승
* Rust와 Go: 각각 2% 증가, 특히 AI 인프라 및 고성능 서비스 개발에서 채택률 상승
* Rust 빌드 도구 Cargo는 올해 가장 "감탄받는" 개발 툴 1위

 
전반적으로 AI와 데이터 중심의 개발 환경이 확대되면서, **안정성과 성능을 중시하는 언어들이 함께 성장**하고 있음을 보여주는 응답 결과였습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9c72626c-967f-429f-ac55-f90cfd7d211b/image.png)
 
 
## 4. 여전히 강력한 커뮤니티의 힘
AI의 영향력이 점점 커지고 있지만, 개발자들은 여전히 커뮤니티를 통해 핵심 정보를 얻고 있습니다. 개발자들이 주로 활용하는 플랫폼과 사용률은 다음과 같습니다.
* Stack Overflow: 84%
* GitHub: 67%
* YouTube: 61%

 
특히, **35%의 개발자가 AI 관련 문제 해결을 위해 Stack Overflow를 방문**한다고 응답했습니다. 이는 Stack Overflow가 단순한 커뮤니티 공간을 넘어, AI가 생성한 코드를 검증하는 신뢰할 만한 소스로 자리잡고 있다는 것을 보여줍니다.
 
또한, Stack Overflow 방문 시 **댓글 읽기**가 최상위 활동으로 나타났는데요. 이는 많은 개발자들이 단순히 '정답'을 찾기보다는 댓글과 토론을 보며 맥락을 이해하려고 한다는 것을 나타냅니다. 결국 **AI가 제공하는 단편적 답변이 채울 수 없는 부분을 커뮤니티가 보완**하고 있음을 알 수 있습니다.
 
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## 5. 개발자 생태계와 학습 방식의 변화
올해 서베이 참여자 중 절반 이상(약 53%)은 10년 이상의 경력을 보유하고 있으며, 약 70%가 현재 정규직 또는 고용 상태를 유지하고 있다고 응답했습니다. 이는 여전히 **시니어 개발자들이 산업 트렌드 전반에 강한 영향력을 발휘**하고 있음을 보여줍니다. 
 
반면, 서베이 응답자 규모는 2024년 65,000명에서 2025년 49,000명으로 감소했고, 특히 18~24세 연령대가 3% 줄어든 것은 젊은 개발자층의 이탈과 함께 Stack Overflow 이용률이 하락했음을 나타냅니다. 이는 AI 기술 확산으로 인한 개발자 커뮤니티 구조의 변화가 빠르게 진행되고 있음을 보여줍니다.
 
학습 방식에서도 변화를 확인할 수 있습니다. **응답자의 44%는 AI 도구를 활용해 코딩을 학습해본 경험이 있다고 답했으며, 69%는 AI를 통해 생산성이 향상되었다고 응답**했습니다. 이는 개발 학습과 업무 방식이 AI 중심으로 전환되고 있음을 보여주고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/939352c2-1412-48bf-9957-e6e846dce979/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f4270d99-5385-4f74-bb2f-8bba10bba897/image.png)
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b9c34658-1f4a-42df-8724-e3daed0097fb/image.png)
 
 
이번 2025 Stack Overflow 개발자 서베이는 **AI 도구의 빠른 확산과 동시에 신뢰도의 한계**를 보여주었습니다. GPT는 여전히 가장 널리 사용되는 LLM으로 자리잡았지만, Claude와 같은 대안 모델들이 전문 개발자들의 선택을 받으며 새로운 균형을 만들어가고 있습니다. 
 
또 Python, Rust, Go 같은 언어의 약진과 함께, 개발자들이 여전히 커뮤니티에서 맥락 있는 지식을 얻고 있다는 점도 눈에 띄었습니다. 결국, **AI와 사람이 공존하며 상호 보완하는 개발 환경**이 앞으로도 중요한 흐름이 될 것입니다.
 
 
### 📌 참고 사이트
* [2025 Developer Survey](https://survey.stackoverflow.co/2025/)
 
 
[![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)

2025 Stack Overflow 개발자 서베이로 보는 개발 트렌드와 인사이트

# 비전공 PM을 위한 4주 실전 바이브코딩 클래스
### ✨ Cursor AI & Next.js로 4주 만에 완성하는 실전 웹 서비스
 
기획만 하던 나, 개발을 이해하는 PM으로!
진짜 작동하는 웹 서비스 구현 클래스, 지금 바로 참여해 보세요.
 
 
[![VIBE-yjgd-poster(1000x1414)-v2.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ad21e4ca-31d5-422f-bf86-721f15061f7f/VIBE-yjgd-poster%281000x1414%29-v2.png)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25315/25315-%EB%B9%84%EC%A0%84%EA%B3%B5-pm%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_vibecoding&utm_content=poster)
 
 
## 코딩 한 줄 몰라도, 웹서비스 만들 수 있다?
* 개발자에게 하나하나 설명하느라 지친 기획자
* 이게 왜 안되는지 기술을 몰라 답답했던 PM
* 서비스를 머릿속에서만 돌려봤던 디자이너

이제 '**바이브 코딩**'이 필요한 때입니다.
 
 
## 💡 기획에 머물러 있던 아이디어, 4주 후엔 실제로 작동하는 서비스가 됩니다!
✅ Cursor AI를 활용해 **실제 배포된 멀티유저 TODO 앱 개발** 프로젝트 진행

✅ Git, API, DB, 배포의 원리를 직접 실습하며, **개발팀과 협업하는 기술 동료**로 성장합니다.

✅ AI에게 정확히 지시하고 결과를 평가하며, **프로젝트를 리드하는 PM**으로 성장합니다.
 
## 📌 비전공자의 아이디어를 현실로 이끄는 실리콘밸리 출신 리더와 함께!
#### 🧑‍🏫 리더 유호현

현) 토블 AI 대표 (AI 거버넌스 플랫폼)

전) 옥소폴리틱스 창업자 (정치 플랫폼)

전) 에어비앤비, X(트위터) 엔지니어
 
## 🙆‍♀️ 이런 분들에게 추천드려요
* 개발의 'ㄱ'자도 모르는 비전공자
* AI 시대에 필수적인 역량을 확보하고 싶은 분
* 아이디어가 코드가 되는 마법! 나만의 웹 서비스를 만들고 싶은 분
* 실제로 작동하는 MVP를 직접 만들고 배포까지 경험하고 싶은 분
* 개발 프로세스를 완벽하게 이해하고, 개발팀과 원활한 소통을 하고 싶은 분

 
## 🗓️ 클래스 진행 일정
📍 온라인 클래스 기간: **8/12(화) ~ 9/9(화)** *9/9 파이널 데모데이 진행

📍 실시간 라이브 세션: **매주 화요일 저녁 8시** (2시간 진행)

📍 클래스 구성: 실리콘밸리 출신 리더와 함께하는 실습 & 질의응답 세션
 
### 🚨 모집 마감: 25년 8월 8일(금)

 
### 👉 [신청하러 가기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25315/25315-%EB%B9%84%EC%A0%84%EA%B3%B5-pm%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_vibecoding&utm_content=poster)


 
[![VIBE-coding-test-02(1456x180)-v2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/43364f88-b9dc-48c9-8e91-4ec961e0ddd3/VIBE-coding-test-02%281456x180%29-v2.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25315/25315-%EB%B9%84%EC%A0%84%EA%B3%B5-pm%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_vibecoding&utm_content=poster)

[프로그래머스] 비전공 PM을 위한 4주 실전 바이브코딩 클래스 오픈 ✨

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

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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e9b963a9-2a90-42b8-b1bc-fb9744d33a7c/image.png)
 
 
## 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
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/86fa4b7c-f570-4beb-b04a-91b35d9661cd/image.png)
 
### 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
![15523.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fac16468-bb3a-4bf3-a77c-f693f52bfc62/15523.jpg)
 
### ✅ "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

안녕하세요. 저는 프로그래머스에서 평가 서비스를 담당하고 있는 4년 차 백엔드 개발자 에이다(Ada)입니다. [지난 아티클](https://community.programmers.co.kr/post/11287)에서는 Github Action을 통해 자동화된 배포 작업을 수행하는 방법에 대해서 알아보았는데요. 오늘은 배포 시 주의해야 될 점 및 안전하게 배포를 진행하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다.
 
# 안정적인 배포
사용자가 체감하는 서비스 품질은 어플리케이션의 안정성과 밀접한 관련이 있습니다. 그리고 안정적인 서비스 운영에 있어서 가장 중요한 것이 바로 안정적인 배포입니다. 만약 배포 중 에러가 발생하거나 서비스가 중단된다면, 단 몇 분 만에 사용자 신뢰도가 급격히 하락할 수 있습니다.
 
예를 들어, 프로그래머스 플랫폼에서 대규모 시험이 진행 중이라고 가정해 보겠습니다. 수많은 응시자가 동시에 문제를 풀고 있는 상황에서, 개발자인 당신은 시스템 모니터링 알람이 울리는 것을 포착했습니다. 빠르게 로그와 지표를 확인한 끝에 원인을 파악했고, 긴급한 코드 수정이 필요한 상황입니다.
 
이제 당신은 **서비스 중단 없이 핫픽스를 배포**해야 합니다.
이럴 때, 어떤 절차로 문제를 해결하고 어떻게 안정적으로 배포를 진행하시겠습니까?
 
만약 서비스 중단을 감행하고 배포를 진행했다면, 시험을 치르고 있던 응시자들에게 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
 
❌ **코드를 실행하는 도중 서버가 응답하지 않음** → 시험 중 예상치 못한 중단 발생
❌ **제출 버튼을 눌렀지만 요청이 정상적으로 처리되지 않음** → 제출 실패
❌ **풀이 중이던 문제 데이터 유실 가능성** → 수험자의 불안 증가
 
이러한 문제들은 사용자의 신뢰도를 크게 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 시험의 공정성에 대한 논란으로 번질 수 있습니다.
 
그렇다면, 안정적인 배포는 어떻게 해야 할까요?
오늘 소개할 안정적인 배포 방법은 **무중단 배포**(Zero-Downtime Deployment)입니다. 특히 두 가지 대표 전략인 롤링 업데이트(Rolling Update)와 블루/그린 배포(Blue/Green Deployment)를 살펴보겠습니다. 각 전략에 대해 간단히 알아보고, 앞선 시나리오에서 어떻게 적용할 수 있을지 고민해봅시다.
 
# 롤링 업데이트(Rolling Update)
롤링 업데이트는 기존 인프라를 한 번에 변경하는 것이 아니라, 점진적으로 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하는 방식입니다. 즉, **서버(혹은 컨테이너)를 하나씩 업데이트하여 서비스 중단 없이 새로운 버전으로 전환**합니다.
 
### 롤링 업데이트 과정
1. 기존 인스턴스(A)를 실행 중인 상태에서 새로운 버전(B)을 준비합니다.
2. 한 번에 일부 인스턴스(A)를 새로운 버전(B)으로 교체합니다.
3. 새로운 버전(B)의 인스턴스가 정상 동작하는지 확인합니다.
4. 문제가 없으면 나머지 기존 인스턴스(A)를 순차적으로 새로운 버전(B)으로 교체합니다.
5. 모든 인스턴스가 새로운 버전(B)으로 교체되면 배포 완료!
 
### 롤링 업데이트 시각적 흐름
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/182782f1-ac5a-4aa9-8412-641b150a7a7e/image.png)
 
롤링 업데이트를 사용하면 새로운 버전을 점진적으로 배포할 수 있어 무중단 배포가 가능하며, 배포 중 오류가 발생하면 즉시 이전 버전으로 롤백할 수도 있습니다. 하지만 배포 중 두 개 이상의 버전이 혼재되는 상태가 발행하여 DB 마이그레이션과 같은 버전 간 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
 
예를 들어, 새 버전은 `users` 테이블에 `nickname` 컬럼을 사용하지만, 구버전에서는 해당 컬럼이 존재하지 않는다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 롤링 업데이트 도중 두 버전이 동시에 운영되면 일부 요청에서 오류가 발생할 가능성이 있습니다.
 
# 블루/그린 배포(Blue/Green Deployment)
블루/그린 배포는 완전히 새로운 환경을 준비한 후, 트래픽을 전환하는 배포 방식입니다. 즉, **기존 버전(Blue)을 실행하는 동안 새로운 버전(Green)을 별도로 준비한 후, 트래픽을 한 번에 새로운 버전으로 전환하는 전략**입니다.
 
### 블루/그린 배포 과정
1. 현재 실행 중인 환경(Blue)과 새로운 버전의 환경(Green)을 각각 준비합니다.
2. 새로운 환경(Green)에서 배포를 진행하고, 모든 테스트를 수행합니다.
3. 모든 기능이 정상적으로 동작하면 로드 밸런서(LB)의 트래픽을 Green으로 전환합니다.
4. 기존 환경(Blue)은 유지하여, **문제가 발생할 경우 빠르게 롤백**할 수 있도록 합니다.
5. 일정 시간이 지나 문제가 없으면 Blue 환경을 제거하여 리소스를 절약합니다.
 
### 블루/그린 배포 시각적 흐름
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1358c25b-6fee-497d-a159-4689aede6243/image.png)
 
블루/그린 배포는 롤링 업데이트와 달리 즉각적으로 다음 버전(Green)으로 전환하는 방식이며, 이전 상태(Blue)의 인스턴스의 종료를 일정 시간 동안 대기상태로 유지합니다. 만약 배포 도중 오류가 발생한다면 대기 상태인 Blue 인스턴스들로 즉각 교체합니다.
 
# 롤링 업데이트 vs 블루/그린 배포
다음 표를 통해 롤링 업데이트와 블루/그린 배포를 비교해봅시다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/afdb911e-c7b8-4282-8913-ee5cfaa4204b/image.png)
 
# 무중단 배포를 하면?
초반에 언급했던 '안정적인 배포'의 예시를 다시 떠올려봅시다. 해당 예시에 무중단 배포를 적용한다면 어떤 효과가 나타날까요?
 
**✅ 코드 실행 및 채점이 정상적으로 처리됨
✅ 배포 도중에도 모든 기능이 문제없이 동작함
✅ 사용자 화면은 시험을 보던 그대로 유지되며, 변화가 없음**
 
결과적으로, 사용자는 배포가 진행되고 있다는 사실조차 인지하지 못한 채, 안전하게 새로운 버전으로 업데이트된 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 장애 대응에서 가장 중요한 것은 **빠른 조치뿐만 아니라, 사용자의 안정성과 신뢰를 지키는 것**입니다.
 
사용자의 흐름을 끊지 않고 더 자주, 더 빠르게 수정과 개선이 이루어진다면, 장애 없는 배포 경험은 결국 사용자 신뢰로 이어질 것입니다. 앞서 언급한 롤링 업데이트(Rolling Update), 블루/그린 배포(Blue/Green Deployment)뿐만 아니라 카나리 배포(Canary Deployment) 등 다른 배포 전략도 존재합니다. 이러한 전략을 살펴보며 미리 인프라에 적절히 반영해 둔다면, 언제든 빠르고 안전한 대응이 가능해집니다.
 
***"배포는 기능 구현의 끝이 아니라, 사용자 경험의 시작이다."***
 
이 말을 항상 기억하며, 배포 전략도 서비스의 핵심 요소로 함께 고민해봅시다.
 
 
[![coding_test-2 (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6f90591f-9618-44f8-a848-f32fe3d3ee65/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)

[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기] 안정적인 서비스 운영을 위한 무중단 배포

프론트엔드 데브코스를 마치고 핀다(FINDA)에 프론트엔드 개발자로 취업한 조주영 님의 인터뷰입니다. 주영 님은 어떤 노력들을 통해 프론트엔드 개발자로 취업에 성공했는지, 비결이 궁금하다면 인터뷰를 끝까지 읽어보세요!
 
# 자기소개와 취업한 회사의 직무를 간단히 소개해 주세요.
안녕하세요. 저는 컴퓨터공학을 전공하고 프론트엔드 개발자를 꿈꾸다, 이제 그 꿈을 현실로 만들어가고 있는 조주영이라고 합니다. 지금은 대출 비교 플랫폼 핀테크 기업 '핀다(FINDA)'에서 프론트엔드 개발자로 근무하고 있어요. 핀다 서비스의 눈에 보이는 웹 프론트엔드를 개발하고 관리하는 일을 맡고 있습니다.
 
# 취업을 준비하면서 가장 신경 쓴 부분은 무엇인가요?
취업 준비 과정에서 가장 중점을 둔 부분은 바로 **성장 가능성을 어떻게 어필할 수 있을까**에 대한 고민이었어요. 신입 개발자의 경우 경력은 부족할 수밖에 없기 때문에, '기본기'와 '자기주도적인 성장 태도'가 무엇보다 중요하다고 생각했습니다.
 
이를 위해 자기소개서와 포트폴리오에서 제가 갖춘 이론 지식과 기본기, 그리고 지속적으로 학습하고 있다는 점을 강조했고, 면접에서도 실제 이론적 배경을 설명하며 그 신뢰를 높이려 노력했습니다. 결국 데브코스에서 강조했던 '**기본기가 탄탄한 자생력**'이 취업에 큰 힘이 되었습니다.
 
# 취업에 성공할 수 있었던 나만의 비결이 있다면 공유해주세요!
저만의 취업 성공 비결이 있다면, **항상 '왜?'라는 질문을 스스로에게 던지는 습관**이었다고 생각합니다. 데브코스를 수료한 이후부터는 어떤 기술이나 도구를 사용할 때마다, 단순히 사용법만 익히는 것이 아니라 "왜 이 기술이 나왔는가?", "왜 이걸 사용하는가?"와 같은 본질적인 질문을 스스로 던지기 시작했어요. 이를 이해하고 쓰는 것과, 단지 다른 사람들이 이 기술을 쓰기 때문에 사용하는 것은 매우 큰 차이가 있다고 생각했습니다.
 
예를 들어, 어떤 프론트엔드 기술을 사용해야 할 때, 이 기술의 등장 배경, 다른 기술들과의 차이점, 장단점 등을 명확히 정리해두는 습관을 들였습니다. 또한 가능하다면 실제로 비슷한 기술들을 비교해 직접 사용해보며, 체감한 경험과 차이점까지 기록해두었죠. 이러한 준비 과정이 면접에서 큰 도움이 되었고, 결국 합격의 결정적인 요인이 되었다고 생각합니다.
 
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# 프론트엔드 데브코스를 하면서 가장 기억에 남는 활동은 무엇이었나요?
백엔드 수강생 분들과 함께 최종 프로젝트를 진행했던 것이 가장 기억에 남습니다. 백엔드 개발자 분들과 직접적으로 프로젝트를 함께 할 기회가 많지 않은데, 데브코스에서 팀을 이뤄 협업했던 것이 좋았습니다. 이런저런 시행착오를 겪으면서 결국에는 완성까지 해냈던 경험이 취업 준비에도 많은 도움이 되었고, 지금까지도 기억에 크게 남습니다.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/u64Qetn-X88?si=yWxr85GVTQVEBRZ2" 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>
👆 팀 프로젝트 영상

 
# 여러 교육 과정 중에서 프로그래머스를 선택하신 이유가 있으신가요?
'기본을 강조하는' 프로그램이라는 점에서 고민 없이 프로그래머스를 선택할 수 있었습니다. 다른 교육과정들의 소개를 보면 높은 취업률이나 다양한 기술 스택을 내세우며 마치 이 과정을 수료하면 바로 개발자가 될 수 있을 것 같은 인상을 주는 경우가 많더라고요. 하지만 저는 개발자가 되는 길이 몇 개월 만에 끝나는 단기 과정이 아니라고 생각했어요.
 
저는 '기본기가 탄탄하고 스스로 성장해 나갈 수 있는 자생력 있는 주니어 개발자'가 되고 싶었습니다. 특히 **트렌드 변화가 빠른 프론트엔드 분야에서 흔들리지 않기 위해서는 탄탄한 기초와 꾸준히 성장할 수 있는 힘이 중요**하다고 느꼈고, 그런 철학을 기반으로 운영되는 곳이 바로 프로그래머스 데브코스라 생각했어요. 그래서 망설임 없이 선택하게 되었습니다.
 
# 과정을 수강하기 전에 기대했던 부분이 있었을 텐데요. '이건 좋았고, 이건 아쉬웠다'라고 느끼신 점이 있다면 공유해주세요.
저는 데브코스를 참여하면서 좋은 동료들과 함께 성장해나가는 모습을 가장 기대했는데요. 실제로 그렇게 되어 정말 만족스러웠어요! 팀 활동 속에서 서로 격려하고, 정보와 문제를 함께 나누며 진정한 의미의 '**함께 성장하는 경험**'을 할 수 있었죠. 수료 이후에도 지속적으로 소통하는 관계를 만들 수 있었던 점도 큰 장점이라고 생각합니다.
 
아쉬웠던 점을 꼽자면, 코로나 상황으로 인해 오프라인 활동이 많이 제한되었다는 부분이었어요. 이후 기수들의 활동을 보니 오프라인으로 활발히 만나시는 것 같더라고요. 그 모습이 부럽기도 했습니다!
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/86095e84-ab0c-4413-9caf-bf9bbf3daf19/image.png)
 
# 프론트엔드 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 이루셨다고 생각하세요?
기본기를 탄탄히 다지는 것을 기본 전제로 하고, **커뮤니케이션 능력을 키우는 것을 가장 중요한 목표**로 삼았습니다. 개발 지식을 아는 것과 남에게 이를 설명하고 소통하는 능력은 다른 역량이라 생각했어요.
 
저는 스스로 커뮤니케이션에 약하다고 느꼈고, 개발자는 동료와의 협업이 많은 직업이다 보니 이 부분이 약하면 실제 업무에서도 큰 어려움이 따를 거라 생각했어요. 데브코스에서 좋은 강사님과 동료들과 함께 두 개의 팀 프로젝트를 수행하며, 이 목표를 충분히 달성할 수 있었습니다.
 
내가 아는 내용을 쉽게 설명할 수 있고, 모르는 것이 있다면 효과적으로 질문하는 법도 배웠습니다. 이 경험을 바탕으로 앞으로 현업에서도 개발자뿐 아니라 다양한 직무의 동료들과 원활하게 협업하는 개발자가 되고자 합니다.
 
# 데브코스 과정이 실제로 취업에 어떤 도움을 주었다고 생각하시나요?
취업에 도움이 된 정도를 숫자로 표현하자면, 10점 만점에 7점 정도라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요. 특정한 한 가지가 크게 도움이 되었다기보다는, **매주 강의를 듣고 과제를 수행하고, 피드백을 받고, 팀 프로젝트와 회고를 통해 경험을 쌓아가는 과정 전체가 저에게 의미 있는 성장**이었어요. 그렇게 쌓인 경험들이 실제로 프론트엔드 개발에 대해 보다 명확한 이해를 갖게 해주었고, 취업 준비에도 큰 기반이 되었습니다.
 
# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
저는 **도움을 줄 수 있는 개발자**가 되고 싶습니다. 여기서 말하는 '도움'은 굉장히 폭넓은 의미예요. 사용자에게는 더 나은 서비스와 환경을 제공하고, 협업 중에는 어려움을 겪는 동료를 도와주며, 앞으로 저처럼 신입으로 들어오는 분들에게도 조언을 아끼지 않는, 그런 따뜻한 개발자가 되고 싶습니다. 제 역량을 꾸준히 키우고, 필요한 이에게 나누는 것을 제 개발자 인생의 중요한 방향으로 삼고 있어요.
 
# 2기 후배 교육생들에게 조언이나 응원의 한마디 부탁드립니다.
먼저 데브코스 수강생으로 선정되신 것, 진심으로 축하드립니다! 이미 중요한 첫 단추를 잘 끼우셨다고 생각해요. 수료생으로서 꼭 드리고 싶은 말씀은, 데브코스 프로그램에 적극적으로 참여하시라는 거예요. 데브코스에는 정말 좋은 강사님, 멘토님, 매니저님이 계시고, **이분들을 적극적으로 활용하셔서 성장의 기반으로 쓰셨으면 좋겠습니다**.
 
저는 성격이 조금 소심한 편이라 질문이나 요청을 조심스럽게 하곤 했고, 그게 나중에 후회로 남았습니다. 수료 후에는 생각보다 도움을 받을 수 있는 기회가 많지 않더라고요. 여러분들은 이런 귀한 기회를 놓치지 마시고, 적극적으로 도전하고 부딪히면서 많은 것들을 얻어가시길 바랍니다. 진심으로 응원합니다!
 
 
[![coding_test-2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fbc7eefd-b404-495e-a5d4-7c1e581a9144/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] 탄탄한 기본기와 자생력으로, 데브코스에서 취업까지 완주했어요 - 프론트엔드 1기 수료생 조주영 님

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!

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# 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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/54f161a3-d261-4236-9ffa-ec80a372bfed/image.png)

# 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

### 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?

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 🎬
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![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)

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[![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!

개발자의 번아웃, 조용히 찾아오는 위험 신호들

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?

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

백엔드 데브코스 3기 수료생 김누리 님의 인터뷰입니다. 누리 님은 SM 업무를 하던 중 새로운 길을 찾고자 백엔드 데브코스에 참여해주셨는데요. 6개월간의 여정을 통해 기술 역량뿐만 아니라 협업과 문제 해결 능력까지 성장할 수 있었다는 누리 님의 이야기, 지금 바로 만나보세요!
 

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# 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 웹 백엔드 3기에 참여한 김누리입니다. 
재취업을 위해 부족한 부분을 채우고자 이번 부트캠프에 참여하게 되었습니다.
 
# 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
2024년, SM 업무를 맡고 있던 중 '내가 왜 이 일을 계속 해야 하지?'라는 생각이 들면서 변화가 필요하다고 느꼈습니다. 그래서 일단 뭔가 시작하자는 마음으로 프로그래머스에서 코딩 테스트 준비를 하다가, 우연히 데브코스 모집 배너를 보게 되었습니다.
 
프론트엔드와 백엔드 데브코스가 동시에 모집 중이었는데, 기존에 SM 업무를 진행하면서 SQL 관련 지식이 어느정도 있었기에 프론트엔드보다는 백엔드가 좀 더 접근하기 수월하겠다고 생각해 지원하게 되었어요.
 
# 타사도 있지만, 프로그래머스를 선택하신 이유는 무엇일까요?
우아한테크코스, 네이버 부스트캠프, 사피 등 저명한 부트캠프들도 많지만, 프로그래머스는 무엇보다도 **공신력 있는 플랫폼**이라는 인식이 컸습니다. 실제로 많은 기업들이 코딩 테스트를 진행할 때 자사 문제를 활용하기도 하지만, 그 외에는 **프로그래머스를 통해 진행되는 경우가 많기 때문**이었어요. 
 
이뿐만 아니라 **개발 커뮤니티에서도 추천**이 많았고요. 그래서 부족한 부분을 제대로 보완하기에 가장 적합한 곳이라 판단해, 결국 프로그래머스 데브코스를 선택하게 되었습니다.
 
# 데브코스가 약 6개월 동안 진행되었는데요. 데브코스 중 어떤 것이 가장 기억에 남나요?
아무래도 최종 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. 비록 2~3차 프로젝트 때 담당했던 것과 동일하게 로그인 및 인증 인가 부분을 담당했지만, **2~3차 프로젝트 때는 AI를 이용해서 기능 구현하는 것에 초점을 두었다면, 최종 프로젝트에서는 구현 기능에 대해 구체적인 피드백을 받으며 좀 더 많은 고민**을 할 수 있었어요.
 
특히 기능 구현에 AI의 도움을 받았다고는 해도 내가 진짜 이해하면서 이를 활용하고 있는 것인지, 단순히 복사-붙여넣기를 해온 것은 아닌지에 대한 고민도 해보는 시간이었습니다.
 
# 데브코스 중 성장했다고 느낀 순간이 있나요?
데브코스를 하며 **조금 더 깊이 생각하는 습관**이 생겼습니다. 이전에는 조금만 어려운 소스코드나 복잡한 로직의 코드를 보면 GPT에게 어떤 의도인지 분석해달라곤 했는데요. 데브코스를 거치면서 **먼저 고민하고, 팀원들과 소통하며 문제를 풀어가게 되었습니다**.
 
예를 들어, 최종 프로젝트에서 로그인 기능을 구현할 때였어요. JWT 기반의 accessToken과 refreshToken을 '쿠키'를 통해 서버에서 클라이언트로 전달했는데, accessToken과 쿠키의 만료 시간을 동일하게 설정하는 바람에 클라이언트 쪽에서 쿠키가 증발해버려 인증 부분에서 계속 꼬이는 문제가 발생했어요.
 
이 부분을 팀원들과 함께 이야기하면서 원인을 정확히 파악할 수 있었고, 서로 JWT 관련 문서를 공유해 읽으며 피드백을 나눈 끝에 조금 더 완성된 기능을 구현해낼 수 있었습니다. 이 경험을 통해 기술적인 성장뿐만 아니라 협업과 문제 해결 능력도 함께 키울 수 있었어요.
 
# 최종 프로젝트에 대해 소개해 주세요.
최종 프로젝트로 **블로그 시스템을 개발**했습니다. 미디어에 나온 유명 장소들을 공유할 수 있는 블로그 플랫폼으로, 백엔드 5명, 프론트엔드 1명으로 구성된 팀 프로젝트였습니다. 자세한 내용은 [GitHub 프로젝트 페이지](https://github.com/prgrms-web-devcourse-final-project/WEB3_4_NDGL_BE)에서 확인하실 수 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3402e8d6-2120-4544-a11b-9072288a039e/image.png)
👆 누리 님이 참여한 최종 프로젝트
 
최종 프로젝트를 진행하면서 **Terraform 스크립트를 활용해 AWS 환경을 구성하고, 자동화 배포 기능까지 직접 다뤄볼 수 있었는데요**. GitHub에 소스가 병합되면 생성한 AWS 환경에 GitHub 이미지가 적재되어 순간적으로 중단되는 경우도 있었지만, 이러한 실습을 해볼 수 있었던 경험 자체가 유익하고 좋았습니다.
 
아쉬웠던 점은 이전 프로젝트와 마찬가지로 인증 기능을 맡게 되어 새로운 역할에 도전해보지 못했다는 점인데요. 하지만 이 경험을 통해 이전에 놓쳤던 개념들을 다시 짚을 수 있었고, 기술적으로 더 깊이 이해할 수 있었기에 결과적으로는 전화위복이 되었다고 생각합니다.
 
제가 아무래도 인프라 쪽에 관심이 더 있었던 터라, **이번 프로젝트를 계기로 개발뿐만 아니라 인프라 분야도 함께 학습해보고 싶다는 동기부여**가 되었다는 점에서도 뜻깊은 시간이었습니다.
 
# 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 달성하셨나요?
혼자 Java 및 Spring을 활용하여 백엔드 환경을 구성하는 것이 목표였어요. 솔직히 답하자면 아직 이 목표를 달성하진 못한 것 같아요. 아직 AI에 의존하는 부분도 있고요. 하지만 지금까지의 프로젝트 경험을 통해 **어떻게 시작을 해야할지는 깨달은 것 같아요**. 아직 목표에 다다르진 않았지만, 출발선에는 도착한 느낌이에요.
 
# 기억에 남는 강사님이 있나요?
백엔드 메인 강사님이셨던 장희성 강사님이 가장 기억에 남습니다. 기본적인 개념을 알려주셨을 뿐만 아니라 프로젝트 진행 전 실습을 통해 이를 체득할 수 있도록 도와주셨습니다. 또한 프로젝트가 끝날 때마다 적절한 피드백을 통해 **어떻게 더 개선해 나갈 수 있을지 방향을 제시**해 주셨던 것도 좋았습니다.
 
# 운영 매니저와 함께 한 6개월은 어떠셨나요?
만족스러웠습니다. 
필요한 문서나 정보 요청에도 빠르고 친절히 응대해주셨습니다.
 
# 멘토링 경험은 어떠셨나요? 전반적으로 만족하셨나요?
너무 좋은 경험이었습니다. **멘토링을 통해 프로젝트 중간중간 제가 놓쳤던 부분, 놓쳤던 개념들을 다시 생각**해 볼 수 있었어요. 여기서 조금 더 나아가 생각해 볼 수 있도록 이끌어 주신 부분도 좋았습니다. 데브코스의 멘토링은 학습과 성장에 정말 좋은 기회라 생각합니다.
 
# 데브코스 수강을 고민하는 분들께 조언을 해주신다면, 어떤 이야기를 해주고 싶으세요?
**데브코스는 다양한 실습과 프로젝트를 통해 Java, Spring, SQL 등 백엔드 개발에 필요한 기술들을 체득하는 데 큰 도움이 되는 과정**이라 생각해요. 다른 부트 캠프는 어떤 식으로 진행되는지 모르겠지만, 데브코스의 경우 리모트 환경에서 강의와 프로젝트가 진행되다 보니 이동 시간이 없어 **학습에 더 많은 시간을 쏟을 수 있다는 점도 큰 장점**입니다. 동기들과의 협업도 큰 자산이 될 수 있으니 적극적으로 참여하길 추천드립니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/98bf795d-80af-42cd-8675-309a81168661/image.png)
 
# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
특정 분야에 국한되지 않고, **다양한 영역을 다루며 문제를 해결할 수 있는 개발자**가 되고 싶습니다. 백엔드 중심으로 교육을 받았지만, 프론트엔드나 인프라도 다룰 수 있는 유연한 개발자로 성장하고 싶어요.
 
# 마지막으로 후배 수강생들에게 응원의 한마디 부탁드립니다.
데브코스를 통해 이루고자 하는 바가 있다면, 그 목표를 이루기 위한 좋은 계기로 삼으시길 바랍니다. 그리고 동기 및 팀원들과 활발히 소통하고 교류해서 인사이트를 넓히는 기회로 만드시길 바랍니다. 여러분, 화이팅입니다!
 
 
*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/961ddffa-8fd1-456d-817c-9ce35082cd67/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)

[데브코스 후기] 재취업을 위해 시작한 데브코스, 더 깊이 생각하는 법을 배웠어요. - 백엔드 3기 수료생 김누리 님

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

지난 7월 5일 토요일, **제5회 데브코스 커리어 TALK**(이하 데커TALK) 오프라인 세미나가 개최되었습니다. 이번 행사는 프로그래머스 강남 강의장에서 오프라인과 온라인 동시 진행되었으며, 무더운 날씨에도 많은 개발자 지망생 분들이 현장을 찾아주셨습니다.
 
이번 세미나의 주제는 바로 "**취업을 앞당기는 실전 전략과 커리어 인사이트**"였는데요. 실제 현업에서 활동 중인 개발자들이 전하는 생생한 이야기와 취업 전략을 들을 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.
 
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👆 데커TALK이 진행되었던 프로그래머스 강남 강의장
 
 
# 🎯 프로그래머스 데브코스 소개
행사의 문은 프로그래머스 교육팀의 데브코스 소개로 열렸습니다. 
단순한 교육이 아닌, **실무 중심의 커리큘럼과 현업 멘토링을 통해 빠르게 성장할 수 있는 구조를 갖춘 데브코스의 장점들을 소개**하며, 참가자들이 이후 강연을 더욱 몰입할 수 있도록 준비하는 시간을 가졌습니다.
 
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# 🧑‍🏫 신입 개발자 생존 전략 - 강대명 개발자
첫 번째 강연은 전)레몬트리 CTO이자 **21년차 개발자인 강대명 강사님**의 강의로 진행되었습니다. 
"취업난 속에서도 살아남는 신입 개발자의 전략: 멘토링 현장에서 찾은 생존 팁"을 주제로, 수많은 멘토링 경험을 바탕으로 **신입 개발자가 갖춰야 할 생존력과 태도, 실질적인 전략**들을 전달해주셨습니다. 
강연 이후에는 Q&A 시간을 통해, 개발자 커리어를 준비 중인 분들의 다양한 질문에 열정적으로 답변해주셨습니다.
 
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![20250705_145548.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/77bdd968-9848-4480-9a17-b3a0bac96548/20250705_145548.jpg)
 
# 🧑‍🏫 데브코스 수료생의 실전 취업 여정 - 박민수 개발자
두 번째 강연은 **SOCAR의 프론트엔드 엔지니어 박민수 강사님**의 이야기였습니다.
데브코스 수료생이기도 한 박민수 강사님은 **데브코스에서 어떻게 현업까지 이어졌는지**, 그리고 실제 취업 준비 과정에서 마주했던 고민과 극복법에 대해 솔직하게 풀어주셨습니다.
 
![데커톡 (5).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b57588f8-5b9b-4563-b87d-276d3423555c/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8%20%285%29.png)
 
![데커톡 (9).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0e8153b1-fa8e-4137-87a9-b31186e8140a/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8%20%289%29.png)
 
![20250705_151437.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d9b68a73-3d6b-43b9-a45a-402ab66e4403/20250705_151437.jpg)
 
# 🧑‍🏫 현업 개발자가 말하는 '내가 함께 일하고 싶은 신입 개발자' - Jason 개발자
마지막 세션은 **N사 소속의 백엔드 엔지니어 Jason님**이 진행해주셨습니다.
"내가 함께 일하고 싶은 신입 개발자"라는 주제 아래, 현업 개발자의 시선에서 보는 **신입 개발자가 갖춰야 할 역량**, 그리고 **좋은 동료의 기준**을 공유해주셨습니다.
 
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![데커톡.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/477661a3-4e69-4f5c-b9df-6598d34f3e13/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8.png)
 
# 🔗 커넥트 타임: 개발자 유형 빙고 & 경품 이벤트
제5회 데커TALK에는 **참석자들이 서로 소통할 수 있는 프로그램**도 마련되었습니다. 개발자 유형 검사 결과를 바탕으로 빙고 게임이 진행되었고, 그 과정에서 나와 잘 맞는 유형의 개발자들을 찾아보며 재밌는 시간을 보냈습니다. 또한 마지막에는 다양한 경품이 걸린 추첨 이벤트도 진행되어, 현장의 분위기가 한층 더 뜨거워졌습니다! 
 
![데커톡 (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/723564a5-5713-49fc-a965-d9c9bd36863e/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8%20%283%29.png)
 
![데커톡 (13).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dd139fa3-3667-44da-954e-813e6212cd68/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8%20%2813%29.png)
 
![데커톡 (4).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/cde60349-3adf-4d18-ae6e-69144faa2f62/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%A8%20%284%29.png)
 
# ⭐ 만족도 최상! 참가자들의 생생한 후기
이번 세미나는 하반기 취업을 준비하는 개발자 지망생분들께 특히 큰 호응을 얻었습니다. 강연 후 진행된 만족도 조사에서도 "**실제 커리어 로드맵을 그려보는 데 큰 도움이 되었다**", "**막연했던 취업 준비가 명확해졌다**"는 피드백이 이어졌습니다!
 
 
## 🔍 데커TALK 참여 후기 살펴보기
* **함께 일하고 싶은 신입 개발자가 되기 위해 무엇을 준비해야하는지** 알 수 있었던 시간이었습니다.
* 전반적으로 유익한 행사였습니다. **개발자를 준비하는 모든 사람들에게 도움이 되는 내용**들로 구성되어 좋았습니다.
* 각 섹션마다 **실무자의 생생한 경험과 현실적인 조언**이 가득했고, 다양한 관점에서 신입 개발자들에게 요구되는 역량을 들을 수 있어 스스로를 점검해보는 시간이었어요
* **현직자와 직접 Q&A를 나눌 수 있는 점, 오프라인 참가자 간 네트워킹 기회**가 마련되어 있다는 점이 인상 깊었어요. 단순한 정보 전달에 그치지 않고 쌍방향 소통이 가능했던, 그리고 동료를 만날 수 있었던 의미 있는 행사였어요.

 
## 📌 데커TALK 참가자들의 생생한 블로그 후기
각 이미지를 클릭하여 후기를 자세히 읽어보세요!
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/79d67005-21bf-4613-bad3-01039593dc74/image.png)](https://hseongchan2.tistory.com/199)
👉 [후기 자세히 보기](https://hseongchan2.tistory.com/199)
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b3f83770-c715-465e-ba31-d32a6b040119/image.png)](https://blog.naver.com/cho990924/223923597942)
👉 [후기 자세히 보기](https://blog.naver.com/cho990924/223923597942)
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6a416d1d-03db-4253-8cd4-40459032fcbb/image.png)](https://sulsikanit.tistory.com/m/26)
👉 [후기 자세히 보기](https://sulsikanit.tistory.com/m/26)
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1176cac5-071b-469e-9c30-0acee006e894/image.png)](https://guidey.tistory.com/78)
👉 [후기 자세히 보기](https://guidey.tistory.com/78)
 
[![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fde3551b-e946-4ea0-9544-8f828bd9ae7b/image.png)](https://velog.io/@se_kite/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4-%EB%8D%B0%EB%B8%8C%EC%BD%94%EC%8A%A4-%EC%BB%A4%EB%A6%AC%EC%96%B4-TALK-%EC%B0%B8%EC%97%AC-%ED%9B%84%EA%B8%B0)
👉 [후기 자세히 보기](https://velog.io/@se_kite/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4-%EB%8D%B0%EB%B8%8C%EC%BD%94%EC%8A%A4-%EC%BB%A4%EB%A6%AC%EC%96%B4-TALK-%EC%B0%B8%EC%97%AC-%ED%9B%84%EA%B8%B0)
 
# 앞으로도 계속될 데커TALK, 기대해주세요!
프로그래머스 교육팀은 앞으로도 개발자의 성장을 돕는 데커TALK을 꾸준히 이어나갈 예정입니다. **실제 현업에서 바로 통하는 인사이트와 취업 전략을 직접 만나볼 수 있는 기회**! 다음 데커TALK에도 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
 
 
### 🎬 제5회 프로그래머스 데브코스 TALK 다시보기
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/_AHj_oZUpmE?si=JCAYPxrYeyzOZFS4" 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>

 
 
[![DCT5-coding-test2(729x90)B.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2b0b5ddb-3b81-4652-8bda-55f833d02d6b/DCT5-coding-test2%28729x90%29B.jpg)](https://youtu.be/_AHj_oZUpmE?feature=shared)

제5회 데브코스 커리어 TALK 오프라인 세미나 현장스케치 🎨

안녕하세요. 저는 그렙에서 플랫폼 개발을 담당하고 있는 4년차 프론트엔드 개발자 딜런(Dylan)입니다.
[지난 글](https://community.programmers.co.kr/post/13201?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=greppdev_13201)에서는 Web Components와 Lit을 활용해 크로스 프레임워크 컴포넌트를 구현할 수 있는 기술적 가능성을 살펴보았는데요.
이를 **실제 서비스 페이지에 적용해보는 PoC 진행 과정**과 결과를 통해 얻은 인사이트를 이어서 공유해보겠습니다.
 
 
## PoC 도전
충분한 리서치를 한 후 본격적으로 PoC에 돌입했습니다. 목표는 Lit 개발 환경을 구성한 후, 실제 제품에서 자주 사용 되는 **버튼**(`prgms-button`)과 **모달**(`prgms-modal`)을 만들어보고, 이를 **React, Vue, Rails, 순수 HTML 환경에서 모두 사용해보는 것**으로 잡았습니다.
 
PoC의 전체적인 아키텍처 구조는 다음과 같았습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/593d013d-8863-473f-8854-61b101645782/image.png)
 
- **스타일:** Tailwind CSS + Daisy UI 플러그인 적용하여 생산성을 높였습니다.
- **클래스 네임 분기:** CVA 라이브러리를 적용하여 컴포넌트의 프로퍼티에 따라 클래스 네임을 분기하기 쉽게 하였습니다.
- **React / Vue:** `@lit/react` 라이브러리와 `@custom-elements-manifest/analyzer` 라이브러리를 적용하여 React 및 Vue에서 Web Components를 원활하게 사용할 수 있도록 돕는 React 래퍼 컴포넌트와 Vue 타입 앰비언트를 자동으로 생성하게 했습니다.
- **개발환경:** Storybook을 적용하여 실제 컴포넌트 화면을 보면서 개발할 수 있도록 하였습니다.

 
특히 Storybook 환경에서 Lit 컴포넌트를 개발하는 과정은 매우 만족스러웠습니다. 코드 저장 시 즉시 화면에 반영되는 HMR 환경에서, 결과를 빠르게 확인하며 개발할 수 있었기 때문입니다. 또한 Storybook이 갖춘 풍부한 생태계 덕분에, 추후 시각적 테스트나 Chromatic 기반의 시각 회귀 테스트 등 다양한 확장이 가능한 구조였습니다. 이러한 점에서, 초기 PoC를 넘어 이후 단계에서의 고도화까지도 좋은 환경이라 판단했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/02b1b40a-89ea-4c23-b820-dab118f9d937/image.png)
 
 
## 실사용 테스트
PoC의 핵심은 ‘하나의 컴포넌트로 정말 모든 기술 스택에서 사용할 수 있는가?’였습니다.
 
그래서 실제 저희 제품 중 **Vue 기반 페이지**, **React 기반 페이지**, **Rails 기반 SSR 페이지**를 하나씩 선정하고 다음과 같이 `prgms-button`과 `prgms-modal`을 사용해보았습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d6ef3cf5-1bc1-46d7-8c2c-1d402221cbd8/image.png)
 
결과는 성공적이었습니다.
- Vue에서는 커스텀 엘리먼트를 사용하면 프롭 및 이벤트 매핑이 자연스럽게 동작했으며
- React에서는 래퍼 컴포넌트를 통해 커스텀 엘리먼트에 안정적으로 프롭 전달이 가능했으며
- Rails SSR(HTML)에서는 일반적인 HTML 태그와 마찬가지로 커스텀 엘리먼트 사용이 가능했습니다.

즉, **Lit 컴포넌트 하나로 모든 스택에서 동일하게 사용할 수 있다**는 점을 분명하게 확인했습니다.
 
 
## PoC에서 확인한 Web Components의 장점
PoC 결과를 통해 Web Components가 가진 다음과 같은 장점을 체감할 수 있었습니다.
 
### 생산성 향상
Lit 컴포넌트 하나만 개발하면, 정말로 React, Vue, Rails, HTML 환경에서 모두 동일하게 사용할 수 있었습니다. 이렇게만 개발한다면, 더 이상의 중복 구현이 발생하지 않을 것이기에 개발 효율의 극대화를 기대할 수 있었습니다.
 
### 스타일 일관성 향상
Shadow DOM 덕분에 컴포넌트 내부 스타일이 완전히 캡슐화되어, 외부 영향으로부터 독립되는 것을 확인했습니다.
 
실제 프로덕트에서는 페이지 별로 다른 전역 스타일을 갖는 경우가 많습니다. 예를 들면 어떤 페이지에서는 Bootstrap 전역 스타일을 사용할 수 있고, 또 다른 곳에서는 Tailwind CSS의 Preflight 전역 스타일을 사용할 수 있을텐데요. 그런 전역 스타일에 전혀 영향을 받지 않게 되니, 컴포넌트에서 불필요한 스타일 오버라이드를 정의하지 않아도 됩니다.
 
컴포넌트 외부 스타일을 신경쓰지 않으며 개발할 수 있기 때문에, 컴포넌트 자체의 구현에 집중할 수 있었고, 스타일 오작동이 없는 견고한 컴포넌트를 만들 수 있었습니다.
 
### 유지보수성 개선
종류별로 단 하나의 컴포넌트만 개발하면 되기 때문에, 유지보수가 용이해집니다.
 
예를 들어 버튼의 디자인이나 동작에 변경 사항이 발생하더라도, 단순히 `<prgms-button>`컴포넌트 하나만 변경하면 되기 때문에 작업 부담이 매우 적습니다.
 
컴포넌트가 단 하나이기 때문에 일관성이 자동으로 유지되고, UI 품질 관점에서의 사용자 경험도 개선됩니다.
 
 
## 실제 적용을 가로막는 고려사항들
Web Components의 기술적 가능성과 Lit 기반으로 구축한 개발 환경 경험은 매우 만족스러웠습니다. 그런데 실제 서비스 전체로 확장하기 위해 고려해야 할 부분이 예상보다 많았습니다.
 
### ✅ 기술적 차원의 고려사항
#### 1. HTML Form 참여의 한계
Web Components는 기본적으로 `<input>`과 같은 요소와는 달리 네이티브 Form에 데이터를 제출하지 못합니다.
 
예를 들어 다음과 같이 `<prgms-text-input>`이라는 인풋 형태의 커스텀 엘리먼트를 `<form>`의 하위 요소로 두더라도 Form Submit 시에 커스텀 엘리먼트 데이터(value)가 요청 본문에 포함되지 않습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2baeda63-86b1-4c92-ad46-2ebe56cccf84/image.png)
 
이는 제품에서 네이티브 Form 기능을 사용해야 하는 경우에 치명적인데요. 사실 `ElementInternals` API를 사용하면 커스텀 엘리먼트도 Form에 정상적으로 참여시킬 수 있습니다. 하지만 웹 브라우저 지원 범위가 충분히 넓지는 않다는 점을 감수해야만 합니다.
 
#### 2. 일부 SSR 환경의 특수한 기능과의 호환성
일부 오래된 라이브러리나 웹 서버의 기능이 잘 호환되지 않을 수 있습니다. 예를 들면 Ruby on Rails에서는 `data-remote`애트리뷰트를 중심으로 Ajax 동작을 구현하는 기능(UJS)이 내재되어 있는데요. 이 기능이 Web Components를 대상으로는 정상적으로 동작하지 않았습니다. 이런 특수한 기능을 사용하고 있다면 Web Components에서도 동작할 수 있도록 별도의 최적화 작업을 해야합니다.
 
#### 3. 프레임워크 별 인터페이스 지향점의 차이
HTML, React, Vue에서 각각 추구하는 컴포넌트의 접근 방법이 다르다는 것은 간과하기 쉬운 문제입니다. 그래서 Web Components를 모든 프레임워크에 맞는 인터페이스로 개발하는 것에는 조금 무리가 있는데요. 드롭다운 형태의 셀렉트 컴포넌트에서 드롭다운의 콘텐츠를 지정하는 방식을 예시로 들어보겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7f8930b4-8d81-4de7-a4ff-322c797902e3/image.png)
 
HTML에서는 드롭다운의 콘텐츠까지도 모두 HTML요소로 지정하는 것이 일반적입니다. 많은 라이브러리들이 이런 방식을 채택하고 있고, 네이티브 `<select>`, `<option>` 요소도 마찬가지입니다.
 
반면에 React 및 Vue와 같은 SPA에서는 드롭다운의 콘텐츠의 형태가 일관된다면 children 보단 배열 형태의 프롭을 통해 콘텐츠를 지정하는 방법이 널리 사용됩니다.
 
여기서 어느 한 방식이 정답이라고 단정하긴 어렵습니다. 다만 개인적으로는 커스텀 엘리먼트 역시 일반 HTML 요소에 더 가깝다고 생각합니다. 따라서 HTML 표준 요소의 동작 방식에 맞게 설계하고, React나 Vue와 같은 프레임워크의 특성에 맞춘 별도의 래퍼 컴포넌트를 마련하는 것이죠. 다만 이 경우, '한 번만 만들고 어디서든 사용할 수 있다'는 Web Components의 장점이 다소 희석될 수 있다는 아쉬움도 함께 남습니다.
 
 
### ✅ 조직적 차원의 고려사항
앞서 살펴본 것처럼 Web Components는 분명한 장점을 지닌 기술입니다. 하지만 아무리 효율적이고 좋은 기술이라 하더라도, 이를 조직 전체의 표준으로 도입하기 위해서는 다음 사항을 고려해야 합니다.
 
* 모든 제품 사이에서 UI 디자인의 일관성을 충분히 갖추었는가?
* 기존 제품을 유지보수 하는 것보다 새로운 제품을 개발 비중이 더 높지는 않은가? 또한 그 신규 제품들이 기존 제품의 UI 디자인을 계승하는가?
* UI 디자인의 정확한 표준을 정의하고, 이를 모든 제품에 반영할 디자인 및 개발 리소스가 있는가?

 
위 조건 중 하나라도 충족되지 않는다면, 결국 여러 직군의 추가적인 리소스가 투입되어야 하고, 그 비용 역시 결코 작지 않을 것입니다. 특히 조직이 제품 완성도보다 빠른 실행 속도를 우선해야 하는 경우, 이러한 리소스 투입 자체가 큰 부담이 될 수 있습니다. 엄격한 UI 디자인은 제품 개발을 어렵게 만드는 모래주머니처럼 작용할 가능성도 있습니다.
 
 
## 아쉽지만, 지금은 '보류'
세상에 만능 은탄환은 없듯, 모든 기술에는 분명한 트레이드오프가 존재합니다.
이번 PoC에서 Web Components가 기술적으로 충분한 가능성을 지니고 있다는 점은 확인할 수 있었습니다. 다만 조직 구조, 현제 제품 서비스 환경, 그리고 몇 가지 기술적 고려사항을 함께 놓고 판단했을 때, 이 기술을 프로덕트 전반에 즉시 적용하기에는 아직은 신중함이 필요하다는 결론에 이르렀습니다.
 
완벽한 퀄리티보다 빠른 실험과 검증이 더 중요한 시기라면, 프레임워크별로 컴포넌트를 반복적으로 개발하는 방식이더라도 단기적으로는 더 높은 실행력과 성과를 가져올 수 있기 때문입니다.
 
그럼에도 이번 PoC는 동료들의 큰 관심을 이끌어냈고, 기술 공유를 통해 다양한 관점의 피드백을 받을 수 있습니다. 이를 통해 Web Components를 실제 제품에 적용하기 위해 어떤 조건과 준비가 필요한지 더 잘 이해할 수 있었고, 당장은 아니지만 적절한 시점이 오면 실제 적용을 검토할 계획입니다. 그때는 이번 PoC에서 얻은 경험과 인사이트가 중요한 밑거름이 될 것이라 기대하고 있습니다.
 
그래도 이번 도전에서 얻은 결과는 분명했습니다. React, Vue, Rails, HTML처럼 다양한 스택이 공존하는 환경에서도 '한 번 만들고 어디서든 사용하는 컴포넌트'는 불가능한 꿈이 아니라는 것, 그리고 Web Components는 그 꿈에 가장 근접한 현실적 후보라는 것입니다.
 
 
## 마무리하며
이번 글에서는 Web Components라는 기술이 어떻게 크로스 프레임워크 컴포넌트라는 목표를 달성할 수 있는지, 그리고 Lit 기반 PoC를 통해 확인한 경험과 인사이트를 공유했습니다.
 
프론트엔드 생태계는 계속 변화하고 있으며, 우리의 개발 방식도 그 변화 속에서 더 좋은 방향을 찾아가야 합니다. 저는 앞으로도 그렙에서 더 좋은 개발 경험과 UI 퀄리티를 위해 새로운 방법을 탐색하고, 실험하고, 공유하는 문화를 이어갈 것입니다.
 
혹시 여러분께서도 여러 기술 스택이 공존하는 환경에서 일관된 UI 유지에 대한 고민을 하고 있다면, Web Components는 충분히 고려할만한 옵션이 될 것입니다. 내용이 도움이 되었기를 바라며 글을 마치겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.
 
 
글 작성: Dylan (Grepp 프론트엔드 개발자)
 
 
### 📌 함께 읽으면 좋은 글
* [크로스 프레임워크 컴포넌트 개발 도전기 (1): Web Components와 Lit으로 가능성을 검증하다](https://community.programmers.co.kr/post/13201?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=greppdev_13201)
 
 
[![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 (2): PoC를 통해 발견한 가능성과 한계

지난 12/16~12/19 여수에서 개최된 **KSC(Korea Software Congress) 2025** 박람회에 프로그래머스 데브코스가 참가했습니다.
 
미래 개발자를 꿈꾸는 수많은 학생 및 예비 개발자분들과 직접 만나 '진짜 개발자'로 성장하기 위한 로드맵을 제시해 드린 생생한 현장 후기를 공유합니다!
 
![image (44).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4899e48f-4fd9-4c66-b204-1f219e63ae9b/image%20%2844%29.png)
 
 
## 데브코스 부스 현장: 맥북 지원부터 실리콘밸리 인턴 연계까지, 다양한 데브코스 참여 혜택을 소개하다!
![KSC 후기2 (3) (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f3c55537-5ffa-4dec-b056-a9186105604d/KSC%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B52%20%283%29%20%281%29.png)
 
KSC 2025 부스 운영을 통해 프로그래머스 데브코스의 교육과정과 다양한 혜택을 소개하는 시간을 가졌는데요. 학습에만 집중할 수 있도록 **맥북 무료 지원**과 우수 수료생 대상 **국내 스타트업부터 실리콘 밸리 인턴십 100% 연계** 등 데브코스의 다양한 혜택을 상세히 안내해 드렸어요.
 
학생들의 눈높이에 맞는 명확한 커리어 로드맵까지 제시해 행사 기간 내내 방문객들의 발길이 끊이지 않았답니다. **현장에서 1:1 커리어 상담을 진행**하며 "어떤 기술 스택을 선택해야 할지", "비전공자도 가능한지" 등 개발자로서의 진로 고민을 함께 나누고 구체적인 해결책을 제시해 드렸습니다.
 
 
## 이벤트 참여하고 데브코스에 한층 가까워지기!
![KSC 후기 (2) (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c084c56e-cdb1-4481-b5b4-38bc9e4e8e44/KSC%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5%20%282%29%20%281%29.png)
 
부스 방문객 대상으로 프로그래머스 데브코스 교육과정을 엿볼 수 있는 이벤트를 진행했는데요. 
 
간단한 설문을 통해 뽑기판 이벤트도 참여하고 데브코스도 알아갈 수 있는 시간이었습니다!
 
 
## 학생 리셉션, 단순한 만남을 넘어 깊은 교감으로
![Group 1000004315 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bc9e1c2a-ac98-4518-8bed-74867b71395c/Group%201000004315%20%281%29.png)
 
12/17에 진행된 학생 리셉션은 데브코스에 대한 뜨거운 반응과 학생분들의 생기 넘치는 에너지가 인상적인 자리였습니다. 소개 내내 초롱초롱한 눈빛으로 경청하며 깊은 관심을 보여주신 덕분에 그 열정을 체감할 수 있었습니다.
 
 
## 체계적인 성장의 시작, 프로그래머스 데브코스
KSC 2025 박람회 현장에서 만난 수많은 열정적인 예비 개발자분들을 통해 **개발자의 꿈을 현실로 만들 체계적인 학습 로드맵**이 얼마나 절실한 지 다시 한번 깨달았는데요.
 
데브코스는 단순히 코드를 가르치는 것이 아니라, 기술을 통해 문제를 해결하고 가치를 창출하는 인재를 양성하는 것을 목푝로 달리고 있습니다. KSC 2025에서 마주친 열정이 데브코스를 통해 구체적인 성과로 이어질 수 있도록 더욱 탄탄한 교육 커리큘럼과 풍부한 네트워크, 그리고 실전 경험의 기회를 제공하겠습니다.
 
개발자로의 여정, 그리고 그 너머의 무한한 가능성을 프로그래머스 데브코스와 함께 펼쳐나가시길 바랍니다!

프로그래머스 데브코스, KSC2025에서 미래 소프트웨어 인재들과 함께하다!

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.

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# 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

심화 단계의 난이도 높은 과제에 도전하며 기술적 성장을 이뤄낸 백엔드 단기심화 2기 수료생 전수연 님을 만나보았습니다.
실무에 가까운 프로젝트를 수행하며 어떤 문제를 마주했고, 이를 어떻게 정의하고 해결해 나갔는지 인터뷰를 통해 생생하게 들려주셨습니다.
단기심화 과정을 완주한 후 수연 님에게 찾아온 변화가 궁금하다면, 지금 바로 인터뷰에서 확인해보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 컴퓨터 공학을 전공하고 약 5년 정도 개발자로 일하다 **백엔드 단기심화 데브코스 2기**에 합류하게 된 전수연이라고 합니다.
 
다른 직무 개발을 약 5년 정도 하다가, 웹 백엔드 직무에 흥미와 관심이 생겨 백엔드로 직무 전향을 하며 데브코스에 참여하게 되었습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/25da6cda-449f-4148-bc54-d8ddb272239f/image.png)
 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 선택하게 된 계기는 무엇인가요?
타 부트캠프를 통해 스프링 기반의 웹 백엔드 개발을 처음 시작했습니다. 해당 과정을 통해 백엔드의 기초 지식이나 웹 개발에 대한 전반적인 이해는 쌓았지만, 실무 경험이 부족함을 느꼈습니다.
 
백엔드 단기심화 데브코스의 커리큘럼과 강의 구성이 이러한 한계를 보완해 줄 수 있을 것이라 생각해 지원하게 되었습니다.
 
 
## 타 기관도 많지만, 특별히 프로그래머스 데브코스를 선택한 이유는 무엇인가요?
프로그래머스는 개발자라면 무조건 찾게 되는 플랫폼이라고 생각해요. 그런 프로그래머스에서 운영하는 데브코스라면 **커리큘럼의 완성도와 현업 실무 반영도가 높을 것이라는 신뢰**가 있었습니다.
 
실제로 단기심화 과정의 커리큘럼을 보니 현업에서 실제로 사용하는 기술 스택을 다루고 있었고, 무엇보다 **현업 개발자 멘토님의 코드 리뷰와 피드백을 받을 수 있다는 점이 가장 큰 매력**이라 느꼈습니다.
 
강의와 세미 프로젝트는 온라인으로 진행되었지만, **최종 프로젝트부터는 오프라인으로 진행되어 다양한 팀과 교류할 수 있다는 점도 좋았습니다**. 이를 통해 다양한 동료들과 소통하며 개발자 네트워크를 형성할 수 있었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정의 난이도는 실제로 어땠나요? 수강 전 기대와 비교했을 때 어땠는지도 솔직하게 말씀해주세요.
단기심화 과정인 만큼 시간이 부족할 수 있을거라 예상했어요. 막상 프로젝트를 시작해 보니 초반에는 비교적 여유가 있다고 느꼈는데, 역시나 마감이 가까워질수록 시간이 부족했던 것 같아요.
 
짧은 기간 안에 강사님과 멘토님의 피드백을 반영하며 실무와 유사한 수준의 서비스를 구현하고자 하는 목표가 생기다 보니, 시간이 더 부족하다고 느꼈던 것 같습니다.
 
특히 MSA 환경에서 서비스 간 통신, 분산 트랜잭션 관리 등 **실무 수준의 기술적 도전 과제**들이 많아서 난이도 자체는 높았습니다. 하지만 그만큼 집중적으로 몰입해서 빠른 속도로 배울 수 있었고, **실제 운영 환경에서 고려해야 할 요소들을 짧은 기간 안에 경험**할 수 있어서 개인적으로는 매우 만족스러웠습니다.
 
 
## '이건 진짜 심화 과정이다'라고 느꼈던 학습 포인트가 있었나요?
'이건 진짜 심화 과정이다'라고 느꼈던 순간은 **멘토님, 팀원들과 함께한 코드 리뷰 시간**이었습니다.
 
처음에는 주기적으로 멘토님께 코드 리뷰를 받는 것이 부담스럽게 느껴지기도 했습니다. 제가 짠 코드를 누군가가 직접 보고 평가하는 경험이 익숙하지 않았거든요. 하지만 실제로 리뷰를 받아보니, **이 과정이 진짜 실력을 키울 수 있는 방법**이라는 것을 깨달았습니다.
 
제가 구현한 서비스에 대해 "기능은 잘 동작하네요"에서 끝나는 것이 아니라, "트랜잭션 범위가 너무 크지는 않은가요?", "이 예외 상황은 어떻게 처리하셨나요?"와 같은 질문을 통해 제가 미처 고려하지 못했던 부분들을 짚어주셨습니다.
 
이후에는 팀원들과도 GitHub에 머지하는 시간을 가지며 코드 리뷰를 통해 의견을 나눴고, 결과적으로 프로젝트의 품질을 높일 수 있었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 포트폴리오 측면에서 어떤 도움이 되었나요?
이전 포트폴리오는 기능 구현에 집중되었다면, 단기심화 과정을 통해 만든 프로젝트는 **왜 이 기술을 선택했는지, 어떤 문제를 어떻게 해결했는지를 명확히 설명할 수 있는 포트폴리오**가 되었습니다.
 
특히 기술 선택 과정에서 팀원들과 함께 고민하는 시간을 많이 가졌어요. 예를 들어 서비스 간 통신 방법을 정할 때 처음에는 단순하게 접근했지만, 팀원들과 논의를 거치며 결제 시스템에 문제가 발생하면 주문 시스템도 함께 멈추는 문제나, 결제 처리가 지연될 경우 사용자가 계속 대기해야 하는 상황 등 여러 케이스를 발견하게 되었습니다.
 
이에 따라 즉시 응답이 필요한 경우와 시간이 걸리더라도 안정적으로 처리해야 하는 경우를 구분해 설계하기로 결정했고, 이러한 선택의 배경과 이유를 문서로 정리해 남겼습니다.
 
또한 동시성 제어 방식 역시 여러 방법을 비교하며 팀 내에서 충분히 논의했습니다. 각 방식의 장단점을 따져보고, 저희 서비스 특성상 데이터 정확성이 가장 중요하다는 결론을 내려 이에 맞는 방식을 선택했습니다. **이러한 기술적 의사결정 과정 자체를 포트폴리오에 담을 수 있었고, 각 기술 선택에 대해 구체적으로 설명**할 수 있게 되었습니다.
 
이외에 다른 고민 사항들에 대해서도 모두 문서로 정리하며, 프로젝트를 진행했습니다.
 
 
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## 백엔드 단기심화 과정에서 진행한 프로젝트는 어떤 서비스였나요? 맡은 역할과 기술적 도전에 대해서도 공유해주세요.
저희 팀은 여러 판매자가 공동구매 상품을 등록하고, 소비자는 선착순·수량 조건에 맞춰 참여할 수 있는 **마이크로서비스 기반 이커머스 서비스** '**0909 공구공구**'를 만들었습니다.
 
단기심화 과정에서 이커머스 서비스를 주제로 프로젝트를 진행하기 때문에 어떤 주제가 차별화될 수 있을지 고민했고, 공동구매라는 도메인을 선택함으로써 동시성 제어, 재고 관리, 선착순 처리 등 기술적으로 도전할 만한 요소들을 담을 수 있었습니다.
 
저는 **주문 서비스와 상품·공동구매 관리 서비스를 담당**했으며, **주문 생성부터 결제 서비스와의 연동, 주문 상태 관리까지 전체 흐름을 구현**했습니다. 결제는 팀원이 별도 서비스로 개발했고, 두 서비스는 Kafka를 통한 이벤트 기반 통신으로 협업하도록 설계했습니다.
 
특히 Spring Batch를 통해 공동구매 시작 및 마감 처리 자동화를 구현하는 것, 동시에 여러 사용자가 같은 공동구매에 참여할 때 발생할 수 있는 동시성 문제를 해결하는 것, 그리고 비동기 환경에서 결제 실패나 타임아웃 같은 예외 상황을 처리하는 것이 가장 큰 기술적 도전이었습니다.
 
 
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## 프로젝트를 진행하며 어려운 과제에 도전해 기술적으로 크게 성장한 순간이 있다면 말씀해주세요.
이커머스 서비스 프로젝트였기 때문에, 프로젝트를 진행하며 서비스의 전반적인 흐름을 이해하는 것이 중요하다고 느꼈습니다. 상품 선택 - 주문 - 결제로 이어지는 시스템이 간단하게 보여지지만, 실제로는 그 안에 많은 흐름이 있고, 특히 **MSA 환경에서 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 안전하게 처리하는 것이 가장 큰 도전 과제**였습니다.
 
가장 기억에 남는 경험은 주문 - 결제 흐름을 구현했던 부분입니다. 초기에는 주문 생성 과정 안에서 결제까지 모든 흐름을 처리했습니다. 주문 생성 후 결제 서비스 API를 호출하고, 결제 처리가 완료되면 Kafka 이벤트로 주문 상태를 확정하고, 실패 시에는 주문 취소와 재고 복구를 하는 보상 트랜잭션을 구현했습니다. 또한 주문 멱등성 키를 도입해 주문의 중복 생성을 방지했습니다.
 
또 하나 크게 성장했다고 느낀 순간은 **코드 설계를 개선했던 경험**입니다. 초기에는 주문 서비스 안에 주문 생성, 재고 확인, 결제 요청, 이벤트 처리 등 모든 로직이 하나의 서비스 클래스에 몰려있었습니다. 기능은 동작했지만 하나의 트랜잭션에 너무 많은 로직이 들어가면서, 트랜잭션이 길어지고 테스트도 어려웠습니다. 멘토님께서 "트랜잭션을 분리해보라"는 조언을 주셨고, 이를 계기로 주문 생성, 재고 관리, 이벤트 처리를 각각 독립적인 서비스와 트랜잭션으로 분리했습니다.
 
 
## 멘토링 중 인상 깊었던 코드 리뷰나 피드백은 무엇이었나요? 그 멘토링을 통해 이후 어떤 변화가 있었나요?
멘토님께서 해주신 말씀 중 가장 인상 깊었던 조언은, MSA 아키텍처이기 때문에 기능의 담당자와 서비스 모듈이 나뉘어져 있지만, 서비스 담당자와 지속적인 커뮤니케이션을 통해 문제가 될 수 있는 부분과 에러 상황에 대비할 수 있는 코드를 구현할 수 있어야 한다는 것이었습니다.
 
실제로 팀 프로젝트를 진행하며 설계에 대한 부분은 회의를 통해 결정했지만, 구현 단계에서는 각자의 기능을 구현하느라 다른 서비스 모듈의 상황까지 충분히 고려하지 못한 부분이 있었습니다.
 
**멘토님의 조언을 통해 저희 팀은 테스트 코드 작성을 통해 예외 상황을 미리 검증하는 방식을 도입**했습니다. "정상 케이스만 동작하는 코드"가 아니라, "예외 상황에서도 안전한 코드"를 작성하기 위해 다양한 실패 시나리오에 대한 테스트 케이스를 정의하고 이에 대한 테스트 코드를 작성했습니다.
 
그 과정에서 팀원들과 "이 서비스가 실패하면 다른 서비스는 어떻게 대응해야 하는가"에 대한 논의가 자연스럽게 이루어졌고, 각 서비스의 에러 응답 스펙 또한 명확하게 정의할 수 있었습니다. **그 결과 실제 통합 단계에서 발생하는 오류가 크게 줄었고, 배포 전에 대부분의 엣지 케이스를 미리 발견하고 대응**할 수 있었습니다.
 
이를 통해 테스트 코드가 단순히 버그를 찾는 도구가 아니라, 팀 간 커뮤니케이션 도구이자 시스템 안정성을 보장하는 문서 역할도 한다는 것을 깨달았습니다.
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/758696b0-b237-4ee7-9cf8-b2211ea2e87b/image.png)
⬆️ 각자 구현한 서비스 모듈의 테스트 케이스 정의
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 취업(또는 이직) 준비에 있어 어떤 도움이 되었나요?
가장 큰 도움은 **실무 수준의 포트폴리오**를 만들 수 있었다는 점입니다.
 
단기심화 프로젝트를 통해 MSA, Kafka, 분산 트랜잭션 같은 실무 기술을 실제로 적용한 경험을 담을 수 있게 되었습니다.
 
그리고 멘토님들의 코드 리뷰뿐만 아니라 팀원들과의 협업도 큰 도움이 되었습니다. 각자 맡은 서비스를 구현하면서 서로 모르는 부분을 알려주기도 하고, 기술적인 고민을 나누며 **혼자서는 배우기 어려웠을 부분들을 자연스럽게 습득**할 수 있었습니다.
 
특히 팀원들이 자신의 도메인에서 적용한 기술이나 해결 방법을 공유해줘서 간접적으로 많이 배울 수 있었고, 이런 경험들이 모여 더 풍부한 포트폴리오를 완성할 수 있었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정은 어떤 분들에게 잘 맞는 과정이라고 생각하시나요?
백엔드 기초는 어느 정도 갖추었지만, **실무 수준의 기술 스택과 아키텍처 경험이 부족한 분들에게 정말 잘 맞는 과정**이라고 생각합니다. 특히 Spring Boot로 기본적인 기능은 만들어봤지만, MSA나 분산 시스템, 이벤트 기반 아키텍처 등 **실무에서 요구하는 기술들을 직접 적용해보고 싶은 분들에게 추천**합니다.
 
빠른 학습을 통해 짧은 기간 내에 집중적으로 성장하고 싶은 분들에게도 적합한 과정인 것 같습니다. 단기심화라는 과정명처럼 기간은 짧지만 그만큼 학습 밀도는 높고, 현업 멘토님들의 코드 리뷰와 피드백을 통해 실무 감각을 빠르게 익힐 수 있습니다.
 
백엔드 개발을 처음 시작하시는 분들보다는 기본기를 갖춘 상태에서 한 단계 더 성장하고 싶은 분들에게 더 잘 맞는 과정이라고 생각합니다. 팀 프로젝트 경험이 있거나 협업에 익숙하신 분들이라면 더 큰 시너지를 낼 수 있을 것 같습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 마친 지금, 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
데브코스를 시작할 때는 단순히 새로운 기술을 경험해보자는 생각이 컸습니다. 하지만 과정을 마친 지금은 **주어진 문제를 정의하고 해결할 수 있는 개발자**가 되고 싶다는 구체적인 목표가 생겼습니다.
 
백엔드 단기심화 과정을 거치며 이전에는 '좋다고 하니까 사용하는 기술'이었다면, 이제는 왜 이 기술이 필요한지, 어떤 문제를 해결하기 위한 선택인지부터 고민하게 되었습니다. 앞으로도 문제의 본질을 이해한 뒤 적절한 기술로 해결하는 개발자가 되고 싶습니다.
 
 
## 수강을 고민 중인 분들께, 추천의 한마디나 현실적인 조언 부탁드립니다.
백엔드 단기심화 과정은 짧은 기간 안에 프로젝트를 완성해야 하기 때문에 시간 관리와 체력 관리가 매우 중요합니다. 그만큼 쉽지 않은 과정이지만, **집중적으로 성장할 수 있는 기회**인 것 같습니다.
 
솔직히 말하자면, 새로운 기술 스택을 배우면서 동시에 프로젝트를 진행하고, 이를 바로 적용해야 하기 때문에 부담이 적지 않습니다. 하지만 이 과정을 완주하고 나면, "이 정도 수준의 프로젝트를 만들 수 있구나"라는 자신감과 함께 **실무에서도 바로 통하는 역량**을 갖출 수 있다고 느꼈습니다.
 
과정을 수강하며 새롭게 배우는 기술에 대한 학습을 충분히 하고, 이를 프로젝트에 적용해보시기를 추천드립니다. 팀원들과의 소통도 적극적으로 이어가며 팀 프로젝트를 통해 협업 역량을 키워보세요! 혼자서는 **경험하기 어려운 실무 수준의 코드 리뷰와 협업 경험이 이 과정의 가장 큰 자산**이 될 수 있다고 생각합니다.
 
백엔드 개발자로서 한 단계 더 성장하고 싶고, 포트폴리오의 완성도를 높이고 싶다면 꼭 도전해보시길 추천드립니다!
 
 
*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] 백엔드 단기심화, 짧지만 가장 밀도 높았던 성장의 시간 - 백엔드 단기심화 2기 전수연 님

8/13~8/14 양 일간 부산 벡스코에서 진행된 2026년 한국컴퓨터교육학회 학술대회에 프로그래머스가 함께했습니다. 

대학교수님들과 교육 관계자분들과 직접 만나 프로그래머스 AI 교육 성장 로드맵을 소개했던 특별한 현장 후기를 지금 바로 소개합니다! 
![Group 1000004355.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/017197e0-8afc-4bb5-9097-1bad0ae9f1c7/Group%201000004355.png)
 
## 프로그래머스 부스 운영: 역량평가 기반의 맞춤 AI 교육!
프로그래머스 부스에서 대학교수님과 사업단 단장님, 교육 관계자분들까지 한 분씩 직접 마주하며 역량평가 기반의 맞춤 AI 교육 프로그램을 소개하는 뜻깊은 시간을 가졌습니다. 

이번 학회에서는 중·고등학생 교사 대상 AI 교육 상담도 활발히 이어졌는데요. 이제 대학생 뿐만 아니라 중·고등학생에게도 필수적인 기초 역량으로 자리 잡았음을 다시 한번 실감할 수 있었습니다. 특히 AI 역량평가를 통한 개인 맞춤형 교육 제공과 학습 성과를 다각도로 분석해 주는 사후 평가 리포트에 많은 관심을 보여주셨습니다. 
![Group 1000004356 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b0bc86db-a2b0-414f-82ac-6205e2c171f2/Group%201000004356%20%282%29.png)
 
## 현장에서 시연한 프로그래머스 LMS & AI 학습 솔루션
프로그래머스는 AI 기능이 탑재된 LMS 시스템을 통해 맞춤형 교육을 제공하고 있는데요. 이번 부스에서는 'AI 리터러시 실습 문제'를 예시로 실제 LMS 시스템을 선보이며 핵심 기능을 상세히 안내해 드렸습니다. 
![Group 1000004358.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6b12df94-2c0e-4d5f-80cb-35104ac19159/Group%201000004358.png) 
프로그래머스 교육은 LMS 시스템의 AI 어시스트를 활용하여 문제마다 적절한 횟수 제한을 두어 스스로 문제를 해결하도록 돕습니다. 또한, 본인 제출한 코드를 분석하여 AI 코드 피드백을 통해 오답 원인과 정교한 개선 가이드를 정밀하게 제공합니다. 

학생의 자립적 학습과 교수진의 평가 효율을 동시에 높여주는 LMS 시스템에 대한 많은 질문과 관심을 보여주셨습니다. 
 
## 대학 맞춤형 AI 교육으로 완성하는 실전 성장을 프로그래머스와 함께!
이번 학회 현장에서 대학교수님들과 사업단장님들과 소통하며 대학 현장에 최적화된 실질적인 AI·SW 교육 체계가 얼마나 절실한지 다시 한번 깊이 체감했습니다. 

프로그래머스는 단순 이론 강의가 아닌 대학 교육의 든든한 파트너로서 맞춤형 AI 교육 프로그램으로 체계화된 커리큘럼을 제공하겠습니다.

역량평가부터 실습 시연까지! 2026 한국컴퓨터교육학회에서 마주한 프로그래머스 AI 교육

![\[길벗\]22기_프로그래머스_블로그 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8dad26ea-27b3-4bc7-8106-a0f3ecedb4b1/%5B%E1%84%80%E1%85%B5%E1%86%AF%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%BA%5D22%E1%84%80%E1%85%B5_%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%87%E1%85%B3%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%B3%20%281%29.png)
 
안녕하세요, 프로그래머스입니다.
길벗 출판사에서 신청자 전원 참여가 가능한 코딩 자율학습단 22기를 모집 중입니다.
코딩 자율학습단은 길벗출판사의 프로그래밍 도서 + AI 도서의 완독을 돕는 프로그램인데요!
4주간 프로그래밍과 AI 입문을 배워보고 싶으신 분들은 주목해주세요!
 
 
 
## 코딩 자율학습단 22기 모집 중!
![코자 22기 홍보 이미지 (정방형) (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6fc688a2-4433-4e19-a144-d901145c870a/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A1%2022%E1%84%80%E1%85%B5%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A9%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%28%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%BC%29%20%281%29.png)
 
### 코딩 자율학습단이란?
길벗출판사의 프로그래밍 도서 + AI 도서로 한 달 동안 책 1권의 완독을 도와주는 프로그램입니다. 
입문자 입장에서 학습하실 수 있도록 책 자체에서도 친절하게 안내하고 있으며, 커리큘럼과 학습가이드도 제공하고 있습니다. 
 
완독하신 분들께는 **도서 구매용 포인트 2만 점**과 **네이버 포인트** 등 다양한 선물을 드려요!
 
 
## 책만 준비하면 누구나 참여 가능!
![코자 22기 홍보 이미지 (정방형) (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4f43ac86-0ef8-4c1f-b1a9-e5ffff9d5e2a/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A1%2022%E1%84%80%E1%85%B5%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A9%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%28%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%BC%29%20%282%29.png)
 
코딩 자율학습단은 총 7개 분야로 나뉘어 진행됩니다.
 

* 코딩 자율학습 나도코딩의 파이썬 입문 
* 코딩 자율학습 HTML+CSS+자바스크립트
* 코딩 자율학습 나도코딩의 C 언어 입문
* 코딩 자율학습 나도코딩의 자바 입문
* AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트
* AI 자율학습 처음 만드는 AI 에이전트 서비스
* 바이브 엔지니어링
 

👉 [**코딩 자율학습단 22기 신청하기**](https://gilbut.co/c/26085765EC)

 
 
## 학습단 안내
![코자 22기 홍보 이미지 (정방형) (3).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ff50006a-83b9-45a4-b0d2-8793429aa8a5/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A1%2022%E1%84%80%E1%85%B5%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A9%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%28%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%BC%29%20%283%29.png)
 
* 신청 기간: **~8월 21일(금)**
* 선정자 안내: 신청 후 2일 이내 문자와 메일로 연락 (신청시 전원 참여 가능)
* 학습 기간: 8월 24일 ~ 9월 18일 (4주)
* 학습 미션: 학습 일지 및 후기 작성

 
### 신청 방법
1. 사이트를 통해 신청해주세요. ([링크](https://gilbut.co/c/26085765EC))
2. 신청해주신 분들께는 순차적으로 이메일과 문자로 안내드립니다.
3. 문자+이메일 연락을 받고 도서를 구매해주시면, 시작일부터 카톡으로 학습 시작 안내를 드립니다.

 
### 스터디 그룹
학습자 분들의 한결 수월한 학습 소화를 위해 구성된 제도입니다.
모집 기간 중 자율적으로 3인 이상의 팀을 구성하여 신청해 주시면 전원 참여가 가능하며, 신청 시 커피 쿠폰을 증정합니다.
신청 및 활동 방식은 공지를 참고해 주세요.

👉 **[스터디 그룹 공지 자세히 보기](https://cafe.naver.com/gilbutitbook/15685)**

 
 
## 학습단 혜택 살펴보기
![코자 22기 홍보 이미지 (정방형) (4).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d2535375-29fa-4c70-8047-d9cdb567c880/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A1%2022%E1%84%80%E1%85%B5%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A9%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%28%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%A7%E1%86%BC%29%20%284%29.png)
 
### 참고 사항
- 기존 기수로 신청했으나 완독하지 못하신 분들은 이전과 동일하게 다시 신청해주셔야 합니다.
- 이전 기수 수료자는 동일 도서로 참여할 수 없습니다.
 (예시)
 - 5기 파이썬 수료 → 8기 파이썬 신청 (X)
 - 5기 파이썬 수료 → 8기 C언어 신청 (O)

 
#### 입문자 대상 도서 선택 참고!
"프로그래밍 경험이 전혀 없으면?"
👉 <파이썬> 또는 <HTML + CSS + 자바스크립트>를 추천합니다!

 
#### 초급자 대상 도서 선택 참고!
"파이썬을 학습한 적이 있다면?"
👉 <AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트>, <AI 자율학습 처음 만드는 AI 에이전트 서비스> 추천!

[길벗출판사] 코딩 자율학습단 22기를 모집합니다!

디지털 서비스의 성과를 높이기 위해 가장 널리 사용되는 실험 기법 중 하나가 바로 A/B 테스트입니다. 이번 포스팅에서는 A/B 테스트가 무엇인지, 실제로 어떻게 구성하고 분석하는지를 설명드리고자 합니다.
 
> *If you can't measure, you can't improve it. - Peter Drucker*

"측정할 수 없다면 개선할 수 없다"는 현대 경영학의 아버지로 불리는 세계적인 경영학자 피터 드러커가 한 말입니다. 감이 아닌 성공실패 지표를 바탕으로 개선 여부를 측정해야 한다는 것인데, 이것이 바로 A/B 테스트의 기본 원칙이라고 할 수 있습니다. A/B 테스트가 다른 테스트들과 다른 특징들 중 하나는 실제 사용자를 대상으로 한다는 점입니다.
 
# A/B 테스트란 무엇인가?
온라인 A/B 테스트는 **디지털 마케팅 및 웹/앱 개발에서 두 가지 이상의 웹 페이지 또는 앱 버전을 비교하여 특정 목표 관점에서 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 확인**하는 데 사용되는 방법입니다. 이 A/B 테스트의 원조는 무작위 대조 시험(Randomized Controlled Trial)이라고 볼 수 있는데, 보통 이는 제약업계에서 새로운 약품의 효과를 측정하는 연구 방법입니다. 예를 들어, 특정 질병을 앓고 있는 환자들을 랜덤하게 5:5로 나눈 후, 한쪽에는 기존 치료 방법을 제공하고 다른 쪽에는 새로운 치료 방법을 제공한 후에 완치율과 같은 중요 지표를 바탕으로 신약의 효율성을 더 객관적으로 비교해보는 것입니다.
 
이 무작위 대조 시험을 온라인 환경으로 옮긴 것이 바로 A/B 테스트라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 이커머스 사이트의 구매 프로세스가 5단계로 구성되어 있어 과정이 길고 복잡하다고 느껴져 이탈률이 높고 구매 전환율이 낮은 상황이라면, 이를 3단계로 축소했을 때 구매 전환율(Conversion rate)이 높아질 것이라는 가설을 세울 수 있습니다.
 
이러한 가설을 A/B 테스트로 검증하는 과정은, 이커머스 사이트를 방문한 사용자들을 무작위로 1:1 비율로 나눈 뒤, 한 그룹(A)에게는 기존의 5단계 구매 프로세스를, 다른 그룹(B)에게는 새로운 3단계 구매 프로세스를 노출시키는 방식으로 진행됩니다. 이후, 각 그룹의 구매 전환율을 기록하고, 이 데이터를 바탕으로 통계적 검정을 통해 두 버전 간의 성과 차이를 분석하고 비교(귀무가설을 사용)해보는 것이 일반적인 A/B 테스트입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2f7f83ad-a0f6-4cf1-abbb-2e3f8d77ec04/image.png)
[출처](https://www.invespcro.com/ab-testing/)
 
A/B 테스트 결과를 해석하는 일은 과학보다는 오히려 예술에 가까운 영역입니다. 그만큼, 가설 수립부터 사용자를 편향 없이 A와 B그룹으로 나누는 과정, 데이터를 기록하고 해석하는 모든 단계에서 경험과 직관이 중요하게 작용합니다. 또한, 이 과정을 자동화하고 태블로(Tableau)와 같은 대시보드 도구를 활용해 결과를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있도록 하는 것도 A/B 테스트의 효과적인 운영에 있어 중요한 요소입니다.
 
# A/B 테스트 시스템의 구성
A/B 테스트 시스템은 기존 기능과 새로운 기능을 무작위로 나눈 사용자들에게 노출시키고 그 기록을 남기는 "**런타임 시스템**"과 이 기록을 바탕으로 성공실패 지표를 바탕으로 비교해서 시각화해주는 "**분석 시스템**" 두 가지로 구성됩니다. 보통 A/B 테스트 분석 시스템의 구현을 데이터 팀에서 맡는 것이 일반적이고, A/B 테스트 런타임 시스템은 데이터 팀을 포함한 다수의 팀이 협업해서 구현하는 것이 일반적입니다.
 
## 1️⃣ A/B 테스트 런타임 시스템
이 부분은 실제 A/B 테스트가 구현되는 부분으로 사용자를 편향 없이 무작위로 A와 B 그룹으로 나눈 뒤, 각 그룹에 서로 다른 기능을 노출시키고 그 결과를 기록하는 역할을 합니다. 이 시스템에서 중요한 부분은 사용자를 어떻게 A와 B로 나누는가입니다.
 
보통 한 시점에 여러 A/B 테스트가 동시에 진행되기 때문에, 사용자 그룹을 적절히 분리하지 않으면 동일한 사용자가 여러 테스트에 중복 참여하게 되어 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 사용자의 테스트 소속 정보를 체계적으로 관리하는 것이 매우 중요하며, 이 정보는 이후 분석 단계에서 핵심적으로 활용됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e34d32a9-829d-4eda-917e-3658e7b8e4e5/image.png)
 
## 2️⃣ A/B 테스트 분석 시스템
이 부분은 전적으로 데이터 팀의 역할입니다. 먼저 데이터 엔지니어링 팀이 분석에 필요한 모든 데이터를 ETL을 통해 읽어옵니다. 이후, 데이터 분석가는 dbt와 같은 도구를 활용해 A/B 테스트 분석에 필요한 요약 테이블을 생성합니다. 마지막으로, 이 데이터를 기반으로 통계적인 분석을 수행하고, 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 태블로(Tableau)와 같은 데이터 시각화 도구를 활용해 대시보드를 구성하는 것이 일반적인 흐름입니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b1a747e2-113b-4ae7-a45f-c76d4317139b/image.png)
 
# 관련 강의 추천 (프로그래머스)
## 프로그래머스 국비 지원 데이터 분석 과정
프로그래머스 데이터 분석 데브코스는 국비 지원 장기 과정으로, **데이터 분석에 필요한 기초부터 실무까지 폭넓게 학습**할 수 있는 커리큘럼으로 구성되어 있습니다.
 
Excel, SQL, Python, 통계, 머신러닝, A/B 테스트, 데이터 시각화 등 다양한 실습 중심의 강의를 통해 실무 역량을 강화할 수 있습니다.
 

| No. | 교과목명 |
| --- | --- |
| 1 | 과정 OT 및 소개 |
| 2 | 데이터 분석 소개 (응용 분야, 데이터 문해력, 발전 트렌드) |
| 3 | Excel 데이터 분석과 스토리텔링 |
| 4 | SQL 기초와 데이터 분석 |
| 5 | 고급 SQL 활용 |
| 6 | Python Pandas 활용하기 |
| 7 | Python 데이터 분석과 통계와 시각화 |
| 8 | 좋은 지표 설계와 대시보드 구성 (Tableau, Superset) |
| 9 | 머신러닝 기초 |
| 10 | 다양한 데이터 분석과 ML 모델 만들어보기 (Kaggle 중심) |
| 11 | 텍스트 데이터 마이닝 (NLP) |
| 12 | 데이터 분석을 위한 A/B 테스트 |
| 13 | Chat GPT 프롬프트로 데이터 분석 시스템 설계하기 |
| 14 | 최종 프로젝트 |
 
 
※*본 글은 한기용 개발자의 글 일부를 재편집한 콘텐츠입니다.*
 
 
[![da-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/43cd477c-faf5-4df5-81d5-a2e863d2f3d1/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)

A/B 테스트 완벽 가이드: 개념부터 실전 적용까지

도전하기 어려운 코딩 테스트, 만약 새로운 언어까지 배워야 한다면?
'자바에서 파이썬으로'라는 과감한 도전으로, **단 4주 만에 PCCP Level 4라는 놀라운 성과를 거둔** 수료생이 있습니다.
지난 포스팅에서 소개해 드린 [**파이썬 코딩 테스트 스터디**](https://community.programmers.co.kr/post/12871?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=KDT_interview_12871)에 참여해 박경록 멘토님의 밀착 가이드를 흡수하며 실력을 키우셨다고 하는데요.
정체된 실력을 단숨에 도약시킨 김경찬 수료생의 드라마틱한 성장 로드맵과 진솔한 조언을 인터뷰에서 확인해 보세요!
 
 
## 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. [프로그래머스 데브코스 백엔드 5기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_sales&utm_content=interview_13073)를 수료한 김경찬입니다.
컴퓨터공학을 전공하며 학·석사 과정을 거쳤고, 이후 전문연구요원으로 통신 업계에서 근무하며 개발 경험을 쌓았습니다. 현재는 데브코스를 수료 후, 백엔드 개발자로의 전환을 목표로 꾸준히 노력하고 있습니다.
 
 
## 프로그래머스 데브코스 수료 후, 어떤 경로로 파이썬 코딩테스트 스터디를 신청하게 되셨나요?
평소 프로그래머스 데브코스를 수강하면서 수료 이후까지 취업지원서비스를 제공한다는 점이 큰 메리트라 생각했습니다. 
 
취업의 첫 관문인 서류 전형에서 코딩 테스트의 중요성을 알고 있었기에, 수료생에게도 열려 있는 이번 파이썬 코딩 테스트 스터디 기회를 놓치지 않고 신청하게 되었습니다.
 
그동안 저는 혼자 주로 Java를 사용해 코딩 테스트를 준비해 왔고, Python은 거의 사용해 본 적이 없어 스터디 신청 당시에는 다소 부담도 있었습니다. 하지만 **코딩 테스트의 본질은** 특정 언어에 익숙해지는 것이 아니라, **문제를 분석하고 핵심을 파악해 알고리즘으로 풀어내는 사고 과정을 기르는 데 있다**고 생각했습니다.
 
![파이썬 코테 PCCP 취득 알고리즘 강의.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8e5f4d15-1a6c-43ae-8a30-c602385588d2/%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%20PCCP%20%E1%84%8E%E1%85%B1%E1%84%83%E1%85%B3%E1%86%A8%20%E1%84%8B%E1%85%A1%E1%86%AF%E1%84%80%E1%85%A9%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B3%E1%86%B7%20%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B4.png)
 
 
## 4주동안 파이썬 코딩테스트 스터디에 참여하셨는데 가장 기억에 남는 경험을 공유해주세요. 
가장 기억에 남는 스터디의 장점은 같은 문제를 **서로의 관점에서 다른 접근 방식으로 바라볼 수 있다**는 점이었습니다. 혼자 풀 때는 한 가지 풀이에 도달하면 그대로 넘어가기 쉬웠지만, 스터디에서는 각자 문제를 어떻게 해석했고, 어떤 기준으로 알고리즘과 자료구조를 선택했는지를 자연스럽게 공유할 수 있었습니다.
 
이 과정에서 제 풀이를 돌아보고 더 나은 방향을 고민하게 되었고, 문제 하나를 풀더라도 이전보다 훨씬 깊이 생각하게 되었습니다. 4주라는 짧은 기간이었지만, **스터디는 알고리즘 실력뿐 아니라 문제를 대하는 태도까지** 한 단계 성장시켜 준 경험이었습니다.
![파이썬 코테 PCCP 취득 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/691e25e6-0507-4821-b35a-638bc6220bc5/%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%20PCCP%20%E1%84%8E%E1%85%B1%E1%84%83%E1%85%B3%E1%86%A8%20%282%29.png)
 
 
## 스터디 커리큘럼은 어떠셨나요? 
스터디는 강사님께서 선별해 주신 **프로그래머스 알고리즘 문제를 중심으로 진행**되었습니다. 초반에는 Lv.1~2 난이도의 문제로 시작해 기본적인 문제 해결 감각을 익히고, 이후 점진적으로 난이도를 높여 마지막 주차에는 PCCP 모의고사 문제와 Lv.2~3 수준의 문제까지 도전할 수 있도록 구성되어 있었습니다.
 
Python 경험이 거의 없었던 제 입장에서는 첫 주가 가장 중요했는데, 이를 고려해 **강사님께서 Python의 기본 문법과 주요 자료구조를 익힐 수 있는 학습 자료를 공유**해 주셨습니다. 또한, 초반 문제들 역시 새로운 언어로 코딩 테스트를 시작하는 학습자에게 부담이 되지 않도록 **적절한 난이도로 구성**되어 있어 언어에 자연스럽게 적응할 수 있었습니다.
 
![파이썬 코테_4.1.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d9efd8ec-efd7-430b-b27a-ca7e300a4efa/%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_4.1.png)
 
 
## 마지막 섹션은 오프라인으로 진행되었는데, 오프라인 세션은 어떠셨나요?
스터디의 마무리는 오프라인 세션으로 진행되었고, 전체적으로 세 가지 파트로 구성되어 있었습니다.
먼저 강사님께서 **알고리즘 개념 설명과 함께 코딩 테스트 문제 풀이**를 진행해 주셨는데, 이는 기존 온라인 세션과 동일한 흐름으로 이어져 편하게 참여할 수 있었습니다. 이후에는 매니저님 주도하에, 강사님과 함께 자유롭게 이야기를 나눌 수 있는 커피챗 시간이 마련되었습니다. 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 분위기여서 평소 코딩 테스트, 개발자 지망생으로서의 고민을 편하게 나눌 수 있었습니다. 그 과정에서 생각보다 **훨씬 많은 인사이트를 얻어 앞으로의 방향성을 잡아갈 수 있었습니다.**
 
![20251108_145842_2.gif](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8bde30f1-87de-4e7f-8a6f-38b10f081d24/20251108_145842_2.gif)
 
 
## 이번 스터디는 데브코스 과정처럼 전문 멘토와 매니저가 함께 했는데, 기존의 알고리즘 공부와 비교해서 어떤 점이 좋았나요?
이전에는 코딩 테스트 응시 전에 빈출 유형이나 프로그래머스 Lv.2 문제를 훑어보는 방식으로, 이해보단 유형을 암기하여 단기간 준비했습니다. 
 
이번 스터디를 통해 매주 정해진 문제를 기한 내에 이해하고 강사님과 매니저님의 관리하에 **동료들과 함께 체계적인 알고리즘을 학습**할 수 있었습니다. 이는 커리큘럼이 종료된 이후에도 스스로 방향성을 잡고 나아갈 수 있는 큰 원동력이 되었습니다. 특히 이번 스터디를 통해 **무료로 제공받은 PCCP 응시권을** 사용하여 **실제 시험에 응시하였고 ‘Level 4’라는 결과**를 얻어 스스로의 **성장을 확인**할 수 있었습니다.
 
![PCCP level4 (5).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/233d6c5a-ac7e-48cb-81fb-c8175a82af39/PCCP%20level4%20%285%29.png)
 
 
## 스터디를 통해서 PCCP 자격증 공부에 도움이 되었던 점은 무엇인가요?
스터디를 통해 **문제를 구조적으로 이해하고 해결하는 사고방식**을 익힐 수 있었습니다. 문제를 어떻게 분해해야 하는지 고민하고, 상황에 맞는 자료구조와 알고리즘을 선택하는 과정을 반복하며 문제 해결 과정이 정돈되었습니다.
사고 과정의 변화 덕분에 **PCCP 시험에서도 낯선 문제를 마주했을 때 차분하게 문제를 해석**하고 해결 전략을 세울 수 있었습니다. 
 
이번 스터디는 자격증 취득을 위한 준비를 넘어, 앞으로도 알고리즘 학습을 지속해 나갈 수 있는 방향과 기반을 마련해 준 경험이었다고 생각합니다.
 
 
## 향후 스터디를 진행한다면 어떤 스터디를 희망하시나요?
새롭게 스터디가 열린다면, CS 스터디에 참여하고 싶습니다. 
저는 컴퓨터공학을 전공했지만, 전공자라 하더라도 시간이 지나거나 학습 방향에 따라 CS 기초를 다시 정리할 필요성을 느끼는 순간이 있다고 생각합니다. 
 
특히, 네트워크, 컴퓨터 구조, 운영체제가 가장 중요하다고 생각하는데, 혼자 공부하기에는 큰 부담으로 다가오는 주제입니다. 만약 스터디 동료들과 함께 체계적으로 학습할 수 있는 기회가 있다면, 단순히 면접 준비를 넘어 이후의 개발 경험 전반에 있어서도 오랫동안 도움이 되는 자산이 될 것이라고 생각합니다.
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요? 
리누스 토발즈, 데니스 리치. 컴퓨터를 공부하는 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 이름들입니다.
 
저는 개발자로서 언젠가 이들처럼 세상에 의미 있는 흔적을 남길 수 있는 사람이 되고 싶다는, 어쩌면 막연하고 멀게 느껴지는 목표를 가지고 있습니다. 그 목표에 도달하기 위해 지금 제가 서 있는 자리에서 할 수 있는 최선을 다하며 계속 앞으로 나아가려 합니다. 하루하루의 선택과 노력이 쌓이다 보면, 언젠가는 앞으로 가야 할 길보다 이미 걸어온 길이 더 길어지는 순간이 올 것이라 믿습니다.
 
저는 그 순간을 향해, 오늘도 한 걸음씩 **성실하게 나아가는 개발자**가 되고 싶습니다.
 
 
## 데브코스 지원을 고민하는 분들에게 한마디 부탁드립니다.
데브코스는 시간이 지난 뒤 뒤돌아봤을 때, 그때의 나와 지금의 나는 분명히 다르다고 말할 수 있게 해주는 경험이었습니다.
 
강사님께서 해주신 말씀이 아직도 기억에 남습니다. 앞으로 나아가는 게 더디고, 발전이 없는 것처럼 느껴질 때는 가끔 뒤를 돌아보라는 말씀이었습니다. 데브코스 이전의 저는 프로젝트 하나를 완성하는 것도 벅찼고, 그저 Spring에 대한 지식만을 쌓는 데 급급했습니다. 하지만 **데브코스 최종 프로젝트 발표 이후, 이전과 비교할 수 없을 만큼 많이 성장했다**는 것을 느낄 수 있었습니다.
 
만약 지금 스스로 정체되어 있다고 느끼거나, 새로운 방향으로 한 단계 더 성장하고 싶다는 고민을 하고 있다면 **데브코스는 그 변화를 만들어낼 수 있는 좋은 출발점**이 될 수 있습니다.
 
 
 
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[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180) (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3a177a83-5017-4f9c-8bc0-7b4ce7aa5e6b/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29%20%281%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_sales&utm_content=interview_13073)

파이썬 코테 스터디로 PCCP 자격증 레벨 4 취득! 개발자로서 한 단계 더 성장할 수 있었어요.

데브코스 과정을 통해 포트폴리오의 명확한 기준과 진로 방향성까지 잡은 백엔드 단기심화 3기 수료생 마찬영 님의 수강 후기 인터뷰입니다.
 
지난 2개월 간 공주대학교 전담반으로 운영된 데브코스 백엔드 단기심화 과정은 마찬영 님께 단순한 지식을 넘어, 더 깊이 있는 실무 역량을 기를 수 있는 기회였는데요. 이번 과정으로 유연한 판단력과 체계적인 협업 프로세스 능력까지 갖추게 되었다고 합니다. 
 
‘능동적인 개발자’로 거듭난 찬영 님의 학습 여정을 지금 바로 만나보세요!
 
 
## 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
공주대학교 소프트웨어학과 21학번 마찬영입니다. 웹 백엔드 개발자로 성장하기 위해 백엔드 단기심화 3기 과정에 참여하게 되었습니다.
![1. 자기소개 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3a4f3e4d-eb1f-482c-a958-4da3dce27ff9/1.%20%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A9%E1%84%80%E1%85%A2%20%282%29.png) 
 
## 데브코스 백엔드 단기심화 과정을 지원한 이유는 무엇인가요?
정보 보안, 임베디드, 빅데이터 등 다양한 기술 도메인을 경험하며 진로를 찾아가던 중, 시스템의 근간을 설계하고 데이터의 흐름을 제어하는 웹 백엔드 분야에서 가장 큰 흥미를 느꼈습니다. 
 
2학년 하반기, 백엔드 개발자로의 진로를 확정한 이후 **더 깊이 있는 실무 역량을 쌓고 싶었고** 데브코스 백엔드 단기심화 과정이 **저를 한 단계 더 성장시켜줄 기회라 판단**하여 지원하게 되었습니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정 커리큘럼 중 가장 흥미로웠던 부분은 무엇이었나요?
데브코스 백엔드 단기심화 수업에서는 하나의 유기적인 서비스 아키텍처로 연결되는 과정을 배울 수 있어 흥미로웠습니다. 
 
교내 수업에서는 주로 단일 기능의 CRUD나 이론적인 인프라 로직에 집중했다면, 이번 과정에서는 **실제 서비스가 어떤 구조로 설계되고 서비스 간에 데이터가 어떻게 흐르는지 입체적으로 이해할 수 있었습니다**. 
 
특히 단순한 **기능 구현을 넘어, 각 인프라가 데이터를 처리하고 가공하는 실무적 메커니즘을 학습**한 뒤 이를 팀 프로젝트로 **직접 적용하고** **최적화해 나가는 과정**에서 진정한 백엔드 개발의 매력을 느꼈습니다.
 
![스크린샷 2026-03-05 오후 4.38.39.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7cae753d-38a9-4f62-a9fc-d7f5450290f8/%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%204.38.39.png)
 
## 혼자 독학할 때와 비교해, 팀원들과 함께 학습하며 얻은 가장 큰 수확은 무엇인가요?
가장 큰 수확은 일방적인 방식이 아닌, **실무 중심의 능동적인 사고 방식의 학습 능력을 키운 것**입니다. 기존에는 학습 플랫폼을 통한 클론 코딩에 머물렀고 학과 팀 프로젝트도 피드백 없는 학생들만의 결과물에 치중했었습니다. 
 
그러나 이번 데브코스 백엔드 단기심화 과정에서는 **현업 전문가인 강사님과 멘토님의 정교한 가이드** 아래, 팀원들과 **실무 기반의 업무 프로세스를 직접 경험**할 수 있었습니다. 
 
특히 프로젝트의 **목적에 맞춰 기술 스택을 선택하고 협업**하는 과정을 통해 스스로 설계하고 문제를 해결하는 **실전 감각을 얻게 되었습니다.**
 
![2. 팀원.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2c327cbe-86c5-4e66-b47a-cfad164f0445/2.%20%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%B7%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AB.png) 
 
## 가장 기억에 남는 코드 리뷰 피드백이 있다면 무엇인가요? 그게 본인의 코드 스타일을 어떻게 바꾸었나요?
멘토님의 **코드 리뷰를 통해 팀을 위한 코드와 근거 있는 기술 선택의 중요성**을 배웠습니다.
 
먼저, 강사님, 멘토님의 피드백을 통해 협업의 생산성을 체감했습니다. 사전에 팀원들과 프로젝트 컨벤션을 약속했으나 이 약속이 전체적인 프로젝트의 통일성, 방향성을 좌지우지할 수 있겠다는 생각이 들어 강사님, 멘토님의 조언에 따라 방향을 잡아갔습니다. 그 결과, 제 코드뿐 아니라 팀원들의 코드를 리뷰하는 과정에서 **로직을 이해하고 그 이해를 바탕으로 협업을 진행하는 것이 얼마나 생산성을 높여주는지 체감할 수 있었습니다.**
 
또한, Kafka 비동기 통신 중 보상 트랜잭션을 처리하며 받았던 분산락 필요성 재고에 대한 피드백이 기억에 남습니다. 당시 고도화를 위해 분산락을 적극 도입하려 했으나, 멘토님으로부터 무조건적인 락 적용이 최선은 아니다 라는 가르침을 얻었습니다. 이를 통해 **기술 도입 시, 시스템 안정성 뿐만 아니라 비판적 설계 사고도 필요하다**는 것을 알게 되었습니다.
 
![코드리뷰.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/01163a42-8d48-4c20-9ac3-c4ed977ac94c/%E1%84%8F%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%B2.png)
 
 
## 과정 중 마주했던 가장 높은 '기술적 장벽'은 무엇이었나요? 해결 후 어떤 성취감을 느끼셨나요?
가장 높은 장벽은 **모놀리식 구조로 시작한 서비스를 MSA로 전환하는 과정**이었습니다. 
 
초기 빠른 서비스 구현을 위해 익숙한 방식으로 개발했으나, 각 서비스를 마이크로 서비스로 분리하는 단계에서 높은 결합도의 단점을 크게 실감했습니다. 
 
이론으로만 접하던 설계의 중요성을 피부로 느낄 수 있었고 MSA가 높은 비용을 감수하고도 왜 채택되는지 깊이 이해하게 되었습니다. 이후 마주한 **각 서비스에서의 인증, 인가 문제까지 팀원들과의 논의 끝에 해결하며 복잡한 시스템의 구조적 결함을 극복했다는 큰 성취감**을 느꼈습니다. 
 
이러한 시행착오를 겪으며 향후 어떤 프로젝트에서도 **같은 실수를 반복하지 않고 더 고도화된 문제에 집중할 수 있다**는 강력한 자신감을 얻게 되었습니다.
 
![3. MSA 전환.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1b41a871-72fc-46c3-899d-93ece2800111/3.%20MSA%20%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%92%E1%85%AA%E1%86%AB.png) 
 
## 백엔드 단기심화 과정을 통해 갖게 된 핵심 역량을 꼽는다면 무엇인가요?
데브코스 백엔드 단기심화 과정을 통해 갖게 된 핵심 역량은 **유연한 판단력**과 **체계적인 협업 프로세스 준수 능력**입니다.
 
과거에는 독학을 통해 습득한 정해진 공식에 의존했다면, 이제는 대용량 트래픽이나 분산 환경 등 **다양한 변수에 맞춰 최적의 기술을 선택하는 역량**이 필요하다는 것을 깨닫게 되었습니다. 그 변수에 유연하게 대응하고 사고하며, **고도화된 IT 시장에서 백엔드 개발자에게 요구되는 역량을 키우며 성장할 것**입니다.
 
또 한가지는, 기록과 문서화에 기반한 **업무 프로세스 최적화 역량**입니다. 이전에 구두로만 회의를 진행하거나 기억에 의존했다면, 이제는 업무 문서화를 통해 협업의 투명성을 높이는 법을 익혔습니다.
 
이러한 프로세스 중심의 업무 태도는 리소스를 낮추고 **프로젝트의 완결성을 높이는 저만의 강력한 무기**가 될 것입니다.
 
 
## 백엔드 단기심화 과정이 포트폴리오 준비에 있어 어떤 도움이 되었나요?
막연했던 **포트폴리오 준비에 명확한 기준과 방향성을 찾게 되었습니다.** 
 
졸업을 1년 앞두고 프로젝트를 정리해야 한다는 부담감만 있었으나, **단기심화 과정을 통해 기술적 깊이를 더하며 제 리포지토리, 프로젝트들을 객관적으로 바라볼 수 있는 안목을 길렀습니다.** 기존에 부족했던 내용을 어떻게 보완해야 할지 되짚어보고, 앞으로 진행할 프로젝트의 방향성을 수립하게 되었습니다. 
 
단순히 양을 채우는 것이 아닌, 역량을 증명할 수 있는 포트폴리오를 구성할 자신감을 얻었습니다.
 
 
## 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
저는 **급변하는 AI 대격변 시대 속에서도 기술의 방향성을 정의하고 비즈니스 가치를 설계하는 개발자**가 되고 싶습니다. 
 
강력한 LLM과 생성형 모델들이 등장하며 개발 환경이 급변하고 있지만, 저는 이번 과정을 통해 체득한 구조적 사고력과 협업 프로세스를 바탕으로 **기술적 도구에 매몰되지 않고 비즈니스 목적에 맞는 최선의 해답을 제시하는 능력을 키워 나갈 것입니다.** 
 
변화를 두려워하기보다 **새로운 기술을 우리 서비스에 어떻게 적용할지** 고민하고 **올바른 방향을 제시**할 수 있는, 깊이 있는 엔지니어가 되겠습니다.
 
 
## 데브코스 과정 수강을 고민하시는 분들에게 추천 한마디, 현실적인 조언 부탁드립니다.
학년에 상관없이, 가장 중요한 것은 **단기간에 확실히 성장하겠다**는 단단한 각오입니다. 
 
혹시 학부에서 배운 내용이 아직 정리되지 않아 망설이고 있다면, 오히려 **이 과정을 통해 앞으로의 학습 방향을 잡아 보시길 추천합니다.** 저 역시 보안부터 빅데이터까지 여러 분야를 방황했지만, 과정을 통해 **진로 방향성을 찾을 수 있었습니다.** 
 
단기 심화 커리큘럼 특성상 프레임워크나 인프라에 대한 기초가 부족하면 초반에 다소 어려울 수 있지만 **데브코스에 제공하는 스터디 환경과 지도해주실 멘토님들이 계시기에** 개인의 노력이 뒷받침된다면 그 격차는 충분히 메울 수 있을 거라 생각합니다. 
 
스스로를 믿고 도전하여 개발자로서의 터닝포인트를 만드시길 바랍니다.
 
 
*강의 운영 사정에 따라 세부 프로그램 내용은 변경될 수 있습니다.*
 
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180) (3).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d242610c-4e10-4547-836f-69dddaca65fc/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29%20%283%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25579?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25579_blog&utm_content=blog_banner)

[데브코스 후기] 다양한 변수에 맞춰 최적의 기술을 선택하는 실전 역량을 키울 수 있었어요 - 백엔드 단기심화 3기 마찬영 님

# 💌 2025 프로그래머스 코드챌린지 🧩 
코딩을 사랑하는 누구나 참여 가능한 코딩경진대회, **2025 프로그래머스 코드챌린지** 🧑‍💻
코딩 실력도 UP하고, 상금도 받을 수 있는 기회에 도전해 보세요! ✨
 
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✅ **대회 일정**
- 온라인 예선 (1차 2/8, 2차 2/11)
- 오프라인 본선 및 시상식 (2/15, 프로그래머스 강남 강의장에서 진행)
 

✅ **접수 기간 및 방법**
- **모집 기간: ~2/5(수) 17시까지**
- 신청 방법: 프로그래머스 코드챌린지 대회페이지에서 온라인 접수
 

✅ **사용 가능 언어**
: C, C++, C#, GO, PYTHON, JAVA, JAVASCRIPT, KOTLIN, RUBY, SCALA, SWIFT
 

✅ **시상 내역**
[1등] 상금 500만원, [2등] 상금 200만원, [3등] 상금 100만원
 
 
🎁 **프로그래머스 코드챌린지 예선만 참가해도 경품이 팡팡** 🎉
대회 참여하고 에어팟, 기계식 키보드, 프로그래머스 캐릭터 굿즈 등 풍성한 선물도 받아보세요! 🙂
 
 
*자세한 내용은 [**2025 프로그래머스 코드챌린지 대회페이지**](https://www.programmers.co.kr/pages/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4_%EC%BD%94%EB%93%9C%EC%B1%8C%EB%A6%B0%EC%A7%80?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=brand_codechallenge_content&utm_content=codechallenge_event)에서 확인하실 수 있습니다.
 
 
[![cochal-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/88c2d510-a019-4d7f-becc-6f17d58732cf/cochal-coding-test2%28729x90%29.jpg)](https://www.programmers.co.kr/pages/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4_%EC%BD%94%EB%93%9C%EC%B1%8C%EB%A6%B0%EC%A7%80?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=brand_codechallenge_content&utm_content=codechallenge_event)

[코딩경진대회] 2025 프로그래머스 코드챌린지에 참여해 보세요!

상반기 취업 준비 중이라면, 이 고민 한 번쯤 해보셨죠?
 
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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.**
 
👉 **[구글폼에서 신청하기](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSelyG0HN12nV9kfTCOvfX1uPYhshX7hSKOiAB2ZNRaRrLifsw/viewform?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_devconsulting&utm_content=poster)**
 
 
## 참여 혜택 🎁
### ✅ 우수 참여자
* 20+년차 개발자 프로그래머스 Dev센터장의 1:1 컨설팅 기회 (3명)
* 프로그래머스 Dev센터 현업 개발자의 서면 피드백 (10명)
 
### ✅ 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!

이 글은 이선협 개발자의 [<코딩 테스트 광탈 방지 A to Z : JavaScript>](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/13213/13213-%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B4%91%ED%83%88-%EB%B0%A9%EC%A7%80-a-to-z-javascript) 강의 내용을 바탕으로 재구성한 글입니다. 비록 JavaScript 강의지만, 사용하는 언어와 관계없이 충분히 도움이 될 거예요.
 
# 자료구조와 알고리즘
## 1️⃣ 자료구조와 알고리즘이란?
자료구조는 메모리를 효율적으로 사용하면서 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하기 위한 구조입니다. 자료구조는 특정 상황에 맞게 유용하게 사용될 수 있도록 만들어져 있기 때문에 어떤 상황에선 느리고 불안정할 수 있죠. 따라서 상황에 맞는 자료구조를 고를 수 있는 능력이 필요합니다.
 
알고리즘은 특정 문제를 메모리 효율적이고 빠른 성능으로 해결하는 일련의 절차입니다. 수학적인 방식으로 공식화되어 있으며, 자료구조와 마찬가지로 상황에 따라 적합한 알고리즘이 다릅니다.
 
## 2️⃣ 요리에 비유해 볼까요?
처음 자료구조와 알고리즘의 개념을 접한다면, 위의 내용만 듣고선 이해가 잘 안 갈 수 있습니다. 요리에 비유해서 생각해봅시다.
* 재료 = 데이터
* 조리도구 = 자료구조
* 레시피 = 알고리즘

예를 들어, 까르보나라를 만들기 위해서는 재료를 고르고, 도구를 사용해 조리하고, 레시피에 따라 요리를 합니다. 이처럼 개발자는 **적절한 데이터, 자료구조, 알고리즘을 조합해 프로그램을 완성**합니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4765d0cc-ae8d-4646-9746-f567f52eda49/image.png)
 
# 자료구조와 알고리즘이 중요한 이유
그렇다면 자료구조와 알고리즘은 왜 중요한 걸까요? 다양한 이유가 있지만 이번 아티클에서는 세 가지 정도만 꼽아보겠습니다.
 
## 1️⃣ 기초 코딩 능력이 향상돼요.
실무에서는 다음 세 가지 능력이 중요합니다.
* **기초 코딩 능력**
* **전문 분야 지식**
* **CS(Computer Science) 지식**

이 중 기초 코딩 능력은 바로 자료구조와 알고리즘 공부를 통해 키울 수 있습니다. 대부분의 회사에서는 특정 프레임워크나 라이브러리에 정통한 사람을 찾지 않습니다. 빠르게 변화하는 IT 트렌드에 대응할 수 있는 문제 해결 능력을 갖춘 사람을 찾죠. 이러한 사람은 어떤 기술이든 빠르게 습득하고 적응할 수 있습니다. 따라서 **개발자의 기본기가 되어 줄 자료구조와 알고리즘을 공부하면, 자연스럽게 기초 코딩 능력**도 향상됩니다.
 
## 2️⃣ 한 번 배워두면 오래 써먹어요.
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/b723fd31-a9e0-498a-b9c8-969e8f347290/image.png)
1956년에 만들어진 다익스트라 알고리즘이 아직도 활발히 쓰이고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 70년이 다 되어 가는데도 현역이죠. 이처럼 자료구조와 알고리즘은 시간이 지나도 변하지 않는 개념이기 때문에, 한 번 배워두면 오랫동안 유용하게 사용할 수 있습니다.
 
## 3️⃣ 실무에서도 쓰여요.
자료구조와 알고리즘은 특히 코딩 테스트를 위해 준비하는 경우가 많은데요. 사실 실무에서도 사용된답니다. 실제 사례를 살펴볼까요?
 
```
(상황)
100만 개의 고객 데이터를 최신으로 업데이트하기 위한 배치 작업 필요
- 100만 개의 고객 데이터는 CSV로 제공
- CSV 데이터 중 기존 DB에 없는 고객은 추가
- CSV 데이터엔 고객 Key 값이 없으므로 DB의 여러 필드를 대조해야 함

(구현)
100만 개 데이터를 매번 순회하여 고객을 찾은 후 업데이트, 없으면 추가
➡️ 5일 이상 소요
```
 
100만 개의 고객 데이터를 최신으로 업데이트하기 위한 작업이 필요했습니다. 이 데이터는 정제되지 않은 CSV 파일로 제공되었고, 심지어 Key가 되는 값도 없어서 일일이 여러 데이터를 대조해서 찾아야 했죠. 이 작업은 단순히 100만 개 데이터를 매번 순회하여 데이터를 찾은 후, 최신으로 업데이트를 하고 데이터가 없으면 추가하는 방식으로 구현을 했습니다. 이런 방식은 단순하고 느린 방식이라고 할 수 있어요. 결국 5일이 넘게 소요되어 다시 로직을 작성해야 했습니다.
 
기존 DB의 100만 개 데이터를 이름 기준으로 테이블에 기록하였고, 동명이인이 있을 경우 해시 테이블 Value를 링크드 리스트로 데이터를 추가했습니다. 또한, 고객을 찾을 때 이름을 Key로 찾은 후 동명이인이 여럿 존재한다면 이진 탐색을 사용하여 해결했습니다. 결과적으로 **알고리즘을 활용하여 5일 이상 소요되던 로직을 20분 만에 마칠 수 있도록 개선**했습니다.
 
```
(개선)
해시 테이블과 링크드 리스트를 이용하여 데이터 구조를 변경 후 이진 탐색 알고리즘 적용
➡️ 20분 만에 해결
```

 
# 마무리하며
자료구조와 알고리즘은 개발자의 기본기이자, 실무에서의 무기입니다. 코딩 테스트를 준비하거나 실무에서 성능 최적화에 도전하고 싶으신가요? 프로그래머스와 함께 오늘부터 차근차근 시작해보세요.
 
👉 [프로그래머스 <코딩 테스트 광탈 방지 A to Z : JavaScript> 강의 더 알아보기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/13213/13213-%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B4%91%ED%83%88-%EB%B0%A9%EC%A7%80-a-to-z-javascript)
 
 
[![coding_test-2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8b70fed7-a592-4d19-8b10-ea3890492c52/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)

자료구조와 알고리즘, 왜 꼭 배워야 할까?

안녕하세요. 프로그래머스에서 평가 서비스를 담당하고 있는 백엔드 개발자 에이다(Ada) 입니다. [지난 글](https://community.programmers.co.kr/post/11815)에서는 지속적 통합(CI, Continuous Integration)의 개념과 구성 방식에 대해 소개해드렸는데요. 이번 글에서는 그 내용을 바탕으로 **그렙에서는 실제로 어떻게 CI 환경을 구축했는지** 구체적인 사례를 중심으로 풀어보겠습니다.
 
 
# 그렙은 이렇게 CI를 구축했습니다
서비스 배포 전 안정성을 확보하려면, 결국 견고한 CI 환경을 갖추는 것이 핵심입니다. 오늘은 그렙(Grepp)이 어떻게 CI 환경을 구축했는지, 그 과정과 고민의 흔적을 공유해보겠습니다.
 
 
## Ruby on Rails + RSpec 기반의 테스트 환경
그렙의 백엔드 서비스는 **Ruby on Rails**로 구성되어 있고, 테스트는 루비 생태계에서 널리 사용되는 **RSpec**을 활용하고 있습니다. Rails와 RSpec은 궁합이 좋아서 테스트 코드 작성은 물론, **병렬 테스트 구성**에도 무리가 없습니다.
 
하지만 서비스 규모가 커지고 테스트 수가 많아질수록, **전체 테스트 수행 시간이 점점 길어지는 문제**가 발생했습니다. 이를 해결하려면 단순한 병렬 처리만으로는 부족했고, **테스트를 효율적으로 분산시키는 전략이 함께 필요**했습니다.
 
## Knapsack으로 테스트 분산 실행
**Knapsack 알고리즘**, 들어보신 적 있으신가요? 알고리즘 문제를 풀어보신 분들이라면 익숙한 단어일 텐데요. 루비 생태계에는 이와 같은 이름을 가진, 테스트 최적화를 돕는 [Knapsack](https://github.com/KnapsackPro/knapsack)이라는 라이브러리가 있습니다.
 
이 라이브러리를 활용하면 **각 테스트 파일의 실행 시간을 측정한 뒤, 균등하게 워커(worker)에 분배**할 수 있습니다. 그 결과 전체 테스트 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
(Pro 플랜을 사용할 경우, **동적 큐 기반 테스트 분배**도 가능해 테스트 시간 편차가 큰 환경에서는 더욱 효율적인 실행이 가능합니다.)
 
혹시 테스트 시간 기반 분산 방식이 다소 낯설게 느껴지신다면, [이전 포스트](https://community.programmers.co.kr/post/11815)의 "**2. 테스트 시간 기반 정렬 및 스케쥴링**" 항목을 참고하시면 이해에 도움이 될 거예요.
 
그렇다면 **Knapsack은 실제로 어떻게 테스트를 분배**할까요? 이를 이해하려면 Knapsack이 사용하는 리포트 파일을 먼저 살펴볼 필요가 있습니다. 테스트가 종료될 때, 각 테스트 실행 시간을 기록한 JSON 파일을 생성합니다. 예를 들어, 아래와 같은 형식으로 테스트 파일별 실행 시간이 저장됩니다.
 
```json
{
 "spec/controllers/******_controller_spec.rb": 14.20,
 "spec/controllers/*********_controller_spec.rb": 6.75,
 "spec/features/********_spec.rb": 6.98,
 "spec/models/**********_spec.rb": 1.86,
 ...
}

```
 
이후 다음 테스트에서는 이 리포트 파일을 기반으로 Knapsack이 테스트 시간을 균등하게 분배하여, 각 워커(worker)에 적절한 테스트 파일을 배정합니다.
 
그렙에서는 현재 CI 환경에서 **총 10개의 워커**(CI_NODE_TOTAL=10)를 사용하고 있으며, 각 워커는 자신에게 할당된 테스트 파일만 실행하게 됩니다. 예를 들어, CI_NODE_INDEX=4인 워커에서는 다음과 같이 일부 테스트 파일만 선택적으로 실행됩니다.
 
```bash
CI_NODE_TOTAL=10 CI_NODE_INDEX=4
Report specs:
spec/models/******_spec.rb
spec/controllers/********_controller_spec.rb
spec/services/*********_service_spec.rb
...

```
 
이처럼 Knapsack은 테스트를 단순히 무작위로 분산하는 것이 아니라, **실행 시간을 기준으로 균형 있게 분배**하기 때문에, 백엔드 전체 테스트 시간을 최적화할 수 있었고, 개발 생산성도 향상시킬 수 있었습니다.
 
## 테스트를 더 빠르게: 워크플로우 병렬 실행 전략
Knapsack으로 각 워커(worker)에 테스트를 균등하게 분배하는 것만으로도 충분히 많은 시간을 절약할 수 있었지만, 그렙은 조금이라도 **더 빠른 피드백 루프를 만들기 위해 한 가지 전략을 더 추가**했습니다.
 
바로 Github Actions 내에서 **작업(Job) 단위로 병렬 실행을 구성**한 것입니다.
 
그렙의 CI는 다음과 같이 크게 세 가지 작업(Job)으로 나뉘어 있습니다.
1. **Lint**: RuboCop을 통해 코드 스타일을 검사합니다.
2. **Backend**: RSpec을 이용해 백엔드 로직을 검증합니다. Knapsack을 통해 병렬 분산이 실행됩니다.
3. **Frontend**: Jest를 사용해 프론트엔드 단위 테스트를 수행합니다.

 
이 세 개의 Job은 서로 독립적이기 때문에, 하나씩 순차적으로 실행할 이유가 없습니다. 그래서 Github Actions 워크플로우에서는 이들을 **동시에 병렬 실행하도록 설정**했습니다.
 
```yaml
name: CI
on:
 push:

env:
 RAILS_ENV: test
 CI_NODE_TOTAL: 10
 ...

jobs:
 Lint:
 ...
 Backend:
 ...
 Frontend:
 ...

```
 
예전에는 테스트가 순차적으로 실행되었기 때문에, Lint → Backend + Frontend 순으로만 진행되었고, 각 단계가 끝날 때까지 기다려야 했습니다. 하지만 지금은 Lint, Backend, Frontend 작업이 병렬로 실행되어, Job 결과를 더 빠르게 확인할 수 있습니다. 그 덕분에 **개발자가 이슈를 신속하게 인지하고 조치할 수 있는 구조로 개선**되었습니다.
 
## 문서화도 자동으로: Swaggerize Job
그렙에서는 백엔드 API 문서화를 위해 [rswag](https://github.com/rswag/rswag)을 사용하고 있습니다. rswag은 RSpec 기반의 테스트 코드를 통해 **Swagger 형식의 API 문서를 자동으로 생성**해주는 도구입니다.
 
Swagger 스펙 테스트가 포함된 파일(spec/swagger/**/*_spec.rb)을 실행, 변경 사항이 감지되면 해당 내용을 자동으로 커밋하고 푸시하는 Job도 추가했습니다.
 
```yaml
Swaggerize:
 steps:
 ...
 - name: Swaggerize
 run: |
 bundle exec rails rswag:specs:swaggerize PATTERN="spec/swagger/**/*_spec.rb"
 git add swagger/
 if git diff --staged --quiet; then
 echo "No changes in swagger."
 exit 0
 fi
 git config --local user.name "github-actions[bot]"
 git commit -m "Update Swagger docs"
 git push origin $(git rev-parse --abbrev-ref HEAD)

```
 
이렇게 구성하면 개발자가 문서를 직접 업데이트하거나 관리할 필요 없이, **코드 수정 → 테스트 → 문서 반영까지 자연스럽게 이어지는 흐름**을 만들 수 있습니다.
 
## 결과는 슬랙으로 한눈에: NotifyToSlack Job
CI에서 가장 중요한 것은 결과를 빠르게 확인할 수 있는 피드백 루프입니다. 그렙에서는 모든 워크플로우가 끝난 뒤, **결과를 Slack으로 자동 전송**하는 NotifyToSlack Job을 별도로 두고 있습니다.
 
이 Job은 앞선 Lint, Backend, Frontend, Swaggerize Job들의 성공 여부를 종합하여 결과를 판단합니다:
* ✅ 모든 Job이 성공 → CI Success 메시지 전송
* ❌ 하나라도 실패 → CI Failed 메시지 전송

 
```yaml
NotifyToSlack:
 if: success() || failure()
 runs-on: [ubuntu-latest]
 needs: [Lint, Backend, Frontend, Swaggerize]
 steps:
 - name: Check Previous Jobs
 id: check-previous-jobs
 run: |
 echo "result=${{ needs.Lint.result == 'success' && needs.Backend.result == 'success' && needs.Frontend.result == 'success' && needs.Swaggerize.result == 'success' }}" >> $GITHUB_OUTPUT
 - name: Slack Notification
 uses: rtCamp/action-slack-notify@v2
 env:
 SLACK_CHANNEL: ci-report
 SLACK_COLOR: ${{ steps.check-previous-jobs.outputs.result == 'true' && '4af2a1' || 'b10e23' }} # 성공하면 초록, 실패하면 빨강
 SLACK_MESSAGE: ${{ steps.check-previous-jobs.outputs.result == 'true' && 'CI Success' || 'CI Failed' }}
 SLACK_WEBHOOK: ${{ secrets.CI_SLACK_WEBHOOK_URL }}

```
 
이 덕분에 팀원들은 Github에 들어가지 않아도, Slack에서 바로 테스트 결과를 확인할 수 있고, 문제가 생기면 빠르게 대응할 수 있습니다.
 
# 마무리하며
그렙의 CI는 개발자의 피드백 루프를 빠르고 명확하게 만들어주는데 초점을 두었습니다. Knapsack 기반 테스트 분산, 병렬 워크플로우 실행, Swagger 문서 자동화, Slack 알림까지 이 모든 구성은 테스트 효율성과 개발 생산성을 함께 고려한 결과물입니다.
 
CI 구축이나 테스트 자동화에 대해 고민하고 계신 분들께 오늘 소개해드린 그렙의 사례가 작은 인사이트가 되었기를 바라며, 이 글을 마무리하겠습니다.
 
 
### 함께 읽으면 좋은 글
* [\[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기\] 그렙 개발자는 어떻게 코드를 관리할까?(1)](https://community.programmers.co.kr/post/11815)

 
 
[![BE_coding_test-2.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03fcf824-74df-4d8d-9ad7-86e353181c46/BE_coding_test-2.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 코드를 관리할까?(2)

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!
 

***
![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!

개발 실력 쌓는 것도 중요하지만, 결국 가장 중요한 건 **취업 성공**이겠죠?
 
막상 취준을 시작하려니 이력서는 어떻게 써야 할지, 포트폴리오는 뭘 넣어야 할지 막막한 분들이 많을 거예요.
 
이번엔 데브코스의 **'취업 해결사'**, **커리어 매니저 릴리**를 모시고 인터뷰를 진행해 봤습니다!
 
무려 **10년 경력의 취업 전문가**가 들려주는 데브코스만의 특별한 취업 지원 서비스와 취준 꿀팁!
지금 바로 확인해 보세요! 🎤
 
 
## Q.안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드려요!
안녕하세요, 커리어 매니저 릴리입니다. 데브코스 교육생과 수료생들의 취업 지원을 담당하고 있어요.
 
올해로 10년차 취업 컨설턴트로, 주요 대학 및 IT 교육기관에서 오랜 기간 청년 취준생들을 만나왔습니다. 그렇기 때문에 데브코스 교육생들의 취업에 대한 고민과 해결책들을 누구보다도 잘 알고 있다고 자신합니다!
교육 과정을 통해 쌓은 여러분의 개발 역량들을 바탕으로, 멋진 개발자로 진출하실 수 있도록 모든 취업 지원 업무를 담당하고 있습니다.
 
 
## Q. 등록부터 수료 이후까지, 데브코스에서 취업을 위한 어떤 서비스를 받을 수 있나요?
데브코스에서는 취업 목표 수립부터 시작해서 취업 역량 향상, 그리고 취업 지원 전반에 대한 서비스를 빈틈없이 제공하고 있습니다.
 
[![image (5).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f273183f-3505-4d88-bf98-d1518534d71d/image%20%285%29.png)](https://school.programmers.co.kr/employment-support/intro?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_edumanagerinterview&utm_content=devpath)

 
- **취업 목표 설정(입과 초기)**
 - **취업활동 가이드 특강**: 개강 직후 진행되어, 스스로 취업 목표를 세우고 취준 내용을 정리할 수 있는 취업활동 워크시트를 제공하고 활용법을 안내해 드립니다.

 
- **취업 역량 향상 (교육 기간 내내)**
 - **취업 특강**: 매월 1회, 채용 전형 기반의 다양한 특강을 정기적으로 진행해요. 
 - **개인별 취업 컨설팅**: 이력서, 자기소개서, IT 포트폴리오 등 **입사지원서류 컨설팅**은 물론, 면접 코칭, 취업 전략 수립 및 점검 등 취업 관련 고충을 1:1로 해결해 드립니다.

 
- **채용 연계 및 지원**
 - **채용 공고 안내:** 성장 가능성 보유 기업 및 활발한 기업들의 채용공고를 선별하여 교육생 및 수료생 전용 페이지를 통해 안내합니다.
 - **추천 채용/채용 설명회:** 기업의 채용 수요 발생 시 데브코스 수료생을 희망하는 기업에 대한 추천 채용 및 채용 설명회 기회를 제공합니다.
 - **취업지원 제휴 서비스:** 코멘토 현직자 온라인 멘토링 및 취업 컨텐츠, 원티드 EAS 취업지원시스템 등을 활용할 수 있도록 지원합니다.

 
- **수료 후 케어**
 - **수료 후 6개월 미취업자 대상 지원**: 수료 후 6개월 이내의 미취업자에게는 취업 특강 참여, 채용공고 안내, 개인별 취업 컨설팅을 지속적으로 제공합니다.
 
 
## Q. 취업활동 워크시트는 처음 들어보는데, 어떤 건가요? 어떻게 활용되나요?
학습, 프로젝트, 취업 준비를 병행하는 게 쉽지 않아 지치기 쉽다고 생각해요. 
교육 시작 단계에서 **나만의 취업 목표**를 세워두고 평소에 학습/취준 내용을 틈틈이 정리할 수 있도록 **프로그래머스만의 워크시트**를 제작했습니다.
 
워크시트는 취업 전까지 필요한 여러 취준 활동을 구조화한 개념이에요.
 
- **취업준비 계획표**로 목표를 세우고, 채용 공고나 현직자 멘토링을 통해 파악한 내용을 바탕으로 보유/준비해야 할 역량을 점검합니다.
- 프로젝트별 개요 정리 작업은 **IT 포트폴리오 초안**으로, 경험 정리 내용은 **자기소개서 및 면접 준비**의 기본적인 자료가 됩니다.
한번 작성하고 끝나는 게 아니라, **지속적으로 업데이트**하면서 활용하는 것이 핵심이에요! 시간이 지날수록 업그레이드되는 여러분의 모습을 발견할 수 있을 거예요. 
## Q. 코멘토 제휴 서비스를 통해 유수 기업 현직자 멘토링을 받을 수 있다고 하던데요? 
코멘토 제휴 서비스를 통해 **현직자들과의 1:1 질의응답 및 취업 컨텐츠 열람**이 가능하도록 지원하고 있어요. 현직자에게 직접 궁금한 점을 묻고 현실적인 조언을 얻을 수 있는 아주 좋은 기회입니다! 코멘토 참여 메뉴얼은 교육생 대상 안내 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
 

![image (6).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dfba74ff-49d4-4f61-bf4a-673198ae97b5/image%20%286%29.png)
 
 
## Q. 채용 전형 기반의 다양한 특강은 어떤 주제들로 진행되나요?
월 1회 진행되는 취업 특강은 채용 전형을 기반으로 주제를 선정하여, **전문 강사** 및 **현직 개발자** 등을 섭외해 진행합니다.
 
주요 주제는 다음과 같아요.
- 시기별 개발자 **채용 동향 분석** 및 취업 전략 수립
- 입사지원서류 (**이력서 및 IT 포트폴리오**) 작성 가이드
- **기술 면접 대비 특강**
- 직무 이해 및 취준 노하우 공유를 위한 **취업 선배 커리어 토크**

**사전 질문 및 실시간 Q&A를 통해 평소 궁금했던 내용을 해결**할 수 있어 참여도와 만족도가 매우 높은 편이랍니다. 
 

![image (7).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/3a8a189f-9851-4df5-ad5d-2006e72a30df/image%20%287%29.png)
 
 
## Q. 개발자 취업 시장이 어렵다고 하는데, 취업 준비 꿀팁을 주신다면?
개발자 취업을 위해서는 탄탄한 기본기, **실무형 프로젝트 경험**, 그리고 **협업 및 성장 경험**이 중요하다는 것을 잘 알고 계실 거예요. 이 모든 것을 경험하며 성장할 수 있는 좋은 환경이 바로 데브코스라는 것도요!
 
제가 추천하는 꿀팁은 딱 두 가지입니다.
 
- **매일 기록하는 습관:** “나중에 한꺼번에 정리해야지!”라는 생각은 잠시 넣어두세요. 오늘 학습한 내용, 프로젝트 진행 내용을 간단하게라도 **기록해 두는 습관**이 나중에 큰 힘이 됩니다.
- **수시 업데이트:** **채용 공고를 수시로** 살펴보면서 어떤 역량이 요구되는지 파악하고, **입사지원서류를 수시로 업데이트**해 두세요. 수시 채용이 기본인 시장에서, 서류 초안이 준비된 지원자는 확실히 다르답니다! 
## Q. 커리어 매니저로서 가장 보람 있었던 순간은 언제인가요?
'취업'이라는 목표를 위해 교육생/수료생과 함께 고민하고 준비하는 모든 과정들이 소중하고 보람 있지만, 가장 큰 보람은 제가 준비한 내용들이 **교육생들에게 유의미하고 도움이 되었는지 확인할 때**입니다.
 
"막연했던 취업 준비에 대한 방향이 잡혔다", "현실적인 내용과 취준에 필요한 내용을 모두 듣게 되어 도움이 되었다", "혼자만 알고 싶은 내용이다. 취업 특강은 놓치지 않고 들으려 한다" 등 이런 피드백을 받을 때 가장 큰 보람을 느껴요. 직접적인 취업 소식도 물론 기쁘지만, 취업 과정에서 겪는 어려움을 해소하고 취준을 이어나갈 힘을 드릴 수 있었다는 것에서 큰 의미를 찾습니다.
 
![데브패스 컨설팅 후기 (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/77869bd7-4642-41c7-8f12-482e2696aaef/%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%87%E1%85%B3%E1%84%91%E1%85%A2%E1%84%89%E1%85%B3%20%E1%84%8F%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%90%E1%85%B5%E1%86%BC%20%E1%84%92%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%B5%20%282%29.png)
 
 
## Q. 데브코스 수료 후, 스터디나 컨퍼런스 소식을 들을 수 있는 커뮤니티가 있을까요?
네, 그럼요! 수료 이후에도 네트워크를 쌓고 다양한 소식을 받아볼 수 있는 **'데브코스 After' 슬랙 채널**이 운영되고 있습니다.
 
이 채널을 통해 취업 특강 및 컨설팅 안내, 추천 채용 공고 및 유관 기관 취업 지원 프로그램 안내 등이 계속 업데이트되고 있어요. 수료 후에도 여러분의 개발자 커리어를 위한 네트워킹은 지속적으로 이루어질 예정이니 걱정 마세요!
 
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## Q. 마지막으로, 앞으로 함께할 예비 지원자들에게 한마디 부탁드려요!
데브코스와 함께하는 순간부터 예비 개발자로서 성장해나가실 여러분!
 
개발자가 되기 위한 과정으로 많은 탐색과 고민이 있으실 텐데요. **좋은 커리큘럼과 프로젝트, 훌륭한 강사진과 동료, 그리고 교육 및 취업까지 함께할 멋진 매니저들**이 있는 데브코스에서 만나게 되길 기대합니다. 
 
여러분의 꿈을 저희가 함께 응원하겠습니다! 데브코스에서 만나요! 👋

[커리어매니저 인터뷰] 취준 막막함 한방에 해결!  - “여러분의 취업, 제가 가장 잘 압니다!”

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

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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/784b0bfb-b896-47e2-a5b5-74db36231dee/image.png)

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.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/1040723b-3647-4662-8b72-eb050cce46de/image.png)
 
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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* [곰돌이 젤리로 알아보는 인공지능 수학 KL Divergence](https://community.programmers.co.kr/post/12079)

 
 
![정경문 작가님 프로필 카드.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/506f62e6-8946-4fb8-bd8b-6e45661e7d4e/%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_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/79f34a67-44b0-42ee-9637-42d62b9eb311/DE_%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%82%E1%85%A5.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25302?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25302_blog&utm_content=25302_banner)

인공지능의 꽃, 행렬과 벡터: 선형대수(Linear Algebra)

## 📢 프로그래머스 데브코스, KCC2025 부스 참가!
지난 7월, 제주국제컨벤션센터(ICC)에서 열린 2025 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2025)에 프로그래머스 데브코스가 참가해 성공적으로 부스를 운영했습니다.
 
3일간 진행된 이번 부스 운영은 학부생, 대학원생, 연구자, 기업 실무자 등 수많은 IT 관계자들의 관심 속에 마무리되었는데요. 현장 분위기만큼이나 데브코스에 대한 관심도 그야말로 후끈했습니다!
 
이번 참가를 통해 프로그래머스는 단순한 과정 소개를 넘어, 산학 협력 기회를 넓히고, 최신 기술 트렌드를 함께 공유하는 소통의 장을 만들고자 했습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/dacc039c-2cbe-463f-a7ca-f83ce413dd68/image.png)
 
## 🔍 주요 활동과 현장 반응 살펴보기
### 800여 명이 찾은 부스, 상담 줄이 끊이지 않았어요!
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/03258e71-bdb7-40ed-96a3-e1e704de4ed8/image.png)
 
데브코스 부스는 KCC2025 현장에서 가장 눈에 띄는 인기 부스 중 하나였습니다. 총 800명 이상의 방문객이 다녀갔고, 유일하게 줄을 서서 상담을 받을 정도로 많은 분들이 관심을 보였어요.
 
학부생부터 대학원생, 취업 준비생, 기업 담당자, 교수님들까지 다양한 분들이 찾아와주셨고, 데브코스 교육 과정, 데브코스 참여 방법, 취업 연계 및 산학 협혁 방안 등 깊이 있는 상담을 진행했답니다!
 
### 퀴즈 이벤트로 더 가까이 다가간 데브코스
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/287949e8-eb99-4d8e-9398-a93249061b6b/image.png)
 
부스를 찾은 분들이 가장 반가워한 순간은 바로 퀴즈 이벤트!
간단한 퀴즈를 통해 데브코스를 더 잘 이해하고, 직접 뽑기를 통해 다양한 상품도 받아갈 수 있었습니다.
 
재미와 정보, 두 마리 토끼를 잡으로 부스의 활기를 더해준 즐거운 시간이었습니다. 🎁
 
### 학생 리셉션, 미래 개발자들과의 특별한 만남
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5bbc366e-92c3-4f43-83bb-5ea01eedc96c/image.png)
 
7월 2일에 진행된 학생 리셉션은 잠재력 넘치는 미래 개발자들과 직접 소통하는 매우 의미 있는 자리였습니다. 개발자를 꿈꾸는 학부생과 대학원생을 직접 만나, 그들의 고민을 듣고 데브코스가 제안하는 실전 중심의 성장 경로를 함께 나눌 수 있었는데요. 단순한 교육 소개가 아니라 개인의 진로와 커리어에 대해 진심으로 공감하고 소통하는 자리가 되었습니다.
 
## 💬 데브코스를 더 많이 알리고, 더 가까이에서 만났습니다.
KCC2025 참가는 프로그래머스 데브코스에 있어 특별한 경험이었습니다.
 
이번 경험을 바탕으로 프로그래머스 데브코스는 앞으로도 더 많은 대학생, 대학원생, 취업 준비생, 그리고 IT 기업과의 연결을 통해 더 많은 성장과 기회를 만들어가고자 합니다.
 
부스를 방문해주신 모든 분들의 뜨거운 관심과 응원 덕분에 더욱 힘을 얻었습니다.
앞으로도 다양한 현장에서 만나고, 더 많은 이야기를 나눌 수 있기를 기대합니다.
프로그래머스 데브코스와 함께 성장하는 여정, 계속 함께해 주세요! 🙌
 
 
### 내일배움카드만 있으면 누구나 참여 가능한 실무 중심 부트캠프!
**👉 [프로그래머스 데브코스 자세히 알아보기](https://school.programmers.co.kr/learn/KDT)**

프로그래머스 데브코스, KCC2025 참가 성공적으로 마무리!

국민취업지원제도는 **취업을 희망하는 구직자**에게 맞춤형 **취업지원서비스**와 함께 **생계 지원**을 제공하여, 구직 활동을 촉진하고 취업 역량을 강화시키기 위한 제도입니다. 
 
26년에 새롭게 적용된 내용으로, 국민취업지원제도 참여자가 **KDT 훈련을 수강할 수 있는 조건과 신청 절차**를 알려드릴게요!
 
 
## 나도 신청할 수 있을까?
2026년부터 국민취업지원제도는 신청 문턱을 낮추고 구직 혜택을 강화하는 방향으로 새롭게 개편됩니다. 
 
유형에 따라 적용되는 대상과 혜택에 약간의 차이가 있어, 나에게 맞는 유형을 아래 표로 확인해보세요!
 
| | 1유형 | 2유형 |
| --- | --- | --- |
| 대상 | 가구 단위 중위소득 60% 이하 | 1 유형에 해당하지 않는 저소득층, 청년(18~34세) 소득 무관, 중장년(35~69세) 중위소득 100% 이하 |
| 혜택 | 구직촉진 수당(월 최대 60만 원, 6개월) 지원 ***(25년 참여자도 26년부터 동일하게 적용)*** | 취업활동비용 지원 ***(26년부터 훈련참여지원수당 폐지)*** |
| KDT 훈련비 지원 | 원칙적으로 100% 전액 지원 | 일부 자부담금 발생 가능성 있음 |

 
변경 포인트를 살펴보면, 2 유형은 우리 청년들과 저소득층 분들을 위해 신청 조건이 완화되었는데요. 이제 소득 요건 걱정 없이 더 많은 분이 혜택을 누릴 수 있게 되었고 훈련수당 대신 실제 취업 활동에 꼭 필요한 비용들을 콕 집어 지원합니다!
 
1 유형은 매달 받던 구직촉진 수당이 50만 원에서 60만 원으로 상향되었어요. 25년 참여자분들도 26년부터는 똑같은 개편 혜택을 받을 수 있답니다.
 
### 💡 **국민취업지원제도 참여자도 국민내일배움카드로 KDT 수강 가능!**

국민취업지원제도 참여자일지라도 **KDT 훈련 과정은 '국민내일배움카드'를 통해 운영**됩니다. 
 
**일반 구직자보다 더 높은 수준의 훈련비** 지원을 받게 되고, **취업에 성공하면 최대 150만 원의 취업성공수당을 지원**합니다. 
 
*(지원자에 따라 훈련 지원금이 상이하므로, 고용센터에 확인 필요)*
 
 
## 국민취업지원제도 온라인 신청방법은?
국민취업지원제도는 고용24를 통해 간편하게 신청할 수 있습니다.
 
* 신청 경로: 고용24 홈페이지 접속 -> 취업지원 카테고리 -> 국민취업지원제도 -> 취업지원신청
 

![스크린샷 2025-12-16 오후 7.57.28.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/24abc8e6-0726-40eb-bc2a-bcc7ee883116/%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%202025-12-16%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%207.57.28.png)
 
먼저 소득 및 재산 확인 서류가 첨부된 신청서를 제출한 후, 관할 고용센터에서 지원 자격 요건을 심사합니다. 보통 신청부터 심사까지 약 1개월 내외 소요됩니다.
 
### ⚠️ 국민취업지원제도 신청 전, 고용24에서 꼭 확인해야할 사항!
* 제도 안내 동영상(1회차, 2회차) 수강
* 구직 신청 여부(반드시 구직 신청이 선행되어야 합니다)
* 준비 서류 확인(가구재산·취업경험, 취업취약계층 등)
 
 
## 국민취업지원제도 참여자가 KDT 훈련 신청하는 방법은?
국민취업지원제도 참여자로 승인받은 후, KDT 훈련을 수강하는 절차는 **반드시 담당 상담사와의 협의를 통해 진행**해야 합니다. 먼저, 담당 상담사에게 **KDT 훈련 수강 의사를 밝히고** **수립된 취업 활동 계획(IAP)을 명시적으로 포함**해야 합니다. 
 
KDT 훈련을 위해서는 국민내일배움카드가 필요한데요. 만약 기존에 카드가 없었다면 발급받아야 합니다.
 
* 국민내일배움카드 발급에 대한 자세한 정보 👉 [여기서](https://community.programmers.co.kr/post/12904) 확인!

국민내일배움카드를 발급 받은 후, 담당자와 협의하여 KDT 훈련 과정을 검색하고 수강 신청하면 완료! 
 
 
## KDT 훈련 과정, 데브코스에서 시작하세요!
국민취업지원제도와 연계된 KDT 훈련은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 막상 시작하면 예상보다 훨씬 간편합니다.
지금 바로 온라인으로 간편하게 신청하고 국취제 지원을 통해 맞춤형 인재를 양성하는 데브코스를 수강해보세요!
 
훈련생분들의 목표 달성을 위해 데브코스는 단순한 교육을 넘어, 실력 향상부터 취업 연계까지 함께하겠습니다!
 
국민내일배움카드 발급 과정이나 KDT 훈련 수강 신청에 대한 문의사항이 있다면 채널톡을 통해 언제든 문의 남겨주세요. 🙌
 
 
**🔍 백엔드 데브코스 알아보기**
[![DEV-BE-coding-test-02(1456x180) (2).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4887cc39-a51f-49a0-93b1-f48c2091197d/DEV-BE-coding-test-02%281456x180%29%20%282%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25487?utm_source=mailchimp&utm_medium=DM&utm_campaign=school_25487_blog&utm_content=25487_banner)

원하는 강의 수강하고 취업 역량까지 UP! 국민취업지원제도 신청 방법 알아보기

겨울에도 뜨거운 열정으로 성장하고 있는 여러분을 위해 프로그래머스가 준비한 특별한 이벤트!
바로 **프로그래밍 개발 실력 ‘성장 부스터팩’ 무료 배포 이벤트**입니다 🎁

이번 부스터팩에는 바로 실전 성장에 도움이 되는 무료 강의 3종이 담겨 있어, 원하는 분야의 강의를 선택해 들을 수 있어요.
**이번 겨울, 개발 실력 레벨업의 기회 놓치지 마세요!**
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/aa7bb43f-ef99-4a6c-81cc-1194491dc744/image.png)
 
 
## ⏰ 이벤트 기간
**2025년 11월 19일(수) ~ 12월 10일(수) 18시**
기간 안에 신청하고, 남은 한 해를 실력 향상의 시간으로 만들어보세요!
 
 
## ✅ 이벤트 참여 방법
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/515f3b19-7224-4136-8b79-fc59a67f663c/image.png)
 
### 1️⃣ 신청 구글폼에서 원하는 강의 선택
아래 강의 중 듣고 싶은 강의 1개를 선택해주세요.
 
**💡 선택 가능한 무료 강의 라인업**
* JAVA 입문 강의
* 웹서비스 개발 강의
* Python 입문 강의
 

👉 **[구글폼에서 신청하기](https://forms.gle/Rbp7HD7Zq6VNoTCdA)**
 
 
### 2️⃣ 이메일로 수강 링크 자동 발송
구글폼 제출 후, 입력한 이메일 주소로 선택한 강의의 무료 수강 링크가 자동으로 발송됩니다.
 
 
<div style="border-radius: 4px;padding:22px 20px; background: #F5F5F5; border: 1px solid #D6D6D6;">어느덧 성큼 다가온 연말 마무리 시즌!
 
"뭘 공부하지?" 고민하고 있었다면, 이번 이벤트 기회를 적극 활용해보세요. 
프로그래머스가 여러분의 성장을 응원합니다! 🚀

[데브코스 이벤트] 개발 실력 0원에 올리자! 프로그래밍 성장 부스터팩 무료 증정 🎁

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.
 

<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/0NBILspM4c4?si=pBwb_qKQaI6sGBCQ" 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>

 
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.
 
 
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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.
 
 
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프로그래머의 성장관점에서 바라본 CES 2026

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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)
 
 

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사이드 프로젝트, 시작은 했는데 끝이 안 나는 이유

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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더 많은 배경화면(Mac, Window)은 아래 링크에서 확인 가능합니다.
👉 [머쓱이 4월 캘린더 보러가기](https://prgrms.notion.site/zip-1993e47046bf80629692c4ddef6a01bf)
 
 
# 4월 머쓱이 줌 배경
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머쓱이 4월 캘린더 & 줌 배경화면 무료 배포 💻

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

프로그래머스 프론트엔드 데브코스 3기를 수료한 배채연 님의 인터뷰입니다. 채연 님은 단순히 기술을 배우는데 그치지 않고 스스로 고민하고 반복하며 진짜 실력을 쌓아나갔다고 하는데요. 협업 프로젝트에서 PO 역할을 맡아 팀을 이끌고, 개발자로서 한 단계 더 성장할 수 있었던 채연 님의 여정이 궁금하시다면, 아래 인터뷰를 확인해보세요!
 
 
# 안녕하세요. 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 저는 프로그래머스 프론트엔드 데브코스 3기를 수료한 주니어 프론트엔드 개발자 배채연입니다. 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 화면을 만드는 데 큰 매력을 느껴 프론트엔드 개발을 시작하게 되었고, 현재는 수료 이후 취업을 준비하고 있습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/393b42b4-ded7-4616-bce5-475430b929d1/image.png)
# 프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요?
부트캠프를 통해 체계적으로 프론트엔드 기술을 배우고 싶다는 생각이 들어, 구글에 '프론트엔드 부트캠프'를 검색하던 중 프로그래머스 데브코스를 처음 알게 되었습니다.
 
수강생 후기들을 보면서 **실무 중심의 커리큘럼과 꼼꼼한 코드 리뷰, 협업 기반의 프로젝트가 인상 깊었고, 이곳이라면 제대로 배울 수 있겠다는 확신**이 들어 지원하게 되었습니다.
 
# 타사도 있지만 프로그래머스를 선택하신 이유가 있을까요?
비슷한 교육 과정들도 많이 찾아봤지만, 프로그래머스를 선택한 가장 큰 이유는 **코딩 교육 분야에서의 높은 인지도와 신뢰도**였습니다. 특히 PCCP(프로그래머스 코딩 역량 인증 시험)와 코딩 테스트 등 **자체적인 평가 시스템이 잘 마련되어 있어 학습 후 실력을 객관적으로 점검할 수 있다는 점**이 신뢰를 주었습니다.
 
또한 **마지막 프로젝트를 백엔드 개발자 분들과 협업해 실무처럼 진행한다는 점**도 인상 깊었습니다. 단순히 기술을 배우는 데 그치지 않고, 실무에 필요한 협업 역량까지 함께 키울 수 있다는 확신이 들어 프로그래머스를 선택하게 되었습니다.
 
# 약 6개월동안 데브코스에 참여해주셨는데요. 어떤 것이 가장 기억에 남나요?
가장 기억에 남는 순간은 **매일 아침 팀원들과 함께 했던 스크럼 시간**이었습니다.
 
바로 수업이나 코딩을 시작하기 전에 서로의 컨디션을 체크하고, 어제 학습한 내용과 오늘의 계획을 공유하는 이 시간이 자연스럽게 아이스브레이킹이 되었던 것 같아요.
 
이 시간을 통해 **팀원들과 유대감도 쌓을 수 있었고, 하루의 방향을 정리하면서 더 집중력 있게 학습을 시작**할 수 있었던 점이 특히 인상 깊게 남아 있습니다.
 
# 데브코스를 하면서 성장했다고 느꼈던 계기가 있다면 말씀해주세요.
데브코스를 처음 시작했을 땐 저보다 지식도 많고 실력 있는 분들이 많아 보여서, 제가 팀장을 맡게 될 일은 없을 거라고 생각했어요. 그런데 마지막 백엔드와의 협업 프로젝트에서는 프론트엔드 팀장을 넘어 **프로젝트 오너(PO) 역할을 맡게 되었고, 전체 프로젝트를 조율하며 팀원들과 끝까지 함께 달려 기한 내에 완성**해낼 수 있었습니다.
 
물론 부담이 컸지만 그만큼 책임감도 생겼고, 마지막 프로젝트가 끝난 뒤에는 데브코스에 처음 데브코스에 참여했을 때의 제 모습과 비교해 정말 많이 성장했다는 것을 크게 느낄 수 있었습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fe3edafd-a6e5-4cf4-9a03-359c9e9a5373/image.png)
👆 최종 프로젝트에서 PO를 맡은 채연 님과 함께 했던 팀원들

 
# 최종 프로젝트에 대해 소개해주세요.
저희 팀은 'Planit(플랜잇)'이라는 **여행 통합 플랫폼**을 만들었습니다. 여행 일정을 날짜별로 정리하고, 위치 기반 지도를 통해 동선을 설계하며, 원하는 숙소를 확인하고 예약까지 할 수 있는 서비스입니다. 또한 챗봇 기능을 통해 여행 관련 정보를 쉽게 얻을 수 있고, 시각적으로 일정을 구성해 완벽한 여행을 준비할 수 있도록 돕는 것이 목표였습니다.
 
이 프로젝트에서 특히 좋았던 점은 팀원 모두가 서로의 의견을 존중하고, 항상 부드러운 말투로 소통해 주셨다는 점이에요! 덕분에 갈등 없이 끝까지 협력할 수 있었고, **긍정적인 팀워크를 경험**할 수 있었어요.
 
다만 아쉬웠던 점도 있었는데요. 협업이 처음인 팀원들이 많아 한 기능을 구현할 때 어디까지 논의하고 정리해야 하는지에 대한 경험이 부족했습니다. 그래서 개발을 시작했다가 다시 의견을 나누고, 그에 따라 코드를 수정하는 과정을 반복하면서 일정이 조금씩 지연되기도 했습니다.
 
하지만 이 경험을 통해 **사소한 부분이라도 명확히 소통하고, 논의한 내용은 문서화하여 정리하는 습관**을 들일 수 있었던 점은 큰 배움이고 경험이었던 것 같아요.
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d6e8c6cf-aed3-49fb-8e04-02ad2e77c4ae/image.png)
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/925d3017-034e-4710-825b-7c99087a1427/image.png)
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a7e26f8f-3f6e-4a48-aa40-11551b210f22/image.png)
 
👆 채연 님의 최종 프로젝트 발표 자료 중 발췌
 
# 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 이뤘다고 생각하세요?
부트캠프를 시작하기 전에 약 1년 정도 개발을 쉬고 있었고, 이전에 프론트엔드 웹 개발을 겉핥기 식으로만 배웠던 터라, 이번 기회에 **기초부터 다시 제대로 배우고 싶다는 목표**가 있었습니다. 또한 실무에서 많이 사용되는 최신 프레임워크나 라이브러리들을 자유롭게 다룰 수 있는 개발자가 되고 싶다는 목표도 있었어요.
 
목표를 10이라고 본다면 지금은 7까지는 도달했다고 생각합니다. 그 과정에서 가장 크게 느낀 점은, 단순히 수업을 듣고 프로젝트를 수행한다고 해서 실력이 저절로 늘지는 않는다는 것이었습니다. **진짜 실력은 결국 스스로 고민하고, 반복해서 도전하는 과정 속에서 쌓인다는 것**을 몸으로 느낄 수 있었습니다.
 
# 수업을 진행해주신 강사님은 어떠셨나요?
약 6개월 동안 함께했던 이해성 강사님은 지금까지도 기억에 많이 남아있는데요. 프론트엔드 강사님이셨지만 백엔드까지 아우르는 폭넓은 지식과 실력을 갖추신 모습을 보며, **저도 언젠가는 풀스택 개발자가 되고 싶다는 동기부여**를 많이 받았어요.
 
늘 웃는 모습으로 학생들을 대해주셨지만 때로는 따끔한 피드백도 아끼지 않으셨는데요. '당근과 채찍'을 적절히 주시는 덕분에 저도 프로젝트에 더 몰입할 수 있었습니다.
 
또한 프로젝트 발표를 총 4번 중 3번을 맡아 진행했는데, 그때마다 발표를 잘했다고 칭찬해주셨던 것이 특히 기억에 남습니다. 그 말 한마디가 큰 자신감이 되었고, 지금도 소중한 기억으로 남아 있습니다.
 
# 운영 매니저와 함께한 6개월은 어떠셨나요?
프론트엔드 3기 4회차의 운영을 맡아주신 페이지 매니저님이 기억에 많이 남습니다. 처음에는 조금 무서운(?) 느낌도 있어서 줌에 함께 있으면 말을 쉽게 꺼내지 못하곤 했는데요. 제가 수업에 조금 늦거나 하면 '무슨 일 있으신가요?'하고 먼저 챙겨주시고, 궁금한 점이 생겨 질문하면 늦은 시간에도 빠르게 답변을 주셔서 정말 감동이었어요.
 
어느 순간부터는 '**장난기 넘치지만 일은 정말 정확하게 하시는 매니저님!**'이라 느꼈고, 많은 학생들을 통솔하고 챙기시는 모습이 정말 대단하게 느껴졌습니다. 페이지 매니저님 외에 다른 운영 매니저님들도 모두 친절하게 도와주셔서, **6개월 동안 불편함이나 불만없이 과정에 집중**할 수 있었던 것 같아요.
 
# 함께 스터디한 동료는 어땠나요? 수료 후에도 소통하고 있으신가요?
총 4번의 프로젝트를 진행하며 다양한 팀원들과 함께했는데, 매번 분위기가 정말 좋았어요. 덕분에 스트레스를 받거나 불편함 없이 프로젝트에 몰입할 수 있었고, **협업에 대한 긍정적인 인상**을 많이 남길 수 있었어요.
 
최종 프로젝트 당시 사용하던 디스코드 방과 프론트엔드-백엔드 공동 디스코드 방도 여전히 접속해 있습니다. 요즘은 자격증 공부와 취업 준비로 바쁘다 보니 자주 소통하진 않지만, **궁금한 점이 생기거나 공유할 이야기가 있을 땐 언제든지 편하게 이야기할 수 있는 커뮤니티**로 남아 있습니다.
 
# 전반적인 멘토링 경험은 어땠는지 말씀해주세요.
데브코스 기간 동안 두 분의 멘토님께 멘토링을 받았는데, 두 분 모두 밝고 친절하셔서 정말 인상 깊었습니다. 사실 이전에는 '개발자는 조금 시니컬할 것 같다'는 편견이 있었는데, 멘토님들을 만나면서 그런 고정관념이 완전히 사라졌어요.
 
멘토링 시간에는 기술적인 질문은 물론이고, **실무 환경에 대한 이야기나 제가 가지고 있던 고민, 최신 기술 트렌드까지 폭넓게 이야기**할 수 있었고, 매번 많은 도움을 받을 수 있었습니다.
 
특히, **"지금 내가 어떤 방향으로 공부해야 하는지"에 대해 구체적인 지표**를 세울 수 있었던 점이 가장 좋았고, 덕분에 막연했던 불안감도 많이 줄일 수 있었습니다.
 
# 데브코스 수강을 고민하고 있는 분들에게 추천한다면?
프로그래머스 데브코스는 '**직접 해보며 배우는 과정**'이라는 말이 딱 어울리는 부트캠프였습니다.
 
총 4번의 프로젝트를 통해 다양한 주제를 다루며 경험을 쌓을 수 있었고, 특히 마지막에는 **실제 백엔드 개발자분들과 협업 프로젝트를 진행하면서 실무에 가까운 협업을 경험**할 수 있었어요.
 
또 프로그래머스 **코딩 테스트가 있어서 학습을 진행하면서 제 실력을 점검**해보기에도 좋았어요. 무엇보다 운영 매니저님, 강사님, 멘토님 모두 수강생 한 명 한 명을 진심으로 챙겨주시고, 고민을 내 일처럼 함께 해결해주려는 **따뜻한 분위기가 데브코스의 큰 장점**으로 느껴졌습니다.
 
프론트엔드 개발을 진지하게 배우고 싶은 분이라면, 데브코스를 통해 실력은 물론 자신감과 협업 경험까지 모두 얻을 수 있을 거라고 생각합니다!
 
# 앞으로 어떤 개발자로 성장하고 싶으신가요?
제 성격을 살려 **협업에 강한 개발자**가 되고 싶습니다. 친화력 있고 따뜻한 성격 덕분에 팀 프로젝트에서도 소통에 힘이 되었던 경험이 많았고, 앞으로도 팀 안에서 꼭 필요한 존재가 되고 싶어요.
 
또 빠르게 변화하는 프론트엔드 생태계 속에서 현실에 안주하지 않고, 꾸준히 공부하고 도전하며 성장해나가는 개발자가 되고자 합니다. **기술뿐만 아니라 업무에 임하는 태도에서도 신뢰받을 수 있는 개발자**로 성장하고 싶습니다.
 
# 마지막으로 후배 수강생들을 위한 응원의 한 마디, 부탁드립니다.
개발자가 된다는 건 정말 쉽지 않은 길이라고 생각해요. 데브코스든 다른 어떤 부트캠프든, 그 과정이 줄 수 있는 건 흙과 물, 햇볕 같은 환경일 뿐이에요. 그 안에서 **씨앗인 내가 꽃을 피울 수 있을지는 결국 나 자신의 노력에 달려 있다고 느꼈습니다**. 좋은 결과를 얻기 위해선 주도적인 자세가 무엇보다도 중요한 것 같아요.
 
이미 이 길을 선택하셨다면, 끝까지 최선을 다해 꽃을 피워보세요. 언젠가 어딘가에서 '데브코스를 수료한 동료 개발자'로 만나 뵐 수 있으면 좋겠습니다. 진심으로 응원합니다!
 
 
*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/0b788977-b1a0-4cff-a6c9-449c8ca260d3/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)

스스로 고민하고 반복해서 도전하며, 진짜 실력을 쌓았어요 - 프론트엔드 3기 수료생 배채연 님

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

안녕하세요, 프로그래머스입니다!
 
초여름의 시작을 알리는 6월이 찾아왔어요 ☀️
머쓱이 디지털 굿즈와 함께 6월도 성장을 향해 달려보세요.
프로그래머스는 6월에도 여러분의 학습과 성장을 응원합니다. 💪
 
 
# 6월 머쓱이 캘린더
![캘린더 6월 머쓱이(Mac)-36.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/33e94516-2d89-40ff-a823-a99b18f686e7/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%206%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%29-36.png)
 
![캘린더 6월 머쓱이(Mac)-37.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e12958fa-f717-48f2-975c-7fee83d52a4e/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%206%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%29-37.png)
 
![캘린더 6월 머쓱이(Mac)-38.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9525b8f3-ce9c-4867-b0e2-b9db59997d7c/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%206%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%29-38.png)
 
![캘린더 6월 머쓱이(Mac).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/05ebe2cc-b0ff-4d8b-aade-0d679465fd3c/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%206%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.png)
 
![캘린더 6월 머쓱이(Window)-42.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8c4eef11-349d-4364-b16d-be2c573ba486/%E1%84%8F%E1%85%A2%E1%86%AF%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%83%E1%85%A5%206%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%29-42.png)
 
더 많은 배경화면(Mac, Window)은 아래 링크에서 확인 가능합니다.
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# 6월 머쓱이 줌 배경
![줌 6월 머쓱이(기본)-26.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/74042b06-4b97-4f84-b74a-5c70e51ac5db/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%206%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%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29-26.png)
 
![줌 6월 머쓱이(기본)-27.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2654dff5-7876-488c-8562-62bd50d0a679/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%206%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%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29-27.png)
 
![줌 6월 머쓱이(기본)-28.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/199deef2-83b5-40fc-bf60-1885e6fd315c/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%206%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%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29-28.png)
 
![줌 6월 머쓱이(기본).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/044a39e8-9e22-4462-a061-5c08a16ab748/%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%B7%206%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%28%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%87%E1%85%A9%E1%86%AB%29.png)
 
더 많은 줌 배경화면(기본, 미러 버전)은 아래 링크에서 확인 가능합니다.
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안녕하세요. 프로그래머스 백엔드 개발자 Ada입니다. 지난 글에서는 지속적 통합(CI, Continuous Integration)의 개념과 구성 방식, 그리고 그렙에서 실제로 CI 환경을 어떻게 구축했는지를 소개했는데요. 이번 글에서는 그렙 개발자들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 이야기해보려 합니다.
 
 
## 그렙은 이렇게 AI를 활용하고 있습니다.
AI는 이제 단순한 연구 주제를 넘어, 실제 서비스와 개발 현장에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다. 이러한 AI 도구를 그렙(Grepp) 개발자들은 어떻게 업무에 적용하고 있는지, 그 과정과 고민을 공유해보려고 합니다.
 
그렙의 주요 서비스 중 하나인 [모니토(monito)](https://monito.io/)는 온라인 시험을 치르는 수험자를 원격에서 감독할 수 있는 AI 기반 화상 감독 서비스입니다. 공정하고 안전한 원격 시험 환경을 보장하기 위해, 얼굴 인식, 시선 추적, 이상 행동 감지와 같은 기술이 활용되고 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0f7d3761-6737-4b77-92de-39d361f5277d/image.png)
 
이처럼 그렙은 시험 감독과 같은 핵심 서비스 영역에서 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 대규모 평가 환경에서도 효율적으로 운영이 가능해졌습니다. 하지만 AI의 활용은 여기서 끝나지 않습니다. 내부적으로는 개발자들의 생산성을 높이기 위한 다양한 시도도 하고 있는데요. 예를 들어 **코드 리뷰 자동화, 슬랙 내 검색 고도화, AI 에러 해결 도우미와 같은 영역에서 AI를 접목**해, 반복적이고 시간이 소모되는 작업들을 크게 줄이려고 시도하고 있습니다.
 
이런 시도들은 단순히 '편의 기능'을 넘어서, 개발자들이 본질적인 문제 해결과 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 돕는 중요한 발판이 되고 있습니다. 오늘은 그중에서도 "AI 에러 해결 도우미"에 대해 이야기해보려고 합니다.
 
 
## 들어가기 전: AI Agent와 MCP란?
### AI Agent란?
AI Agent는 단순히 "질문 → 답변" 수준을 넘어, **목표를 달성하기 위해 자율적으로 판단하고 행동하는 인공지능 시스템**입니다. 복잡한 문제 해결, 다양한 도구 활용, 그리고 자율적인 행동이 가능합니다.
 
예를 들어, 휴대폰 요금제를 변경하려고 상담원에서 전화를 건 상황을 생각해봅시다. 상담원은 단순히 질문에 답하는 게 아니라,
* 고객의 통화량, 데이터 사용량, 해외 로밍 여부를 묻고
* 여러 요금제를 비교한 뒤
* 고객에게 가장 알맞은 요금제를 추천합니다.

 
AI Agent도 마찬가지입니다.
**상황을 이해하고 → 필요한 정보를 수집하고 → 전략을 세워 최적의 답을 제시**하는 역할을 합니다.
 
 
### MCP란?
MCP(Model Context Protocol)는 대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 외부 데이터 소스, 도구, 애플리케이션을 표준화된 방식으로 연결해주는 오픈 프로토콜입니다. 쉽게 말해, MCP는 AI가 캘린더, 이메일, 데이터베이스, 웹 서비스 같은 **외부 시스템과 연동해 실질적인 작업을 수행할 수 있게 해주는 'USB-C'와 같은 역할**을 합니다.
 
앞서 든 상담원 예시를 이어서 살펴보겠습니다. 상담원이 고객에게 최적의 요금제를 추천하기 위해서는 각 통신사의 전산망에 접속해 요금제 정보를 확인하고, 고객 사용 내역도 봐야 합니다.
 
* 정해진 규칙이 없다면: 상담원은 통신사마다 다른 시스템과 접속 방법을 모두 배워야 합니다.
* 정해진 규칙이 있다면: 하나의 규칙(인터페이스)만 알면 여러 통신사의 요금제와 고객 정보를 손쉽게 불러올 수 있습니다.

 
MCP가 바로 이 '정해진 규칙'에 해당합니다.
만약 AI가 A 시스템과 B 시스템에서 데이터를 가져와야 하는데, 두 시스템이 각각 다른 인터페이스를 가지고 있다면, 개발자는 A와 B 시스템의 사용법을 모두 학습해 AI 앱에 적용해야 합니다. 그러나 A, B 모두 하나의 인터페이스 규격(MCP)으로 구현되어 있다면, 개발자는 그 규격 하나만 이해하면 됩니다.
 
즉, **MCP는 AI가 여러 시스템과 일관되고 효율적으로 연결될 수 있도록 도와주는 표준**입니다.
 
 
## AI 에러 해결 도우미
### 배경
그렙에서는 애플리케이션의 오류와 성능 문제를 실시간으로 추적하고 분석하는 플랫폼 Sentry를 활용해 서비스 내 발생하는 에러들을 모니터링하고 있습니다. 많은 사용자와 시험이 있다보니, 매일 수많은 이슈가 쌓여 올라옵니다. 하지만 한정된 인원과 자원으로는 그중 일부만 해결할 수 있을 뿐, 모든 이슈를 빠르게 처리하기는 현실적으로 어렵습니다.
 
이런 고민 속에서 떠올린 아이디어가 바로 AI를 활용한 자동 해결 도우미입니다. 사람이 직접 하나하나 살펴보지 않더라도, AI가 반복적이거나 패턴화된 문제를 빠르게 파악하고 해결할 수 있도록 돕는 것이죠. 이를 통해 개발자들은 더 중요한 문제에 집중할 수 있고, 전체적인 생산성 역시 크게 향상될 수 있습니다.
 
 
### 작업
Sentry에 올라오는 이슈를 단순히 모니터링하지 않고, AI를 활용해 자동으로 이슈를 해결하도록 돕는 시스템을 내부적으로 구현하기로 하였습니다.
 
```
+------------------------------+
| 1) 웹앱에서 이슈 발생 |
+------------------------------+
 |
 v
+------------------------------+
| 2) Sentry에 보고 |
+------------------------------+
 |
 v
+-------------------------------------+
| 3) Slack에 트리거되어 전송 |
+-------------------------------------+
 |
 v
+-----------------------------------------------+
| 4) Slack 채널에 설치한 앱 → Webhook 전송 |
+-----------------------------------------------+
 |
 v
+------------------------------+
| 5) sentry-ai: AI 처리 |
+------------------------------+
 |
 .-------+---------. 
 | | |
 v v v
+-----------------------------------------------+
| 5-1) Python Strands + AWS Bedrock(Anthropic) |
| 로 AI agent 구현 |
+-----------------------------------------------+
+-----------------------------------------------+
| 5-2) Sentry + GitHub MCP로 이슈/PR 분석 |
| 기존 PR 참고하여 수정 포인트 도출 |
+-----------------------------------------------+
+-----------------------------------------------+
| 5-3) 원인·관련 코드·해결 방향 정리 → |
| Notion API로 Notion DB 기록 |
+-----------------------------------------------+
```
 
1. **웹앱에서 이슈 발생**
서비스 실행 중 오류가 발생하면 해당 이슈가 즉시 수집됩니다.
2. **Sentry에 보고**
발생한 에러는 Sentry로 전달되어 모니터링됩니다.
3. **Slack으로 트리거 전송**
새로운 이슈가 감지되면 Slack 알림이 자동으로 전송됩니다.
4. **Slack 채널 앱 → Webhook 전송**
Slack 채널에 설치된 앱이 이 알림을 Webhook으로 변환하여 sentry-ai 모듈로 전달합니다.
5. **sentry-ai: AI 처리**
이 단계에서 AI가 본격적으로 개입하여 문제를 분석하고 해결 방향을 제시합니다. 내부 처리는 세부적으로 다음과 같이 구성되어 있습니다.
 * **5-1. Python Strands + AWS Bedrock**
Python Strands 라이브러리를 활용해 AI Agent를 구현하고, 모델은 AWS Bedrock을 통해 사용합니다.
 * **5-2. Sentry + GitHub MCP 연동**
발생한 이슈 내용을 Sentry에서 가져오고, GitHub MCP를 통해 기존 Pull Request와 코드 히스토리를 참고하여 문제를 분석합니다. 이를 기반으로 수정 가능성이 높은 지점을 도출합니다.
 * **5-3. Notion DB 기록**
AI가 도출한 원인, 관련 코드, 해결 방향 등을 정리해 Notion API를 이용해 사내 Notion DB에 자동으로 저장합니다. 이를 통해 팀원들은 즉시 내용을 확인하고 후속 조치를 취할 수 있습니다.
 
 
### 검증
최근 그렙에서는 Sentry 에러 분석 자동화를 위해 AI Agent와 MCP를 연동하는 실험을 진행했습니다. 이번 테스트에서는 Sentry 이슈를 자동으로 조회하고, GitHub PR까지 함께 분석하여 문제의 원인과 해결책을 제안하는 흐름을 검증했습니다.
 
```
## 사용한 라이브러리: sprands-agents, mcp
$ python analyze_sentry_error_service.py
[35636] Using automatically selected callback port: 8872
[35636] Using custom headers: {"Authorization":"${AUTH_HEADER}"}
[35636] Replacing ${AUTH_HEADER} with environment value in header 'Authorization'
[35636] Connecting to remote server: https://api.githubcopilot.com/mcp/
[35636] Using transport strategy: http-first
[35636] Connected to remote server using StreamableHTTPClientTransport
[35636] Local STDIO server running
[35636] Proxy established successfully between local STDIO and remote StreamableHTTPClientTransport
[35636] Press Ctrl+C to exit

[35636] [Local→Remote] initialize
[35636] { ... initialize payload ... }
[35636] [Remote→Local] 0
[35636] [Local→Remote] notifications/initialized
[35636] [Local→Remote] tools/list
[35636] [Remote→Local] 1

Tool #1: get_issue_details

Tool #2: search_pull_requests
[35636] [Local→Remote] tools/call
[35636] [Remote→Local] 2
It seems there are no pull requests in the ***REPO_NAME*** repository under the ***ORG_NAME*** organization 
that are related to the *MONITO-12P* error. 
The Sentry issue details provide some useful information, but without any associated GitHub context, it's difficult to determine the root cause and propose a fix.

Tool #3: search_pull_requests
[35636] [Local→Remote] tools/call
[35636] [Remote→Local] 3
bedrock threw context window overflow error
The search for "ActiveRecord::RecordInvalid" returned too many results to easily analyze. Let's try a more targeted approach.

Tool #4: search_pull_requests
[35636] [Local→Remote] tools/call
[35636] [Remote→Local] 4
The search for "session_token" in the ***REPO_NAME*** repository returned two relevant pull requests:

1. [COMMON-479] 어드민 유저 로그아웃 시 세션 토큰 초기화
2. [COMMON-414] admin 동시 접속 세션 제한

Based on the information in these pull requests, it seems the root cause of the *MONITO-12P* error 
is related to session management and token validation for admin users. 
The fixes proposed in these PRs should help address the issue.

[35636] Shutting down...

## 최종 결과
{
 "issue_short_id": "MONITO-12P",
 "issue_title": "ActiveRecord::RecordInvalid: 데이터 검증에 실패하였습니다. Roles 잘못된 입력입니다. Role을 확인해주세요. (ActiveRecord::RecordInvalid)",
 "issue_short_description": "...",
 "occurrence_count": 47,
 "occurred_at": "XXX",
 "error_details": "관리자 로그인 시 세션 관리 로직이 적절히 동작하지 않아 발생한 오류입니다. ...",
 "error_cause": "...",
 "fix_description": "...",
 "prevention_description": "...",
 "reference_links": [
 "https://sentry.example.com/issues/MONITO-12P",
 "https://github.com/***ORG_NAME***/***REPO_NAME***/pull/13925",
 "https://github.com/***ORG_NAME***/***REPO_NAME***/pull/13710"
 ]
}
```
 
로그를 살펴보면, AI Agent는 먼저 Sentry MCP 툴을 통해 에러 상세 정보를 수집합니다. 에러 메시지, 발생 위치, 발생 횟수 같은 핵심 데이터를 확보한 뒤, 이어서 GitHub에서 관련 PR을 검색합니다.
 
만약 직접적으로 연결된 PR이 없더라도 단순히 멈추지 않고, 검색 키워드를 바꿔가며 최대한 유사한 변경 이력을 찾아냅니다. 발견한 PR이 완전한 동일한 문제를 다루지 않더라도, 그 안에 담긴 해결 방식이나 아이디어를 근거로 삼아 어떤 방향으로 수정하면 좋을지를 제안합니다.
 
예를 들어, 세션 관련 오류라면 과거 PR에 담긴 "로그아웃 시 토근 초기화"나 "동시 접속 제한" 같은 해결책을 근거로 수정 전략을 알려주는 방식입니다.
 
결국 AI Agent는 단순한 검색 도구가 아니라, **비슷한 사례를 탐색하고 구체적인 해결책까지 제시하는 보조 개발자 역할**을 수행한다고 볼 수 있습니다.
 
 
### 적용
현재 AI 기반 에러 해결 도우미는 알파 단계로 운영 중이며, 지금은 슬랙의 특정 채널에 올라온 에러만 처리하고 있습니다. 에러가 감지되면 별도의 PR을 생성하지 않고, 우선은 노션 DB에 기록하여 사람이 직접 내용을 검토하고 코드 수정을 진행하는 방식입니다.
 
앞으로는 이 도우미가 코드를 직접 분석하고 참고하여 수정안을 제시한 뒤, 자동으로 PR을 생성하고 리뷰어까지 등록할 수 있도록 발전시킬 계획입니다. 이렇게 되면 개발자들은 반복적인 디버깅과 초기 대응에서 벗어나, 훨씬 더 중요한 문제 해결과 가치있는 개발 업무에 집중할 수 있을 것입니다. 전체적인 개발 생산성 역시 크게 향상될 것으로 기대됩니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8e248171-d8d9-4d6a-9d6c-4fe72dd7ab7a/image.png)
 
 
## 마무리하며
이번 실험을 통해 단순히 에러 로그를 확인하는 것을 넘어, **맥락을 이해하고 해결책의 실마리까지 제안하는 AI 도우미의 가능성**을 확인할 수 있었습니다. 아직은 사람이 최종 결정을 내려야 하지만, 이미 개발자들의 시간을 크게 절약할 수 있는 수준에 도달했습니다.
 
결국 중요한 점은 AI가 모든 것을 대신하는 것이 아니라, **반복적이고 기계적인 작업은 AI에 맡기고, 개발자는 더 창의적이고 본질적인 문제 해결에 집중**할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 이러한 작은 시도들이 앞으로 우리의 개발 문화에 어떤 변화를 일으킬지 기대됩니다.
 
 
### 함께 읽으면 좋은 글
* [\[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기\] 그렙 개발자는 어떻게 코드를 관리할까?](https://community.programmers.co.kr/post/11815?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=ada_25may)
* [\[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기\] 그렙 개발자는 어떻게 코드를 관리할까?(2)](https://community.programmers.co.kr/post/12114?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=ada_25jun)

[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기] 그렙 개발자는 AI를 어떻게 활용할까?

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.**
 
![Frame 1000004332.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e8e80357-4ea3-48c6-81fd-1851e3f19321/Frame%201000004332.png)
 
 
## 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.** 
 
![Frame 1000004330.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/419c0261-412a-4683-a4fa-0fea8f50363b/Frame%201000004330.png)
 
 
## 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.
 
![Frame 1000004331.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/01b9a08c-7505-48b4-8271-ddbd736aaf28/Frame%201000004331.png)
 
 
## 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.* 
 
 
[![DEV-BE-DEEP-coding-test-02(1456x180).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/007db5ff-cc8c-4623-b35c-c79590f5d71c/DEV-BE-DEEP-coding-test-02%281456x180%29.jpg)](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/25629?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=school_25630_blog&utm_content=25630_banner)

[데브코스 후기] 단기간에 '구조적 사고'로 설계의 격을 높였어요 - 백엔드 단기심화 3기 최정민 님

지난 12월 13일, 데브코스 웹과정 1기의 수료식이 열렸습니다. 120여명의 수강생과 함께 스페이스쉐어 서울중부센터에서 오프라인으로 진행되었는데요. 데브코스 수료 소감 작성 시간부터 최종 프로젝트 발표, 현업 개발자의 특강과 우수상 시상, 마지막으로 경품 추첨까지, **6시간 동안 다양한 이벤트로 풍성했던 웹과정 1기 수료식**을 사진과 영상으로 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/pVP5yuMvT3Q?si=yhuya1hCiHlYDSPn" 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>
 
 

***
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6a9b3e5e-7ae7-4dfc-99d2-595f45956bf5/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6dee5ee8-087b-4594-8cbb-fc52b80fefb6/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a5c2db76-7cff-483b-bea5-869266335ba1/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/2f390d66-5c6a-41c1-926e-3ced7a865892/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f206d56b-d355-403c-9edf-bc7f0ac817e5/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9cb6aa3c-d6bd-4022-b481-fee15d48d119/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d24cdab9-d134-42e2-a4b9-f9cecf7778e2/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/90090ae6-386e-4e23-a601-9e6e999961b4/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f5148fd2-b886-4706-b407-656d2375b052/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/42f5ab7b-c561-45e1-b58d-fa0614e905d3/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/9d441aea-d0d2-402e-821d-bbc6db4156c2/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/61fca495-44a7-4409-8694-26620d0df634/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/34d3fe80-6ac1-4f41-9a2c-2ff8f284a900/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/350af2dd-2690-4951-a038-dad09abd48a6/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/f76c48e4-17c5-44cb-91b4-1a306a330904/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/bc0d991d-794a-4242-8284-b8ad80e800f3/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6e80b13a-9f50-4836-8713-9f55026a134d/image.png)

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/777870f7-9ddb-414e-8809-9b81320ba73e/image.png)

 
 

> **프로그래머스 프론트엔드 / 백엔드 데브코스 👩‍💻**
> 프로그래머스만의 채용·평가 데이터를 집중 분석해 제작한 웹 과정

 
[![be-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e0205b15-5c19-47f3-8950-9ecc27372279/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)

![fe-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6673b25b-b518-4215-9cb4-c101c5afaeb9/fe-coding-test2%28729x90%29.jpg)

[데브코스 수료식] 120여명의 수강생과 함께한 데브코스 웹과정 1기 수료식

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

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프론트엔드 데브코스를 마치고 모비두에 프론트엔드 개발자로 취업한 박송이 님의 인터뷰입니다. 힘들었던 스터디와 막막했던 취업 과정을 이겨낼 수 있었던 원동력은 무엇이었을까요? 프론트엔드 개발자로 모비두에 입사할 수 있었던 비결이 궁금하다면, 끝까지 읽어보세요!
 
 
# 자기소개와 취업한 회사에서의 직무를 간단하게 소개해 주세요.
안녕하세요. 데브코스 프론트엔드 1기를 수료하고 모비두에 입사하게 된 프론트엔드 개발자 박송이입니다. 현재 맡고 있는 직무는 라이브 커머스 솔루션의 플레이어 프로젝트를 맡고 있어요. 플레이어의 기능 개발, 유지 보수하면서 회사 기술을 공부하고 있습니다.
 
# 취업을 준비하며 가장 신경 쓴 부분이 있다면 무엇인가요?
취업 준비를 하면서 부족함을 많이 느꼈어요. 분명 데브코스에서 배우고 익힌 것들인데, 나만의 언어로 바꿔 면접 준비를 하니 숙달되지 않은 느낌이 컸어요. 그래서 더 많이 기록하고 더 많이 복기하려고 노력했어요. 취업하기 위해 물론 실력도 중요하지만, 회사와의 핏이 잘 맞는지도 중요하다고 생각했어요. **내가 어떤 개발자인지, 어떤 강점을 가지고 있는지를 찾고 자소서에 최대한 녹이려고 했어요**.
 
# 취업에 성공할 수 있었던 나만의 비결이 있다면 공유해 주세요.
첫 번째는 공부한 내용을 정리하기 위해, 그리고 같은 고민을 하고 있을 다른 개발자들을 위해 사소한 내용이라도 **공부했던 내용을 블로그에 포스팅**했어요. 개발자에게 문서화 능력은 중요하다고 생각해요. 실제로 면접에서 문서화를 하는 이유에 대한 질문을 받았고, 제가 운영하는 블로그에 대해 언급했더니 긍정적인 평가를 받았어요.
 
두 번째는 수료 후 진행했던 팀원들과의 스터디입니다. 면접 때 데브코스 수료 후 시간을 어떻게 보냈는지에 대한 질문을 받았는데, 스터디 경험을 긍정적으로 평가해 주셨어요. **스터디에 참여하며 멘탈을 다잡을 수 있었고, 최종 프로젝트 리팩토링도 진행**했어요. 기한이 지난 프로젝트지만 추가 기능 구현, 새로운 기술 도입, 디자인 패턴 적용 등 프로젝트를 개선하기 위한 협업을 더 진행했어요. 이런 점을 열정의 척도로 좋게 봐주셨던 것 같아요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/80538a33-c0d6-4bb1-b990-c41becb1ee8f/image.png)
 
# 프론트엔드 데브코스를 하면서 가장 기억에 남는 활동이 있었다면 무엇인가요?
최종 프로젝트가 가장 기억에 남아요. 한 달이라는 기간 동안 프론트엔드와 백엔드가 팀을 이뤄 하나의 프로젝트를 기획부터 배포까지 쉴 틈 없이 달렸던 기억이 나네요. **매일 철야 코딩을 하며 피로에 시달렸지만 이렇게 개발이 재밌었나 했던 순간은 없었던 것 같아요**. 데브코스를 하면서 개발자가 될 수 있을까 고민했던 날들도 있었지만, 열정 넘쳤던 프로젝트 경험이 개발자 커리어에 대한 확신을 주었어요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/952ac442-eb67-48a4-a7e9-3d903cd4ae26/image.png)
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/DwqCsAjMuAE?si=TEkU92EQD_7lE8jL" 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>

 
# 타 기관도 있지만, 프로그래머스를 선택하신 이유가 있을까요?
실속 있는 커리큘럼과 다양한 프로젝트를 할 수 있다는 점이 좋았어요. 타 교육 과정도 알아보았지만, **데브코스가 가장 프론트엔드 개발자가 되기 위한 핵심 기술을 깊게 공부하기에 좋은 프로그램이라 생각**했어요. 또한 주차별로 다양한 기술 스택을 이용해 과제와 프로젝트를 수행할 수 있어 최종적으로 프로그래머스 데브코스를 선택했어요.
 
# 공부하면서 힘든 순간은 없으셨나요? 있었다면 어떻게 극복하셨나요?
데브코스를 하면서 지키고자 했던 목표가 있었는데, 매일 TIL(Today I Learned)를 쓰는 것이었어요. 스스로 성장에 대한 경각심을 주기 위해 매일 학습한 내용을 기록했고, 공부 리스트, 과정, 느낀 점 위주로 작성했어요. 기록할 때는 귀찮았지만, 힘든 순간이 왔을 때 기록했던 것들을 읽으며 초심을 잡을 수 있었어요.
 
가끔은 강의와 과제가 버거운 날도 있었어요. 개발자의 길이 내 길이 맞을까 하는 질문도 수없이 되뇌었고요. 그럴 때마다 교육 매니저님이 써주신 편지를 읽기도 하고, 마음 편히 푹 쉬기도 했어요. 당장 오늘의 강의도 중요하지만, 지속적인 성장을 위해 휴식도 필요하다는 것을 알게 되었어요.
 
# 프론트엔드 데브코스를 통해 이루고자 했던 목표가 있었나요? 어느 정도 이루셨나요?
데브코스를 통해 얻고자 했던 것은 **어느 환경에서도 흔들리지 않을 탄탄한 기본기를 다지는 것, 그리고 열정 가득한 동료들을 만나는 것**, 두 가지였어요. 개발 환경은 팀이나 회사에 따라 얼마든지 달라질 수 있지만, 탄탄한 기본기를 가지고 있다면 어떤 환경에서도 잘 적응해낼 수 있다고 생각했어요. 혼자 개발을 하다 보면 어려운 순간들이 많은데, 동료들과 함께 서로 응원하고 격려하며 성장할 수 있었어요.
 
아직 기본기가 완전히 탄탄하다고 대답을 선뜻할 수는 없지만, **데브코스에서 기본기 탄탄한 개발자는 어떤 개발자인지를 배웠기에 지속적으로 노력하며 성장해 나간다면 멋진 개발자가 될 수 있을 거라 확신**해요. 데브코스를 통해 만난 성실한 개발자 동료들과는 수료 이후 취업할 때까지 스터디를 꾸준히 진행했고, 지금도 유용한 정보를 공유하며 서로의 성장을 응원하고 있어요.
 
# 데브코스 과정이 실제로 취업에 어떤 도움을 주었다고 생각하시나요?
**프론트엔드 개발자에게 필요한 교육 콘텐츠와 멘토링이 취업에 큰 도움**이 되었다고 생각해요. 강의를 들으며 추가적으로 공부했던 부분들이 면접 준비를 할 때 큰 도움이 되었고, 멘토링 내용을 바탕으로 자소서와 포트폴리오를 작성했어요. 입사 지원 전 겁을 많이 먹고 우왕좌왕했는데, "나만의 회사 고르는 기준"을 멘토님께서 알려주셔서 수월하게 지원할 수 있었어요.
 
# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
우선 **프론트엔드 생태계를 잘 이해하는 개발자**가 되고 싶어요. 프론트엔드 전반적인 흐름을 읽고 새로운 기술과 지식 습득을 즐기면서요. 더 나아가 **프로덕트 전반적인 이해를 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 인사이트를 가진 개발자**로 성장하고 싶어요.
 
마지막으로, 데브코스에서 만난 멘토님들처럼 좋은 영향력을 끼치며 자신의 일을 사랑하는 개발자가 되고 싶습니다!
 
# 후배 교육생들에게 응원의 한마디를 전해주세요!
데브코스를 통해 기술을 배우고 과제를 하는 것도 중요하지만, 가끔은 **"나는 어떤 개발자인가" 생각해 보는 시간**을 가지시길 바래요! 나만의 공부법, 나만의 방향을 가진 매력적인 개발자로 성장하시길 응원합니다.
 
 
*※본 글은 2022년 5월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*

 
 
[![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)

[데브코스 후기] 데브코스 수료 후 취업까지! 팀원들과의 스터디 덕분이었어요 - 프론트엔드 1기 수료생 박송이 님

백엔드 데브코스 참여 후 카카오페이 크레딧 사업 부문 서버 엔지니어로 취업한 마지영 님의 인터뷰입니다. 백엔드 데브코스에서 공부하기 전, 카카오 엔터프라이즈에 지원하였으나 탈락 후 과정을 통해 부족한 점을 보완하여 결국 카카오페이에 입사하였습니다. 카카오페이 서버 엔지니어로 취업한 지영 님의 취업 준비 방법이 궁금하다면 인터뷰를 확인해 보세요. 
 
# 안녕하세요. 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 백엔드 데브코스 2기를 수료하고, 카카오페이 크레딧 사업 부문에서 서버 엔지니어로 근무하고 있는 마지영입니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/30639720-9a5f-4e4c-8720-59b15860bc1b/image.png)

# 카카오페이에 취업하셨군요! 취업할 수 있었던 비결은 무엇이라고 생각하시나요?
우선 **CS 공부에 집중**했던 거요. 데브코스에서 팀원들과 함께 범위를 정해 각자 맡은 부분을 발표하고, GitHub에 정리하면서 공부했어요. 아무래도 팀원들 앞에서 발표하다 보니 나부터 확실하게 잘해야겠다는 책임감이 컸습니다. 그러다 보니 제가 맡은 부분뿐만 아니라 다른 팀원의 주제도 확실히 공부할 수 있었습니다.

**하나의 프로젝트를 깊이 탐구**했던 것도 비결 중 하나라고 생각합니다. 팀 프로젝트를 기반으로 어떻게 내가 배운 이론적인 부분을 적용해 더 발전시킬 수 있을지를 고민하며 프로젝트를 진행했습니다. 프로젝트 개수를 늘리는 것에 집중하지 않고, 제가 했던 프로젝트를 다시 한번 뜯어보고 깊이 고민하면서 발전시킨 부분이 인상적으로 평가될 수 있었던 것 같습니다.

마지막으로 **GitHub에 프로젝트를 잘 정리**하는 것도 중요한 것 같습니다. 저는 API 같은 경우, 간단하게 request, response 예시를 추가하여 프로젝트에 대한 이해를 도왔습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/efecc04e-4074-4d0c-bd68-3347fb90fc1c/image.png)
⬆️ GitHub에 정리한 내용 중 일부

# 취업 준비 중 가장 신경 썼던 부분은 무엇인가요?
아무래도 데브코스 과정과 취업 준비가 동시에 진행되었다 보니 시간 관리가 가장 중요했던 것 같아요. 우선순위를 정해 일정을 관리하면서 놓치는 일이 없도록 주의하였고, 데브코스를 통해 취업 준비도 같이할 수 있도록 팀원들과 CS 스터디를 진행하기도 했습니다.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a1d59c6e-0cc3-4a42-8ae5-cd942e50a04b/image.png)
⬆️ 팀원들과 함께 CS 스터디를 하며 정리한 노션 기록

# 데브코스에 취업에 어떤 도움이 되었나요?
데브코스가 없었다면 제가 지금쯤 취업을 했을지 장담하지 못할 정도로 저에게는 많은 도움이 되었습니다. **팀원들과 의견을 공유하고 멘토님으로부터 코드 리뷰를 받으면서 개발할 때 주관이 생겼다는 점**이 가장 큰 도움이었던 것 같아요. 이전에는 기능 구현에 급급했다면, 지금은 어떻게 해야 가독성을 더 높일 수 있을지를 고민하게 되었어요. 또, 누군가가 해당 코드를 왜 그렇게 짰는지 질문할 때, 이전에는 '그냥'이라고 대답했다면 지금은 납득 가능한 이유를 바로 말할 수 있을 정도로 깊이 고민하고 개발하는 역량을 갖추게 되었어요. 

이처럼 개발할 때 주관이 생기면서 자기소개서 작성이 좀 더 수월해졌고, 면접 질문에도 좀 더 쉽게 대답할 수 있었던 것 같습니다.

# 백엔드에 관심을 가지게 된 계기가 궁금해요.
대학생 때 프론트엔드와 앱도 접해보았지만, 저에게 크게 흥미롭게 다가오지 않았어요. 그러던 중, 네트워크 강의를 수강했는데 소켓 사용 실습에 흥미를 느껴 백엔드 공부를 시작하게 되었습니다.

# 어떤 계기로 백엔드 데브코스에 참여하게 되었나요?
데브코스에 참여하기 전에는 4학년 2학기를 앞두고 휴학 중이었던 대학생이었습니다. 4학년 1학기를 끝나고 취업 준비를 위해 한 학기 동안 휴학하며 코딩 테스트와 CS 공부를 하고 있었어요. 휴학 중 데브 매칭을 통해 운 좋게 '카카오 엔터프라이즈'에서 최종 면접까지 갔는데, 결국 최종 탈락하게 되었습니다. 그때, 제가 제대로 답하지 못한 부분과 부족했던 부분을 생각해 보니 백엔드 관련 지식이 부족하다는 것을 깨닫게 되었습니다. 이를 보완하기 위해 개인적으로 스프링 공부를 진행하였으나, 의지 문제도 있고 혼자서 공부하는 것에 한계를 느껴 프로그래머스 백엔드 데브코스에 참여하게 되었습니다.

# 프로그래머스를 선택하신 이유가 있으신가요?
독학하며 다양한 기관의 교육 과정에 대한 광고를 많이 접하게 되었는데요. 하지만 제가 봤을 때는 혼자 공부하는 것보다 더 낫다고 느껴지는 교육 과정이 없었습니다. 그중 프로그래머스 데브코스의 커리큘럼을 보게 되었는데, **제가 제일 어려워하던 스프링을 중심으로 Spring Security, AWS 등 제가 필요로 하는 여러 강의와 프로젝트 활동까지 포함**되어 있다는 것을 알게 되었습니다. 또한 국비교육이었기 때문에 무료로 수강이 가능했고, 지원금까지 나와서 공부에만 집중할 수 있는 환경이라 생각해 데브코스를 선택하게 되었습니다.

# 데브코스에서 가장 기억에 남는 순간은?
가장 처음에 진행한 ‘계산기 프로젝트’가 기억에 남습니다. 그 당시, 팀을 나누고 처음으로 팀과 함께 진행한 프로젝트라서 감을 잘 못 잡고 여러 번 엎은 기억이 납니다. 그 프로젝트를 최근에 다시 봤는데 정말 고칠 곳이 많더라고요. 내가 진짜 성장했다는 것을 느낄 수 있었던 순간이어서 그런지 기억에 가장 많이 남았습니다.  

# 5개월 전과 지금의 나를 비교하면 어떤 부분이 가장 많이 바뀌었나요?
**개발에 대한 마인드**가 가장 많이 바뀐 것 같습니다. 예전에는 단순히 기능을 구현하는 것만 중요하게 생각했다면, 지금은 깊이 고민하며 개발하는 습관을 갖게 되었습니다. 코드를 내가 왜 이렇게 썼는지에 대해 고민을 하게 되니 제가 짠 코드에 대해 당당히 설명할 수 있게 되어 내 코드에 자신감이 생겼고, 피드백을 받을 때도 열려있는 자세를 가질 수 있었습니다.

# 앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으신가요?
이번 인터뷰에서 가장 어려운 질문인 것 같습니다. 현재로서는 유지 보수하기 좋은 코드를 작성하는 것과 코드 한 줄 한 줄에 생각을 담는 개발자가 되고 싶습니다.

# 데브코스 과정을 잘 수료하는 꿀팁이 있다면, 후배 수강생 분들께 공유해주세요!
데브코스 과정에 합류하실 분들은 대부분이 취업 준비 중이시거나 학생이실 거라 생각합니다. 그래서 마음이 조급한 나머지 많은 것을 하려고 하다, 정작 데브코스에서 얻어 가야 하는 것을 100% 가져가지 못할 수도 있다고 생각해요. 커리큘럼만 따라가도 공부량이 상당한데요. 데브코스에서는 다양한 학습 환경을 조성하기 위해 팀원들과 함께 혹은 마음 맞는 사람들과 스터디도 할 수 있거든요. 그러다 보니 자칫 무리하거나 욕심을 내는 경우가 있는 것 같습니다.

가장 중요한 것은 **데브코스에서 알려주는 내용을 최대한 소화해 내 것으로 만드는 것**입니다. 이 부분을 잊지 말고, 우리에게 주어진 한정된 시간을 잘 활용하여 목표한 바를 꼭 이루셨으면 좋겠습니다.
 
 
[![be-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d7cbdb03-35e3-45a3-b149-dd3ec3c92dbb/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] 카카오페이 서버 엔지니어로 취업에 성공했어요! - 백엔드 2기 마지영 님

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

LLM의 생성(Generation) 성능을 높이는 실무 전략

팀원마다 AI 수준이 다른데 동일한 강의를 듣게 하실 건가요? 

모든 기업이 AX 도입을 외치고 있지만, 기업 HRD 담당자의 고민은 그 어느 때보다 깊습니다.
실제 담당자들이 꼽은 최대 장애 요인 1위는 바로 ‘**직원 간 AI 활용 수준의 격차**’입니다. 
“우리 조직의 현재 AI 역량 수준은 객관적으로 어느 정도일까?”
“실무에 진짜 도움 되는 AX교육은 무엇일까?” 
 

이런 고민을 겪고 계신 기업 담당자분들을 위해 
AI 역량 진단부터 실무 적용 가능한 자동화 실습까지 
한 자리에서 경험할 수 있는 프로그래머스 기업 AX 교육 세미나를 준비했습니다. 
[![AX-seminar-linkedin-img(1200x627) (1).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/37d6e64e-1cdb-4cc5-abcc-928930ed7af8/AX-seminar-linkedin-img%281200x627%29%20%281%29.jpg)](https://programmers.co.kr/pages/ax-b2b-seminar?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=AX_seminar&utm_content=banner) 
📌 **세미나 주요 안내**
* 일시: 9월 18일(금) 14:00 ~ 17:00
* 장소: 강남구 역삼로 172 MARU360 성장 세미나룸
* 참가비: 무료

🎁 7만원 상당의 AI 역량평가 응시권 무료 제공 
 
💡 **세미나 주요 프로그램**
* 14:00 ~ 15:00 나의 AI역량은 어느 정도일까? (진단 테스트 체험)
* 15:00 ~ 17:00 내일 출근해서 바로 쓰는 HR 업무 자동화

✔️ 실습을 위한 개인 노트북 지참 필수
 
💡 **이번 세미나에서 얻어가실 핵심 인사이트**
* AI 역량 진단: 직접 진단 테스트를 체험하여 AI 수준을 객관적인 데이터로 평가합니다.
* AI 업무 자동화: 업무 생산성을 향상시킬 수 있는 실제 업무 자동화 프로세스를 실습합니다.
* AX 교육 전략 수립: 우리 조직에 맞는 맞춤 AX 교육 로드맵을 경험합니다. 
 

[![AX-seminar-blog-web-img(1624x200).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/5bc37e44-241e-46b8-827c-496add13d498/AX-seminar-blog-web-img%281624x200%29.png)](https://programmers.co.kr/pages/ax-b2b-seminar?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=AX_seminar&utm_content=banner)

HR 담당자의 최대 고민 ‘임직원 AX 교육’ - 진단부터 실무 자동화까지 경험해 보세요.

안녕하세요. 오늘은 국립부경대학교와의 업무협약(MOU) 체결이라는 반가운 소식으로 찾아왔습니다. 

AI 시대가 본격화되면서 기업 현장에서는 "실무에 바로 투입할 수 있는 AI 인재가 필요하다"는 목소리가 정말 높아지고 있습니다. 

대학 교육과 기업 실무 사이의 격차를 줄이기 위해 프로그래머스 그렙이 부경대학교 소프트웨어융합혁신원과 산학협력 인프라 구축 및 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 

![부경대 mou_보정.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/971145dc-4f62-4413-ae3d-a27cca655bf0/%E1%84%87%E1%85%AE%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%83%E1%85%A2%20mou_%E1%84%87%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%BC.png) 
 
 
## 이번 업무 협약은 어떤 내용을 담고 있을까요?
- **맞춤형 'AI 교육과정' 설계**

기존의 이론 위주 수업에서 벗어나 실무에서 즉시 활용 가능한 교과목으로 교육 과정, 커리큘럼을 설계합니다. 

- **데이터에 기반한 정밀한 AI 역량 측정**

그렙의 자체 [AI 역량평가 플랫폼](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeMaDKmMXrV5tmch_CwmSLm8wzjED8w_ik887Hfzjadg2m4Nw/viewform)을 활용해 교육 전후 학생들의 기술 역량 변화를 다각도로 측정합니다. 

- **대학 맞춤형 교육 프로그램 소개**

조선·해양 등 국립부경대의 특화 학과별 최적화된 맞춤 교육 프로그램을 소개하고 프로그래머스만의 실무 프로젝트 중심의 교육 노하우를 제공합니다. 
![Group 1000004886 (1).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8c6ae978-eeb2-4f63-8f43-87a912bfb3f9/Group%201000004886%20%281%29.png) 
 
## 단순 이론 교육을 넘어, 지속 가능한 AI 인재 양성까지!
프로그래머스 교육은 단순히 이론 교육에 그치지 않고 우수한 AI 인재 양성을 위해 지속 가능한 산학 협력 인프라를 만들어갈 계획입니다. 뿐만 아니라, 협력 대학 대상으로 다양한 특강과 자격증 교육도 제공하여 학생들이 실질적인 경쟁력을 갖출 수 있도록 다각도로 지원하고 있습니다. 

앞으로도 맞춤형 대학 교육 프로그램을 통해 미래 산업을 선도할 핵심 인재를 양성해 나가겠습니다. 
 
 

[![DEV-AIBE-coding-test-02(1456x180).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6e44fd90-d526-4867-aca1-7246d0e2274c/DEV-AIBE-coding-test-02%281456x180%29.png)](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeMaDKmMXrV5tmch_CwmSLm8wzjED8w_ik887Hfzjadg2m4Nw/viewform?utm_source=prgmblog&utm_medium=social&utm_campaign=AX_uni_edu&utm_content=banner)

그렙 x 국립부경대 MOU 체결! 인재 양성을 위한 맞춤형 AI 교육 설계 도입

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.
 
<div style="position: relative; max-width: 100%; padding-bottom: 56.25%; height: 0;"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/pIzL-YJzRTw?si=SmV0X1fG8c6yup1R" 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>

 
 
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[![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

안녕하세요. 프로그래머스에서 평가 서비스를 담당하고 있는 4년 차 백엔드 개발자 에이다(Ada) 입니다. 지난 시간에는 무중단 배포(Zero-Downtime Deployment)에 대해 알아보았는데요. 이번에는 더 좋은 코드 품질과 건강한 개발 문화를 만들기 위해 반드시 **필요한 지속적 통합(CI, Continuous Integration)** 구축에 대해 말씀드리려 합니다.
 
# 일관된 코딩 스타일 유지하기
개발팀이 규모를 확장하거나 여러 명이 협업을 진행할 때, 일관된 코딩 스타일을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 만약 팀원 각자가 서로 다른 스타일로 코드를 작성한다면, 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
* **코드 가독성 저하**: 각기 다른 스타일의 코드를 읽다 보면 개발자가 코드를 이해하는 데 시간이 더 소요됩니다.
* **코드 리뷰 비효율성**: 리뷰 과정에서 기능 구현보다는 스타일 관련 지적이 반복되면서 리뷰의 본질적인 목적이 흐려지고 생산성이 저하됩니다.
* **버그 발생 위험 증가**: 들여쓰기나 괄호 사용이 일관되지 않으면, 의도치 않은 버그가 발생할 가능성이 높아집니다.
* **팀 생산성 저하**: 일관성 없는 코드 스타일은 협업의 흐름을 방해하고, 결국 팀의 전반적인 생산성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

 
### 예시 비교
다음 두 코드를 비교해봅시다.
 
**1번 코드**
```python
def check_discount( price):
 if price >100:
 discount = price * 0.1
 final_price = price - discount
 else:
 final_price = price
 return final_price
```
 
**2번 코드**
```python
def check_discount(price):
 if price > 100:
 discount = price * 0.1
 final_price = price - discount
 else:
 final_price = price
 return final_price
```
 
어떤 코드가 더 보기 편하셨나요?
아마도 2번 코드가 훨씬 깔끔하고 읽기 쉬우셨을 겁니다. 그 이유는 바로 **일관된 들여쓰기와 간격 유지** 덕분입니다.
 
### "코딩 스타일을 맞추는 게 번거롭지 않나요?"
맞습니다. 스타일을 하나하나 손으로 수정하는 것은 시간도 오래 걸리고, 꽤나 번거로운 작업입니다. 하지만 다행히도, **언어별로 코딩 스타일을 자동으로 정리해주는 도구**들이 있습니다.
예를 들어:
* **Python**: `black`, `ruff`
* **JavaScript/TypeScript**: `prettier`, `eslint`
* **Go**: `gofmt`
* **Java**: `google-java-format`

 
이런 도구들을 사용하면 팀 전체가 쉽게 일관된 코드 스타일을 유지할 수 있고, 결과적으로 코드 품질과 협업 효율도 함께 향상됩니다.
 
# 테스트 코드는 왜 필요할까요?
코딩 스타일을 맞췄다고 해서 코드 품질이 보장되는 것은 아닙니다. **테스트 코드는 우리가 작성한 기능이 의도한 대로 동작하는지를 확인하는 중요한 수단**입니다. 테스트 코드의 필요성은 다음과 같습니다:
* **변경에 대한 안전망 제공**: 기능을 추가하거나 수정할 때, 기존 동작이 깨지지 않았는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
* **문서화 역할**: 테스트 코드는 해당 기능이 어떻게 사용되어야 하는지를 보여주는 좋은 예시가 됩니다.
* **안심하고 배포 가능**: 테스트가 통과되면 버그 발생 가능성이 줄어들고, 자신 있게 배포할 수 있습니다.

 
특히 여러 개발자가 동시에 작업하는 환경에서는, 사소한 코드 변경도 의도치 않게 다른 기능에 영향을 줄 수 있기 때문에 테스트는 필수적입니다.
 
# 대규모 프로젝트에서 테스트 속도 최적화하기
프로젝트 규모가 커질수록 테스트 케이스도 많아지고, 자연스럽게 테스트 시간이 길어지는 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위한 대표적인 두 가지 방법은 다음과 같습니다.
 
## 1. 테스트 병렬 실행
하나의 테스트 워커(worker)에서 모든 테스트가 순차적으로 실행된다고 가정해봅시다. 이 경우, 전체 테스트 소요 시간은 **모든 테스트 시간의 총합**이 됩니다.

아래 그림을 통해 살펴보겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/ee6c9a4b-4166-4e5f-89d0-6a01de7f66fc/image.png)
 
예를 들어, Test 1부터 Test 3까지 각각 2초, 5초, 3초가 소요된다고 가정하면, 하나의 워커에서 순차적으로 처리될 때 **총 10초**가 걸립니다.
 
그렇다면, 이 테스트들을 **병렬**로 처리하면 어떨까요?
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/c7cea511-653c-4a86-bf92-55078dac7274/image.png)
 
3개의 테스트가 동시에 실행된다면, 가장 오래 걸리는 Test 2의 시간(5초)만이 소요됩니다. 즉, **전체 테스트 시간을 절반으로 단축**할 수 있습니다.
 
## 2. 테스트 시간 기반 정렬 및 스케줄링
앞서 병렬 처리를 통해 테스트 시간을 줄일 수 있다고 말씀드렸는데요. 조금 더 빠르게 실행할 방법은 없을까요?

아래 예시를 통해 확인해보겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/37af31ee-34ba-4051-88d7-353b5d5c6b31/image.png)
 
CI 환경에서 돌아가는 테스트는 총 9개이며, 테스트는 3개의 워커(worker)를 통해 처리된다고 가정해봅시다.
각 워커는 다음과 같이 테스트를 순차적으로 실행합니다:
* 워커 1: Test A1 → Test A2 → Test A3
* 워커 2: Test B1 → Test B2 → Test B3
* 워커 3: Test C1 → Test C2 → Test C3


 
각 테스트의 예상 실행 시간은 다음과 같습니다:
* Test A 그룹을 맡은 워커는 3초(1s+1s+1s) 만에 끝나지만,
* Test C 그룹을 맡은 워커는 9초(3s+3s+3s)가 걸립니다.

 
결과적으로 전체 테스트가 종료되는 데 9초가 걸립니다.
즉, 가장 오래 걸리는 워커의 시간을 기준으로 전체 테스트 시간이 결정됩니다.
 
## 테스트를 효율적으로 다시 배치해볼까요?
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/329a2f14-f4a0-492f-a1ff-9ca9f42b4060/image.png)
 
테스트를 다음과 같이 섞어서 배치할 수 있습니다.
* 워커 1: Test A1 → Test B1 → Test C1
* 워커 2: Test A2 → Test B2 → Test C2
* 워커 3: Test A3 → Test B3 → Test C3

 
이제 각 워커가 처리하는 시간은 다음과 같이 계산됩니다:
* Test A(1초) + Test B(2초) + Test C(3초) = **총 6초**

 
즉, 모든 워커가 6초 내에 작업을 끝낼 수 있게 되어, 기존 9초 대비 3초를 줄일 수 있습니다.
 
이처럼 테스트별 소요 시간이 다르기 때문에, 단순히 랜덤하게 나누는 것보다 **각 테스트의 평균 소요 시간을 고려하여 고르게 분배**해야 전체 수행 시간이 줄어듭니다. 과거의 테스트 실행 기록을 기반으로 테스트 시간을 예측하고 스케줄링하면, 전체 CI 수행 시간을 크게 최적화할 수 있습니다.
 
# 마무리
이번 글에서는 CI를 구축할 때 기본적으로 고려해야 할 **코딩 스타일 통일**, **테스트 코드 작성**, 그리고 **대규모 테스트 최적화 전략**까지 다루어 보았습니다. CI를 잘 설계하고 지속적으로 개선해 나간다면, **개발 속도와 코드 품질을 동시에 향상**시킬 수 있습니다. 다음 글에서는 실제로 프로그래머스 서비스에 적용했던 CI 파이프라인 구축 사례를 소개해드리겠습니다. 기대해주세요!
 
 
[![AI BE 배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/8852a7a3-4550-4fe8-bda5-d28f49cadf31/AI%20BE%20%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)

[그렙 개발자가 들려주는 업무 이야기] 그렙 개발자는 어떻게 코드를 관리할까?

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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* [AI 시대, 신입 개발자가 실력을 키우는 법](https://community.programmers.co.kr/post/13432?utm_source=&utm_medium=&utm_campaign=&utm_content=gocoder_13432)

 
 

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개발자가 문서를 안 쓰는 이유

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! 😊

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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

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0e25567b-d370-4367-a25c-394212c5b493/image.png)

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.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/4c6d614b-476a-4b6a-a769-9c92b6033496/image.png)

### 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.

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/16441b7e-bd99-4467-a4b6-928031e17c15/image.png)
👆 **앤드류 아벨라의 차트 선택지**

![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d95a6837-cbdf-408c-927d-a4f1f3bb74ae/image.png)
👆 **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.
 
 
[![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)

데이터로 진행되는 경기에서 승리하려면

프로그래머스 백엔드 데브코스 1기 수료 후 채널코퍼레이션에 백엔드 개발자로 입사한 황일용 님과의 인터뷰입니다. 작은 스타트업에서의 실무 경험을 바탕으로 성장에 갈증을 느껴 데브코스에 합류한 일용 님의 이야기. 5개월간의 몰입 학습과 열정적인 동료들과의 협업을 통해 한 단계 도약한 성장기를 만나보세요!
 
 
# 프로그래머스 백엔드 데브코스를 어떻게 알게 되셨나요?
데브코스에 합류하기 전 작은 스타트업 백엔드 개발자로 일을 하고 있었습니다. 하지만 **업무를 진행하면서 개발 지식에 비어 있는 부분이 많다는 걸 느꼈고, 이를 체계적으로 채울 수 있는 방법을 찾다가 부트캠프 참여를 결심**했어요. 평소 알고리즘 문제를 풀 때 프로그래머스 사이트를 방문했었는데, 백엔드 데브코스 모집 배너를 보게 되었어요.
 
# 백엔드 데브코스를 선택한 이유는 무엇인가요?
커리큘럼과 진행 방식을 자세히 보니 저에게 꼭 필요한 내용이라는 생각이 들었어요. 특히, 단순히 누구나 들을 수 있는 과정이 아니라 **지원서, 실력 테스트, 면접을 통해 학습 의지와 자세를 갖춘 교육생을 선발한다는 점이 인상 깊었어요**. 이런 환경이라면 열정 넘치는 동료들을 만나 함께 자극을 받으며 성장할 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 또, 내일배움카드를 통해 교육비를 지원받을 수 있다는 점도 결정에 큰 도움이 되었어요.
 
# 백엔드 데브코스 과정을 통해 이루고자 했던 목표는 무엇이었나요?
백엔드 데브코스를 통해 **기본기를 채움과 동시에 성장하는 자세**를 갖춘 주니어 개발자가 되는 것이 목표였습니다. 또한 교육 과정을 함께 헤쳐 나갈 **동료들을 만나, 적극적으로 소통하고 협업**하는 방법을 배우고 싶었습니다.
 
# 목표를 어느 정도 달성하셨나요? 앞으로 어떤 것들을 보완해 나가고 싶으신가요?
데브코스를 진행하면서 **부족한 개발 지식들에 대해 어떻게 채워나갈 것인지, 애자일한 협업 방식이 무엇인지 프로젝트를 진행하며 배울 수 있었어요**. 현재는 업무에 적응하느라 많이 느슨해져 있지만, 다시 블로그도 꾸준히 할 생각이고 개발 스터디에도 참여하며 부족한 부분을 보완해 나가고 싶습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/e71736cd-20db-4ab2-a82c-2ea22a490eb2/image.png)
👆 일용 님의 기술 블로그
 
# 5개월간 공부를 하면서 가장 도움이 되었던 부분은 무엇인가요?
**멘토링과 팀 스터디**가 많은 도움이 되었습니다. 멘토님은 실무와 스터디에서 얻은 다양한 지식과 유용한 정보를 많이 공유해 주셨고, 제 커리어를 어떻게 성장시키면 좋을지, 어떤 자세를 가져야 할지에 대한 방향을 잡을 수 있었어요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/559d9768-4ee3-4f7b-870a-37201e4d2707/image.png)
👆 유용한 정보를 수시로 공유 받을 수 있었던 멘토링
 
팀 스터디는 <실전 자바 소프트웨어 개발>이라는 책을 바탕으로 진행되었습니다. 스터디할 때 멘토님이 방향을 잘 잡아 주시기도 하셨고, 질문과 답변이 오고 가는 와중에 어려운 부분이 생기면 적극적으로 알려주셨어요. 그 외에 연관된 지식까지도 알려주셨고요. 처음 참여해 본 스터디였지만, 멘토님 덕분에 끝까지 완주할 수 있었어요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/d1eb5cec-53ea-4cb8-9e1f-98280ef7b8d8/image.png)
👆 팀원과 함께 진행한 스터디를 정리한 일용 님
 
# 5개월간 힘든 순간은 없었나요? 있었다면 어떻게 극복하셨나요?
취업을 우선순위로 둘 지 학습을 우선순위로 둘 지에 대해 많은 고민이 있었어요. 주변 친구들이나 다른 데브코스 수강생들의 취업 소식을 들을 때마다, '나도 지금 바로 취업을 준비해야 하나?' 하는 생각이 들곤 했죠.
 
하지만 멘토님께서 "**데브코스에 참여한 이상 학습에 집중하다 보면 분명 성장한 자신을 마주하게 될 거고, 그때 더 자신 있게 취업에 도전할 수 있을 것**"이라고 말씀해 주셨어요. 그 조언 덕분에 다시 마음을 다잡을 수 있었습니다.
 
그리고 수료를 목표로 묵묵히 열심히 공부하는 동료들의 모습도 큰 동기부여가 되었어요. 함께 성장하는 환경이 정말 큰 힘이 됐어요.
 
# 프론트엔드 수강생들과 함께한 최종 프로젝트는 어떠셨나요?
**최종 프로젝트는 프론트엔드 수강생들과 함께 프로젝트 기획부터 구현까지 경험해 볼 수 있는 좋은 기회**였어요. 저희 팀은 가족 간에 사라지는 대화를 채우자는 취지로 "우리 가족 이야기를 함께 공유하는 공유 일기" 서비스를 만들었습니다. 제가 맡은 역할은 백엔드 역할 중 AWS를 이용한 인프라 구축과 저에게 분담된 도메인 개발이었습니다. 이를 통해 서비스들이 클라우드에 올라가 어떻게 동작하는지에 대해 자세히 알게 되었고, 노션으로 스크럼을 진행하면서 문서 관리를 어떻게 하면 협업할 때 효율적일지 많이 배울 수 있었어요.
 
# 함께한 동료들은 어땠나요?
모두 열정적이며 호기심이 많았어요. 그래서 팀 프로젝트나 스터디 활동에 적극적으로 참여하는 모습을 보면서 저도 동기부여가 많이 되었죠. 이런 팀원들과 함께 사소한 것이라도 나누는 점이 좋았습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a25e96e1-c1a0-47a6-b0da-8287a54365fd/image.png)
👆 최종 프로젝트를 개선하기 위해 팀원들과 협업한 흔적
 
# 이력서와 면접 준비는 어떻게 하셨나요?
백엔드 데브코스 특강 중 '**이력서 준비 & 면접 특강**'이 큰 도움이 되었습니다. 단순히 이력서를 작성하는 방법이 아니라, 이력서가 왜 필요하며 취업 과정에서 어떻게 쓰일지에 대해 설명해 주신 점이 매우 인상적이었어요. 또한 면접 특강을 들으며 면접에 대한 감각을 키울 수 있었습니다.
 
# 수료 후 달라진 점이 있나요?
주니어 개발자가 어떻게 성장해야 하는지에 대해 잘 알게 되었고, 제가 가진 지식을 나만 간직하고 있는 것이 아니라 다른 사람들과 공유함으로써 함께 성장하는 방법에 대해 배우게 된 것 같습니다.
 
# 후배 수강생들을 위한 응원의 한마디 부탁드려요!
많은 분들께서 취업에 대해 가장 크게 고민하고 계실 텐데요. 하지만 너무 조급할 필요가 없다고 생각합니다. **데브코스에서의 시간은 실력 있는 개발자로 성장할 수 있는 중요한 발판**이 될 수 있다고 믿거든요.
 
혹시 지금 힘들다고 느끼더라도, 옆에 있는 동기들과 함께라면 끝까지 완주할 수 있을 거예요. 끝까지 화이팅입니다!
 
 
*※본 글은 2022년 2월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*

 
 
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[데브코스 후기] 스타트업 개발자에서 실력을 다진 주니어 개발자로! - 백엔드 1기 수료생 황일용 님

2026년 노동절, 나만의 커리어 여정을 준비하는 당신을 응원합니다🙌

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(참여자분들의 의견을 반영하여 올 여름 무료 특강을 진행할 예정입니다)

 
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## 📌 이벤트 기간
**2026.05.01(금)~2026.05.17(일)**

## 🎁 이벤트 참여 방법
1️⃣ **노동절 이벤트 참여 구글폼 작성**

👉 [**무료로 취업 자료 받으러가기**](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfXy_L6FODjmryagdIiV4tTbKswXBlIFJg61i3Jp3FPV831aw/viewform?usp=dialog)

2️⃣ **구글폼에 참여 희망 특강 작성**

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(취업 자료는 이벤트 종료 후, 제공됩니다)

 
 
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팀 단위로 소프트웨어 개발을 할 때 필수적으로 사용하는 도구 중 하나가 버전 관리 시스템 Git입니다. Git은 add, commit, log, stash 등 버전 관리를 위한 다양한 명령어를 제공합니다. 혹시 자주 쓰는 Git 명령어를 조합하거나 직접 수정해서 사용하고 싶은 적 없으셨나요?
 
예를 들어, 흔히 사용하는 `git pull` 명령어는 `git fetch & git merge`와 같이 두 가지 명령어를 조합한 명령어입니다.
 
```
# 원격 저장소의 내용을 다운로드합니다.
$ git fetch

# 로컬 저장소에 내용을 병합합니다.
$ git merge

# 원격 저장소의 내용을 다운로드해서 로컬 저장소에 병합합니다.
$ git pull
```
 
pull 명령어 한 번이면 두 단계의 명령어를 한 번에 실행할 수 있어서 사용자 편의성이 더 높아지고 작업 흐름이 단순화됩니다. 이러한 원리를 활용하여 Git 명령어를 직접 조합해서 사용하면 작업자의 입맛에 맞게 Git을 더 능숙하게 사용할 수 있습니다.
 
이 글에서는 Git의 별칭(alias) 기능을 활용하여 사용자 고유의 명령어를 만드는 방법을 알아봅니다. `git pull`과 같이 여러 명령어를 한 명령어로 조합하는 것뿐만 아니라 하나의 명령어에서 여러 옵션을 간소화하여 사용하는 방법도 함께 살펴보겠습니다.
 
> * 본 글에서는 Git CLI(Command Line Interface) 환경에서 사용하는 방법을 다룹니다.
> * 본 글에서 만드는 별칭 명령어가 수행하는 기능은 Visual Studio Code 같은 에디터나 GitKraken 같은 유명한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램에서 이미 제공되고 있을 수 있습니다.

 
# 준비
연습용 저장소를 준비합니다. 본인이 작업하고 있는 저장소도 좋습니다. 커밋 히스토리가 적당히 있으면 됩니다.
저는 정적 사이트를 만들어주는 오픈 소스 프로젝트 Nextra를 가져오겠습니다.
 
```
$ git clone https://github.com/shuding/nextra.git
$ cd nextra
```
 
# 커밋 로그 그래프를 한눈에 확인하기
> * 언제 사용하나요? 커밋 로그 그래프를 한눈에 확인하고 싶을 때 사용합니다.
> * 어떻게 만드나요? `git log` 명령어에서 제공하는 옵션을 미리 지정하여 별칭을 만듭니다.

 
Git에서 중요한 내용은 대부분 커밋(commit)에 기록되어 있습니다. 프로젝트에서 어떤 일이 진행되었는지, 어떤 코드가 언제 추가되었거나 삭제되었는지, 누가 무엇을 변경했는지 알고 싶다면 커밋 기록을 살펴보면 됩니다. 커밋 기록을 살펴보는 강력한 명령어가 `git log`인데요. `git log`에서는 제공하는 옵션을 활용하여 커밋 기록을 빠르게 살펴볼 수 있는 alias를 만들겠습니다.
 
git log에서 제공되는 다음과 같은 옵션을 적용하면 기본적인 형태의 커밋 로그 그래프를 확인할 수 있습니다.
 
```
$ git log --oneline --decorate --graph
```
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/7598dedf-054c-48f9-810e-ca2337a7c2f8/image.png)
 
하지만 커밋이 언제 작성되었는지, 누가 작성했는지는 나타나지 않네요. 다음과 같이 커밋의 작성 날짜와 작성자를 볼 수 있다면 더 좋겠습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/59a1cbd8-bc25-4fe0-891b-aec56feb23e0/image.png)
 
커밋에 대한 정보가 한눈에 더 잘 들어오지 않나요?
위와 같은 그래프를 보려면 다음과 같이 명령어를 입력해야 합니다.
 
```
$ git log \
 --color --graph --decorate \
 --date=format:'%Y-%m-%d' \
 --abbrev-commit \
 --pretty=format:'%C(red)%h%C(auto)%d %s %C(green)(%cr)%C(bold blue) %an'
```
 
너무 길죠? 이 명령어를 간단하고 쉽게 사용할 수 있도록 별칭을 만들겠습니다.
 
별칭 기능을 사용하려면 Git의 설정 파일을 수정하면 됩니다.
 
```
# 로컬 프로젝트 범위에 적용되는 설정 파일을 변경합니다.
$ git config --edit --local

# 또는 원하는 에디터로 직접 열어서 수정해도 됩니다.
$ vi .git/config # vim으로 설정 파일 열기
$ code .git/config # vscode로 설정 파일 열기
```
 
아래와 같이 alias 항목을 추가합니다.
 
```
[alias]
 l = "log \
 --color --graph --decorate \
 --date=format:'%Y-%m-%d' \
 --abbrev-commit \
 --pretty=format:'%C(red)%h%C(auto)%d %s %C(magenta)(%cr)%C(bold green) %an'"
```
 
이제 직접 만든 커스텀 명령어를 실행해보세요.
 
```
$ git l
```
 
위에서 봤던 커밋 해시, 브랜치, 커밋 이름, 날짜, 작성자 이름 같은 주요 항목들이 모두 출력되고, 각 항목을 색상별로 확인할 수 있습니다.
 
### 참고 자료
* [git log - 포맷 옵션](https://git-scm.com/docs/git-log#_pretty_formats)
* [git config - 설정 파일 적용 방법](https://git-scm.com/book/ko/v2/Git%EB%A7%9E%EC%B6%A4-Git-%EC%84%A4%EC%A0%95%ED%95%98%EA%B8%B0)

 
# 여러 개의 커밋을 하나로 합치기
> * 언제 사용하나요? 여러 커밋을 하나로 합치고 싶을 때 사용합니다.
> * 어떻게 만드나요? log, reset, commit 명령어를 조합해서 별칭을 만듭니다.

 
작업을 하다 보면 비슷한 작업을 했던 여러 커밋을 하나로 합치고 싶을 때가 있습니다. 명령어 한 번으로 여러 개의 커밋을 하나로 합치는 방법을 알아보겠습니다.
 
아래 커밋 그래프를 확인해주세요. 각 커밋을 보면 작업자가 다음과 같이 코드를 변경했습니다.
* `b6c57a24`: 사이드바 UI에 버그가 있어서 고치는 작업을 했습니다.
* `e3dbbf4f`: 그런데 해당 버그와 관련된 수정할 부분이 추가로 발견되어 한 번 더 작업을 했습니다.
* `46015e38`: 웬걸, 해당 버그와 관련된 부분이 또 있었습니다.

 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/390967f7-a841-4bf6-a01c-198590d9f598/image.png)
 
동일한 버그를 수정한 작업이라서 하나의 커밋으로 합치고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?
일반적으로 `git rebase -i` 명령어를 사용해서 인터랙티브 모드에 진입하여 해결합니다.
 
```
$ git rebase -i b6c57a24
```
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/993ee1f6-265d-44db-b05d-22b89b351daf/image.png)
 
인터랙티브 모드에 진입하여 추가로 작업한 두 개의 커밋 앞에 s(=squash) 커맨드를 입력하면, 두 개의 추가 커밋이 첫번째 작업 커밋으로 합쳐집니다.
 
인터랙티브 모드로도 커밋을 합칠 수도 있지만, 여러 단계를 밟지 않고 명령어 한 번으로 수행할 수 있으면 어떨까요?
위에서 했던 것처럼 git 설정 파일을 열어서 `squash`라는 이름으로 alias를 추가합니다.
 
```
[alias]
 l = "log \
 --color --graph --decorate \
 --date=format:'%Y-%m-%d' \
 --abbrev-commit \
 --pretty=format:'%C(red)%h%C(auto)%d %s %C(magenta)(%cr)%C(bold green) %an'"

 squash = "!f() { \
 messages=$(git log --format=%B --reverse ${1}~..HEAD); \
 git reset --soft ${1} && \
 echo \"${messages}\" | git commit --amend --allow-empty -F -; \
 unset -f f; \
 }; f"
```
 
명령어에 대한 설명은 뒤에서 하기로 하고, 사용법부터 살펴보면 다음과 같습니다.
 
```
# git squash <합쳐질 부모 커밋>
$ git squash b6c57a24
```
 
직접 실행해서 보여드리겠습니다. 현재 커밋 로그는 다음과 같습니다. 커밋 메시지를 자세히 보기 위해 `git log` 명령어를 실행했습니다. 이제 아래와 같은 커밋 로그가 어떻게 변하는지 확인해보세요.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/10760e7b-9c72-4333-b41a-db16ad02e848/image.png)
 
위 명령어를 실행했을 때 기대하는 결과는 커밋 `46015e38`, `e3dbbf4f`, `b6c57a24`가 **하나로 합쳐지는 것(squash)** 입니다.
이때 커밋에 포함된 변경사항만 합치는 것이 아니라 커밋에 기록된 커밋 메시지도 함께 보존하겠습니다.
 
```
$ git squash b6c57a24
```
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/6db15c90-c610-4649-acc4-ff3878862b69/image.png)
 
3개의 커밋이 하나로 합쳐지면서 커밋에 변경사항이 생겼기 때문에 b6c57a24는 새로운 해시 d6ffced2로 변경되었고, 기존 커밋 메시지가 보존된 채로 변경 사항이 하나로 합쳐졌습니다.
 
우리가 만든 `git l` 명령어를 실행해보면 커밋 로그가 더 깔끔해진 것을 확인할 수 있습니다.
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/632fdcda-aa8f-42b9-876b-94fd59ee361a/image.png)
 
그런데 코드를 더 나은 방식으로 작성할 수 있습니다. 예를 들어 `git squash` 뒤에 파라미터를 전달하지 않으면 다음과 같이 경고 메시지를 출력하고 싶습니다.
 
```
$ git squash
Please provide the commit hash of the parent commit where other commits will be squashed into.
```
 
아래와 같이 수정하면 됩니다.
 
```
[alias]
 l = "log \
 --color --graph --decorate \
 --date=format:'%Y-%m-%d' \
 --abbrev-commit \
 --pretty=format:'%C(red)%h%C(auto)%d %s %C(magenta)(%cr)%C(bold green) %an'"

 squash = "!f() { \
 if [ -z \"$1\" ]; then \
 echo 'Please provide the commit hash of the parent commit where other commits will be squashed into.'; \
 else \
 messages=$(git log --format=%B --reverse ${1}~..HEAD); \
 git reset --soft ${1} && \
 echo \"${messages}\" | git commit --amend --allow-empty -F -; \
 fi; \
 unset -f f; \
 }; f"
```
 
이제 주석을 추가하여 위 코드가 하는 일을 간략하게 설명하겠습니다.
 
```
[alias]
 l = "log \
 --color --graph --decorate \
 --date=format:'%Y-%m-%d' \
 --abbrev-commit \
 --pretty=format:'%C(red)%h%C(auto)%d %s %C(magenta)(%cr)%C(bold green) %an'"

 squash = "!f() { \
 # 인자($1)를 전달하지 않으면 경고 메시지를 출력합니다.;\n \
 if [ -z \"$1\" ]; then \
 echo 'Please provide the commit hash of the parent commit where other commits will be squashed into.'; \
 else \
 # 인자($1)로 전달한 부모 커밋부터 현재 브랜치(HEAD)의 모든 커밋 메시지를 가져옵니다.;\n \
 messages=$(git log --format=%B --reverse ${1}~..HEAD); \
 # 현재 브랜치를 인자($1)로 전달한 부모 커밋으로 되돌립니다. 이때 부모 커밋 이후의 모든 변경사항을 staging area에 추가합니다.;\n \
 git reset --soft ${1} && \
 # 가져온 커밋 메시지를 사용해서 현재 커밋에 덮어씌웁니다.;\n \
 echo \"${messages}\" | git commit --amend --allow-empty -F -; \
 fi; \
 unset -f f; \
 }; f"
```
 
### 참고 자료
* [git rebase](https://git-scm.com/book/ko/v2/Git-%EB%B8%8C%EB%9E%9C%EC%B9%98-Rebase-%ED%95%98%EA%B8%B0)
* [git reset](https://git-scm.com/book/ko/v2/Git-%EB%8F%84%EA%B5%AC-Reset-%EB%AA%85%ED%99%95%ED%9E%88-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EA%B0%80%EA%B8%B0)

 
# 마무리
제가 자주 사용하는 alias를 몇 가지 간략하게 공유하면서 글을 마치겠습니다.
 
```
# 기존 명령어 간소화 또는 일부 변경
s = status

sw = switch 
swc = switch -c

ac = "!git add --all && git commit -v" 
amend = commit -a --amend --no-edit 
precommit = commit --allow-empty -n

pushthis = push origin HEAD

# 추적하지 않는 파일도 포함해서 stash 하기
stash = stash --include-untracked

# n번째 stash의 내용 확인하기
stash-show = "!f() { git stash show -p --include-untracked \"${1:-0}\"; }; f"

# 현재 가리키고 있는 커밋 해시 출력
hash = "!git rev-parse --short HEAD"

# 현재 체크아웃된 브랜치의 이름 출력
head = !git rev-parse --abbrev-ref HEAD

# 현재 브랜치의 백업 브랜치 만들기
bak = "!git switch -c \"bak/$(git head)\""

# 백업 브랜치 일괄 삭제하기
bak-clean = "!git for-each-ref refs/heads/bak --format='%(refname)' | while read ref ; do branch=${ref#refs/heads/} ; git branch -D $branch ; done"

# 동일한 이름의 로컬 브랜치를 원격 저장소와 동기화하기
synchard = "!f() { git fetch --all && git checkout ${1:-main} && git reset --hard origin/${1:-main} && git switch - ; }; f"
```
 
본 글에서 만든 alias에 대한 전체 코드는 [링크](https://gist.github.com/datalater/2e89ff92c264f3ee3a5fed1e1385827e)에서 확인할 수 있습니다.
 
### 함께 읽으면 좋은 글
* [git-scm.com - Git Aliases](https://git-scm.com/book/en/v2/Git-Basics-Git-Aliases)
* [왕초보를 위한 Git 명령어 모음집 (1)](https://community.programmers.co.kr/post/11749)
* [왕초보를 위한 Git 명령어 모음집 (2)](https://community.programmers.co.kr/post/11848)

 
 
글 작성: 조민철 (Grepp 프론트엔드 개발자)
 
 
[![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)

Git 명령어 사용 꿀팁: 자주쓰는 Git 명령어 한 줄로 줄여보기

프로그래머스에서 시니어 개발자 분들과 인터뷰한 내용의 일부를 재편집한 글입니다.
각 분야의 전문가가 생각하는 뛰어난 업무 성과를 내는 프론트엔드 개발자의 특징은 무엇일까요?
프론트엔드 개발자를 준비하고 있거나, 내용이 궁금하신 분들은 인터뷰를 끝까지 살펴보세요!
 
 
# 뛰어난 업무 성과를 내는 개발자들의 차별점은 무엇인가요?
### 💬 박ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어)
프론트엔드 분야는 주니어와 시니어 간의 격차가 특히 뚜렷하게 드러나는 영역입니다. 진입장벽은 낮아 누구나 비교적 쉽게 시작할 수 있지만, 기업이 원하는 수준의 사람은 적습니다. 백엔드는 오랜 경험을 통해 노하우가 자연스럽게 쌓이지만, 프론트엔드는 그렇지 않아요. 계속 똑같은 화면만 만들어내는 프론트엔드 개발자들도 많아요. 이런 사람들을 '로우레벨 프론트엔드 개발자'라고 부릅니다.
 
프론트엔드에서 역량이 뛰어나려면 **생산성을 높이면서 빠른 시간 안에 에러없이 구현할 수 있어야 합니다**. 예를 들어 디자이너에게 화면을 전달 받을때 설계에 필요한 항목을 **미리 공용화된 컴포넌트로 만들어놓고, 그것을 조합해서 빠른 시간 내에 만들어낼 수 있는 능력**이 중요합니다. 반복적으로 만드는 것이 아니라, 공통 요소를 만들어놓고 따로 개발 시간을 내지 않고도 구현해내는 능력. 부트스트랩, 머터리얼 UI 등을 사용하는 것처럼 미리 만들어진 시스템을 활용해 빠르게 레이아웃을 구성하는 능력이 중요한 것이죠.
 
또한 프론트엔드 개발자는 **백엔드 데이터 요소를 미리 캐치해서 생길 수 있는 문제점을 먼저 예측하고 대응**할 수 있어야 합니다. 프론트엔드는 백엔드로부터 받아온 데이터를 출력하는 작업을 반복하는데, 화면이 지연될 수 있는 요소를 미리 파악해 어떻게 효율적으로 보여줄 것인지에 대한 판단을 할 수 있어야 합니다.
 
결국 뛰어난 프론트엔드 개발자는 **팀과 조직이 활용할 수 있는 수준으로 개발 결과물을 만들 수 있는 사람**이고, 성능 최적화와 개발 최적화에 능한 사람이라고 할 수 있습니다.
 
> **📌 Summary**
> * 생산성을 높이면서 빠른 시간에 에러 없이 구현하는 능력
> * 공통 요소를 만들어놓고 따로 개발 시간을 내지 않고도 만들어내는 능력
> * 백엔드 데이터 요소를 미리 캐치하여 생길 수 있는 문제점을 예측하고 대응하는 능력

 
 
### 💬 마ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어)
뛰어난 개발자가 만들어내는 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
 
첫째, **기술적으로 훌륭해서 과제나 설계 단계에서 기술적으로 큰 방향을 잘 잡고, 협업이 원활하도록 구조화하며, 나중에도 사용할 수 있게 라이브러리적으로 만드는 것**입니다. 체계적으로 셋업해 같이 일하는 동료들이 잘못된 방향으로 개발하지 않도록 가이드를 제공하는 것이죠.
 
둘째, **자신의 열정을 바탕으로 조직 내 비효율을 개선**하는 것입니다. 개발을 하다 보면 자연스럽게 인프라적인 요소를 다루게 되는데요. 그 과정에서 불편한 점을 발견하고 이를 효율적으로 개선하는 솔루션을 제시하는 사람이 큰 성과를 만들어낼 수 있습니다.
 
뛰어난 커뮤니케이션 역량과 문제 해결 능력을 갖춘 개발자는 이러한 성과를 만들어낼 수 있습니다. 또한 트렌드나 기술적 이해도 뛰어나야 합니다. 예를 들어, 자바스크립트의 이벤트 루프나 비동기 처리 방식, React의 렌더링 원리와 라이프사이클 등 근본적인 개념에 대한 이해 없이 단지 동작만 알고 있는 경우가 많습니다. 하지만 뛰어난 개발자는 그러한 원리까지 파악해 복잡하게 얽힌 문제의 본질을 꿰뚫고 해결합니다.
 
그렇다면 기술적으로 뛰어난 사람을 어떻게 알아볼 수 있을까요? **이들은 새로운 기술이 등장했을 때 단순히 '쓸 수 있냐'보다 '이 안에 어떤 기술이 있는가?' 같은 질문을 계속 던집니다**. 예를 들어 React 렌더링과 관련된 내부 엔진을 깊이 있게 이해하고 실무에 적용해 문제를 해결한 개발자를 본 적이 있는데요. 그 개발자는 신입 때부터 **새로운 기술이 나오면 그 안을 들여다보는 성향**을 가지고 있었다고 하더라고요. 그 친구의 유튜브를 보니 기술 개념을 깊이 있게 다룬 영상들이 가득했어요. 이런 사람들은 애초부터 기술 자체를 탐구하고 이해하려는 태도를 가진 사람들인 것이죠.
 
> **📌 Summary**
> * 협업이 잘 되도록 구조를 설계하고 장기적으로 재사용 가능한 코드를 구성하는 능력
> * 자신의 열정을 바탕으로 사내 인프라를 효율적으로 개선하는 능력
> * 문제를 잘 발견하고 정의하며 함께 해결하는 문제 해결 중심의 커뮤니케이션 능력
> * 기술 원리에 대한 깊은 탐구심

 
 
### 💬 조ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어)
단순하게 생각하면, **전문적인 지식을 많이 가지고 있는 사람**이 뛰어난 업무 성과를 내는 것 같습니다. 팀 안에서 기술적인 문제가 발생했을 때, 자연스럽게 떠오르는 사람이 있잖아요. "이건 그 사람한테 물어보면 될 것 같다"는 신뢰가 생기는 분들요. 그런 분들은 대부분 해당 분야에 대해 깊이 있는 이해와 전문 지식을 쌓아온 분들이라는 생각을 자주 합니다.
 
또 하나 중요한 차이는 **리더십**입니다. 예를 들어, 저희 회사에서 사용하는 프론트엔드 기술을 누군가는 먼저 알아보고, 도입하자고 제안하고, 실제로 적용까지 이끌어야 하잖아요. 아무도 그런 역할을 하지 않으면 팀이나 조직은 계속 그 자리에 머무를 수밖에 없습니다. 하지만 기술은 매년 새로운 프레임워크와 도구가 등장하면서 빠르게 변화하죠. 그 흐름을 따라가지 않으면 회사 전체가 기술적으로 뒤처질 수 있습니다.
 
그래서 **누군가는 새로운 기술을 탐색하고, 우리 팀이나 회사에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하고, 사람들과 논의하면서 실제로 실행하는 역할**을 맡아야 해요. 이런 능동적인 자세와 기술을 조직에 연결하는 실행력이 바로 리더십이고, 이러한 리더십을 가진 사람들이 뛰어난 업무 성과를 내는 것 같아요.
 
> **📌 Summary**
> * 전문적인 지식을 많이 가진 개발자
> * 새로운 기술을 연구하고, 관심있게 살펴보며 회사에 적용시키는 리더십

 
 
### 💬 김ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어)
신입인데도 좋은 평가를 받았던 케이스가 있었습니다. 동료들이 겪는 불편함을 먼저 발견하고 개선해주는 태도를 보였던 개발자였어요. 팀원들이 힘들어하는 부분에 먼저 손을 뻗는 모습, 그리고 개인적으로 새롭게 배운 기술을 팀 내에 적극적으로 공유하려는 태도가 인상 깊었습니다. 이러한 성향과 행동이 결국 좋은 평가로 이어졌죠.
 
정리해보면, 이런 사람들에게서 공통적으로 보이는 특징은 다음과 같아요.
* **문제를 겪는 동료들에게 먼저 다가가는 주도적인 태도**
* **팀 전체의 성장에 기여하는 태도**
* **새롭게 배운 내용을 정리해 공유할 수 있는 역량**

 
코드 측면에서도 차별점은 명확합니다. 누군가는 코드를 유연하게 짜고, 누군가는 오버 엔지니어링을 하기도 합니다. 또 어떤 코드는 읽기 쉬운 반면, 어떤 코드는 작성자 외에는 이해하기 어렵죠.
 
예전에는 메모리 제약 등으로 '짧고 압축적인 코드'가 좋은 코드로 여겨졌지만, **지금은 다른 개발자가 쉽게 이해할 수 있는 코드가 좋은 코드**입니다. 글을 쓰듯이, 처음부터 끝까지 읽었을 때 이 코드가 무엇을 하려는 것인지가 자연스럽게 드러나는 코드가 이상적이죠.
 
**설계 능력도 중요**합니다. **데이터를 어떻게 다룰 것인지, 어떤 흐름으로 그릴 것인지, 연동은 어떻게 할 것인지 등 단순 구현 이상의 사고**가 필요합니다. 단 100개의 데이터를 처리하는 것과, 10억 개의 데이터를 다루는 것은 완전히 다른 문제입니다. 설계는 아는 만큼 보여요. 그래서 뒷단의 인프라, 데이터베이스에 대한 지식을 갖추는 것이 중요해요. 예를 들어, 트위터 같은 서비스를 다룬다고 생각해보면, 엄청난 양의 데이터를 어떻게 처리할 것인지가 어려운 문제죠.
 
> **📌 Summary**
> * 어려움을 겪는 동료들에게 먼저 다가가는 태도
> * 새롭게 배운 기술적 내용을 공유하여 팀 전체의 성장에 기여하는 사람

 
### 💬 김ㅇㅇ님 (프론트엔드 엔지니어)
기본적으로 **CS지식**을 갖추어야 하는 것 같습니다. 아무리 프론트엔드라고 해도 서버와 통신을 해야 하는 등 기본적인 컴퓨터 사이언스에 대한 이해가 있어야 합니다. 이뿐만 아니라 알고리즘에 대한 이해도 필요하고, 설계 능력도 있어야 해요. 프론트엔드는 새로운 기술이 매우 빠르게 나오기 때문에, 새로운 버전과 이전 버전에 대한 차이점 등을 알아야 합니다. 그리고 **프론트엔드는 정적 리소스를 빠른 성능으로 제공해야 하는데, 이러한 부분을 고민하는 사람, 빠르게 학습해보고 토이 프로젝트에 적용해보는 사람**이 좋은 업무 성과를 내는 것 같아요.
 
그리고 **인프라적인 요소에 대한 인사이트를 가진 분**들이 잘하는 것 같아요. 서버사이드 렌더링의 경우 AWS에 있는 인프라를 어떻게 구성하는지에 따라서도 잘하는 분들은 차이가 있는 것 같아요. 백엔드에 대한 이해나 API에 대한 이해도 필요하고요.
 
커뮤니케이션 역량도 매우 중요합니다. 최신 기술을 맹신해서도 안되겠지만 잘 습득해서 바로 실무에 적용하시는 분들도 뛰어난 업무 성과를 보이시는 것 같습니다.
 
**무엇보다도 기본기가 가장 중요**하겠죠. 바닐라 자바스크립트와 리액트에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 각 언어와 프레임워크들에 대한 경험과 이해도를 기반으로 설계하는 역량을 갖춘 개발자가 좋은 개발자라 생각합니다.
 
> **📌 Summary**
> * CS 지식이 뛰어난 사람
> * 새로운 기술을 빠르게 학습하는 사람
> * 인프라적인 요소에 대해 인사이트를 가지고 있는 사람
> * 뛰어난 기본기와 커뮤니케이션 역량을 갖춘 사람

 
*※본 글은 2023년 7월에 최초 작성된 콘텐츠입니다.*
 
 
### 함께 읽으면 좋은 글
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[![FE_배너.jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/fa9391f7-abcd-4a6b-913a-9267737826b3/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)

뛰어난 업무 성과를 내는 프론트엔드 개발자의 특징

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

올 상반기 데브코스에서 주목받은 우수 프로젝트들을 한자리에 모아 소개합니다.

2026 상반기 데브코스 어워즈 프로젝트 확인하고 **시크릿 취업 가이드북** 받아가세요!

(**참여자 선착순 10명**에게는 시원한 선물까지!) 
 
![PRGMS-AWARD-EVENT-yjgd-poster(1000x1414) (2).png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/0386415b-bc5c-4370-9bfa-112d3b9f35b1/PRGMS-AWARD-EVENT-yjgd-poster%281000x1414%29%20%282%29.png)
 
 
## 📌 이벤트 기간
**2026.07.07(화) ~ 2026.07.31(금)**
 
 
## 🎁 이벤트 참여 방법
1️⃣ [2026 상반기 데브코스 어워즈] 참여 구글폼 작성

👉 **[이벤트 참여하고 시크릿 취업 가이드북 받기](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfOHZb5xtbnjvZ23MwjzMSVnGeLNr68c1frbfbLkj0itlA60w/viewform)**

2️⃣ 우수 프로젝트 중 인상 깊은 프로젝트 1개 투표, 1줄 감상평 제출

3️⃣ **메일함에서 시크릿 취업 가이드북 확인🍀**

(**참여자 선착순 10명**에게 **배라 기프티콘** 제공!)
 
 
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[데브코스 이벤트] 2026 상반기 데브코스 어워즈 개막! 우수 프로젝트 대공개 🔥

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

좋은 지표란 무엇을 의미할까요? 데이터 업무에 국한되지 않더라도, 어떤 일을 하든지 그 진행 상황과 결과의 성공 여부를 측정하기 위한 지표는 필수적입니다. 회사나 조직이 데이터를 수집하는 궁극적인 목적 역시, 결국 데이터를 바탕으로 다양한 지표를 만들고, 이를 통해 현재 상황을 파악하고 더 나은 의사결정을 내리기 위함입니다.
 
이번 콘텐츠에서는 제가 실제 업무를 하면서 지표에 대해 느꼈던 점들을 요약하여 정리해 보려고 합니다.
 
## 1️⃣ 좋은 지표에 대한 기준
**1. 중요 지표(KPI: Key Performance Indicator)는 적을수록 좋다.**
지표가 너무 많으면 그것을 유지하는 노력도 들고, 지표 중 일부는 상충할 수 있기 때문에 우선순위를 정하는데 큰 걸림돌이 되고 전체적인 방향성을 잡는데도 힘이 듭니다.
 
**2. 지표의 정확한 정의를 만들어서 공유한다.**
그렇지 않으면 사람마다 조금씩 다르게, 나름대로의 정의는 내리기 때문에 해석할 때 큰 혼란이 올 수 있습니다.
 
**3. 회사의 성장 단계마다 다른 형태의 지표들이 필요하다.**
초창기와 성장기와 성숙기마다 그 단계에 맞는 다른 형태의 지표들을 만들어내야 합니다.
 
**4. 내가 만들거나 사용하는 지표가 의미 있는 지표인지 많이 고민해야 한다.**
많은 지표들이 보기에는 좋아 보이지만, 들여다보면 큰 의미가 없는 빛 좋은 개살구 같은 경우들이 많습니다.
 
Lean Startup의 저자인 Eric Ries는 이런 지표들을 "허영 지표(Vanity metrics)"라고 불렀고, 사용자 등록수(User sign-up)을 그 대표적인 예로 들었습니다. 의미 있는 활동(리뷰를 달거나 포스팅을 하거나 등등)보다 돈을 지불하는 사용자의 수를 보는 것이 훨씬 더 의미 있기 때문입니다.
 
## 2️⃣ 의미 있는 지표를 위한 3A 테스트
내가 만들거나 사용하는 지표가 의미 있는 지표인지 알아보려면, Eric Ries가 이야기하는 3A 테스트로 검증해 보는 것도 좋습니다. 3A란 Actionable, Accessible, Auditable을 말하는데요. 제가 생각하는 의미는 아래와 같습니다. (더 자세한 글은 Lean Startup 책을 참조하세요.)

1. Actionable: 지표를 보고 어떤 행동을 해야 하는지가 분명한가를 의미합니다. (guidance)
2. Accessible: 지표가 어떤 것인지 이해하기 쉬워야 하며, 대시보드나 리포트를 통해 직관적으로 접근 가능해야 한다는 것을 의미합니다. (dashboard)
3. Auditable: 지표가 잘 정의되어 있고, 데이터를 기반으로 계산되어 검증이 가능해야 합니다. 또한 이 지표가 실제 사용자들이 느끼는 현실을 잘 반영하는지를 의미합니다.
 

지금까지 좋은 지표의 기준과 3A 테스트로 지표를 검증해 보는 방법에 대해 간단하게 살펴보았습니다.
 
의미 있고 좋은 지표를 만들어 최대한 측정하는 것도 중요하지만, 가장 중요한 것은 많은 많은 고객들이 좋아하는 제품과 서비스를 만드는 것에 집중하는 것이 아닐까 합니다. 지표는 그 목표를 더 잘 달성하기 위한 수단이라는 점을 잊지 않아야 합니다.
 
 
※*본 글은 한기용 개발자의 글 일부를 재편집한 콘텐츠입니다.*
 
 
[![da-coding-test2(729x90).jpg](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/43cd477c-faf5-4df5-81d5-a2e863d2f3d1/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)

성과를 이끄는 지표의 조건: 3A 테스트로 보는 좋은 지표의 기준

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!
 
 
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/687f402c-f6af-4d37-ba67-c6a2eb547cf8/image.png)
(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
![image.png](https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/presigned_urls_with_path/blog_images/a80b7dbe-882e-4b09-b276-59c4fdc7806a/image.png)
(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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