들어가면서

AI, AI, AI…

AI의 혁신은 누군가에게는 큰 일이 아닐 수 있다.

물론, 온 나라에서, 전 세계가 떠들고 있는 입장에서 관심이 없는 사람이 없겠지만, 그럼에도 현실에선 AI를 아직 제대로 도입하지 않은 이들도 많고, 오히려 개발자들이 여전히 AI 에 대해 등한시 하는 이들도 있단 걸 보면… 새삼 여전히 AI 가 세상을 바꾼다는 생각 보단, 막연한 공포만이 존재하고, 실무에 적용, AI 기반화 된 곳은 많지 않다는 것을 느낀다.

피부에 온전히 AI 네이티브 라는 키워드가 어울리는 상황까지 도래 하진 않았다.

하지만 AI 의 파급력, 이미 그 수준과 활용 가능성은 훌륭하다. 리소스와 개발자만 충분하다면 AI, LLM 을 기반으로 하여 만들수 있는 것들의 수준, 자동화하기 어려운 것들에 대한 능동적 대응 등은 이미 사람 수준으로 충분히 구현이 가능하다. 국가 차원의 전략 병기 역할을 할 수 있다는 점에서 본다면 내가 다음 시대에서 적응하고 살기 위해 AI에 대한 역량이 없는 것은 결코 용납될 수 없다고 나는 생각한다.

거기다, 이런 거창한 이야기가 아니더라도 생각해보면 AI 덕에 나는 더 빠른 성장, 더 확실한 성장을 할 수 있었다.

내 아이디어나 내 생각을 구현화 하는데도 사람과 리소스가 드는 것을 AI 를 활용하면 10분의 1, 100분의 1로도 절감할 수 있다는 점은, 나의 삶에 새로운 도전, 새로운 기회를 줄 수 있다는 확신을 제공해준다. 그것을 누릴 준비, 써볼 준비를 이제는 해야 하지 않을까?

내가 단순히 백엔드 개발의 즐거움, 그 기술을 가지고 먹고 사는 것을 넘어서서 AI와 결합하여, 기업의 수요, 세상의 방향에서 아직은 내 수준으론 흐름을 쫓는 입장이지만, 언젠가 내가 그 흐름을 만들 수 있지 않을까? AI는 그걸 가능하게 만드는 ‘힘’이란 사실을 나는 한시도 잊고 산 적이 없다.

두둥

그러는 와중에 퇴사를 하게 되었다. 정말 다양한 일들(…)을 겪었지만, 그 이야기는 나중에 한다 치고,

중요한 포인트는 42서울이라는 부트캠프를 통해 류한솔 버전 2가 될 수 있었고, 백엔드 개발자라는 타이틀을 얻을 수 있었다. 자잘한 성공과 실패를 거쳐 성공적으로 1년 이상을 생활했으며, 메인 서버라는 일을 빠르게 맡게 되어서 정말 백엔드 개발자로 해봐야할 기본적인 일들에 대해서는 A to Z 로 경험하는 것을 해 볼 수 있었다. 믿어주는 리더와 함께 3.0 버전으로 API 서버의 체계화, 업그레이드는 자랑할만한 성과가 아니었나 싶다.

기본 설계부터, API 대응, 서버의 관리나 서버 벤치마킹 및 분석, 요금 절감, 알람 시스템 구축이나 CICD에 무중단 배포까지. 곁다리로 ML 서버의 서빙과 관리, AI 개발까지 보조로 진행했으며, R&D 연구까지 진행한 사실은, 1년 하고도 약 2개월의 시간, 나는 어떻게 성장 할 수 있었던가? 결론은 명확하다.

AI의 파워

AI를 통한 효율성의 증대, AI를 통한 개발에서의 문제의 사전의 확인, 백엔드 개발 구조에 대한 AI를 통한 검증이나 초기 조사 기간의 월등한 단축은 러닝커브가 있어야 하는 수 많은 기술들, 처음 경험하기에 생각과 다를 수 있는 영역 들에 보다 빠른 적응을 가능케 한다는 점이서 AI 는 정말 둘도 없는 선생님이자, 가이드 역할이었다고 나는 생각한다.

성장도 방향도 AI

그러는 와중 백엔드 개발자에 대한 수요조사, 특히 내가갈 수 있는 1 ~ 3년차 사이의 주니어 개발자들에 대한 조사 이후 확실하게 얻은 기업이 요구하는 인재에 대한 인사이트는 다음과 같았다.

“Back End 도메인 역량을 결코 무시하지 말 것”

“AI 키워드는 권장 그자체”

1년 차는 CICD 까지의 흐름 이해 및 유지보수 경험

3년 차는 CICD 의 구성 및 Kubernates 계열에 대한 배포 경험

기업들의 AI 수요는 당연히 발생했다. AI라는 키워드를 통해 기존에 불가능하던 서비스의 활성화, 서비스의 고도화를 원하는 것은 당연했지만, 포인트는 거기서 회사들은 ‘어떤 인재’를 찾는가에 대한 내 나름의 특징을 발견했다는 것이다.

예를 들어 AI 전문 인력의 수요는 없지 않다. 분명히 전문가를 원했고, 당연히 석사 수준의 기초 바탕은 핵심이었다. 하지만 그런 자리의 갯수는 많지 않았다. 들려오는 이야기로 봐도, 오히려 소개받아 들어가는 자리에 대한 이야기는 있었지, 공개적으로 모집되는 글은 생각보다 많지 않았다.

곰곰히 생각해본 결과, 이는 ‘응용 서비스’에 가까운 이들에게 필요시 되는 AI 역량이라는 것이 생각보다 괴리감이 있다는 결론을 낼 수 있었다. AI에 전문성을 가진 완전 AI 전문 성향을 가진 수요가 아니라, 기존 도메인을 하면서도 AI 에 대한 준비가되어 있어서, 현실적으로 줄 수 있는 연봉과 AI 역량 사이의 벨런스, 기존 개발자들은 있거나, 그 수요를 하면서도 AI 가치를 가지고 있으면 좀더 고려한다- 라는 지극히 산술적 계산의 수요가 있던 것이다.

핵심은 역량의 ‘밸런스’

생각해보면 그렇다. AI에 완벽히 특화된 인물들은 AI 베이스의 특화 기업, 투자가 확실하고, AI를 통해 수익을 내려는 기업, 대기업이라면 당연히 얼마를 주더라도 데려올 핵심 인재일 것이다. 하지만 현실의 모든 기업들은 그럴 상황이 아니란 것이다. 원티드를 비롯한 전통적인 구인구직 사이트, 개발자 특화 채용 플랫폼의 구인 탐색 결과 ‘필수’ 라곤 아니지만, ‘권장’이라는 항목에 AI와 관련된 능력이 전형적인 채용 역할들(프론트엔드, 백엔드)에 상당한 비중으로 포함되어 있던 것이다.

결론 : 그래서 타이밍이 왔다

AI 에 대해 투자를 할 때라고 생각했다. 퇴사도 어쩌다보니 손쉽게 가능해졌고, 그렇게 정리를 하고 나오는 찰나 AI 관련한 정부의 정책이나 기업들의 투자 현황을 조사하다 보니 발견한 것이 바로 네이버 부스트 캠프 8기 의 모집 소식이었다.

네이버 부스트캠프 AI Tech 8기 지원

개요

해당 모집 사항을 정리하면 다음과 같았다.

  • 지원 접수 : 25.08.14 오전 11시 마감
  • 온라인 문제 해결력 테스트 : 25.08.20. 오후 7시
  • 교육 기간 : 25.09.01 시작하여 26.02.11 까지 약 6개월, 전일제 교육

지원 자격과 ‘인재상’ 에 대한 분석

  1. 전일제, 집중, 몰입의 요구: 기본적으로 내용을 통해 확실하게 알 수 있는 것은 ‘쉽지 않을 것이라는’ 각오를 요구하는 내용이라고 판단했다.
  2. 코어 타임의 참여 요청: 이 역시 1번을 다시 강조하는 말이리라
  3. 끝을 보는 ‘덕질’의 성향: 결국 문제는 지속적으로 나타날 것이고, 그 내용을 단순히 스펙 쌓기로 생각하는게 아니라, 분야에대한 집요함을 묻는다는 의미.
  4. ‘협업과 커뮤니케이션에 책임감’: 이 역시 1, 3과 함께 하는 거지만, 특히나 중요한 이유는 결국 AI 라는 영역이 한 사람이 해결할 수 없다는 사실을 여실히 보여주는 것이리라 싶다.

결론적으로 정리하면 네이버 재단에서 원하는 인재란, 결국 위에서 언급한 상황, 현실적인 기업의 요구사항과는 다소 차이는 있다고 보인다. 하지만 대기업, 혹은 잠재 가치를 봤을 때 가장 ‘비싼’ 몸값의 인재 양성이 반드시 필요하다고 생각한다는 점을 느낄 수 있었다.

해야 할 일

후기를 뒤져보고, 이들을 종합해보니 다음과 같이 해야 것들, 준비해야할 것들이 보였다.

1. 프리코스는 반드시 해라 : 프리코스의 콘텐츠가 온라인 테스트의 핵심 필수 사항이라는 이야기가 있다. 물론 파이썬 기초, AI 기초에 대한 내용이라 이미 숙지한 사람이라면 들을 필요가 있나? 했을 때 약간 갸웃둥 해지긴 하나, 공식 시험 가이드라 생각하고 그래도 보는 것은 괜찮다고 본다. 특히 결정적으로 가산점을 준다는 사실만 봐도, 안하는 건 99% 손해이리라 싶다.

2. 지원서 준비는 미리미리 : 이건 사실 강조할 필요가 있을까? 싶지만, 결국 인재상에 맞는 인재라는 것은 글에서부터 ‘묻어나오는 깊이감’이 있을 것이다. 그리고 그것은 어딜 가나 사람이 인정받는 시작점이며, 거기서 생각이 얕고, 준비가 부족하다면 결국은 ‘시작 조차 하지 못한다’고 보는게 맞을 것이다. 자신의 가치를 경험과 연결하여 구체적으로 작성하고, 도전 과정에서 배운 것들, 어려움과 실패에서 무얼 얻었는지도 중요할 것이며, 무엇보다 진정성과 열정이 느껴지고, 그것을 실재 만드려는 그 내용 전체의 첫 인상이 지원서에서 시작한다는 점은 어떤 후기를 보더라도 필요해보인다.

3. 온라인 문제 해결력 테스트 : 확인해보니 AI와 CS 지식, 코딩역량을 한번에 평가가 기존에 여러 차례 했던 것과는 다르게, 완전히 통합되어 진행된다고 한다. 핵심 주제는 다음 내용 위주로 보인다.

  • AI 및 CS 지식 테스트 영역 포함 사항들
    • 선형대수 : 벡터 및 행렬 연산, 고유값(Eigenvalues), 주성분 분석(PCA) 등
    • 확률 및 통계 : 확률 분포, 조건부 확률, 편향-분산 트레이드 오프 등
    • 머신러닝 / 딥러닝 기초 : 경사 하강법(Gradient Descent), 활성화 함수(Activation Function), 과적합(Overfitting), 정규화(Regularization), 평가 지표(Evaluation Metrics) 등
    • 컴퓨터 과학 기초 : OS, 네트워크, 자료구조 등 기초 CS 문제 (단 후기들이 공통적으로 나오는 요소는 아니다)
    • 난이도 : 단순 암기만으로 풀기 어려운, 개념에 대한 이해를 요구되는 문제 출제 됨. 프리코스를 충실히 학습하고 개념을 완벽히 소화 하는 것이 중요
  • 코딩 테스트
    • 사용 가능 언어 : C++, Java, Python 3 (당연한 이야기지만 Python3가 가장 낫다)
    • 난이도나 경향성 : 전체적으로 과거 후기들을 보면, 백준 실버 ~ 백준 골드 ~ 플레티넘, 프로그래머스 1 ~ 3 정도로 고루 나오는 것으로 보는게 맞아 보인다.
    • 단, 0 또는 1문제를 풀고도 합격 사례 => 단순히 코딩 성적이 곧 과락을 의미하진 않음으로 보인다.
    • 주요 문제 유형
      • 구현 / 시뮬레이션 : 문제의 요구사항을 꼼꼼히 읽고 그대로 코드로 옮기는 능력을 요구하는 문제가 빈번하게 출제된다. 복잡한 알고리즘 지식보다 독해력과 꼼꼼함이 중요
      • 핵심 알고리즘 : 깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS), 동적 계획법(DP), 그래프 탐색, 스택/큐 등 기본적인 자료구조 및 알고리즘 활용 문제가 꾸준히 언급된다
      • CS 지식 융합형 : 일부 기수에서는 CS 지식을 문제 해결 과정에 직접적으로 적용해야 하는 융합형 문제가 출제

그래서 왜 네이버냐?

당연한 이야기지만 네이버 AI 부스트 캠프의 후기로 취업을 잘했다, 이직을 잘했다 이런 이야기가 아니라는 점은 다수의 후기에서 언급하는 부분이다. 그도 그럴 것이다. 개발자 시장의 과포화, 능력 상향 평준화, AI의 손쉬운 사용으로 신입을 뽑지 않는 환경 등을 고려한다면 그저 부스트캠프를 나왔다고 연봉이 올라간다, 취업이 손쉽게 된다는 것은 당연히 아니다.

뿐만 아니라 AI 가 나에겐 ‘메인’이냐? 라고 하면 그것도 아닐 수 있다. 그러다보니 들어가면 분명히 완벽히 낙제생 포지션이 될 수 밖에 없을 것이고, 가서 아주 잘하면 75점을 받을 수 있을까? 분명 그 이하일 것은 팩트이다 😂

하지만 내가 들어가야 하는 이유이자, 거기서 준비해야 할 것이 무엇인가? 에 대해서는 다음과 같이 정리 할 수 있다.

1) AI 에 대한 제대로된 지식을 기반으로 시작하여 백엔드에 적용하는 AI의 키워드 :

AI 만으로 개발자가 될 수도 없으며, AI 라는 툴이 결국 만나야 하는 것은 기존의 전통적인 영역들의 기술이다. 그 기술을 포함하지 않고 AI 는 비즈니스의 시장에 생명의 불꽃이 되진 못한다. 그러니 나는 AI 를 어떻게 백엔드에 적용하고, 또 반대로 어떤 지점에서 백엔드가 필요한지를 확실하게 파악할 수 있고, 그럴 수요에 부합하는 인재가 될 것이다. 이는 그 내부에서 나의 필요성을 보여줄 수도 있으며, 반대로 내가 AI에게 뭘 요구해야할지 알 수 있을 것이다.

2) 정말 괜찮은 개발자 네트워크와 리소스의 ‘철저한 활용’ :

6개월의 전념. 나같은 이직 준비를 하는 사람이 얼마나 될지는 모르겠다. 하지만 확실한 건 신입이든, 아니든 간에 여기에 들어가기까지 걸린 시간이나 고생한 것을 고려한다면 그들의 마음이나 자세는 분명하게 보인다. 그리고 그런 이들을 아는 것, 그리고 나 역시 그들과 함께 하는 것은 앞으로 나의 꿈, 혹은 그들의 꿈을 구현하는데 더 가까워지는 것이다. 그것은 앞으로의 엄청난 내 자산이 되리라 확신한다.

3) 고급 백엔드 기술의 도입의 기회 마련 :

들어가기만 하면 네이버의 고성능 AI 리소스를 쓸 기회가 생긴다. 뿐만 아니라 설령 리소스를 무제한으로 쓴다고 하더라도 효과적이고 효율적인걸 고려한다고 하면 DevOps 관점, 백엔드 개발자의 관점은 당연히 필요할 것이며, 무엇보다 백엔드의 효과적인 구조, CICD 구현 등 결국 고급 기술들을 적용해야만 AI 기반의 서비스 구현에 어려움이 없을 것이다. 이런 점에서 네이버란 기회는 오히려 더 많은 백엔드 기술 연마와 포트폴리오 준비를 가능케 할 것이라는 건 안봐도 비디오인 상황이다.

완전 AI 지향으로 가는 것에 비하면 나의 목표는 다소 애매(?) 할 수도 있다고 생각한다. 하지만 8월이란 기회는 와버렸고, 스스로 준비하는 것의 한계를 뛰어넘을 기회라는 확신은 있다. 건강도 챙겨야 하다보니 ‘완벽하게’ 라는 수식어를 42서울 처럼 붙이긴 어려울 것 같지만, 그럼에도 여길 발판으로 삼아, 내년에는 정말 AI DevOps Backend 이 키워드 세가지의 전문가로 확실하게 자리 매김을 할 수 있기를 기대해본다.

42서울을 통해 2.0을 만들었었고, 2.x 버전이던 시기를 거쳐 이제는 AI 를 통해 버전 3 라는 매력적인 순간을 차지해보자. 😎