AI 개발자 멘토링



어제 이직을 고민하는 두 명의 경력 AI 개발자를 만나 멘토링을 진행했습니다. AI 기술에 대해 깊이 있는 지식이 부족한 제가 경력자를 멘토링한다는 것이 감개무량했습니다. 이 소식을 아내에게 전하니 "AI 개발자가 왜 사람에게 멘토링을 받냐"며 아이러니하다고 웃더군요. 맞는 말입니다. 요즘 AI 도구를 활용하면 이직이나 커리어 고민에 대한 답을 저보다 더 전문적으로 제공해줄 테니까요.

멘토링 후 진짜 AI 기술에 대해 잘 모르고 있구나 하는 깨달음을 얻었습니다. 새삼 깨달을 것도 없죠. AI 기술을 제대로 배운 적도 없고, 단지 채용을 위해 AI 개발자 프로필을 많이 봤다는 정도로 멘토링을 한다는 것은 어불성설입니다. 저도 AI 분야에 대한 준비와 공부가 필요하다는 승부욕이 불타올랐습니다. 하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막합니다. 여력이 된다면 시간과 비용을 투자해 부트캠프나 대학원 수업을 듣고 싶습니다.

채용 시장에서 활약하는 AI 개발자들은 크게 두 가지 배경을 가지고 있습니다.

첫 번째는 백엔드 개발자로 커리어를 쌓다가 AI 기술 대두와 함께 관련 기술을 접목한 경우입니다. 이들은 전문 교육 없이 독학이나 선배 개발자의 도움으로 현업에서 바로 AI 기술을 구현하기 시작했습니다.

두 번째는 컴퓨터공학을 전공하고 대학원에서 인공지능 관련 석사 학위를 취득한 경우입니다. 이들은 AI 기술로 전문적인 기능 구현이 가능하며, 현재 채용 시장에서 몸값이 높은 귀한 인재들입니다.

백엔드 개발 경험이 있는 분들은 사람들이 원하는 상용화된 서비스를 잘 만드는 특징이 있습니다. 반면 인공지능 전문지식을 보유한 분들은 아직 세상에 없는 아이디어를 창의력으로 구현해낼 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. 두 캐릭터가 만나 시너지를 낼 때 사람들이 원하는 유익한 기능이 개발될 것입니다. 그래서 무조건 대학원 진학만이 정답은 아니라는 깨달음을 얻었습니다.

비즈니스적으로 많은 사람이 원하는 서비스의 답은 현장에 있습니다. 아무리 전문지식이 있어도 현장 경험이 없으면 말짱 도루묵입니다. 물론 전문지식이 있으면 그것을 활용하기만 하면 되니 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 하는 느낌도 있습니다.

AI 기술 구현 능력이 채용 시장에서 얼마나 인기 있는 역량인지 몸소 체감하는 사람으로서, 아직 누구든지 늦지 않았다고 말씀드리고 싶습니다. 지금이라도 AI 기술을 배워 개발자가 되는 도전은 나쁘지 않은 선택이라고 생각합니다.

다만 비전만 보고 무작정 AI 개발자가 되겠다고 덤비는 것은 위험합니다. 자신의 성향과 개발자라는 역할이 잘 맞는지 따져봐야 합니다. 빠르게 진화하는 기술 변화에 대응하기 위해 끊임없이 공부하고 노력할 자신이 있는지, 많은 사람이 가보지 않은 길에서 스스로 방향을 잡고 뚝심 있게 걸어갈 수 있는지 고민해야 합니다. 지금 AI 분야는 누군가 걸었던 길을 따라가는 것이 아니라 새롭게 개척해야 하는 시장이기 때문입니다.

AI 기술 분야와 활용 영역이 구분되어 있습니다. 제가 정확히 구분해서 말할 수 있는 수준은 아니라 단정적으로 말하기 어렵습니다. 도메인 기준으로 AI 개발자에게 요구하는 기술이 다르며, 이는 일반 개발자도 마찬가지입니다. 따라서 목표 도메인을 설정하고 관련 경험과 기술을 준비하는 것이 좋습니다.

물론 도메인과 관계없이 문제를 정의하고 해결할 줄 아는 능력이 가장 중요합니다. 특히 경력이 쌓일수록 기술의 숙련도보다 문제 해결 능력이 시니어에게 더 필요한 덕목일 것입니다.

기술을 활용해 비즈니스 문제를 해결한다는 점에서 AI 개발자도 다른 직무와 비슷한 기능을 가집니다. 그리고 모든 것을 잘하는 사람보다 한 가지 뾰족한 강점을 가진 AI 개발자가 더 각광받을 것이라는 점도 마찬가지입니다.

따라서 AI 개발자로 직업을 갖거나 더 발전된 경력을 얻고자 하는 분들은 본인이 그리는 청사진에 따라 경험과 역량을 계획적으로 쌓아야 합니다.

남들이 많이 가는 길보다 자신이 원하는 목표에 따라 설계된 길을 걷는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.