ㆍ회사명/부서: 콘티랩/개발
ㆍ담당업무(직무): 연구원(AI 엔지니어)


- 스펙(학력/자격증/경력/교육 등)
ㆍ학력: 학사: 경희대학교 건축학부, 석사: 경희대학교 컴퓨터공학
ㆍ취득자격증: 정보처리기사, 빅데이터분석기사, SQLD, 건축기사
ㆍ경력: 정보통신기획평가원 연구원(2년), 엠로 개발(2년), 삼성전자 ML 조교(3개월)
ㆍ대외활동: 공모전, 스터디, 개인 사이드 프로젝트 등 매우 적극 참여

- 관련직무 지원 횟수/합격 횟수
지원횟수 : 20회/ 합격횟수 : 5회

- 스펙에 대해 하고싶은 말
저는 경력 사원으로 입사했어요. 저의 이력이나 취업 관련 내용은 이직이나 경력 전환을 희망하는 분들께 더 도움이 될 것 같습니다.

저는 개발 회사, 건설 회사, AI 연구원 등 다양한 분야에서 경력을 쌓아왔어요. 지금은 산업 현장에 AI 카메라를 만들어 제공하는 산업/안전/AI 기술자입니다. 이전 회사보다 규모도 훨씬 작고 업무량도 많지만, 아주 오래전부터 제가 상상해 오던 일을 실제로 하고 있기 때문에 힘들 때도 있지만 출근하는 게 저에겐 큰 즐거움입니다.
그리고 강점이라고 하긴 좀 그렇지만 회사가 대학교 안에 있다 보니 주변 환경이 쾌적합니다. 학식도 맛있고요 ^^. 또 스타트업이지만 대학 교수님이 대표이다 보니 포럼이나 학술 행사에 자주 참석할 수 있어서 좋습니다. 새로운 배움의 환경이 늘 조성되어 있는 느낌입니다. 마지막으로 협력사들 중에도 스타트업 회사가 많은데, 여러 창업자들과 협력하다 보면 엄청난 열정이 느껴지고 많은 걸 배우며, 나도 해 보고 싶다는 생각이 정말 많이 듭니다. 저 같은 성향의 사람에게는 이것 또한 강점이 되겠네요.

저는 AI 관련 사업 창업을 목표로 하고 있습니다. 지금도 회사를 다니면서 문구 시장에 AI를 접목한 제품을 개발하여 사업계획서를 쓰고 여러 창업 프로그램에 지원한 상태예요.
그만큼 저는 AI와 관련된 일이라면 대부분 관심이 있고 좋아합니다. 다만 지금은 제 전공이나 경력이 산업/건설 관련 AI라는 방향으로 자연스럽게 이어져 있어요. 제가 좋아하는 일과 제 전공 및 경력이 만나는 지점이었던 거죠. 직무 선택에 어려움을 느끼는 분들을 많이 봤는데, 저와 같은 방식으로 생각해 보는 것도 정말 좋을 것 같아요.

저는 수업을 들으면서도 스타트업에 가겠다는 생각을 하고 있었어요. 최종적으로 창업을 목표로 하고 있기 때문에 비슷한 환경을 경험해 보고 싶었거든요. 처음 이력서를 넣을 때는 단순 AI 직무로 지원을 많이 했는데 생각보다 합격률이 낮았어요. 경력직이지만 나이도 조금 많아서 회사 입장에서는 부담스러웠던 것 같아요.
근데 감사하게도 건설 회사에서는 지원서를 넣지 않아도 연락이 많이 왔습니다. 중견 이상의 회사에서 연락이 오기도 했습니다. 실제로 먼저 연락 온 회사는 전부 합격을 했고요. 요즘 대부분의 산업이 AX에 몰두하다 보니 신기하게 저에게 기회들이 오는 것 같아요. 전공이나 경력이 저를 그쪽으로 이끈 거죠.
그래서 제가 가장 많이 받은 질문은 "왜 전공을 바꾸셨나요?" 혹은 "이전 회사는 왜 그만두셨나요?" 등 전공이 바뀐 이유와 이직을 선택한 이유에 대해 많이 궁금해하셨습니다. 그럴 때마다 저는 처음 경력을 구상할 때부터 기술의 융합을 고려하고 있었다는 대답을 했습니다. 실제로도 그렇고요.
재밌는 점은 건설이 아니라 생명, 화학, 경제, 경영 등 굉장히 많은 분야에서 융합 인재를 필요로 하고 있다는 것입니다. 단순히 AI만 고집했다면 취업이 어려웠을 겁니다. 그런 면에서 부트캠프는 자신이 어떻게 경력을 구상하는지에 따라 굉장히 많은 옵션을 제공할 거라 확신합니다.

저는 학원에서 프로젝트도 진행했고, 스터디, 공모전, 개인 프로젝트를 추가로 했어요. AI를 활용한 바이브 코딩, 자동화, 앱 개발 등 닥치는 대로 AI 활용 역량을 키웠습니다. AI를 잘 활용하는 방법은 많이 써보는 겁니다. 쓰면 쓸수록 뭘 못하는지, 어떻게 하면 잘하게 되는지 알게 됩니다. 요즘 말로는 "Harness Engineering"이라고 하죠? AI가 내가 원하는 답을 내놓도록 환경을 구성하고 프롬프트를 정교하게 다듬으며 AI를 잘 길들이고 쓰는 법을 배워 나갔습니다.
실제로 그렇게 키운 역량으로 지금 그대로 업무에 100% 활용하고 있습니다. 아주 일 잘하는 사람이 들어왔다며 주변에서 칭찬도 많이 해주십니다. AI와 함께하면 뭐든지 할 수 있습니다. 끊임없이 시도하고 모여서 스터디도 하며 도전해 보세요.

두 가지를 말씀드릴 수 있을 것 같아요.
첫째, 쾌적한 학업 환경입니다. 다양한 분야의 학생들과 스터디 룸에서 스터디, 공모전, 프로젝트, 자격증 등을 준비하면서 정말 많은 것들을 배웠습니다. 저는 학원에 다니면서 2번의 공모전, 2개의 프로젝트, 4개의 스터디, 2개의 개인 프로젝트를 진행했습니다. 이런 경험들은 압도적으로 제 취업이나 생각에 영향을 줬어요. AI 활용 능력부터 사용 툴까지 실제 프로젝트를 진행하면서 배운 게 참 많았어요.

둘째, 커리큘럼이 합리적입니다. 전체적인 과정을 잘 이수했다는 가정하에, 빅데이터분석기사와 SQLD를 취득할 수 있는 역량을 충분히 갖추게 됩니다. 당연히 이것만으로 "전문가가 됐다", "무조건 취업이 된다"라는 건 절대 아닙니다. 하지만 취업이나 이직을 위한 출발선에 서기에 충분하다고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 실제로 같이 이수했던 친구들도 수료 후에 더 공부해서 관련 직무 혹은 융합 직무로 취업에 성공하고 있습니다. 수업을 듣고 스터디하고 공모전에 도전해 보세요. 아이티윌은 아주 좋은 발사대입니다.

저는 수업 중에 어려운 것은 없었습니다. 하지만 팀 프로젝트는 역시 생각할 것들이 더 많아서 신경을 많이 썼던 것 같아요. 일단 아이디어를 내는 건 다들 기발하게 해오지만, 그걸 어떻게 구현해 나갈지는 꽤 막막한 문제거든요. 각자의 아이디어를 하나의 아이템으로 만드는 데 상당한 시간과 노력이 듭니다.
근데 여기서도 AI가 빛을 발해요. 완벽하게 한 번에 일을 처리하는 것보다 초기 프로토타이핑에 매우 탁월합니다. 그래서 팀원들이 구상한 아이디어를 각자 AI를 활용해 프로토타입을 만들어 오라고 요청했어요. 그러면 팀원들이 어떤 게 가능한지, 어떤 부분은 현실적으로 타협해야 하는지 스스로 알게 되면서 아이디어가 구체화됩니다. 그렇게 팀원들과 주기적으로 회의하면 추상적이고 막막했던 아이디어가 핵심만 남은 아주 효율적인 프로젝트로 조각됩니다.
결국 우리는 KOSA에서 주최하는 발표 경연에서 1등을 거두었고 제가 취업하는 데 정말 큰 도움이 되었습니다. 무엇을 만드는 데 주저하지 마세요. 이제 초기 단계는 아이디어만으로도 완성되는 세상이에요. 추가로 수업이 끝나고 같이 했던 크로스핏이 가장 힘들었던 것 같아요. 그래도 좋은 기억이 많습니다. 공부하는 데 운동이 빠지면 섭섭하죠. 운동도 꼭 하시기 바랍니다.

저는 AI를 개발하는 사람이었지만 잘 쓰는 사람은 아니었어요. 하지만 과정을 수강하며 정말 제가 하고 싶은 모든 것을, 하고 싶은 만큼 만들어 봤어요. 좀 오타쿠 같지만 그 과정이 너무 행복했습니다. 그리고 AI를 잘 활용하면 못 할 것이 없다는 확신이 생겼어요. 지금 하는 일도 AI를 활용해 산업 안전을 보호하는 일인데 분명히 기여할 수 있다는 확신을 가지고 있습니다. 저는 AI를 잘 쓰는 사람을 넘어 그 가치를 증폭시키는 사람이 되었습니다.
그리고 전공에 대해 구석구석 아직 부족한 부분들이 많았어요. 과정을 수강하면서 수업 시간에 모르는 내용이나 익숙하지 않은 부분이 나오면 AI를 통해 추가로 개인 공부를 했습니다. 학원에 비치된 책들도 많이 읽었고요. 저의 지식은 그렇게 확실히 단단해졌어요. 단단한 지식은 더 유연한 응용으로 이어지게 되더라고요.

먼저 취업을 위해서라면 자격증에 큰 의미를 두지는 않았으면 합니다. 자격증을 보고 사람을 뽑는 회사는 이제 없어요. 예전에는 건축기사나 정보처리기사 등이 관련 취업에 큰 도움을 줬는데, 지금은 채용 담당자 입장에서 전공에 대한 최소한의 지식 수준을 증명하는 역할을 하고 있다고 합니다. 예를 들면 저는 건축학부 졸업 후 IT 회사에 취업하기 위해 정보처리기사를 취득했어요. 당시 저는 컴퓨터공학 전공자는 아니지만 그 자격증이 최소한의 전공지식은 갖추고 있다는 것을 증명했거든요. 나중에 담당자에게도 들었지만 실제로 그런 의미로 자격증을 바라본다고 합니다. 다만 취업자 입장에서 몇 가지 이점이 있습니다.
일단 관련 공부를 할 수 있는 커리큘럼을 제공받는 느낌이 들어요. 요즘은 LLM을 활용하면 모르는 분야에 대해 공부하는 건 다들 잘합니다. 하지만 처음 공부를 시작할 때는 좀 막막해요. 그런 부분에서 자격증은 좋은 출발 도구가 됩니다.
둘째, 최소한의 자격 증명을 해줍니다. 나는 뭘 하는 사람일까 하는 의구심이 들 때 내가 건축기사, 정보처리기사, 빅데이터분석기사를 가졌다는 사실을 생각해요. 방향을 잡는 데 도움이 됩니다.
마지막으로 전문 용어와의 접점입니다. 요즘은 LLM이 발달해서 디테일한 정보는 파고들면 다 알 수 있어요. 하지만 그 단어 자체를 모르면 찾아보기도 어렵거든요. 그런 면에서 자격증에서 외웠던 단어와 개념들이 공부하는 데 큰 도움이 됩니다. 오히려 AI 시대라 자격증이 공부에 더 도움이 되는 것 같아요.

저는 딴짓을 많이 하는 학생이었습니다. 물론 수업을 열심히 들었지만 그 외에도 여러 가지 하고 싶은 것들이 많았어요. 저는 스터디도 많이 구성하고 공모전 등 활동도 많이 했습니다. 그때마다 강사님과 여러 스태프분들이 적극적으로 저희를 도우셨어요. 그런 배려와 도움이 없었다면 훨씬 어렵게 해냈을 일들이 많아요. 정말 감사하게 생각하고 있습니다.
AI 시대의 학습과 취업은 이제 어떤 형태로 변해갈지 누구도 장담 못 할 겁니다. 그런 면에서 강사님과 매니저님, 컨설턴트님, 그 외 많은 종사자분들이 얼마나 고심하시고 노력하실지 짐작도 안 됩니다. 다만 제가 그랬던 것처럼 학생들 스스로가 뭔가 해낼 에너지와 지식을 얻는다면 그보다 좋은 교육은 없을 거라 생각합니다. 저에게 그런 환경과 기회를 만들어 주신 아이티윌에 진심으로 감사드립니다.