신입 백엔드 개발자를 위한 조언 및 학습 방향성

오늘의 중점은 튜터들과의 관계 형성, 커리어 방향성 설정 및 학습 관련 조언 얻기에 있었다. 

아래는 오늘 4분의 튜터들과 인터뷰를 진행하며 알게 된 소중한 지식이다. 

튜터별 특징

• 김선용 튜터
  
  • 동남아 Sea Limited (Shoppee) 이커머스 개발

• 현석훈 튜터
  • 23년 경력 개발자
  • 면접 경험 다수
• 박성규 튜터-병원 IoT 데이터 백엔드 담당
  • Redis / Kafka 쪽 스택 풍부 : 후반부로 갈수록 역할이 중요
  • 데이터 이관/관리 쪽 담당하셨음
• 최원빈 튜터
  • 대용량 데이터 파이프라인 구축
  • 클라우드 업무
  • 루틴 형성 / 동기부여

튜터의 조언(김선용)

- AI와 백엔드 직무 관련
: 미래 개발자 직무는 당연히 통합되는 방향으로 나아갈 것이다. 세부 직무는 대기업일수록 수요가 많다. 백엔드에서 데이터 엔지니어로 전직하는 경우가 많기에 접근 자체는 유효하다. 인프라/DevOps 쪽 공부를 하면서 전환하는 방향이 더 옳은 것 같다. 기업의 인건비가 절약되는 방향으로 변할 것.
   
- 포트폴리오 준비 조언
: 1일1커밋 원칙 지킬 것. 1일1커밋 한사람하고 안한 사람하고 누굴 더 선호하겠냐. 블로그도 마찬가지. 비슷한 스펙에서 성실도와 열정을 어디서 보겠나. 1일1개씩 6개월이면 180개다. 엄청 큰 거다.

- 기타
: 너무 걱정하지 말고 오늘의 할일을, 내게 주어진 일만 열심히 하다 보면 언젠가 취업은 하게 된다. 선배들은 다 그렇게 했다. 

튜터의 조언(박성규)

- AI와 백엔드 직무 미래
: 속도와 정확도가 높아졌음. 신입 컷이 많이 높아짐. 업계가 원하는 인재상은 시스템 변화에 익숙한 사람. 과거에는 신입에 맡기지 않았던 업무도 많이 맡고 있음. 기존 코드/시스템을 적응하는 시간이 중요함. 왜냐하면 제로부터 개발하는 게 아니니기 때문. AI는 수학자의 계산기라고 생각. 신입 개발자는 이 흐름을 잘 타야. AI의 결과물을 판단할 수 있기 위해 과거보다 공부를 더 많이 해야 함. 

- 비전공자 개발자 특징 / 일 잘하고 좋아하는 개발자의 특징
: 튜터님 자신도 공학 계열 비전공자 출신으로서, 전공자만큼의 지식을 가지고 있음을 어필하는 것이 중요함. 면접에서 가장 많이 물어보는 질문 : "전공이 아닌데 왜?" 요즘은 색안경이 많이 사라짐. 일단 개발자가 되고 나면 백그라운드는 전혀 중요하지 않다.
: 지원 동기 -  공대이다 보니 필수과목으로 자바/C를 수강했는데, 그때 자바를 듣고 관심이 많이 생겼다. 졸업 후 1년~1년 반정도 시행착오를 겪다가(군대에서) 전역 후 백엔드로 시작하게 됨. 스파르타에서 항해99 출신이심. 매일 작성하던 것이 도움이 많이 됐다. 열심히 적어 놓으면 읽어보시는 분도 계시다. 
: 스터디/사이드프로젝트 (git에다가)  

- 공부 방법이나 루틴 : 변하지 않는 한 가지가 있다면, 초반에는 외우는 것에서부터 시작된다. 일단 해보고, 답안을 보고, 다시 처음부터 개발해본다. 과제의 난이도가 올라갈수록 논리적 흐름을 추상적으로 잡아 나가는 연습을 해보는 게 좋다. Spring의 경우 개발의 틀이 딱 정해져 있다. 알려줄 예정이다. 초반에는 틀에 익숙해지고 외우는 시간이 필요. 

튜터의 조언(현석훈)

- AI와 백엔드 직무 미래
: 백엔드가 앞으로 어떻게될거냐? 더 세분화될것이라고 생각한다. LLM/머신러닝 팀과 협업하거나 API 만들어서 프론트 쪽으로 데이터를 보여주는 역할로 나뉠 것.  단순 API 개발 직무는 AI에 의해 대체될 것. 개발자가 없어진다는 말은 10년 전부터 있었음. IT 산업은 계속 커질 것으로 보임. 존버가 답이다. 코어 쪽을 개발하는 개발자가 많이 살아남을 것 같다. 공공 쪽 SI 개발은 GPT 절대 못씀. 인터넷이 안돼야 하니까. System Integration.  

- 비전공자 개발자 특징 / 일 잘하고 좋아하는 개발자의 특징
: 그때그때 다르다. 단둘이 일할 수도 있고. 우리 팀원들의 성향과 맞아야 한다.
: 신입에게 기술적인 skill은 많이 보지 않는다. 요구사항을 어떤 방식이건 끝까지 완수하겠는지가 보이는 사람.
: 게시판 정도 만들 수 있으면 된다. 신입은 회사가 키워야한다는 생각.
: 일단 포트폴리오가 없으면 안 뽑는다. 주제, 중점, 해결하기 위한 기술, 프로젝트구조, 업무 플로우의 도식화. 테스트 결과, 수치로 증명. 이는 캠프에서 자세히 알려줄 예정 

- 추천 서적/학습 자료/컨퍼런스
: 내배캠 제공 영상
: 튜터 세션 잘 따라가기(빼먹지 말고) 

튜터의 조언(최원빈)

1) 데이터 엔지니어 로드맵
: 데이터 직무를 하기 위해선 데이터베이스/R/파이썬 등 언어를 다룰 줄 알아야 함. 데이터 엔지니어의 경우 예전에 비해선 신입으로 들어갈 수 있는 풀이 많아졌다. 튜터님도 백엔드로 근무를 하시다가 관련 업무를 지원해서 하시게 된 케이스. 데이터엔지니어 스킬셋/포트폴리오를 처음부터 준비해서 최초 취업한 케이스가 많아지고 있다. 대다수는 유관학과에서 학부생부터 준비. 개인적으로는 백엔드 개발자에서 출발해서 데이터 엔지니어로 넘어가는 것도 나쁘지 않다고 생각함. Hadoop, Airflow, 큐브플로우 등 라이브러리/툴이 계속 나오고 있음 - 과거에 일일이 코딩해야 하는 업무들이 많이 자동화되었음. 그러다 보니 큰 시스템 아키텍쳐를 그릴줄 아는 능력이 있으면 좋음. 지엽적인 부분만 알아서는 남들과 차별화되기 어렵기 때문에. 시스템 아키텍쳐라는 이름의 직무로 재통합될 것. 그 배경에는 AI가 있음. AI가 없던 세상에선 업무가 복잡해질수록 세분화가 되었다면, AI가 고도로 발달한 가까운 미래에는 다시 직무가 통합될 것.

Q. 업계에서 선호하는 인재상은?
T자형 인재 선호 - 하나의 메인 능력치 + 나머지도 다룰 줄 아는 능력: 요즘에는 RAW 데이터를 적재 후 쿼리와 동시에 가공이 이루어짐 (원본 데이터 유지 중요성 높아지고 있음): 이전에 데이터 엔지니어들이 쓰던 툴들은 점점 허들이 낮아질 것이다. 인프라/백엔드/프론트도 마찬가지. 요즘은 풀스택을 해야지 살아남을 것. T의 기둥 영역과 일자 부분을 무엇으로 할 것인지 생각을 해 봐야.: 백엔드 엔지니어링을 중심으로 가져가면 취업은 빠를 것. 다만 추후 데이터 엔지니어링 쪽으로 갈 수 있을지는 확실치 않다.: 튜터가 내 상황이라면? 데이터 엔지니어링을 I로 가져가고, 나머지를 백엔드로 가져갈 것 같다. 왜냐면 취업하지 않아도 내 역량을 보여주기 쉬운 시대다. 내가 나온 회사가 나를 100% 보여줄 수 있는 시대는 지났다.: 어느 부트캠프를 나오는가보다 중심을 어디에 두느냐가 더 중요하다. 내가 데이터를 다루는 경험을 빨리 쌓고 싶다면 : 나를 증명하는 방법? 어디부터 시작하면 좋을까? : 데이터를 다루는 경험을 어디서 쌓을 수 있을까? 사이드 프로젝트 (AI 써서 혼자서도 가능). 정제가 잘 된 데이터는 거의 없다. 공공데이터는 구멍 뚫린 데이터가 많아 어려움이 많다. 어떻게든 시도를 해보는 것도 좋다. 직접 서비스를 런칭해서 사용자 데이터를 받아보는 것이 가장 좋다. 사용자 데이터 AI 모델로 학습시키기. : 강의/책/자료가 차고 넘치는 시대다. Kafka는 데이터 엔지니어링 영역에서 필수불가결하다. 모든 회사에서 쓰는 것은 아니다. 하지만 데이터가 몇 십억 건씩 들어오는 상황이라면 필요하다. GreenPlumDB - 대용량 데이터 컨트롤 DB. 앞단에 Kafka를 두어 데이터 스트리밍을 했다(과부하 방지). : 취업 시기와 전문성 개발과는 트레이드오프가 있다.  : 인프라 엔지니어 , SRE 직무로 가실 예정 - 나도 스스로를 속이면 안 됨. 돈을 원하는지, 하고 싶은 것을 하는 게 중요한건지.: AB108 (백엔드 엔지니어로 취업하신 분 회사): 백엔드에서 필요한 데이터들을 적재하기 위해 파이썬으로 서버를 따로 띄워서 포트폴리오를 만들었다. : 개발자 포트폴리오는 보통 어떤 형태인가? 

Q. 데이터를 많이 다루는 회사를 고르는 법? 그밖에 취업 관련 조언이 있다면?
: 우리나라는 B2C 서비스가 생각보다 많지 않다. 제조업이 훨씬 많다. IT가 메인인 회사는 더 적다. 우리가 생각하는 대기업 반열에 든 회사들은 다 기술 기반 제조업 회사들이다. B2B가 좋은지, B2C가 좋은지 판단해보자. 모든 백엔드 개발자 공고가 내 공고는 아닐 수 있다.  데이터 엔지니어 역량을 보여주기 좋은 시작점은 백엔드 엔지니어 스킬셋이다. 어떤 길을 선택해도 리스크는 있다. 그리고 아마 아주 높은 확률로 지금 목표한 것에서 다른 일을 하게 될 것이다. 한 사람에게 기대하는 업무의 범주가 많아지고 있다. 결국엔 다 잘해야 한다. 사무직에 계신 분들도 sql을 공부하고 있다. 

Q. 후반부 집중/관심 저하 문제 관리 팁?
- 화이트보드/메모지 활용
- 포모도로 공부법 : 25분 집중 5분 휴식
- 스톱워치
- 뭐라도 써보기 : 아침에 일어나서 손으로 무언가를 쓰는 게 집중이 가장 잘 된다. (손이랑 뇌랑 연결되어 있다)
- 번아웃 예방/해결법 : 내가 좋아하는 일에 적용해보기
: 개발은 도구/과정일 뿐. 사람/산업/사회/현상에 필요한 솔루션을 만드는 수많은 방법 중에 하나.ㅍ본인이 하는 취미/관심사 중심 데이터를 보라

Q. 그밖에 개발 관련 조언이 있다면?
: 일단 해보면서 감을 잡자. 데이터 엔지니어링에 관심이 있다면 관련 역량을 최종 프로젝트에 써 봐라. 얹는 느낌으로. 그게 최고 좋을 것 같다. Spring Batch - 대용량 데이터 컨트롤에 적합한 툴. 업계에서 많이 사용함. 최종 프로젝트에서 같이 가져가면 더 좋을 것 같다. 최종 프로젝트에 대한 고민을 당장 하지 않을 이유가 없다. 

 

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이펙티브 자바	조슈아 블로크	최원빈	개발자들 사이에서 모르면 간첩. 프로그래밍 기법 유행
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운영체제 아주 쉬운 세가지 이야기	Remzi et al.	최원빈
컴퓨터 네트워킹 하향식 접근	James F. Kurose et al.	최원
핵심 데이터 모델링	유동오	최원빈

 

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컨퍼런스 참여	카카오(kakao tech), 스프링(SpringCamp), 구글 I/O, 애플 WWDC, MS Build, OpenAI DevDay 빠르게 마감되므로 주의