🌸 스프린터의 봄, 우리들의 커리어 이야기
4월의 따뜻한 주말, 온라인 메타버스 ZEP 공간에서 열린 코드잇의 Sprint Conference 2025: 스프린터의 봄은 단순한 행사 이상의 경험이었습니다.
각 직무별 현직자가 전하는 실무 이야기, 그리고 수강생들의 생생한 질문과 응답. 지금부터 그날의 이야기들을, 각 세션별로 정리해 드릴게요.
0교시 첫 인사와 커리어 세션 (10:00 ~ 10:30)
시간 | 강의자 | 강의 주제 |
10:00 ~ 10:05 | 박소정 (코드잇 스프린트 운영 총괄) | 개회사 |
10:05 ~ 10:30 | 전다인, 박현선 (코드잇 Career Coach) | 커리어 코치의 채용 트렌드 세션 |
컨퍼런스의 문을 연 0교시 세션은 참가자들에게 오늘의 흐름을 안내하고, 커리어 여정을 시작하는 마음을 다지는 시간이었습니다.
모든 트랙의 스프린터들이 함께 모인 이 시간은, 각자의 커리어를 시작하기 전에 같은 출발선에 선다는 감각을 나누는 의미 있는 장면이기도 했습니다.
컨퍼런스의 시작은 코드잇 스프린트 운영 총괄 박소정 리드님의 따뜻한 환영 인사로 문을 열었습니다🎉
이어진 순서는 커리어 코치 전다인, 박현선님의 <2025 채용 트렌드 세션>
- 채용 시장은 어떻게 바뀌고 있을까?
- 그 변화 속에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까?
최근 기업들이 실제로 주목하는 역량, 포트폴리오에서 보는 포인트, 그리고 취업을 준비할 때 반드시 염두에 둬야 할 기준까지! 현실적이고 실용적인 조언이 가득한 시간이었습니다.
1교시 트랙별 커리어 인풋 세션 (10:30 ~ 11:30)
강의 | 강의자 |
개발자 트랙 (FE, SB, NB, FS, AI) | 장현석 멘토 (캐치테이블) |
데이터 분석가 트랙 (DA) | 이** 멘토 |
프로덕트 디자이너 트랙 (PD) | 최성우 멘토 (아임웹) |
각 트랙별 세션에서는 실제 현업에 있는 멘토들이 자신의 커리어 여정과 실무 경험을 바탕으로 직무에 대한 현실적인 이야기와 전략적인 인사이트를 전해주었습니다.
채용 시장의 변화, 기업이 주목하는 역량, 포트폴리오 구성 팁 등, 단순 정보가 아닌 '지금 내가 무엇을 준비해야 할지'에 대한 방향성을 잡을 수 있는 시간이었습니다.
개발자 트랙 - 캐치테이블 장현석 멘토
강사 프로필
- 이름: 장현석
- 현직: 프론트엔드 개발자 @ 캐치테이블(와드)
- 이력: 우아한형제들, 스마일게이트, 스타트업부터 대기업까지 폭넓은 실무 경험
🍯 커리어 꿀팁 맛보기
① 개발자란 무엇인가 – 역할과 관점
- 개발자는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아니라, 문제를 해결하는 사람이에요.
- 프론트엔드는 사용자와 상호작용하는 화면을 다뤄요.
- 백엔드는 시스템의 기반이 되는 서버, 인프라를 설계해요.
- 데이터 직군은 분석과 예측뿐 아니라 데이터가 흐르는 인프라와 파이프라인까지 구축해요.
② 채용 공고 읽기와 포트폴리오 전략
- 채용 공고는 회사 입장에서 어떤 사람이 필요한지 알려주는 문서예요. 자격요건은 ‘최소 기준’, 우대사항은 ‘우리가 하고 싶은 일’로 해석하면 좋아요.
- 좋은 이력서와 포트폴리오는 기술보다 문제 해결 과정을 잘 보여주는 게 핵심이에요.
- 이렇게 배경 → 해결 방식 → 결과 → 성과 흐름을 갖춘 구조가 지원자의 역량을 가장 잘 보여줄 수 있어요.
- Why: ~한 이유로 성능 개선이 필요
- How: 번들 파일 최적화 및 loadable components를 이용한 코드 스플리팅을 구현
- Result: gif → mp4로 전환해 용량 축소
- Prize: 이미지 용량 최대 1/10로 감소
③ 채용 동향 분석 – 실력, 운, 타이밍
- 취업은 실력만으로 되는 일이 아니에요. 운과 타이밍도 중요한 요소랍니다
- 운 - 아무리 노력해도 누군가는 내 이력서를 선호하지 않을 수 있어요. 누가 뭐라고 하든 나라는 개발자를 솔직하고 보여주는 것이 우선이에요.
- 실력 - 실전에서 실력을 쌓으세요. 많은 면접을 경험하거나, 비슷한 환경을 만들어야 합니다. 피드백을 받으며 내 실력을 객관적으로 파악하는 게 중요해요.
- 타이밍 - 완벽을 기다리기보다 지원하면서 이력서와 포트폴리오를 계속 다듬는 게 더 현실적이에요.
프로덕트 디자이너 트랙 - 아임웹 최성우 멘토님
강사 프로필
- 이름: 최성우
- 현직: 프로덕트 디자이너 @ 아임웹
- 이력: 트렌비, 그린랩스 등 다양한 스타트업에서 디자인을 경험
🍯 커리어 꿀팁 맛보기
① 직무 이해 – 프로덕트 디자이너는 무슨 일을 할까요?
- UI/UX 디자이너와 프로덕트 디자이너는 회사마다 역할이 조금씩 달라요. 쉽게 비유하면, UI/UX 디자이너가 마트 내부 동선과 사용자 편의 중심의 설계자라면, 프로덕트 디자이너는 그 마트를 왜 만들고 어떻게 운영할지 전략을 설계하는 사람에 가깝습니다.
- 프로덕트 디자이너는 이런 일을 반복하며 진행해요.
- 문제를 정의하기 위해 데이터를 확인하고,
- 가설과 목표를 설정한 뒤,
- 디자인을 통해 해결하고,
- 사용자 반응과 데이터를 통해 성과를 검증해요.
이처럼 단순한 화면 디자인을 넘어, 비즈니스와 사용자 경험을 함께 설계하는 역할이에요.
② 실무 기반 포트폴리오 – 어떤 흐름으로 구성할까요?
- 좋은 포트폴리오는 어떤 문제를 어떻게 해결했는지의 흐름을 명확히 보여주는 것이 중요해요.
- 이런 구조로 구성하면 문제 해결 역량이 자연스럽게 드러나는 포트폴리오가 될 수 있어요.
- 배경: 어떤 프로젝트였는지, 본인의 역할과 참여 기간 등 기본 정보를 간단히 소개해요.
- 사용자와 문제 정의: 누구의 어떤 문제였는지, 왜 그게 문제라고 판단했는지를 조사, 인터뷰, 데이터 분석 등을 근거로 정리해요.
- 해결 방식: 어떤 접근법을 썼고, 어떤 디자인적 사고를 적용했는지 설명해요. as-is / to-be 화면 비교나 시각 자료가 있다면 더욱 좋아요.
- 결과와 평가: 해결 여부는 어떻게 판단했는지, 사용자 반응이나 정량/정성 데이터로 근거를 제시해요. 판단이 어려운 경우, 본인의 해석을 덧붙여도 괜찮아요.
- 배운 점: 프로젝트에서 얻은 인사이트나, 다음엔 어떻게 개선할 것인지 정리해요.
③ 실제 예시와 조언 – 평가받는 포트폴리오란?
- 세션에선 토스, 우아한형제들, 무신사 등 다양한 기업에서 서류 합격한 사례도 공유했어요.
- 중요한 건 결과물 그 자체보다는, ‘왜 그렇게 했는지’와 ‘어떤 사고 과정을 거쳤는지’를 설득력 있게 전달하는 것이라는 걸 포트폴리오 예시를 통해 이해할 수 있었어요.
2교시 멘토와의 네트워킹 세션 (11:30~12:10)
강의 | 강의자 |
프론트엔드 개발자 트랙 | 오태은 멘토 (채널코퍼레이션) |
데이터 분석가 트랙 | 고광민 멘토 (삼성카드) |
프로덕트 디자이너 트랙 | 정** 멘토 |
백엔드 개발자 트랙 | 김재운 멘토 (글로벌 핀테크) |
AI 개발자 트랙 | 안재주 멘토 (클레버러스) |
2교시 네트워킹 세션은 각 직무별 현직자 멘토들과 직접 묻고 듣는 Q&A 중심의 시간으로 진행되었습니다.
실제 취업 준비 과정에서 생기는 구체적인 고민들을 멘토들이 자신의 경험과 기준을 바탕으로 현실감 있게 조언해 주며, 참가자들이 자신의 커리어 경로를 더욱 구체화해볼 수 있는 기회가 되었습니다.
프론트엔드 트랙 - 채널코퍼레이션 오태은 멘토님
강사 프로필
- 이름: 오태은
- 현직: 프론트엔드 개발자 @ 채널코퍼레이션
- 이력: 우아한테크코스, NextStep 코드리뷰어 활동 경력
🙋🏻♀️ Q&A 내용 맛보기
① 좋은 설계 – UI는 도메인에 의존한다
- 가장 간단한 아키텍처는 도메인과 UI를 분리해 생각하는 것에서 시작해요.
- UI는 입력(Input), 처리(Processing), 출력(Output) 구조를 가지며, 핵심 컨텐츠는 도메인에 담깁니다.
- 즉, UI는 도메인에 의존해 표현되고, 좋은 설계란 도메인을 중심으로 UI를 구성하는 것이에요.
② 기본기와 강점 – 문제를 “잘” 푸는 사람
- 좋은 개발자는 단순히 많은 것을 아는 사람이 아니라, CS, 구현 능력, 디버깅, 코드리뷰, Git, 커뮤니케이션, 프레임워크/라이브러리 등 기본기를 바탕으로 문제를 “잘” 푸는 사람이에요.
- 문제를 잘 푼다는 건 다음과 같은 구조를 갖습니다:
- 문제 정의: 무엇이 문제이고, 왜 문제인가?
- 해결 방법 제안: 어떤 옵션들이 있고, 그중 무엇이 가장 합리적인가?
- 결과: 제안한 방법으로 실제 결과를 만들 수 있는가?
- 회고 및 확장: 문제는 충분히 해결됐는가? 선택한 방식의 한계는? 이후 어떤 시도를 해볼 수 있을까?
③ 표현 방식 – 개발자 취업에서의 UI
- 개발자 취업에서의 UI는 이력서, 프로젝트, 포트폴리오, 블로그예요. 이건 단순히 겉을 꾸미는 게 아니라, 나의 도메인(기본기와 강점)을 표현하는 방식(UI)이에요.
- 즉, 경험이 담긴 이력서, 문제 해결 흐름이 담긴 프로젝트 포트폴리오,기술 탐구가 담긴 블로그 글이 곧 개발자의 표현 방식이자 취업을 위한 UI가 됩니다.
데이터 분석가 트랙 - 삼성카드 고광민 멘토님
강사 프로필
- 이름: 고광민
- 현직: 데이터 분석가 @ 삼성카드
- 이력: 미래에셋생명, KG제로인 등 금융·리서치 분야에서 데이터 분석 실무 경험
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① 데이터 분석이란 – 분석가의 역할과 과정
- 데이터 분석이란, 어떤 대상에 대해 데이터를 기반으로 스토리텔링을 해내는 일이에요. 즉, 사람이나 사물에 대한 이야기를 풀어내는 일이라고 볼 수 있어요.
- 실제 데이터 분석 프로세스는 다음과 같은 흐름을 따라가요.
- 문제 정의: 어떤 주제를 다룰지, 어떤 이야기를 만들지 정합니다.
- 데이터 정의: 이야기의 주인공을 설정하고, 어떤 데이터를 사용할지 결정해요.
- 데이터 수집: 주인공의 특징을 담은 데이터를 모으고 크롤링합니다.
- EDA(탐색적 데이터 분석): 다양한 시각에서 주인공을 바라보며, 주요 패턴이나 특징을 찾아내요.
- 모델링: 주인공을 기억하고 이해할 수 있도록 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용합니다.
- 적용: 분석 결과를 실제 문제 해결이나 비즈니스 개선에 연결합니다.
- 이 과정을 통해 단순한 데이터가 아니라, 인사이트(Insight)라는 형태로 의미 있는 이야기를 완성하는 것이 데이터 분석가의 역할이라고 할 수 있어요.
② 할 수 있는 것 vs 할 수 없는 것
- 신입 분석가가 실무 수준의 프로젝트를 경험하기는 쉽지 않아요. 그 대신 사이드 프로젝트, 공모전, 동아리, 부트캠프, 인턴 경험을 어떻게 스토리텔링하느냐가 더 중요합니다.
③ 취업 전략과 포트폴리오 구성
- 취업 준비는 한 가지 방식에 의존하기보다, 작은 경험이라도 모아 이야기화하고 연결하는 전략이 필요해요.
- 포트폴리오는 1분 자기소개처럼 쓰면 좋아요. <프로젝트 소개 → 분석 목표 → 내 역할 → 결과 → 결론> 순서로 작성하면 좋습니다.
- 석사 여부보다 본질적인 건 경험의 밀도예요. ‘경험 많은 사람’이 되는 것이 더 큰 경쟁력이 됩니다.
백엔드 개발자 트랙 - 글로벌 핀테크 김재운 멘토님
강사 프로필
- 이름: 김재운
- 현직: 백엔드 개발자 @ 글로벌 핀테크 스타트업
- 이력: KAIST 신소재공학 석사 → AI 딥테크 스타트업 창업 → 백엔드 개발자로 커리어 전환
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① 현대 백엔드 개발자의 역할 – 무엇을, 어떻게 하는가?
- 백엔드 개발자는 눈에 보이지 않는 시스템의 핵심을 다루는 사람입니다. 예를 들어 은행 앱이라면 사용자가 송금할 때 계좌번호가 유효한지 검증하고, 잔액이 충분한지 확인한 뒤, 실제 송금을 처리하는 복잡한 비즈니스 로직까지 책임져야 해요.
- 오늘날 백엔드 개발자는 더 넓은 영역까지 담당하고 있어요.
- 전통적인 서버 개발: 비즈니스 로직, API 설계, 서버/DB 성능 최적화
- 클라우드 인프라: AWS, GCP 기반 아키텍처 설계, 오토스케일링, IaC 자동화
- 시스템 아키텍처 설계: MSA 구축, 서비스 간 통신 패턴, 장애 격리, 캐싱 전략
- 데이터 처리: NoSQL, Kafka, RabbitMQ 같은 분산 데이터 시스템 활용
- 특히 오늘날에는 단순 API 구현을 넘어서, 컨테이너(Kubernetes), 이벤트 스트리밍, 모니터링(ELK, Prometheus) 등 다양한 기술 스택을 이해하고 활용할 수 있어야 합니다.
- 하지만 본질은 변하지 않았어요. 결국 중요한 건, 다양한 기술을 얼마나 잘 활용하느냐가 아니라, 주어진 문제를 정확히 이해하고, 현실적인 해결책을 찾아낼 수 있는 사람인가 하는 점입니다.
② 차별화된 백엔드 포트폴리오 – 기술적 깊이와 실무 연계성
- 좋은 백엔드 포트폴리오는 단순 CRUD 기능을 나열하는 것으로는 부족해요. 기술적 깊이와 운영 관점의 경험을 함께 보여주는 것이 중요합니다.
- 기술적 깊이를 증명하기 위해선 단순히 최신 기술(Kafka, Redis 등)을 사용하는 것만으로는 충분하지 않아요. 핵심은, 어떤 문제를 왜 이렇게 해결했는지 모든 의사결정에 근거를 담는 것입니다.
- 또한 실무 연계성을 높이고 실제 서비스 운영 관점을 담아내면 포트폴리오의 신뢰도가 크게 높아집니다.
- GitHub Actions나 Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축
- Docker/Kubernetes 환경에서의 배포 자동화 경험
- Prometheus, Grafana를 통한 모니터링 시스템 구축 및 알람 설정
- ELK Stack을 이용한 로그 중앙화 및 분석
- 사용자 피드백 기반 기능 개선 사례
- 트래픽 증가 대응을 위한 스케일링 전략 수립
- 보안 취약점 대응 및 데이터 백업·복구 경험
- 장애 발생 시 대응 및 사후 분석 사례
- 성능 모니터링과 병목 현상 해결 경험
- 정리하면, 포트폴리오에는 얼마나 깊게 고민하고, 실제 문제를 어떻게 풀었는지를 담아야 합니다. 이 경험들이 쌓이면 단순한 기술 나열을 넘어, 진짜 실무형 개발자로서 차별화된 모습을 보여줄 수 있어요.
AI 엔지니어 트랙 - 클레버러스 안재주 멘토님
강사 프로필
- 이름: 안재주
- 현직: Co-founder / Tech Leader @ 클레버러스
- 이력: 성균관대 소프트웨어학과 석사, 인공지능 최고학회 NeurIPS 1저자, AI 챌린지 장관상 수상
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① 인공지능이란? – 기술의 흐름과 역할
AI는 인간의 학습, 추론, 지각 능력을 인공적으로 구현하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 최근 AI는 단순 연구를 넘어, 현실 세계의 서비스와 비즈니스를 연결하는 핵심 인프라가 되었어요.
- ~2018: AI 자체 구현 (RELU, Optimizer, Transformer 중심)
- 2019~2022: 다양한 도메인에 적용 (Computer Vision, NLP, Medical/보안 등)
- 2023~: AI를 실제 서비스화하는 시대 (웹/앱/엣지 형태로 배포)
AI는 이제 ‘기술’이 아니라 ‘실제 제품과 시장에 영향을 주는 힘’으로 작동하고 있습니다.
② AI 개발 프로세스 – 설계부터 배포까지
- AI 서비스는 다음 3단계를 거쳐 완성됩니다.
- 설계 및 기획
- 어떤 AI 기능을 만들지, 어떤 방식으로 배포할지 결정
- 초기 연구개발
- 데이터셋 구축 및 알고리즘 개발
- 최적화 및 배포
- 모델 최적화, 추론 파이프라인 구축, 웹/앱/엣지 기반 서비스 배포 및 모니터링
- 즉, 모델을 연구하는 것만으로 끝나지 않고, 실제 서비스에 녹여내는 것이 현대 AI 개발자의 필수 역량입니다.
③ AI 포지션과 채용 흐름
현재 AI 분야는 다음과 같은 포지션으로 세분화되고 있어요.
특히 AI Ops, LLM Engineer 관련 직무는
앞으로 가장 빠르게 성장할 분야로 주목받고 있습니다.
개발 단계 | 주로 관여하는 포지션 | 역할 및 특징 |
설계 및 기획 | Data Analyst / Data Scientist (주니어) AI PM / 시니어 데이터사이언티스트 | - 지능화/자동화 운영 모델 개발 + 대용량 데이터 분석
- AI 알고리즘 평가 및 분석 |
초기 연구개발 | AI Research Engineer | - AI 연구 / 개발 / 배포 수행
- AI 기반 알고리즘 개발 |
최적화 및 추론 파이프라인 구현 | AI Research Engineer AI Ops (ML Ops, LLM Ops) | - AI가 서빙되는 전 과정을 관리 및 최적화 |
개발 및 실제 배포 | AI Application Engineer / AI SW Engineer AI Ops | - 언어 / 시각 / 학습 / 제어 등 다양한 분야의 AI 모델을 활용한 Application 개발 |
④ Q&A
1. 신입 AI 엔지니어에게 필요한 역량은?
- 연구: AI 모델을 ‘의도한 대로’ 빌드할 수 있는 능력
- 개발: AI를 활용해 ‘서비스 가능한’ 컨텐츠를 만들 수 있는 역량
- 배포: 클라우드를 활용해 모델을 실제로 서빙하고 운영하는 경험
2. 비전공자의 AI 커리어 가능성은?
- 교육이나 부트캠프를 통해 기본기를 갖췄다면 충분히 적응 가능.
- 장기적 관점에서 커리어를 계획하는 것이 중요.
3. 포트폴리오에 포함하면 좋은 프로젝트는?
- 연구: 논문, 대회, 지표 기반 평가
- 개발: 실사용자 기반 서비스 개발 및 임팩트(유저수, 매출 등) 강조
- 배포: 다양한 클라우드 환경 경험을 구체적으로 제시
3교시 전 트랙 네트워킹 세션 (12:10 ~ 12:50)
시간 | 네트워킹 주제 |
12:10 ~ 12:20 | PPT 퀴즈 타임 |
12:20 ~ 12:25 | 아이스브레이킹 |
12:25 ~ 12:50 | 팀별 피그잼 네트워킹 |
12:50 ~ 12:55 | 스프린트 단체 사진 및 폐회식 |
12:55 ~ 13:00 | 경품 룰렛 |
컨퍼런스의 마지막 세션은 강연 대신, 참가자들이 자유롭게 소통하며 서로를 알아가는 네트워킹 시간으로 꾸며졌습니다.
ZEP 메타버스 공간 안에서 조별로 모여 이야기를 나누고, 오늘의 인사이트를 정리하거나 소소한 이벤트를 함께 즐기는 방식이었죠.
🌸 스프린터, 우리의 봄은 이제 시작입니다
마지막 인사와 함께, 온라인 컨퍼런스는 따뜻하게 마무리되었습니다. 이 날의 만남은 끝이 아니라, 새로운 출발점이었어요. 지금 이 다짐과 열정을 잊지 말고, 각자의 자리에서 멋진 성장의 봄을 이어가길 응원합니다 🌸
🎯 지금 스프린트에 합류하고 싶다면?
당신이 지금 커리어 전환을 고민하고 있다면, 혹은 부트캠프 지원을 망설이고 있다면, 코드잇은 이번 컨퍼런스를 통해 말하고 싶었습니다.
“우리는 함께할 준비가 되어 있어요.”
지금 이 순간부터, 코드잇에서 커리어의 봄을 시작해보세요.
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