안녕하세요, [IBM x RedHat] AI Transformation AX Academy 7기를 수료한 박소연입니다.
AI학과를 졸업한 전공자이지만 학교에서 배운 것만으로는 실제 서비스를 만들고 운영하기에 많이 부족하다고 느껴서 이번 과정에 지원하게 되었습니다.

학교에서 파이썬과 데이터 분석 정도는 배워서 기초는 있었습니다.
다만 AI 모델을 실제 서비스로 만들어서 여러 사용자가 동시에 쓰게 하고 운영하는 일은 경험이 거의 없었습니다.

앞서 말씀드린 것처럼, 학교에서 배운 것만으로는 현업에 바로 투입되기에 부족하다는 걸 많이 느꼈습니다. 그래서 LangGraph 멀티 에이전트, RAG, MCP처럼 실무에서 쓰는 AI 기술을 체계적으로 배우고, 팀 프로젝트를 기획부터 배포까지 직접 해볼 수 있다는 점이 큰 장점으로 다가와 이 과정을 선택했습니다. 현직 엔지니어에게 코드 리뷰를 받을 수 있다는 것도 결정에 한몫했습니다.

배운 기술을 바로 프로젝트에 써볼 수 있었던 점이 가장 좋았습니다. 수업에서 배운 RAG와 에이전트 구조를 개인 프로젝트와 팀 프로젝트에 직접 적용하면서 이해가 훨씬 깊어졌습니다. 현직 엔지니어분들의 코드 리뷰를 반영하면서 혼자서는 몰랐을 습관도 많이 고칠 수 있었습니다.

프로젝트는 개인 프로젝트와 팀 프로젝트로 진행됐습니다. 주제 선정부터 기획, 개발, 배포까지 저희가 직접 고민하고 진행했고, 강사님께서 저희가 생각한 방향에 대해 조언을 해주셨습니다. 팀 프로젝트 때는 팀당 AWS 비용 400달러를 지원받아 비용 부담 없이 실제 클라우드 환경에서 서비스를 배포하고 운영해볼 수 있었습니다. 진행 중에는 현직 엔지니어분들께 코드 리뷰를 받으면서 부족한 부분을 바로바로 보완할 수 있었습니다.
처음에는 개인 프로젝트를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막했는데, 스스로 고민하고 조언을 받는 과정을 반복하다 보니 이제는 혼자서도 프로젝트를 처음부터 끝까지 만들 수 있겠다는 자신감이 생겼습니다.

가장 크게 얻은 건 서비스를 직접 만들어 배포해 본 경험입니다. 학교에서는 주로 이론 위주로 공부했다면, 이번 과정에서는 LLM 에이전트와 RAG 같은 기술을 실제로 서비스에 붙여보고, 여러 사용자가 쓸 수 있게 운영하는 것까지 해볼 수 있었습니다.
또 팀원들과 역할을 나누고 의견을 맞춰가며 하나의 서비스를 완성해본 협업 경험도 큰 자산이 됐습니다. 마지막으로 같은 목표를 가진 동기들과 6개월을 함께하면서, 서로 자극을 주고받을 수 있는 좋은 사람들을 얻은 것도 의미 있었습니다.

과정을 듣기 전에는 어떤 방향으로 취업해야 할지조차 정하지 못한 상태였습니다. 그런데 6개월 동안 AI 기능을 직접 서비스로 만들고 운영해보면서, 좋은 모델만큼이나 사용자가 기다리지 않고 안정적으로 쓸 수 있는 구조가 중요하다는 걸 느꼈고, 그 부분을 맡는 AI 에이전트·백엔드 개발자로 방향을 정하게 됐습니다. 앞으로는 이 분야로 취업해서 현업 경험을 쌓고, AI를 누구나 편하게 쓸 수 있는 서비스로 연결하는 개발자로 성장하고 싶습니다.

저도 처음에는 전공자인데도 부족한 게 많았고, 어떤 방향으로 가야 할지도 몰랐습니다. 그러니 시작할 때 막막하더라도 너무 걱정하지 않으셨으면 좋겠습니다. 프로젝트에서 직접 고민하고 부딪혀 보고, 막히는 부분은 강사님과 멘토님들께 적극적으로 조언을 구해보세요!!

저에게는 정말 많이 배우고 성장할 수 있었던 시간이었고, 좋은 분들도 많이 만나게 되어 감사한 마음입니다. 누군가 이 과정을 다시 듣겠냐고 묻는다면, 저는 망설임 없이 다시 듣겠다고 답할 것 같습니다. 모두 화이팅입니다!