면접관 입장에서 본 바이브코딩 포트폴리오

Video: 면접관 입장에서 본 바이브코딩 포트폴리오
Channel: 코딩하는기술사
Duration: 9m 38s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
개발자 채용할 때이 포트폴리오가 참 중요한데요.이 바이브 코딩으로 만든 포트폴리오가 괜찮을까요? 오늘도 구독자 질문에 제 의견을 말씀드려 보겠습니다. 얼마 전에이 신입 개발자 따두면 좋을 자격증이라는 영상에서 제가 포트폴리오가 중요하다라고 말씀을 드렸는데요. 그 영상에 한 구독자께서 이렇게 질문을 해 주셨습니다. 자, 질문은 총 세 가지 그리고 같은 맥락이었지만 저는 이것을 좀 나눠 보겠습니다. 먼저 첫 번째 질문에 대한 제 의견인데요. 자, 먼저 질문입니다. AI 에이전트를 사용하는게 당연해지인 요즘에이 AI 에이전트를 사용해서 포트폴리오를 만드는 것이 유효할까요? 그리고 만약에 유효하다면 어떤 점에서 차별점을 줘야 할지 궁금합니다. 이렇게 문의를 주셨습니다. 자,이 질문자께서 AI 에이전트라는 용어를 사용해 주셨는데요. 아마 질문의 맥락에서 보면 바이브 코딩, AI 코딩 에이전트를 사용한 것을 말씀하신 거 같아요. 자, 여러분들 생각은 어떻습니까? 바이브 코딩으로 포트폴리오를 만들어서 채용할 때 사용한다.

유효할까요? 그리고 어떤 차별화를 도야 할까요? 자, 지금이 개발자 채용 시장은 말 그대로 과독이 같습니다. 양면성이 있어요. 자, 한쪽에서는 AI를 안 쓰면 오히려 이상하다라고 하고 있어요. 어, 미국의 한채용 남당 부사장의 말입니다. 이렇게 얘기했어요. 면접에서 AI를 썼냐고 물어보면 지원자들이 긴장해요. 그때 제가 말합니다. AI를 안 썼다면 현대적인 마인드로 개발하는게 아닌 거예요. AI를 썼다는게 덜까 봐 긴장을 했는데 면접과는 오히려 당연히 썼겠지라고 전제하고 있는 것입니다. 예전에 제가이 개발자의 절반은 평균 이하다. 그러니 LM 줄 코드의 절반도 평균 이하다라고 말씀하신이 피터 로빅이라는 분의 말씀을 영상으로 만든 적이 있죠. 이분도 이렇게 얘기한 적이 있습니다. LRM으로 코딩 실험하는 걸 화내는 사람은 프로그래머 자격증을 박탈해야 한다. 그리고 얼마 전에이 카카오 2020년 공체에서 전직군의 AI 네이티브 인재라는 슬로건을 내걸었죠. 그리고 AI툴 사용 경험을 포트폴리오에 명시하라는 차용 조언도 점점 증가하고 있습니다.

자, 그리고 또 한 표현으로는 면적가는 예전보다 훨씬 더 많이 의심하기 시작했습니다. 예전에도 신입 혹은 경력자의 포트폴리오가 어떤 학원에서 그냥 다 같이 만들어진게 아닌가 아니면 자기는 숟가락만 얹진게 아닌가 이런 의심을 했다면 요즘에는이 포트폴리오가 AI로 만들어진게 아닌가라고 확신에 가까운 의심을 한다는 것입니다. 왜 그러냐면 AI로는 코드도 문서도 구조도 아주 그럴 듯하게 누구든지 만들 수 있죠. 비발자도 만들 수 있고 개발을 잘 모르는 예비 개발자도 다 만들 수 있어요. AI를 사용해서. 그래서이 사람이 진짜이 포트폴리오를 이해하고 만든 건가에 대한 의심이 있다는 거죠. 그렇기 때문에 라이브 코딩이나 구드로 해당 코드와 프로젝을 설명해 보라는 그런 형태의 전형이 강화되기도 합니다. 어 그런데 제 생각에는 AI 사용 자체는 이제 디폴트가 돼야 된다고 봅니다. 하지만은 어떻게 쓰느냐인 것이죠. 자 면접관 입장에서 한번 생각해 봅시다. 내가 면접관이라면 우리이 영상을 보시는 분이 내가 면접관이라면 포트폴리오에서 무엇을 보겠습니까?

자, 이렇게 두 가지 관점이 있다고 해 보겠습니다. A 관점은 어,이 포트폴리오가 혼자 다 개발했을 것이다. 이렇게 생각하시겠습니까? 아니면 어, AI를 활용했을 것이다라고 생각하시겠습니까? 그리고 포트폴리오에 있는 그 프로젝의 실행 결과를 관심 있게 보시겠습니까? 아니면 그 프로젝의 문제 설정과 프로젝트의 방향이 어떤 식으로 이루어졌는지 보시겠습니까? 또 포트폴리오에 있는 그 프로젝의 코드가 잘 짜여졌는가를 보시겠습니까? 아니면이 코드가 나온 설계 의도를 보시겠습니까? 그리고 프로젝에 기능 목록을 어떤 기능이 있는지 그걸 보시겠습니까? 아니면 기능을 포함해서 비기능, 성능, 보완, 확장성 같은 품질을 보시겠습니까? AI로 만들면 개발 쉽죠? 실행 결과 잘 나오죠? 코드 적당히 잘 짜주죠. 뭐 모든 기능 다 가능하죠. 게시판, 로그인, 해원 가입, 결제 그런 기능들이 어떤 차별성을 가질 수 있을까요? 그런 기능 검토로 해당 지원자의 영향을 파악할 수 있을까요? 지금 시대 저는이 비관점 바이브 코딩으로 만들어진 포트폴리오임을 어느 정도 다 전제를 하고 있기 때문에 비관점을 검증을 하고 싶을 겁니다.

제가 면접관이라면. 자, 단순 기능 중심 로그인 기능 구현해 봤습니다. 레지스를 활용했습니다. AI로 빠르게 완성했습니다. 해용 가입 로그인 개시판 구현했습니다. 이것들이 더 이상 경쟁력이 있나요? 자, 반면에 의도와 품질 중심의 검토를 보겠습니다. 단순히 로그인 기능 구현했다가 아니라 세션과 JWT에서 우리 프로젝에서는 JWT를 선택했는데 왜 선택했는지에 대한 그 지원자의 의도 그리고 왜 레디스를 사용했는가?이 서비스에서 레디스를 선택한 이유와 어떤 기준으로 설계를 했는가? 그리고 AI로 빠르게 완성했다라고 단순히 AI를 활용했다가 아니라 AI가 제한한 코드를 검토하고 수정한 이유와 그 기록 즉 주도적으로 AI를 사용했냐 하는 것이죠. 그리고 회원가 로그인 개시반 구현 이걸로 끝나는게 아니라 이런 기능들에 대해서 웹 취약점 그리고 개인 정보 그리고 성능 관점에서 어떤 문제를 정의하고 AI와 회복해서 개선했는지에 대한 과정. 포트폴리오의 프로젝에 담고 있는 그 지원자의 의도와 그리고 품질 중심의 설계와 개발 결과를 정확하게 얘기할 수 있고 판단할 수 있는 지원자인지 그것이 중요한 것이죠.

자, 그래서 AI로 코딩을 했지만 어떤 차별화를 가져야 될지 말씀을 드려 보겠습니다. 자, 첫 번째는 도메인에 대한 관심과 문제 설정 능력입니다.이 AI가 코딩을 대신할수록 사람에게 남는 가치는 어떤 문제를 풀어야 하는지 아는 것이죠. 즉 도메인 지식과 그리고 문제 설정 능력입니다. 그래서 왜이 도메인인가? 즉 프로젝트 주제 선택 이유를 기록으로 정확히 남기고요. 그리고 실제 문제를 직접 분석한 내용 그리고 관련된 어떤 회사 빅테크 회사들 또는 기술 블로그 그런 데서 언급하는 아키텍처 사례 장애 사례를 읽고 내가 한번 적용해 본 기록. 그래서 내가 이런 도메인에 관심이 있었고 내가 주도적으로 AI를 활용해서 이런 문제를 풀려고 했다라는 적건과 도메인 문제를 직접 설정하는 사례. 단순히 개시판을 구현하기로 했다가 아니라 친구들과 예행 경비 증산할 때 불편했던 문제를 해결하려고 했다라는 일상에서의 문제를 내가 프로젝으로 만들어 봤다. 또는 단순히 로그인 구현이 아니라 명절 KTX 표가 풀리는 순간 왜 튕기는가?

이런 대규모 트래픽에 내가 어떤 식으로 대응해야 될지를 고민해 보고 설계해 보고 AI 바이브 코딩을 통해서 구현해 보고 검증해 봤다. 이런 문제 설정 자체가 도메인에 대한 관심인 것이고 이해인 것이고 사람이 할 수 있는 영역이라는 것이죠. AI는 시키는 걸 아주 잘하죠. 근데 무엇을 시킬지를 사람이 해야 된다는 거죠. 그 영향을 그 관심을 가지고 있는지가 중요하다는 말씀입니다. 다음으로 엔지니어링 판단의 흔적을 보여 줘야 합니다. 왜 이렇게 만들었는가를 설명할 수 있어야 한다는 거죠. 계속 반복되는 이야기인데요. 설계 이유를 설명할 수 있어야 됩니다. RDB의 레디스를 보완한 이유는 그 트레이드 오픈은 그리고 성능이나 튜닝에 대한 수치와 측정 그리고 어떤 문제를 제연해 보기 위한 나만의 테스트 설계와 실행 그리고 운영 관점 예를 들어서이 트래픽이면 버틸까 장애 확장성 비용에 대한 고민이 들어가 있으면 확실한 차별 요소가 되겠죠. 그래서 포트폴리오를 만들 때 타사의 기술 블로그에 장애 사례를 내 프로젝트에 제연에서 내가 한번 구현해 봤다 하는 것도 좋은 포트폴리오가 될 수 있다고 생각합니다.

자, 다음으로 AI를 주도적으로 사용한 흔적을 보여 줘야 합니다. AI 결과를 무지성으로 사용한게 아니라 비판적으로 검토한 흔적. 그리고 AI를 내가 주도해서 이끈 흔적. AI가 제한한 코드 설계를 검토하고 개선한 사례. AI가 던진 코드의 품질 결함을 발견하고 정정한 사례. 그리고 AI에게 성능 보완 확장성 관점으로 AI에게 구체적으로 일을 지시한 사례. 그리고 AI의 결과를 검정한 방법과 사례. 해외의 한 채용 담당자는 이렇게 말했습니다. AI 사용 비율이 0%든 100%든 상관없다. 결과물이 정제되어 있는가가 기준이다라고요. 자, 앞서 말씀드린 대로이 카카오가 2020년 신입 공체에 전 직군의 AI 네이티브 인재를 선발한다고 했습니다. 그리고 구글에서도 소프트웨어 엔지니어 채용 면접에 AI 도구 사용을 허용하는 시범 운영 중이라고 합니다. 그래서 AI 사용은 디폴트가 되고 있어요. 제 개인적인 생각으로도 AI와 같은 좋은 도구를 사용 안 할 이유가 없는 거죠. 다만 개발자기 때문에 AI에게 무조건 맡기는게 아니라 내가 주도를 해야 되죠.

사람이 주도를 하고 AI를 보조 도구로 사용해야 되죠. 그리고 AI가 만든 결과물을 내가 설명할 수 있고 개선할 수 있고 평가할 수 있어야 된다는 거죠. 개발자기 때문에. 자, 참고로이 코딩 테스트는 조금 다를 수 있습니다. 현재 우리 많은 국내 기업에서이 코딩 테스트에서 AI 사용은 안 되죠. 그래서 제가 지금 말씀드리는 거는이 포트폴리오입니다. 포트폴리오와 코딩 테스트는 구분하셔야 되고요. 그리고 체험 공고에 AI 툴 사용 허용 요부를 반드시 확인하시는게 좋습니다. 기업이 요구하는 방향을 맞춰야 돼요. 자, 정리해 보겠습니다. AI 활용은 이제 기본 역량입니다. 많은 기업들이 AI 활용을 전제하고 있습니다. 공식적이든 비공식적이든. 그리고 면접가는 이제 더 이상 코드보다는 의도를 더 중시합니다. 내가 주도적으로 의도하고 만들었는가? 그리고 그 결과를 설명할 수 있는가? 그리고 도메에 대한 관심, 엔지니어링 판단, 그리고 AI를 주도적으로 활용 계속 반복되죠. 이런 나만의 차별 포인트를 고민을 하시기 바랍니다.

그리고 다시 말씀드리지만 체험 공고에 AI 관련 언급을 주의해서 보시기 바랍니다. 기업이 원하는 방향으로 포트폴리오를 맞춰야 됩니다. 자, AI를 사용을 하세요. 사용을 하되 본인이 주도하고 AI가 보조하도록 하세요. 그리고 그렇게 했다는 걸 증명하세요. 개발자인데 무지성으로 AI를 활용해서 포트폴리오를 만드는 건 당연히 안 됩니다. 제대로 알고 사용하면 좋은 도구를 알맞게 사용하는 현명한 개발자인 거죠. 이상 제 개인의 의견이었고요. 참고만 하시기 바랍니다.