AI시대, 먹히는 포트폴리오 주제 선정 전략 6가지!

Video: AI시대, 먹히는 포트폴리오 주제 선정 전략 6가지!
Channel: 코딩하는기술사
Duration: 15m 22s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
바이브 코딩 시대 뻔한 포트폴리오
이젠 안 통한다. 안녕하세요. 오늘
영상은 지난번에 올렸던 바이브
코딩으로 만든 포트폴리오 괜찮을까
후속편입니다. 지난 영상에서는 AI를
이용해서 만든 프로젝트를 포트폴리오로
사용하는 것이 괜찮을까? 만일
괜찮다면 다른 사람과 어떻게 차별화를
할 수 있을까라는 내용을
다뤄봤었는데요. 어, 아직 안
보셨다면 보고 오시길 권장드리고요.
자, 오늘은 한 발 더 나아가서이
너도나도 AR를 쓰는 상황에서이
포트폴리오 주제를 어떻게 선정하면
좋을지 저의 의견을 말씀드려 볼까
합니다. 어, 구체적인 여섯 가지
포트폴리오 주제 유형과 면적관에게
어필할 수 있는 전략을 상세히
말씀드릴테니까 끝까지 봐 주시기
바랍니다. 어, 참고로 오늘 다룰
내용은 저의 개인적인 의견입니다.
그래서 실제 현장에서 직접 이력서와
포트폴리오를 검토하고 계신 분들,
그리고 지금 취업을 준비하고 계신
분들 이런 분들의 생각과 경험이
궁금합니다. 댓글로 현장에 목소리를
남겨 주시면 우리 많은 취준생 분들께
도움이 될 것 같습니다. 자,
출발하시죠. 자, AI 코딩 시대
지역 포트폴리오에 주제 고민이
많으시죠? 자, 이런 고민들이
있습니다. 이제 더 이상 단순한
CRUD 프로젝트가 의미가 있을까요?
어, 그리고 실제 서비스 경험이
없는데 어떤 문제 그리고 어떤 개선
시나리오를 만들어야 될까요? 그리고
어 실제 유죄가 없는데 성능 수치와
개선 목표 수치는 어떻게 잡아야
하나요? 그리고 부트캠프 프로젝트를
포트폴리오로 사용할 때 어떤 점을
주의해야 할까요? 어 이런 고민들이
많은 거 같습니다. 자 먼저이 AI
시대에 뻔한 포트폴리오가 왜 안
통하는지 한번 보겠습니다. 여러분들이
면접관이라고 생각하고 한번 보시기
바랍니다. 자 단순한 CRUD
프로젝트 이제 더 이상 의미가
있을까요? 바이브 코딩으로 웬만한
CRUD 프로젝트는 뚝딱 만들어내죠.
그래서 어떤 설계 의도, 구체적인
어떤 수치와 측정 그런 설명 없이이
CRUD 프로젝트만으로 차별화를
가져갈 수 있을까요? 그리고 너도
나도 비슷한 포트폴리오. 같은
부트캠프 출시는 비슷한 색채의
프로젝을 가져옵니다. 이렇게
차별화되지 않은 포트폴리오 경쟁력이
있을까요? 지금은 영량 검정 방식이
바뀌고 있습니다. 말씀드린 대로
AI로 그럴듯한 결과물은 누구나 만들
수 있는 시대가 됐죠. 그래서 진짜로
그 코드를 이해하느냐 그리고 지원자가
진짜 고민하고 설계했느냐 그리고
코드를 리뷰할 수 있느냐 라이브 코딩
설계 토론 전형 코드 리뷰 이런
형태로 지원자의 영향을 평가하는
방식으로 가고 있죠. 다시 말해서
코드 구현력보다는 문제를 스스로
정의하고 주도적인 의도를 가지고
설계를 했으며 결과를 직접 이해하고
검증할 수 있는 능력을 보게 됐다는
것이죠. 그래서 오늘이 영상의 전제가
있습니다. AI 코딩을 활용한
포트폴리오입니다. AI 코딩을
활용하면 기존보다 한 단계 높은
주제에 도전할 수가 있죠. 뻔한 주제
넘어시다. 시대가 바뀌었는데 예전에
포트폴리오 형태를 가지고 어필하면
차별화를 가져갈 수 없어요. 조금 더
난이도 있는 이제 코드 구현이 많이
자유로워졌으니까 우리는 설계, 품질,
수치 이런 차별의 요소를 가져가야
된다는 것이죠. 자, AI는 코드
구현해 주죠. 패턴 알고리즘 제한해
주죠. 텍스트 코드도 만들어 주죠.
디버도 해 주죠. 요런 거 AI한테
잘 시킵시다. 그리고 우리가 스스로
해야 될 일은 직접 설계, 품질
관점에서 트레이드오프 판단, 구체적인
수치로 측정, 그리고 결과로 직접
검증. 이것을 우리 지존생 분들이
주도적으로 하고 이렇게 한 걸 어필를
해야 된다는 거죠. 자, 그래서 AI
시대 포트폴리오네 가지 방향성에
대해서 말씀드리겠습니다. 첫 번째
도메인에 대한 관심과 관찰력입니다.
왜 포트폴리오에서이 문제를 다루고
있는가? 본인의 프로젝트에 대한
관심, 관찰, 주도, 의도를 보여
줘야 하는 거죠. 두 번째 문제
설정과 해결 능력.이 문제를 풀기
위해서 문제를 구체적으로 정의하고
이걸 해결하기 위한 설계. 그리고
AI를 활용한 구현. 그리고 마지막
검증. 세 번째 수업들의 기술과
공학적 접근. 그냥 AI가 만든
코드가 아니라 공학적으로 어떤 설계
패턴 그리고 어떤 품질 지표 이런
것들을 주도적으로 측정하고 AI와
함께 구현을 맡기되 주도적으로
진행해야 된다는 거죠. 자,
마지막으로 면접관이 직접 확인할 수
있는 결과물 형태. 매포 URL
그리고 기터 소스 코드 URL 기본일
수 있고요. 자, 리듬이 아키텍처
기술 트레이드오프 기록 그리고
가능하다면 유튜브로 해당 프로젝트를
설명하는 영상. 단순히 기능 동작이
아니라 어떤 문제로부터 출발했고 어떤
설계 의도를 가졌고 어떤 아키텍처로이
프로젝트를 수행해서 이런 결과가
나와서 이런 기능들이 수행된다라고
설명하는 영상. 이런네 가지
방향성으로 우리 포트폴리오를 어필해
보자는 거죠. 자, 이제 본격적으로
포트폴리오 주제로 선정할 수 있는 몇
가지 예시를 말씀드리겠습니다. 자,
주제 유형 첫 번째 일상의 문제에서
출발합시다. 내가 직접 경험하고
관찰한 문제. 저는 이게 가장 설득력
있는 동기라고 생각합니다. 자,
일상의 문제 어떤 것들이 있을까요?
예전 제 영상에서도 다뤘는데요. 우리
명절에 기차표 선착주 예매하잖아요.
그때 기차표 잘 예매 안 되죠.
그리고 인기 있는 그룹의 콘서트 예매
우리 일상에서 겪을 수 있는 직접적인
예시자 면접관들도 바로 알 수 있는
상황이죠. 자, 그래서 선착순 예매,
대기열 시스템, 자원 경쟁, 분산납,
대기열큐, 용량 계획, 부화 테스트
이런 것들 활용할 수 있는 거죠.
그리고 데이팅앱, 추천 서비스, 위치
기반 추천 알고리즘, 지리 인덱싱,
추천 정밀도 이런 기술들 사용해 볼
수 있는 거죠. 그리고 우리가
포트폴리오를 내지만 면접관 입장에서는
많은 포트폴리오를 받을 수 있죠.
그러면 면접관이 짧은 시간에
포트폴리오를 정확하게 평가하기 위해서
포트폴리오 평가 시스템을 만들어
봤습니다라고도 할 수 있는 거죠.
그래서 지원자의 포트폴리오의 구현
난이도 AI 생성 코드 평가 보안
개인 정보 코리 최적화 모듈화 성능
확장성 같은 것을 평가할 수 있는
자동화된 시스템을 만들어 봤습니다라고
할 수도 있는 거죠. 이거 외도
일상에서 마주치는 누구나 이해할 수
있는 상황들, 문제들, 그것을
가정하고 그것으로부터 가수를 설정하고
문제를 정의하고 해결하고 그 가운데
공학적인 원리와 수치들을 적용하고
완벽하게 구현이 안 돼도 좋습니다.
주제 자체가 평범하거나 완벽하게
구현이 되지 않아도 이런 공학적 접근
그리고 의도, 주도적 설계, 결과물에
대한 해석 이런 것들이 잘 갖추지면
좋은 포트폴리오가 될 수 있다고 보는
거죠. 자, 주제 유형 두
번째입니다. AI 코딩 환경 자체를
우리 포트폴리오로 사용해 보자는
거죠. 자, AI 코딩 환계를
실험하고 개선하는 프로젝을
포트폴리오로 만들겠다는 거죠. 자,
단순 CR 유디 프로젝트를 만들어
가면서 AI의 문제점인 할루시네이션,
보완 취약점, 성능에 대한 무지,
그리고 특정 기능의 수증을 요청하면
이미 동작하는 기능이 버그가 나는
회기 버그. 그리고 컨텍스트 윈도우의
한계. 그리고 의전송 문제. 내가
CRUD로 프로젝트를 만들었는데 AI
코드가 이런 문제들을 보였고 나는 그
문제를 직접 찾아서 어떤 공학적
원리로 이런 부분들을 개선해서
최종적으로 CRUD 프로젝트를
완성했고 여기에서 얻은 경험이 AI를
잘 활용하기 위한 기법들이 정리가
됐다. 저는 이것도 포트폴리오로서
경쟁력 있고 차별화된 포트폴리오라고
생각합니다. 자, 세 번째 빅테크
기술 발표 장애 사례를 제현해 보는
겁니다. 자, 빅테크의 기술 블로그
포스트 모템 혹은 영상들 있죠?
발표하는 세션들도 있고 거기에서
발표하는 문제점 그런 것들을 내가
따라서 구현을 해 보는 거죠.
빅테크에서는 모든 소스를 다 오픈하진
않죠. 그냥 접근 방식과 설계 의도
이런 부분들 그리고 결과 이런 것들을
러프하게 설명을 하죠. 이것을 우리가
가져와서 내가 실제 구체적인
프로젝으로 만들어서 검정을 해 보는
거죠. 뭐 해외 빅테크도 좋고요.
국내 빅테크도 좋고요. 각종 세미나
등에서 소스를 얻을 수 있을 겁니다.
가령 예전에 트위터에 타임라인의 캐시
전략한 발표가 있었죠. 그 부분을
내가 직접 구현해 본다든지 우보의
실시간 유치 추적이 부분을 내가 직접
구현해 본다든지 네이버 페이에서 주문
메시지 시스템 무중단 전환했던 사례를
내가 한번 구현해 본다든지 이런
빅테크가 기술을 발표하고 장애를
해결했던 사례를 내가 한번 내
관점으로 설계하고 구현해서 검증해
보는 포트폴리오를 만들어 보는 거죠.
자,네 번째. 오픈 소소의 직접 기어
또는 코드 베이스 분석입니다.이 실무
규모의 코드를 다뤄본 경험을 어필하는
것은 굉장히 중요합니다. 오픈 소스에
내가 기여했다. 이것만큼 큰게 없죠.
그렇지만 우리 지순생들은 거창하게
하지 않아도 됩니다. 내가 실제로
사용하고 있는 작은 라이브러리 이슈를
한번 찾아보세요. 그리고 나서 코드를
분석하고 원인을 파악하고 개선 시도를
하고 PR을 날려 보세요. 거부
당하더라도 그 시도한 과정과 기록이
있으면 됩니다. 우리 면접관들은
이렇게 오픈소스화된 잘된 코드를 내가
이해하는 능력 그리고 실무 코드
베이스 규모에서의 문제를 발견했던
능력 그리고 오픈 소스에 기여하는
시도 자체가 커뮤니티의 참여 의지로
보는 거죠. 본인이 사용하는 작은
라이브러리로부터 한번 찾아보세요.
다시 한번 말씀드리지만 PR이
거절되거나 머지 안 돼도 괜찮습니다.
내가 직접 쓰는 코드에서 내가 문제를
발견했고 그리고 원인을 분석해 봤고
그리고 개선을 시도했다라는 그 과정
자체가 포트폴리오인 거죠. 자, 다섯
번째 어 소규모라도 실제 사용자가
있는 프로젝트면 참 좋습니다. 유저가
단 10명만이라도 실제 사용자가
있으면 완전히 다른 포트폴리오가 될
수 있습니다. 왜냐면 수치가 가상이
아니라 실책값이죠. 그리고 실제
피드백들이 있죠. 그리고 실제 배포
사이클 해봤던 경험이 되는 거죠. 즉
운영해 봤다는게 차별화가 되는 거죠.
자, 그래서 우리 치준생들은 뭐
친구나 어떤 작은 커뮤니티 또는 오픈
카톡 방에서 소규모 프로젝트를 한번
배포해서 사용을 하게 만들어 보세요.
그리고 나서 피드백을 수집하고 기능
개선하고 또 재보해서 또 사용하게
만들어 보고요.이 프로젝트가 굉장히
크고 이럴 필요가 없어요. 규모보다는
이렇게 개발을 하고 배포를 하고
개선을 했던 사이클을 돌아봤다는게
중요한 거죠. 실제 사용자, 실제
에러, 실제 사용자 피드백 이런
것들을 내가 해봤다는 경험인 거죠.
자, 그리고 많이들 하시는 부트 캠프
프로젝트입니다. 어, 부트 캠프
프로젝트도 충분히 포트폴리오로
훌륭하죠. 그렇지만 차별화를 해
주셔야 좋습니다. 면접관들이 부트캠프
프로젝트의 필요감을 느끼는 경우들이
있어요. 동일한 학습 기관, 동일한
주제, 유사한 디자인 스타일 딱 보면
포트폴리오를 많이 검토해 본
면접관들은 딱 보면 합니다. 여기
출신이 내라고. 그리고 팀
프로젝트인데 본인의 기어가 불명한
경우 좋게 안 보이죠? 그리고
결과물은 있는데 외가 없는 것 그리고
특별한 공학적인 원리 수치 접근이
없는 것 그냥 기능. 자, 여기에
차별화 포인트를 좀 주자는 거죠. 팀
프로젝트였다면 내가 거기에서 어떤
부분을 기여했는지 명확하게 어필하자는
거죠. 그리고 기술 선택에 있어서
나만의 근거와 어떤 트레이드오프에
대한 내용도 기록해서 어필하자는
거고요. 이런 아키텍처 설계, 품질,
속성 등 공학적인 원리를 사용했다.
이런 부분도 같이 버물이자는 거죠.
그리고 앞서 봤던 1에서 5까지의
포트폴리오 유형도 그 관점도 우리이
프로젝트에 적용할 수 있는 부분을
고민해서 적용해 보자는 거죠. 부트
캠프도 종류가 굉장히 많잖아요. 정말
능력 있는 개발자를 배출하는 부트
캠프가 있고요. 그냥 짧은 시간에
마치 공장에서 찍어내듯이 수강생을
배출하는 부트 캠프도 있죠.
면접관들은 보면 압니다. 그래서 같은
프로젝트라도 내가 무엇을 고민하고
어떤 결정을 내렸는가 하는 주도적인
프로젝트의 참여, 설계, 의도 이런
것들을 보여 주자는 겁니다. 자,
그리고 정말 중요한 것 제가이 제
채널에서 자주 말씀드리는
내용인데요.이 포트폴리오도 중요하지만
블로그, 기터, 유튜브 이런 곳에
나의 개발 이력, 고민, 기술, 분석
이런 것들을 지속적으로 기록해
나가자는 겁니다. 저는 이것이
포트폴리오보다 더 강력할 수 있다고
봅니다. 왜냐? 포트폴리오는 취업을
위해서 단발성으로 만든 결과물이죠.
그런데이 블로그나 깃업, 뭐 유튜브
이런 것들은 내가 꾸준히 해오던
지속적인 성격을 가진 기록물이죠.
지원자가 평소에 어떤 기술에 관심을
가지고 어떤 프로젝트를 해봤고 어떤
고민과 어떤 공부를 하는지 블로그
보면 잘 알 수 있습니다. 그래서
기업에 본인이 수행한 프로젝트 소스
그리고 체계적 관리 이런 것들을 잘
관리해서 아이 지원자가 여러
프로젝트를 체계적으로 관리하고 좋은
습관을 가지고 있구나 이런 걸 알 수
있게 되는 거고요. 그리고 기술
블로그 평소의 관심사 태도 기술
수준을 알 수 있습니다. 그리고
요즘은 유튜브죠.이 블로그의 내용을
유튜브로 해도 되죠. 자, 그렇지만
주의해야 될 사항도 있습니다. 오히려
역효과인 경우 단순히 복부하거나 매우
낮은 얕은 수준의 글 또는 일상
브로그 같은 글 이런 것들은 오히려
역효과입니다. 그리고 오랫동안 방치된
블로그 이거는 그냥 알려 주지 않는게
좋아요. 그리고 또 하나 너무 외부
활동, 뭔가에 본인이 상을 받는 것
이런 거에 너무 치중하면 또 역효가
될 수 있어요. 아,이 사람은 외부
활동에 신경을 많이 쓰는 사람이구나.
회사 일보다는 이렇게 오해할 수도
있다는 거죠. 자, 그래서 이런
것들만 조심하면 이런 블로그, 깃업,
유튜브 제계적으로 오랫동안 지속적으로
관리를 잘하면 어떤 포트폴리오보다
어필 요소가 될 수 있다고
생각합니다. 자, 그리고 또 하나
고민이죠. 어, 실제 유적가 없는데
수치, 성능 관련된 수치, 목표 수치
어떻게 만드나요? 자, 실제 사용자가
없어도 공학적인 기준을 세우고 직접
측정하면 됩니다. 자, 성능 지표를
이렇게 공신력 있는 자료, 공학적인
지표로 설정을 하면 좋습니다. 자,
구글 SR에 S로 설계하는 방법
그리고 응답 시간 P9500m 이하
이런 식으로 구체적인 지표와 수치
이렇게 성능 지표를 객관적인 수치와
기준으로 설정을 하고요. 이때
업계에서 통되는 레퍼런스를 참조하면
좋겠죠. 제가 이전 영상에서도 말씀을
드린 적이 있습니다. 그리고 부화
발생기로 직접 부화를 한번 넣어서
테스트를 해 보세요. 가상의 사용자를
직접 생성해서 부활을 줄 수가 있죠.
실제 사용자가 없어도. 자, 이런
도구들 많죠. 앵클라인드도 많이
사용을 했었고요. 자, 이런 도구들을
사용해서 실제 유저가 없어도 내가
가정한이 시나리오로 부활을 걸어 보는
겁니다. 그리고 나서 이렇게 나의
시스템이 어떤 응답을 보이는지, 어떤
처리량을 보이는지 확인을 해서
기록하고 개선하고 성능을 향상시켜
보는 거죠. 아키텍처를 조금씩 변경해
가면서 자 이런 응답 지표도 공학적인
품질 지표를 사용하면 좋겠죠. 그냥
5초 걸리더라 3초 걸리더라 이런게
아니고요. PA95에서 얼마가
되더라. TPS가 얼마가 되더라.
레이턴시가 얼마가 되더라. 이런
정확한 공학적 품질 접근을 하면
좋죠. 자, 이제 포트폴리오 제출
전에 셀프 체크 한번 해 봅시다.
내가 왜이 주제를 선택했는지 설명할
수 있습니까? 내가 직접 설정한 어떤
공학적 원리와 품질 기준 측정 수치가
있습니까? 그리고 내 프로젝트의 배포
URL, 기트업 소스 코드 URL
있습니까? 아키텍처를 잘 정리하고 내
프로젝트를 설명하는 영상이 있습니까?
AI를 어떻게 활용했고 어떻게
검정했는지 설명할 수 있습니까?
내프르트 핵심 코드 설계를 내가 직접
구주로 설명할 수 있습니까? 그리고
내가 어떤 기술을 선택했을 때 어떤
트레이드 오퍼를 생각했다라는 걸 말할
수 있습니까? 다른 지원자들의
포트폴리오하고 확연이 구분되는 나만의
관점이 있습니까? 자, 체크가
많을수록 준비가 잘된
포트폴리오입니다. 자,
정리하겠습니다. 구현만 하고 끝나는
단순한 시유 프로젝트 이제는 차별화가
없습니다. 자, 도메인의 관심을
가지고 일상의 불편함을 포착하는 등
해서 문제를 내가 발견하고 그리고이
문제를 해결하기 위해서 명확하게
설계하고 그 설계에 대한 트레이드오프
기록 근거를 남기고이 설계로 소프트웨
기술을 활용해서 구현하고 이때 AI를
주도적으로 활용하고 AI의 결과물을
비판적으로 검토하고 그리고 공학적인
원리와 기준 수치 등을 사용해서 내
프로젝트를 개선하고 그 개선 결과를
제시하는 것 이런 것들이 민재관이
보고 싶은 능력입니다. 자,
지순성에게 너무 많은 걸 요구하는 것
같기도 한데요. AI 활용으로 코드
구현에 대한 기대치가 높아졌죠.
그래서 우리 사람은 코드 구현보다는
어떤 문제를 발견하고 설계를 하고
AI 코드를 검토를 하고 공학적으로
내가 어떻게 접근하겠다 이런 부분에
조금 더 신경 쓸 수 있는 상황이 된
것 같고요. 그리고 오늘이 내용이
모든 걸 다 이렇게 해야 된다는 것이
아닙니다. 여기에서 나에게 맞는 몇
가지를 잘 발쳐해서 어필 요소로
가져가자는 겁니다. 자, 이렇게
영상을 마치고요. 앞서 말씀드린 대로
우리 실제 면접관들 그리고 지중생분들
의견을 남겨 주시면 여러 다른 분들이
또 보고 도움을 받거나 또 다른
의견을 제시해 줄 수 있을 것
같습니다. 저도 그 의견을 보고 또
다른 영상을 만들 수도 있을 것
같고요. 자, 수고했습니다.