「SES 그만두고 싶다」 「SES 힘들다」—— 이 키워드로 검색해 본 적이 있는 사람, 솔직하게 손을 들어주길 바란다. 나도 3년 전에는 그랬다.

고객사 상주(客先常駐)하며 정해진 작업을 수행하고, 기술이 늘고 있다는 실감도 없으며, 단가 시세도 한계에 부딪혔다. 프리랜서로 전향하려고 해도 「무엇을 할 수 있나요?」라는 질문에 답을 못 했다. 그런 상태였다.

전환점이 된 것은 AI 개발 도구를 실무에 도입한 것이다. 특히 Claude Code라는 터미널에서 동작하는 AI 코딩 에이전트(AI Coding Agent)를 사용하기 시작하면서, 데이터 분석(Data Analysis) 안건을 스스로 처리할 수 있게 되었고, 제시할 수 있는 단가 범위가 바뀌었다.

이 기사에서는 SES 엔지니어로서 현장에 있으면서, Claude Code를 사용하여 데이터 분석 기술을 습득하고, 최종적으로 프리랜서로서 단가를 높이기까지 했던 일을 구체적으로 적는다. 거짓은 쓰지 않는다. 실제로 동작하는 커맨드(Command)와 설정만을 싣는다.

SES의 단가 시세는 기술 스택(Skill Set)과 경력 연수로 대략 결정된다. 2026년 현재, 일반적인 SES 엔지니어의 월 단가는 40만~60만 엔대가 중심이다. 여기서 더 올라가려면 「이 사람이 아니면 안 된다」라는 전문성이 필요하다.

문제는 SES 현장에서는 「주어진 작업을 정확하게 수행하는 것」이 요구되기 때문에, 전문성을 연마할 기회가 제한적이라는 점이다. 테스트 공정이나 문서 정비(Documentation)만 돌아오는 현장에 있으면, 시장 가치가 올라가지 않은 채 연수만 지나가게 된다.

「SES 힘들다」라고 느끼는 원인을 분석하면 대체로 다음과 같이 집약된다.

기술의 정체: 비슷한 작업의 반복으로 성장 실감이 없음 -
단가의 천장: 영업이 사이에 끼어 있기 때문에 자신의 시장 가치가 직접 반영되지 않음 -
귀속 의식의 결여: 고객사 상주로 인해 자사에 대한 소속감이 옅음 -
커리어 패스(Career Path)의 불투명성: 3년 후, 5년 후에 무엇을 할 수 있게 되어 있을지 보이지 않음

이 중에서 자신의 힘으로 바꿀 수 있는 것은 「기술의 정체」뿐이다. 그래서 그곳에 집중했다.

기술의 방향성을 정할 때, 다음 기준으로 생각했다.

데이터 분석은 AI 도구와의 궁합이 매우 좋다. Claude Code를 사용하면 Python을 이용한 데이터 처리, 시각화(Visualization), 리포트 작성을 대화형으로 진행할 수 있다. 기존이라면 며칠이 걸렸을 분석 작업이 몇 시간 만에 끝나는 경우도 있다.

게다가 데이터 분석을 할 수 있는 엔지니어의 단가 시세는 일반적인 SES 단가보다 높다. 월 단가로 70만~90만 엔대를 노릴 수 있는 영역이다.

Claude Code는 Anthropic 사가 제공하는 터미널 기반의 AI 코딩 에이전트다. 2025년에 출시되었으며, 2026년 현재는 Opus 4.6 모델로 동작한다.

특징을 정리한다.

터미널에서 동작: VSCode 등의 IDE에 의존하지 않음 -
파일 읽기/쓰기가 가능: 코드 생성뿐만 아니라 기존 파일의 편집도 가능 -
커맨드 실행 가능: npm install이나 Python 스크립트 실행을 AI가 판단하여 수행 -
컨텍스트(Context)가 넓음: 프로젝트 전체를 이해한 상태에서 작업 수행

설치는 간단하다.

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

이것뿐이다. 그다음은 프로젝트 디렉토리에서 claude라고 치면 기동한다.

cd ~/my-project
claude

처음에 한 것은 수중에 있는 CSV 데이터의 분석이다. SES 현장에서 다루던 로그 데이터를 익명화하여 반출하고(허가는 받았다), Claude Code에 던져 보았다.

Claude Code를 기동하여 다음과 같이 지시했다.

data/access_log.csv를 분석해줘. 컬럼의 개요, 결측치(Missing Value), 기본 통계량을 출력해줘.

Claude Code는 다음 사항들을 자동으로 해주었다.

• Python 스크립트 생성
• pandas로 CSV 읽기
• df.info(), df.describe(), df.isnull().sum() 실행
• 결과를 Markdown 테이블로 정형화하여 표시

생성된 Python 코드는 다음과 같은 느낌이었다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/access_log.csv')
print("=== 데이터 개요 ===")
...

핵심은 자신이 Python에 익숙하지 않더라도, Claude Code가 적절한 코드를 작성하여 실행해 준다는 점이다. 물론 생성된 코드는 읽고 이해할 필요가 있다. 하지만 "처음부터 작성하라"는 것과 "읽고 이해하라"는 것은 난이도가 완전히 다르다.

다음으로 그래프를 만들어 보았다.

시간대별 액세스 수를 그래프로 그려줘. PNG로 저장해줘.

Claude Code는 matplotlib을 사용한 스크립트를 생성하고 실행해 주었다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
...

일본어 폰트 문제가 발생했을 때도 "일본어 폰트가 깨져. 수정해줘"라고 지시하면, japanize-matplotlib를 추가하거나 폰트 경로를 지정하는 코드로 수정해 주었다.

지금까지의 분석을 Markdown 리포트로 자동 생성하는 구조를 만들었다.

분석 결과를 Markdown 리포트로 정리하는 스크립트를 만들어줘.
그래프는 이미지로 삽입하고, 고찰도 자동으로 생성해줘.

Claude Code는 데이터 읽기 → 분석 → 그래프 생성 → Markdown 생성을 하나의 스크립트로 통합해 주었다. 이 스크립트를 매달 실행하면 정형화된 리포트가 자동으로 완성된다.

이것이 실무에서 효과를 발휘했다. SES 현장에서 "이 데이터, 좀 분석해서 리포트로 만들어 줄 수 있어?"라는 요청을 받았을 때, 다음 날 바로 제출할 수 있게 되었다. 이전 같았으면 일주일은 걸렸을 작업이다.

Claude Code를 계속 사용하다 보면, 프로젝트마다 "이런 규칙으로 동작했으면 좋겠다"라는 요구사항이 생긴다. 그것을 실현하는 것이 CLAUDE.md 파일이다.

프로젝트 루트에 CLAUDE.md를 두면, Claude Code가 기동 시 자동으로 읽어 들인다.

실제로 사용 중인 설정 예시를 소개한다.

# 프로젝트: 데이터 분석 리포트 자동 생성
## 규칙
- Python은 3.11 이상을 사용
...

이렇게 적어두기만 하면, Claude Code는 매번 "Python 버전은?", "출력 위치는?"라고 묻지 않는다. 사소해 보이지만 쌓이면 차이가 크다.

자신의 경험과 주변 엔지니어들의 이야기를 바탕으로, 2026년 현재의 상황을 정리한다.

월 단가: 40만65만 엔 (경력 35년, 일반적인 Web 개발 기술)
실수령액: 회사의 마진을 제외하고 실질적으로 60~70% 정도
스킬업 기회: 현장에 따라 다름. 편차가 매우 큼
영업 수고: 없음 (회사가 해줌)

월 단가: 60만100만 엔 (동등한 기술)
실수령액: 에이전트를 통해서도 8090% 정도
스킬업 기회: 프로젝트를 선택할 수 있으므로 스스로 컨트롤 가능
영업 수고: 에이전트 이용으로 경감 가능. 단, 포트폴리오는 필요

데이터 분석 기술을 가지고 있는 것만으로도 프로젝트의 폭이 넓어진다. 구체적으로는 다음과 같은 프로젝트가 가시권에 들어온다.

• BI 대시보드 구축 (Metabase, Redash, Looker Studio)
• KPI 리포트 자동화
• 로그 분석 기반 구축
• 머신러닝 (Machine Learning) 모델 프로토타이핑

이러한 프로젝트들은 단순한 Web 개발 프로젝트보다 단가가 높은 경향이 있다.

Claude Code에는 "에이전트 (Agent)"라는 기능이 있다. 복잡한 태스크를 분할하여 각각을 병렬로 처리하게 할 수 있다.

예를 들어, 다음과 같이 사용하고 있다.

이 프로젝트의 src/ 디렉토리 하위를 조사해서, 사용되지 않는 임포트(import)를 모두 리스트업해줘.

이러한 탐색적인 태스크는 서브 에이전트 (Sub-agent)에게 맡기면 본체의 컨텍스트 윈도우 (Context Window)를 압박하지 않는다.

앞서 언급했지만, 이것은 정말 중요하기에 다시 한번 강조한다. CLAUDE.md를 작성하지 않은 Claude Code는 매번 "처음 뵙겠습니다" 상태로 일을 시작하는 것과 같다.

나의 CLAUDE.md에는 반드시 다음 내용을 포함한다.

• 사용 언어 및 버전
• 디렉토리 구성
• 코딩 규약
• 테스트 실행 방법
• 커밋 메시지 (Commit Message) 포맷

Claude Code에는 /plan이라는 명령어가 있다. 이것을 사용하면 갑자기 코드를 작성하기 시작하는 것이 아니라, 먼저 설계를 제안해 준다.

/plan CSV 데이터를 읽어서, 월간 리포트를 PDF로 출력하는 시스템을 만들고 싶어

이렇게 하면 Claude Code는 먼저 전체 설계를 제안하고, 승인을 받은 후에 구현으로 넘어간다. "뭔가 다른 게 만들어졌다"라는 사고가 대폭 줄어든다.

Claude Code의 강점은 에러 메시지 (Error Message)를 이해하고 수정해 준다는 점이다. 에러가 발생하면 스스로 찾아보기 전에 먼저 Claude Code에게 던진다.

이 에러를 수정해 줘:
ModuleNotFoundError: No module named 'japanize_matplotlib'

Claude Code는 pip install japanize-matplotlib를 실행하고, 스크립트를 재실행해 준다. 의존성 해결 (Dependency Resolution)까지 자동으로 해주는 점은 매우 도움이 된다.

나는 /commit 스킬을 사용하여, 변경 내용의 요약과 커밋 (Commit)을 Claude Code에게 맡기고 있다. 커밋 메시지가 적절한지는 확인하지만, 초안을 작성해 주는 것만으로도 시간을 절약할 수 있다.

"SES를 그만두고 싶다"라고 생각만 해서는 아무것도 변하지 않는다. 다음은 내가 실제로 밟았던 단계다.

Claude Code를 설치한다
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Python의 기초를 배운다

• pandas, matplotlib, numpy의 기본 조작

• Claude Code에게 "pandas의 기본 조작을 알려줘"라고 물으면, 실례와 함께 알려준다

개인 프로젝트를 만든다

• 공개 데이터셋 (정부 통계, Kaggle 등)을 사용하여 분석 리포트를 만든다

• GitHub에 공개하여 포트폴리오로 만든다

SES 현장에서 데이터 분석 기회를 찾는다

• "이 엑셀(Excel), 조금 더 보기 좋게 만들 수 있을까요?"라는 요청에 전력을 다해 응한다

• 자발적으로 로그 분석이나 KPI 대시보드 (Dashboard)를 제안한다

부업이나 소규모 프로젝트로 경험을 쌓는다

• 크라우드 소싱 (Crowdsourcing)에서 데이터 분석 프로젝트를 맡는다

• 실적과 리뷰를 축적한다

프리랜서 에이전트에 등록한다

• 레바텍 (Levtech), PE-BANK, Midworks 등

• 포트폴리오와 SES에서의 실적을 제시한다

단가 협상의 재료를 준비한다

• "데이터 분석을 할 수 있다", "AI 도구를 사용하여 생산성이 높다"라는 구체적인 무기
• 과거의 결과물 (익명화한 분석 리포트 등)

2026년 현재, 프리랜서 데이터 분석 프로젝트는 리모트 워크 (Remote Work)가 주류가 되고 있지만, 지역에 따른 특색은 아직 남아 있다.

도쿄

• 프로젝트 수는 압도적으로 많다
• 금융·광고 계열의 데이터 분석 수요가 높다
• 단가도 가장 높은 경향이 있다
• 단, 경쟁도 치열하다

오사카

• 제조업·소매업 계열의 프로젝트가 많다
• 도쿄보다 단가는 약간 낮지만, 생활비도 낮다
• 리모트 프로젝트의 증가로 도쿄의 프로젝트도 받기 쉬워지고 있다

후쿠오카

• 스타트업 유치에 힘을 쓰고 있어 IT 기업이 증가 추세다
• 지역 중소기업을 위한 DX (Digital Transformation) 프로젝트가 늘고 있다
• 낮은 생활비와 리모트 워크의 조합으로, 실질적인 실수령액은 좋은 경우가 있다

어느 지역에 있더라도, 리모트 워크를 할 수 있는 스킬셋 (Skill Set)을 가지고 있다면 선택지는 넓어진다. 데이터 분석은 리모트 워크와 궁합이 좋은 분야다.

마지막으로, Claude Code를 사용하여 실제로 만든 도구를 하나 소개한다. SES 현장에서 사용하던 공수 관리 데이터를 분석하는 스크립트다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
...

이 스크립트의 8할은 Claude Code가 작성했다. 내가 한 것은 요구 사항을 전달하는 것과 출력 포맷을 미세 조정하는 것뿐이다.

중요한 것은, 이 코드를 "읽고 이해할 수" 있게 되는 것이다. AI가 작성한 코드를 블랙박스 (Black Box) 상태로 사용하는 것이 아니라, 무엇을 하고 있는지 설명할 수 있는 수준으로 만든다. 그것이 진짜 실력이 된다.

"SES가 힘들다", "SES를 그만두고 싶다"라는 마음은 현상에 대한 위기감의 표현이다. 그 위기감을 에너지로 바꾸어 구체적인 행동으로 옮기는 것이 중요하다.

Claude Code와 같은 AI 개발 도구는 스킬 갭 (Skill Gap)을 메워주는 부스터가 된다. 데이터 분석 지식이 제로(0)라도, AI와 함께 코드를 쓰면서 배울 수 있다. 반년 정도면 프리랜서로서 단가 협상을 할 수 있는 수준의 실적을 만들 수 있다.

단가 시세를 바꾸는 것은 자신의 스킬셋을 바꾸는 것이다. SES의 구조에 불평만 해서는 단가가 올라가지 않는다. AI라는 새로운 무기를 손에 넣고, 자신의 시장 가치를 스스로 높여 나가자.

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