[데커톡3] 프로그래머스 제3회 데브코스 커리어 TALK 후기

 

2025년 3월 7일 금요일 15시에 열린 데커톡에 참여했다.

 

온라인/오프라인 동시에 진행한다고 했지만,

현장에서 듣는 것이 좋지 않을까하는 마음에 신청했다.

 

신청 사유와 궁금한 점, 그리고 관심있는 분야 등을 선택했던 것 같다.

지원서(?)를 작성하고 기다렸다.

오프라인은 총 60명을 선발한다고 했다.

되면 좋은 거고 안 되면 아쉬운거지.. 했는데

행사 전날에 다음과 같이 문자가 한 통 날라왔다.

내가 60명 중에 한 명이라니, 좋았다.

오프라인 신청자가 많아서 일부만 참여할 수 있었다고 문자에 포함되어 있었다.

 

위치는 강남역 내부와 연결되어 있어서 쉽게 찾을 수 있었다.

타포린백이랑 스티커, 볼펜 간단한 다과도 오프라인 당첨자에 한해서 받을 수 있었다.

경품 응모권도 주셨는데 나는 꽝! 다음을 노려보자.

 

 

서론이 길었다.

윤인도 연사님께서 강의해주신 내용과 내가 추가적으로 공부한 내용을 정리해보고자 한다.

 

AI 페어 프로그래밍

AI도 제대로 모르고 페어 프로그래밍도 잘 모르는데

도대체 AI 페어 프로그래밍이 도대체 뭘까?

 

페어 프로그래밍부터 알아보자.

페어 프로그래밍이란 두 명의 개발자가 하나의 문제 해결을 함께 논의하며 협업하는 기법이다.

그럼 AI 페어 프로그래밍은?

쉽다. 한 명의 개발자가 AI 툴을 통해서 문제를 해결하는 것이다.

기존에 사람이 하던 역할을 AI 가 대신해 주는 셈이다.

AI 페어 프로그래밍이 왜 필요할까?

 

시대가 너무 많이 바뀌었다. 

생성형 AI가 업무에 높은 비중으로 활용되고 있다. 기업에서도 AI 활용 능력이 없는 사람과는 일하고 싶지 않다고 응답했다.

 

그럼 개발자가 사용할 수 있는 AI 도구에는 어떤 것들이 있는데?

바로 GitHub Copilot(깃허브 코파일럿)이다.

깃허브 코파일럿은 깃허브 + 오픈AI 기술 형태의 AI 페어 프로그래밍 도구이다.

철저한 개발자 위주.

개발자가 코드를 더 빠르고 효율적으로 작성할 수 있게 설계되었다.

작성 중인 코드를 분석하고, 컨텍스트를 이해하여 코드를 자동으로 제안하는 기술을 제공한다.

 

깃허브 코파일럿의 기능

• 코드 생성
• 테스트 자동화
• 코드 개선
• 언어 처리
• AI 기반 검색

근데.. 이건 우리가 사용하고 있는 IntelliJ나 Android Studio 에서도

코드를 추천해주지 않는가?

깃허브 코파일럿은 조금 다르다.

IntelliJ에서의 코드 완성 기능은 개발자가 시작 문구를 쳤을 때 동작한다.

예를 들면, 변수 objective를 쓰고 싶을 때 obj라고만 쳤을 때 objective를 추천해주는 것이다.

 

하지만 깃허브 코파일럿은 단순 코드 자동 완성 기능이 아니라,

코드의 맥락을 이해하고 개발자가 작성하려고 하는 다음 코드를 예측하여 제안한다.

예를 들면, 함수 calculateTotalPrice()를 작성할 때, 깃허브 코파일럿은 함수의 이름과 주석, 기존 코드의 패턴을 분석하여

price * quantity와 같은 적절한 로직을 자동으로 제안 가능하다.

주석이나 함수 시그니처만 보고도 전체 함수의 구현을 자동으로 생성할 수 있고,

반복되는 코드 패턴을 학습하여 더 나은 코드를 제안하고 제공한다.

 

이렇게 대단한 AI 도구가 있는데, 개발자는 없어지는 직종이 아닌가?

연사님께서 앞으로 향후 5년은.. 아닐 것이라고 말씀은 해주셨다.

그렇다면 개발자를 꿈꾸는, 혹은 개발자로 일하고 있는 사람들에게 필요한 역량은 무엇일까?

 

개발자는 디자이너가 준 시안을 단순하게 코드로 구현해주는 사람이 아니다. 문제를 스스로 생각하고 해결하는 능력을 가져야 한다.

AI 모델을 연구하고 배포하는 사람이 아니라, AI 모델을 활용하여 서비스를 개발하는 사람이라는 것이다.

AI는 코드를 쓸 수 있지만, 사용자의 요구에 대한 유연한 사고가 되는가?

아니다, 유연한 사고를 하고 상황을 대처하는 것은 인간만이 할 수 있는 것이다.

개발자는 그 자리를 지켜야 한다.

 

AI가 우리 삶에 많은 변화를 준 것은 자명한 사실이다.

생성형 AI를 한번도 사용해보지 않은 사람은 있어도 한번만 사용해 본 사람은 없다.

프로그래밍을 하는 사람들도 예외는 아니다.

 

코드를 작성하라고 명령했을 때,

생성형 AI는 너무나 빠른 시간에 깔끔한 코드를 제시한다.

혹시, 그 코드를 Ctrl+c, Ctrl+v 하고 있지는 않은가?

우리는 AI에 의존해서만은 안된다. 활용해야 한다.

AI에 의존하지 않는 개발자가 되자.

"왜?"라는 질문을 항상 던지자.

생성형 AI가 제시한 코드를 그냥 가져다 쓰지 않고, 왜 라는 질문과 함께 이해하자.

그럼 의존하지 않게 되는 것이다.

 

깃허브 코파일럿을 아직 사용해보지는 못했다.

프로젝트를 많이 하고 경험치가 쌓였을 때 실전으로 써보고 싶다.

 

IT 업계에서 일하기를 희망하는 취준 혹은 이직 준비를 하는 사람들은 많이들 '자격증'이 필수 요건이라고 생각한다.

필자도 그랬다. 우대조건에 자격증 소지자가 너무 많기 때문.

연사님께서 말씀해주시길 시간적으로 여유가 있다면 자격증을 취득하는 게 좋겠지만,

"취업"이 목적이라면 AI 툴의 활용법을 익히는 것을 더 추천한다고 하셨다.

AI 모델 자체가 아니라, AI 모델의 활용법 이라는 것을 잊지 말자.

 

회사는 어떤 사람과 일하고 싶을까. 에 대해서도 말씀해주셨다.

당연하게도, 회사는 어떤 일이 주어졌을 때 해내는 사람을 중요하게 생각한다.

많은 회사들이 입사 전에 '과제 테스트'를 진행한다. AI 활용을 하는 사람이 많아지면서 과제 테스트의 퀄리티는 자동으로 올라갔다. 그렇기 때문에 개발자들의 실제 실력을 알기에는 쉽지 않다.

예를 들어, '쿠버테티스와 GO를 사용해서 이런 프로젝트를 만드셨는데, 어떻게 만드셨어요?' 라는 질문에 답을 못한다면.. 그건 AI 가 만든 것이지 인간이 만든 것이 아니다. 솔직하게 'AI 도구를 활용하여 이러한 프로젝트를 만들었습니다.' 라는 등의 어떻게 해결을 했는지 등의 이야기를 듣고 싶어한다. 단순한 코딩 실력을 보고서 뽑지 않는다는 것이다.

 

더 많은 이야기를 들었고, 더 많은 이야기를 나누고 싶지만 글이 너무 길면 다들 안 읽으셔서

프로그래머스 측에서 다시보기 영상을 올려주신다고 문자가 왔다.

(다시보기 링크를 전달받으면 글을 수정해서 다시 올리겠습니다.)

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

조금이나마 도움이 되었다면 저는 만족합니다 :)

 

모두가 원하는 회사에 들어가서 직장상사 뒷담을 하는 날까지

월급을 받는 날까지 응원합니다.