AI시대에도 주니어가 필요하다.

https://www.youtube.com/watch?v=qEF-eUaTq0Y&t=1s

 

# 최근 주니어 개발자에게 일어나는 일

1. 2021년 대규모 개발자 과잉채용이 일어났고 기업은 인력의 20~30%를 감축해도 된다고 판단하고 있다.
2. 컴퓨터공학자들이 증가했다. 일자리를 구하려는 신세대와 해고된 인력들이 시장에 공존하게 된다.
3. AI의 대중화로 고용주는 사람을 더 고용할지, AI를 잘 사용하는 소수의 사람을 고용할지 고민하고 있다.

# 상위 1% AI 네이티브들이 Agent를 다루는 방법

이들은 전통적 프로그래밍이 탄탄하고 시스템 설계, 알고리즘적 사고력, Agent 워크플로우를 사용하는 사람들이다.

1. Build it up piecemeal (조금씩 쌓아 올리기)

Claude의 보리스처니는 최소 5개의 Agent를 사용한다고 한다. 이 아티클을 보고 그대로 따라하는 것은 잘못된 방향으로 갈 수 있다. 대신에 1개씩 추가하는 방향을 권장한다. 예를 들어 프로젝트의 작은 수정사항들을 서로 다른 에이전트를 사용해서 과제를 수행하도록 하는 것이다. 에이전트들을 독립적으로 사용하려면 2가지 조건이 필요하다. 

1. 어떤 작업을 해야하는지 충분한 이해 
2. 각 작업의 경계가 어디까지 인가를 분명히 하기

이후 지시에 대한 결과를 확인하면 하나씩 추가하는 경험을 쌓는 것이다.

2. Context Switching (문맥, 사고 전환)

Agent를 인턴처럼 다룰수 있어야 한다. 에이전트들이 늘어나면 각각이 어떤 과제를 수행하고 있는지 순간순간 전환이 되어야 한다.
프로젝트의 사이즈가 커지면 각 Agent를 번갈아가며 확인해야 하는데 인간에게 쉬운 일은 아니다. 이것을 잘한다는 것은 이미 좋은 매니저라는 뜻이고 사람이나 직원을 관리해본 경험이 있는 것이다.

3. Agent-friendly codebase (에이전트 친화적 코드기반)

프로젝트에 Agent 투입시 Agent가 코드 구조를 이해할 수 있어야한다.

1. 무엇인가 망가뜨리지 않아야 하며 코드가 정상적으로 동작하는지 대조를 해야한다. 이를 위해 테스트를 진행해야한다. 테스트는 소프트웨어가 올바르게 동작하는지를 정의하는 계약이다. 테스트 커버리지가 충분하지 않다면 소프트웨어에 대한 계약이 없는 셈이다.
2. 여러기능을 쌓다가 Agent가 방향을 잃는다. 특히 오류가 오류를 만드는 상황을 마주하지 않도록 해야한다. 중요한 것은 AI가 코드를 보았을 때 설계, 테스트, 빌드 측면에서 완전히 정비된 상태가 되도록하는 것이다. 즉, 충분한 테스트 코드, 린팅, 스타일 체크, 코드 스타일의 요소들이 갖춰져야 Agent가 규칙을 따르게 된다.
3. 디자인 패턴이 일정해야 한다. 예로 같은 결과의 객체를 생성할 때 API 1, API 2와 같이 다른 형태가 있다면 Agent 혼란을 겪는다. 사람이라도 혼동스러울 것이다. 

# 단순한 소프트웨어와 좋은 소프트웨어의 차이

1. Taste(감각)

좋은 소프트웨어는 '감각'이 들어있는 소프트웨어이다. 개발자가 문제를 해결하기 위해 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 추가 작업이 더 투입되는 구간이 있어야 한다. 더 견고하고 앱에서 더 많은 걸 가능하게 만드는 것이다.

2. Experimentation(실험)

Claude의 보리스 처리는 1~2주마다 새로운 시스템을 만들어 낸다. 만들어낸 소프트웨어로 새로운 소프트웨어를 만들어 내면서 배우고 해답을 찾아가고 있다. 또한, 시스템을 구축하면서도 사용자의 피드백을 반영하며 실험을 반복한다.
중요한 것은 실험 자체를 워크플로우에 포함 시켜야 한다. 스스로 부딪히며 무엇이 나와 잘 맞고 잘 안 맞는지 확인해야 한다.

# 여전히 주니어 개발자가 필요한 이유

시니어 개발자는 수년간 자기 방식으로 개발하고 몸에 배어있다. 반면 새로운 사람들은 뭐든지 흡수한다. 산업과 각 분야가 얼마나 어려운지 겪어보지 않았기에 상대적으로 '뭐든 할 수 있다'라는 좋은 순진함이 있어 필요한 역량이라면 빠르게 활용하고 학습한다. 그래서 시니어가 못 하는 방식으로 충분히 성공할 수 있다.

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영상을 보고 3가지 관점을 느꼈다.

 

1. 역량 관점

테스트 코드, 시스템 설계, 디자인 시스템, 코드 스타일, 알고리즘

2. 경험 관점

단순한 문제해결을 넘어 더 어려운 문제를 해결하기 위해 어떤 경험을 만들었는지, 사용자의 피드백으로 시스템을 개선해봤는지도 필요하다.

3. 노하우 관점

특히 AI를 사용해서 빠르게 구현을 하면서 방향을 잃지 않는 에이전트 사용 노하우가 필요하다.

 

예전에는 언어 하나를 배우는 것만해도 벅찼지만 AI를 사용하면서 그 기간이 단축되었다. 정확하게는 필요이상으로 소모되던 시간들이 거의 사라졌다. 학습을 위해 공부만해도 시간이 부족한데 자료 검색, 예제, 요약 등으로 날리는 시간들이 줄어 더 많은 양의 공부가 가능해졌다. 심지어 흔히 '삽질'이라는 학습의 과정을 효과적으로 이용할 수 있다.

 

주니어 입장에서 배워야할 영역이 많이졌다고 느낄 수 있지만 시니어가 되면 어차피 알아야될 내용이기도 하다. 때문에 AI를 쓸 수 있는 세대를 살아가는 것만으로도 축복이다.

 

취업문이 좁아진 것이 분명히 체감은 된다. 그럼에도 합격하는 사람이 있으니 꾸준히 해보자. 개발자는 어차피 평생 공부해야하는 직업이다.