멘티가 남긴 리뷰

AI 직무 전환을 준비하면서 가장 막막했던 부분은 내가 어떤 직무를 목표로 잡아야 하는지, 그리고 지금까지의 경험을 어떻게 포트폴리오로 연결해야 하는지였습니다. 멘토링을 통해 AI Scientist, AI Engineer, Applied AI Engineer, AI 서비스 개발자의 차이를 현실적으로 이해할 수 있었습니다. 특히 제 상황에서는 연구 중심의 방향보다는, 기존 개발 경험을 바탕으로 AI 기능을 실제 서비스에 적용하고 운영 관점까지 고민하는 AI 서비스 개발자 또는 Applied AI Engineer 방향이 더 적합하다는 점을 알게 되었습니다. 가장 도움이 되었던 부분은 포트폴리오에 대한 조언이었습니다. 단순히 새로운 AI 서비스를 여러 개 만드는 것보다, 이미 진행한 프로젝트를 기술 포트폴리오로 깊게 정리하는 것이 중요하다는 말을 들었습니다. 프로젝트의 전체 흐름, AI 기능이 들어간 위치, 사용한 기술, 개발 중 마주친 문제, 그리고 그 문제를 어떻게 해결했는지를 구체적으로 보여줘야 한다는 점이 인상 깊었습니다. 또한 요즘은 누구나 LLM API나 RAG를 활용해 비슷한 형태의 서비스를 만들 수 있기 때문에, 차별점은 “무엇을 만들었는가”보다 “어떤 문제를 발견했고, 어떻게 해결했는가”에서 나온다는 점도 크게 와닿았습니다. 단순히 GPT API를 붙인 프로젝트가 아니라, 검색 품질, 비용, 속도, 사용자 입력 오류, 프롬프트 구조, 평가 방식 같은 부분을 얼마나 고민했는지가 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 멘토링 후에는 앞으로의 학습 방향도 더 명확해졌습니다. 막연히 AI 전체를 공부하기보다는, 제 포트폴리오에 들어간 RAG, LLM, 임베딩, 벡터 검색, 자연어처리 기초 개념부터 정리하고, 이를 바탕으로 기술면접에 대비해야겠다고 느꼈습니다. 이번 멘토링을 통해 단순히 “AI 직무로 가고 싶다”는 막연한 목표에서 벗어나, 어떤 직무를 우선적으로 노릴지, 어떤 포트폴리오를 만들어야 할지, 그리고 어떤 기초지식을 보완해야 할지 구체적인 방향을 잡을 수 있었습니다. 앞으로는 새로운 프로젝트를 무작정 늘리기보다, 기존 프로젝트를 깊게 정리하고 기술적으로 설명할 수 있는 준비에 집중하려고 합니다.