안녕하세요.
저는 학부로 미국에서 Computer Science를 공부하였고 석사는 Data Science를 공부하였습니다.
현지에서 풀타임으로 취직하여 4년 이상 일하면서 Data Science + Software Engineer로 경력을 쌓고 있구요. 현재 일하는 회사는 Healthcare Industry에 속해 있습니다. 제가 하는 일은 AWS + GCP 아키텍쳐를 운영하고 새로운 파이프라인을 생성하며 주로 사용되어지는 툴은 Airflow, Python, SQL 입니다.
제가 다루고 있는 멘토링 분야는 Python인데요. 코딩하시다가 이해가 안가시는점, 혹은 강의 중 이해가 안가신다면 언제든지 1:1멘토링 환영합니다. Python을 제외한 다른 문의는 사절입니다 :) 클라우드 아키텍쳐 관련 상담 관련 멘토링은 추후 고려해보겠습니다.
모든 궁금증을 제가 아는선에서 성심성의껏 답변해드리도록 하겠습니다.
SW 엔지니어
Sungmin Kim 입니다.
SW 엔지니어
시니어 (9년 이상)
안녕하세요. 저는 미국에서 Computer Science 학사와 Data Science 석사 과정을 마친 후, 현재 Healthcare 도메인에서 데이터 엔지니어로 일하고 있는 사이먼킴입니다.
현재 업무에서는 AWS와 Airflow를 기반으로 매일 대용량 데이터를 수집하고 ETL 파이프라인을 설계 및 운영하고 있으며, 데이터의 안정성과 품질을 보장하기 위해 CloudWatch와 Splunk를 활용한 모니터링 시스템도 함께 관리하고 있습니다. 문제 발생 시 원인을 분석하고, 필요에 따라 파이프라인을 개선하거나 새로운 기능을 직접 구현하는 역할도 맡고 있습니다.
제가 사용하는 주요 기술 스택은 Python, SQL, AWS이며, 최근에는 GCP로의 대규모 마이그레이션 프로젝트를 통해 BigQuery, GCS, GKE 환경에서도 깊이 있는 경험을 쌓고 있습니다. 또한 Docker와 Terraform을 활용하여 인프라를 코드로 관리하는 IaC 환경에서도 지속적으로 작업하고 있습니다.
더 나아가 최근에는 AI Agent 시스템과 Harness Engineering에도 관심을 가지고, 실제 업무와 개인 프로젝트에서 에이전트 기반 자동화 시스템을 설계하고 실험하고 있습니다. 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어, 여러 에이전트를 어떻게 연결하고 안정적으로 실행·관리할 것인지, 즉 “AI Agent Orchestration”과 “Execution Harness” 구조에 대한 고민을 지속하고 있습니다.
데이터 엔지니어로 일하면서 가장 크게 느낀 점은 기술은 끊임없이 변화하지만, 그 본질은 생각보다 크게 다르지 않다는 것입니다. 하나의 기술을 깊이 이해하면 다른 기술로 확장하는 과정은 훨씬 수월해집니다. 저는 이 “핵심 원리의 공통성”을 중심으로, 단순한 기술 나열이 아닌 본질을 이해하는 학습 경험을 전달하고자 합니다.
이번 강의를 통해 제가 현업에서 쌓아온 실전 경험과 인사이트를 아낌없이 공유드리며, 여러분이 스스로 문제를 해결할 수 있는 힘을 기를 수 있도록 길잡이가 되어드리고 싶습니다.
저 사이먼킴은 어렵고 복잡한 기술도 쉽게 풀어내어, 재미있고 이해하기 쉬운 강의를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 수강생 여러분과 꾸준히 소통하며 함께 성장해 나가고 싶습니다.
여러분의 실력이 눈에 띄게 성장하는 과정을 함께 지켜보는 것이 저에게 가장 큰 보람입니다. 감사합니다.
집필저서: 업무에 바로 쓰는 AWS 입문
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