안녕하세요
안녕하세요. 글로벌 IT 기업에서 Principal Systems Engineer로 근무하며 대기업 및 엔터프라이즈 고객의 IT 인프라 전략과 기술 아키텍처를 담당하고 있습니다.
가상화와 Private Cloud를 시작으로 Hybrid Cloud, Kubernetes, Cloud Native, Database, GPU 및 Private AI Infrastructure까지 다양한 영역에서 고객의 기술적·비즈니스적 요구사항을 실제 아키텍처로 연결하는 일을 하고 있습니다.
단순히 기술을 설명하는 것보다,
“왜 이 기술을 선택해야 하는가?”
“실제 기업에서는 어떻게 도입하는가?”
“엔지니어는 어떻게 기술을 비즈니스 가치로 설명해야 하는가?”
를 고민하고 해결하는 것이 제 업무의 중요한 부분입니다.
그동안 다양한 엔터프라이즈 고객 프로젝트에서 아키텍처 설계, 기술 검증(PoC), 클라우드 및 인프라 현대화, 고객 프레젠테이션, Executive Briefing 등을 경험해 왔습니다.
제가 직접 경험하고 배운 것들을 바탕으로 IT 엔지니어의 커리어, 프리세일즈 SE, Solution Architect, Cloud/Kubernetes/AI Infrastructure 분야에 관심 있는 분들과 현실적인 이야기를 나누고 싶습니다.
이런 멘토링이 가능합니다
1. 프리세일즈 SE / Solution Architect 커리어
현재 엔지니어로 일하고 있지만 앞으로의 커리어 방향을 고민하고 있거나, 글로벌 IT 벤더의 Presales Engineer 또는 Solution Architect로 커리어를 확장하고 싶은 분들에게 적합합니다.
다음과 같은 주제로 이야기할 수 있습니다.
- Presales SE는 실제로 어떤 일을 하는지
- 일반 엔지니어와 SE / Solution Architect의 차이
- 글로벌 IT 벤더 SE에게 필요한 역량
- 기술 엔지니어에서 Presales로 전환하는 방법
- 고객 앞에서 기술을 효과적으로 설명하는 방법
- 기술 Presentation 및 Demo 역량
- 경력직 이직을 준비할 때 어떤 경험을 만들어야 하는지
- Senior / Principal Engineer로 성장하기 위해 필요한 역량
- 기술 전문가와 Manager 커리어 중 어떤 방향을 선택할지
단순한 면접 요령보다는 장기적인 엔지니어 커리어를 어떻게 설계할 것인지를 함께 고민합니다.
2. Enterprise Infrastructure / Cloud Architecture
기업 인프라를 공부하고 있지만 개별 기술들이 어떻게 연결되는지 막막한 분들도 환영합니다.
- Enterprise Infrastructure Architecture
- Virtualization / Private Cloud
- Hybrid Cloud
- VMware 환경의 현대화 및 대안 검토
- 데이터센터와 Public Cloud의 역할
- Disaster Recovery / Business Continuity
- 실제 기업에서 아키텍처를 검토하는 방법
- 좋은 기술과 실제 도입 가능한 기술의 차이
특정 제품의 기능을 배우는 것보다는 기업이 실제로 어떤 기준으로 기술과 아키텍처를 선택하는지를 이해하는 데 초점을 맞춥니다.
3. Kubernetes / Cloud Native
Kubernetes를 공부했지만 이것이 실제 엔터프라이즈 인프라에서 어떻게 활용되는지 궁금한 분들과도 이야기할 수 있습니다.
- VM과 Container, Kubernetes의 관계
- Enterprise Kubernetes Architecture
- Kubernetes를 공부할 때 어디까지 알아야 하는지
- Cloud Native 엔지니어에게 필요한 인프라 지식
- Kubernetes 관련 커리어 방향
- 기존 인프라 엔지니어가 Kubernetes 역량을 만드는 방법
4. AI / GPU Infrastructure
최근에는 Enterprise AI 및 Private AI Infrastructure 영역도 주요 업무 중 하나입니다.
- AI Infrastructure의 전체 구조
- GPU Infrastructure 기초
- NVIDIA GPU와 AI Platform의 관계
- Kubernetes 기반 AI Infrastructure
- LLM Serving Infrastructure
- Private AI / Enterprise AI Platform
- AI 인프라 엔지니어에게 필요한 역량
- 기존 인프라 엔지니어가 AI 시대에 준비해야 할 것
AI 모델을 만드는 Data Scientist 관점보다는 AI가 실제 기업 환경에서 동작하기 위해 필요한 Infrastructure와 Platform 관점을 중심으로 이야기합니다.
이런 분들에게 추천합니다
- 현재 인프라 엔지니어인데 앞으로의 커리어가 고민되는 분
- 글로벌 IT 벤더로 이직하고 싶은 분
- Presales SE / Solution Architect가 되고 싶은 분
- VMware / Virtualization 엔지니어에서 Cloud로 영역을 넓히고 싶은 분
- Kubernetes를 공부했지만 실제 기업에서 어떻게 사용하는지 궁금한 분
- AI 시대에 인프라 엔지니어가 무엇을 준비해야 할지 고민되는 분
- 기술은 알고 있지만 고객이나 경영진에게 설명하는 것이 어려운 분
- Senior / Principal Engineer로 성장하기 위해 무엇이 필요한지 고민되는 분
현재 상황과 목표를 먼저 듣고, 제가 경험한 범위 안에서 현실적으로 실행할 수 있는 방향을 함께 찾아보는 멘토링을 지향합니다.
진행 방식
멘토링은 1:1 미팅으로 진행합니다.
사전에 남겨주신 현재 경력, 고민, 질문을 확인한 후 멘토링을 진행하며, 제한된 시간을 최대한 효율적으로 활용하기 위해 일반적인 이야기보다는 멘티의 실제 상황과 질문을 중심으로 대화하는 방식으로 진행합니다.
커리어 상담이라면 현재 경력과 목표를 함께 살펴보고, 기술적인 주제라면 필요한 경우 아키텍처나 개념을 설명하면서 진행합니다.
멘토링은 정답을 일방적으로 알려드리는 시간이 아니라,
현재 위치 → 목표 → 부족한 역량 → 다음 Action
을 함께 정리하는 시간이 되었으면 합니다.
멘토링 전 준비해 주세요
멘토링 신청 시 아래 내용을 간단히 정리해 주시면 훨씬 밀도 높은 대화를 할 수 있습니다.
커리어 멘토링
- 현재 담당 업무와 경력
- 현재 가장 고민하고 있는 부분
- 희망하는 직무 또는 회사
- 앞으로 1~3년 정도의 커리어 목표
- 질문하고 싶은 내용 3~5개
이직이나 직무 전환 상담이라면 가능하실 경우 이력서 또는 경력기술서를 준비해 주셔도 좋습니다.
기술 멘토링
- 현재 다루고 있는 기술 또는 환경
- 이해가 어려운 부분
- 해결하고 싶은 기술적 고민
- 관련 아키텍처나 구성도가 있다면 참고 자료
회사 또는 고객의 자료를 공유하는 경우에는 반드시 회사명, 고객명, IP, 계정 정보 등 민감하거나 기밀에 해당하는 정보는 제거한 후 준비해 주세요.
제가 드리고 싶은 것
인터넷에는 기술을 배우는 방법에 대한 정보는 많습니다.
하지만
“이 기술을 실제 기업에서는 어떻게 사용하는지”
“10년 뒤에도 경쟁력 있는 엔지니어가 되려면 무엇을 준비해야 하는지”
“기술을 잘하는 것에서 한 단계 더 성장하려면 무엇이 필요한지”
에 대한 답은 사람마다 다릅니다.
저 역시 엔지니어로 일하면서 계속 새로운 기술을 배우고 커리어를 고민해 왔습니다.
제가 현장에서 경험하면서 얻은 시행착오와 관점을 공유하면서, 멘티분이 자신에게 맞는 다음 커리어와 기술 방향을 찾는 데 조금이라도 시간을 단축할 수 있도록 돕는 것이 이 멘토링의 목표입니다.
인프라, Cloud, Kubernetes, AI Infrastructure 또는 Presales / Solution Architect 커리어에 대해 고민하고 계시다면 편하게 찾아주세요.
