안녕하세요, 멘토님. 저는 컴퓨터공학을 전공하고 있지만, 코딩 실력이나 AI 활용 능력이 아직 부족한 상태입니다. 이전에 다른 분의 질문에 답변하시면서 LLM Loop, LLM Wiki, Agent를 다루는 방법 등을 공부하는 것이 좋다고 말씀해 주신 것을 보았습니다. 혹시 이 조언이 전공자에게도 동일하게 해당되는지, 아니면 전공자의 경우 우선적으로 다져야 할 기초나 접근 순서가 다를지 궁금합니다. 또한, 팀 프로젝트에서 자기 자신을 위한 AI 활용 경험보다 팀 차원에서 AI 활용을 체계화하는 경험이 중요한 것 같은데, 현업에서는 어떤 방식으로 체계화하는지, 어떻게 해야 이런 능력을 기를 수 있는지 궁금합니다. 제 상황에 맞게 조언을 주시면 감사하겠습니다.
익명 · 2026. 08. 28. 10:50
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신*선 멘토
대웅제약 AI 신약팀 · 선임연구원
안녕하세요, 대웅제약 신호선입니다. 좋은 질문 주셔서 감사합니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 또 진화하고 있습니다. 업계의 트랜드를 쫓아가다보면 입사 후3-5년차 이상 분들은 거의 직접 개발하지 않고 있습니다. 코어 알고리즘도 마찬가지이죠. 하지만 어떤 알고리즘을 써야하는지 기본적으로 아는분이라면 이야기가 조금 달라집니다. 훨씬더 효율적인 컴퓨팅 자원을 사용하여 시스템을 만들 수 있겠죠. 1-2년 전에는 Human in the loop 였습니다. AI가 작성하고 사람이 관여해서 수정하는 방식이죠. 이제는 LLM in the loop입니다. 사람이 일에 대한 기준과 가이드를 주면 LLM이 완성할때 까지 계속 스스로 수정하는 방식이죠. 그렇게해서 완성도를 높여가는 것이 사람이 하는것보다 빠르고 정확합니다. 기본적으로 AI가 어떻게 작동하는지 원리를 이해하는것도 중요합니다. 지금은 Transformer 기반의 모델이 아직도 주류를 이루고 있죠. Transformer 알고리즘이 나온지도 10년이 넘긴했습니다. 팀 프로젝트가 있다면 팀에서 agentic AI를 사용하는것을 권장합니다. 개인 프로젝트를 하신다면 AI Agent 팀을 구성해서 해보시는것도 좋은 경험이 될 수 있을것 같습니다. 저의 경험이 좋은 예시가 될수 없을것 같은데, 저의 경우 연구소에서 특정 목표를 세우고 그것을 달성하기 위해 모든 자원을 총 동원합니다. 즉, 생각보다 그렇게 체계적이지 않으며 대부분 스스로 목표를 세우고 그것을 달성하기 위해 스스로 학습하고 스스로 개발하고 결과를 도출합니다. 이런 능력을 학부생 부터 기르기는 쉽지 않습니다만, 명확한 동기부여를 갖고 계획을 세워서 하시면 좋을 것 같습니다. 계획을 세우는 방법은 여러가지가 있지만 대부분 기업에서 KPI라는 제도를 운영하고 있습니다. 이것에 맞추어서 본인 프로젝트를 수행하는 것도 추천드립니다. 이런 방식으로 해보시면 능력을 기를 수 있을겁니다. 최근 대부분 기업의 Job Description을 보면 AX와 관련된 직무가 계속 주류를 이루고 있습니다. 본인이 가고싶은 도메인(금융, 의생명, 제약/바이오, 신소재, 로보틱스)을 정하시고 그쪽으로 준비를 해보시는 것을 추천드립니다. 답변이 잘 되었는지 모르겠습니다. 혹시 추가 질문이 있으시면 부담없이 편하게 말씀해주세요.