foreign key는... not valid후validate constraint방식 사용
Range 쿼리
겹치지 않는 범위:
단순 조건p >= start and p <= end는 비효율적 (복합 인덱스 있어도)
효율적 방식:
select *
from (select ... from ranges where start <= p order by start desc limit 1)
where end >= p
(start 컬럼 인덱스만 필요)
겹칠 수 있는 범위:
일반 B-tree 인덱스로는 비효율적
MySQL은 spatial index, PostgreSQL은 GiST 사용 권장
Concurrency and Parallelism
volatile
volatile은 lock을 대체할 수 없으며 atomicity 제공 안 함
lock으로 보호된 데이터는volatile필요 없음 (lock이 memory order 보장)
C/C++:volatile은 일부 최적화만 방지, memory barrier 추가 안 됨
Java:volatile접근은sequentially-consistent ordering제공 (필요 시 JVM이 memory barrier 삽입)
C#:volatile접근은release-acquire ordering제공 (필요 시 CLR이 memory barrier 삽입)
메모리 읽기/쓰기 재정렬 관련 잘못된 최적화 방지 가능
TOCTOU (Time-of-check to time-of-use) 문제
SQL DB에서 응용 계층 제약 조건 처리
단순 unique index로 표현 불가한 제약(예: 두 테이블 간 유니크, 조건부 유니크, 기간 내 유니크)을 애플리케이션에서 강제하는 경우:
MySQL(InnoDB): repeatable read 레벨에서select ... for update후 insert, 그리고 유니크 컬럼에 인덱스가 있으면 gap lock 덕분에 유효 (단, gap lock은 고부하 시 deadlock 유발 가능 → deadlock detection 및 retry 필요)
PostgreSQL: repeatable read 레벨에서 동일 로직은 동시성 상황에서 불충분 (write skew 문제)
해결책:
serializable isolation level 사용
애플리케이션 대신 DB 제약 사용
조건부 유니크 → partial unique index
두 테이블 간 유니크 → 별도 테이블에 중복 데이터 삽입 후 unique index
기간 배타성 → range type + exclude constraint
Atomic reference counting
Arc,shared_ptr와 같이 많은 스레드가 동일 카운터를 자주 변경하면 성능 저하
Read-write lock
일부 구현은 read lock에서 write lock으로 업그레이드 지원하지 않음
read lock 보유 상태에서 write lock 시도 시 deadlock 발생 가능
Common in many languages
Null/None/nil 체크 누락이 흔한 오류 원인
반복문 중 컨테이너 수정 시단일 스레드 데이터 경쟁발생 가능
가변 데이터 공유 실수: 예) Python에서[[0] * 10] * 10은 올바른 2D 배열 생성 아님
(low + high) / 2는 overflow 가능 → 안전한 방식은low + (high - low) / 2
단락 평가(short circuit):a() || b()는 a가 true면 b 실행 안 됨,a() && b()는 a가 false면 b 실행 안 됨
프로파일러 기본값은CPU time만 포함→ DB 대기 등은 flamegraph에 나타나지 않아 오해 유발
정규 표현식 dialect가 언어마다 다름 → JS에서 동작하는 정규식이 Java에서 동작 안 할 수 있음
Linux and bash
디렉터리 이동 후pwd는 원래 경로, 실제 경로는pwd -P
cmd > file 2>&1→ stdout+stderr 모두 파일,cmd 2>&1 > file→ stdout만 파일, stderr는 그대로
파일 이름은대소문자 구분(Windows와 다름)
실행 파일은capability 시스템존재 (getcap으로 확인)
Unset 변수 위험:DIRunset이면rm -rf $DIR/→rm -rf /실행 위험 →set -u로 방지 가능
환경 적용: 스크립트를 현재 shell에 적용하려면source script.sh사용 → 영구 적용하려면~/.bashrc에 추가
Bash는명령어 캐싱:$PATH내 파일 이동 시ENOENT발생 →hash -r로 캐시 갱신
변수 미인용 사용 시 줄바꿈이 공백으로 처리
set -e: 스크립트 오류 시 즉시 종료하지만, 조건문 내부(||,&&,if)에서는 동작 안 함
K8s livenessProbe와 디버거 충돌: 브레이크포인트 디버거는 앱 전체를 멈추게 하여 health check 응답 실패 → Pod가 종료될 수 있음
React
렌더링 코드에서state 직접 수정
Hook을 if/loop 안에서 사용→ 규칙 위반
useEffectdependency array에 필요한 값 누락
useEffect에서정리(clean up) 코드 누락
Closure trap: 오래된 state 캡처로 인해 버그 발생
잘못된 위치에서 데이터 변경 →불순한 컴포넌트
useCallback사용 누락 → 불필요한 리렌더링 발생
메모된 컴포넌트에비메모 값 전달시 memo 최적화 무효화
Git
Rebase는 히스토리 재작성
rebase 후 일반 push는 충돌 → 반드시 force push 필요
remote branch 히스토리 변경 시 pull도--rebase사용
--force-with-lease는 일부 경우 다른 개발자 commit 덮어쓰기 방지 가능, 단 fetch만 하고 pull 안 하면 보호 안 됨
Merge revert 문제
Merge revert는 효과 불완전 → 동일 브랜치 다시 merge 시 아무 변화 없음
해결책: revert의 revert 실행 또는 깨끗한 방법(backup → reset → cherry-pick → force push)
GitHub 관련 주의사항
API 키 같은 secret을 commit 후 force push로 덮어도GitHub에는 기록이 남음
private repo A를 fork한 B가 private이라도, A가 public이 되면 B의 내용도 공개됨 (삭제 후에도 접근 가능)
git stash pop: conflict 발생 시 stash가 drop되지 않음
.DS_Store는 macOS가 자동 생성 →.gitignore에**/.DS_Store추가 권장
Networking
일부라우터·방화벽은 유휴 TCP 연결을 조용히 끊음→ HTTP 클라이언트·DB 클라이언트의 커넥션 풀 무효화 가능 → 해결:TCP keepalive 설정
traceroute결과는신뢰성 낮음→ 경우에 따라tcptraceroute가 더 유용
TCP slow start는 대기시간 증가 원인 →tcp_slow_start_after_idle비활성화로 해결 가능
TCP sticky packet 문제: Nagle 알고리즘은 패킷 전송 지연 →TCP_NODELAY활성화로 해결 가능
Nginx 뒤에 백엔드 배치 시커넥션 재사용 설정 필요 → 미설정 시 고부하 환경에서 내부 포트 부족으로 연결 실패
Nginx는 기본적으로패킷 버퍼링→SSE(EventSource)지연 발생
HTTP 표준은GET·DELETE 요청 body를 금지하지 않음→ 일부는 body 사용하지만 많은 라이브러리·서버가 지원하지 않음
하나의 IP에 여러 웹사이트 호스팅 가능 → 구분은 HTTPHost헤더와 TLS의SNI가 담당 → 단순 IP 접속 불가 사이트 존재
CORS: 다른 origin 요청 시 브라우저는 응답 접근 차단 → 서버에서Access-Control-Allow-Origin헤더 설정 필요
쿠키 전달 포함 시 추가 설정 필요
프론트엔드와 백엔드가동일 도메인·포트라면 CORS 문제 없음
Other
YAML 주의사항
YAML은공백 민감→key:value는 오류,key: value가 올바름
국가 코드NO는 따옴표 없이 쓰면false로 해석되는 문제 발생
Git commit hash를 따옴표 없이 쓰면 숫자로 변환될 수 있음
Excel CSV 문제
Excel은 CSV 열 때자동 변환수행
날짜 변환:1/2,1-2→2-Jan
대형 숫자 부정확 변환:12345678901234567890→12345678901234500000
AI 도구로 인한 생산성 증가는 개발자들의핵심 기술 쇠퇴(skill atrophy)위험을 초래함
AI를 과도하게 의존하면비판적 사고와문제 해결 능력이 점점 약화됨
디버깅,아키텍처 설계,기억력등 중요한 기술이 점차 퇴화할 수 있음
AI를도구로 삼되,스스로 사고하고 학습하는 습관을 반드시 유지해야 함
AI와 협력하는 방식으로 사용하면, 생산성과 기술 숙련도를 모두 향상시킬 수 있음
AI 시대에 기술 쇠퇴를 피하는 방법
코딩 분야에서 AI 도우미의 부상은 생산성 향상과 함께기술 쇠퇴(skill atrophy)위험을 초래함
기술 쇠퇴는 사용 부족이나 연습 부재로 인해시간이 지남에 따라 기술이 약화되는 현상을 의미함
반복적 작업을 AI에 맡기는 것은 유익할 수 있지만, 과도하면핵심 능력 상실로 이어질 수 있음
인지적 오프로드(cognitive offloading)현상으로 인해, 문서나 튜토리얼을 스스로 학습하는 대신 AI에 의존하는 경향이 강해짐
예를 들어, GPS 사용이 길 찾기 능력을 약화시킨 것처럼,AI 자동완성과 코드 생성기능이 사고력을 저하시킬 수 있음
AI가 보일러플레이트 코드를 처리해줌으로써 대규모 프로젝트에 도전할 수 있는 기회가 생겼지만,자동화와 기술 쇠퇴 사이 경계 설정이 중요함
비판적 사고가 희생양이 되고 있는가?
Microsoft와 Carnegie Mellon 연구팀의 2025년 연구에 따르면,AI 의존도가 높을수록 비판적 사고 감소현상이 발생함
AI에 대한 과신은 사람들이 스스로 사고하는 대신자동 조종 상태로 전환하게 만듦
쉬운 작업일수록 더욱 경계를 풀게 되고, 이로 인해장기적인 독립 문제 해결 능력 감소가 초래됨
AI 도움을 받는 작업자는동일 문제에 대해 덜 다양한 해결책을 제시하는 경향이 있으며, 이는사고력 균질화로 이어짐
연구진은 이를비판적 사고의 저하로 정의함
비판적 사고를 저해하는 장벽들
인지적 장벽:반복적인 작업일수록 AI에 과도하게 의존하는 경향
동기적 장벽:시간 압박이나 직무 범위 제약으로 깊은 사고를 회피하게 됨
능력적 장벽:AI의 답변을 스스로 검증하거나 개선하는 데 어려움을 느낌
한 엔지니어는 12년 경력에도 불구하고 AI의 즉각적 도움으로 인해 스스로를더 못하는 개발자로 느끼게 되었음을 고백함
문서 읽기 중단:LLM이 즉각 설명해주기 때문에 공식 문서를 읽을 필요성을 느끼지 않음
디버깅 능력 감소:스택 트레이스나 에러 메시지를 직접 분석하는 대신 AI에 복붙하여 해결하려 함
깊이 있는 이해 상실:문제를 진정으로 이해하려는 노력 없이 AI 제안만 반복 적용하게 됨
감정적 반응 변화:과거에는 버그를 해결하는 데서 얻던 기쁨이, 이제는 AI가 5분 안에 답을 못 주면좌절로 바뀜
LLM에게 사고를 위탁하면서, 개발자는장기적 숙련도를 잃고단기적 편리성을 얻는 교환을 하게 됨"우리는 AI 덕분에 10배 개발자가 된 것이 아니라,AI에 10배 더 의존하게 된 것" "우리가스스로 해결할 수 있는 문제를AI가 해결하도록 할 때마다, 우리는장기적인 이해를단기적인 생산성으로 바꾸고 있음"
기술 쇠퇴의 미묘한 징후들
AI 의존이 단순한 가설이 아니라 실제로개발 기술의 약화로 이어질 수 있음
몇 가지 뚜렷한 징후를 통해 자신의 기술 쇠퇴 여부를 점검할 수 있음
디버깅 포기 현상
에러가 발생할 때 디버거를 사용하거나 스택 트레이스를 직접 읽지 않고, 바로 AI에 의존하는 경향
과거에는 버그를 직접 분석하고 해결하면서 성장했지만, 이제는 그 과정을AI에 전가하는 경우가 많아짐
AI가 해결하지 못하거나 사용할 수 없는 상황에서는,기본적인 문제 진단조차 어려운 상태에 빠질 위험이 있음
이해 없이 복붙하는 코딩
보일러플레이트 코드를 AI가 작성하는 것은 괜찮지만,왜그렇게 동작하는지 이해하지 못한 채 복사하여 사용하는 경우 문제 발생
특히젊은 개발자들은 AI 덕분에 빠르게 코드를 작성하지만, 그 선택의 이유나 예외 처리 방식을 설명하지 못하는 경우가 많음
다양한 대안을 고민하는 과정이 사라지면서 기초적인 사고 훈련이 결여됨
아키텍처 및 시스템적 사고력 약화
복잡한 시스템 설계는 단일 프롬프트로 해결할 수 없음
작은 문제를 AI로 해결하는 데 익숙해지면,고차원적 설계 작업에 대한 두려움이나 회피가 생길 수 있음
AI는 특정 컴포넌트나 패턴을 제안할 수 있지만, 성능, 보안, 유지보수성 등전체 맥락을 이해하는 것은 개발자 본인의 몫임
시스템 수준 사고력을 사용하지 않으면 점차 약화됨
기억력 및 회상력 감소
자주 쓰는 API 호출이나 언어 문법조차 기억이 흐려질 수 있음
AI 자동완성 기능에 익숙해지면서, 스스로 코드를 작성하는 능력이 약화됨
이는 수학 계산기를 지나치게 의존하는 학생처럼,기본 계산 능력 상실에 비유할 수 있음
시간이 흐름에 따라일부 기술이 자연스럽게 사라지는 것은 정상적인 현상임
예를 들어, 어셈블리어로 메모리를 직접 관리하거나, 손으로 긴 나눗셈을 하는 능력은 더 이상 필수적이지 않음
하지만어떤 기술은 유지해야 하고, 어떤 기술은 버려도 되는지 구분하는 것이 중요함
긴급 상황에서 디버깅할 수 있는 능력은 여전히 필수 기술로 간주해야 함
속도와 지식의 트레이드오프: AI는 빠른 답을 제공하지만 (높은 속도, 낮은 학습), 전통적인 방법(Stack Overflow, 공식 문서)은 느리지만깊은 이해를 구축해줌
즉각적 답변을 좇다가, 진정한 전문가로 성장하는 데 필요한맥락 이해와 깊이를 놓칠 위험이 있음
AI 과의존의 장기적 위험
AI 도구에 대한 과도한 의존이 통제되지 않을 경우, 경력상비판적 사고 위기에 직면할 가능성이 있음
AI가 대부분의 사고 과정을 대신하게 되면, 도구가 실패하거나 해결하지 못하는 문제에 대해스스로 대응할 능력을 잃게 됨"AI를 많이 쓸수록 뇌를 덜 쓰게 됩니다. 그러면 AI가 해결할 수 없는 문제에 부딪혔을 때, 당신은 스스로 해결할 수 있는 기술이 있을까요?"
실제로 AI 코딩 도우미 장애로 개발자들의 워크플로우가완전히 멈춘 사례도 발생함
자기 실현적 예언(Self-Fulfilling Prophecy)
Microsoft 연구팀은 AI에 의한 직업 상실을 걱정하면서도 "무비판적(uncritically)으로 AI를 사용"할 경우,스스로 경쟁력을 잃게 될 수 있음을 경고함
특히신입 개발자들은 "어려운 길"을 건너뛰고 빠른 생산성에만 집중하여, 심화 학습 없이 조기에성장 정체에 빠질 위험이 있음
결과적으로, 스스로 문제를 해결하는 기쁨이나 깊은 이해를 경험해보지 못한버튼 누르는 인력(button-pushers)집단이 생겨날 수 있음
이들은 AI에게 질문하는 방법은 능숙할지 몰라도,정답을 진정으로 이해하지 못하는상황에 빠질 수 있음
AI가 사소하게 틀렸을 때 그 오류를 발견하지 못하고,버그나 보안 취약점이 코드에 섞여 들어가는 문제도 발생할 수 있음
팀 문화와 조직 역동성
모든 개발자가 AI 도우미만 사용하게 되면,멘토십과비공식적 학습(osmosis learning)이 약화될 수 있음
주니어 개발자들이 동료 대신 AI에 의존하면, 시니어 개발자들이 지식을 전수하기 어려워짐
기초가 약한 주니어들이 많아질 경우, 시니어들은AI가 만들어낸 오류를 고치는 데시간을 소모하게 됨
결국 팀은 개별 구성원이 AI에 의존하는 집합체로 전락할 수 있으며,비판적 리뷰나 공동 품질 유지문화가 사라질 수 있음
버스 팩터(bus factor)에 사실상 "AI 서비스 장애"도 포함이 가능함
"프로젝트가 무너지려면 몇 명이 버스에 치여야 할까?"
아날로그 방식으로 돌아가자는 것이 아니라,AI를 신중하게 사용해야 한다는 경고임
AI를 활용하면서도,작업 그 자체뿐 아니라 사고력 자체까지 아웃소싱하지 않도록주의해야 함
목표는 AI의 혜택을 최대한 누리되, 동시에자기 자신의 기술과 사고력을 견고히 유지하는 것임
AI를 목발이 아닌 협력자로 사용하기
AI 코딩 도우미의 생산성 향상을 누리면서도,사고력과 기술을 유지하기 위해서는의식적인 사용 습관이 필요함
AI를전능한 답변자가 아니라,주니어 페어 프로그래머나러버덕 디버깅 파트너처럼 대해야 함
다음은 고려해봐야할 구체적 실천 전략들
"AI hygiene(위생)" 실천 – 항상 검증하고 이해하기
AI의 결과물이 그럴듯해 보여도무조건 신뢰하지 않고 검증하는 습관을 들여야 함
AI가 생성한 함수나 코드에 대해의도적 테스트를 수행하고, 엣지 케이스를 찾아야 함
"왜 이 솔루션이 작동하는가?", "한계는 무엇인가?"를 스스로 질문함
AI에게코드를 줄 단위로 설명하거나대안 접근법을 요청해 학습에 활용함
AI의 답변을 심문하면수동적인 답변을 능동적인 교훈으로 바꿀 수 있음
기본기 훈련 – 때로는 고생도 필요함
매주 일정 시간을"AI 없는 코딩시간"으로 설정하여 순수한 수작업으로 문제를 해결하는 시간 확보
경험 많은 개발자들은"No-AI Day"를 지정하여 직접 코드 작성, 에러 분석, 문서 검색을 실천함
초기에는 느리고 답답하지만, 시간이 지나면서자신감과 깊이 있는 이해를 회복할 수 있음
AI 없이 꾸준히 코딩하면 기본 실력이 엔트로피로 떨어지는 것을 방지할 수 있음
이는개발자 두뇌를 위한 크로스 트레이닝과 같음
AI한테 묻기전에 문제에 스스로 먼저 도전하기
문제를 접했을 때 곧바로 AI에 묻지 않고,먼저 접근 방법을 고민함
최소한의사 코드(pseudocode)나 간단한 아이디어라도 스스로 세워본 후 AI를 활용함
버그가 발생하면 최소 15~30분 정도는스스로 디버깅해보는 시간을 갖기
이러면 문제 해결 능력을 키울 수 있으며, AI 답변과 자신의 접근법을 비교하며능동적으로 학습이 가능
AI를 사용하여 코드 검토를 대체하는 것이 아니라 증강하기
AI가 생성한 코드도인간 동료가 작성한 것처럼 철저히 리뷰함
가능하다면AI 코드에 대해 인간 코드 리뷰를 병행하여 팀 차원의 품질을 유지함
이를 통해 팀 지식을 루프에 유지하고, AI를 신뢰할 때 단독 개발자가 놓칠 수 있는 문제를 포착함
이는 "AI가 초안을 만들 수는 있지만, 우리가 코드를 소유한다"는 태도를 장려
누가 작성했는지에 관계없이팀이 저장소에 있는 모든 코드를 이해하고 유지관리 할 책임이 있음
능동적 학습 – 후속 질문과 반복 학습
AI가 제시한 솔루션이 잘 작동해도, 그 자리에서 학습을 강화하는 시간을 가짐
복잡한 정규 표현식이나 알고리듬을 AI로 작성한 경우,그 구조를 스스로 설명하거나,AI에 왜 이 방법을 썼는지 질문함
AI를 단순 답변 제공자가 아니라,무한 인내심을 가진 튜터처럼 대화형으로 활용함
ChatGPT가 생성한 코드에 대해 "왜 이 방법은 안 돼?" 라고 묻기
이렇게 하면 AI는 단순한 코드 배포자가 아닌멘토가 됨
학습 일지 및 "AI 어시스트" 목록을 기록하기
AI에 반복적으로 묻는 주제를 기록하여지식 공백을 파악함
예를 들어, CSS에서 div 정렬이나 SQL 쿼리 최적화를 반복해서 묻는다면, 해당 주제를 집중 학습함
플래시카드나 짧은 연습 문제를 만들어 반복 학습하여 장기 기억으로 전환함
다음에 비슷한 문제에 직면하게 되면 AI 없이 문제를 풀어보고 그 방법을 기억하는지 확인해 볼 것
AI를첫 번째 해결책이 아닌,마지막 안전망으로 사용하는 태도를 유지함
AI와 페어 프로그래밍하기
AI를 질문 처리 API처럼 대하는 대신,페어 프로그래밍 파트너처럼 대화함
예를 들어, 내가 함수 초안을 작성하고 AI에게 개선점을 제안받거나, 반대로 AI가 초안을 작성하면 내가 수정함
대화 예시: "이 함수는 작동하는데,더 명확하게 리팩토링할 방법이 있을까?"
이렇게 하면 당신이 운전석에 앉아있게 함. 단순히 답변을 소비하는게 아니라, AI가 기여할 수 있도록 큐레이션하고 지시
AI를감독이 필요한 주니어 개발자로 취급하고,최종 책임자는 인간 개발자임을 명확히 함
이런 습관을 통해AI 사용은 순수한 이득이 되며, 스스로의 능력도 잃지 않게 됨
실제로 AI를 활용하여 생소한 코드를 설명하거나, 복잡한 케이스로 AI를 시험하는 과정은개인 기술 향상에도 매우 유익함
예를 들어, AI를 사용하여 익숙하지 않은 코드를 설명하면 지식을 심화할 수 있고, 까다로운 사례로 AI를 당황하게 만들면 테스트 사고방식을 향상시킬 수 있음
핵심은수동적 소비자가 아니라 능동적 사용자로 남는 것임
결론: 날카로움을 유지하기
소프트웨어 산업은 AI 기반 코드 생성의 시대를 향해 가속 중이며, 이제되돌릴 수 없는 흐름이 됨
이러한 도구를 받아들이는 것은불가피할 뿐만 아니라, 대체로이득이 되는 일임
그러나 AI를 워크플로우에 통합하면서, 각자기계에게 양보할 것과 스스로 유지해야 할 것사이에서 신중한 선택이 필요함
코딩을 사랑한다면, 단순히 빠르게 기능을 출시하는 것뿐 아니라,문제를 해결하는 장인정신과 즐거움도 유지해야 함
미래의 개발자는 단순한 프로그램 코딩을 넘어서, 해결하고자 하는 도메인의 문제 해결자로 거듭나야 한다. 즉 단순한 ‘코드 작성자’가 아니라, 문제를 해결하고 가치를 창출하는 전략적 사고를 가진 전문가가 되어야 한다.
오래전, 아마도 1990년대로 기억하는 시기에 우리나라 최초의 SI기업이었던 쌍용정보통신의 대표가 신문에 기고했던 칼럼의 내용이 아주 인상깊게 각인이 된 적이 있다. 요약하면 ‘후진국은 저렴한 임금을 무기로 선진국과 제조업 경쟁에서 우위를 가지고 성장했지만 제조업 종사자의 개인별 생산성 측면에서는 선진국이 후진국보다 경쟁력이 높다. 하지만 제조업에서의 개인별 생산성 차이는 커야 두세배에 지나지 않는다. 임금이 1/10이라면 비록 후진국의 개인별 생산성이 뒤져도 비용대비 생산성은 충분한 경쟁력이 나온다. 하지만 소프트웨어 분야에서는 그렇지 않다. 후진국과 선진국 개발자의 생산성 차이가 많게는 100배 이상도 날 수 있기 때문이다. 따라서 소프트웨어 산업은 저렴한 임금을 무기로 후진국이 선진국을 따라잡을 수 없다’라는 내용이다.
여전히 미국은 세계 최고의 경쟁력을 가진 소프트웨어 강국이다. 실리콘밸리의 임금 수준은 세계 최고 수준을 자랑하지만 여전히 강력한 경쟁력을 유지하고 있다. 이는 미국 소프트웨어 기업의 개발자 수준이 세계 최고이기 때문이다. 하지만 미래는 어떻게 될까?
지금까지 개발자의 실력을 좌우하는 것은 코딩 실력이라고 생각돼 왔다. 즉 ‘코딩을 잘하는 개발자’가 개발자로의 성공의 중요한 조건이었지만, IT 산업이 빠르게 변화하면서 이제는 그 이상이 요구되고 있다. 단순히 뛰어난 코딩 실력만으로는 우수한 개발자가 되는 것은 고사하고 살아남기조차 어려운 시대가 오고 있는 것이다. 그렇다면 미래의 개발자는 어떤 역량을 갖춰야 할까?
우선 문제 해결 능력과 논리적 사고력을 강화해야 한다. 1990년대 클라이언트/서버 붐이 한창이던 시절 갑작스러운 개발자 수요 폭발로 인해 초급 개발자를 구하는 것이 매우 어려운 시절이 있었다. 그때 회자되었던 농담이 ‘개발자의 전공 중 제일 많은 비중을 차지하는 것인 불문과다’라는 것이다. 개발자 채용에 대부분의 기업이 ‘전공 불문’ 이라는 조건을 달았기 때문이었다.
그래서 당시 유명했던 비트컴퓨터 학원의 6개월 개발자 과정을 이수한 인력들이 개발 시장에 많이 투입되었다. 이들은 프로그램 코딩의 문법과 작성에 대해 잘 배웠지만 실전에서 보면 컴퓨터공학이나 전산학을 전공한 인력과 분명한 차이가 있었다.
프로그램 코딩이 단순히 문법을 익히는 것이 아니라 논리를 구현하는 작업인 것처럼, 개발자에게는 문제 해결 능력이 필수적이다. 단순히 요구사항을 구현하는 것이 아니라, 문제의 본질을 파악하고 최적의 해결책을 찾는 능력이 중요하다. 이를 위해 알고리즘, 데이터 구조, 디자인 패턴 등 기본 CS 지식은 여전히 강력한 무기다. 이런 기본적인 배경 지식이 있는 것과 없는 것은 장기적으로 분명한 차이를 가져온다. 이를 위해 개발자는 알고리즘 & 데이터 구조 학습, 시스템 설계, 문제 해결 역량 등을 강화하여야 한다.
다음으로 커뮤니케이션과 협업 능력이 중요하다. 과거에는 개발자가 코드만 작성하면 됐지만, 이제는 기획자, 디자이너, 마케팅 팀과의 협업이 필수적이다. 특히 생성형 인공지능의 발전으로 단순 코딩 영역이 점차 자동화되는 상황으로 발전하는 상황에서 개발자의 역할이 단순한 ‘기능 구현자’에서 ‘문제 해결사’로 확장되면서, 비개발자와 원활하게 소통하는 능력이 중요해지고 있다. 이와 관련하여 코드 리뷰, 기술 문서 작성, 프레젠테이션 등의 소통 스킬도 필수적이다.
또한 생성형 인공지능 기반의 자동화된 코딩 시대가 오면 개발자의 실력을 차별화할 수 있는 핵심 역량은 시스템 개발과 관련된 업무 도메인 지식과 비즈니스 이해력이 될 수 있다. 기술은 결국 특정 문제를 해결하기 위한 도구일 뿐이다. 개발자가 자신이 속한 산업(예: 제조, 금융, 헬스케어, 커머스 등)에 대한 이해가 깊을수록, 더 가치 있는 솔루션을 제공할 수 있다. 즉 단순히 ‘어떻게 개발할까?’가 아니라, ‘왜 이 기능이 필요한가?’를 고민할 줄 아는 개발자가 경쟁력을 갖게 된다. 이러한 역량을 키우기 위해서는 특정 산업의 동향 분석, 데이터 기반 의사결정 역랑을 강화해야 할 것이다.
그리고 1990년대부터 지금까지 변하지 않는 중요한 개발자의 역량은 지속적인 학습 능력 및 기술 트렌드에 대한 파악 노력이다. IT분야의 기술은 빠르게 변하고, 현재 주류인 기술이 몇 년 후면 사라질 수도 있다. 그렇기 때문에 IT분야 대학교수들 사이에서 수학이나 물리 심지어 역사학 분야의 교수들을 부러워한다는 우스개 소리도 있는 이유일 것이다. 이와 관련하여 새로운 언어나 프레임워크가 등장했을 때 빠르게 적응할 수 있는 능력도 중요하다. 이러한 역량을 키우기 위해서는 유명한 기술 블로그 구독, 사이드 프로젝트 진행, 오픈소스 기여 등을 통해 가능하다.
‘피할 수 없으면 즐겨라’라는 말처럼 점점 발전하고 있는 생성형 인공지능 기술을 위협으로만 받아들이지 말고 적극적으로 자동화 및 생산성 도구를 활용하는 능력을 키워야 한다. 어차피 미래에는 개발자가 직접 코드를 작성하는 시간이 점점 줄어들게 될 것이기 때문이다. 또한 개발 환경의 대세가 되고 있는 CI/CD, 테스트 자동화, 코드 생성 AI(GitHub Copilot, ChatGPT) 등을 적극적으로 활용하면 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 결국 단순 반복적인 업무를 자동화할 줄 아는 개발자가 더 높은 가치를 제공할 수 있다. 이를 위해 데브옵스 기본 개념, AI 코딩 도구 활용, 스크립트 자동화 등의 영역에 대한 역량을 키우는 것을 추천한다.
결국 미래의 개발자는 단순한 프로그램 코딩을 넘어서, 해결하고자 하는 도메인의 문제 해결자로 거듭나야 한다. 즉 단순한 ‘코드 작성자’가 아니라, 문제를 해결하고 가치를 창출하는 전략적 사고를 가진 전문가가 되어야 한다는 것이다. 뛰어난 개발 관련 기술력은 기본이고, 원활한 커뮤니케이션과 협업 능력, 비즈니스 이해력과 지속적인 학습 태도가 필수적이다.
