GenAI 개발 1년 차, 방향성을 잃고 정체된 느낌이라 조언이 필요합니다
1 year into GenAI role but feeling stuck & confused about direction – need guidance
핵심 요약
1년 차 GenAI 개발자가 실무 경험 부족과 커리어 방향성에 대한 고민을 토로하며 조언을 구함.
- 커리어 정체 — PoC 위주의 업무와 멘토 부재로 인해 실무 역량 향상에 한계를 느낌.
- 기술 스택 — FastAPI, LangChain, LangGraph, RAG 등 GenAI 기초는 다뤘으나 심화 학습이 필요함.
- 학습 방향 — ML 코어, 프레임워크, 풀스택 개발 중 무엇에 집중해야 할지 갈피를 잡지 못함.
- 실무 역량 — 데모 수준을 넘어 실제 배포 가능한 GenAI 엔지니어로 성장하고 싶어 함.
안녕하세요 여러분,
저는 졸업 직후 서비스 기반 회사에 입사했고, 이제 1년 차가 되었습니다. GenAI 개발자 직무를 제안받았는데, 처음엔 흥미로웠지만 최근에는 제 성장과 방향성에 대해 꽤 혼란을 느끼고 있습니다.
저는 핵심 ML/DL에 강점이 있는 편은 아니고, 현재 직무에서도 그런 일을 하고 있지는 않습니다.
지금까지 제가 배우고 작업한 내용은 다음과 같습니다:
FastAPI 기초
LangChain
LangGraph (interrupts 및 human-in-the-loop 흐름 포함)
아직 깊이 이해하지 못한 부분이 많다는 걸 알고 있습니다. 특히:
- 멀티 에이전트 시스템 및 오케스트레이션
- 서브 에이전트 및 복잡한 human-in-the-loop 처리
- LangSmith / LangFuse와 같은 관측 가능성(Observability) 도구
하이브리드 검색을 활용한 기본적인 RAG 시스템 구축
챗봇 스타일 에이전트를 위한 프론트엔드로 Streamlit 사용
MCP를 탐색하고 간단한 MCP 서버를 생성하여 Claude와 연결 (stdio 전송, 인증 없음)
최근에는 풀스택 GenAI 개발자가 되고 싶어서 프론트엔드 공부도 시작했습니다.
문제는 이겁니다:
제 업무는 대부분 작은 PoC 형태의 작업이라 배포 같은 건 없고, 그냥 로컬호스트에서 작동하는 걸 보여주는 정도입니다.
- 멘토링이나 시니어의 지도가 부족함
- 충분히 성장하고 있지 않다는 느낌이 듦
- 내가 올바른 길을 가고 있는지 의심이 들기 시작함
저는 표면적인 기초만 알고 작은 데모만 만드는 사람이 되고 싶지 않습니다. 탄탄하고 유용한 GenAI 엔지니어가 되고 싶습니다.
하루에 약 1시간 정도 투자할 수 있는데, 다음 내용들이 고민입니다:
무엇에 집중해야 할까요? (ML 코어 vs GenAI 프레임워크 vs 백엔드 vs 프론트엔드)
각 영역을 얼마나 깊게 파야 할까요?
실제 GenAI 직무에서 실제로 중요한 기술은 무엇일까요?
제대로 실력을 키우려면 어떤 프로젝트를 만들어야 할까요?
만약 여러분이 제 입장이라면 어떻게 하시겠습니까?
어떤 조언이든, 로드맵, 강의 추천, 프로젝트 아이디어가 있다면 큰 도움이 될 것 같습니다.
