GenAI/에이전트 AI 프로젝트를 만드는 학부생입니다 — 2026-27년 기업들이 실제로 원하는 기술은 무엇인가요?
Undergrad student building GenAI/Agentic AI projects — what skills do companies actually want for 2026-27
핵심 요약
GenAI 및 에이전트 AI 분야 취업을 준비하는 학부생이 프로젝트 포트폴리오와 필수 역량에 대해 조언을 구하는 글입니다.
- 프로젝트 현황 — RAG 파이프라인, 병렬 처리, 멀티 에이전트 시스템 구축 경험 보유
- 취업 역량 — 2026-27년 채용 시장에서 요구하는 실무 기술 스택 문의
- 포트폴리오 평가 — 현재 프로젝트들이 튜토리얼 수준인지, 차별화 전략은 무엇인지 질문
- 학습 방향 — 시간 낭비를 줄이기 위한 실무 중심의 학습 로드맵 탐색
여러분 안녕하세요,
저는 생성형 AI 및 에이전트 AI 분야로 진출하려는 학부생입니다. 기초를 다지기 위해 몇 가지 프로젝트를 만들어 보았고, 앞으로 어떤 방향으로 나아가야 할지 솔직한 피드백을 얻고 싶습니다.
지금까지 제가 한 작업들입니다:
RAG 파이프라인 — LangChain + ChromaDB를 벡터 저장소로 사용했고, Recursive Text Splitter로 대형 문서를 분할한 뒤 리트리버를 통해 컨텍스트를 검색했습니다.
병렬 파이프라인 — LangChain의 ParallelRunnable과 PassThrough를 사용하여 코드를 작성함과 동시에 설명하도록 구현했습니다.
멀티 에이전트 시스템 — LangChain 에이전트로 구축했습니다. 도시 이름을 입력하면 도구들을 사용하여 실시간 날씨와 기온을 가져옵니다.
제 질문은 다음과 같습니다:
학부생으로서, 현재 이 분야에서 기업들이 실제로 채용할 때 보는 기술은 무엇인가요?
이 프로젝트들이 이력서에 올리기에 충분한가요, 아니면 너무 '튜토리얼 수준'으로 보이나요?
인턴십이나 신입 역할을 위해 차별화하려면 다음에 무엇을 만들어야 할까요?
잘못된 것을 배우느라 몇 달을 낭비하기보다는 솔직한 진실을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
