# LLMs 시대에 소프트웨어 엔지니어들이 경력을 미래지향적으로 설계하는 법은?

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## Metadata

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-12-17T12:33:03+09:00
- Updated: 2024-12-17T12:33:03+09:00
- Original source: [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=42431103)
- Points: 17
- Comments: 1

## Summary

이제 LLM이 소프트웨어 엔지니어링 경력의 일부가 되어 많은 엔지니어들이 AI를 활용하여 코드를 작성하거나 프로젝트를 관리하고 있습니다. 앞으로 주니어 및 미드 레벨 엔지니어링 역할은 줄어들고 시니어 엔지니어들은 LLM의 출력을 안내하는 역할로 전환될 것 같은데, 미래를 위해 경력을 어떻게 설계해야할 지 묻는 글입니다. 댓글에 주요 답변들을 요약해 놨으니 참고하세요.

## Topic Body

- LLMs가 소프트웨어 엔지니어링 경력의 일부가 되고 있음  
  - 많은 엔지니어들이 AI를 사용하여 코드를 작성하거나, 전체 프로젝트를 AI에 맡기고 코드 리뷰와 조정을 하는 경우가 많아지고 있음  
  - 기업들이 자체적으로 격리된 LLMs를 호스팅하여 하드웨어가 더 많이 제공됨에 따라 "독점 코드 제공"과 같은 문제도 해결될 것임  
  - 주니어에서 미드 레벨 소프트웨어 엔지니어링은 대부분 사라질 것이며, 시니어 엔지니어들은 LLMs의 출력을 안내하는 역할로 전환될 것임  
  - 결국 LLMs가 매우 발전하여 시니어 엔지니어도 필요하지 않게 될 것임  
- 경력을 미래에 대비하는 방법  
  - 소프트웨어 엔지니어링이 단순히 코드 작성만이 아니라는 점에 동의하지만, 이 아이디어를 경력 초기에 있는 젊은 사람들에게 판매하는 것이 더 쉬움  
  - 20년 가까이 SWE 경험이 있지만, "코딩은 목적이 아닌 수단"이라는 사실을 최근 몇 년 동안 깨달았음  
  - 비슷한 상황에 있는 사람들이 있을 것이라 생각하며, 경력을 미래에 대비하는 방법을 찾고자 함

## Comments



### Comment 32475

- Author: neo
- Created: 2024-12-17T12:33:03+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=42431103)   
- **simianparrot**  
  - LLM은 코드 검토 기준을 통과하지 못해 시간 낭비에 불과함  
  - 좋아하는 직장에서 일하며 20년 경력 중 인맥과 기회가 증가했음  
  - 창의적인 도전을 지속하며, CPU 기반 2D 픽셀 블리터 엔진을 개발하는 등 해결된 듯 보이는 분야도 탐구함  
  - AI가 인간 개발자 수준에 도달하려면 수 세대가 걸릴 것이며, 그때가 오면 기꺼이 은퇴할 것임  
  - LLM에 대한 두려움은 기술을 과대평가하거나 이해하지 못하는 사람들 때문임  
  
- **dogman144**  
  - 금융 거래 분야처럼 기술 자동화는 예상보다 빠르게 진행되었음  
  - AI는 "완벽"할 필요 없이 "충분히 괜찮은" 수준만 되어도 대체가 가능함  
  - 미래를 대비해 LLM을 잘 다루는 "조종자"가 되는 것이 중요함  
  - 거래는 여전히 존재하지만 자동화된 시스템을 운용하고 관리하는 방식으로 바뀌었음  
  
- **mianos**  
  - 개발 경력 40여 년 동안 "개발자를 대체할 기술"이 여러 번 등장했지만 여전히 존재함  
  - LLM은 더 높은 수준의 추상화로 보이며, 현재 출력물은 전문적인 작업에는 여전히 부족함  
  - 자신이 개발자로서 대체될 가능성은 적으며, 개발을 지속할 계획임  
  
- **thegrim33**  
  - 개발자를 대체하려면 진정한 AGI가 필요하다고 생각함  
  - LLM은 AGI가 아니며, 단순히 더 많은 컴퓨팅 파워를 투입한다고 AGI가 되지 않을 것임  
  - AGI가 등장하면 세상이 완전히 변할 것이므로 개발 직업의 상실은 작은 문제에 불과함  
  
- **taylodl**  
  - 80~90년대 CASE 툴과 같은 자동화 시도는 결국 실패했음  
  - AI를 활용해 더 높은 추상화 수준에서 모델링 언어를 사용하고 코드를 생성하는 방향으로 변화할 것임  
  - 소프트웨어 엔지니어는 코드 작성보다는 모델링과 아키텍처 설계에 집중해야 함  
  
- **m_ke**  
  - 소프트웨어 작성 비용이 0에 가까워지면 더 많은 소프트웨어가 생성될 것임  
  - 개인이나 회사는 VC 기반 소프트웨어 대신 맞춤형 도구를 손쉽게 개발하게 될 것임  
  - 오픈 소스 소프트웨어가 주류가 될 것이며, 더 신뢰할 수 있고 수정하기도 쉬움  
  - 기업은 일상 업무 자동화를 위해 적은 수의 엔지니어만 필요로 하게 될 것임  
  
- **matrix87**  
  - LLM을 사용해 전체 프로젝트를 처리한다는 트렌드는 현실과 동떨어진 발언임  
  - 소프트웨어 엔지니어링은 사람 중심의 업무로, 비즈니스 이해와 문제 해결이 중요함  
  - 단순히 코드를 작성하는 것보다 사람들과의 소통과 요구사항 분석이 핵심임  
  
- **uludag**  
  - LLM은 더 많은 코드를 생성하지만 유지보수가 복잡해지기 때문에 개발자 일자리를 대체하지는 못함  
  - **개인 생산성 개선**: GTD와 같은 방법론을 통해 조직력과 정보 관리 역량을 키워야 함  
  - **메티스 기술 강화**: 경험으로 얻는 해결책과 복잡한 문제 해결 능력을 연마해야 함  
  - LLM은 깨끗하고 체계적인 환경에서만 잘 작동하므로 복잡한 시스템에 대한 깊은 이해가 필요함  
  
- **sureglymop**  
  - ML과 AI를 학습하여 미래 전환에 대비함  
  - 사이버 보안 분야로 전환을 준비하며 AI의 보안 취약점 증가를 기회로 삼고 있음  
  - 기술에 대한 **호기심**을 유지하면 AI를 보조 도구로 사용하며 더 나은 개발자가 될 수 있음  
  
- **throwaway_43793**  
  - SWE는 사라지지 않겠지만 변화와 인력 축소는 불가피함  
  - 데이터 읽기/쓰기에 집중하는 단순한 업무는 LLM이 대체할 가능성이 큼  
  - 미래를 대비하기 위해 **사람 간 소통 능력**을 키우고, 기술과 비즈니스의 연결에 집중해야 함  
  
- **gt0**  
  - LLM은 유용하지만 프로그래밍 생산성 향상에 있어 과거 도구들만큼 혁신적이지는 않음  
  - 자동 완성, 보호 메모리, 문법 하이라이팅처럼 LLM도 보조 도구로 자리 잡을 것임  
  
- **Xophmeister**  
  - LLM 덕분에 경험이 적은 사람들이 코드를 작성할 수 있지만 품질은 낮고 유지보수하기 어려움  
  - AI 훈련 데이터가 저품질 코드로 오염될 가능성이 있으며, 엔지니어링 품질을 갖춘 LLM은 아직 멀었다고 봄