주니어 채용 위기: 인재 사다리의 붕괴

• AI 도입 기업의 주니어 채용 감소와 초기 경력자 실업 증가가 동시에 나타나며, 기술 산업의 인재 사다리가 붕괴 중임
• 대학 현장에서는 졸업생들이 첫 직장을 구하기 어려워하고 있으며, 진정성 있는 네트워킹과 멘토십 부족이 주요 문제로 지적됨
• 시니어 엔지니어의 멘토링 회피 문화와 AI의 주니어 업무 자동화가 결합되어, 실무 학습의 기회가 사라지고 있음
• 기업의 단기 수익 중심 인센티브 구조가 장기적 인재 육성을 방해하며, 향후 10~20년 내 숙련 인력 공백이 우려됨
• 이에 따라 개인은 AI가 대체할 수 없는 관계 구축 능력과 협업 역량을 개발해야 하며, 이는 기술 산업의 지속 가능성을 좌우할 핵심 요소임

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데이터와 현황

• Stanford Digital Economy Lab 연구에 따르면 AI를 적극 도입한 기업은 주니어 채용을 13% 줄임
  • Harvard 연구에서는 22~25세 초기 경력자 실업률 증가가 확인됨
  • 반면 시니어 채용은 안정적이거나 증가세를 보임
• 이러한 변화는 부모의 지원 없이 자립해야 하는 젊은 세대의 경력 형성 전체에 장기적 영향을 미침

대학 현장의 목소리

• 대학의 공식 취업 통계는 아직 변화가 반영되지 않았지만, 학생과 교직원 모두 체감적 위기를 언급
• 학생들은 첫 직장을 구하기 어렵다고 호소하며, 무력감과 불안감이 확산
• 모든 이해관계자들이 네트워킹의 중요성에는 동의하지만, 효과적 실행 방법과 확장성 부족을 문제로 지적
  • 다양한 네트워킹 앱과 멘토링 프로그램이 존재하지만 관계 형성의 질적 어려움이 지속
• 커리어 서비스 담당자는 인력 부족, 학생들은 최근 경험이 있는 멘토를 가장 필요로 함
• 관계 지능(relational intelligence) 부족이 핵심 장애 요인으로 지적됨

위기의 원인: 견습 시스템의 붕괴

“나는 매니저가 아닌 IC다” 문화

• 기술 업계는 관리자가 아닌 개인 기여자(Individual Contributor) 로 성장할 수 있는 경로를 마련했으나,
  그 결과 시니어 엔지니어의 멘토링 회피가 보편화됨
• 신입 엔지니어는 멘토십을 요구할 경험이 부족해, 세대 간 기술 전수 단절이 발생

AI가 대체하는 것은 ‘훈련의 장’

• AI는 주니어 업무를 자동화하고, 시니어 업무는 보조하는 형태로 발전
• 결과적으로 AI가 모든 인력을 대체하는 것이 아니라, 견습 사다리를 제거함
• 실습, 페어 프로그래밍, 코드 리뷰 등에서 암묵적 지식 전수 기회가 사라짐
• 이로 인해 ‘결손 세대(missing generation)’ 가 형성될 위험

미래의 불균형

• 현재 시니어 엔지니어가 은퇴할 10~20년 후, 복잡한 시스템을 설계할 차세대 인력 부족이 예상
• 기업은 AI가 인간의 판단을 완전히 대체할 것이라는 낙관적 전제에 의존하고 있음
• 이 전제가 틀릴 경우, 숙련 인력 파이프라인 붕괴로 이어질 가능성

인센티브 구조의 문제

• 단기 실적 중심의 기업 구조가 장기적 인재 육성을 저해
  • 평균 근속 2년 수준의 유연한 인력 구조로 인해 주니어 투자 유인이 사라짐
• 결과적으로
  • AI가 주니어를 대체
  • 시니어는 멘토링을 회피
  • 기업은 단기 성과를 중시
  • → 개인 노력만으로 해결 불가능한 구조적 문제 발생

개인이 통제할 수 있는 영역: 관계 역량 강화

• AI가 자동화할 수 없는 인간 중심 기술(영향력, 협업, 관계 구축)을 개발해야 함
• 실천 방법
  • 핵심 네트워크 10~30명 식별: 가이드, 얼라인, 파트너, 네트워크 네 가지 유형으로 구분
  • 각 관계를 의도적으로 관리하며, 상호 도움이 되는 방식 탐색
  • 성과를 기록하고 자기 성찰을 통해 관계의 질을 점검
  • 학생 시절부터 연습하여 실수의 위험이 적은 환경에서 관계 기술을 체득
• 이러한 관계 지능은 졸업 후 빠른 온보딩과 팀 기여로 이어짐

관계 지능의 중요성

• 시니어 엔지니어 역할은 본질적으로 리더십 직무이며, 관계 기술은 필수 역량
• 복잡한 인간 시스템을 이해하고 조율하는 능력이 기술 산업의 핵심 경쟁력으로 부상
• 학생 시절부터 관계 지능을 훈련하면, 졸업 후 네트워크 기반 취업과 성장이 가능
• 이를 위해 심리적 안전감, 패턴 인식, 의도적 연습이 필요

결론: 앞으로의 방향

• 견습 모델의 붕괴와 AI 가속화, 기업 인센티브의 왜곡, 인재 파이프라인의 위기는 현실
• 그러나 개인, 시니어, 대학 모두 관계 지능을 중심으로 대응 가능
  • 학생·초기 경력자는 핵심 관계 10~20개를 식별하고 관리
  • 시니어·매니저는 멘토링을 통해 팀 전체의 역량 강화
  • 대학은 AI 관련 전공에 관계 지능 교육을 필수화
• 인간적 관계 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수, 기술과 비즈니스에 인간성을 회복시키는 핵심 요소로 강조됨

[coremaker]

이제는 회사나 선배들이 노력하는 것을 벗어나, 법이 만들어져야하는 상황으로 가고 있다고 판단합니다.

[scmoon119]

10년 후 더 이상 10년 경력자가 없을 때는 사회가 어떻게 될지 궁금하네요.

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 예전에는 주니어 엔지니어들이 성장할 수 있는 훈련의 장이 있었음
  하지만 이제 AI가 그 일을 자동화하면서, 실질적으로 도제 시스템이 사라지고 있음
  과거엔 쉬운 일이나 귀찮은 일을 맡으며 경험을 쌓았는데, 이제 그런 일들이 AI에 의해 처리되니 신입을 뽑을 이유가 줄어듦
  이 변화의 여파는 몇 년 후에야 본격적으로 드러날 것 같음. 중간 단계 인력이 사라지면 내부에서 성장할 인재가 없어질 것임

  • 문제는 단순히 도제 구조가 사라진 게 아니라, 이제는 주니어들이 AI가 짜준 코드를 이해하지 못한 채 제출한다는 점임
    예전엔 잘못된 코드를 함께 고치며 배웠지만, 지금은 피드백을 LLM에 다시 넣는 식이라 멘토링이 무너짐
    배우려는 의지가 강한 주니어는 여전히 가치가 있지만, “차라리 내가 AI를 직접 쓰지”라는 생각이 들게 됨
    결국 우리 세대는 괜찮겠지만, 그다음 세대는 진입 문이 닫히는 느낌임
  • 오히려 이 변화가 산업 건강성에는 좋을 수도 있음
    최근 몇 년간 너무 많은 사람들이 개발자로 몰렸고, 그중엔 적성에 맞지 않는 사람도 많았음
    이제 AI가 기준선을 세우면서, 진짜 기술에 흥미 있는 사람만 살아남게 될 것임
    규모는 작아지겠지만, AI가 반복 업무를 처리해주니 효율은 높아질 것임
  • 지난 10년간 잦은 이직 문화가 자리 잡으면서, 회사가 직원 성장에 투자할 이유가 사라졌음
    평균 근속이 2년 남짓이라, 회사 입장에선 키워봤자 금방 떠날 사람에게 투자하기 어렵게 됨
  • 이 현상은 과학 유리세공 분야에서도 이미 있었음
    자동화로 인해 초급 인력이 필요 없어지고, 숙련자만 남아 업계가 고령화됨
    결국 신입 파이프라인이 완전히 끊긴 상태임
  • 이런 환경은 자기주도 학습자만 살아남게 만드는 자연스러운 진화임
    결국 시장에서 경제적 가치를 창출할 수 있는 사람의 기준이 계속 높아지는 흐름임

• 대기업과 직원 간의 사회적 계약은 이미 깨졌음
  기업은 분기 실적에만 집중하고, 직원에 대한 장기 투자는 사라졌음
  친구들이 일하는 Fortune 50 기업도 사상 최대 이익을 내면서 동시에 부서를 대규모로 정리 중임
  이런 상황에서 직원들이 냉소적이고 무기력해지는 건 당연함
  예전엔 회사가 잘되면 직원도 잘된다는 믿음이 있었지만, 이제는 완전히 무너졌음

  • 사실 90~00년대 Dilbert 만화를 본 사람이라면, 그런 사회적 계약은 애초에 환상이었음을 알고 있음
    소프트웨어 산업의 폭발적 성장기에만 가능했던 착시였음
    이제 산업이 성숙기에 접어들면서, 다른 기술직처럼 경쟁이 치열한 환경으로 변하고 있음
  • 이 문제의 근본에는 지난 30년간의 CEO 보상 폭증이 있음
    단기 실적만 잘 내도 평생 쓸 돈을 버는 구조라, 장기 투자를 할 이유가 사라졌음
    결국 경영진이 단기주의로 흐를 수밖에 없는 인센티브 구조임
  • 이제는 위험이라기보다 이미 확정된 결말 같음
    젊은 세대의 체념이 뚜렷하지만, 단기 지표만 보는 사회라 아무도 신경 쓰지 않음
  • 이런 식으로 행동하지 않는 회사를 꼽는 게 더 어려울 정도임
    나 역시 냉소적이지만, 이제는 자기 생존 중심의 목표로 전환했음
    단기 계약과 개인 프로젝트로 수익을 다변화하려 함
    결국 이런 현실이 노조 결성 움직임으로 이어지고 있음
  • “인센티브를 보면 결과를 알 수 있다”는 찰리 멍거의 말이 지금 상황을 정확히 설명함

• 요즘의 주니어 채용 위기는 AI 때문이 아니라, 과도한 채용 절차 때문이라고 생각함
  예전엔 잠재력만 봤지만, 지금은 신입에게도 완성형 실력을 요구함
  한 젊은 지원자가 반년간 모든 통계·확률 문제를 공부하고도 떨어졌음
  이제는 첫 직장을 얻기 위해 이미 직무를 완벽히 수행할 수준이 되어야 함
  이런 사회가 과연 건강한지 의문임. 탐색의 자유가 사라지고 있음

  • 이런 구조는 정보 불평등을 심화시킴
    명문대 학생들은 채용 정보와 준비법을 공유하지만, 그렇지 않은 학교는 접근조차 어려움
    결국 실력보다 네트워크가 더 큰 영향을 미침
  • 이제는 주니어뿐 아니라 모든 경력자가 과도한 검증 절차를 거쳐야 함
    회사 성장에 기여한 사람조차 4시간짜리 온사이트 코딩 테스트를 요구받음
    공개된 레포지토리조차 제대로 확인하지 않는 현실임
  • 기업들이 “훈련은 싫고, 바로 투입 가능한 인재만 원함”이라며 모순된 요구를 함
    심지어 의사조차 도제 과정을 거치는데, 후속 세대를 키우지 않는 산업은 결국 스스로 무너질 것임
  • 사실 미국의 고등교육 구조와 엘리트 학교의 기회 독점으로 인해, 이미 이런 사회가 되어 있음
    특정 학교에 들어가는 것 자체가 ‘황금 티켓’이 된 지 오래임
  • 이런 과도한 장벽은 결국 대기업만 감당 가능한 사치임
    작은 회사들은 오히려 더 인간적인 채용 방식을 유지함

• AI가 채용 둔화의 원인이라는 주장에는 동의하지 않음
  ChatGPT가 실무에 쓸 만해진 건 2024년 이후임
  하지만 주니어 채용 둔화는 이미 2022년에 시작됐음
  따라서 AI보다는 거시경제 요인이 더 큰 원인임

  • 사실상 경기 침체인데, 아무도 그 말을 하고 싶어 하지 않음
    시니어들도 힘든 상황이며, 여러 요인이 누적된 결과임
  • 금리 인상과 주주 압박이 직접적인 원인이었음
    2021년엔 사소한 프로젝트에도 인력을 투입했지만, 2022년 말엔 해고와 채용 동결이 이어졌음
  • 나도 동의함. 이건 금융 생태계의 수축 때문임
    AI의 진짜 파도는 2026~27년에 올 것임

• AI보다 더 근본적인 문제는 인재 가치의 급격한 상승 곡선임
  신입을 뽑아도 2~3년 후엔 시장가치가 2배가 되어버림
  대부분의 회사는 그 속도를 따라가지 못하니, 결국 “남 좋은 일만 한다”는 결론에 도달함
  그래서 신입 채용을 꺼리게 됨

  • 이게 핵심임. 주니어는 생산성 대비 급여가 과대평가되어 있음
    첫 몇 달은 오히려 마이너스 생산성인데, 급여는 그에 비례하지 않음
    게다가 조금만 성장해도 이직해버리니, 회사 입장에선 손해임
    결국 훈련의 ROI가 너무 낮음
  • 나의 경우 운 좋게도 6개월, 1년마다 큰 폭의 인상과 승진을 받았음
    하지만 이런 사례는 드물고, 대부분은 제때 보상받지 못함
  • 사실 이건 채용 문제가 아니라 교육 문제임
    대학이 최신 기술을 가르쳤다면, 신입과 실무의 간극이 이렇게 크지 않았을 것임

• 요즘 회사는 “유능한 사람을 모아 문제를 푼다”는 개념이 아니라
  “기계가 돌아가니 유지비를 최소화하자”는 사고로 바뀌었음
  사람의 주의력과 창의력이 가치를 만들던 시대에서,
  이제는 기존 구조와 수익 흐름만 유지하려는 보수적 조직으로 변했음
  낙관은 개인에게 전가되고 있음

• 이런 엘리트주의적 태도가 문제임
  주니어를 무시하고, 가르칠 생각조차 없는 문화가 업계를 병들게 함
  물론 실력 부족한 사람도 있지만, 기회를 주면 훌륭한 인재로 성장할 수 있음
  멘토링 없는 업계는 결국 스스로를 고립시키는 중임

• 사실 시니어들의 질적 저하가 10년 전부터 시작됐음
  멘토링도, 리더십도 사라지고, 부트캠프 출신이 급증하면서 기준이 흐려졌음
  타이틀 인플레이션으로 ‘시니어’라는 말이 의미를 잃었음
  이제는 주니어를 가르칠 진짜 시니어가 거의 없음
  해결책은 네트워킹이 아니라, 진짜 엔지니어링 직업화임 — 정식 교육, 자격, 도제, 성취 기준이 필요함

  • 완전히 동의함. 요즘은 기초 디버깅조차 못하는 개발자가 많음
    부트캠프 이후 현장에 쏟아진 인력들이 코드 품질을 떨어뜨렸고,
    나조차 중간에서 불 끄는 역할을 해야 했음
    업계가 진짜로 변하려면 표준화된 자격 제도가 필요함
  • 하지만 이런 변화는 개인이 아니라 경영진의 결정에 달려 있음
    미국 대기업은 이미 해외 아웃소싱에 의존하고 있음
    진정한 변화를 원한다면 집단적 행동이나 새로운 비즈니스 모델이 필요함
  • 시니어들이 멘토링을 안 한 이유는 일자리 아웃소싱 때문이기도 함
    결국 구조적 문제임

• 기사에서 제시한 데이터는 기간이 너무 짧음
  5년, 10년 단위로는 경기순환을 반영하지 못함
  AI의 영향이라기보다 전형적인 10년 주기 경기 사이클로 보임
  실제로 신입 취업난은 언제나 있었고, 지금이 특별히 다르지 않을 수도 있음

  • 과거와 비교하면 지금은 경쟁이 훨씬 치열하고, 채용 과정의 인간적 접점이 거의 사라졌음
    예전엔 추천 한마디로 면접 기회를 얻었지만, 지금은 자동 필터링 시스템에 막힘
    수백 개 지원서를 넣어도 피드백조차 없는 고립된 경험이 됨
    글로벌 채용은 여전히 활발하다는 점을 보면, 단순히 기준이 더 엄격해진 것일 수도 있음

• 진짜 물어야 할 질문은 “왜 대학이 4년 동안 유능한 프로그래머를 못 키우는가”임
  4년이면 완전 초보도 중급 개발자로 성장할 수 있는 시간인데, 대학은 그걸 낭비함
  차라리 개인이 튜터를 고용해 독학하는 게 더 효율적일 정도임

  • 예전엔 CS 학위가 거의 수학 전공 수준이었음
    지금도 Leetcode 인터뷰 외에는 별 도움이 안 됨
  • 하지만 대부분의 사람은 스스로 학습하기 어렵기 때문에, 부트캠프가 실패한 것임
    결국 교육의 질과 개인의 동기 모두가 문제임