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GN⁺: LLMs 시대에 소프트웨어 엔지니어들이 경력을 미래지향적으로 설계하는 법은?

 (news.ycombinator.com)
13P by neo 5일전 | favorite | 댓글 1개
  • 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
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neo 5일전  [-]
Hacker News 의견

  • 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 호기심을 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 능력을 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
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