비개발자의 취업 도전의 시작!

팀그릿 북 커밋 챌린지로 쓴 글입니다. 읽은 책은 『만약에 내가 지금 신입이라면』입니다. 이 글은 책을 읽고 느낀 감상문이 아니라 직접 내 삶에 적용한 글입니다. 

책 링크: https://teamgrit.co/store

바꾼 기준 절박함을 말이 아니라 시간표로 증명하기

채용공고 해석 AI·Cloud·SW로 고객 문제를 끝까지 해결하는 사람

나의 증거 운동, 영어, AI 서비스, AWS 프로젝트, 운영 경험

1. 막힌 지점: 오래 도전했지만, 오래 멈췄다

나는 경희대학교 생체의공학과를 졸업한 비전공자다. 지금은 AI 엔지니어 취업을 목표로 준비하고 있다. 돌아보면 코딩과 AI에 관심은 오래 있었다. 하지만 관심이 곧 실력이 되지는 않았다. 여러 번 시작했고, 하지만 꾸준히 못하고 쉽게 포기했다. 게다가 AI가 나와서 AI 의존을 너무 심하게 하였다. 

내 인생에서 가장 힘들었던 순간에 몸이 먼저 무너졌다. 만성 소화불량을 포함한 건강 문제로 컨디션이 흔들렸고, 컨디션이 흔들리니 마음도 쉽게 무너졌다. 어느 순간부터 나는 “오늘은 몸이 안 좋으니까”, “조금만 회복하고 다시 하자”라는 말을 자주 했다.

처음에는 그 말이 합리적인 판단처럼 느껴졌다. 그런데 시간이 지나고 보니, 그 말은 나를 보호해준 것이 아니라 계속 같은 자리에 묶어두고 있었다. 쉬는 것도 필요하지만, 나는 쉰 것이 아니라 미뤘다. 회복한 것이 아니라 멈춰 있었다.

이제는 더 이상 미룰 수 없는 나이가 되었다. 내 인생은 내가 책임져야 한다. 누가 대신 방향을 정해주지 않고, 누가 대신 건강을 회복시켜주지 않고, 누가 대신 합격시켜주지 않는다.

그 상태에서 팀그릿『만약에 내가 지금 신입이라면』을 읽었다.

2. 가져온 한 가지: 절박함은 시간표다

절박함은 감정이 아니라 시간표다.

이 문장에서 오래 멈췄다. 나는 스스로 절박하다고 생각했다. AI 엔지니어가 되고 싶었고, 좋은 회사에 가고 싶었고, 더 이상 뒤처지고 싶지 않았다. 그런데 내 하루를 보면 절박한 사람의 하루라고 말하기 어려웠다.

절박하다고 말하면서 늦게 일어났고, 건강을 회복해야 한다고 생각하면서 운동은 미뤘고, 개발자가 되고 싶다고 하면서 실제 사용자가 쓸 수 있는 서비스는 만들지 않았다. 책은 내게 이렇게 묻는 것 같았다.

“네가 진짜 절박한지 말하지 말고, 시간표를 보여줘라.”

그래서 나는 먼저 하루를 바꾸기로 했다. 목표를 더 크게 적는 대신, 반복되는 시간을 먼저 바꾸기로 했다. 내 분야에서 최고가 되기 위한 시간표를 짜고, 틈틈히 운동을 하는 것이 나에게 가장 좋은 시간표였다. 쉴 때도 영어 관련 영상이나 ai 관련 영상만 보는 것이 내가 원하는 목표를 달성하기 위한 가장 좋은 시간표였다.

3. 먼저 바꾼 것은 건강이었다

가장 먼저 바꾼 것은 아침이었다. 매일 오전 6시 30분에 일어나기로 했다. 일어나자마자 코어 운동과 스트레칭을 했다. 저녁에는 러닝과 헬스를 넣었다. 하루에 두 번 몸을 움직이는 구조를 만들었다.

지난 몇 년 동안 몸이 무너지면 공부도 무너진다는 것을 너무 많이 겪었다. 그래서 이번에는 의지로 버티는 방식이 아니라, 몸을 먼저 회복시키는 시스템을 만들었다. 코드를 오래 쓰려면 앉아 있는 시간이 필요하고, 앉아 있는 시간을 버티려면 결국 몸이 필요했다.

러닝을 시작한 지 2주 만에 10km 50분 기록을 달성했다. 기록 자체보다 더 중요했던 순간은 4km와 7km 지점이었다. 정말 멈추고 싶었다. 숨이 차고 다리가 무거웠다. 예전의 나였다면 “오늘 컨디션이 별로네”라고 말하며 멈췄을 것이다. 하지만 나는 절박하고, 이제 시작인데 더이상 포기할 수 없었다. 

그날 그냥 10km를 내가 원하는 목표에 근접하게 달성만 한 것이 아니라, 쉽게 포기하던 나의 오래된 패턴을 끊었다. 그 경험은 개발 공부에도 그대로 이어졌다. 코딩도 결국 매일의 저항을 통과하는 일이다. 에러가 나고, 배포가 깨지고, 원하는 결과가 안 나와도 계속 남아서 원인을 찾는 일이다.

영어도 마찬가지였다. 오픽 시험을 준비하는데 있어서 쉽게 포기하고, 오픽에서 IM2만 계속 나오며 지쳤던 시기가 있었다. 하지만 포기하지 않고 다시 준비했고, 결국 IH를 달성했다. 이 경험도 내게 같은 메시지를 줬다.

나는 안 되는 사람이 아니라, 반복이 부족했던 사람이다.

4. 채용 공고 분석의 시작:  LG CNS가 원하는 사람

책을 읽은 뒤 가장 크게 바뀐 것은 채용공고를 읽는 방식이다. 예전에는 자격요건만 대충 훑었다. “Python 가능자”, “AI 경험 우대”, “Cloud 이해” 같은 단어만 봤다. 그런데 이제는 다르게 읽는다. 채용공고는 단어장이 아니라 회사가 지금 해결하려는 문제의 압축본이다.

LG CNS의 2026년 상반기 신입 AX/DX Engineer 공고를 보면 핵심은 분명했다. 디지털 금융, 지능형 정부, 고객 맞춤형 서비스, 직접 솔루션과 플랫폼 개발, 새로운 시스템 구축과 안정적 운영, 국내 성공 경험의 해외 확산. 즉 단순히 코드를 치는 사람이 아니라, 산업의 문제를 IT와 AI로 끝까지 풀어내는 사람을 찾고 있다.

공고에서 함께하고 싶은 사람으로 제시한 문장도 강했다. 새로운 시도를 즐기는 사람, 문제를 주도적으로 정의하고 해결하는 사람, 신기술을 계속 학습하고 적용하는 사람, 고객의 문제에 귀 기울이고 동료와 해결책을 만드는 사람, 글로벌 IT 전문가로 성장하고 싶은 사람.

이건 “공부를 많이 한 사람”보다 “문제를 발견하고, 기술로 구현하고, 운영까지 해본 사람”에 가깝다.

내가 잡은 LG CNS AX/DX Engineer의 핵심 해석

코딩만 잘하는 것, AI를 잘 아는 말보다, 고객의 문제를 정의하고 AI·Cloud·Software로 구현한 뒤 고객의 문제를 해결하고 안정적으로 운영할 수 있음을 보여줘야 한다.

5. 회사 전략까지 보니, 방향이 더 선명해졌다

https://www.lgcns.com/kr

LG CNS | Korea | LG CNS

 

 

 

LG CNS는 회사 소개에서 “IT 서비스 전문기업에서 AX No.1 기업으로”라는 방향을 내세운다. Digital Business Innovator로서 고객도 몰랐던 비즈니스 가치를 먼저 발견하고, 공공·금융·제조·서비스 등 다양한 산업을 AX로 전환하겠다는 메시지도 반복한다.

최근 흐름을 보면 이 방향은 더 구체적이다. 2026년 핵심 추진 과제로 글로벌 AX, RX, 사업 이행 역량 강화, 글로벌 시장 확대가 제시됐다. AX Fair 2026의 주제도 “AX, Now in Action”이었다. 가능성을 말하는 AI가 아니라 실제 현장에서 성과를 만드는 AI다.

OpenAI와의 협업에서는 ChatGPT Enterprise 도입부터 활용, 운영까지 지원하는 OpenAI Launch Center를 신설했다. Palantir와의 파트너십에서는 FDE 조직을 만들고 제조·에너지·전자·물류 등 산업 전반의 고부가가치 AX 과제를 발굴하고 실행한다고 밝혔다. Cline과의 AIND 관련 발표에서는 요구사항 분석, 설계, 코딩, 테스트와 품질보증까지 AI Agent가 협업하는 엔터프라이즈 개발 플랫폼을 말한다.

이 자료들을 보며 나는 LG CNS가 원하는 신입을 이렇게 다시 정의했다.

LG CNS AX/DX Engineer 채용공고 분석과 나의 준비 연결채용공고와 회사 전략의 신호 내가 해석한 의미 내 포트폴리오에서 연결할 증거 앞으로 보완할 실행

 

고객 맞춤형 서비스, 고객 비즈니스 가치	기술 자체보다 고객 문제를 정의하고 해결해야 한다.	FluentPath에서 “한국 학습자는 말할 기회가 부족하다”는 문제를 AI 영어 스피킹 플랫폼으로 구현했다.	모든 프로젝트 소개를 기능 나열이 아니라 문제-해결-결과 구조로 재작성한다.
AI, Cloud 등 최신 IT 기술 활용 경험 우대	강의 수강보다 실제 배포와 운영 경험이 중요하다.	PaperHub에서 AWS Lambda, Bedrock, DynamoDB, CloudFront, CDK 기반 서버리스 AI 논문 플랫폼을 만들었다.	AWS 아키텍처 다이어그램, 비용, 장애 대응, 테스트 내역을 포트폴리오에 더 명확히 남긴다.
새로운 시스템 구축과 안정적 운영	로컬 장난감 프로젝트가 아니라 사용자가 접근 가능한 시스템이어야 한다.	HeoBrain Marketplace, PaperHub, FluentPath, Digital Detox 서비스처럼 배포된 결과물을 만들었다.	로그, 모니터링, 에러 핸들링, E2E 테스트를 추가해 운영 관점의 증거를 만든다.
공공·금융·제조·서비스 등 산업 AX	도메인을 이해하고 산업 언어로 문제를 풀어야 한다.	생체의공학 배경, KAIST 행동분석 AI, AWS 기반 폐질환 멀티모달 CDSS 프로젝트가 있다.	의료·바이오 경험을 “산업 데이터를 이해하는 AI 엔지니어” 강점으로 정리한다.
문제를 주도적으로 정의하고 해결하는 논리적 사고와 실행력	시키는 일만 수행하는 사람이 아니라 먼저 구조를 잡는 사람이 필요하다.	NewsHub Education Agent에서 LangGraph로 라우팅, 병렬 수집, 평가 노드, 퀴즈 생성을 설계했다.	기술 선택 이유와 트레이드오프를 면접 답변으로 정리한다.
해외 프로젝트와 글로벌 성장	영어와 문서화 능력은 선택이 아니라 확장 가능성의 증거다.	OPIc IH, 영어 학습 서비스 개발, 영어 포트폴리오 문서 작성 경험이 있다.	대표 프로젝트 README와 포트폴리오를 영어 버전으로 정리한다.
AIND, Agentic AI 기반 개발 생산성	AI를 도구처럼 쓰는 수준을 넘어, 검토와 품질관리까지 할 수 있어야 한다.	HeoBrain Marketplace에서 AI 보조 개발을 하며 RLS, 통합 오류, 완성 기준을 직접 검토했다.	AI가 만든 코드도 내가 책임지고 리뷰했다는 사례를 문제해결형으로 정리한다.

6. 내 포트폴리오를 다시 보니, 방향은 있었다

포트폴리오를 다시 읽어보니, 내가 해온 것들이 완전히 흩어진 것은 아니었다. 오히려 LG CNS의 방향과 연결할 수 있는 재료가 꽤 있었다. 문제는 그것을 “AI 공부했습니다” 수준으로 말하면 약해진다는 점이었다.

FluentPath — AI English Speaking Practice Platform

한국 학습자의 “말할 기회 부족” 문제를 Llama 3.3 기반 AI 대화, OPIc 코치, 문법 교정, 쉐도잉, 롤플레이, 게임화로 해결하려 한 서비스다. 단순 챗봇이 아니라 학습 여정을 제품으로 만든 경험이다.

PaperHub — AI 논문 검색·요약·영어학습 플랫폼

PubMed, arXiv, OpenAlex 검색과 Amazon Bedrock Nova Pro 요약, 에빙하우스 기반 단어장, CloudFront/S3/Lambda/DynamoDB/CDK를 연결한 서버리스 프로젝트다. Cloud와 AI를 “배포 가능한 서비스”로 묶어본 경험이다.

AI Content Guardian — Digital Detox Agent

스마트폰과 브라우저 사용 패턴을 분석해 콘텐츠를 분류하고, 적응형 개입 엔진으로 디지털 중독을 줄이려 한 크로스 플랫폼 서비스다. “무엇을 차단할 것인가”보다 “왜 사용자가 이탈하는가”를 먼저 본 프로젝트다.

NewsHub Education Agent

LangGraph 기반으로 뉴스와 YouTube RSS를 병렬 수집하고, LLM 요약 후 평가 노드로 품질을 검수하고, 퀴즈로 학습 여부를 확인하는 교육형 뉴스 에이전트다. 그래프 구조 자체가 성능과 신뢰성을 결정한다는 것을 배웠다.

Soo-Pul — AWS 기반 폐질환 멀티모달 AI CDSS

흉부 X-ray, Lab, 임상소견을 통합해 일반·희귀 폐질환 후보를 스크리닝하고 RAG 기반 근거 보고서를 생성한 의료 AI 프로젝트다. 나는 RAG 파이프라인, AWS 아키텍처, CloudFront/S3 배포, Lambda/SAM 배포 흐름을 맡았다.

KAIST 인턴 — 펜타닐 마우스 행동 자동 분류 AI

YOLOv5로 마우스 골격 좌표를 추출하고 Transformer로 펜타닐·식염수·금단 상태를 분류한 프로젝트다. 라벨링 도구가 없어 React와 Flask로 직접 만들었고, 제한된 라벨 데이터에서 self-supervised pretraining을 적용했다.

이 프로젝트들은 아직 완벽하지 않다. 하지만 공통점은 분명하다. 문제를 찾고, AI와 소프트웨어로 구현하고, 실제 배포와 운영을 생각했다. 앞으로 필요한 것은 프로젝트를 더 많이 만드는 것만이 아니라, 이 경험을 채용공고의 언어로 재정렬하는 일이다.

7. 올인원 커리어 전략을 적용한 방식: 자격요건이 아니라 갭을 본다

커리어 자료를 보며 가장 크게 가져온 관점은 “내가 가진 것”을 먼저 쓰는 것이 아니라 “회사가 요구하는 문제”에서 거꾸로 내려오는 방식이다. 그래서 이번에는 채용공고를 아래 순서로 읽었다.

1. 회사 전략을 먼저 본다. LG CNS는 지금 AX, RX, AIND, OpenAI·Palantir 협업, 글로벌 스마트팩토리로 움직인다.
2. 직무 문장을 문제 단위로 쪼갠다. 고객 문제, 산업 도메인, 시스템 구축, 운영 안정성, AI·Cloud 활용으로 나눈다.
3. 내 경험을 기능이 아니라 증거로 매칭한다. “Next.js를 썼다”보다 “영어 학습 문제를 AI 스피킹 서비스로 해결했다”가 더 강하다.
4. 빈칸을 실행계획으로 바꾼다. 부족한 부분을 불안으로 두지 않고, 이번 주 해야 할 작업으로 바꾼다.

이 방식으로 보니 해야 할 일이 선명해졌다. 나는 더 많은 기술 키워드를 외우기보다, 프로젝트마다 문제 정의, 아키텍처, 장애 대응, 운영 지표, 배운 점을 정리해야 한다. 그리고 LG CNS의 AX/DX Engineer 관점에서 “고객의 문제를 기술로 해결한 사람”이라는 한 줄로 묶어야 한다.

이력서 방향

“AI를 공부했습니다”가 아니라 “고객/사용자 문제를 정의하고, AI 서비스로 구현하고, 배포와 운영 경험으로 증명했습니다”로 바꾼다.

8. 달라진 점: 끌려다니는 사람에서 먼저 움직이는 사람으로

책을 읽기 전의 나는 자주 끌려다녔다. 건강에 끌려다녔고, 감정에 끌려다녔고, 결과가 안 나오는 시간에 끌려다녔다. 남들이 이미 앞서간 것처럼 보이면 주눅 들었고, 대단해 보이는 사람을 보면 나와 다른 세계의 사람처럼 느꼈다.

그런데 요즘은 생각이 바뀌고 있다.

대단해 보이는 사람도 결국 사람이다. 그들도 하루를 쓰고, 루틴을 만들고, 실패를 지나고, 다시 움직였을 뿐이다. 차이는 재능만이 아니라 시스템이다. 시간표다. 그리고 스스로 움직이는 힘이다.

나는 아직 완성된 AI 엔지니어가 아니다. 하지만 이제는 예전처럼 쉽게 멈추는 사람이 아니다. 건강을 회복하기 위해 아침과 저녁을 바꾸고 있고, 영어에서 IH를 만들었고, 러닝에서 10km를 끝까지 밀어붙였고, AI 서비스를 만들며 운영 경험을 쌓고 있다.

LG CNS에 반드시 합격하겠다는 말은 단순한 다짐이 아니다. 내 시간표를 그 수준에 맞추겠다는 선언이다. 회사가 원하는 사람이 “문제를 주도적으로 정의하고 해결하는 사람”이라면, 나는 내 삶부터 그렇게 운영해야 한다.

9. 앞으로의 시간표

이 글을 쓰고 나서 끝내지 않기 위해, 다음 실행을 시간표로 남긴다.

LG CNS AX/DX Engineer 준비 시간표영역 매일 또는 매주 할 일 남길 증거

건강	오전 6시 30분 기상, 코어 운동과 스트레칭, 저녁 러닝 또는 헬스	기상 기록, 러닝 기록, 주간 운동 로그
AI 서비스	FluentPath, Digital Detox, HeoBrain 중 하나를 매일 개선 후 서비스 운영	커밋 로그, 배포 URL, 변경 전후 스크린샷
Cloud/운영	AWS 프로젝트에 로그, 테스트, 비용 기록, 장애 대응 문서 추가	아키텍처 다이어그램, CloudWatch 로그, 비용표, 회고 문서
채용공고 분석	지원 기업의 전략, 직무, 요구 역량을 표로 분해	JD 분석표, 스킬 갭, 프로젝트 매칭표
글쓰기	읽은 책과 만든 프로젝트를 실제 적용 기록으로 작성	블로그 글, 포트폴리오 업데이트, 면접 답변 초안

오늘의 변화는 작다. 6시 30분에 일어나고, 스트레칭을 하고, 러닝하고, 채용공고를 분석하고, 글을 남기는 것. 하지만 이 작은 것들이 쌓이면 결국 나를 증명하는 포트폴리오가 된다.

읽은 책은 사라질 수 있다. 하지만 적용한 책은 내 삶에 남는다.

나는 이제 책을 읽은 사람이 아니라, 책을 내 시간표에 커밋한 사람이 되고 싶다. 아니, 이미 그렇게 움직이기 시작했다.

참고자료

• LG CNS 2026년 상반기 신입사원 수시채용 AX/DX Engineer 공고 요약 - 링커리어
• LG CNS 채용 정보 페이지
• LG CNS 회사소개: IT 서비스 전문기업에서 AX No.1 기업으로
• LG CNS AX Fair 2026: AX, Now in Action
• LG CNS 2026년 3대 과제: AX·RX·사업 이행 역량 강화
• LG CNS, Cline과 Agentic AI 기반 엔터프라이즈 개발 플랫폼 발표
• LG CNS, OpenAI 리셀러 파트너 활동 및 OpenAI Launch Center 신설
• LG CNS, Palantir와 전략적 파트너십 및 FDE 조직 신설
• LG CNS, 북미 제조 AX 시장 확대와 Factova 소개

• https://www.youtube.com/c/lgcnstube/

LG CNS Expands North American AX Business, Supporting Smart Factory Transformation for SMEs

 

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