클로드(Claude) 어떻게 쓰는지 모르겠다구요?
클로드는 코딩부터 배포까지, 비개발자분들도 손쉽게 AI 서비스를 만들 수 있도록 도와줍니다. 복잡한 코딩 없이 원하는 기능을 구현 하고 싶으신가요?
이 모임에서는 원하는 서비스를 직접 만들고 자동화 및 워크플로우 까지 상세하게 배우고 싶으신 분들을 모집해요. AI 개발자가 클로드가 무엇이고 어떻게 사용해야하는지 있는 무료로 알려 드릴 예정입니다.
AI 시대를 함께 준비하고 싶은 분들의 많은 참여 부탁드립니다!
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교육/자기계발
[직군 탐구 3탄] 준비 방법과 시장 전망 | 당근 카페
쿠구궁
인증 18회 · 1주 전
[직군 탐구 3탄] 준비 방법과 시장 전망
준비의 핵심은 결과물 자체보다 그 안의 판단을 보여주는 것이다. 실제로 한 신입 공고는 지원 서류로 건축직에는 포트폴리오를, AI 개발직에는 프로젝트 경험 정리를 요구한다. 프로젝트가 평가 대상이라는 뜻이다. 흔한 RAG 챗봇 데모만으로 변별력을 갖긴 어려울 가능성이 높다. 같은 튜토리얼 결과물이 많이 제출될 것으로 예상되기 때문인데, 이는 확정된 데이터가 아니라 추정임을 밝혀 둔다. 어떤 문제를 정의했고, 어떤 트레이드오프를 고민했으며, 결과를 어떻게 측정했는지를 함께 담으면 차별화에 유리하다. 역량 평가의 무게중심도 옮겨가고 있다. 채용 시장 전반에서 단순히 도구를 쓰는 수준을 넘어 AI와 협업해 문제를 해결하는 비판적 사고력이 핵심으로 꼽힌다. 전망과 리스크는 양쪽을 함께 봐야 한다. 수요 자체는 견고하다. 기업 리더의 우선순위에서 AI·머신러닝이 45%로 가장 높았고, PwC가 2025년 전 세계 10억 건 이상의 채용 공고를 분석한 결과 AI 스킬 보유자의 임금 프리미엄이 1년 만에 25%에서 56%로 두 배 이상 뛰었다. 한편 이 직군이 LLM 생태계 변화에 민감하다는 점도 사실이다. 모델 제공사가 에이전트 기능을 기본 탑재하는 흐름이 단순 API 조립 역할의 가치를 낮출 수도 있고, 반대로 모델을 비즈니스에 연결하는 인력 수요를 키울 수도 있다. 어느 쪽이 우세할지는 현재 자료로 단정하기 어렵다. 결론적으로, 특정 프레임워크보다 문제를 정의하고 측정하며 운영해 본 경험이 변화에 대응하는 데 더 안정적인 자산이 될 가능성이 높다.
