실전 경험과 채용 기회를 동시에! SK(주) AX의 AI 인재 양성 프로그램 'SKALA' 교육생 편

실전 경험과 채용 기회를 동시에! SK(주) AX의 AI 인재 양성 프로그램 'SKALA' 교육생 편

 

안녕하세요, SK㈜ AX (구 SK(주) C&C) 취재기자 김태현입니다.

지난 기사에서는 SKALA 담당자 인터뷰를 통해 프로그램의 목표와 운영 방식 등을 살펴보았는데요.  이번 기사에서는 담당자가 아닌 교육생들의 인터뷰를 통해, 실제 교육 현장에서는 어떤 경험들이 이루어지고 있는지, 그들이 어떻게 배우고 성장했는지, 그리고 SKALA가 실무 역량 향상에 어떤 영향을 미쳤는지 들어보겠습니다. 

그럼, 교육생들의 생생한 이야기를 통해 SKALA의 진정한 가치를 알아보러 갈까요?

SK Careers Editor 20기 김태현

🎤김가언 교육생: 안녕하세요! SKALA 1기 교육생 김가언입니다. 저는 올해 25살로 스마트ICT융합공학과를 졸업하고 SKALA에 지원하여 어느덧 6주째 교육을 받고 있습니다.

🎤이주형 교육생: 안녕하세요. SKALA 1기 3반 이주형입니다. 융합일본지역학을 전공하면서 AI·DX 도입의 필요성과 시급성을 깨닫고, AI·DX 분야의 전문가가 되고자 AI융합전공을 복수전공했습니다. 지금은 그 꿈으로 한 발 더 나아가기 위해 SKALA 과정을 열심히 따라가며 실질적인 AI 서비스 개발 역량을 키우고 있습니다.

🎤정재영 교육생: 안녕하세요. 저는 신소재공학과와 수학을 전공한 28살 정재영입니다. 작년 3월에 졸업했으며, 3학년 때 수학을 복수전공하면서 이산수학과 데이터 분석을 접하며 프로그래밍에 흥미를 가지게 되었습니다. 특히, 졸업을 앞두고 독학으로 아두이노와 안드로이드 앱 프로젝트를 진행하면서 직접 구현해내는 과정에서 큰 성취감을 느꼈고, 이를 계기로 서비스 개발자로의 진로를 확신하게 되었습니다. 이후 본격적으로 개발을 배우기 위해 두 차례의 웹 개발 교육을 수강하며 실무 역량을 쌓아왔고, 보다 체계적인 AI 및 서비스 개발 역량을 기르기 위해 SKALA에 지원하게 되었습니다.

🎤김가언 교육생: 학부 과정에서는 새로운 기술을 빠르게 습득하기 위한 기초를 다지는 공부를 하였습니다. 그렇기 때문에 실무에서 사용되는 최신 기술들은 스스로 찾아서 공부해야 했고, 특히 AI 분야는 혼자 학습하기에 어려움이 많았습니다. 그런 와중에 SKALA라는 교육을 알게 되었고, SKALA가 다른 프로그램과는 달리 현업 전문가이신 교수님들이 직접 커리큘럼을 설계하고 강의를 진행하시기 때문에 실무에서 실제로 사용되는 기술과 다양한 에피소드를 생생하게 들을 수 있다는 점이 매력적이었습니다. 또한 학습 중 궁금한 점이 생기면 바로 질문하고 피드백을 받을 수 있는 환경이 조성되어 있어 더욱 효과적으로 배우고 성장할 수 있을 것 같아 지원하게 되었습니다.

🎤이주형 교육생: ‘채용 연계형 AI 서비스 실무 교육’이라는 점이 가장 큰 끌림 포인트였습니다. 특히 현업 프로젝트 기반의 커리큘럼과 실제 SK(주) AX 전문가들의 조언을 받아 현실적인 문제를 해결할 수 있는 기회가 주어진다는 것이 큰 매력이었는데요. AI 서비스 개발의 이론뿐만 아니라 프로젝트를 통해 직접 실무 프로세스를 경험하며, 현장에서 즉시 활용 가능한 역량을 갖출 수 있다는 것이 SKALA만의 가장 큰 강점이라고 생각했습니다. 더불어, 외부에서는 B2B 관련 프로젝트를 경험해 볼 수 있는 기회가 적은데 SKALA에서는 가능하다는 점도 좋았습니다.

🎤정재영 교육생: 지난 2년 동안 여덟 개의 IT 팀 프로젝트를 진행하며, 실질적인 서비스 개발을 위해서는 데이터 분석과 AI 모델 개발 및 활용 능력이 필수적이라는 점을 깨달았습니다. 또한 백엔드, 프론트엔드, 클라우드 인프라 지식까지 폭넓게 이해해야 한다는 점도 중요하다고 생각했습니다. SKALA는 LLM(대규모 언어 모델) 개발부터 백엔드, 프론트엔드, 그리고 쿠버네티스를 활용한 클라우드 인프라까지 실무에서 활용할 수 있는 기술을 종합적으로 배울 수 있어 매력적으로 다가왔습니다. 개인적으로는 최근 MSA(Microservices Architecture)에 관심을 가지게 되었는데, SK(주) AX가 SK 그룹사의 디지털 전환을 주도하고 클라우드 구축 및 운영 경험이 풍부한 기업이라는 점도 지원을 결심하는 데 큰 영향을 주었습니다.

🎤김가언 교육생: 개인적으로 가장 도전적이었던 과제는 클라우드 수업을 이해하고 따라가는 과정이었습니다. 사실 거의 모든 교육생분들께서 힘들어하신 부분이라고 생각되는데, 특히 도커와 쿠버네티스 수업을 들으며 어려움을 겪었던 기억이 있습니다. 새로운 용어도 많고, 물리적 개념과 논리적 개념이 얽혀 있어 전체적인 구조를 머릿속에 그려보기까지 오랜 시간이 필요했습니다. 하지만 수업 후 조원들과 모여 서로 어떻게 이해했는지 공유하며 헷갈렸던 부분을 이야기할 시간을 가진 것이 저에게 많은 도움이 되었습니다. 생각하지 못했던 부분에서 나온 질문을 통해 미처 몰랐던 내용을 새롭게 알게 되었고, 제가 궁금했던 부분에 대해 함께 토론하면서 해결되지 않을 때는 교수님께 질문을 하며 점점 구체적으로 이해할 수 있었습니다.

조원들과 함께 공부하면서 평소에는 ‘이 정도면 되지’라고 합리화하던 부분까지 꼼꼼하게 학습할 수 있었고, ‘나만 모르는 건가?’라는 고민을 하기보다는 ‘주변의 동료들이나 교수님께 질문하면 되지’라는 생각을 가질 수 있게 되었습니다. 함께 공부하는 것의 이점을 많이 느꼈기 때문에, 과정이 끝난 뒤에도 새로운 것을 배울 때 다양한 소그룹이나 커뮤니티에 적극적으로 참여해보려고 합니다.

🎤이주형 교육생: 가장 도전적이었던 과제는 ‘생성형 AI – LLM 모델 이해 및 활용’ 시간에 진행했던 ‘OpenAI API와 Crew AI를 활용한 Multi-Agent 기반 지능형 보고서 작성 에이전트 구현‘ 실습이었습니다. 이 과제에서의 가장 큰 도전은, 당일 배운 개념을 활용하여 페어와 함께 기획, 구현, 발표 준비를 마칠 때까지 총 2시간밖에 주어지지 않는 시간적 압박이었습니다. 이 소중한 시간을 최대한 효율적으로 활용하기 위해 ‘기획-구현-발표 준비’에 각각 15분, 90분, 15분을 투입하기로 페어와 빠르게 합의를 보고 역할을 명확하게 분배하여 각자의 업무에 집중할 수 있는 환경을 구성했습니다.

그 결과, 과제 제출 마감 기한을 지키는 것뿐만 아니라 기존의 과제 요구사항에 더해 추가 Agent 할당, TTS 기술 접목 등 결과물을 고도화할 수 있는 시간까지 벌 수 있었습니다. 이를 통해 명확한 일정(시간) 관리와 업무 분배가 프로젝트 성패에 큰 영향을 줄 수 있다는 교훈까지 얻어갈 수 있었습니다.

🎤정재영 교육생: 가장 도전적인 과제는 LLM을 활용해 냉장고 속 재료로 요리를 추천하고, 해당 요리의 이미지를 제공하는 프로젝트였습니다. 이 과정에서 LLM 에이전트를 설계해 각 역할을 수행하도록 체인을 구성하고, LangChain 활용해 이들을 연결하는 방식으로 서비스 구현을 진행했습니다. 처음에는 익숙하지 않은 개념이 많아 학습 코드를 따라가며 이해하려 했지만, 단순히 따라 하는 것만으로는 한계를 느꼈습니다.

이를 극복하기 위해 팀원들과 함께 어려운 개념을 정리하고, 모르는 부분이 단순한 생소함 때문인지 개념적인 이해 부족 때문인지 구분하며 학습을 진행했습니다. 이러한 과정을 거치면서 새로운 기술을 배우는 방식에 대한 자신감을 얻게 되었습니다.

🎤김가언 교육생: 아무래도 가장 어려웠던 클라우드 수업을 들으면서, 실제로 도커와 쿠버네티스를 직접 활용하며 기술을 익히고 싶다는 생각이 들었습니다. 클라우드 수업 이후 생성형 AI 수업에서 여러 파이썬 라이브러리를 활용한 실습을 진행했는데, 이 과정에서 파이썬 버전과 라이브러리 간의 충돌 문제를 겪으며 도커에 대한 관심이 더욱 커졌습니다. 실제 환경에서 안정적인 개발 환경을 유지하고 배포를 효율적으로 하기 위해서는 컨테이너 기술과 클라우드 인프라에 대한 이해가 필수적이라는 것을 실감하게 되었습니다. 지금까지 배운 내용 중에서도 백엔드 개발자로서 클라우드 분야에 가장 큰 흥미를 느끼고 있으며, 앞으로 더 깊이 공부해 보고 싶습니다.

🎤이주형 교육생: 생성형 AI 및 모델 서빙 관련 분야를 더 깊이 있게 탐구하고 싶습니다. AI를 실무에서 어떻게 운영 환경으로 가져가고, 성능을 모니터링하며 지속적으로 개선하는지에 대한 과정을 잘 아는 사람이야말로 요즘 가장 필요한 인재이지 않을까 싶습니다. 단순히 모델이나 웹 프로그램을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라, 배포와 운영까지 고려하는 전체 프로세스를 이해하고 싶습니다.

🎤정재영 교육생: 제가 백엔드 개발을 많이 해왔던 만큼, 클라우드 인프라와 MSA 환경에서의 개발에 가장 큰 관심이 있습니다. 특히, 쿠버네티스를 활용한 컨테이너 오케스트레이션을 더욱 심도 있게 학습하고 싶고, MSA 환경에서의 AI 서비스 개발 및 백엔드 개발 방법에 대해 탐구하고 싶습니다. 최근 빠른 AI 서비스 제공과 유연한 확장성을 위해 MSA 기반의 서비스 개발이 증가하고 있으며, 안정적인 서비스 운영을 위해 클라우드 네이티브 환경에서의 인프라 설계가 필수적이라고 생각합니다. SKALA 과정에서 배운 클라우드 운영 노하우를 바탕으로, 향후 실무에서도 이를 적극 활용할 계획입니다.

🎤김가언 교육생: 팀 프로젝트를 수행하면서 소통의 중요성에 대해 더욱 실감하게 되었습니다. 프로젝트를 진행하다 보면 조원들마다 강점이 다르다는 걸 느끼게 되는데, 저는 프로젝트를 수행하는 과정에서 대화를 이끌고 의견을 정리하는데 능숙하신 분, 통통튀는 다양한 아이디어를 적극적으로 제시해주시는 분, 팀의 분위기를 긍정적으로 이끌어가주시는 분, 묵묵히 맡은 바를 끝마쳐주시는 분을 만날 수 있었습니다.

팀원들의 다양한 강점을 살려 각자 맡은 바를 수행하며 항상 재미있게 팀 프로젝트를 해왔습니다. 이를 통해 개개인의 강점을 살리고 서로의 역할을 존중하는 것이 중요하다는 것을 배울 수 있었습니다. 또한 팀 내에서의 소통 뿐 아니라 외부와의 소통 또한 중요함을 느낄 수 있었습니다. 팀에서 만든 프로젝트 산출물에 대한 발표를 끝낸 후 돌아보면 좀 더 조리있고 깔끔하게 말할 걸 이라는 생각이 들 때가 많습니다. 앞으로는 더 명확하고 설득력있는 발표를 할 수 있도록 연습해 나가고 싶습니다.

🎤김가언 교육생: 사실 그동안은 다른 친구들처럼 자연스럽게 대학에 진학하여 졸업을 준비하면서 막연히 백엔드 개발자로 취업을 해야겠다는 생각만 가지고 있었습니다. 하지만 구체적으로 어떤 도메인을 목표로 취업을 준비해야 할지 깊이 고민해 본 적은 없었습니다. 그러던 중 지난 2월 진행된 첫번째 재직자 특강을 통해 금융 도메인과 클라우드 분야에서 일하고 계신 매니저님들의 이야기를 들으며 각 도메인의 특성과 취업을 위해 준비해야 할 사항에 대해 구체적으로 알게 되었습니다.

예를 들어 금융 도메인에서 데이터 분석을 위해서는 도메인에 대한 전반적인 지식을 먼저 쌓아야 한다와 같이 어떤 준비를 하면 좋을지까지 들으면서 크게는 같은 업무라 할지라도 도메인별로 알고 있어야 하는 사항이 다르다는 것을 깨닫게 되었습니다.

이 특강을 계기로 “나는 어떤 도메인으로 준비를 해야할까”라는 고민을 진지하게 하기 시작했으며 나는 어떤 것을 좋아하고 흥미를 갖는지에 대해 알아보려고 노력하면서 나에 대한 이해도 또한 높일 수 있었습니다. 이후 만다라트 계획서를 작성하면서 앞으로 어떤 방향으로 준비를 하면 좋을지 지금의 나에게는 어떤 점이 부족하고 무엇을 더 보완해야 할지를 체계적으로 정리할 수 있었습니다. 또한 작성한 만다라트를 다른 매니저분들과 함께 공유하며 발표하는 과정에서 목표를 명확히 하고 실천해야겠다는 동기부여도 얻을 수 있었습니다.

🎤이주형 교육생: 제가 SKALA에서 만족하는 또 다른 특징 중 하나는, 현직 전문가분들께 모르는 것을 부담 없이 질문할 수 있는 분위기가 형성되어 있다는 점입니다. 이 글을 쓰면서도 감사한 마음에 울컥하는데요. 인터넷과 GPT를 아무리 활용해도, 수십 년간 축적된 지식과 노하우를 가진 SK(주) AX 현직 전문가분들의 조언을 따라갈 수 없음을 절실히 느꼈습니다. SKALA에서 얻을 수 있는 조언은 단순히 개념과 아키텍처에 대한 이해를 넘어, 실제 업무와 비즈니스에서 그것이 어떻게 작동하고 활용되는지에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.

재직자 특강이나 멘토링을 통해 학생 마인드에서 벗어나, 현직자 마인드셋을 갖출 수 있는 좋은 기회를 가지게 되어 정말 기쁩니다. 사소한 질문에도 모든 지식과 노하우를 동원하여 열정적으로 답변해주시는 SK(주) AX 임직원분들께 진심으로 감사드리며, 예비 지원자분들도 SKALA에서 이 소중한 기회를 꼭 경험해보셨으면 좋겠습니다.

🎤정재영 교육생: 3월 마지막 주에 SK(주) AX의 금융 도메인 매니저님이 진행한 강연이 특히 인상 깊었습니다. 비전공자로서 SI(System Integration) 기업이 어떤 일을 하는지, 금융권 서비스를 개발하고 운영하는 과정이 어떻게 다른지 명확히 알지 못했는데, 이번 강연을 통해 SI 기업의 역할과 강점을 이해할 수 있었습니다. 이를 통해 저에게 적합한 커리어 방향을 설정하는 데 큰 도움이 되었습니다.

또한, 실무에서는 어떤 능력이 중요할까, 어떤 역량을 준비해 놓으면 좋을까 간간이 고민했는데, 현재까지 오랜 기간 활동하고 계신 실무자분들께서 각자의 일하는 환경마다 중요하다고 생각하는 포인트가 다르다는 것을 들으며 어떤 조직, 팀, 프로젝트 환경마다 어떤 능력이 중요할지에 대해 구체적으로 고민해볼 수 있어 정말 뜻깊었던 시간이었습니다.

🎤김가언 교육생: 처음에는 오직 백엔드 개발자만을 목표로 생각했는데, 교육을 들으면서 클라우드와 생성형 AI에도 관심이 생기게 되었습니다. 특히, 직접 실습하면서 클라우드 인프라의 중요성을 체감했고, 생성형 AI가 다양한 서비스에 어떻게 적용될 수 있는지를 배우면서 꼭 백엔드만을 고집할 필요가 없다는 생각이 들었습니다. 앞으로 과정을 더 진행하면서 배우는 내용을 기반으로 다양한 가능성을 열어두고 고민해볼 계획입니다. 물론 백엔드 개발자로서의 역량을 계속 키워나가겠지만, 클라우드 기술을 더 깊이 공부하고 AI 관련 프로젝트도 경험해보면서 나에게 가장 적합한 방향을 찾아가고 싶습니다.

🎤이주형 교육생: AI 분야에 대해 막연한 희망만 가지고 있었는데, SKALA 교육을 받으면서 “내가 배운 기술로 비즈니스 가치를 창출할 수 있구나”라는 자신감을 얻게 되었습니다. 그리고 더 나아가, SKALA의 교수님들처럼 되고 싶은 마음이 생겼는데요. 특히, 기업의 DX 현장에서 프로젝트 운영을 주도하는 Application Architect가 되고 싶다는 꿈을 가지게 되었습니다.

🎤정재영 교육생: 이전에는 막연히 고객에게 도움을 줄 수 있는 서비스를 개발하고 싶다는 생각이었지만, SKALA 과정을 거치면서 AI를 활용한 클라우드 기반 서비스 개발자로 성장하고 싶다는 확신을 가지게 되었습니다. 특히, AI 모델을 효과적으로 서비스에 접목하려면 단순히 모델을 개발하는 것을 넘어, 이를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다는 점을 깨달았습니다. 따라서 MSA와 클라우드 네이티브 환경에서 AI 서비스를 배포하는 기술을 심화 학습하고, 확장성과 유지보수성을 고려한 인프라 설계 역량을 키우고 싶습니다.

🎤김가언 교육생: RAG와 도커가 특히 현업에서 유용하게 활용될 수 있는 기술이라고 느꼈습니다. RAG를 통해 LLM의 할루시네이션을 줄이고 더욱 정확한 정보를 제공하는 서비스를 도커를 통해 환경을 통일하여 배포하고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 저는 RAG와 도커를 통해 이전에 팀 프로젝트로 만든 LangChain을 활용하여 사용자의 옷과 일정, 날씨를 고려하여 코디를 추천해주는 어플리케이션을 더 발전시켜 RAG 시스템을 구축하고, 도커 위에서 컨테이너화하여 배포까지 해보려고 합니다.

🎤이주형 교육생: 아직 모든 과정을 모두 접해보지는 않았지만, 백엔드 서버와 인프라 쪽에서의 컨테이너 활용이 가장 인상 깊었습니다. Docker로 애플리케이션을 컨테이너화하고, AWS 인프라 위에서 쿠버네티스로 실행해 보는 실습을 해봤는데, 이 과정에서 애플리케이션을 확장하고 운영하기 위해 필요한 지식을 많이 배웠습니다. 아직 클라우드 심화 과정을 이수하기 전이지만, 머신러닝 모델을 실시간으로 서빙하기 위해 EKS 같은 서비스를 연동하는 방식은 현업이 아니면 접하기 어려운 영역이라 상당히 흥미로웠습니다.앞으로도 SKALA 커리큘럼 속에서 심화 과정을 끊임없이 이수하며, 대규모 트래픽을 처리하거나 여러 버전의 모델을 동시에 운영하고 관리하는 'AI 서빙 플랫폼'을 구축하는 방향으로 더 발전해 나가고 싶습니다.

🎤정재영 교육생: 클라우드 과정이 가장 실무에 가깝다고 느꼈습니다. 기존에는 애플리케이션을 개발하고 배포하는 과정에서 클라우드 인프라의 중요성을 인지하고 있었지만, 실제로 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 이해가 부족했습니다. 하지만 SKALA 과정에서 컨테이너화된 애플리케이션을 쿠버네티스를 활용해 배포하는 방법을 배우면서, 클라우드 네이티브 환경에서 서비스 개발이 어떻게 이루어지는지 체계적으로 익힐 수 있었습니다.

특히, 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 컨테이너 오케스트레이션을 통해 확장성과 유지보수 성을 확보하는 과정이 인상적이었습니다. 기존에는 단순히 서버를 띄우고 애플리케이션을 배포하는 수준에서 그쳤다면, 이제는 지속적인 배포(CI/CD), 오토스케일링, 롤링 업데이트 등 실무에서 필요한 배포 전략을 적용할 수 있을 것이라 확신합니다.

🎤김가언 교육생: 배워야 할 내용이 많다 보니, 배운 것을 정리할 시간이 있으면 좋겠다고 생각했는데, 교수님들께서 팀별 토의 시간을 자주 마련해 주셔서 좋았습니다. 토론하면서 서로 이해한 내용을 공유하고 정리할 수 있어 학습에 큰 도움이 되었습니다. 또한, 하나의 큰 주제가 끝날 때마다 진행되는 퀴즈 덕분에 배운 내용을 다시 한번 점검할 수 있어서 좋았고, 자연스럽게 복습하는 계기가 되었던 것 같습니다.

다만, 전체적인 커리큘럼을 진행하기 전에 필요한 언어나 개념을 먼저 배우고 시작하는 것도 좋지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 예를 들어, Vue, Python, DB 등 기초적인 기술을 먼저 익힌 후에 심화 내용을 배우면, 이후 실습이 더 다채롭고 깊이 있는 방식으로 진행될 수 있을 것 같습니다. 지금도 충분히 체계적인 과정이지만, 이런 부분이 조금 더 보완된다면 학습 효율이 더욱 높아질 것 같습니다.

🎤이주형 교육생: 전체적으로 정말 만족하고 있습니다. 우선, 맛있는 구내식당과 10시까지 무료로 자율학습을 할 수 있는 장소 제공 덕분에 행복한 SKALA 생활을 보내고 있습니다. 그리고 현업과 밀접한 커리큘럼 덕분에 이론과 실습을 균형 있게 익힐 수 있다는 점이 정말 만족스러워 행복합니다!

개선되었으면 하는 점은 크게 없지만, 건의사항이 하나 있다면 전자칠판 같은 것을 1~2개 추가하는 것도 좋을 것 같습니다. 전자칠판을 각 팀이 시간에 맞추어 신청 후 이용하는 제도로 운영한다면, 기획이나 아키텍처 구성 등 다양한 회의 상황에서 협업이 더 원활히 진행될 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.

🎤정재영 교육생: SKALA 프로그램은 AI와 클라우드, MSA, 백엔드 및 프론트엔드까지 폭넓은 기술을 다루면서도 실무 중심의 커리큘럼을 제공한다는 점에서 매우 만족스러웠습니다. 특히, 실무에서 사용되는 기술과 트렌드를 반영한 교육 내용 덕분에 단순한 이론 학습을 넘어 실제 개발에 적용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있었습니다. 다만, 교육 일정이 상당히 빡빡하다 보니 한 주제를 충분히 깊게 탐구하기 어려운 경우가 있었습니다. 따라서, 특정 심화 주제(예: MSA 환경에서의 AI 서비스 배포, 대규모 트래픽을 처리하는 클라우드 아키텍처 등)에 대한 선택형 심화 세션이 제공된다면 더욱 효과적인 학습이 가능할 것이라 생각합니다. 또한, 팀 프로젝트에서 보다 현실적인 개발 환경을 경험할 수 있도록 CI/CD 및 운영 자동화 과정이 좀 더 체계적으로 다뤄진다면 실무 투입 시 더 빠르게 적응할 수 있을 것 같습니다.

🎤김가언 교육생: SKALA에서 개발자 혹은 AI 엔지니어를 목표로 하는 90명의 동료들이 생긴다는 점이 가장 값진 것 같습니다. 같은 목표를 가진 사람들이 모이다 보니, 자연스럽게 서로 배울 점이 많고, 함께 성장할 수 있는 환경이 형성됩니다.  특히 9 to 6로 정해진 교육 일정이 끝난 후에도 자율적으로 남아 공부하고, 새로운 프로젝트를 기획하며, 다양한 스터디를 진행하는 모습을 보며 저 또한 더 열심히 해야겠다는 동기부여를 받았습니다. 따라서 저 또한 3월부터 백엔드 개발자로서 성장을 위해 프로젝트를 진행하고 있습니다. 또한, SKALA에는 다양한 분야에서 경험을 쌓아오신 교수님들이 계시고 강의 외에도 슬랙을 통해 읽어보면 좋을 아티클, 책을 추천해 주시거나 설명이 잘 되어있는 유튜브와 블로그를 올려주시며 세세하게 조언해 주십니다. 항상 "하나라도 더 알려주고 싶다"는 열정이 느껴져 이곳에서 만난 인연을 앞으로도 이어가고 싶다는 생각이 들었습니다.

🎤이주형 교육생: SKALA에는 이미 다양한 분야에서 현업 경험을 지닌 분들도 있고, 각자 관심 분야가 다른 분들도 많이 계십니다. 이런 분들과 9 to 6로 함께 학습하고, 프로젝트 외에도 스터디와 소그룹 모임을 만들며 교류하면서 계속해서 새로운 인사이트를 얻고 더 빠르게 성장하게 되는 것 같습니다. 저는 SKALA 교육생이 되기 전에 웹서버와 DB 및 인프라 개발에만 열중했는데요, 이제는 SKALA에서 이렇게 얻은 지식과 인사이트를 바탕으로 멀티 역량 개발자가 되겠다는 목표를 가지게 되었습니다. 그리고 열정과 의지만 있다면 그 목표를 SKALA에서 이룰 수 있을 것 같아 기대되고, 몹시 기쁩니다.

🎤정재영 교육생: 함께 교육을 듣고 있는 교육생들의 전공과 배경은 매우 다양합니다. 컴퓨터공학, 데이터 분석, 데이터 사이언스 전공자뿐만 아니라, 저처럼 신소재공학과 수학을 전공한 사람도 있고, 비전공자 출신의 교육생들도 있습니다. 이렇게 서로 다른 배경을 가진 사람들이 모여 각자의 강점을 공유하고, 다양한 시각을 배울 수 있다는 점이 SKALA의 가장 큰 장점 중 하나라고 느꼈습니다.

특히, 과제를 수행하면서 각자의 전문성과 경험을 살려 협업하는 과정이 인상적이었습니다. 저는 백엔드 및 클라우드 인프라에 대한 경험이 있어 관련 내용을 팀원들에게 공유했고, 반대로 데이터 분석과 같은 분야는 다른 팀원들에게 배우면서 서로 보완해 나갔습니다. 이를 통해 다양한 기술 스택을 접하고, 실무에서도 효과적으로 협업하는 방법을 익힐 수 있었습니다.

또한, 부족한 전공 지식을 보완하기 위해 CS 스터디와 알고리즘 스터디를 자발적으로 운영하며 학습을 이어가고 있습니다. 단순히 주어진 커리큘럼을 따라가는 것이 아니라, 동료들과 함께 적극적으로 학습하고 성장하는 문화를 경험할 수 있다는 점이 큰 의미가 있었습니다.

이러한 네트워크와 학습 경험은 앞으로의 커리어에도 큰 자산이 될 것이라 생각하며, 함께 성장하고 도전하는 동료들과 지속적으로 교류하며, 실무에서도 서로에게 도움이 되는 개발자로 성장하고 싶습니다.

🎤김가언 교육생: SKALA는 짧은 기간 동안 학부 몇 년치의 내용을 배우는 과정인 만큼, 학습에 대한 의지와 열정이 없다면 과정이 힘들게 느껴질 수도 있을 것 같습니다. 하지만 무엇이든 배우려는 적극적인 자세가 있다면 코딩을 해본 적이 없더라도 주변 동료, 교수님, 운영진 분들께 질문하고 상담하면서 무리 없이 따라가고 성장할 수 있을 것이라 생각합니다. 다만 시간적 여유가 있다면 Python 기본 문법과 코딩 연습을 미리 해보는 것을 추천합니다. 데이터 분석과 생성형 AI 실습 모두 Python을 기반으로 진행되기 때문에, 기본적인 문법을 익혀두면 적응하는 데 훨씬 수월할 것 같습니다.

마지막으로 ChatGPT를 잘 사용하는 것이 정말 중요하다고 생각합니다. 같은 모델을 사용한다고 하더라도 어떻게 질문하고 활용하느냐에 따라 학습 시간을 줄이고 보다 효율적으로 공부할 수 있어, 방대한 내용을 공부할 때 정말 유용하다고 느꼈습니다.

🎤이주형 교육생: SKALA 지원을 준비하는 분들에게는 사전 학습과 프로젝트 경험을 충분히 해보실 것을 추천 드립니다.  SKALA에서는 많은 지식을 빠르게 습득할 수 있기에, AI와 관련된 기본적인 개념과 프로그래밍 지식이 다져져 있다면 SKALA 과정을 통한 성장의 폭이 더욱 커질 수 있습니다. 또한 팀 단위로 진행하는 과제와 프로젝트가 많기에, 협업 경험을 미리 쌓고 오신다면 SKALA 과정 중의 과제들에 더 빠르게 대처하고 많은 것을 얻으며 성장하실 수 있을 것이라 생각합니다. SKALA는 열정적으로 참여하는 만큼 많은 것을 얻을 수 있는 프로그램입니다. 예비 지원자님들 모두 열정을 잃지 마시고 파이팅입니다!

🎤박재영 교육생: SKALA 과정은 쉽지 않지만, 그만큼 많은 것을 배울 수 있는 소중한 경험입니다. 매일 열심히 수강하고 복습하며, 배운 내용을 실무에서 어떻게 활용할지 고민하는 과정이 중요합니다.

선행학습이나 전공지식이 부족하다고 느껴질 수 있지만, 백엔드, 프론트엔드, 데이터 분석, 클라우드, AI 등 서비스 개발에 대한 진지한 관심과 학습 열정이 있다면 충분히 과정을 완주할 수 있습니다. 포기하지 않고 끝까지 도전한다면, 많은 것을 얻을 수 있는 값진 경험이 될 것입니다.

끊임없이 학습하고 성장하는 과정에서 얻을 수 있는 기회들이 많으니, 자신감을 갖고 도전하세요!

---

본 인터뷰를 통해, SKALA는 일반적인 강의들과는 다르게, 실무에서 활용할 수 있는 역량을 기를 수 있도록 섬세하게 설계된 프로그램임을 확인할 수 있었습니다. 교육생들은 SKALA를 통해 이론 학습을 넘어 직접 프로젝트를 수행하며 실무 감각을 익히고, 문제 해결 능력을 키울 수 있었다고 말합니다.

또한, 강사진의 밀착 지도와 동료 교육생들과의 협업을 통해 혼자서 학습하는 것과는 전혀 다른 경험을 쌓을 수 있었다는 점도 공통된 의견이었습니다. 

특히, 교육을 통해 자신의 성장 가능성을 다시 한번 확인하고, 향후 커리어에 대한 방향성을 보다 구체적으로 고민하고 설계할 수 있다는 것이 SKALA의 가장 큰 장점들 중 하나인 만큼, SKALA는 취준생들에게 실질적인 커리어 도약의 기회를 제공하고 있습니다.

앞으로도 SKALA가 더 많은 인재들에게 성장의 기회를 제공하며, 실무 중심의 AI 및 소프트웨어 전문가를 양성하는 선도주자가 될 것이라 기대합니다.😊

지금까지 SK Careers Editor 20기 SK(주) AX 취재기자 김태현이었습니다.

감사합니다!