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2025/11 컴퓨터/IT 70위 | 현재 컴퓨터/IT 70위 |

반디앤루니스 리뷰

AI 서비스 관련 개발자와 AI를 적극 어플리케이션 개발에 활용해온 개발자의 커리어 전환과 생존 전략에 관한 이야기다. AI 시대, 개발자는 모두 다시 자신을 재정의해야 하는 시점에 와 있다. 그런 혼란 속에서 먼저 AI 속으로 뛰어든 여섯 명의 개발자들이 AI를 배우고, 실험하고, 협업하며 겪은 진짜 경험과 통찰을 담았다. 바이브 코딩, AI 플랫폼 개발, AI 글로벌 솔루션 엔지니어, AI 백엔드 개발 등 다양한 배경의 저자들은 AI를 '대체 기술'이 아닌 자신의 능력을 확장시키는 도구로 활용하며, AI와 함께 성장하는 새로운 개발자의 모습을 보여준다.

출판사 리뷰

이 책은 AI 서비스 관련 개발자와 AI를 적극 어플리케이션 개발에 활용해온 개발자의 커리어 전환과 생존 전략에 관한 이야기다.
AI 시대, 개발자는 모두 다시 자신을 재정의해야 하는 시점에 와 있다. 그런 혼란 속에서 먼저 AI 속으로 뛰어든 여섯 명의 개발자들이 AI를 배우고, 실험하고, 협업하며 겪은 진짜 경험과 통찰을 담았다. 바이브 코딩, AI 플랫폼 개발, AI 글로벌 솔루션 엔지니어, AI 백엔드 개발 등 다양한 배경의 저자들은 AI를 '대체 기술'이 아닌 자신의 능력을 확장시키는 도구로 활용하며, AI와 함께 성장하는 새로운 개발자의 모습을 보여준다.
AI를 단순히 이해하는 것을 넘어, 이 시대에 어떤 개발자가 되어야 하는가를 묻고 답하는 책이다. 혼돈의 시대 속에서도 스스로의 위치를 다시 정하고, 능동적으로 성장하려는 개발자에게 이 책은 확실한 방향과 용기를 줄 것이다.

_대상 독자
다양한 AI 개발자의 커리어를 알고 싶은 개발자:
AI 모델을 개발하는 것 외에 다양한 AI 개발자가 있다. 이 책에서는 플랫폼, 글로벌 솔루션, 백엔드 AI, 연구가, AI와 협업하는 개발자 등의 커리어를 다룬다.

AI 시대에 다시 방향을 잡고 싶은 모든 개발자:
기술의 흐름보다 빠르게 변화하는 시대 속에서 자신이 어떤 개발자가 되어야 할지 고민하는 사람

AI를 단순히 ‘배우는 것’을 넘어 ‘활용하는 법’을 알고 싶은 실무자:
코드 한 줄의 자동화보다 AI와 협업하며 일의 방식을 바꾸고 싶은 개발자

커리어의 다음 단계를 준비하는 주니어·시니어 개발자:
입문자에겐 AI 시대의 현실적인 진입 가이드로, 시니어에겐 새로운 도약의 영감으로

조직에서 AI 전환을 고민하는 리더·기획자:
개발자의 일하는 방식과 조직 구조가 어떻게 바뀌어야 하는지 알고 싶은 관리자

AI는 도구이자 동료이며, 커리어의 일부입니다.
그리고 이 책은 먼저 조금 앞서간 여섯 색깔의 AI 개발자 이야기입니다.

AI 열풍 속에 "나도 AI 개발자가 될 수 있을까?"라는 질문을 던지는 사람들이 늘고 있습니다. 하지만 정작 그 길은 추상적이고 막연하게만 느껴집니다. 이 책은 현업에서 활발히 활동하는 여섯 명의 개발자가 자신이 걸어온 길을 솔직하게 풀어내며, 초보자에게 필요한 현실적인 팁과 성장 전략을 제공합니다. AI 개발자가 되고 싶은 이들, 이미 현업에서 일하며 커리어 전환을 고민하는 이들, AI의 흐름을 알고 싶은 모든 이들에게 이 책은 든든한 길잡이가 될 것입니다. AI 시대, 개발자의 새로운 미래를 찾는 이들을 위한 가장 현실적인 안내서입니다.

AI 시대 혼돈의 개발자를 위한 AI 개발의 현실적 이야기

_배휘동 「바이브 코딩하는 개발자」
프로그래밍을 단순한 기능 구현이 아니라 리듬과 감각을 타는 창작 행위로 바라본다. AI 코딩 에이전트와 협업하며 자동화 테스트, 외부 기억 장치 활용 등 새로운 워크플로우를 실험한다. 그의 글은 'AI 개발자'가 아니더라도, 개발을 더 즐겁고 똑똑하게 할 수 있는 방법을 제시한다.

_홍석용 「나는 AI 플랫폼 개발자입니다」
클라우드 인프라 엔지니어로 시작해 카카오에서 AI 플랫폼(KAP)을 구축하며 조직의 일하는 방식을 근본적으로 바꾼 경험을 공유한다. 플랫폼 개발자가 조직의 문제를 시스템으로 해결하는 과정을 생생히 보여준다.

_오현우 「글로벌 AI 솔루션 엔지니어가 되기까지」
캐글 경험을 시작으로 글로벌 현장에서 AI 솔루션을 기업 문제에 적용한 사례를 풀어낸다. 기술뿐만 아니라 문화적 차이와 커뮤니케이션 능력의 중요성을 강조하며, 국제 무대에서 AI를 다루는 새로운 시각을 제시한다.

_정금호 「AI 시대의 개발자로 살아간다는 것」
독일에서 풀스택 개발자로 일하며, API 요약 자동화, 협업 워크플로우, GPU 파이프라인 구축 등 AI를 '도구이자 동료'로 활용하는 실무 사례를 전한다. AI를 전문적으로 다루지 않는 개발자에게도 현실적인 AI 활용 전략을 제시한다.

_최남규 「AI 백엔드 개발자의 커리어 전환과 성장의 기록」
백엔드 개발자에서 AI 시스템을 연결하고 운영하며 성장한 이야기를 들려준다. 모델보다 아키텍처와 운영 안정성을 중시하는 시각을 통해 AI 시대에도 백엔드 개발이 왜 중요한지를 설득력 있게 보여준다.

_김성완 「AI 연구자에게 배우는 AI 개발 인사이트」
퍼지 이론부터 생성형 AI까지, 연구자로서 직접 목격한 AI 혁신을 기록한다. 학문적 깊이와 실무적 응용을 잇는 시선을 통해 AI 기술의 본질과 방향성을 제시한다. AI를 '도구'로 배우는 것을 넘어, '이해'하는 법을 알려준다.

"기술은 늘 빠르게 달려갑니다. 그러나 그 기술을 어떻게 이해하고, 활용하고, 자신의 커리어와 삶 속에 녹여낼지는 결국 사람의 몫입니다. 이 책이 AI 시대의 길을 찾는 모든 독자에게 작은 나침반이 되기를 바랍니다."

preface: AI 개발자의 길을 함께 걷다

CHAPTER 01. 바이브 코딩 하는 개발자_ 배휘동
_ 들어가며: 나의 정체성과 AI 문해력
_ AI의 가능성과 한계
_ AI 시대에 애플리케이션 개발자는 어떤 제품을 만들어야 할까
_ 그럼에도 AI에게는 아직 여러 가지 한계가 있다
_ 바이브 코딩: AI가 주도하는 개발 방법론
_ 증강형 코딩: 바이브를 넘어서
_ AI를 탑재한 앱의 안정성을 높이는 방법
_ AI 시대에서 살아남기
_ 맺으며: 지금은 나만의 서비스를 론칭하기 가장 좋은 시기 (feat. 불편 일기)
_ 해피 바이브 코딩!

CHAPTER 02. 나는 AI 플랫폼 개발자입니다 _ 홍석용
_ 여는말: 모든 시작은 하나의 질문에서부터
_ AI 개발자는 무엇을 할까?: AI 개발자의 하루
_ 나도 개발자가 될 수 있을까?: 비전공자의 AI 개발자 도전기
_ 클라우드 개발자에서 AI 개발자로
_ 현실을 직시하라: AI 서비스 개발의 진짜 얼굴
_ AI 플랫폼 개발자로 성장하는 법
_ 지속 가능한 커리어: 변화 속에서 성장하고, 즐기고, 살아남는 법
_ 에필로그

CHAPTER 03. 글로벌 AI 솔루션 엔지니어가 되기까지 _ 오현우
_ 들어가며
_ 어쩌다 AI 개발자의 길을 걷게 되었나
_ 국경을 넘나드는 AI 개발자
_ 내가 택한 공부 방법, 그리고 효과적이었던 것들
_ AI 개발, 결국 프로젝트
_ AI 애플리케이션 개발: 생성형 AI 시대의 또다른 AI 개발자의 길
_ AI 개발자로 바라보는 이 분야의 미래와 나의 커리어 전략
_ AI 개발자를 꿈꾸는 분들께

CHAPTER 04. AI 시대의 개발자로 살아간다는 것 _ 정금호
_ 두 번의 터닝포인트
_ 모바일 앱에서 AI 기능 구현
_ 생성형 AI가 바꾼 게임 개발
_ AI 스타트업에서 LLM 기반 개발 생산성 폭발기
_ AI 시대의 개발자로 살아간다는 것
_ 용어집

CHAPTER 05. AI 백엔드 개발자의 커리어 전환과 성장의 기록 _ 최남규
_ AI 백엔드 이야기에 들어가기 전에
_ AI 개발자로 전환하는 여정: 커리어 회고에서 AI 실전까지, 백엔드 개발자의 관점으로
_ AI 개발 시작 후: 생성형 AI 시대의 실무와 리더십
_ 당신의 가치는 누가 정하는가?: 대체 불가능한 전문가로 살아남기
_ 마무리하며
_ 참고자료
_ Q&A: AI 개발자를 꿈꾸는 당신에게

CHAPTER 06. AI 연구자에게 배우는 AI 개발 인사이트 _ 김성완
_ 나의 AI 여정
_ 기호주의 vs. 연결주의
_ 초기 실험: 퍼지·길찾기·퍼셉트론
_ 2001 GDC의 전환점
_ 펄어비스와 생성 AI 연구
_ 실시간 초해상도: 경량화·최적화
_ 데이터 분포의 힘과 DLSS 시사점
_ 음성 합성: 전처리, 모델, 한계
_ 신해철 음성 재현과 게임 적용 시도
_ 연구자/개발자 정체성과 학습 태도
_ 수학·물리 기반, 불확실성과 겸손
_ 현장 컨설팅·대학 강연·AI 문해력
_ 활용의 시대로: 뇌과학, 하드웨어, 미래