저는 한 번의 결단으로 방향을 바꾸고, 그 선택을 스스로 증명해 온 개발자입니다.
전자공학 전공 시절 로봇청소기를 직접 설계하며 '논리적 사고를 코드로 구현하는 것'에 깊은 매력을 느꼈습니다. 졸업 후 전기기사를 준비했지만 제가 원하는 방향이 아님을 깨닫고, AI 에이전트라는 목표를 향해 과감히 방향을 전환했습니다.
특히 LangGraph를 통해 에이전트들이 스스로 의사결정을 내리고 협업하는 흐름을 보며, AI 에이전트 기술에 더 강한 끌림을 느꼈습니다. 이후 AI 협업 기반 개발을 경험하며 에이전트가 개발자의 사고 과정을 확장하고 생산성을 극대화하는 핵심 기술임을 체감했습니다. 이러한 확신을 바탕으로, 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어 실질적인 가치를 창출하는 에이전트 엔지니어로 성장하고 있습니다.
저는 배운 것을 그냥 넘기지 않고, 스스로 검증하며 체화하는 방식으로 기술을 쌓아왔습니다.
삼성에이엑스아이 교육 과정에서 새로운 개념을 접할 때마다 복습 과정에서 직접 문제를 설계하고 풀어보며 동작 원리를 끝까지 파고들었습니다. 덕분에 LangGraph의 상태 기반 워크플로우나 FastAPI의 비동기 처리와 같은 복잡한 개념도 프로젝트에 즉시 적용할 수 있었습니다.
이 학습 방식의 결과물인 YEOUL 프로젝트에서 저는 Engine & Infra 개발을 총괄하며 LangGraph 워크플로우 설계, SSE 실시간 스트리밍 구현뿐만 아니라 RAG 파이프라인 구축 및 환각 억제 시스템 설계를 주도했습니다. 46일간 1,613회의 커밋과 694건의 PR을 통해 코드 품질과 협업 일관성을 철저히 유지했고, 그 결과 파이널 프로젝트 수상이라는 성과를 거두었습니다.
저의 가장 큰 강점은 기술의 동작 원리를 이해할 때까지 파고드는 집요함입니다.
YEOUL 프로젝트 설계 당시, 코드 구현에 앞서 각 노드와 엣지의 역할을 명확히 정의한 머메이드 차트를 작성하여 팀원 모두가 전체 구조를 완벽히 이해하도록 유도했습니다. 이러한 성향은 상세한 커밋 메시지와 철저한 버전 관리 습관으로 이어져 팀 내 기술 간극을 최소화하는 데 기여했습니다.
반면, 완벽주의 성향으로 인해 일정 관리에서 팀과 마찰을 겪기도 했습니다. FastAPI 마이그레이션 과정에서 모든 세부 기능을 완벽히 고치려다 전체 일정을 지연시킨 경험이 있습니다. 이를 통해 '비즈니스 우선순위'와 '기술적 완성도' 사이의 균형이 중요하다는 것을 깨달았고, 현재는 작업의 중요도를 구분하여 팀의 일정에 맞춰 유연하게 조율하는 업무 습관을 갖추게 되었습니다.