2026년 현재, 멘토링 현장에서 들은 채용 시장의 민낯과 우리가 준비해야 할 것들
어제 4팀 멘토링이 있었어요. 이세현 멘토님은 네덜란드에서 공부한 AI 엔지니어이고, 필립스에서 근무하다가 코로나로 귀국 후 데이터 사이언티스트로 일해왔다고 합니다. (카뱅, 코레일에서 근무 후 지금은 일본 의료 AI 회사에서 근무 중)
어제 나온 이야기 중 이 이야기가 꽤 인상적이었습니다.
"너무 잘 해서 AI 같다고 뽑지 않았다."
기업은 내부를 AI로 전환하면서, 동시에 "AI가 아닌 사람"을 증명할 수 있는 지원자를 찾고 있습니다. 카카오뱅크는 전사 보고서를 AI가 쓰고, 삼성은 영문 보고서를 사람이 작성하지 않습니다. MS는 재무 정산을 AI로 자동화했고, 잘 돌아가니까 사람을 줄였어요.
이건 위협이기도 하지만, "AI가 대체할 수 없는 판단력"을 가진 사람에게는 분명한 기회이기도 합니다.
| 5년 전 | 지금 | |
|---|---|---|
| 핵심 역량 | SQL, Python, 시각화 기술 | 도메인 지식 + 데이터 리터러시 + 기획력 |
| 평가 기준 | "이 기술을 구현할 수 있는가?" | "왜 이 데이터에 이 기술을 썼고, 어떤 의미인가?" |
| 포트폴리오 | 프로젝트 개수, 기술적 완성도 | 문제 해결의 집요함 + 인사이트의 뾰족함 |
| 면접 질문 | 코드 리뷰, 알고리즘 구현 | 의사결정 프로세스, 기술 선택의 근거 |
토스, 삼성, 일반 스타트업 면접 질문이 지금 모두 이 방향으로 수렴하고 있다고 합니다. 대기업은 더 디테일해졌고, 중소기업도 같은 질문을 하는 상황입니다.
멘토님의 말을 정확히 옮기자면 이렇습니다.
"AI 의존은 문제가 안 된다. 인사이트 뽑아내는 데에서 의존하는 게 문제다."
코드를 AI가 짜줘도 됩니다. 중요한 건 세 가지입니다.