AI-Driven 개발 실무에서 살아남기 - 학습 플랜(1)

 

올해는 Copilot, Codex, Claude 등 다양한 AI 툴을 사용하고, 바쁜 일정 속에서 개발을 해왔다.

 

AI를 활용한 데이터 매핑 툴, 데이터 배치 및 검사 프로그램, 금융사 통합 등록 및 관리 프로그램, 온라인 견적 비교 프로그램, Nest.js를 제거하고, Next.js만 활용하는 리팩토링, 2개의 DB 스키마 마이그레이션 및 매핑 구조 변경 등.

 

대략 3월부터 프로젝트를 맡기 시작하면서 얼마 안되는 기간 속에서 많은 일은 해왔고, 그만큼 AI 활용에는 익숙해졌고 퍼포먼스도 어느정도 만들었다. 하지만 늘 마음 속에는 일부 구조나 라이브러리 등을 제대로 이해하지 못하는 것에 대한 불안함이 있었고, 이번에 개발자이신 대표님이 새로 오시면서 네트워크 학습과 AWS에서 사용중인 서비스를 자체 서버로 옮겨보라는 미션을 받으면서 다시 한 번 공부를 해야겠다는 생각이 들었다.

 

그래서 현재 진행 중인 주요 업무와 앞으로 해야할 업무를 생각하여 대략 3-4달 정도 안에 공부할 수 있는 계획을 짜게 되었다.

 

현재 진행 중인 주요 업무와 앞으로 해야할 주요 업무를 다음과 같이 추렸다.

 

진행 중인 주요 업무

• 대략 10개 사이트 웹 스크래핑
• 데이터 배치 (11곳)
• 엑셀을 이용한 견적 산출 리팩토링

앞으로 해야할 주요 업무

• AWS에 있는 EC2, S3, RDS를 자사 서버로 이전
• Windows PC에서 돌아가는 서버를 자사 서버로 이전

 

그리고 업무를 진행하면서 공부하기 위해 아래와 같이 학습 로드맵을 짰다.

내가 정리한 내용과 Chat-GPT와의 대화를 통해 작성한 로드맵은 아래와 같아.

 

 

12주 실무 개발 학습 로드맵

현재 업무에서 사용하는 기술은 Next.js, Nest.js, Python, PostgreSQL, AWS, Cloudflare이며, Batch, Scraping, 데이터 매핑, 서버 운영까지 함께 다루고 있다.

이번 학습의 목표는 특정 프레임워크 하나를 깊게 파는 것이 아니라, 현재 회사 시스템 전체를 이해하고 AI가 만든 코드를 직접 검증할 수 있는 수준까지 올라가는 것이다.

 

전체 방향

1주차 — Python 기본기와 현재 Batch 분석
2주차 — Python 실무 코드와 안정적인 Batch
3주차 — HTTP와 Scraping 기초
4주차 — 여러 업체를 위한 Scraper 구조 설계
5주차 — SQL 기본기와 데이터 분석
6주차 — PostgreSQL과 Query 성능
7주차 — PostgreSQL Backup / Restore
8주차 — Linux 서버 기본기
9주차 — Network와 Web Architecture
10주차 — Docker와 Nginx
11주차 — AWS / Cloudflare / Security
12주차 — AWS에서 자체 서버로 Migration 실습

 

공부 방향

공부 비중은 다음 정도로 가져간다.

• 실무 기술: 60%
• Architecture / DB / Infra: 30%
• Next.js / Nest.js 심화: 10%

Next.js와 Nest.js 강의를 먼저 완강하는 것보다, 업무 중 필요한 개념을 실제 코드와 연결해서 공부한다.

가장 중요한 목표는 다음 질문에 스스로 답할 수 있게 되는 것이다.

• 데이터는 어디서 들어오고 어디에 저장되는가?
• Batch가 실패하면 어떻게 되는가?
• Scraper가 특정 업체에서만 실패하면 어떻게 대응하는가?
• DB가 느리면 어디부터 확인해야 하는가?
• 서버가 죽으면 무엇을 확인해야 하는가?
• AWS RDS를 자체 PostgreSQL 서버로 옮기려면 무엇이 필요한가?
• AI가 작성한 코드가 안전한지 어떻게 검증하는가?

이번 12주는 강의 완강보다 현재 내가 운영하는 시스템을 이해하는 것에 초점을 둔다.

 

 

앞으로 주간으로 공부하고 업로드 하여 위 계획을 실천하고 실무에서 배운점이나 부족한 점을 보완해나가려고 한다.