코드 안에만 갇혀 있던 인턴이, AI 시대의 엔지니어가 되기까지

이 인터뷰는 Product Engineer (AI Agent Backend) Intern으로 일한 세 사람의 이야기입니다. 작은 코드 한 줄을 고치던 데서 시작해, 이제는 정답이 없는 환경에서 스스로 문제를 정의하고 끝까지 끌고 가기까지 — 그 사이에 무엇이 있었는지 솔직하게 들어봤어요.

Q1. 간단한 자기소개와 현재 어떤 팀에서 어떤 일을 하고 있는지 말씀해 주세요.

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저는 AI Division에서 AI Agent Engineer Intern으로 일하고 있어요. 메인 과제는 LLM Observability인데요, 쉽게 말하면 AI가 원활하게 돌아가도록 운영 상태를 모니터링하고, 동시에 사용량과 비용을 추적하고 관리하는 역할이에요. 어디서 얼마큼의 AI 비용이 발생하는지 빠짐없이 파악하고, 이를 바탕으로 지속 가능한 AI 구조를 만들어가고 있어요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저도 AI Division에서 AI Agent Engineer Intern으로 일하고 있어요. 제가 하는 일은, 에이전트의 컨텍스트 흐름을 설계하고 답변 품질을 끌어올리는, 컨텍스트 엔지니어링 영역이에요. 에이전트가 좋은 답변을 내려면 그 앞단에 좋은 맥락이 정확한 형태로 조립돼 들어가야 해요. 저는 컨텍스트가 어떻게 흐르고 어떤 형태로 조립되는지를 설계하고, 그 흐름을 피드백 루프로 완성시키면서 에이전트 시스템의 품질을 끌어올리는 일을 하고 있어요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저도 AI Division에서 AI Agent Engineer Intern으로 일하고 있어요. 현재 전문가 에이전트 중 ’HR 내비게이터’와 ‘퍼포먼스 코치’의 백엔드 부분을 맡고 있어요. ‘HR 내비게이터’는 HR 도메인 지식 기반으로 답변해주는 에이전트고, ‘퍼포먼스 코치’는 구성원이 목표를 잘 달성할 수 있게 옆에서 코칭해주는 에이전트예요.

Q2. 지금까지 맡은 작업 중 가장 기억에 남는 게 있다면요? 처음 예상했던 것보다 훨씬 의미 있거나 임팩트가 컸던 작업이 있었나요?

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

사실 맡은 과제 전체가 다 기억에 남아요. 비용 관련 작업은 인턴이 쉽게 접근할 수 있는 영역도 아니고, 회사 입장에서도 인턴에게 맡기기 쉬운 역할이 아니거든요. 처음에는 작은 코드 한 줄씩 고치는 것으로 시작했는데, 어느 순간 돌아보니 시스템 전체에서 AI 사용 비용의 결정권을 갖는 기반을 만들고 있었어요. 제가 작성한 코드를 바탕으로 비용 구조와 비즈니스 모델까지 도출할 수 있게 됐다는 게 가장 큰 보람이었어요. 회사의 중요한 의사결정을 제 손으로 만들었다는 느낌이랄까요. (웃음)

과정 중에서 가장 인상 깊었던 건 협업 방식이었어요. 개발자들끼리만 이야기하는 게 아니라 CPO분도 직접 소통에 참여해 주셨고, Product Manager분들과도 함께 작업을 해나갔어요. 인턴으로서 이런 구조 안에서 일해본다는 것 자체가 흔치 않은 경험이라고 생각해요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저는 고객사별 단어 사전, 즉 글로서리(Glossary)를 구축한 작업이 가장 기억에 남아요. 고객사 마다 HR 용어나 컨벤션이 다 달라요. 그래서 에이전트가 각 고객사에 맞는 답변을 하려면 그 지식을 어딘가에 모아서 주입해줘야 하는데, 그 구조가 없었던 거예요.

그래서 저 스스로 가설을 세웠어요. 고객사별 글로서리를 구축해서 에이전트에 주입하면 답변 품질이 올라갈 거라는 가설이요. 직접 전체 아키텍처(Architecture)를 설계하고, 백엔드로 구현하고, 평가까지 했어요. 인프라 작업, LLM 워크플로우 설계, 품질 평가까지 다양한 축에서 경험을 쌓을 수 있었고요. 실제로 적용했을 때 에이전트가 사용자 질문에 훨씬 잘 대답해주는 걸 눈으로 확인했을 때, 가설이 증명되는 과정을 직접 경험했다는 게 제일 기억에 남아요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저는 첫 번째 과제로 진행했던 워크플로우 매칭 로직 개선이 가장 기억에 남아요. 사용자가 자연어로 말했을 때 의도에 맞는 전자결재 양식을 추천해 주는 로직을 더 빠르고 정확하게 개선하는 작업이었는데요. 작업을 하다 보니 기존 로직이 굳이 두 단계를 거칠 필요가 없다는 걸 발견했어요. 그래서 2단계에 걸쳐 매칭하는 방식을 한번에 매칭하는 방식으로 바꿨고, 그게 실제 제품에 반영됐어요. 인턴으로서 처음 맡은 과제가 그대로 프로덕션에 나갔다는 게 지금까지도 가장 기억에 남는 이유예요.

Q3. 함께 일하면서 새롭게 접하거나 직접 실험해본 기술이나 개념이 있다면요? 그 과정에서 배운 점도 궁금합니다.

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

가장 인상 깊었던 건 HR 도메인에서 인가의 중요성이었어요. 사람과 조직 데이터를 다루다 보니 "누가 무엇을 볼 수 있는가"가 보안의 핵심이고, 우리 서비스의 신뢰와도 직결되거든요. 동시에 "에이전트가 볼 수 있는 데이터의 범위"에 대해서도 고민해볼 수 있었어요. HR 데이터에선 좋은 답을 내놓는 것 이상으로 오답을 내놓지 않도록 하는 것이 중요하다는 걸 느꼈어요.

직접 도전해본 건 AI 사용량을 관측 가능하게 만드는 일이었어요. AI 서비스는 어떤 요청이 어느 모델을 얼마나 호출했는지 빠짐없이 추적해야 비용과 품질을 관리할 수 있는데, 이게 생각보다 훨씬 정교한 작업이더라고요. 호출 단위의 사용량 기록이 유실되거나 중복 집계되지 않게 처리하고, 이 데이터가 안정적으로 쌓이게 하며 Kafka와 같은 기술뿐만 아니라 트레이드오프를 비교하며 기술을 선택하는 방법을 익힐 수 있었어요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

저는 컨텍스트 엔지니어링이라는 개념을 깊게 파게 됐어요. 보통 LLM을 잘 쓴다고 하면 프롬프트를 잘 짜는 것을 떠올리는데, 실제로는 그보다 훨씬 구조적인 문제예요. 모델 앞에 무엇을 넣을지, 어떤 순서로 조립할지, 불필요한 건 어떻게 걷어낼지를 설계하는 거거든요. 그 설계에 따라 에이전트 답변 품질이 완전히 달라지니까요. 컨텍스트 품질이 곧 에이전트 품질이라는 걸 직접 실험하면서 실감했어요.

에이전트 개발은 코드를 짜고 끝이 아니라는 것도 배웠어요. 배포 후에도 에이전트가 실제로 의도한 대로 동작하는지 직접 평가하고, 결과를 분석해서 다음 개선으로 이어가는 사이클이 계속 돌아가거든요. 그 흐름 전체를 혼자 책임져본 경험이 가장 크게 남아요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

딥러닝을 전공했다보니, 백엔드 작업을 하는건 여기와서 처음이었어요. (웃음) 언어부터 달랐어요. 파이썬(Python)은 유연하게 뭐든 되는 느낌이라면, 코틀린(Kotlin)은 타입 시스템이 엄격하고 제약이 많아서 처음엔 답답하게 느껴졌어요. 근데 그 제약이 오히려 코드를 더 견고하게 만들어준다는 걸 실제 서비스 코드를 짜면서 이해하게 됐어요.

아키텍처 측면에서도 많이 배웠어요. 첫 과제는 기획부터 개발, 평가까지 혼자 담당했는데, 지금은 Product Manager, Product Engineer분들과 함께 협업하고 있어요. Product Manager가 어떤 의도로 기획했는지를 먼저 파악하고, 이게 기간 내에 백엔드로 구현 가능한지를 판단하는 게 생각보다 까다롭더라고요. 혼자 만드는 것과 팀으로 만드는 것은 기술적으로도 꽤 다른 문제라는 걸 직접 느끼고 있어요.

Q4. 인턴십을 시작하기 전과 비교했을 때, 본인이 가장 많이 성장했다고 느끼는 부분은 무엇인가요?

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

주도적으로 일을 찾고 제안하는 걸 몸으로 익힌 게 가장 큰 성장인 것 같아요. 제가 가장 깊게 보는 프로젝트다 보니까 누가 말해주지 않아도 "이 문제, 이 방향으로 해결해도 될까요?"라고 먼저 제안하는 게 자연스러워졌어요. 처음엔 이게 어색했는데 지금은 그게 일의 일부가 됐어요.

클로드를 활용하면서 생각지 못한 부분에서도 성장이 있었어요. 어드민 페이지를 개선할 때 프론트엔드 코드를 잘 모르는데도 클로드로 UI를 만들고, 쓰시는 분들 피드백을 받아서 또 개선하고, 그 사이클을 제가 직접 돌릴 수 있었거든요. 불편함을 발견하면 그냥 넘어가는 게 아니라 직접 해결해서 공유하는 습관이 생긴 거예요. 팀 전체가 그런 문화로 움직이다 보니 저도 자연스럽게 그렇게 됐어요.

그리고 일을 끝까지 보는 힘도 많이 길렀어요. 학생 때는 답을 찾으면 거기서 끝이거나, "이 정도면 됐다"고 마무리하는 경우가 많았는데, 여기서는 내가 고친 코드 하나가 모두에게 영향을 주는 경우가 생기거든요. 그러다 보니 꼼꼼함과 책임감이 자연스럽게 따라왔어요. 그 무게감이 때로는 힘들기도 하지만, 그 감각을 통해서 진짜 일을 하고 있다는 걸 느껴요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

두 가지가 가장 크게 달라진 것 같아요. 첫 번째는 엔지니어적인 사고에 갇히지 않게 됐다는 것, 즉 Product Manager적인 사고까지 확장된 거예요. 플렉스팀은 Product Engineer, Product Designer 할 것 없이 전 직군이 AI 기반으로 소통하면서 어떻게 하면 AI 활용 생산성을 높일 수 있을지 스스로 고민하는 분들이에요. 누가 시키지 않아도 팀 내 지식을 정리하고 공유하고, 더 잘 쓰는 방법을 찾아서 서로 나눠요. 그 환경 자체가 저를 바꿨어요. 시키는 일만 하는 게 아니라, 내가 풀어야 할 문제를 스스로 정의하고 그 방향으로 달려가는 방식이 자연스럽게 몸에 배었거든요.

두 번째는 이 시대의 엔지니어링 방식에 조금 익숙해졌다는 점이에요. 학교에서 배운 엔지니어링은 어떤 문제든 끝까지 파고들어 완벽하게 풀어내는 것이었는데, 실무에서는 그게 늘 정답은 아니에요. 어떨 때는 기술적 집요함으로 한 지점을 끝까지 파고드는 게 답이고, 어떨 때는 빠른 검증과 반복으로 팀과 함께 완성해가는 게 더 나은 답이에요. 이 둘을 상황에 맞게 구분하는 감각을 기존 구성원분들이 일하시는 방식을 보면서 배우게 됐어요. 저도 이제는 자연스럽게 "지금 팀에 가장 필요한 문제 해결 방법은 무엇인가"를 기준으로 움직이게 되었어요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

일하는 방식이 달라졌어요. 처음에는 슬랙 메시지 하나 보내는 데도 손이 떨릴 만큼 두려웠어요. (웃음) ‘내 생각을 말해도 되나, 나만 이렇게 생각하는 건 아닐까’ 하는 마음에 공유를 잘 못했거든요. 지금은 내 생각을 먼저 꺼내보는 게 훨씬 낫다는 걸 알게 됐어요.

기술적으로도 쌓인 것들이 생기니까 코드 리뷰 피드백을 들었을 때 무슨 의미인지 바로 알아들을 수 있게 됐어요. 예전에는 피드백을 받으면 그대로 수용하는 편이었는데, 한번은 "그건 본인 의견이 아닌 것 같은데요"라는 말을 들은 적이 있거든요. 그때부터 내가 왜 이 구조로 했는지를 먼저 설명하고, 그다음에 피드백을 소화하는 방식으로 바뀐 것 같아요. 자기 의견에 대한 자신감이 생긴 거죠.

Q5. 플렉스팀의 문화 중에서 실제로 일하면서 가장 인상 깊었던 것이 있다면요?

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

인턴이라는 자리에 갇히지 않고 자유롭게 의견을 낼 수 있다는 게 가장 인상 깊었어요. Lead든, CPO든 상관없이, 내가 아니라고 생각하면 아니라고 말하면서 이유를 설명하면 되는 거예요. 그리고 그 의견이 맞으면 실제로 반영이 되고요. 제가 생각했던 이상적인 스타트업의 모습이 그거거든요. 누구나 평등하게 의견을 낼 수 있고, 직급이나 연차가 아니라 논리로 판단받는 것.

그리고 팀 전체가 AI를 더 잘 쓰기 위해 스스로 움직이는 문화도 정말 인상 깊었어요. 누군가 "이렇게 하면 클로드를 더 잘 쓸 수 있어요"라는 걸 발견하면 바로 팀에 공유하고, 그게 쌓여서 팀 전체의 생산성이 같이 올라가요. 팀 내 클로드코드 공유, 마켓플레이스를 따로 운영하고 있을 정도예요. 강제로 하는 게 아니라 다들 자연스럽게 그렇게 움직이거든요. 그 안에 있다 보니 저도 불편함을 발견하면 혼자 해결하고 끝내는 게 아니라, 해결해서 팀에 공개하는 게 당연해졌어요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

모든 의사결정에 배경이 있고, 팀 전체가 그 배경을 같이 알고 있다는 게 인상 깊었어요. AI 시대에 사람마다 중요하게 생각하는 게 다 다르잖아요. 누군가는 기술적인 완벽함을 추구하고, 또 누군가는 고객 맞춤형 경험을 최우선으로 두니까요. 그런데 의사결정 과정을 거치고 나면 다들 한 방향을 바라보게 되더라고요. 그 방향성이 같이 수렴돼 있으니까 피드백이 좀 직설적이어도 문제를 해결하기 위한 말이라는 걸 자연스럽게 받아들이게 돼요. 그게 저는 되게 편했어요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

토론하는 문화가 가장 인상 깊었어요. 다양한 의견을 꺼내놓고, 고객 입장에서 무엇이 가장 최선인지를 함께 도출해가는 과정이요. 인턴이라고 의견을 가볍게 보는 게 아니라 그냥 한 사람의 의견으로 같이 다루는 분위기가 처음에는 조금 낯설기도 했는데, 지금은 그 덕분에 자기 생각을 갖고 일하는 게 훨씬 자연스러워졌어요.

Q6. 어떤 분에게 이 인턴십을 추천하고 싶나요?

골프 치는 오소리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

굳이 하나만 꼽자면 "왜?"라는 질문을 좋아하는 분이요. AI 시대에 살아남는 개발을 하고 싶은 분, 성장하고 싶은 분, 기술로 끊임없이 토론할 수 있는 분 모두 환영이지만, 사실 그 모든 것의 출발점이 호기심이거든요. "왜요?"라는 질문 하나만 좋아하셔도 여기서 정말 많이 성장할 수 있을 것 같아요.

주변에 이 인턴십 얘기를 하면 항상 두 가지 반응이 나와요. "인턴인데 그걸 해?"라는 반응이랑, "진짜 재미있어 보인다"라는 반응이요. (웃음) 저는 그 두 번째 말이 최고의 칭찬이라고 생각하거든요. 그 말을 들을 때마다 진짜 뿌듯해요.

테니스 치는 악어 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

정답이 없는 상황에서 스스로 기준을 세우고 검증하는 사이클에 익숙한 분한테 추천하고 싶어요. AI 에이전트 엔지니어링이 특히 그런 영역이에요. 매일 새로운 기술이 쏟아지는데, 그게 옳은지 그른지를 스스로 판단해야 하거든요. 플렉스팀 인턴십은 주어진 과제만 하는 게 아니라, 스스로 문제를 정의하고 깊게 파고드는 과정이 자연스럽게 따라오는 것 같아요. 그런 주도적인 흐름 자체를 즐길 수 있는 분이라면 여기서 정말 잘 맞을 것 같아요.

로잉 하는 오리 - Product Engineer (AI Agent Backend) Intern

책임감을 갖고 프로젝트를 자기 주도적으로 이끌고 싶은 분한테 추천하고 싶어요. 다른 회사 인턴십에서는 단순 업무 위주로 배치하는 경우도 많은데, 플렉스팀은 본인이 하고 싶은 것을 먼저 물어봐 주시거나, 선택지를 주고 직접 고르게 해줘요. 그리고 그걸 끝까지 이끌어갈 수 있도록 서포트해 주시고요. 단, 그만큼 스스로 먼저 움직이려는 자세가 있어야 해요. 주어진 일을 잘 수행하는 것만으로는 조금 아쉬울 수 있거든요. 끊임없이 더 하려고 하는 분들한테는 정말 최고의 환경이라고 생각해요.