영상 링크: How to Hire AI Engineers when EVERYONE is cheating with AI — Beth Glenfield, DevDay
채널명: AI Engineer
AI 시대, 모두가 AI로 ‘치팅’할 때 AI 엔지니어를 뽑는 방법 핵심 요약
- 이 영상은 베스 글렌필드(Beth Glenfield)가 현행 테크니컬 리크루팅(기술 채용) 방식이 AI의 등장으로 어떻게 변화·파괴되고 있는지 발표한 내용임
- 최근 18개월간 등장한 AI ‘치팅’ 툴(예: Clu)이 530만 달러를 유치하며 빠르게 성장하고 있고, AI의 도움으로 리크 코드(LeetCode) 문제 풀이 성공률이 93%에 이름
- 전체 소프트웨어 엔지니어링 면접의 1/3이 AI 어시스턴트의 직접적 도움을 받고 있음
- AI 툴과 오픈소스 활용 능력 등, 리크코드 퍼포먼스가 실제 실력의 기준이 아니게 되었음
- 샘 알트먼은 “최고의 전술은 우수한 AI 툴을 잘 다루는 것”이라고 언급했고, 세일즈포스의 마크 베니오프는 AI 도입 이후 생산성을 30% 높였다 주장
- 구글, 메타 등 초대형 기업들은 높은 브랜드, 보상, 안정성을 무기로 인재를 싹쓸이하는 현상이 심화됨
- 스타트업 등 중소기업들은 리크루팅 경쟁에서 불리하며, 잘못된 채용으로 수만
6만 달러(26만 달러)의 손실이 발생함 - 진짜 필요한 인재는 AI와 협업하여 창의적 문제 해결, 소통, 실전 업무 적응 등 실제 업무 중심의 역량을 갖춘 사람임
- DevDay에서는 코딩 인터뷰 대신 실제 AI 에이전트와 협업하는 업무 시뮬레이션 중심의 새로운 채용 프로세스를 제시함
- 앞으로 엔트리급 직무는 줄고, AI와 함께 일하는 창의성·비즈니스 판단·적응성이 중요한 엔지니어 직무로 변화될 것임
세부 요약 - 주제별 정리
AI의 확산으로 기존 기술 채용 프로세스가 붕괴하고 있음
- 발표자는 AI가 등장하면서 기존 ‘테크니컬 리크루팅’이 근본적으로 흔들리고 있다고 강조함
- 많은 기업들이 여전히 예전 방식(알고리즘 문제 풀이 등)으로 엔지니어를 평가하고 있으나, 현실에서 AI로 인해 이 기준들이 무의미해짐
- “여러분 스스로가 면접관이든, 지원자든 AI를 활용 중입니까?”라는 도입 질문으로 현실을 환기함
- 채용 시장에서 구글, 메타 등 거대 기업과 후보자 또는 지원자를 두고 직접 경쟁해야 하는 시장 환경이 조성됨
최근 18개월간 AI ‘치팅’ 서비스와 툴의 부상
- Clu 등 AI 기반 ‘치팅’ 서비스가 발달, 530만 달러 투자 유치, 연 100만 달러(ARR)에 가까운 실적 달성중
- Clu는 콜롬비아 대학 출신이 만든 AI 코딩 어시스턴트로, 면접 문제를 실시간으로 해결해줌
- 구글·메타 등의 코딩 면접에서 LeetCode Wizard(자동화 AI 툴) 사용시 93%라는 높은 성공률 확인
- 현재 3건 중 1건의 엔지니어링 면접이 AI 어시스턴트와 함께 진행됨
- “이제 면접은 누가 더 좋은 AI 코딩 어시스턴트를 갖췄는가의 싸움”이 되어버림
AI로 인한 엔지니어 직무와 채용 경쟁의 본질 변화
- 샘 알트먼은 “당장 할 일은 최고의 AI 툴을 배우는 것”이라고 강조
- 세일즈포스(Salesforce)는 AI로 대체하며 소프트웨어 엔지니어 신규 채용을 중단했다 발표(2023년), 생산성 30% 증가 발표(구체 데이터는 미제공)
- 단순 보상 경쟁이 아니라, 브랜드 인지도, 경력 가치, 고용 안정성 등으로도 기업 간 ‘인재 전쟁’이 가속화됨
- 대규모 해고 사태(via layoff)로 후보자들은 더욱 안정적인 기업만을 선호
- “Series A 스타트업 vs 구글 AI 부서 지원” 상황에선, 결과가 뻔하다는 현실적 한계를 지적
현재 엔지니어링 인재 선별 기준이 현장과 맞지 않게 되었음
- AI 개발에 필요한 인재상: AI와 협업하여 문제를 함께 해결하는 사람, 창의적 리더십·비즈니스 임팩트 이해 등이 중요
- 실력 있는 지원자들은 LeetCode 문제가 아닌, 실제 AI 툴 활용, 오픈소스 기여, AI 라이브러리 실전 운영 등에 집중함
- 전통적 코딩 테스트는 실제 현장 적합성이나 창의성, 협업 역량을 평가하지 못함
코딩 퍼즐 대신 실제 비즈니스 시나리오 기반의 AI 협업 시뮬레이션 필요
- DevDay의 혁신적 채용 방식 제안: 지원자에게 “실제 업무 현장”과 유사한 프로젝트 경험을 부여함
- 다양한 유형의 AI 에이전트(완벽주의자, 실용주의자, 시큐리티 담당, 멘토가 필요한 주니어 등)와 협업을 경험하게 함
- 지원자는 추상적인 문제가 아니라, “우리 회사 도메인”에 특화된 실제 기능을 만드는 역할을 맡음
- 측정 기준은 알고리즘 문제 풀이력이 아니라, AI와의 협업력, 비즈니스 의사결정, 불확실성과 요구 사항 변경 대응, 코드 리뷰 커뮤니케이션, 멘토링 역량 등
구글/메타와 달리 대부분 기업은 ‘채용 실패’의 리스크가 훨씬 큼
- 구글/메타같은 자본력이 큰 기업은 수십, 수백 명 단위의 인터뷰를 동원해 최상위 인재 5명만 선발하는 ‘브루트 포스’ 전략 사용
- 소규모·중견 기업은 한 번의 잘못된 채용이 2만
6만 달러(2060K 달러) 손실로 이어짐 - “AI로 제품을 실제로 배포할 수 없는 인재”를 뽑아서는 안 됨을 강조
AI 도입이 소프트웨어 엔지니어 직무 변화를 급격히 촉진함
- 마크 저커버그는 “2024년 말이면 AI가 중급 엔지니어링 업무를 상당 부분 대체할 것”이라 발언
- TechCrunch 등 주요 미디어는 ‘엔트리 레벨’ 엔지니어 직무가 AI로 상당수 사라질 것이라 보도
- 단, 엔지니어 수요가 줄어드는 것이 아니라, ‘새로운 유형’(창의성, 협동, 비즈니스 적응 강조)의 엔지니어만 남는 ‘구조적 변화’임
- 앞으로 엔지니어는 ‘AI에 의한 대체’가 아닌 ‘AI와 협업’하는 구조로 재정의됨
새로운 채용 프로세스 설계와 앞으로의 방향성
- DevDay에서는 실제 AI 에이전트 기반 시나리오, 협업 중심의 평가 프로세스를 디자인 중
- 채용 과정에서 기업의 엔지니어링 문화, 환경을 시연해줌으로써 후보자와 ‘호환성’도 초기에 검증
- 발표자는 “실제 현업 중심, 역동적·협업적 채용 방식”으로 전환을 제안하며, 관심있는 기업 및 파트너의 노력을 독려함
결론 및 네트워킹 안내(실무 정보 공유)
- 발표자는 행사 현장에서 추가 네트워킹 또는 정보 공유 요청 가능하다고 안내
- 본인의 연락처 및 현장 참여 독려로 마무리함