1. 학습 인증샷 4장 이상 포함

1. 마이페이지 - 내 강의 보기 - 온라인 강의 시청하기 - 학습 통계 기록 캡쳐 사진 1장

2. 공부 인증샷 3장 이상 (ex. Before/After, 필기, 작업물 등)

막 시작했을때의 작업과 환급챌린지 끝났을떄의 작업물의 양

그리고 postman에 작업한 엔드 포인트들

2. 최종 챌린지 후기 3,000자 이상 (공백 제외, 아래 문항 반드시 모두 포함)

1. 환급챌린지에 참여한 이유는 무엇이었는지?

급하게 백엔드 기술을 익혀야 할 시점이었습니다. 기존에는 AI 개발자로서 모델링, 데이터 전처리, 추론 파이프라인 개발 등 주로 머신러닝 중심의 작업을 해왔습니다. 하지만 최근 진행한 프로젝트에서는 단순히 모델 개발을 넘어서, 실제 서비스를 위한 API 서버를 설계하고 클라이언트와 연동하는 부분까지 직접 구현할 필요가 생겼습니다. 특히 AI 모델 결과를 프론트엔드에 전달하거나, 사용자의 입력을 받아 모델에 전달하는 백엔드 API를 구성해야 했고, 이 과정에서 FastAPI, NestJS 같은 웹 프레임워크에 대한 이해가 부족하다는 것을 절실히 느꼈습니다.

기술 격차를 빠르게 메우기 위해 체계적인 학습이 필요했고, 단순히 강의를 수강하는 것이 아니라 강한 동기부여를 줄 수 있는 방식이 필요하다고 판단해 환급챌린지에 참여하게 되었습니다. 환급이라는 금전적 보상도 있었지만, 무엇보다도 정해진 기간 안에 꾸준히 학습하고 완주해야 한다는 압박감이 큰 학습 동력으로 작용했습니다. 실제로 일정에 맞춰 강의를 따라가며 수강 인증과 과제를 해나가는 과정 자체가 강력한 습관 형성의 계기가 되었고, 단순한 이론 공부가 아니라 실습과 프로젝트 구현을 병행하며 실력을 키울 수 있던 것도 이 챌린지를 선택한 중요한 이유였습니다.

2. 왜 이 강의를 선택하게 되었는지? (무엇을 얻고 싶었는지, 실제로 얻은 것은 무엇인지)

NestJS는 최근 들어 많은 기업과 스타트업에서 도입하고 있는 백엔드 프레임워크 중 하나로, 타입스크립트 기반의 구조적이고 모듈화된 개발 방식이 큰 강점입니다. 저는 단순히 간단한 API 서버를 만드는 수준이 아니라, 실무에서 사용하는 MSA(Microservice Architecture) 구조까지 다루는 백엔드 개발 전반을 배우고자 했고, 이 강의는 그러한 요구에 정확히 부합했습니다.

처음에는 백엔드의 기초적인 개념인 라우팅, 컨트롤러, 서비스, ORM 구조만 알고자 했지만, 강의를 들으면서 실제 기업 수준의 애플리케이션이 어떻게 구성되는지에 대해 더 깊이 이해할 수 있었습니다. 특히 DTO를 활용한 계층 간 데이터 전달, 의존성 주입(DI), 인증과 권한 부여(JWT, Guard 등), 예외 처리 등 NestJS의 전반적인 기능을 학습할 수 있었고, 백엔드에서 고려해야 할 다양한 실무 이슈들에 대한 감각도 키울 수 있었습니다.

또한 프로젝트 규모가 커질수록 필요한 모듈화 전략, 서비스 간 역할 분리, 데이터 흐름의 효율적 설계 등 고급 주제들도 강의를 통해 직관적으로 이해할 수 있었습니다. 결과적으로 이 강의를 통해 단순한 '코드 작성자'가 아닌, '실제 서비스를 설계하고 운영할 수 있는 개발자'로서의 시야를 넓히고 자신감을 얻게 되었습니다.

3. 이 강의만의 장점 (ex. 강사님의 강의력, 커리큘럼 등)

이 강의에서 가장 인상 깊었던 점은 강사님의 탄탄한 강의력과 전체 커리큘럼의 구조적 완성도였습니다. 단순히 기술적인 내용만 전달하는 것이 아니라, 왜 이렇게 설계하는지, 실무에서 어떤 문제를 만나게 되는지, 그리고 그에 대한 현실적인 해결책은 무엇인지까지 폭넓게 다뤄주셨습니다.

특히 예외 처리, 인증 인가, 권한 관리 등 실제 서비스 운영에 필수적인 항목들을 단순히 문법적으로 설명하는 것이 아니라, 보안과 운영 효율성까지 고려한 실무적 접근 방식으로 설명해주셨습니다. 이 과정에서 단순히 기술을 외우는 것이 아닌, 스스로 구조를 그려가며 설계할 수 있는 역량이 키워졌다고 느낍니다.

Pipe, Guard, Interceptor 같은 고급 NestJS 기능들도 실제로 어떻게 활용되는지 직관적인 예제를 통해 배울 수 있었고, 중간중간 제공되는 실습 문제나 코딩 챌린지를 통해 직접 손으로 구현하며 체득할 수 있었던 점이 매우 좋았습니다. 마치 현업에서의 미니 프로젝트를 반복해보는 듯한 강의 구조 덕분에, 단순히 따라만 하는 강의가 아닌 스스로 설계하는 학습이 가능했습니다.

4. 강의를 추천하고 싶은 사람은 누구인지?

이 강의는 백엔드를 처음 접하는 개발자에게 가장 추천하고 싶은 강의입니다. 특히 프론트엔드 또는 AI 백그라운드를 가진 분들이 백엔드 영역을 빠르게 확장하고자 할 때, 이 강의는 실용적이면서도 체계적인 입문서 역할을 톡톡히 해줄 것입니다. 타입스크립트를 미리 배운 사람이라면 더 빠르게 따라갈 수 있겠지만, 그렇지 않더라도 기본적인 코딩 경험이 있다면 자연스럽게 문법을 익히고 실무 레벨의 설계로 이어질 수 있습니다.

또한 이론 위주의 강의보다는 실습 위주로 빠르게 개념을 내 것으로 만들고 싶은 사람, 단순한 CRUD가 아닌 설계와 운영 관점에서 백엔드를 접근하고 싶은 분들에게도 강력히 추천합니다. 실무에서 마주할 수 있는 상황과 문제를 사전에 연습할 수 있기 때문에, 지금 막 백엔드에 입문하거나 현업에 바로 적용하고 싶은 개발자들에게 특히 효과적인 강의라고 생각합니다.

5. 다음으로 듣고 싶은 강의는 무엇인지?

NestJS를 통해 백엔드의 전체 흐름과 구조를 이해했다면, 다음에는 FastAPI, Docker, 클라우드 인프라를 중심으로 실무 배포 역량을 강화하고 싶습니다. 특히 AI 모델을 웹 서비스에 연동하고, 이를 클라우드(AWS, Azure, GCP 등)에 배포하는 데 필요한 DevOps 기술에 관심이 많습니다.

단순히 API 서버만 구현하는 것을 넘어서, 실제로 간단한 AI 모델(예: 텍스트 분류, 이미지 판별)을 백엔드에 연동하고, 이를 사용자 입력과 연결해 응답을 반환하는 엔드 투 엔드 프로젝트 형태의 강의를 듣고 싶습니다. 예를 들어, 프론트엔드에서 입력받은 데이터를 백엔드로 전송하고, 백엔드에서는 AI 모델을 호출해 결과를 도출한 후 이를 프론트에 다시 보여주는 전체 흐름을 실습해볼 수 있는 구성이라면 실제 서비스 설계 경험에 큰 도움이 될 것입니다.

또한 아직 프론트엔드에 대한 이해가 부족하기 때문에, React나 Next.js와 연동한 백엔드 실습 강의도 관심이 있습니다. 프론트-백-모델을 통합한 실전 서비스 개발을 경험한다면 전체적인 시스템 구조를 이해하고 더 높은 수준의 문제 해결 능력을 갖출 수 있을 것이라 생각합니다. 이를 통해 단순한 개발 지식뿐 아니라, 실제 현업에서 기획자, 디자이너, 다른 개발자와의 협업에 필요한 관점을 더 넓히고자 합니다.

이처럼 다음 강의는 단순한 기술 습득을 넘어서, 전체 서비스 아키텍처를 이해하고 직접 구현해보는 실전형 커리큘럼이었으면 합니다. FastAPI와 Docker, CI/CD 환경 구성, 클라우드 배포 그리고 간단한 AI 모델 서빙까지 이어지는 흐름을 배우며 실전 운영 역량을 쌓고 싶습니다.

6. 앞으로의 계획 (ex. 커리어 목표, 이직 목표, 자기계발 목표 등)

앞으로는 지금까지 쌓아온 AI 지식과 이번에 학습한 백엔드 역량을 결합해 백엔드 중심의 AI 서비스 개발자로 전환할 계획입니다. 단순히 모델을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라, 사용자의 요청에 따라 AI 모델을 호출하고 결과를 반환하는 전체 파이프라인을 구축하고 운영할 수 있는 개발자가 되고 싶습니다.

이를 위해 현재는 FastAPI와 NestJS 기반으로 다양한 개인 프로젝트와 포트폴리오를 제작하고 있으며, 향후 이직 시에도 해당 경험을 적극 어필할 계획입니다. 특히 멀티모달 AI, OCR, 챗봇 서비스와 같이 복잡한 사용자 입력을 처리하고 다양한 데이터를 다루는 AI 서비스를 직접 백엔드에서 설계하고자 합니다.

또한, 실무에서는 협업 능력과 시스템 전체에 대한 이해도가 매우 중요하다고 느꼈기에, 단순히 기술 습득에 그치지 않고 설계 문서 작성, API 명세 정의, 테스트 및 유지보수 등까지 포함한 서비스 전체 개발 사이클을 경험하는 것을 목표로 하고 있습니다.

장기적으로는 클라우드 기반의 AI 서비스 플랫폼을 설계하고 운영하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 사용자가 AI 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 API 형태로 제공하는 서비스를 만들거나, 특정 도메인(의료, 식품, 금융 등)에 특화된 AI 솔루션을 백엔드 중심으로 구축하고자 합니다. 이를 위해 DevOps, 클라우드 인프라 기술, 데이터 파이프라인 설계 등까지 점진적으로 역량을 확장해 나갈 계획입니다.

궁극적으로는 "AI를 단순히 만드는 것"에서 벗어나, "AI가 실질적인 가치를 제공할 수 있는 서비스로 구현하고 운영하는 개발자"로 성장하는 것이 제 커리어의 핵심 목표입니다.