본 포스팅은 AI 커리어 핏 장학 프로그램 참여를 위해 작성하였습니다.

1. 커리어 AI 분석 결과

안녕하세요, 커리어핏 1기 장학생입니다.

저는 5년 차 백엔드 개발자로, Java와 Spring을 주력 기술로 삼아 다양한 산업 도메인에서 시스템 설계와 문제 해결을 주도해왔습니다.

대학 시절의 51 사업 프로젝트부터 BI/ERP 시스템, 방화벽 정책 관리 솔루션까지 폭넓은 경험을 쌓으며 데이터 무결성과 관리 효율성 향상에 집중했습니다.

특히 대규모 정책 데이터 수집과 감사 시스템 개발을 주도하며 안정성과 확장성을 모두 확보하는 방법을 연구해왔고, 함수형 프로그래밍과 대용량 데이터 처리 기술을 실무에 적극 적용했습니다. 최근에는 MSA와 클라우드 인프라 분야로 관심을 확장하며, AWS/GCP 환경에서의 설계 경험을 쌓기 위해 학습과 프로젝트를 병행하고 있습니다.

AI 분석 결과, 저의 강점은 함수형 프로그래밍과 대용량 데이터 처리 역량을 겸비한 실무형 백엔드 전문가라는 점이었습니다. 이는 시장에서 높은 수요가 있는 기술 조합으로, 향후 클라우드 아키텍트나 기술 리더로 성장할 수 있는 기반이 된다고 평가되었습니다.

가장 인상 깊었던 부분은, 단순히 제가 잘하는 기술을 나열하는 것이 아니라 대규모 트래픽 환경에서도 안정적인 아키텍처를 설계할 수 있는 잠재력을 강점으로 꼽아준 점입니다.

이 평가 덕분에 지금까지의 경험이 단순히 다양한 프로젝트를 해본 경력이 아니라, 장기적으로 고도화된 시스템 설계로 이어질 수 있다는 확신을 얻게 되었습니다.

AI의 분석이 단순히 이력서 요약이 아니라, 제 커리어의 핵심 역량을 구조적으로 짚어주었다는 점에서 꽤 놀라웠습니다.

특히, 평소에는 스스로 당연하게 생각했던 경험들이 시장 가치가 높은 역량으로 정의되는 과정을 보며, 앞으로 커리어 방향을 잡는 데 확실한 참고 기준을 얻었습니다.

기계적인 분석 결과일 것이라 예상했는데, 실제로는 제 커리어의 흐름과 강점을 맥락 있게 해석해 주어 마치 커리어 멘토와 대화한 듯한 느낌이었습니다.

2. 현재 커리어와 장학 프로그램 참여 목표

AI 분석에서 제시된 커리어 확장 방향을 바탕으로, 저는 클라우드 아키텍트로의 전환을 목표로 삼았습니다. 이를 위해 우선 AWS Solutions Architect, GCP Professional Cloud Architect와 같은 클라우드 자격증 취득을 준비하고 있으며, 실무에서는 클라우드 기반 프로젝트와 MSA 설계·운영 경험을 적극적으로 늘려가고 있습니다.

또한, 현재 강점인 Java/Spring 개발 경험과 결합해 대규모 트래픽 처리 및 장애 대응 전략을 체계적으로 익히고자 합니다.

지금까지는 백엔드 시스템 기능 구현과 문제 해결에 집중했다면, 앞으로는 서비스 전반의 아키텍처 설계와 기술 방향성을 주도하는 역할로 확장할 계획입니다. 기술적 깊이와 함께, 팀과 조직에 가치를 더하는 기술 리더로 성장하는 것이 저의 다음 목표입니다.

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