AI가 주니어 엔지니어의 가치를 지웠나? 오히려 높였다

> 주니어 엔지니어가 그것을 실행하는데, 요즘은 AI 도구에 프롬프트를 넣고 풀 리퀘스트(PR)를 만드는 것을 의미합니다.

PR은 더 시니어한 엔지니어로부터 피드백을 받습니다. 주니어 엔지니어는 피드백을 받아 다시 AI 도구에 가져가서 변경 사항을 제안합니다.

네, 이 부분은 더 이상 존재하지 않아야 합니다. 제가 일하는 곳에서는 그렇지 않습니다.

PR을 받으면 저는 에이전트에게 변경 사항을 적용하라고 요청합니다. 제가 에이전트에게 직접 피드백을 줄 수 있는데, 당신이 에이전트에게 전달할 피드백을 주는 것은 전혀 인센티브가 없습니다.

코딩은 더 이상 직업이 아닙니다. 직업은 시스템과 아키텍처 설계를 이해하고, 자신이 작업하는 것에 대한 소유권을 갖는 것입니다. 솔루션을 설계하고, 이해하고, 전달하고, 프로덕션에서 지원하는 것이 이제 직업입니다. 엔지니어링은 여전히 엔지니어링입니다. 끝에서 끝까지의 소유권이 직업입니다.

이것은 주니어/미드 엔지니어에 대한 것이라기보다는, 경험이 없거나 저렴한 개발자들이 자주 하는 작업의 종류에 대한 것이라고 생각합니다: 조립 라인, JIRA 티켓 처리형 개발.

이것은 특히 미국에 있는 인도 기술 노동자들에게 영향을 미치고 있습니다 [0]. 왜냐하면 이것들은 종종 InfoSys 및 기타 외국 기술 컨설팅 회사들이 채우는 역할 유형이기 때문입니다. 새로 도입된 H1B 비자 스폰서 비용 $100,000는 대부분의 경우 그들이 미국 LLM을 사용하여 작업을 수행할 것이라는 점을 고려할 때 외국 기술 노동자를 고용하는 것을 정당화하기 어렵게 만들었습니다.

[0] https://thefederal.com/category/news/h1b-visa-indian-tech-wo...

> AI가 역할의 기술적 부분을 급진적으로 단순화할 것이라는 가정이 맞다면, AI와 함께 경력을 시작한 사람들이 경험을 쌓은 후에 가장 좋은 위치에 있을 것입니다.

이것은 말이 안 됩니다. AI는 비숙련자가 이전에는 숙련자만이 만들 수 있었던 것을 만들 수 있게 하기 위한 것입니다.

다시 말해, LLM을 사용하여 코드를 생성하는 2년의 경험이 어떻게 2개월의 경험보다 나은가요?

LLM을 사용하는 요점은 기술이 거의 필요 없다는 것입니다. 더 일찍 시작하는 것이 어떻게 이점을 제공할 수 있을까요? 만약 그것이 주장하는 만큼 좋다면, 더 늦게 시작하는 것이 더 일찍 시작한 사람과 비교하여 생성된 결과에 조금도 차이를 만들지 않을 것입니다.

지난 이틀 동안 제가 생각해 온 것이 있습니다: 주니어 엔지니어를 가치 있게 만드는 방법.

저는 압박 속에서 문제를 풀 때 길을 잃지 않도록 Leet 코딩 인터뷰 준비를 돕는 시스템을 개발했습니다. 그것은 코드를 단계별로 실행하면서 모든 변수의 값을 데이터 시각화와 함께 보여주는 디버거와 같아서, 코드가 무엇을 하는지 직관적으로 이해할 수 있습니다. [0]

Claude가 그것을 만든 후, 값을 살펴보니 몇 가지 실수가 있었습니다. 그래서 다시 코딩 에이전트가 모든 코드를 실행하고 모든 값을 기록하고 그것들이 일치하는지 확인했습니다.

여기서 정말 멋진 점은 이것입니다. 코딩 에이전트는 신뢰할 수 없습니다. 값을 단계별로 관찰하면서, 제가 실제로 한 것은 코딩 에이전트 코드를 디버깅하는 것이었습니다. 그것은 매우 단순화된 방식으로 제시된 코드를 디버깅하는 것입니다.

어제와 오늘 제가 생각한 것은, 풀 리퀘스트에 대해서도 같은 일을 할 수 있을까 하는 것입니다. 코딩 에이전트가 코드를 실행하고 모든 값을 캡처하고, 리뷰어가 데이터 시각화로 단계별로 살펴볼 수 있는 콘솔을 만들어 코드를 추상적으로 표현하는 것입니다.

두 가지가 있습니다. 1. 코딩 에이전트는 신뢰할 수 없고 2. 코드 리뷰는 매우 어렵습니다. 하지만 코딩 에이전트를 사용하여 인간이 코드 리뷰를 쉽게 할 수 있게 만드는 것이 가능할까요? 저는 그렇게 생각합니다.

그것은 주니어 엔지니어가 매우 유용해질 수 있는 좋은 방법이 될 것입니다. 그들은 코드를 단계별로 살펴보고 모든 값이 일치하는지 확인하기만 하면 됩니다.

[0] https://adamsohn.co […]

이메일 대신 회의가 열렸다는 농담이 있듯이, 이 "4분 읽기" 블로그 게시물에서 찾은 모든 내용은 어딘가의 토론 스레드에 한 문장 댓글로 충분했을 것 같습니다.

> 이번 여름, 우리는 그 문제를 인턴에게 할당했습니다 (주니어 엔지니어보다 경력이 적은). 인턴은 이 기능의 개발을 주도했습니다. 그들은 제품 관리자와 이야기하여 문제와 요구 사항을 이해했습니다. 그들은 접근 방식에 대한 설계 문서를 작성하고 팀과 조율하고 구축했습니다. 물론 그들은 AI와 함께 일하는 팀의 도움을 받아 그렇게 했습니다.

그래서 인턴도 여전히 약간의 가치를 생산할 수 있습니다. 얼마나 많은 가치?

> 우리 제품에는 수년 동안 요청되었지만 아직 구축되지 않은 기능이 있었습니다. 그것은 지나치게 복잡하지는 않았지만 중요하지도 않았습니다.

다시 말하면: 그 기능은 가치가 너무 낮아서 AI 지원을 받지 않는 인턴에게도 할당할 가치가 없었습니다! 이것이 대부분의 사람들이 "AI가 ...의 가치를 낮춘다"고 말할 때 의미하는 바입니다.

"그들은 자신에게 어떤 기술이 부족한지 모릅니다. 노력을 들이지 않았기 때문에 어떤 기술이 필요한지조차 모릅니다."

바로 이것입니다.

개발자 역할로 성장하는 것은 대체로 당신이 들인 노력에 정비례했습니다. AI 이전에는 제가 감독했던 부서에 지원하는 사람들에게 GitHub 계정이 있고, 그들이 매우 자랑스러워하는 프로젝트가 있는지 물어보곤 했습니다. 어떤 것이든 상관없었습니다.

당신은 열심히 일하고 노력해야 했습니다. 지름길은 없었고, stackoverflow.com에서 복사해서 붙여넣는 것으로는 구원받을 수 없었습니다.

그리고 이것은 하나로 위장된 두 가지 문제로 이어집니다: 노력. 이것은 단순한 연습 문제를 읽고 다시 하는 것부터 복잡한 프로젝트까지를 의미할 뿐만 아니라, 무한 스크롤이나 TikTok 열풍 대신 그것에 전념하는 것을 의미합니다.

저는 주말을 특정 기술 서적에 할애했고, 시간이 너무 적고 책이 너무 많이 남아 있다는 것에 좌절했습니다.

AI는 즉각적인 만족에 새로운 차원을 부여했습니다. AI가 프롬프트 하나로 완벽한 프로젝트를 만들 만큼 좋아지거나 우리가 그것을 포기해야 할 때까지는 끔찍합니다.

불쌍한 젊은이들, 멍하니 있는 기쁨은 설계든 습관이든 끝났습니다.

그리고 오해하지 마세요. 저는 그들을 비난하지 않습니다. 우리 모두는 동시에 피해자이자 가해자이지만, 다른 수준에서 그렇습니다.