안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 🙌
가천대학교 클라우드공학과에 재학 중인 두 분, Tory(이유석)와 Serin(김서연)이 카카오클라우드에서 3개월간의 현장 실습을 성공적으로 마쳤습니다. 전공 수업에서 차곡차곡 쌓아온 지식이 실제 기업 현장에서 실무 프로젝트로 실현되며 한 단계 더 깊은 시너지를 발휘한 시간이었습니다. 👏
이번 인터뷰에서는 두 현장 실습생의 생생한 실습 스토리를 전해드립니다.
Tory는 전사에 배포된 교육 자료 ‘러닝 포트폴리오’를 기획・ 제작했고(PART 1),
Serin은 최신 MCP 기술을 기반으로 한 멀티 에이전트 핀테크 플랫폼을 직접 설계하고 구축했습니다(PART 2).
전공 과정에서 쌓은 역량을 바탕으로, 현장에서 자신만의 결과물을 멋지게 만들어 낸 두 현장 실습생의 성장 이야기를 들려드립니다.
PART 1. Tory (이유석 / 클라우드솔루션팀)
사용자 입장에서 익힌 실무, 전사에 배포된 러닝 포트폴리오
Q1. 클라우드솔루션팀에서 어떤 실무 업무를 진행하셨나요?
안녕하세요, 클라우드솔루션팀에서 3개월간 현장 실습을 한 Tory입니다. 저는 교육 업무와 관련된 일을 맡아 기존 교육 자료 최신화를 위한 강의 영상 감수를 담당했고, KakaoCloud Certified Essentials 학습 보조 자료인 '러닝 포트폴리오'를 제작했습니다.
자격 인증 시험을 준비하는 분들에게 실제로 도움이 되는 자료가 무엇일지 고민이 많았는데, 그 고민을 담아 완성한 러닝 포트폴리오가 지금은 사내 협업 플랫폼을 통해 전사에 배포되어 있습니다. 3개월간의 실습이 실제로 현장실습생들이 참고할 수 있는 결과물로 남았다는 점이 가장 기억에 남습니다.
| 참고1) KakaoCloud Certified Essentials : 카카오클라우드 환경에서 요구되는 기술 역량과 실무 활용 능력을 검증하는 공식 인증 시험입니다. |
| 참고2) 러닝 포트폴리오란? : 러닝 포트폴리오는 KakaoCloud Certified Essentials 자격 인증 시험의 출제 기준을 바탕으로, 핵심 개념 위주로 알기 쉽게 정리해 둔 '맞춤형 학습 노트' 입니다. 시험 범위가 넓고 복잡해 보여도 핵심 내용이 6가지 체계로 잘 정돈되어 있어, 자격증을 한눈에 파악하고 효율적으로 준비할 수 있는 학습 보조 자료입니다. |
Q2. 카카오클라우드 자격인증 대비 솔루션인 <러닝 포트폴리오>를 어떻게 기획했는지 설명해 주세요.
KakaoCloud를 처음 접하는 분들도 도메인별 서비스의 핵심과 활용 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록, 주요 6개 항목을 기준으로 기획하였으며, 이를 학습자 관점에 맞춰 크게 4단계 체제로 소개해 드리겠습니다.
- 1단계 (핵심 개념): 서비스의 가장 기본이 되는 개념 정리
- 2단계 (개념 비교): 헷갈리기 쉬운 유사 서비스 간 차이점 명확화
- 3단계 (시나리오): 실제 업무 현장에서의 활용 맥락과 흐름 설명
- 4단계 (문항 아이디어): 난이도별 예상 문제를 통한 실전 시험 대비
단순히 개념만을 정리하지 않고 '기초 개념 이해 ➔ 개념 비교 ➔ 실무 적용 ➔ 문제 풀이'로 자연스럽게 이어지도록 구성하여 학습자들이 활용하기 편하도록 기획 및 제작하였습니다.
Q3. 포트폴리오에 담을 시나리오와 문항을 실제감 있게 구성하기 위해 특별히 신경 쓰신 점이 있나요?
포트폴리오를 실제감 있게 구성하려면 저부터 서비스를 직접 다뤄봐야 한다고 생각했습니다. 그래서 Kubernetes와 Load Balancer를 콘솔에서 직접 실습하며 검증했습니다.
카카오클라우드는 기술 문서와 콘솔 화면이 유기적으로 연결되어 있어 초심자인 저도 각 리소스의 역할과 연결 구조를 한눈에 파악할 수 있었습니다. 특히 연계 서비스와의 관계까지 잘 설명되어 있어 개념으로만 알던 내용을 실습으로 확실하게 검증할 수 있었습니다.
이렇게 직접 인프라를 구성해 보며 얻은 감각 덕분에 단순 이론 전달을 넘어, 실무에서 실제로 만나는 서비스 활용 흐름을 시나리오에 담아낼 수 있었습니다.
Q4. <러닝 포트폴리오> 제작이 실제로 어떤 성과로 이어졌는지 궁금합니다. 수치로 보여줄 수 있는 부분이 있을까요?
자료 제작에서 그치지 않고 실제 학습 효과까지 확인하기 위해, 결과물을 수치로 정리해 봤습니다. 최종적으로 완성된 러닝 포트폴리오는
총 103페이지 분량의 교육 보조자료와 34개의 자격증 대비 예시 문항, Kubernetes·네트워크·VPC 등 총 35개의 시험 출제 기준서
(Blueprint) 기준 소주제 분석으로 구성되었습니다.
가장 뿌듯했던 성과는 따로 있는데, 자료를 만드는 데서 그치지 않고 매월 자격시험에 직접 응시하며 점수 변화를 추적한 것입니다. 러닝 포트폴리오로 학습한 이후 시험 점수가 37% 상승한 것을 확인했을 때, '자료 제작 → 학습 → 응시 → 시험 이해도 향상'으로 이어지는 흐름이 실제로 작동한다는 걸 눈으로 확인할 수 있어서 뜻깊었습니다.
Q5. <러닝 포트폴리오>가 앞으로 어떻게 확장・활용되면 좋을까요?
러닝 포트폴리오는 KakaoCloud Certified Essentials 자격 인증 시험의 시험 출제 기준서를 기반으로 만든 학습 보조 자료이기 때문에, 앞으로 신입 온보딩이나 다른 교육 과정에서 자격 인증 취득을 돕는 유용한 자료로 활용되면 좋을 것 같습니다.
특히 카카오클라우드의 다양한 서비스를 아직 충분히 접해보지 못한 학습자들이 각 도메인의 핵심 개념을 빠르게 파악하고, 헷갈리기 쉬운 개념들을 비교하며 정리하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
또한 시나리오 항목을 통해 서비스가 실제로 어떤 흐름에서 활용되는지 이해할 수 있고, 문항 아이디어를 통해 시험에 나올 수 있는 문제를 미리 연습할 수 있다는 점에서 실질적인 인증 준비 자료로 활용 가치가 있다고 봅니다.
신입 온보딩에서는 이 자료를 단순한 시험 대비 자료로만 사용하기보다, 카카오클라우드의 주요 서비스를 전반적으로 훑어보는 입문 자료로 활용할 수 있을 것 같습니다.
Q6. 3개월간의 실습 과정을 돌아보며 느낀 소감과, 앞으로 어떤 IT 인재로 성장하고 싶으신지 궁금합니다.
학교에서 쌓은 지식을 실제 기업의 인프라 환경에서 마음껏 실현해 보고, 제가 만든 '러닝 포트폴리오'가 사내 전사에 배포되는 과정까지 경험할 수 있어 더욱 뜻깊은 3개월이었습니다.
사용자 관점에서 서비스 구조를 파악하고 이를 다른 현장 실습생들도 이해하기 쉬운 학습 자료로 재구성해 본 경험은, 단순한 지식 습득을 넘어 시스템 전반을 바라보는 '엔지니어링 시각'을 기르는 계기가 되었습니다.
이번 실습을 발판 삼아, 앞으로 클라우드 환경과 인프라에 대한 이해를 바탕으로 다양한 기술적 문제를 해결할 수 있는 개발자로 성장해 나가겠습니다.
PART 2. Serin (김서연 / AI플랫폼개발팀)
설계부터 배포까지, 직접 구축한 멀티 에이전트 핀테크 플랫폼
Q1. 간단한 자기소개와 AI플랫폼개발팀에 합류하게 된 계기를 알려주세요.
안녕하세요! AI플랫폼개발팀에서 3개월간 실습을 진행한 클라우드공학과 3학년 Serin입니다.
아무리 뛰어난 AI 모델이라도 안정적인 인프라와 백엔드 시스템이 뒷받침되지 않으면 사용자에게 전달되기 어렵다고 생각했습니다. 그래서 AI 서비스가 실제로 작동하는 클라우드 네이티브 환경을 직접 다뤄보고자 해당 팀에 지원했습니다.
실습 기간 동안에는 쿠버네티스 스터디와 프로젝트를 수행하면서 AI 서비스 뒤에서 동작하는 플랫폼과 인프라를 직접 경험할 수 있었고, 이를 통해 AI 서비스는 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 엔지니어링이 매우 중요하다는 것을 몸소 배울 수 있었습니다.
Q2. 주식 관리 서비스인 'Stock Sentinel'을 만들게 된 계기가 궁금합니다. 서비스에 대해서도 소개해 주세요.
실습 과제 선정중에 평소 투자를 진행하면서 여러 앱에 분산된 자산과 투자 지표를 한눈에 관리하기 어렵다는 불편함에서 아이디어를 얻었습니다.
단순한 자산 조회를 넘어, AI가 사용자의 자산을 안전하게 제어하는 시스템을 만들고자 했습니다. 이를 위해 LLM과 백엔드를 유기적으로 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 기반 아키텍처를 설계했습니다.
'Stock Sentinel'은 실시간 금융 데이터 수집부터 포트폴리오 분석, 뉴스 요약까지 AI가 처리하는 멀티 에이전트 핀테크 플랫폼입니다. 기능별로 독립된 4개의 MCP 서버(Market, News, Admin, Portfolio)를 구축하고, 이를 AI Agent와 연계하여 사용자의 질의를 분석하고 필요한 데이터를 수집· 처리해 적절한 답변을 제공하도록 구현했습니다.
☝️ 쉽게 말하면, 사용자가 자연어로 원하는 것을 요청하면 AI Agent가 그 의도를 파악한 뒤, 여러 MCP 서버 중 해당 요청을 가장 잘 처리할 수 있는 서버를 찾아 연결합니다. 각 MCP 서버는 Kubernetes 환경에서 독립적인 파드(컨테이너)로 동작하며, AI Agent가 필요한 기능을 적절히 선택하고 호출하는 구조입니다.
Q3. 'Stock Sentinel'을 구축하고 배포하는 과정에서 카카오클라우드의 어떤 서비스들을 활용하셨나요?
클라우드 네이티브 환경의 핵심인 고가용성 인프라를 구축하기 위해, 카카오클라우드에서 2개의 노드로 구성된 멀티 노드 쿠버네티스 클러스터를 생성하고, 각 노드에 파드를 2개씩 분산 배치하는 고가용성 아키텍처를 설계했습니다.
이 과정에서 컨테이너 레지스트리와 어플리케이션 로드밸런서를 적극 활용했습니다. 가장 큰 특장점은 멀티 노드 환경에서의 완벽한 트래픽 오케스트레이션과 네트워크 안정성이었습니다.
외부 인터넷 영역의 로드밸런서를 거쳐 단일 인그레스가 하위 경로에 따라 분산된 파드들로 트래픽을 정교하게 라우팅해야 했습니다.
카카오클라우드는 노드 간 교차 통신이나 파드 스케일링 과정에서도 레이턴시 없이 안정적으로 트래픽을 받아주었습니다. 덕분에 인프라의 불안정성에 대한 걱정 없이, 쿠버네티스 내부의 HTTP 통신 및 파드 디스트리뷰션 정책 같은 인프라 제어에 온전히 집중할 수 있었습니다.
Q4. 서비스를 실제 사용자에게 보여준다면, 가장 먼저 소개하고 싶은 기능은 무엇인가요?
'AI 매매 실수를 방지하는 안전장치'와 '중단 없는 자산 대시보드' 두 가지를 꼽고 싶습니다. 겉보기엔 단순해 보이지만, 실제로는 서비스
로직과 인프라 아키텍처가 유기적으로 맞물려야만 가능한 기능들입니다.
- 안전한 매매 제어: 사용자가 "코리아플러스 고배당액티브 ETF 5주 전부 매도해 줘"처럼 복잡한 자연어 명령을 내려도, 오케스트레이터가 이를 분석해 매도 도구로 매핑할 뿐 곧바로 실행하지 않습니다. 프로토콜상의 특정 태그를 가로채어 화면에 최종 승인 모달을 띄우도록 설계해, 자산 매매 같은 핵심 트랜잭션은 반드시 사용자의 물리적 승인을 거치도록 했습니다.
- 끊김 없는 24시간 대시보드: 매일 오전 6시 쿠버네티스 크론잡이 전 유저의 자산 스냅샷을 갱신하는데, 이렇게 무거운 배치 작업이 특정 파드에 부하를 주더라도 2개 노드에 분산 배치된 구조 덕분에 인그레스가 즉시 여유 파드로 트래픽을 라우팅해 대시보드는 끊김 없이 유지됩니다.
Q5. 대시보드 UI를 바이브코딩으로 개발하셨다고 들었어요. 개발 과정에서 어떻게 활용했고, 서비스 완성도에 어떤 영향을 줬나요?
프론트엔드 개발 경험이 전혀 없었지만, AI 코드모델을 활용한 바이브코딩 덕분에 단순한 코드 생성을 넘어 AI 시대의 개발 방법론 자체를 깊이 있게 배울 수 있었습니다.
처음부터 단순히 "화면을 만들어 달라"고 요청하기보다, 컴포넌트의 핵심 변수와 함수 인터페이스 명세를 정교하게 정의하여 전달했습니다. 명확한 구조와 조건값(Schema)을 부여하면 AI가 고품질의 코드를 작성한다는 것을 터득하면서, 프론트엔드 지식이 부족함에도 복잡한 대시보드 인터랙션을 무리 없이 구현해 냈습니다.
특히 이 과정에서 매우 흥미로운 'AI도구를 이용해 AI도구를 만드는 AI Native 개발 루프’를 경험했습니다.
제가 구축한 프로젝트 자체가 'LLM에 도구를 노출하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 개발'이었는데, 이 MCP 서버를 빌드하고 검증하는 작업 역시 LLM AI 코드모델을 활용해 다듬어 나갔기 때문입니다.
AI 도구를 만드는 엔지니어가 최신 AI 도구를 직접 한계까지 활용해 보면서, 도구 호출 스키마를 어떻게 설계해야 LLM이 오차 없이 비즈니스 로직을 수행하는지 사용자이자 개발자의 관점에서 깊이 이해할 수 있었습니다.
결국 바이브코딩은 단순히 UI 개발 시간을 줄여준 도구가 아니라, AI에게 일을 맡기기 위해서는 사람이 먼저 문제와 데이터, 인터페이스를 명확하게 구조화해야 한다는 것을 체득하게 해 준 경험이었습니다. 이를 통해 AI를 개발 도구로 활용하는 동시에, AI가 활용할 수 있는 서비스의 구조를 설계하는 관점까지 넓힐 수 있었습니다.
Q6. 이번 실습을 마치며 느낀 소감과, 카카오클라우드에 기대하는 점이 있다면 들려주세요.
한정된 물리 자원을 효율적으로 쪼개고 관리하는 클라우드의 본질을 직접 인프라를 구축해 보며 깊이 이해할 수 있었습니다. 개발자가 하드웨어 자원 관리의 부담을 덜고 개발에만 집중할 수 있게 돕는 클라우드의 가치를 체감한 시간이었습니다.
앞으로 AI 기술이 대중화되면, 저처럼 개인 아이디어를 가진 사용자들의 인프라 수요도 늘어날 것입니다. 카카오클라우드가 누구나 복잡한 인프라 지식 없이도 쉽게 자원을 빌려 쓸 수 있는 친화적인 플랫폼으로 발전하길 기대합니다.
3개월간의 실무 경험을 바탕으로, 앞으로 인프라 제어와 서비스 운영에 유능한 전문가로 성장해 나가겠습니다.
카카오클라우드와 함께 IT 인재로 성장할 여러분의 도전을 응원합니다 👊
이론에 그치지 않고 실제 현장에서 자신만의 프로젝트를 책임 있게 완수한 두 현장 실습생의 도전은 카카오클라우드에도 의미 있는 자산이 되었습니다.
Tory는 서비스 개념을 구조화하고 콘솔 실습으로 직접 검증하며 자료를 만들어냈고, Serin은 카카오클라우드 인프라 위에 AI 서비스를 직접 설계하고 구축했습니다. 두 현장 실습생의 이야기는 ‘실전 인프라를 직접 다루고 검증해 본 경험’이 얼마나 소중한지 잘 보여줍니다.
카카오클라우드는 이번 실습 성과를 발판 삼아, 앞으로도 다양한 분야의 예비 IT 인재들이 실제 인프라 환경에서 역량을 마음껏 펼치고 성장할 수 있도록 다채로운 기회와 경험을 지속적으로 만들어 가겠습니다.
3개월의 결실을 발판 삼아 클라우드 생태계를 이끌어갈 Tory와 Serin의 앞날을 진심으로 응원합니다!
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