최근 IT 경향을 설명하게 함으로써 업계 최신 동향에 대한 관심과 기술 트렌드를 파악하고 있는지 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
최근 가장 눈에 띄는 흐름은 엣지 컴퓨팅과 AI 추론의 결합이라고 생각합니다. 기존에는 데이터를 클라우드로 올려서 처리했다면, 이제는 현장 장비 자체에서 AI 모델을 돌리는 방향으로 이동하고 있습니다. 공장 불량 검출이나 실시간 이상 감지처럼 지연 시간이 허용되지 않는 영역에서 특히 의미가 큰 변화입니다. 관련해서 ONNX나 경량 모델 포맷이 주목받는 것도 같은 맥락입니다. 저는 졸업 과제에서 라즈베리파이에 이미지 분류 모델을 올리는 실험을 해봤는데, 클라우드 없이 로컬에서 추론이 되는 걸 직접 확인했습니다.
IT 인프라 관점에서도 엣지 장비 관리와 보안이 새로운 과제로 부상하고 있고, 기존 네트워크·보안 체계와 어떻게 통합할지가 앞으로 중요한 문제가 될 것 같습니다.
최근 가장 관심 있게 따라가고 있는 건 AI 기반 코딩 어시스턴트의 확산입니다. 단순 자동완성을 넘어 전체 함수나 테스트 케이스를 생성하는 수준으로 발전했고, 개발자의 작업 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 학과 과제에서 AI 도구를 써보면서, 코드를 직접 짜는 시간보다 방향을 설계하고 검증하는 시간이 더 중요해진다는 걸 체감했습니다. 이 변화는 생산성 향상에 그치지 않고 소프트웨어 개발 인력 구조에도 영향을 미칩니다. 주니어 개발자가 단순 구현을 담당하던 역할이 줄고, 아키텍처 판단이나 품질 검증 능력이 더 중요해질 것 같습니다. 저는 이 흐름에 맞춰 도구를 잘 다루는 것과 함께, 도구가 낸 결과를 비판적으로 검토하는 능력을 함께 키우고 싶습니다.
기술 트렌드를 활용하면서도 의존하지 않는 균형 감각이 앞으로 개발자에게 필요한 역량이라고 생각합니다.
요즘 가장 많이 접하는 키워드 중 하나가 제로트러스트 보안입니다. 기존 네트워크는 내부를 신뢰하고 외부를 차단하는 방식이었는데, 재택근무와 클라우드 전환이 가속화되면서 경계 자체가 흐려졌습니다. 이 흐름에서 모든 접근을 일단 검증하고 지속 확인하는 제로트러스트 모델이 실질적인 대안으로 자리잡고 있습니다. 관련 수업에서 ID 기반 접근 제어와 마이크로세그멘테이션 개념을 공부했는데, 단순히 방화벽을 강화하는 방식과는 다른 패러다임이라는 점이 흥미로웠습니다.
보안이 인프라의 한 층이 아니라 모든 접근에 내재돼야 한다는 관점은 기존 IT 운영 방식 전반을 바꾸는 방향이기도 합니다. 아직 현업 경험은 없지만, 이 개념이 실제로 구현되는 방식을 학습하면서 인프라와 보안을 연결해 생각하는 습관을 들이고 있습니다.
기술 변화의 방향을 이해하는 것이 실무에서도 중요한 기반이 된다고 봅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한전KDN SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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