ai 시대의 베스트 11?
분야 | 핵심 내용 |
|---|---|
1. 도메인 지식 (★★★★★) | 커머스(결제·주문·정산), 금융, MES, ERP/WMS, 병원(EMR/HIS), IPCC/IVR/CTI, 교육/문제은행, AI/RAG |
2. 구현 속도 + 구조적 사고 (★★★★★) | 요구사항 분석, 상태 설계, 예외 처리, Race Condition, 동시성, 멱등성, 장애 대응 |
3. 아키텍처 설계 (★★★★★) | Layered, Clean Architecture, DDD, CQRS, Event Driven, MSA 적용 판단, Frontend Architecture(FSD 등) |
4. SQL 및 데이터 모델링 (★★★★★) | ERD, Join, Index, Execution Plan, Lock, Transaction, Deadlock, N+1 |
5. 리팩토링 (★★★★★) | 레거시 개선, 책임 분리, 의존성 제거, 컴포넌트 분리, 테스트 가능한 구조 |
6. 보안 (★★★★★) | OAuth/JWT, XSS, CSRF, SQL Injection, IDOR, SSRF, 권한 관리, Secret 관리 |
7. 테스트 및 검증 (★★★★☆) | Unit Test, Integration Test, E2E Test, Mock, Regression Test, 품질 검증 |
8. DevOps & 운영 (★★★★☆) | Docker, GitHub Actions, CI/CD, Kubernetes, Monitoring, Logging, Rollback |
9. Observability & 장애 분석 (★★★★☆) | Logging, Metrics, Tracing, OpenTelemetry, Grafana, Prometheus, RCA(Root Cause Analysis) |
10. AI 활용 및 검증 (★★★★★) | Agent, Function Calling, MCP, RAG, AI Workflow, Prompt 설계, 생성 결과 검증, 자동화 |
11. 학습 능력 (★★★★★) | 새로운 기술 습득, 공식 문서 중심 학습, AI 기반 탐색·검증, 개발 생태계 이해, 기술 선택 및 트레이드오프 판단, RAG·AI Agent·클라우드·DevOps 등 현업에서 접하기 어려운 기술을 시스템적으로 학습·활용하는 능력 |
이정도일까여?
