최근 산업 현장이 빠르게 인공지능(AI) 중심으로 재편되면서, 지역 대학생들의 진로 전략에도 변화가 요구되고 있다. 이러한 흐름에 대해 경북대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 LG전자 연구원 재직 경력을 가진 노재석 원장은 대구 수성구 코딩학원 초등 중등 고등 특성화고 대학생 반을 운영하는 코딩시티컴퓨터학원에서 진행하는 실무 중심 코딩 교육의 중요성을 강조했다.

노 원장은 “과거에는 전공 지식과 학점이 중요한 평가 요소였다면, 이제는 데이터를 이해하고 AI를 활용해 실제 문제를 해결할 수 있는 실무 역량이 핵심 경쟁력”이라며 “기업은 바로 현장에 투입할 수 있는 준비된 인재를 선호한다”고 설명했다.

AI 확산, 대학생에게는 분명한 기회

최근 기업 현장에서의 AI 확산은 대구 수성구 만촌동 범어동 코딩학원 등에서 체계적으로 준비한 특성화고 및 대학생들에게 분명한 기회가 되고 있다. 특히 제조업, 반도체, 방산, 이차전지와 같은 국가 전략 산업 분야에서는 공정 데이터 분석, 불량 예측, 예지보전 시스템 구축, 자동화 알고리즘 개발 등 AI 기반 업무가 빠르게 확대되는 추세다.

노 원장은 “사무직에 필요한 이론을 아는 수준을 넘어, 데이터를 직접 다루고 모델을 구현해 본 경험이 있어야 실무 적응 속도가 달라진다”며 “대학 시절부터 코딩을 체계적으로 학습하는 것이 중요하다”고 조언했다.

이 같은 이유로 최근 프로젝트 중심 수업을 운영하는 대구 수성구 코딩시티컴퓨터학원 과정에 대한 관심도 높아지고 있다. 이는 기업체가 실무를 진행하는 현장에서 필요로 하는 주문식 교육을 받았거나 실무를 경험해 본 인재를 원하기 때문이다. 실제 데이터를 분석하고, 머신러닝 모델을 설계하며, 웹과 연동해 결과를 시각화해 본 경험은 취업 면접에서 강력한 차별화 요소가 된다.

대학생이 반드시 갖춰야 할 핵심 역량

노 원장은 취업을 준비하는 대학생이라면 대구 수성구 코딩시티 컴퓨터학원에서 다음과 같은 준비를 하면 도움이 될 것이라고 강조했다.

첫째, 대구 수성구 파이썬 코딩학원에서 Python 기반 데이터 분석 역량을 키우는 것이다. NumPy, Pandas를 활용한 데이터 전처리, 시각화 도구 활용, 통계 기초 이해는 AI의 출발점이다. 제조 기업에서는 엑셀을 넘어선 데이터 처리 능력을 요구하고 있으며, 이는 반복 실습을 통해 체득해야 한다.

둘째, 머신러닝과 딥러닝 기본 구조 이해다. 이것은 일반적인 라이브러리를 사용하는 수준 이상으로, 모델이 어떻게 학습되고 예측이 이루어지는지 원리를 이해해야 한다. 예지보전, 품질 예측, 수요 예측 모델은 모두 이러한 기초 위에서 확장된다.

셋째, 웹·앱 개발과 AI 연동 능력이다. AI 모델을 만들었다면 이를 서비스화해야 한다. 프론트엔드와 백엔드 구조를 이해하고 API로 모델을 연결해 대시보드를 구현하는 경험이 중요하다.

넷째, 클라우드 및 배포 경험이다. AWS, Azure 환경에서 데이터를 관리하고 모델을 배포하는 과정을 경험해야 기업 환경과 유사한 조건에서 훈련할 수 있다. 최근에는 온프레미스보다 클라우드 기반 인프라 활용이 일반화되고 있다.

다섯째, 프로젝트 포트폴리오 구축이다. 일반적 수강 이력이 아니라 문제 정의부터 데이터 수집·분석·모델링·서비스 구현까지 전 과정을 담은 결과물이 필요하다. 기초를 체계적으로 다진 뒤 심화 프로젝트까지 경험하면 취업 준비 완성도가 크게 높아진다.

노 원장은 “코딩의 전반적인 원리를 이해하는 학습을 하면 새로운 것이 보이게 된다. 논리적 사고력, 문제 해결력, 협업 능력까지 함께 길러질 수 있다”며 “기초→심화→실전 프로젝트로 이어지는 단계별 커리큘럼을 마스터하는 것이 중요하다”고 말했다.

자격증은 ‘보조 수단’, 실무 경험이 핵심

취업 준비 과정에서 자격증도 도움이 된다. 정보처리기사는 공기업·대기업 지원 시 가산점 요소가 되며, SQLD, ADsP, 빅데이터분석기사, AWS Cloud Practitioner, Azure Fundamentals 등은 기초 역량을 객관적으로 증명하는 수단이 될 수 있다.

다만 노 원장은 “자격증은 보조 수단일 뿐이며, 실제 프로젝트 경험과 함께 준비할 때 가장 효과적”이라고 강조했다.

AI 산업으로 재편되는 구미, 청년 취업 기회 확대

이러한 흐름은 지역 산업 정책에서도 확인된다. 구미시는 최근 제조 인프라와 주력 산업의 강점을 AI와 결합해 산업단지 체질을 혁신하기 위한 전략 수립에 착수했다고 한다. 구미시는 ‘인공지능산업 발전전략 수립 용역’ 착수보고회를 열고, 방산·반도체·로봇·이차전지 등 전략 산업을 중심으로 데이터 확보 체계 구축과 산업 AX 실증 확산을 핵심 과제로 제시했다.

구미는 국가첨단전략산업의 제조 기반과 대·중소기업이 연계된 산업 생태계를 갖춘 도시로 평가받는다. AI 데이터 인프라와 국가 전략사업을 연계해 제조 생산성과 경쟁력을 높이고, ‘글로벌 제조 AI 혁신도시’로 도약하겠다는 비전도 제시했다.

노 원장은 “대구에서 코딩과 AI 실무 역량을 충분히 갖춘다면, 인접한 구미 지역으로의 취업 기회는 더욱 넓어진다”며 “대구와 구미는 생활권이 가까워 이동 부담이 적고, 제조 AI 수요가 확대되는 만큼 청년 일자리 창출과 구미시 인구 증가에도 긍정적인 영향을 줄 것”이라고 전망했다.

대학생 시기가 결정적 준비 기간

산업 현장과 지역 정책이 동시에 AI 중심으로 전환되는 지금, 대학생 시기의 준비는 무엇보다 중요하다. 기업은 입사 후 기초 문법부터 가르칠 여유가 많지 않다. 이미 파이썬, 데이터 분석, 머신러닝, 웹 연동, 클라우드 배포까지 경험한 인재가 빠르게 프로젝트에 투입된다.

노 원장은 “대학생 시기에 전문 프로그램을 통해 실무형 역량을 준비해야 사회에 나가 AI 업무에 능숙하게 적응할 수 있다”며 “코딩 학습은 단순 취업 준비를 넘어 미래 직무 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소”라고 강조했다.

AI로 재편되는 산업 환경 속에서, 체계적인 코딩 교육은 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 대구에서 시작한 준비가 구미 산업단지의 취업 기회로 이어지고, 이는 다시 지역 청년 고용 확대와 인구 증가로 연결되는 선순환 구조를 만들어갈 수 있을지 주목된다.

전득렬 팀장 sakgane@hanmail.net

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