👨🏻⚕️ AI 헬스케어 과정을 통해 조기 취업에 성공한 이야기
“의료 현장 경험도 AI 시대에는 강점이 될 수 있을까?”
AI 헬스케어 과정 지원을 고민하는 분들이라면 한 번쯤 해볼 수 있는 질문입니다.
이번 글에서는 5~6년간 간호사로 근무한 경험을 바탕으로 의료·바이오 스타트업 취업에 성공한 수강생의 이야기를 소개합니다.
의료 현장에서 쌓은 도메인 지식에 AI 헬스케어 과정에서의 데이터 프로젝트 경험을 더해, 현재는 의료·바이오 프로젝트를 진행하는 스타트업에서 서비스 기획 및 데이터 분석 업무를 맡고 있습니다.
특히 복잡한 의료 데이터를 이해하고, 개발자와 의료 현장 사이를 연결할 수 있다는 점이 취업 과정에서 강점으로 작용했습니다.
간호사 경력이 단절이 아닌 새로운 커리어의 출발점이 된 사례입니다.
Q. 간단한 자기소개와 현재 맡고 있는 일을 소개해 주세요.
안녕하세요.
저는 5~6년 동안 간호사로 근무하다가 헬스케어와 의료 데이터 분야에 관심을 가지게 되어 오즈코딩스쿨 AI 헬스케어 1기 과정을 수강한 변OO입니다.
현재는 의료·바이오 관련 프로젝트를 진행하는 스타트업에서 서비스 기획과 데이터 분석 업무를 맡고 있습니다.
회사는 소규모 조직으로 구성되어 있으며, 저는 개발자와 함께 의료 관련 프로젝트를 기획하고 구체화하는 역할을 하고 있습니다.
간호사로 근무하며 쌓은 의료 현장 경험을 바탕으로, 지금은 의료 도메인 지식과 데이터 분석 역량을 함께 활용하는 일을 하고 있습니다.
Q. 다양한 교육 과정 중에서 왜 AI 헬스케어 과정을 선택하셨나요?
가장 큰 이유는 의료 데이터를 기반으로 학습하고 프로젝트를 진행할 수 있다는 점이었습니다.
저는 간호사로 근무하며 자연스럽게 헬스케어 분야에 관심을 갖게 되었고, 의료 현장 경험을 새로운 커리어로 연결하고 싶었습니다.
단순히 개발만 배우는 과정이 아니라, 제가 익숙한 의료 도메인과 AI·데이터 분석을 함께 배울 수 있다는 점에서 AI 헬스케어 과정이 가장 적합하다고 느꼈습니다.
Q. 온라인 과정인데도 끝까지 몰입할 수 있었던 이유가 있었나요?
같은 기수 동료들과의 분위기가 가장 큰 힘이 되었습니다.
서로 친하게 지내며 모르는 부분을 도와주고 함께 버티는 분위기가 있었기 때문에 온라인 과정임에도 끝까지 완주할 수 있었습니다.
또한 조교님과 코치님들이 학습 방향을 잡는 데 많은 도움을 주셨습니다. 처음 접하는 내용이 많아 막막할 때도 있었지만, 질문하고 도움받을 수 있는 환경이 있었기 때문에 계속 따라갈 수 있었습니다.
온라인 수업이라는 점도 오히려 장점이었습니다. 장소의 제약 없이 학습할 수 있었고, 필요한 순간에 도움을 받으며 꾸준히 공부할 수 있었습니다.
📌 AI 헬스케어 과정은 전·현직 전문가들이 강사진으로 참여하고 있으며, 수강생들이 실제 현업에서 요구되는 역량을 기를 수 있도록 실무 중심으로 운영되고 있습니다.
[AI 헬스케어 대표 강사]
- 김복주 강사님
- 현)명지대학교 - AI 정보과학대학원 강의
- 전)서울사이버대학교 - 인공지능 강의
- 전)우리은행 - AI/빅데이터 개발 및 운영 / AI 개발 및 운영, 정보보안 감사
- 신동현 강사님
- 전)Toss Securities - 백엔드 개발자
- 전)Asleep - 백엔드 개발 리드
- 전)ABLY - 백엔드 개발
- 신윤섭 강사님
- 현)연세대, LG디스플레이, 미래에셋 , 삼성화재 등 AI 기업 교육 진행
- 전)뷰노(VUNO) - 연구개발본부 연구원
- 한기영 강사님
- 현)(주)데이터인사이트 - KT 에이블스쿨 1~8기 메인 강사
- 전)디플러스 - 동명대, 성균관대, 이화여대, University of Nations(미국)에서 데이터 분석 강의
- 전)(주)이랜드 시스템스 - 데이터 엔지니어, 정보전략실(데이터분석 팀) 팀장, 패션BG IT Manager
Q. 교육 전과 후를 비교했을 때, 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
가장 크게 달라진 점은 이 분야를 더 현실적으로 바라보게 되었다는 것입니다.
교육을 듣기 전에는 AI와 데이터 분석을 배우면 새로운 커리어로 바로 연결될 수 있을 것이라는 기대가 컸습니다. 하지만 실제로 공부해보니 이 분야는 생각보다 어렵고, 변화 속도도 매우 빠르다는 것을 느꼈습니다.
오히려 그 경험을 통해 제 부족한 부분을 더 명확하게 알게 되었습니다.
지금도 계속 공부해야 한다는 필요성을 느끼고 있고, 그런 자각이 저를 더 성장하게 만드는 계기가 되었다고 생각합니다.
Q. 취업에 가장 도움이 된 프로젝트는 무엇이었나요?
가장 도움이 된 프로젝트는 난임 데이터를 활용한 프로젝트였습니다.
난임 데이터는 의료 관련 지식이 없는 사람이 이해하기에는 다소 복잡한 데이터였습니다.
하지만 저는 간호사로 근무했던 경험이 있었기 때문에 데이터에 담긴 의료적 의미를 해석하고, 이를 쉽게 설명하는 데 강점이 있었습니다.
이 프로젝트를 통해 단순히 모델을 만드는 것에 그치지 않고, 데이터를 어떤 관점에서 살펴봤는지, 어떤 도메인 지식을 바탕으로 변수를 이해하고 활용했는지를 정리할 수 있었습니다.
이 경험은 면접에서도 의료 데이터 프로젝트 경험을 구체적으로 설명하는 데 큰 도움이 되었습니다.
AI 헬스케어 과정은 수강생들의 학습 수준과 실무 적응력을 함께 고려하여, 의료데이터를 활용한 프로젝트와 해커톤 중심으로 운영되고 있습니다.
- 흡연 여부 예측 AI 해커톤
- 스트레스 지수 예측 AI 해커톤
- 칼로리 소모량 예측 AI 해커톤
- 심리 성향 예측 AI 해커톤
- 흉부 X-ray 이미지 분류 AI 해커톤
- 난임 환자 대상 임신 성공 여부 예측 AI 해커톤
- 암환자 유전체 데이터의 변이 정보를 활용한 암종 분류 AI 모델 개발
- 만성질환 개선을 위한 챌린지 형태의 웹 서비스 개발 프로젝트
- 진료 기록 기반 복약 안내 및 생활습관 개선 가이드 생성 시스템 개발 프로젝트
Q. 전공이나 이전 경력은 이번 과정에서 어떻게 활용되었나요?
간호사로 근무했던 경험은 의료 데이터를 이해하고 설명하는 데 큰 도움이 되었습니다.
교육 수료 후 바로 개발자로 일하기에는 아직 부족한 점이 있다고 느꼈지만, 개발과 협업하는 직무라면 제 강점을 살릴 수 있겠다고 생각했습니다.
특히 문서 작성, 의료 도메인 이해, 의료진과 개발자 사이의 소통에는 자신이 있었기 때문에 서비스 기획 직무로 방향을 잡게 되었습니다.
결과적으로 간호사 경력은 단절된 경험이 아니라, 의료 AI 서비스 기획자로 나아가기 위한 중요한 기반이 되었습니다.
Q. 프로젝트 결과물을 포트폴리오와 면접에서 어떻게 활용하셨나요?
포트폴리오에서는 프로젝트 결과만 보여주기보다, 프로젝트를 진행하면서 어떤 생각을 했고 어떤 도메인 지식을 활용했는지를 꼼꼼하게 작성했습니다.
경력이나 프로젝트 경험이 많지 않았기 때문에, 단순히 “이런 모델을 만들었다”는 설명보다는 데이터를 어떤 방식으로 바라봤는지, 의료 지식을 바탕으로 어떤 변수를 이해하고 만들었는지, 문제를 어떻게 해석했는지를 중심으로 어필했습니다.
면접에서는 회사의 미래 사업 방향과 제 프로젝트 경험을 최대한 연결해서 설명하려고 했습니다.
기업에서는 의료 도메인 지식과 컴퓨터 관련 용어를 모두 이해하고, 개발자와 의료 현장 사이에서 번역가 역할을 할 수 있는 사람을 필요로 했기 때문에 이 부분이 강점으로 작용했다고 생각합니다.
직접 참여한 [난임 데이터를 활용한 프로젝트] 발표 자료 중 일부 발췌
Q. 지금 실제 업무를 하면서도 교육 과정이 도움이 된다고 느끼시나요?
네, 도움이 되고 있습니다.
현재는 기획자로 일하고 있기 때문에 교육 과정에서 배운 기술을 직접 개발 업무에 사용하는 경우는 많지 않습니다.
하지만 개발자와 함께 프로젝트 방향을 정하고 세부사항을 조율할 때, 교육 과정에서 배운 내용이 큰 도움이 됩니다.
개발자가 어떤 방식으로 생각하고 구현하는지 이해할 수 있고, 의료 도메인의 요구사항을 개발 관점에서 어떻게 전달해야 하는지도 조금씩 익히고 있습니다.
결국 AI 헬스케어 과정은 저에게 개발자가 되기 위한 과정이기도 했지만, 동시에 개발자와 더 잘 협업할 수 있는 기획자가 되기 위한 기반이 되어주었습니다.
Q. 마지막으로, AI 헬스케어 과정 지원을 고민하는 분들에게 한마디 부탁드립니다.
공부는 결국 평생 해야 하는 것 같습니다.
AI와 헬스케어 분야는 어렵고 빠르게 변하기 때문에, 한 번의 교육으로 모든 것이 완성되지는 않습니다.
하지만 중요한 것은 그 과정을 통해 내가 무엇을 모르는지 알게 되고, 앞으로 어떤 방향으로 공부해야 할지 감을 잡는 것이라고 생각합니다.
특히 의료나 헬스케어 분야 경험이 있는 분이라면, 그 경험은 분명 강점이 될 수 있습니다.
개발 실력이 아직 부족하더라도 의료 데이터를 이해하고, 현장과 기술 사이를 연결할 수 있는 역량은 충분히 가치가 있습니다.
처음부터 완벽할 필요는 없으니, 본인이 가진 경험을 믿고 한 걸음씩 도전해보셨으면 좋겠습니다.
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