👩🏻⚕️ AI 헬스케어 과정을 통해 의료 AI 기업 AI 개발자로 취업한 이야기
“실무 경험 없이도, 의료 AI 개발자가 될 수 있을까?”
이번 글에서는 근골격계 AI 의료기기를 개발하는 기업에서 AI 개발 담당으로 근무하고 있는 AI 헬스케어 3기 수료생 김OO님의 이야기를 소개합니다.
김OO님은 실무 경험이 없는 상태에서 취업을 준비하며, 자신의 역량을 보여줄 수 있는 프로젝트와 포트폴리오가 필요하다고 판단해 AI 헬스케어 과정을 선택했습니다. 과정 중에는 매번 다른 데이터와 문제를 다루는 여러 프로젝트를 수행하며, 단순히 모델을 만드는 수준을 넘어 딥러닝과 의료영상 분석의 기본기를 쌓았습니다. 현재는 X-ray 의료영상 데이터를 활용한 AI 모델링 업무를 담당하며, 데이터 라벨링과 전처리 등 의료영상 AI 개발 과정 전반을 경험하고 있습니다.
Q. 간단한 자기소개와 현재 맡고 있는 일을 소개해 주세요.
안녕하세요. AI 헬스케어 과정 3기 수강생 김OO입니다.
현재 근골격계 AI 의료기기를 개발하는 기업에서 AI 개발 업무를 담당하고 있습니다.
주로 X-ray 의료영상 데이터를 활용한 AI 모델링 업무를 수행하고 있으며, 모델 학습에 필요한 데이터 라벨링과 전처리 등 의료영상 AI 개발 과정 전반을 경험하고 있습니다.
Q. 인턴 참여는 어떻게 하게 되셨나요?
오즈코딩스쿨 교육 과정의 기업 연계를 통해 기회를 얻게 되었습니다.
오즈코딩스쿨을 통해 제 이력서와 포트폴리오가 기업에 전달되었고, 이를 검토한 기업에서 먼저 면접 제안해 주셨습니다. 면접을 진행하면서 제가 교육 과정에서 경험했던 AI 헬스케어 프로젝트와 서비스 개발 경험을 실무에서 더욱 발전시킬 수 있겠다는 생각이 들어 참여하게 되었습니다.
Q. 온라인 수업임에도 끝까지 완주할 수 있었던 동력이나, 본 과정만의 운영상 장점(조교, 상주 강사 등)은 무엇이었나요?
가장 큰 동력은 취업에 대한 절실함이었습니다. 실무 경험이 없는 상태에서 취업을 준비하다 보니 제 역량을 보여줄 수 있는 포트폴리오와 프로젝트 경험이 필요하다고 생각했고, 교육 과정에서 여러 프로젝트를 수행하며 이를 하나씩 채워나갈 수 있었습니다.
또한 혼자 공부했다면 어디서부터 시작해야 할지 몰랐을 내용들을 체계적으로 접할 수 있었고, 모르는 부분이나 진로에 대한 고민이 생겼을 때 관련 전공자인 강사님들께 직접 질문하고 피드백을 받을 수 있다는 점도 큰 도움이 되었습니다.
무엇보다 같은 목표를 가진 동기들에게 많은 자극을 받았습니다. 이미 잘하는 분들도 더 많이 공부하고 노력하는 모습을 보면서 자연스럽게 저도 더 열심히 해야겠다는 동기부여를 받을 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 강 - 전)(주)이랜드 시스템스 - 데이터 엔지니어, 정보전략실(데이터분석 팀) 팀장, 패션BG IT Manager
Q. 교육 전과 후, 본인이 가장 크게 성장했다고 느끼는 부분은 무엇인가요?
아무래도 가장 눈에 보이는 변화는 다양한 프로젝트 경험을 쌓으면서 제 포트폴리오를 채울 수 있게 된 것입니다. 하지만 그보다 더 크게 달라진 점은 제가 무엇을 알고, 무엇을 모르는지를 조금씩 구분할 수 있게 되었다는 점이라고 생각합니다.
교육 과정을 100% 이해했다고 말할 수는 없지만, 교육을 받으면서 혼자 공부했다면 존재조차 몰랐을 기술과 개념들을 많이 접했고, 제가 아직 배워야 할 것이 많다는 것도 알게 되었습니다. 처음에는 부족함을 느끼는 것이 부담스럽기도 했지만, 지금은 무엇을 더 공부해야 하는지 알게 되었다는 것 자체가 성장이라고 생각합니다.
여러 프로젝트를 직접 경험하면서 새로운 기술을 접했을 때 스스로 찾아보고 적용해보는 습관도 생겼고, 이러한 경험들이 실제 취업을 준비하는 과정에서도 많은 도움이 되었습니다.
Q. 포트폴리오를 준비하면서 가장 신경 쓴 부분은 무엇인가요? 실제 면접에서 질문을 많이 받았던 프로젝트나 기업이 관심을 보였던 포인트도 함께 소개해 주세요.
가장 신경 쓴 부분은 프로젝트 내용을 짧지만 밀도 있게 정리하는 것이었습니다. 포트폴리오에서는 한 프로젝트를 몇 줄 안에 설명해야 하기 때문에, 단순히 어떤 기술을 사용했는지를 나열하기보다 어떤 문제를 해결하려 했고, 왜 그 기술을 선택했으며, 결과가 어떻게 나왔는지가 드러나도록 작성하려고 했습니다.
가능하면 성과도 수치로 표현했습니다. 예를 들어 모델 성능 지표나 API 응답 속도처럼 객관적으로 보여줄 수 있는 결과는 숫자로 정리했습니다. 다만 포트폴리오에 기술을 적는 것만큼 중요한 것이, 그 기술이 무엇이고 왜 사용했는지를 실제로 설명할 수 있도록 준비하는 것이라고 느꼈습니다.
물론 요즘은 AI 도구를 활용하면 코드 구현 자체는 훨씬 빠르겠지만, 면접에서는 결국 본인이 사용한 기술을 얼마나 이해하고 있는지가 드러난다고 생각합니다. 실제 실무 면접에서도 "프로젝트에 XGBoost를 사용했던데, XGBoost가 무엇이고 왜 선택했나요?", "성과 지표로 ROC-AUC를 사용했는데 ROC와 AUC는 각각 무엇인가요?"와 같은 질문을 받았습니다.
그래서 포트폴리오를 준비할 때는 성과를 보기 좋게 정리하는 것과 동시에, 내가 사용한 기술을 말로 설명할 수 있을 정도로 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다.
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. 실제 면접은 어떻게 준비하셨고, 어떤 질문을 받으셨나요?
1) 면접 준비 방법
면접은 크게 기본적인 인성 질문, 프로젝트 설명, 직무 관련 기술 질문, 그리고 지원 기업의 도메인 관련 질문으로 나누어 준비했습니다.
기본적으로는 1분 자기소개, 성격의 장단점, 팀 프로젝트 경험, 프로젝트에서 어려웠던 점과 해결 과정, 앞으로의 커리어 목표 등을 준비했습니다. 프로젝트는 대표 프로젝트를 중심으로 "무엇을 만들었는지"뿐 아니라 "성과가 어땠는지", "다시 한다면 무엇을 개선할지"까지 설명할 수 있도록 연습했습니다.
제가 면접을 본 회사가 근골격계 X-ray 기반 의료 AI를 개발하는 기업이었기 때문에, PACS나 DICOM 같은 의료영상 관련 기본 용어도 따로 공부했습니다.
2) 실무 면접
실무 면접에서는 대표 프로젝트 설명과 함께, 실제 프로젝트에서 사용한 기술을 깊게 확인하는 질문이 나왔습니다.
- 자기소개
- 대표 프로젝트 하나 설명해주세요
- 이력서 OO프로젝트에서 xgboost를 사용했던데, 그게 뭐고 왜 그 모델을 선택했나요?
- 성과 지표로 roc-auc로 나타냈던데, roc는 뭐고 auc는 뭔가요?
3) 임원 면접
- 자기소개
- 성격의 장단점 (가치관, 성장 가능성)
- 의료 도메인 지식 여부
- 꿈(앞으로의 목표)이 무엇인가요?
4) 🌟 준비했으면 너무 좋았을 것
특히 의료 AI 기업을 준비한다면 모든 의료 분야를 폭넓게 아는 것보다, 한 가지 의료 도메인을 직접 공부하거나 프로젝트에서 깊게 다뤄본 경험이 있으면 도움이 된다고 느꼈습니다. 예를 들어 뇌 MRI, 당뇨병, 혈당 지표, 근골격계 X-ray처럼 한 영역이라도 직접 공부해본 경험이 있다면, 다른 의료 분야의 회사에 지원하더라도 그 경험이 분명한 강점으로 이어질 수 있다고 생각합니다.
Q. 지금 실제 업무를 수행하면서 교육 과정에서 배운 내용이 얼마나 도움이 되고 있나요?
솔직히 AI 헬스케어라는 분야 자체가 매우 넓기 때문에 6개월이라는 기간 동안 모든 내용을 깊게 익히기는 어렵다고 생각합니다. 다만 짧은 기간 안에 다양한 분야를 경험하면서, 이후 어떤 내용을 더 공부해야 하는지 방향을 잡는 데 큰 도움이 되었습니다.
특히 교육 과정에서 다양한 주제의 프로젝트를 진행하면서 서로 다른 데이터와 문제를 경험할 수 있었습니다. 프로젝트마다 사용하는 모델도 달랐고, 팀 구성도 매번 바뀌었기 때문에 같은 문제라도 사람마다 접근 방법이 다르다는 것을 자연스럽게 볼 수 있었습니다. 제 팀뿐 아니라 다른 팀들의 발표와 결과를 보면서 "이런 방식으로도 문제를 풀 수 있구나"라는 시야를 넓힐 수 있었던 점이 좋았습니다.
또한 딥러닝과 영상 분석을 짧게나마 접해본 경험도 현재 업무를 이해하는 데 도움이 되고 있습니다. 지금은 X-ray 의료영상 데이터를 활용한 모델링 업무를 하고 있는데, 교육 과정에서 CNN이나 이미지 분석의 기본 개념을 접해본 덕분에 완전히 처음부터 시작하는 느낌은 아니었습니다.
무엇보다 교육을 통해 다양한 분야를 한 번씩 경험해본 것이, 새로운 업무를 맡았을 때 무엇을 먼저 공부해야 하는지 파악하는 힘을 길러준 것 같습니다.
Q. 수료 후 비교적 빠르게 취업(또는 인턴십)에 성공할 수 있었던 가장 큰 이유는 무엇이라고 생각하시나요? (본인만의 비결도 좋고, 교육 과정, 프로젝트, 포트폴리오, 취업지원 중 가장 도움이 되었던 부분이 있다면 말씀해 주세요.)
겉으로 보면 수료 후 비교적 빠르게 취업한 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 교육을 시작한 지 한 달 정도 되었을 때(프로젝트 1개 한 이후)부터 취업 준비를 병행했습니다. 사람인, 잡코리아, 고용24 같은 채용 사이트를 꾸준히 확인하면서 지원할 수 있는 공고에는 계속 지원했습니다.
가장 큰 도움이 된 것은 역시 프로젝트 경험이었습니다. 프로젝트를 하나 끝낼 때마다 이력서와 포트폴리오에 적을 수 있는 내용이 늘어났고, 동시에 제가 부족한 부분도 더 명확하게 알 수 있었습니다. 또 주변 동기들이 열심히 준비하는 모습을 보면서 자연스럽게 경쟁심과 동기부여도 생겼습니다.
하지만 어느 한 가지 때문에 취업할 수 있었다고 생각하지는 않습니다. 교육 과정 자체도 운영진분들께서 지속적으로 피드백을 반영하려는 모습이 있었고, 추가 특강이나 취업 지원 프로그램도 도움이 되었습니다. 이력서와 포트폴리오 첨삭, 면접 특강 등 현업자들의 피드백을 받을 수 있었던 점도 실제 취업 준비에 유용했습니다.
연계 기업의 경우 교육사를 통해 제 이력서와 포트폴리오가 기업에 전달되었고, 이를 본 기업에서 먼저 면접을 제안해 주셨습니다. 다만 저는 이 연계만 기다리기보다는 교육 과정 중에도 계속 직접 지원을 병행했습니다.
(김00이 참여한 만성질환 생활습관 챌린지 웹 서비스 최종 프로젝트 발표 자료)
결국 취업 준비는 교육을 듣는 것, 프로젝트를 쌓는 것, 포트폴리오를 정리하는 것, 계속 지원하는 것이 모두 같이 이루어져야 한다고 생각합니다.
Q. 주변 지인에게 이 과정을 추천한다면 어떤 점 때문에 추천하고 싶나요?
프로젝트에 참여하고 끝내기보다는, 프로젝트 과정에서 생긴 모든 경험을 최대한 기록해두는 것을 추천하고 싶습니다.
예를 들어 머신러닝 프로젝트라면 "EDA를 통해 어떤 문제를 발견했고, 그 이유로 어떤 모델을 선택했는지", "1차 시도에서 성능이 부족해서 2차 시도에서는 무엇을 바꿨는지(모든 시도마다 기록하는게 좋아요. 나중에 다 쓰지 않더라도 내가 어떻게 했었지를 복기하는데 큰 도움이 됩니다)", "최종적으로 어떤 결과가 나왔는지"를 남겨두면 좋습니다.
기술적인 문제뿐 아니라 팀 프로젝트에서 있었던 작은 갈등이나 의사결정 과정도 기록할 가치가 있습니다. 나중에는 자기소개서나 면접에서 "팀 내 갈등을 어떻게 해결했는지", "문제가 생겼을 때 어떤 방식으로 대응했는지"를 설명할 수 있는 좋은 경험이 될 수 있습니다.
프로젝트가 끝난 뒤에도 "이 부분은 아쉬웠으니 개인적으로 더 개선해보고 싶다"는 생각이 들면 직접 이어서 해보는 것도 추천합니다. 이런 경험이 쌓이면 단순히 프로젝트 개수가 많은 포트폴리오가 아니라, 본인이 어떻게 고민하고 성장했는지가 보이는 포트폴리오가 된다고 생각합니다.
그리고 AI 헬스케어 분야를 목표로 한다면, 프로젝트와 별개로 의료 도메인 지식도 한 분야 정도는 깊게 공부해보는 것을 추천하고 싶습니다. 모든 의료 분야를 다 알 수는 없지만, 특정 질환이나 의료영상 영역을 직접 공부해본 경험이 있으면 이후 다른 의료 AI 기업에 지원할 때도 큰 강점이 될 수 있다고 생각합니다.
Q. 새로운 도전을 망설이는 예비 수강생들에게 전하고 싶은 한마디가 있다면?
교육을 받다 보면 나보다 훨씬 잘하는 사람을 만나기도 하고, 과정 중 먼저 취업해서 떠나는 동기를 보게 될 수도 있습니다. 반대로 수료한 뒤에도 생각만큼 빠르게 취업이 되지 않을 수도 있습니다. 그럴 때 다른 사람과 비교하다 보면 자신감이 떨어지고 조급해지기 쉬운 것 같습니다.
그래도 각자 자신만의 강점은 분명히 있다고 생각합니다. 지금 당장은 그 강점이 무엇인지 모르더라도, 계속 경험하고 공부하면서 자신만의 것을 하나씩 채워나가다 보면 결국 그것을 알아봐 주는 기회가 올 수 있다고 생각합니다.
저도 취업을 준비하면서 불안하고 조급했던 순간이 많았습니다. 최근 30년간 시간강사로 일하시다 정년퇴임을 앞두고 초빙교수가 되신 정일영 선생님의 유퀴즈 인터뷰 속에서 "60이 돼도 기회는 온다"라는 마지막 말씀이 특히 기억에 남았습니다.
당장 결과가 보이지 않는다고 너무 조급해하지 않았으면 좋겠습니다. 자신의 부족한 부분을 하나씩 채우면서 계속 나아가다 보면, 생각하지 못했던 순간에 기회가 찾아올 수도 있습니다. 저 역시 그렇게 얻은 기회를 이제 막 시작하는 단계라고 생각합니다. 모두들 응원합니다!!
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