잠깐, 이 글의 제목에 낚이셨나요? 😄 💡 AX인재 채용의 고민, 다들 있으시죠? 최근 누군가의 글에 댓글을 달다가 이런 생각이 들었습니다. "왜 이걸 모르지? 아, AX를 직접 해보지 않으면 모를 수밖에 없겠구나." 그 깨달음이 이 글의 출발점입니다. AX(AI Transformation) 인재를 모집하는 기업들이 늘고 있습니다. 그런데 문제가 있어요. AX를 경험해보지 않은 면접관이 AX인재를 어떻게 검증하느냐 는 것입니다. 마치 코딩을 모르는 HR 담당자가 개발자를 뽑는 것과 같은 상황이죠. 🎯 30분 AX인재 검증 프레임워크 제가 실제로 쓰는 방법을 공개합니다. Step 1: 코딩 테스트처럼 주제를 던져준다 일반 코딩 테스트처럼 특정 주제 를 줍니다. 대신 규칙이 다릅니다: ✅ 원하는 AI 툴을 자유롭게 써도 됩니다 ✅ 또는 지정된 AI 환경에서 결과를 내도 됩니다 ⏱️ 시간: 30분 AX 지원자이므로 90% 이상은 결과물을 냅니다. 결과를 전혀 못 내는 지원자는? 일단 탈락입니다. Step 2: 결과물의 '결과'가 아니라 '구조'를 본다 여기서부터가 핵심입니다. 결과물의 내용보다 훨씬 중요한 것 이 있습니다. 📁 폴더 구조를 보라 ✅ 좋은 예시 project-root/ ├── docs/ # 요건 정의서, 사양서, 작업 지시서, 작업이력 ├── src/ # 소스코드 ├── .agent/ # role, rule, skill, workflow ├── .gitignore # 환경 파일 관리 ├── .env.example # 환경 변수 표준화 ├── AGENTS.md # 에이전트 설정 └── README.md # 프로젝트 개요 ❌ 나쁜 예시 project-root/ ├── main.py ├── test.md (root에 문서 흩어짐) ├── config.json ├── re...
지구를 넘어 우주로: Google Trends로 본 AI와 우주 기술(Space Tech)의 대융합 최근 Google Trends(구글 트렌드)에서 가장 눈에 띄는 기술적 검색 급상승 키워드 중 하나는 바로 'AI'와 '우주 기술(Space Tech)'의 교차점 입니다. 인공지능 기술의 폭발적인 발전은 지상에서의 데이터 센터 전력 및 쿨링 한계에 부딪히고 있으며, 이를 해결하기 위해 우주라는 새로운 미지의 영역으로 눈을 돌리고 있습니다. 또한, 우주 탐사와 위성 통신 분야 역시 실시간 데이터 처리와 자율 탐사를 위해 에지 AI(Edge AI) 기술을 필수적으로 도입하고 있습니다. 이 글에서는 구글 트렌드 검색어 분석을 기반으로 AI와 우주 기술의 융합 트렌드를 살펴보고, 이것이 미래의 엔지니어와 기술 기업에 어떤 기회와 인사이트를 제공하는지 깊이 있게 분석합니다. 1. 구글 트렌드가 보여주는 '우주 AI'의 검색 급상승 구글 트렌드 분석에 따르면 최근 몇 달간 다음과 같은 키워드의 검색량이 급격한 상승세를 기록했습니다. 우주 데이터 센터 (Orbital Data Center) 에지 AI 우주선 (Edge AI Spacecraft) 구글 프로젝트 선캐처 (Google Project Suncatcher) 우주 쓰레기 관리 AI (Space Debris AI) 이러한 검색 트렌드는 단순한 호기심을 넘어, 거대 테크 기업과 우주 스타트업들이 실제로 우주 환경에 컴퓨팅 인프라를 구축하려는 움직임에 동참하고 있음을 시사합니다. 2. 궤도 컴퓨팅(Orbital Computing)과 우주 데이터 센터의 서막 지상 데이터 센터의 가장 큰 걸림돌은 전력 확보 와 **열 방출(쿨링)**입니다. 현대의 거대 언어 모델(LLM)과 AI 워크로드는 천문학적인 전력을 소모하며 탄소 배출 문제를 야기합니다. 이에 따라 우주 공간에서 무한히 쏟아지는 태양광 에너지 와 절대 영도에 가까운 우주의 냉각 환경 을 활용하려는...