IT 기술 따라잡기

https://youtu.be/DotegI2Q8fw

은퇴한 IT 엔지니어가 데이터센터 인력 프로그램을 조사한 이유

30년 넘게 IT 엔지니어로 일하다 몇 해 전 은퇴했다. 지금은 AI를 일상과 일에
어떻게 쓰는지 공부하면서 그 과정을 유튜브로 나누고 있다. 그런데 유튜브는
아직 수입이 되지 않는다. 그래서 수입이 되는 길을 찾기 시작했고,
그 과정에서 이 프로그램들을 만났다.

관심은 원래 있었다. 전기, 재생에너지, 스마트홈, IoT.
AI 데이터센터는 결국 전기와 광섬유를 다루는 일이라 그 관심과 겹쳤다.

왜 지금 이런 프로그램이 생겼나

Uptime Institute가 데이터센터 운영사 800곳 이상에 물었다.
"적합한 지원자를 찾을 수 있는가."

• 2025년 — 46%가 "못 찾는다"
• 2026년 — 53%

원문은 "More than half of all respondents in 2026 report difficulties finding
qualified candidates for open positions." 다.

처음 조사할 때 나는 이 숫자를 「60% 이상」으로 적었다가 원문을 확인하고 고쳤다.
53%(적합한 지원자를 못 찾음)와 약 2/3(채용난 또는 이직)가 섞인 것으로 보였다.
영상에서도 화면에 출처와 표본을 함께 띄웠다.

데이터센터 일자리는 네 갈래다

한 덩어리로 묶으면 길을 잃는다.

분야 예 요구되는 시기

지역에 따라 필요한 분야가 다르다. 신규 건설이 많은 애틀랜타·콜럼버스는
건설 직종을, 이미 운영 중인 북버지니아·시카고는 기술 운영을 뽑는다.
「데이터센터 취업」으로 검색하면 이 구분이 안 보인다.

가장 크게 잘못 알고 있던 것

프로그램 이름에 붙은 회사가 나를 고용하는 회사가 아니다.

이름에 붙은 회사 운영 주체 실제 고용주

지원서를 어디에 내는지도 제각각이다. 메타는 메타에 직접,
구글이 돈을 댄 과정은 지역 IBEW 지부에, 마이크로소프트는 학교에 등록한다.
「고용주」와 「지원처」는 또 다른 축이라, 이 둘을 섞으면 엉뚱한 곳에 지원하게 된다.

여섯 개를 가른 질문 하나

"훈련받는 동안 돈을 받는가?"

이 한 줄로 여섯 개가 정리됐다. 넷은 받고, 둘은 못 받는다.
못 받는 쪽은 등록금을 자비로 내고, 졸업해도 취업 보장이 없다.

5년 견습을 접은 이유 — 같은 프로그램, 반대의 답

Google.org가 자금을 댄 Inside Wireman 견습.

• 8,000시간 현장 근무
• 하루 8시간씩 해도 5년
• 시작 임금은 정식 기술자의 40%부터

20대에게는 권할 만하다. 5년 뒤에 어디서나 통하는 자격이 남는다.
50대인 나에게는 아니다. 남은 시간에서 5년의 비중이 다르고,
지금 당장 수입이 필요하다.

같은 프로그램이 나이에 따라 정반대의 답이 된다.
이건 프로그램의 문제가 아니라 조건의 문제다.

그리고 하나를 제대로 판정하니 옆 것도 같이 닫혔다.
④ 구글 전기 견습을 공식 표준서로 확인하자,
③ NABTU TradesFutures(마이크로소프트 지원)가 같은 조합 견습 경로라 자동으로 정리됐다.

그래서 어디에 지원했나

Meta America's Workforce Academy — 파이버 기술자 트랙.

• 4주
• 비용 $0 — 항공·숙박·일당까지
• 18세 이상, 미국 취업 자격, 경력 불문
• 이력서 한 장
• 수료 시 협력사 조건부 채용 확약

고른 이유는 셋이었다.
유급 넷 중 지금 시작할 수 있는 유일한 하나였고(나머지는 자격·공고·5년에 막혔다),
광섬유가 원래 관심 분야였고, 준비 시간이 가장 짧았다
— 성적증명서가 필요 없었다. 해외 학력은 발급에만 몇 주가 걸린다.

2026년 9월 1일 제출. 결과는 아직 모른다.

조건이 제일 좋았는데 지원할 수 없던 하나

AWS Work-Based Learning Program.
12개월 유급 → AWS 데이터센터 직고용. 학위·경력 불문. 켄트(WA)는 통근 가능.

문제는 지원할 공고가 없었다는 것이다.

날짜 전 세계 미국 워싱턴주

이틀 만에 사라졌다가 이틀 만에 돌아왔다.
이런 자리는 사람이 매주 손으로 확인할 수 없다.

그래서 자동화했다 — Claude 정기 실행

조사는 끝나도 감시는 끝나지 않는다. 그래서 Claude 정기 실행에 맡겼다.

• 매주 월요일 08:00, 클라우드에서 혼자 돈다
• amazon.jobs 검색 데이터를 조회한다
• 조건이 맞을 때만 메일을 보낸다
  • 보냄 — 워싱턴주 공고가 뜨거나, 기술·파이버 직군이 열릴 때
  • 안 보냄 — 물류·해외·사무직, 경력자 전용 공고

빈 메일을 매주 보내면 사람이 안 읽게 된다.
「조건이 맞을 때만」이 이 자동화의 핵심이다.

모르는 것은 모른다고 적었다

Big Bend Community College(마이크로소프트 지원) 과정에서
마이크로소프트 장학금이 전원 대상인지 선발인지 끝내 확인하지 못했다.
학교에 두 번 메일을 보냈고 두 번 다 반송됐다.

추정해서 적을 수도 있었지만, 영상 화면에 "확인하지 못했다"고 크게 적었다.
이 영상의 신뢰 근거는 확인한 것과 확인하지 못한 것을 구분한 데 있다.

조사 문서 전부 공개

프로그램별 요건·마감·연락처, 지역별로 찾는 방법,
실제로 쓴 이력서와 문의 메일까지 GitHub에 올려 뒀다.

Datacenter-Workforce-Programs (GitHub)

영어 문서와 영어 영상도 함께 만들었다.

⚠️ 조사 시점은 2026년 8~9월이다. 이 분야는 공고가 몇 주 만에 열리고 닫히니
움직이기 전에 반드시 원문을 다시 확인할 것.

결과가 나오면

지원 결과는 아직 나오지 않았다. 나오면 그것도 정리해서 올리겠다.

https://youtu.be/jkXtL5J4rUM

만드는 일이 쉬워졌는데, 왜 아무것도 달라지지 않았을까.
이번에 만든 영상은 그 질문에서 출발했다.

3주가 3분이 됐다

AI 코딩 도구가 좋아지면서 웹이든 앱이든 만드는 일 자체는 놀랄 만큼 쉬워졌다.
자연어로 설명하면 화면을 설계하고, 코드를 쓰고, DB를 붙이고, 오류까지 고친다.
이제는 빌드와 배포까지 한 흐름 안에서 끝난다.

문제는 그다음이다.

사용자 0명

영상 속 민우는 앱을 만들어 내놓는다. 하루가 지나도 0, 사흘이 지나도 0,
일주일이 지나도 0이다. 코드는 완벽했고 버그도 없었다.
그래서 그는 자기 실력을 의심하기 시작한다.

그런데 실력 문제가 아니었다.

이미 열 개가 있었다

비슷한 앱을 검색해 보니 이미 열 개가 있었다.
만든 사람들도 그와 같았다. 같은 도구, 같은 속도, 같은 결과물.

여기서 이 영상의 문장이 나온다.

AI는 사람을 가리지 않는다. 누구에게나 코딩을 해 준다.

어려운 코딩 문제를 AI가 풀어 준다는 것은 나만 푼다는 뜻이 아니라
누구나 푼다는 뜻이었다.
모두가 넘을 수 있는 벽은 더 이상 벽이 아니고, 벽이 아니면 해자도 아니다.

개발은 열한 칸이다

제품 개발을 지도로 펼치면 대략 이렇게 된다.

Need → Problem → User → Idea → Product Decision → Build →
Publish → Marketing → Usage → Feedback → Improvement

코딩(Build)은 열한 칸 중 한 칸이다.
그리고 그 한 칸을 이제 AI가 대신한다.

민우의 머릿속 지도에서는 이 한 칸이 화면의 대부분을 차지하고 있었다.
나머지 열 칸은 존재는 하지만 보이지 않는 크기였다.
영상에서는 이 지도가 실제로 모핑되며 펼쳐지도록 만들었다.

앞의 다섯 칸

• Need — 어떤 문제가 있는가
• Problem — 그 문제는 풀 가치가 있는가
• User — 누구의 문제인가
• Idea — 무엇을 만들면 풀리는가
• Product Decision — 사람들이 정말 그것을 원하는가

하나도 엔지니어링 질문이 아니다. 전부 코딩 전에 있다.

뒤의 다섯 칸

Publish(내놓고) · Marketing(알리고) · Usage(사람을 만나고) ·
Feedback(이야기를 듣고) · Improvement(고치는 일)

만드는 것이 끝이 아니었다.

두 개의 문

영상 4막에서 민우 앞에 문이 두 개 선다.

나를 위한 문 남을 위한 문

민우가 만든 것은 실패가 아니었다. 자기 도구로는 잘 작동했다.
문제는 그가 다른 쪽 문의 결과를 기대했다는 것이다.

질문이 바뀐다

누구의 / 어떤 문제를 / 왜 이 방식으로 푸는가?

「내가 무엇을 개발할 것인가」가 아니다.
다른 사람들이 지금 어떤 불편을 겪고 있는가, 그 불편을 왜 이 방식으로 풀어야 하는가.
시작은 내가 만들고 싶은 것이 아니라 남이 겪고 있는 것이어야 한다.

이 이야기는 지어낸 것이 아니다

며칠 전 저녁, 이 주제를 오래 고민해 오신 분과 긴 이야기를 나눴다.
그분이 그날 밤에 쓰신 글이 있다.

「코딩부터 배포까지 쉬워진 시대, 제품의 승부는 여전히 코딩 전에 갈린다」 —
송재희 (Build with AI)
글 읽기

글에 나오는 「오랜만에 만나 저녁을 먹은 지인」이 나다.
영상이 이야기로 푼 것을 이 글은 실무 절차로 정리한다.
Cal AI 사례로 「AI에게 시켜서 앱을 만든 비개발자」라는 통념을 정정하는 대목이 특히 좋다.

이분의 온라인 특강을 빌더스 라운지에서 준비하고 있다.
일정이 확정되면 따로 공지할 예정이다.

어떻게 만들었나

• 영상: Remotion — React 컴포넌트로 영상을 만든다. 27슬라이드, 5분 44초
• 그림: ChatGPT · Gemini · Copilot · Grok으로 컷마다 만들어 매번 골랐다.
  선택은 눈으로만 하지 않고 밝기·좌우 편차·최종 렌더 크기에서의 선 밀도를 측정해 비교했다
• 동영상: Gemini Veo — 프롤로그 두 컷. 10초 클립을 0.5배로 늘려 썼다
• 음성: Qwen3-TTS — 나레이터·민우·지현에게 각각 다른 목소리를 배정했다
• 음악: FreePD (CC0)
• 전 과정 Claude Code로 진행

가장 신경 쓴 것은 밝기 곡선이다.
S01 138 → S10 25(최저점) → S23 191로 흐르게 만들었다.
어두운 구간이 정확히 3막에 앉고, 4막에서 지도가 펼쳐지며 올라온다.
이야기의 구조를 화면의 밝기로 한 번 더 말하게 한 셈이다.

영어 버전

What Will You Build?

AI에게 일을 시켜 놓고도 자리를 못 뜬 적이 있습니다. 실제 작업은 에이전트가 다 하는데, 파일을 건드리는 단계마다 사람이 승인을 눌러 줘야 하니까요.

이걸 휴대폰에서 해결하려고 방법을 전부 찾아 직접 세팅해 봤습니다. Claude Code, Codex, SSH 세 가지입니다.

쓰는 AI에 따라 방법이 갈린다

세 개를 다 세팅해 보고 나서 구조를 다시 잡았습니다. 난이도 순서로 올라가는 게 아니라, 쓰는 AI가 무엇이냐에 따라 갈 길이 정해져 있습니다.

쓰는 AI 방법 소요

Codex 를 쓰는 사람에게 1번은 아무 소용이 없습니다. 기능 자체가 없으니까요.

그리고 SSH 는 Gemini 전용이 아닙니다. CLI 를 쓸 수 있는 AI라면 Claude 든 Codex 든 전부 이 방법으로 됩니다. 앞의 두 방법이 못 하는 셸 작업까지 됩니다.

1. Claude Code — Remote Control (5분)

앱에 이미 들어 있습니다. 최신 버전인지 확인하고 세션에서 명령 하나만 치면 됩니다.

/remote-control

입력창에 파란 배지가 생기면 켜진 겁니다. 폰의 Claude 앱에서 같은 계정으로 들어가면 그 세션이 그대로 보입니다. 승인 버튼도 폰에서 눌립니다.

끄는 것도 같은 자리에서 같은 명령으로 합니다.

2. 여기서 막히면 API 키가 원인입니다

환경 변수에 ANTHROPIC_API_KEY 가 설정돼 있으면 Remote Control 이 동작하지 않습니다. 증상이 헷갈립니다.

앱에서는 됩니다. 터미널에서만 안 됩니다.

이 조합으로는 검색해도 잘 안 나옵니다. 구독 로그인과 API 키 인증이 서로 다른 경로라서 생기는 문제인데, 에러 메시지가 그걸 말해 주지 않습니다.

키를 지우거나 해당 세션에서만 비워 주면 바로 됩니다.

3. Codex — ChatGPT Desktop (15분)

터미널에서는 못 켭니다. 데스크톱 앱이 호스트 역할을 합니다.

1. ChatGPT 데스크톱 앱 설치
2. Settings → Connections
3. Add 버튼 → QR 코드가 뜹니다
4. 폰으로 QR 찍고 본인 확인

Add 버튼을 눌러야 QR 화면이 나옵니다. 이 단계가 안내에 잘 안 나와 있습니다.

Codex 에만 있는 것

브라우저 화면 조작이 됩니다. 로컬 ChatGPT Desktop 에서는 웹 브라우저가 보이고, 아이패드에서 원격으로 그 브라우저를 조작할 수 있습니다. 다만 아이패드의 ChatGPT 앱에서 브라우저 화면 자체를 볼 수는 없습니다.

작업 이어받기(handoff)도 있는데, 컴퓨터와 폰 사이가 아니라 컴퓨터와 다른 컴퓨터 사이입니다. Git 상태를 넘기는 방식이라 호스트가 두 대 이상 필요합니다. 폰은 콘솔이지 호스트가 아닙니다.

4. SSH — 모든 AI에서 되는 방법 (30분)

1. Tailscale 을 양쪽(컴퓨터와 폰)에 설치
2. Windows OpenSSH 서버 켜기
3. 방화벽 설정 + 작업 전용 계정 만들기
4. 폰에서 Termius 로 접속

공유기는 건드리지 않습니다. 집 컴퓨터가 바깥으로 먼저 연결을 맺는 구조라 포트포워딩이 필요 없습니다.

5. 제가 걸려 넘어진 것들

• 아이패드에 Tailscale 을 안 깔았습니다. 양쪽 다 필요합니다
• GitHub 인증 팝업이 원격에서는 안 뜹니다
• 한글 입력 시 자모가 분리됩니다. 터미널 앱과 IME 조합 문제입니다

안전 관련

Claude·Codex 방식은 평소 쓰는 계정에 그대로 붙습니다. 대화 내용이 서버를 거칩니다. 민감한 자료를 다룰 때는 연결을 끄고 컴퓨터 앞에서 하는 편이 낫습니다.

SSH 방식은 작업 전용 계정을 따로 만들어 쓰는 것을 권합니다. 관리자 계정을 그대로 열어 두지 마세요.

영상

한국어판 (11분 18초)
https://youtu.be/d308t2uQw3I

영어판 (10분 38초)
https://youtu.be/OKxdx6KbOPg

명령어 전문과 복구 플레이북
https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL

정리

오늘 하실 것은 하나입니다. 본인이 쓰는 AI 하나를 정하고, 그것에 해당하는 방법만 하십시오. 셋 다 할 필요 없습니다.