IT 기술 따라잡기

https://youtu.be/ma59E0ij1_w

미국에서 요양보호사(Home Care Aide)로 일하려면 무엇이 필요한지 한 달 동안 알아봤다.
결론부터 쓰면 내가 알고 있던 순서가 반대였다.

자격증이 먼저가 아니다

워싱턴주 보건부 문서에 이런 문장이 있다.

If you are not currently working, you are not able to complete the background check.

여기서 「일하고 있다」는 건 돌봄 기관에 채용된 상태를 말한다. 채용되기 전에는
배경조회 자체를 시작할 수 없고, 배경조회가 없으면 자격 절차가 진행되지 않는다.
즉 자격증을 미리 따 두는 것이 불편한 게 아니라 구조적으로 불가능하다.

순서는 이렇다.

1. 기관에 채용된다
2. 배경조회를 받는다
3. 75시간 교육을 받는다 (그중 실습실 출석은 16시간, 나머지는 온라인)
4. 필기와 실기 시험을 본다

이걸 모르면 취업도 하기 전에 자기 돈으로 교육부터 등록하게 된다. 수강료가 기관에 따라
650~745달러이고, 여기에 신청비 100달러, 필기 49달러, 실기 101달러가 따로 붙는다.
채용되면 교육을 유급으로 제공하는 기관도 있다.

채용일부터 도는 시계

채용이 먼저라는 건 기한도 그날부터 시작된다는 뜻이다.

기한 내용

200일은 한시 규칙이 적용 중이라 365일로 안내되는 곳도 있다. 어느 쪽이든 채용이 먼저이고
시계는 그날부터 돈다.

그리고 이 시계는 자격을 딴 뒤에도 멈추지 않는다. 자격증은 매년 생일에 만료되고,
갱신비 100달러와 보수교육 12시간이 매년 들어간다. 한 번 따면 끝나는 자격이 아니다.

의료보험 80시간 — 합산되지 않는다

조사에서 가장 놓치기 쉬웠던 대목이다. 의료보험이 열리는 조건은 월 80시간을 두 달 연속인데,
이 80시간을 고용주별로 센다.

A기관에서 40시간, B기관에서 40시간을 일하면 합쳐서 80시간이지만 어느 쪽에서도 기준을
못 채운다. 80시간을 일하고도 보험이 없는 것이다.

일감이 부족할까 봐 여러 기관에 걸쳐 두는 게 안전해 보이는데, 보험만 놓고 보면 정확히 반대다.
그래서 전략이 갈린다 — 지원은 여러 곳에, 채용된 다음에는 시간을 한 곳에 몰아준다.

공고 22건이 사실은 4건이었다

지원 포털에 공고가 22건 떠 있었다. 문서를 대조해 보니 실제로는 한 장이었다. 지역과 시급
상한, 전화번호만 다른 같은 문서였다.

그리고 중요한 건 어느 사무소로 채용되느냐가 배정받는 카운티 전체를 정한다는 점이었다.
통근 가능한 공고는 22건 중 4건으로 줄었다.

여기에 하나 더 — 공고의 필수 요건에 자기 차와 본인 명의 자동차 보험이 들어 있다.
자격증과 시급만 보다가 놓치기 쉬운데, 이게 없으면 시작 자체가 안 된다.

가족을 돌보는 경우는 길이 다르다

워싱턴주에는 가족을 돌보고 급여를 받는 별도 제도가 있다. 다만 누가 되고 누가 안 되는지가
명확히 나뉜다.

• ✅ 성인 자녀, 형제자매, 친족, 친구
• ❌ 배우자 — 워싱턴주 보건복지부가 명시하고 있다. 배우자끼리는 서로를 돌보고 급여를 받을 수 없다
• ❌ 만 18세 미만 자녀를 돌보는 부모

예외가 둘 있는데 재향군인 돌봄 제도와 워싱턴 케어스다.

신청 순서에서 가장 중요한 건 첫 단계다. 돌보는 사람이 아니라 돌봄을 받을 사람이 먼저
애플헬스 메디케이드 장기요양 자격을 받아야 한다. 이건 노력해서 되는 게 아니라 주정부 평가로
정해진다. 여기가 진짜 관문이다.

그 자격이 나오면 CDWA 웹사이트에서 개인 제공자로 지원한다. 배경조회는 그대로 받지만
교육은 30시간이고 HCA 자격증도 필요 없다.

AI로 조사하면서 만난 반례

이 조사는 VibeLearn AI 방식으로 진행했다. 무엇을 모르는지 먼저 목록으로 만들고,
자격 / 급여와 보험 / 우리 동네 일자리 / 나에게 맞는지로 모듈을 쪼개서 하나씩 확인했다.
확인된 것과 아직 모르는 것을 분리해서 적는 것이 이 방식의 핵심이다. 조사와 결정을 섞지 않는다.

그런데 과정에서 예상 못한 일이 있었다.

자료가 쌓이니까 문제가 생겼다. 나야 다 읽었지만 가족에게 이대로 보여줄 수는 없었다.
노트는 남이 열어 보기 번거롭고 카톡에 옮기기엔 너무 길었다. 그래서
「가족에게 이 내용을 공유할 방법을 알려 달라」고 물어봤다.

그랬더니 읽기 쉬운 한 페이지를 만들어서 링크로 내놓았다. Claude의 Artifacts라는 기능인데
나는 그런 기능이 있는 줄도 몰랐다. 내가 시킨 건 「공유할 방법을 알려 달라」였지
「아티팩트로 만들어 달라」가 아니었다.

나는 늘 이렇게 생각해 왔다. 사람이 AI에게 일을 시킬 정도는 알고 있어야 일을 잘 시킨다고.
그런데 이 경우는 반대였다. 이름조차 모르던 기능을 AI가 알아서 찾아 썼다.

지시자가 알아야 하는 것은 수단이 아니라 목적의 명확함일지도 모르겠다.

그래서 지원했는가

아직이다.

조건은 다 알아봤다. 시급도, 보험 조건도, 어느 기관에 어떻게 넣어야 하는지도. 그런데 마지막에
남은 질문은 정보로 답할 수 있는 게 아니었다. 다른 성인의 몸을 씻기는 일을 전문적인 업무로
할 수 있겠는가 — 자료를 더 찾는다고 답이 나오지 않더라.

이 글도 하시라고 권하려고 쓴 게 아니다. 결정은 각자 하는 것이다.

자료

• 조사 문서 전체 (GitHub): CatchUpAI_VL / WA-Caregiver-Pathways

• 가족과 나누려고 만든 안내 페이지 (한국어 / English): 요양보호사, 우리가 할 수 있을까

• 조사 방식 — VibeLearn AI: GitHub

• 영어판 영상: Home Care Aide — Could I Actually Do This?

⚠️ 이 글의 숫자와 절차는 전부 워싱턴주 기준이고, 그중에서도 Pierce County 반경 50마일에서
2026년 9월에 알아본 것이다. 다른 주는 자격증 이름부터 다르고 「취업이 먼저인지 자격이 먼저인지」가
가장 크게 갈린다. 영상 4부에 무엇을 확인해야 하는지 정리해 뒀다. 수강료·수수료·기한은 기관과
시기에 따라 바뀌므로 반드시 해당 기관과 주 보건부에 직접 확인하시기 바란다.

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?