한양대학교 기술경영전문대학원

한양대학교 기술경영전문대학원(MOT)은 빠르게 변화하는 기술과 산업의 흐름을 폭넓게 이해하고,
이를 실제 조직과 사업 현장에 적용할 수 있는 전문성과 연구 역량을 기르는 교육과정을 운영하고 있다.

김선일 원우는 현재 삼성SDS AX센터에서 데이터 엔지니어이자 시니어 컨설턴트로 근무하며,
다양한 산업 분야의 AI 서비스 구축을 지원하고 있다. 빠르게 변화하는 AI 기술을 보다 깊이 있게 이해하고,
실무 경험을 체계적인 연구 역량으로 확장하고자 MOT 진학을 결심했다.

MOT의 수업과 연구를 통해 AI와 데이터 분야의 전문성을 쌓고,
다양한 배경을 지닌 원우들과 교류하며 시야를 넓혀온 김선일 원우.
배움과 교류를 바탕으로 실무 역량을 확장하고 커리어에도
 긍정적인 변화를 만들어온 그의 이야기를 들어보았다.

1. 현재 삼성SDS에서 담당하고 계신 역할과 주요 업무 영역에 대해 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 삼성SDS AX센터에서 데이터 엔지니어이자 시니어 컨설턴트로 근무하고 있는 김선일입니다.

최근 기업 현장에서는 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
 저는 이러한 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 ‘AI Ready Data Platform’을 구축하고,
 AI 에이전트가 활용할 데이터 파이프라인을 설계하는 업무를 담당하고 있습니다.

AI 모델 자체의 성능도 중요하지만, 궁극적으로 AI 서비스의 완성도는
데이터의 품질과 구조에 의해 좌우된다고 생각합니다. 이에 다양한 오픈소스와 최신 기술을
프로젝트에 적용하며, 여러 산업 분야의 고객과 함께 데이터를 기반으로
실질적인 가치를 창출하는 AI 서비스를 구축해가고 있습니다.
 

2. 실무 경험을 쌓아오시는 과정에서 MOT 진학을 결심하게 된 계기와,
기술경영 커리큘럼을 선택하신 이유에 대해 말씀 부탁드립니다.

AI 기술이 빠르게 발전하는 과정을 현장에서 직접 경험하면서, 실무 경험만으로는
 기술의 변화와 그 의미를 깊이 있게 이해하는 데 한계가 있다는 생각이 들었습니다.
 새로운 기술을 단순히 활용하는 수준을 넘어, 기술을 바라보는 체계적인 관점과 연구 역량을
함께 갖추고 싶다는 고민이 MOT 진학의 계기가 되었습니다.

이미 MBA 과정을 이수한 만큼 경영학을 다시 공부하기보다는,
기술을 중심으로 보다 깊이 있는 연구를 해보고 싶었습니다.
그 과정에서 기술과 경영을 균형 있게 이해하고, 이를 실제 산업 현장에 적용할 수 있도록
 구성된 MOT의 교육과정에 관심을 갖게 되었습니다.
특히 현업에서 마주하는 기술적 과제를 경영학적 관점에서 분석하고
 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 매력으로 다가왔습니다.
직장인의 학업 병행을 고려한 주말 수업 운영 역시 MOT를 선택하는 데 큰 장점으로 다가왔습니다.
 

3. MOT에서의 학습 경험 중 현재 실무에 실질적으로 도움이 되었다고 느끼는 수업이나,
인상 깊었던 학습 방식이 있다면 말씀해 주세요.

가장 인상 깊었던 수업은 「머신러닝과 기술예측」입니다.
머신러닝의 기초부터 최신 AI 기술과 LLM까지 폭넓게 다루는 동시에,
각 기술의 원리와 활용 방안을 깊이 있게 탐구할 수 있는 수업이었습니다.

특히 프로젝트를 직접 수행하며 기술을 익히는 학습 방식이 인상적이었습니다.
단순히 이론을 습득하는 데 그치지 않고, 실제 문제에 기술을 적용하는 과정에서
기술에 대한 이해를 높이고 다양한 관점에서 해결 방안을 고민할 수 있었습니다.

당시에는 LLM 기반의 멀티에이전트 기술과 금융 데이터를 활용한 프로젝트를 수행했으며,
이 과정에서 얻은 경험과 아이디어를 실제 업무에도 적용할 수 있었습니다.
현재는 해당 연구를 한층 발전시켜 해외 학술지 게재를 준비하고 있습니다.
 수업에서 시작된 학습 경험이 실무와 연구 역량을 함께 확장하는 계기가 되었다고 생각합니다.

4. 바쁜 업무 일정 속에서도 학업을 꾸준히 병행할 수 있었던
 본인만의 시간관리 방법이나 학습 노하우가 있다면 말씀 부탁드립니다.

직장과 박사과정을 병행하기 위해서는 단기간의 집중력보다 꾸준함이 더 중요하다고 생각합니다.
그래서 매주 주말 중 하루는 연구와 과제에 온전히 집중하는 시간으로 미리 확보하고,
 가능한 한 그 원칙을 지키려고 노력했습니다.
무엇보다 이러한 학업 시간을 이해하고 응원해 준 가족의 지원이 큰 힘이 되었습니다.
 

제한된 시간을 효율적으로 활용하기 위해
 ChatGPT, Claude, NotebookLM과 같은 AI 도구도 적극적으로 활용했습니다.
자료를 빠르게 정리하고 아이디어를 구체화하는 과정에서 실질적인 도움을 받을 수 있었고,
이를 통해 업무와 학업의 균형을 보다 안정적으로 유지할 수 있었습니다.

이러한 노력을 꾸준히 이어간 결과, 지난해 여름에는 학회에서 연구 결과를 발표했으며
올해 초에는 KCI 등재 학술지에 논문 한 편을 게재할 수 있었습니다. 일정한 학습 리듬을 유지하고
필요한 도구를 적극적으로 활용한 것이 학업을 지속하는 데 큰 도움이 되었다고 생각합니다.

5. 원우 또는 교수님들과의 교류 과정에서 특히 인상 깊었던 경험이나,
개인적으로 큰 배움을 얻으셨던 부분이 있다면 말씀 부탁드립니다.

MOT의 가장 큰 매력 중 하나는 다양한 분야에서 경험을 쌓아온 사람들과
만나 깊이 있는 이야기를 나눌 수 있다는 점입니다.
 저는 현재 김영민 교수님의 Applied Machine Learning Lab에서
합성데이터 생성과 AI 에이전트를 주제로 연구하고 있으며,
 AI 소모임 ‘HAI’와 골프 소모임 ‘언더백’에서도 활동하고 있습니다.
 

최근에는 육아로 인해 모든 모임에 빠짐없이 참석하지는 못하지만, 단체 대화방에서 소식을 나누거나
 오프라인 모임에서 원우들을 만나는 것만으로도 학업과 업무에서 쌓인 스트레스를 해소하는 데 큰 도움이 됩니다.
무엇보다 이곳에서 만난 선후배들로부터 인생과 커리어에 관한 진솔한 조언을 들으며 많은 배움을 얻었습니다.

6. 실무 경험을 바탕으로 커리어 확장을 고민하며 MOT 진학을 고려하고 있는 예비 원우들에게,
 선배로서 전하고 싶은 조언이나 메시지가 있다면 부탁드립니다.

기술이 빠르게 변화하는 시대일수록 혼자 모든 해답을 찾기란 쉽지 않다고 생각합니다.
 MOT는 새로운 기술과 지식을 배우는 교육과정인 동시에, 다양한 분야의 전문가들과 함께
 고민하고 서로의 경험을 나누며 성장할 수 있는 커뮤니티입니다.

저 역시 MOT에서 좋은 교수님과 원우들을 만나 다양한 관점을 접하면서
연구의 방향과 시야를 넓힐 수 있었고, 커리어에서도 긍정적인 변화를 경험했습니다.
직장과 학업을 병행하는 과정이 결코 쉽지만은 않지만, 꾸준히 배움을 이어가다 보면
자신만의 전문성과 경쟁력을 한층 더 단단하게  만들어갈 수 있다고 생각합니다.

커리어의 확장과 새로운 도전을 고민하고 계신다면, 망설이기보다 먼저 한 걸음 내디뎌 보시기를 권하고 싶습니다.
그 과정에서 얻는 배움과 인연은 시간이 흐른 뒤에도 분명 의미 있는 자산으로 남을 것입니다.