코딩테스트의 새로운 패러다임: AI 활용 능력을 측정하는 시대

이 글은 지극히 제 개인적인 생각입니다

소프트웨어 개발자를 채용하는 과정에서 코딩테스트는 오랫동안 핵심적인 평가 도구로 사용되어 왔습니다. 알고리즘 지식, 문제 해결 능력, 그리고 프로그래밍 언어에 대한 숙련도를 측정하는 전통적인 코딩테스트는 지금까지 개발자의 기술적 역량을 판단하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 그러나 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 소프트웨어 개발의 패러다임이 크게 변화하고 있습니다. 이제는 코딩테스트도 이러한 변화에 맞춰 새롭게 진화해야 할 시점이 왔습니다.

전통적인 코딩테스트는 주로 개인의 암기력과 알고리즘 풀이 능력에 초점을 맞추어 왔습니다. 이러한 접근 방식은 실무와의 괴리, 협업 능력 간과, 도구 활용 능력 무시, AI 시대와의 불일치라는 한계를 가지고 있습니다. 대부분의 코딩테스트 문제는 실제 업무 환경에서 마주치는 문제와 거리가 있으며, 개발은 점점 더 협업적인 활동이 되어가고 있으나 전통적인 코딩테스트는 개인의 역량만을 측정합니다. 또한 실제 개발 환경에서는 다양한 도구와 라이브러리를 활용하지만, 기존 테스트에서는 이러한 능력을 평가하지 않습니다. 특히 ChatGPT, GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구들이 일상적인 개발 환경에 통합되고 있지만, 전통적인 코딩테스트는 이러한 현실을 반영하지 못하고 있습니다.

미래 지향적인 기업들은 이제 개발자의 역량을 다른 관점에서 평가해야 합니다. AI를 활용한 코딩테스트는 AI 프롬프트 엔지니어링 능력, AI 출력물 검증 및 수정 능력, AI와 인간의 협업 최적화, 복잡한 시스템 설계 능력과 같은 요소를 측정해야 합니다. 개발자는 AI에게 효과적으로 지시를 내릴 수 있어야 하며, 이는 간단한 작업이 아닙니다. 명확하고 구체적인 프롬프트를 작성하는 능력, 복잡한 요구사항을 AI가 이해할 수 있는 형태로 분해하는 능력이 필요합니다. 또한 AI가 생성한 코드는 항상 완벽하지 않으며, 때로는 오류를 포함하거나 최적화되지 않은 경우가 많습니다. 우수한 개발자는 AI가 생성한 코드의 품질을 판단하고, 필요한 경우 이를 효과적으로 수정할 수 있어야 합니다. 가장 효율적인 개발 프로세스는 AI와 인간 개발자의 강점을 결합할 때 달성되므로, 지원자가 어떤 작업을 AI에 위임하고, 어떤 부분에 직접 개입할지 현명하게 판단하는 능력도 중요합니다. AI는 단일 함수나 알고리즘 작성에는 뛰어나지만, 전체 시스템 아키텍처를 설계하는 데는 여전히 한계가 있어 개발자는 AI의 도움을 받아 개별 구성 요소를 구현하면서도, 전체 시스템의 일관성과 확장성을 유지할 수 있어야 합니다.

이러한 요구사항을 반영한 새로운 코딩테스트 형식은 다양한 형태로 구현될 수 있습니다. AI 협업 프로젝트에서는 지원자에게 AI 도구 접근 권한을 제공하고, 특정 기능이나 시스템을 구현하도록 요청하며, 평가는 최종 결과물뿐 아니라 AI와의 상호작용 과정을 함께 고려합니다. AI 디버깅 챌린지에서는 AI가 생성한 코드에 의도적으로 오류나 비효율적인 부분을 포함시키고, 지원자가 이를 식별하고 수정하도록 합니다. 프롬프트 최적화 과제는 동일한 문제를 해결하기 위해 여러 차례의 프롬프트 개선 과정을 거치도록 하고, 각 단계에서의 개선 정도를 평가합니다. 마지막으로 AI 제한적 환경에서의 도전은 특정 부분은 AI의 도움 없이 직접 구현하도록 요구하여, AI를 활용할 수 있는 영역과 직접 코딩이 필요한 영역을 구분하는 능력을 측정합니다.

새로운 코딩테스트 패러다임은 긍정적인 변화를 가져올 것입니다. 실무 적합성 향상, 다양한 배경의 인재 발굴, 지속적 학습 문화 촉진, 혁신적 사고 장려 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 실제 개발 환경에서의 AI 활용 능력을 직접적으로 측정함으로써, 채용된 개발자가 실무에 더 빠르게 적응할 수 있고, 전통적인 컴퓨터 과학 지식보다 실용적인 문제 해결 능력에 초점을 맞춤으로써, 다양한 배경을 가진 인재들에게 기회를 제공할 수 있습니다. AI 기술은 계속 발전하므로, 이러한 테스트 방식은 개발자들이 새로운 도구와 방법론을 지속적으로 학습하도록 장려하며, 단순 암기나 알고리즘 풀이보다 창의적인 문제 해결과 도구 활용 능력을 중시함으로써, 더 혁신적인 사고를 가진 개발자를 선발할 수 있습니다.

AI 시대의 소프트웨어 개발은 과거와 근본적으로 다른 역량을 요구합니다. 개발자의 가치는 이제 얼마나 많은 알고리즘을 암기했는가가 아니라, AI 도구를 얼마나 효과적으로 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는가에 있습니다. 코딩테스트는 이러한 새로운 현실을 반영하여 진화해야 합니다. 미래의 성공적인 기업은 단순히 코딩 능력이 뛰어난 개발자가 아니라, AI와 효과적으로 협업하여 더 큰 가치를 창출할 수 있는 개발자를 필요로 할 것입니다. 코딩테스트의 패러다임 전환은 이러한 미래를 준비하는 첫 번째 단계입니다. 이제 우리는 "AI를 얼마나 잘 활용하는가"를 측정하는 새로운 평가 체계를 구축해야 할 때라고 생각합니다.