패널리스트 & 멘토에서 연사, 그리고 AWS Certified – 내 AWS 여정의 결정적인 한 주
Source: Dev.to
어떤 주는 단순히 일정만 채우는 것이 아니라, 당신의 방향을 바꿉니다.
저에게 12월 18‑23일은 바로 그런 주였습니다: 세 가지 다른 역할을 맡았지만 하나의 공통된 실은 — 사람들에게 클라우드와 AI가 실제 세계에서 어떻게 함께 작동하는지를 정말 이해하도록 돕는 것이었습니다.
🎯 One week, three hats
In six days I got to wear three hats:
- Panelist & mentor at an AWS Student Community Day in Hyderabad.
- Speaker at AWS Community Day Kochi (AI/ML Edition).
- Newly certified AWS Generative AI Developer – Professional.
Individually each one is special. Together they felt like a mini “sprint” in my AWS journey — community, practice, and validation all reinforcing each other.
🎓 12월 18 – AWS Student Community Day 패널리스트 및 멘토 (MLRIT, 하이데라바드)
이번 주는 하이데라바드의 MLRIT에서 열리는 AWS Student Community Day로 시작되었습니다. 저는 패널리스트이자 멘토로 참여했어요.
학생들로 가득 찬 강당에 들어서면 언제나 제 초창기 시절이 떠오릅니다 — 호기심은 가득하고, 약간의 불안감이 뒤섞이며, 입으로 꺼내지 못한 질문들이 많았죠.
화려한 말이 아닌 실제 커리어 이야기
패널에서는 대화를 솔직하고 실용적으로 이끌었습니다:
- 오늘날 학생들에게 현실적인 클라우드 + AI 커리어 경로는 어떤 모습일까?
- “인증을 땄다”는 단계에서 “실제로 문제를 해결할 수 있다”는 단계로 어떻게 넘어갈 수 있을까?
- 채용팀이 신입에게 기대하는 것은 기술 리스트 외에 무엇일까?
전문 용어를 남발하기보다, 우리는 프로젝트가 망가진 경험, 운영 중 얻은 교훈, 그리고 커뮤니티 활동이 어떻게 수년간의 시행착오를 단축시킬 수 있는지를 이야기했습니다.
실습: 듣기만이 아니라 만들기
패널이 끝난 뒤 저는 멘토 모드로 전환해 실습 랩을 진행했습니다. 목표는 간단했습니다: 콘솔을 클릭하는 데 그치지 않고, 엔드‑투‑엔드로 무언가를 배포하는 것이었습니다.
우리는 다음 순서대로 진행했습니다:
- 코딩 진화와 Kiro 기능 – Kiro.dev를 활용해 아이디어에서 작동 UI까지 빠르게 구현하는 Vibe‑coding.
- AWS App Runner로 배포 – 학생들이 로컬호스트가 아닌 실제 라이브 환경에서 앱을 확인할 수 있도록.
- 확장성·가용성·보안을 고려한 설계 – 이러한 요소들을 사후가 아니라 설계 단계부터 포함시켰습니다.
마지막에 가장 큰 반응은 “좋은 세션”이 아니라 “드디어 이해가 됐어요”였습니다. “클라우드가 추상적이다”는 느낌에서 “아, 이제 실제로 만들 수 있구나”는 감각으로 전환되는 것이 바로 이런 워크숍이 중요한 이유입니다.
🎤 Dec 20 – AWS Community Day Kochi 발표자 (AI/ML 에디션)
이틀 뒤 분위기가 완전히 바뀌었습니다: 캠퍼스 에너지에서 AWS Community Day Kochi의 커뮤니티‑컨퍼런스 에너지로.
이번에는 제가 무대에 올라, 제가 일상적으로 다루는 주제와 매우 밀접한 Agentic AI와 기업들이 이를 어떻게 도입하고 있는지에 대해 이야기했습니다.
프롬프트에서 Agentic AI까지
세션은 다음 세 가지 아이디어를 중심으로 구성되었습니다:
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Amazon QuickSuite와 AWS Transform의 위치
- Amazon QuickSuite는 연구, 채팅, 자동화, 워크플로우 등을 위한 일상적인 AI 동반자로, 마치 시스템을 이해하는 팀원과 같습니다.
- AWS Transform은 VMware와 메인프레임부터 .NET 마이그레이션까지 현대화를 위한 강력한 엔진이며, Agentic AI가 구동합니다.
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실제 패턴, 슬라이드가 아닌
콘텐츠 워크플로우 자동화와 레거시 코드(예: boto2 SDK)를 최신 AI‑강화 파이프라인으로 마이그레이션하는 패턴을 직접 살펴보았습니다. -
청중을 위한 핵심 포인트
- 작게 시작하기: 기존 CI/CD 파이프라인에 AI 어시스턴트를 통합합니다.
- 영향 측정: 지연 시간, 비용, 개발자 생산성을 평가합니다.
- 보안 최우선: IAM 역할, 암호화, 감사 로그를 활용합니다.
🏅 12월 23 – Certified AWS Generative AI Developer – Professional
그 주의 마지막 날에 저는 AWS Certified Generative AI Developer – Professional 자격증을 취득했습니다. 시험을 통해 Kiro.dev, App Runner, 그리고 Agentic AI 패턴을 활용한 실무 작업이 검증되었으며, 이를 증명할 수 있는 구체적인 배지를 얻게 되었습니다.
TL;DR
- 6일 동안 3가지 역할: 패널리스트/멘토, 발표자, 그리고 인증 전문가.
- 커뮤니티 + 실습 + 검증이 강력한 학습 루프를 만들었습니다.
- 핵심 메시지: 실제 프로젝트, 솔직한 커리어 조언, 그리고 실습 랩을 통해 추상적인 클라우드 개념을 구체적인 역량으로 전환합니다.
AI 기반 클라우드 솔루션 구축, 학생 멘토링, 혹은 Generative AI 인증 준비에 대해 이야기하고 싶다면 언제든지 연락 주세요!
Transform을 사용해 Boto3 SDK로 전환 – “멋진 데모만”이 아닙니다.
내가 눈에 띈 점은 이후 Q&A였는데, 사람들은 더 이상 “Agentic AI가 뭐죠?” 라고 묻지 않았습니다. 대신 “이걸 내 환경에 어떻게 연결하나요?” 라고 물었습니다.
그때 비로소 대화가 과대광고에서 실제 도입 단계로 넘어갔다는 것을 알 수 있습니다.
Source: …
📘 Dec 23 – AWS Certified Generative AI Developer – Professional
이번 주는 개인적인 큰 성취로 마무리되었습니다: Beta AWS Certified Generative AI Developer – Professional 인증을 취득했습니다.
이 시험은 “API를 호출하고 응답을 받는다”는 수준을 훨씬 넘어섭니다.
실제 AWS 아키텍처 안에서 안전하고 확장 가능한 GenAI 시스템을 설계할 수 있는지를 평가합니다.
시험이 다루는 심화 영역
- Amazon Bedrock 아키텍처 및 보안 – 단순히 “무엇인가”가 아니라 어떻게 활용해야 하는가를 묻습니다.
- 에이전트 기반, 다단계 워크플로우 설계 – 도구, API, 서비스들을 조율합니다.
- Lambda, API Gateway, Step Functions 활용 – GenAI 구성 요소들을 전체 파이프라인으로 연결합니다.
문제를 풀면서 “아, 이 내용은 이틀 전 무대에서 직접 이야기한 것인데” 혹은 “동료 발표자에게 들은 내용이다”와 같은 순간이 여러 번 있었습니다. 커뮤니티 활동과 시험 내용이 겹치면서 이 인증은 별개의 목표라기보다 같은 길 위의 체크포인트처럼 느껴졌습니다.
🔁 이번 주에 배운 점
Looking back, going from panelist & mentor → speaker → certified professional in a single week was intense, but it reinforced a few beliefs that guide how I want to continue showing up in the AWS community.
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Teaching sharpens understanding – Every time you explain something, you find edge cases and blind spots you hadn’t noticed before. Students and community members ask the questions documentation doesn’t.
가르침은 이해를 날카롭게 합니다 – 무언가를 설명할 때마다 이전에 눈치채지 못했던 경계 사례와 사각지대를 발견하게 됩니다. 학생들과 커뮤니티 구성원들은 문서에 없는 질문을 합니다. -
Community is a multiplier – Panels, meetups, and community days compress learning. You don’t just learn from talks — you learn from hallway conversations, random questions, and even “we tried this and it failed” stories.
커뮤니티는 곱셈 효과를 가집니다 – 패널, 밋업, 커뮤니티 데이는 학습을 압축합니다. 강연만으로 배우는 것이 아니라 복도 대화, 무작위 질문, 그리고 “우리는 이것을 시도했지만 실패했다”는 이야기에서도 배웁니다. -
Certifications hit different with real context – When you’ve built, broken, and fixed real systems, an exam doesn’t feel like memorization. It feels like someone asking, “Okay, show me how you’d do this in the real world.”
실제 상황과 함께하는 인증은 색다른 느낌 – 실제 시스템을 구축하고, 부수고, 고쳤을 때 시험은 암기가 아니라 “좋아, 실제 상황에서 어떻게 할 건지 보여줘”라는 질문을 받는 느낌입니다.
Most of all, this week reminded me that giving back and growing personally are not separate tracks. The more you mentor, speak, and share, the deeper your own understanding becomes.
가장 중요한 것은, 이번 주에 되돌려 주는 것과 개인적인 성장이 별개의 트랙이 아니라는 것을 다시금 상기시켰습니다. 멘토링하고, 발표하고, 공유할수록 자신의 이해는 더욱 깊어집니다.
🙏 감사드립니다 — 그리고 다음은?
Huge thanks to:
- AWS Student Community & AWS Cloud Clubs at MLRIT 은 학생들이 실험하고, 실패하고, 직접 배우는 공간을 만들었습니다.
- AWS Community Day Kochi 조직자와 자원봉사자들은 실무자들이 AWS에서 실제로 일어나고 있는 AI/ML에 대해 이야기할 수 있는 무대를 마련했습니다.
- SUDO Consultants 는 커뮤니티 활동을 지원하고 제가 만들고, 실험하고, 공유할 수 있는 여지를 제공했습니다.
- 모든 학생 및 참석자 여러분께 감사드립니다. 여러분이 질문을 던지고 솔직한 피드백을 주었기에 이번 주가 기억에 남는 시간이었습니다.
From here, the plan is simple: keep building, keep teaching, and keep pushing deeper into Agentic AI and cloud automation.
If you’re on a similar path — maybe just getting started with AWS, or trying to move from “I know the services” to “I can design systems” — consider this an open invite: join a community, share what you learn, and let your journey be shaped by contribution as much as personal milestones.