OpenAI 엔지니어 Jay Jung 인터뷰: AI 시대의 몸값을 높이는 호기심과 실행력

진행자: 먼저 간단하게 자기소개 부탁드릴게요. 지금까지 어떤 일을 해오셨나요?

Jay Jung: 저는 Jay이고, 현재 OpenAI의 Innovation Labs에서 엔지니어링 리드로 일하고 있어요.

첫 직장은 아마존이었어요. AWS의 EC2 부문에서 시작했죠. 몇 년 뒤 마이크로소프트로 옮겨 컴퓨터 비전 제품을 개발하고 확장하는 일을 했고, 그다음에는 페이스북에서 모금 관련 API를 담당했어요.

이후 CRM 분야를 비롯해 여러 스타트업에서 일했고, Y Combinator 출신 스타트업도 경험했어요. 지금은 OpenAI에서 에이전트와 여러 기술을 활용해 업무를 자동화하는 제품을 만들고 있습니다.

진행자: 커리어가 정말 다채롭네요. 본인도 그렇게 느끼세요?

Jay Jung: 네. 그런데 우리가 사는 시대 자체가 굉장히 특별하다고 생각해요. 제품을 만들다 보면 새로운 기술이 계속 보이고, 저 자신과 세상을 더 낫게 만들 기회도 보이거든요. 그런 기회를 따라 여러 회사를 경험했어요. 지금은 OpenAI에서 오래 일하고 싶다는 생각이 들어요.

진행자: OpenAI에서는 구체적으로 어떤 일을 하세요?

Jay Jung: GTM, 그러니까 시장 진출과 영업 관련 조직 안에 있는 Innovation Labs에서 일해요. 저희가 보여주려는 건 ‘OpenAI는 자사 기술을 어떻게 쓰는가’예요.

고객들은 API나 Codex가 있다는 건 알지만, 실제 업무에 적용하면 무엇이 달라지는지 궁금해하잖아요. 저희는 내부 제품과 일부 외부 제품을 만들어 그 가능성을 보여줘요.

며칠만 작업해도 문서 검토를 자동화하거나, 영업 업무에서 번거로운 부분을 줄일 수 있다는 식이죠. 이메일을 보내는 일, 회의에서 어떤 이야기가 나왔는지 기억하는 일처럼요. 에이전트와 메모리 기능을 활용해서 영업 담당자들이 일하는 방식을 개선하고 있어요.

진행자: 조금 개인적인 질문인데요. 공개할 수 있는 범위에서, 커리어에 따라 보상이 어떻게 달라졌는지 알려주실 수 있을까요?

Jay Jung: 첫 직장이었던 아마존에서는 약 18만 달러였던 것 같아요. 애틀랜타의 마이크로소프트로 옮겼을 때는 약 20만~23만 달러, 페이스북에서는 약 30만 달러였고요.

그 뒤 스타트업에서 일할 때는 대략 50만 달러 안팎이었어요. 다만 주식 가치가 많이 움직여서 시점에 따라 달랐죠. 지금 OpenAI에서 받는 보상은 구체적으로 말씀드릴 수 없지만, 만족하고 있어요.

진행자: 그런 시장 가치는 무엇으로 결정될까요? 기술 실력, 희소성, 어떤 회사나 시장을 선택했는지, 아니면 다른 요소가 있나요?

Jay Jung: 말씀하신 요소들이 모두 작용한다고 생각해요. 그리고 특히 지금은 호기심이 정말 중요해요. 엔지니어뿐 아니라 PM이나 다른 직군에도 해당하는 이야기예요.

AI에는 아직 답이 정해지지 않은 문제가 많아요. 모델의 능력을 어떻게 충분히 활용할지, 더 많은 사람에게 어떻게 도움이 되게 만들지 같은 질문들이죠.

가치가 높은 사람은 그런 질문을 던지는 데서 멈추지 않아요. ‘그럼 어떻게 실현하지? 어떻게 좋은 제품을 만들어 많은 사람에게 전달하지?’까지 고민하고 실행해요.

진행자: 개발자가 아닌 사람에게도 적용되는 이야기인가요?

Jay Jung: 네. AI가 사회 곳곳에 들어갈수록 더 많은 사람이 자신의 일에 어떻게 활용할 수 있을지 고민하게 될 거예요. 그래서 AI가 어떻게 작동하는지 배우는 일은 점점 더 의미가 커진다고 봐요.

진행자: 커리어 초반에는 비슷하게 유능해 보였는데, 몇 년 뒤 보상이나 경력이 크게 갈리는 경우도 있잖아요. 그 차이는 어디서 생긴다고 보세요?

Jay Jung: 어떤 사람은 한 가지를 배운 뒤 계속 그 분야를 파고들어요. 그건 좋은 선택이에요. 그렇게 전문가가 생기니까요.

저는 조금 달랐어요. 어떤 일에 익숙해지면 새로운 분야를 배우고 싶어졌거든요. ‘앞으로 20년 동안 이것만 잘하고 싶은가?’라고 물으면, 제 답은 아니었어요.

덕분에 클라우드, AI, 컴퓨터 비전 제품처럼 여러 분야의 경험이 쌓였고, 그 조합이 저를 더 매력적인 후보자로 만들어줬다고 생각해요.

그렇다고 넓게 배우는 게 항상 정답이라는 뜻은 아니에요. 한 분야를 아주 깊게 이해해서 대체하기 어려운 사람이 되는 것도 훌륭한 선택이죠. 깊이와 폭 중 어디에 무게를 둘지는 본인이 결정할 수 있어요.

진행자: 보상을 높이고 싶다면, 지금 하는 일을 더 잘하는 것과 내 능력을 더 높게 평가하는 시장으로 옮기는 것 중 무엇이 더 중요할까요?

Jay Jung: 둘 다예요. 실력을 키우면서, 그 실력을 제대로 인정해주는 곳도 찾아야 해요.

같은 아메리카노라도 식료품점에서는 2달러이고, 체이스 센터 같은 경기장에서는 12달러일 수 있잖아요. 커피는 같은데 장소에 따라 가격이 달라지는 거죠. 여러분의 능력을 더 높게 평가하는 곳도 있을 수 있어요.

하지만 그곳을 찾는 동안에도 계속 배워야 해요. 새로운 기술을 당연하게 받아들이지 말고, 안에서 어떻게 작동하는지 궁금해해야죠. 시장 선택과 자기 성장은 함께 가야 합니다.

진행자: ‘내 가치를 높게 평가하는 시장을 찾으라’는 말이 조금 막연하게 들리기도 해요. AWS에서 OpenAI까지, 기술의 흐름을 잘 따라오신 것 같은데요. AI가 커질 거라는 건 어떻게 알았나요?

Jay Jung: 결국 그 분야를 얼마나 이해하고 있느냐의 문제예요. AI를 더 많이 배우면, 앞으로 무엇을 할 수 있게 될지도 보이기 시작하거든요.

ChatGPT가 대중에게 공개되기 전에도 AI를 깊이 이해하던 사람들은 변화의 가능성을 보고 있었어요. 배경지식과 맥락이 있었기 때문이죠.

어떤 분야든 많이 알수록 그 안에 얼마나 많은 기회가 있는지 보이게 돼요. 저도 AI를 배울수록 미래에 중요한 기술이 되겠다는 생각이 강해졌고, 조금 더 일찍 그 방향으로 노력하게 됐어요.

진행자: VR이나 AR, 스마트 안경도 큰 기대를 받았지만, AI와는 흐름이 다른 것 같아요. 무엇이 다르다고 보세요?

Jay Jung: 우선 그런 기술에도 여전히 큰 미래가 있다고 생각해요. 다만 기대가 커졌던 시점에는 조금 이르지 않았나 싶어요.

AI의 차이는 활용 범위가 굉장히 넓다는 거예요. 특정 기기를 착용해야 하는 경험에 한정되지 않고, 여러 산업과 문제에 적용할 수 있죠. 로보틱스와 결합할 수도 있고, 법률 같은 분야에서도 쓰일 수 있고요. 저는 그 폭넓은 활용 가능성을 높게 평가해요.

‘최첨단 연구소에 있으니까 그렇게 말할 수 있는 것 아니냐’고 생각할 수도 있어요. 하지만 제 커리어 대부분은 연구소 밖에 있었어요. 그때도 가능한 한 많이 배우려고 했죠.

저는 그걸 ‘벽 바깥에서 배우기’라고 생각해요. 밖에서 충분히 배우다 보면 안으로 들어갈 기회도 발견하게 돼요. 처음부터 내부에 있어야만 시작할 수 있는 건 아니에요.

진행자: OpenAI에서 뛰어난 사람들과 일하면서, ‘똑똑한 사람’에 대한 기준도 달라졌나요?

Jay Jung: 네. 저도 스스로 호기심이 많다고 생각했는데, 여기서는 훨씬 더 깊이 궁금해하는 사람들을 만났어요.

예를 들어 AI에 요청이 들어가면 어떤 과정을 거쳐 처리되는지, 저는 첫 단계만 알 수도 있잖아요. 그런데 그 사람들은 시작부터 끝까지 전체 흐름을 이해하려고 해요. 제품 담당자라도 자기 역할에 필요한 부분만 보는 게 아니라 전체를 알고 싶어 하죠.

저는 맡은 제품을 잘 만들고 팀을 개선하는 데 집중했어요. 그런데 뛰어난 동료들은 자기 일을 하면서도 계속 배워요. 회사 안에는 ChatGPT나 Codex가 어떻게 작동하는지 배울 기회가 정말 많거든요. 그 기회를 놓치는 게 아깝다고 느끼는 사람들이죠.

진행자: 결국 호기심은 제대로 이해하고 싶다는 욕구군요.

Jay Jung: 맞아요. 계속 같은 이야기를 하는 것 같지만, 어떤 주제든 더 궁금해하고 더 많이 배울수록 그 안에서 기회도 더 많이 발견하게 된다고 믿어요. AI에만 해당하는 이야기가 아니에요.

진행자: 합류하기 전에는 과소평가했는데, 들어와 보니 정말 중요했던 건 무엇인가요?

Jay Jung: 업무 전체에 AI가 얼마나 깊게 들어갈 수 있는지요.

예전에는 제품을 만들고, 그 과정에서 AI를 조금 활용하고, 출시하는 식으로 생각했어요. 그런데 실제로는 개발뿐 아니라 기획, 출시, 사용자와의 소통, 팀 안의 커뮤니케이션까지 거의 모든 단계에서 활용할 수 있더라고요.

‘지금까지는 내 능력의 10%만 쓰고 있었구나’ 싶은 느낌이었어요. 모델이 할 수 있는 일이 많아서, 자동화할 수 있는 부분을 그대로 두는 게 오히려 아깝게 느껴졌죠.

이메일 보내기가 번거롭거나, 반년 전 회의 내용을 떠올려야 한다면 Codex에 맡겨보고 어디까지 가능한지 확인해보는 거예요. 그런 경험이 회사에서 일하는 방식에 대한 제 관점을 바꿨어요.

진행자: 앞으로 가치가 커질 분야를 조금 더 구체적으로 짚어주실 수 있을까요?

Jay Jung: 로보틱스요. 무엇을 배울지 고민하고 있다면 관심을 가져볼 만한 큰 흐름이라고 생각해요. 시간을 되돌릴 수 있다면 저도 로보틱스에 더 많은 시간을 쓸 것 같아요.

또 하나는 특정 산업에 깊이 들어가는 AI 제품이에요. 지금 모델도 굉장히 뛰어난데, 사람들은 아직 그 능력을 충분히 활용하지 못하고 있거든요. 법률이나 의료처럼 한 분야에 집중해 좋은 제품을 만드는 기회가 있어요.

진행자: 로보틱스도 언젠가는 중요해질 거라는 말은 오래전부터 있었잖아요. VR이나 메타버스처럼 시기를 잘못 판단할 수도 있고요. 왜 로보틱스에 기대를 거세요?

Jay Jung: 제 개인적인 생각이지만, 현실에서 해결할 수 있는 문제의 범위가 굉장히 넓기 때문이에요.

가상 세계나 VR도 특정 문제를 해결해요. 그런데 로봇은 하수 시설을 청소하거나 바다를 정화하는 일부터, 집에서 설거지와 빨래를 돕는 일까지 할 수 있잖아요. 그러면 사람들은 자신이 좋아하는 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있고요.

그런 식으로 세상에 도움을 줄 가능성이 크다고 봐요. 그래서 저는 로보틱스를 낙관적으로 보고 있어요.

진행자: 그렇다면 AI 시대에 가장 가치 있는 역량은 무엇일까요?

Jay Jung: 특정 기술 하나를 꼽기는 어려워요. 모델이 거의 매일 발전하고 있고, 거기서 나오는 기회도 달라지니까요. 열심히 익힌 기술을 다음 버전의 모델이 수행하게 될 수도 있어요.

그래서 저는 모델이 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있는지 충분히 배우는 게 중요하다고 생각해요. 그래야 모델이 아직 하지 못하는 일, 사람들이 아직 충분히 활용하지 않는 영역이 보여요.

진행자: 그런 빈틈은 어디에 있을까요?

Jay Jung: 그게 핵심 질문이죠. 저는 의료, 법률, 하드웨어 같은 분야에서 기회를 보고 있어요. 모델의 능력에 비해 활용이 부족했던 영역에 새로운 회사들이 등장하고 있거든요.

좋은 회사를 만드는 사람들은 자기 분야의 문제를 잘 이해하면서, 동시에 모델도 많이 다뤄봤을 거예요. ‘이 문제는 모델로 해결할 수 있겠다’거나 ‘여기까지는 가능하지만 이 부분은 아직 어렵다’는 걸 아는 거죠. 두 가지 이해가 만나는 지점에서 좋은 제품이 나올 수 있어요.

진행자: 이제 막 커리어를 시작하는 20~30대에게 실질적인 조언을 부탁드릴게요. 다시 대학생이 되고, 일주일에 50시간을 커리어에 쓸 수 있다면 코딩, AI 도구, 네트워킹, 사이드 프로젝트에 시간을 어떻게 나누겠어요?

Jay Jung: 여러 활동을 함께 하겠지만, 중심에는 제품을 만드는 일을 둘 거예요. 직접 만드는 것만큼 많은 걸 배우게 해주는 방법은 찾기 어렵거든요.

다시 돌아간다면 제품을 정말 많이 만들 것 같아요. 처음부터 잘 만들었는지 못 만들었는지는 크게 신경 쓰지 않을 거예요. 책이나 논문을 읽고 수업을 들을 때는 잘 안다고 생각할 수 있지만, 실제 사용자를 위한 제품을 만들면 전혀 다른 문제들을 만나게 돼요.

사용자는 무엇을 원하는지, 제품은 어떻게 개발하고 어디에 호스팅할지, 어떻게 출시할지 같은 질문이 자연스럽게 생기죠. 그래서 배우기 위해 가장 먼저 권하고 싶은 건 직접 만들어보는 일이에요.

진행자: 제품이 성공하지 않더라도 얻는 게 있겠네요.

Jay Jung: 네. 제품이 잘 안될 수도 있어요. 하지만 20대라면 그 과정에서 쌓은 배움이 긴 커리어의 기반이 돼요. 하나를 출시하려고 여러 문제를 해결한 경험이, 앞으로 계속 무언가를 만들 수 있는 기초 지식이 되는 거죠.

제가 함께 일하는 뛰어난 엔지니어들도 창업하거나 직접 제품을 만들어본 사람들이 많은 편이에요.

진행자: 다시 20대로 돌아간다면 연애에도 시간을 쓰실 건가요? 관계도 중요하다고 보세요?

Jay Jung: 중요하다고 생각해요. 연애를 한다면 그 관계가 삶에서 큰 부분을 차지할 테니까요.

같이 성장할 수 있는 사람을 만나면 좋겠어요. 꼭 같은 분야에서 일할 필요는 없어요. 서로 응원하고, 각자의 일을 하면서 함께 성장할 수 있으면 되죠.

혼자 열심히 일하고 AI를 배우는 것도 좋지만, 고립된 느낌이 들 수 있어요. 연인이든 친한 친구든 서로 지지해주는 사람이 있다는 건 생각보다 훨씬 중요해요. 좋은 사람들과 함께하면 배우는 속도에도 큰 도움이 될 수 있다고 봐요.

진행자: 반대로, 지금 젊은 사람들에게 하지 말라고 권하고 싶은 커리어 선택이 있나요?

Jay Jung: 조금 의외로 들릴 수 있지만, 보상에 지나치게 집중하는 거예요. 좋은 보상을 기대하고 컴퓨터 과학이나 개발 분야에 들어오는 사람이 많죠. 저도 커리어 초반에는 돈을 아주 중요한 기준으로 생각했어요.

그런데 훌륭한 엔지니어가 되려고 노력하다 보면 보상은 따라오는 경우가 많다고 생각해요. 많은 사람에게 영향을 주는 일을 잘하려는 사람보다, 보상 자체만 우선하는 사람이 더 많이 버는 경우는 오히려 덜 흔하지 않을까 싶어요.

‘이미 잘 벌고 있으니까 그런 말을 쉽게 하는 것 아니냐’고 느낄 수도 있겠죠. 저도 그 반응을 이해해요. 하지만 초반에 보상을 지나치게 의식했던 건 후회해요. 그 시간을 더 탄탄한 엔지니어가 되는 데 썼다면, 지식과 기초 실력뿐 아니라 보상 측면에서도 더 도움이 됐을 것 같거든요.

지금도 그때 부족했던 부분을 채우려고 노력하고 있어요. 그래서 멘티들에게도 결과에 너무 매달리기보다 배우는 과정에 집중하라고 말해요.

진행자: 먼저 자신이 생각하는 좋은 엔지니어의 기준을 세우고, 멘토나 경험을 통해 그 기준을 다듬으면서 성장하라는 말이네요.

Jay Jung: 네. 그런 과정에 집중했으면 해요.

진행자: 이미 좋은 보상을 받고 계신데도 계속 열심히 성장하려는 동력은 무엇인가요?

Jay Jung: 아침에 일어난 저와 밤에 잠드는 저 사이에 작은 변화가 있었으면 좋겠어요. 하루를 마칠 때 조금 더 나아진 사람이 되고 싶은 거죠.

꼭 AI나 기술에 관한 배움일 필요는 없어요. 지금 있는 공원이 어떻게 만들어졌는지 알아봐도 돼요. 그러면 아침에는 몰랐던 걸 밤에는 아는 사람이 된 거잖아요.

우리는 언제든 새로운 지식을 얻을 수 있는 시대에 살고 있어요. 상상하고, 아이디어를 내고, 실제로 만들기가 이렇게 쉬웠던 때는 없었다고 생각해요. 물론 배우는 게 어렵기도 하고 정보도 너무 많죠. 그런데 배울 것이 계속 있다는 건 멋진 일이기도 해요.

일이 힘들 때도 있고 즐거울 때도 있지만, 원하는 것을 배우고 시도할 여지가 있다는 건 큰 행운이라고 느껴요. 그 기회를 잘 쓰고 싶다는 마음이 저를 계속 움직이게 합니다.

진행자: 살면서 가장 힘들었던 순간은 언제였나요?

Jay Jung: 제가 얼마나 모르는 게 많은지 깨달았을 때였어요. 어릴 때부터 코딩해온 사람, 논문을 쓰고 세계적인 상을 받은 사람들과 일하다 보면 좌절할 때가 있거든요.

저도 ‘나는 왜 저 사람처럼 못하지?’라는 생각을 많이 했어요. 스스로 자격이 부족한 것처럼 느끼는 임포스터 신드롬이 컸죠.

그런데 시간이 지나면서 그 감정을 다르게 받아들이는 법을 배웠어요. ‘모르는 게 이렇게 많구나’가 저를 괴롭히는 생각이 될 수도 있지만, ‘앞으로 배울 게 이렇게 많구나’라는 동기가 될 수도 있잖아요.

그 사람들이 아는 걸 저도 배우고 싶다고 생각하기 시작했어요. 당장 같은 수준이 될 수는 없어도, 그들이 읽는 논문을 읽고 공부하는 주제를 배울 수는 있죠.

저에게 중요한 변화는 부족함을 계속 스트레스로만 받아들이지 않고, 배우고 싶다는 마음으로 바꾸는 거였어요. 처음에는 가장 힘들었던 경험이었지만, 돌아보면 제 삶에서 중요한 배움이 됐습니다.

진행자: 마지막으로, 세상에 질문 하나를 던진다면 무엇을 묻고 싶나요?

Jay Jung: ‘당신은 세상에 어떤 영향을 남기고 싶나요?’라고 묻고 싶어요. 올해 서른이 됐는데, 저도 계속 고민하는 질문이에요. 사람들을 위해 무엇을 하고 싶은지 조금씩 답을 찾아가고 있어요.

삶은 정말 빨리 지나가잖아요. 어제까지 열아홉이었던 것 같은데 어느새 서른이에요. 그래서 가끔은 잠깐 멈춰서 ‘나는 무엇을 하고 싶은가’를 물어볼 필요가 있다고 생각해요.

그 짧은 멈춤이 앞으로의 방향을 크게 바꿀 수도 있어요. 세상이 빠르게 움직일수록, 내가 세상을 위해 무엇을 하고 싶은지 마음속에 두고 살았으면 합니다.

진행자: 오늘 생각을 나눠주셔서 감사합니다. 이 대화가 많은 사람에게 도움이 됐으면 좋겠어요.

Jay Jung: 초대해주셔서 감사합니다.

^{source: OpenAI 엔지니어가 말하는 AI 시대에 몸값이 폭등중인 사람의 특징 | 시대의 흐름 Ep.1}