AI 엔지니어의 커리어를 정리할 때 어려운 점은 성과의 단위가 서로 다르다는 데 있다. 논문은 연구 질문과 실험으로 설명되고, 제품은 사용자 가치와 운영 안정성으로 설명된다. 벤치마크는 숫자를 요구하고, 프로젝트 회고는 의사결정의 맥락을 요구한다.
이런 경험을 하나의 프로필로 묶으려면 먼저 성과를 나열하는 방식에서 벗어나야 한다. 중요한 것은 어떤 문제를 봤고, 어떤 구조로 쪼갰고, 어떤 지표로 확인했으며, 마지막에 사용자가 무엇을 더 잘하게 됐는지다.
증거는 숫자와 맥락이 함께 있어야 한다
CES 수상, SCIE 논문, TEDS 점수, 멀티 에이전트 수 같은 숫자는 강한 첫인상을 준다. 하지만 숫자만 있으면 방문자는 그 사람이 어떤 판단을 하는지 알기 어렵다. 숫자는 맥락으로 연결되어야 한다. 왜 그 지표가 중요했는지, 어떤 제약에서 나온 결과인지, 다음 제품 판단에 어떤 영향을 줬는지가 같이 보여야 한다.
블로그는 포트폴리오보다 오래 남는다
포트폴리오는 결과를 요약하지만, 블로그는 판단의 과정을 남긴다. 어떤 기술을 선택했고, 어떤 실패를 만났으며, 다음에는 무엇을 바꿀 것인지 쌓아두면 시간이 지날수록 더 강한 증거가 된다. 그래서 개인 기술 블로그는 단순한 자기소개 페이지가 아니라 엔지니어링 판단의 로그가 될 수 있다.