5000:60 경쟁이라는 AX 인재전쟁, 2시간만에 끝내기

한 줄 핵심

이 영상은 AX 인재전쟁 예선 과제를 실제로 풀어 보며, 문제 정의보다 스케폴딩·컨텍스트 엔지니어링·병렬 에이전트 운영이 성패를 가른다는 점을 실전적으로 보여준다.

시간별 요약

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라이브 시작과 함께 오늘의 목표가 2시간 안에 AX 인재전쟁 과제를 테스트하고, 실제로 제출 가능한 프로토타입 수준까지 가 보는 것임을 밝힌다. 처음부터 끝까지 함께 배우는 실전형 실험이라는 점을 강조한다.
3:01
AX 인재전쟁은 학벌·경력보다 결과물로 평가하는 해커톤형 채용 과제이며, 예선은 AI가 심사한다는 구조를 소개한다. 문제도 정답도 불명확한 오픈엔디드 과제라서 오히려 문제 정의 능력이 핵심이라고 정리한다.
9:02
AI 활용 능력은 단순 사용법보다 비즈니스 성과를 만드는 능력과 맞닿아 있다고 보고, 실제 채용과 업무에서는 결과물이 가장 중요하다고 본다. AI 네이티브 시대에는 기본 개발 역량보다 AI와 협업하는 방식이 더 중요해진다고 말한다.
19:01
앞으로 남는 역할을 프로토타이퍼, 빌더, 스위퍼, 그로워, 메인테이너로 나누며, 결국 만들고 팔 수 있는 사람과 문제를 정의할 수 있는 사람이 중요해진다고 정리한다. 이 해커톤의 본질도 그런 인재상을 검증하는 데 있다고 본다.
21:00
과제 요구사항을 읽으며, 선택한 기업의 공개 가능한 실제 문제를 입증하고 코덱스 플러그인으로 제출해야 한다는 점을 확인한다. 제출물에는 코드뿐 아니라 로그와 답변 과정까지 포함되어야 하며, 채점 기준도 AI와 심사자가 함께 본다는 점이 중요하게 다뤄진다.
29:00
메디테라피, 마이리얼트립, 무신사를 대상으로 공개 자료와 영상 트랜스크립트를 요약해 각 회사가 실제로 풀고 싶은 문제를 추출한다. 메디테라피는 인플루언서 시딩과 SNS 데이터 구조화, 마이리얼트립은 여행 플래닝 압축과 AI 네이티브 전환, 무신사는 브랜드와 트렌드 연결이 핵심이라고 정리한다.
40:01
문제 해결을 위해서는 먼저 해커톤 룰과 출제 의도를 정리하고, 그다음 리서치와 문제 정의, 그다음 솔루션 스코핑으로 가는 구조가 필요하다고 설명한다. 이 과정 전체가 결국 프롬프트이며, 컨텍스트를 잘 정리해야 에이전트가 산으로 가지 않는다.
53:00
리서치와 스코핑은 단순 보조가 아니라 문제의 70~80%를 차지하는 핵심 단계라고 강조한다. 솔루션 구현보다 먼저 문제, 기회, 우선순위, 검증 계획을 구조화하는 것이 실제 업무와 해커톤 모두에서 더 중요하다고 본다.
1:04:04
세 개의 서브 에이전트를 각각의 회사에 붙이고, 오케스트레이터가 이를 관리하는 병렬 구조를 만든다. 티먹스와 코덱스를 활용해 각 에이전트가 독립적으로 리서치하고, 공통 스텝을 공유하는 방식으로 스케폴딩을 완성한다.
1:32:01
병렬로 돌아가는 에이전트들이 같은 시퀀스를 따르되 서로 다른 컨텍스트를 처리하게 설계하는 것이 핵심이라고 정리한다. AX 인재전쟁의 진짜 평가 대상은 문제를 잘 푸는 것뿐 아니라, 스케폴딩과 델리게이션을 통해 여러 문제를 동시에 운영할 수 있는 능력이라고 본다.
2:07:02
중간 점검에서 문제 선정은 잘됐지만 초기 솔루션은 너무 작고 쉽게 만들 수 있는 수준이라며 피드백을 준다. 데모 가능한 시각적 산출물, 더 큰 임팩트, 더 높은 스코프의 프로토타입으로 재설계해야 한다고 수정 방향을 제시한다.
2:19:02
이번 작업을 통해 AX 인재전쟁의 핵심 역량은 스케폴딩, 병렬 처리, 그리고 결과물을 냉정하게 검증하는 취향과 판단력이라는 결론에 도달한다. 루프 엔지니어링은 목표 설정-검증-평가 기준 업데이트를 반복하는 구조이며, 실제 업무에서도 이 방식이 강력하게 작동한다고 정리한다.

실무 인사이트

문제가 모호할수록 바로 구현에 들어가지 말고, 먼저 문제 정의·리서치·우선순위·검증 기준을 문서로 스케폴딩해야 한다.
여러 과제를 동시에 풀어야 할 때는 공통 시퀀스는 유지하되, 회사별 컨텍스트와 에이전트를 분리해 병렬 운영하는 구조가 효율적이다.
솔루션은 ‘만들 수 있는 것’이 아니라 ‘짧은 시간 안에 데모로 보여 줄 수 있는 임팩트’ 기준으로 다시 걸러야 한다.