정백경/AI Native Engineer 전환
이 문서는 Frontend Lead에서 AI Native Lead로 이동한 현재 커리어 전환을 설명합니다.
AI Native Engineer 전환은 프론트엔드 전문성을 폐기한 사건이 아니다. 프론트엔드에서 축적한 제품 감각, 구조화, 리뷰, 문서화 습관을 AI 전제의 업무 구조로 확장한 사건이다. 정백경의 전환은 도구 소개보다 문서 SSOT, Linear, orchestration, QA, 모바일 전환, 거버넌스까지 포함한 일하는 방식의 변화에 가깝다.
왜 전환인가
- AI 도구는 코드 작성 속도만 높이는 것이 아니라 업무 단위, 문서 구조, 검증 방식까지 바꾼다.
- 정백경의 관심은 AI를 쓰는 개인이 아니라 AI가 제대로 일하는 조직적 고속도로를 만드는 데 있다.
- Product Engineer 전환은 코드 작성자보다 문제정의, 맥락 큐레이션, 제품 판단을 더 중요하게 보는 흐름이다.
- 현재 역할 기준은 FE Lead가 아니라 AI Native Lead다.
일하는 방식
- AI Native 팀 전략은 H1 Product Engineer 양성과 H2 Agent Hub/전사 확산을 하나의 로드맵으로 묶는다.
- Linear + Orchestration은 md 문서를 에이전트 컨텍스트로 보고, 이슈에서 구현·검증·출시까지 이어지는 루프를 만든다.
- MAGI와 AI 코드리뷰는 사람 리뷰를 대체하기보다 사전 검증 범위를 정하고 사람이 더 중요한 판단에 집중하게 하는 장치다.
- Ralph Day는 더 좋은 모델보다 명확한 완료 기준과 자동 판정 가능한 루프가 중요하다는 방법론이다.
- SID/PRD SSOT와 MCP는 문서 기준과 도구 연결을 표준화하는 하부 구조다.
- AI Slop에 대한 공유는 AI Native가 속도만이 아니라 책임 있는 검토 문화까지 포함해야 한다는 품질 기준이다.