국내 소프트웨어(SW) 개발자 채용시장은 팬데믹 이후 디지털 전환의 가속화, 경기침체, 그리고 생성형 AI의 등장 등 여러 요인에 의해 큰 변화를 겪어왔다. 팬데믹 기간동안 전 산업에서 디지털 전환이 빠르게 이루어지면서 SW 개발자에 대한 수요가 급격히 증가했고, 이로 인해 구직자가 유리한 시장 환경이 조성되었다. 그러나 이후 고금리와 경기 침체가 이어지면서 벤처와 스타트업 투자가 위축되었고, 이는 IT업계 채용시장에도 부정적인 영향을 미쳐 SW 개발자 채용시장이 크게 위축되었다. 2022년 말 등장한 생성형 AI는 SW 개발자의 생산성을 높이는 한편, SW개발자 채용 수요와 역할, 그리고 요구 역량 전반에 직·간접적인 영향을 미치기 시작했다. 이에 따라, 본 연구진은 국내 현업에 종사하는 SW 개발자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였으며, 인터뷰의 주요 결과는 다음과 같다. 현재 SW 개발자 채용시장은 위축된 상태이나, 생성형 AI로 인한 직접적인 채용 감소는 현장에서 뚜렷하게 체감되지 않고 있다. 한편, 생성형 AI는 초급 SW 개발자에게 기회와 위협을 동시에 제공하고 있다는 의견이 제시되었다. 단순 반복 작업이 자동화되면서 초급 SW 개발자의 역할 축소와 채용 수요 감소 우려가 제기되지만, 동시에 생성형 AI는 초급 개발자의 학습 속도와 역량 향상에 기여하여 이들이 더 넓은 업무를 수행할 수 있는 기회를 제공하고 있다고 논의되었다. SW 개발자 채용 과정과 요구 역량에도 변화가 예상된다. 현업 개발자들은 코딩 테스트의 필요성에 대해 의견이 갈리는 상황이며, 실무 역량과의 연관성을 더욱 강화해야 한다는 지적이 있다. 또한, 생성형 AI 도입으로 프롬프트 엔지니어링이 새로운 역량으로 주목받고 있으나, 이를 SW개발자의 본질적 역량으로 강조하기에는 시기상조라는 평가가 다수다. 생성형 AI 도구의 활용이 확산되면서 초급 SW 개발자의 역량이 상향 평준화될 것으로 전망하는 의견이 제시되었다. 또한, 생성형 AI로 인해 SW개발자 요구 역량의 본질이 변화하지는 않을 것으로 전망되나, AI 도구 활용 시 정보 판별 능력이 새롭게 요구되는 역량으로 부각될 가능성이 있다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 본 연구진은 향후 SW개발자의 요구 역량, 역량 평가, 역할 변화 등에 대한 시사점을 도출하였다. 나아가, SW 개발자 요구 역량 및 이에 따른 채용 변화와 관련한 정부와 개발자들의 대응 방향에 대해 제언하였다. The software (SW) developer job market in South Korea has experienced significant changes influenced by various factors, including the acceleration of digital transformation during the pandemic, economic downturns, and the emergence of generative AI. The introduction of generative AI in late 2022 has further reshaped this landscape by enhancing developer productivity while indirectly and directly impacting hiring demand, roles, and required competencies. To investigate these developments, this study conducted in-depth interviews with SW developers currently active in the industry. The key findings are summarized as follows: Although the SW developer job market remains constrained, industry practitioners have not distinctly perceived direct hiring reductions attributable to generative AI. However, generative AI has been identified as simultaneously presenting both opportunities and challenges for junior SW developers. While the automation of repetitive tasks has raised concerns about the reduction of roles and hiring demand for junior developers, it has also been noted that generative AI supports faster learning and skill enhancement, enabling these developers to take on broader responsibilities. Interviewees expressed divergent opinions on the necessity of coding tests, highlighting the need for stronger alignment with practical skill requirements. Additionally, while prompt engineering has emerged as a noteworthy competency with the adoption of generative AI, they believe it is premature to consider it a core skill for SW developers. The growing adoption of generative AI tools is expected to standardize and elevate the baseline competencies of junior SW developers. Although the fundamental skills required for SW developers are unlikely to change significantly, the ability to critically evaluate information when using AI tools is likely to emerge as a newly emphasized competency. Based on these findings, this study outlines implications for evolving competency requirements, assessment methods, and role changes for SW developers. Furthermore, it offers recommendations for government policies and developer strategies to address the shifts in required skills and hiring practices driven by generative AI.