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# Microsoft의 PRAISE, 주니어 엔지니어에게 CMU 강의와 멘토 연결

> Microsoft의 내부 PRAISE 프로그램은 선발된 경력 초기 엔지니어에게 선임 프리셉터와 CMU 강의를 연결한다. 교육 성과는 아직 보고되지 않았다.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-17T19:20:34.989Z
Updated: 2026-10-17T19:20:34.989Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/microsoft-praise-engineering-preceptorship-cmu

![Two colleagues discuss a software change beside a monitor turned away from view.](https://bigchange.ai/api/media/file/hero-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE

Microsoft는 경력 초기 엔지니어를 위한 PRAISE 프로그램이 선발된 직원에게 선임 프리셉터와 [카네기멜런대학교(Carnegie Mellon University) 강의](https://www.cs.cmu.edu/news/2026/microsoft-cmu-praise)를 어떻게 연결하는지 설명했다. 이 방식은 소프트웨어 공학과 AI 온라인 수업과 함께, 참가자가 맡은 Microsoft 프로젝트에 대한 지도를 제공한다.

이 프로그램은 이미 [Microsoft가 9월 17일 공개한 자체 AI 전환 경험에 관한 글](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/17/what-weve-learned-from-microsofts-own-ai-transformation/)에 등장했다. [Microsoft가 10월 15일 공개한 글](https://commandline.microsoft.com/praise-preceptor-ai-accelerated-software-engineering-cmu/)과 CMU의 보도는 프로그램의 구조를 설명한다. 참여한 엔지니어가 몇 명인지, 교육이 업무를 개선하는지는 보고하지 않았다.

## 큰 변화

- **무엇이 달라졌나:** Microsoft와 CMU는 실제 프로젝트에 대한 선임 엔지니어의 지도와 대학 수료증 교육과정을 결합한 내부 교육 방식을 설명했다. 대상은 선발된 경력 초기 직원이다.
- **왜 중요한가:** AI 도구가 코드를 만들어도 신입 엔지니어는 그 코드를 평가하고 설계 결정을 내리는 법을 배워야 한다. PRAISE는 경험 많은 동료와 정규 강의를 통해 이를 배우게 하며, 직원의 실제 업무에 시간을 할애한다.
- **무엇을 지켜봐야 하나:** CMU는 현재 강의와 봄학기 개설 예정 강의를 밝혔다. 프로그램의 가치를 입증하려면 참가자 수와 측정된 학습 또는 엔지니어링 성과가 필요하다. 두 기관 모두 PRAISE에 대해 그런 결과를 발표하지 않았다.

## 프리셉터가 하는 일

PRAISE는 Preceptorship for AI-accelerated Software Engineering의 약자로, AI로 가속하는 소프트웨어 공학을 위한 현장 지도를 뜻한다. Microsoft에 따르면 선임 엔지니어링 프리셉터는 주니어 엔지니어와 질문과 문제를 함께 다루고, 자신의 접근 방식을 설명하며 어디에 집중할지 조언한다. Microsoft가 설명하는 목표는 언제 AI를 쓸지, 결과로 나온 코드와 시스템을 어떻게 이해할지 판단하는 능력을 기르는 것이다. 회사는 가정을 검증하고 낯선 변경 사항을 동료와 논의하는 일도 그 과정에 포함한다고 설명한다.

CMU에 따르면 선발된 직원은 이 지도를 Microsoft의 일상 업무에 적용한다. CMU의 [10월 15일 보도](https://www.cs.cmu.edu/news/2026/microsoft-cmu-praise)는 참가자 한 명인 소프트웨어 엔지니어 Jace Watson을 소개한다. 그는 시애틀(Seattle)에서 일하며 정규직으로 근무하는 동시에 강의를 듣는다. 그의 설명은 한 참가자의 경험을 보여주는 것으로, 프로그램 성과를 측정한 결과는 아니다.

## 강의 내용과 참여 대상

CMU에 따르면 PRAISE 수료증 과정에 등록한 직원은 이번 학기에 **Machine Learning in Production**과 **Preceptorship in AI-Augmented Software Engineering I**을 수강한다. 봄학기에는 **DevOps: Engineering for Secure Development and Deployment**와 두 번째 프리셉터십 강의를 개설할 예정이라고 밝혔다. CMU는 이 강의들이 소프트웨어 공학 석사학위 과정에 인정될 수 있다고 설명한다.

대학은 PRAISE를 **선발된 Microsoft 경력 초기 엔지니어**가 직장 내 멘토링을 받으면서 온라인 강의를 수강할 기회라고 설명한다. 이후에는 학생과, 가능하다면 다른 산업 파트너도 포함하기를 바란다고 밝혔다. 두 글 모두 외부 신청 경로, 선발 기준, 전체 참가자 수, 프로그램 비용을 제시하지 않는다.

프로젝트 지도와 구체적으로 명시된 강의의 조합은 엔지니어링 관리자에게 검토할 수 있는 구체적인 교육 설계를 제공한다. 그러나 이 설계가 신입 엔지니어를 교육하는 다른 방식보다 효과적임을 입증하지는 않는다. Microsoft의 9월 글에는 PRAISE 성과 수치가 없고, 10월 글들은 비교집단이나 측정된 학습·유지·생산성 결과 없이 프로그램과 목표를 설명한다.

## 출처 및 더 읽을거리

- [Microsoft, 「AI가 코드를 쓸 때 다음 세대 개발자는 무엇을 할 것인가?」](https://commandline.microsoft.com/praise-preceptor-ai-accelerated-software-engineering-cmu/), 2026년 10월 15일. 프리셉터의 역할과 Microsoft가 CMU 강의를 추가한 이유를 설명한다. PRAISE 성과 측정치는 제시하지 않는다.
- [Carnegie Mellon University, 「Microsoft와 CMU, 경력 초기 소프트웨어 엔지니어 교육에 협력」](https://www.cs.cmu.edu/news/2026/microsoft-cmu-praise), 2026년 10월 15일. 수료증 강의, 참여 자격의 범위, 참가자 한 명을 소개하며 봄학기 강의는 계획으로 설명한다.
- [Microsoft, 「Microsoft 자체 AI 전환에서 우리가 배운 것」](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/17/what-weve-learned-from-microsofts-own-ai-transformation/), 2026년 9월 17일. 더 자세한 10월 글들에 앞서 PRAISE를 언급했으므로 10월 15일을 프로그램 출범일로 취급하지 않는다.
- [BIG CHANGE, 「AI는 코드를 쓸 수 있다. 누가 고치는 법을 배울까?」](https://bigchange.ai/blog/ai-coding-skills-learning-apprenticeship). 학습 문제에 관한 더 넓은 맥락을 제공한다. 여기서 보도한 Microsoft 프로그램과는 별개의 이야기다.

## Sources

- [AI가 코드를 쓸 때 다음 세대 개발자는 무엇을 할 것인가?](https://commandline.microsoft.com/praise-preceptor-ai-accelerated-software-engineering-cmu/) — Microsoft가 내부 프리셉터와 CMU 강의를 설명한다. 측정된 PRAISE 성과는 없다.
- [Microsoft와 CMU, 경력 초기 소프트웨어 엔지니어 교육에 협력](https://www.cs.cmu.edu/news/2026/microsoft-cmu-praise) — CMU가 선발된 직원의 참여, 현재 및 예정 강의, 참가자 한 명을 소개한다. 프로그램 평가는 없다.
- [Microsoft 자체 AI 전환에서 우리가 배운 것](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/17/what-weve-learned-from-microsofts-own-ai-transformation/) — PRAISE를 먼저 언급한 글이다. 글의 다른 지표는 별개의 계획에 관한 것이다.
- [AI는 코드를 쓸 수 있다. 누가 고치는 법을 배울까?](https://bigchange.ai/blog/ai-coding-skills-learning-apprenticeship) — BIG CHANGE의 이전 맥락 기사다. 관련은 있지만 별개이며 직접적인 후속 관계는 없다.