Dev Opportunity Radar #19: 해커톤페스트, 상금 2만 달러 AI 에이전트 해커톤, Pear Prime 2027
Dev.to 연재 'Dev Opportunity Radar' 19호에서 Pear Prime 2027 신입 엔지니어 프로그램, 오픈소스 AI 중심으로 바뀐 Hacktoberfest 2026, FalkorDB 그래프 DB 기반 AI 에이전트 해커톤을 소개했습니다. LLM 스케일링을 다루는 무료 온라인 책도 함께 추천했습니다.
Dev Opportunity Radar #19: Hacktoberfest, $20K AI Agent Hackathon, and Pear Prime 2027
TL;DR Welcome back to Dev Opportunity Radar. This is a weekly series where I share opportunities,...
개요 #
개발자 대상 기회와 자료를 매주 모아 소개하는 Dev.to 연재 'Dev Opportunity Radar'의 19호가 나왔습니다. 이번 호에서는 세 가지 기회를 다뤘습니다. 스타트업 투자사 Pear의 신입 엔지니어 프로그램 Pear Prime 2027, 10월 한 달 동안 열리는 Hacktoberfest 2026, 그리고 WeMakeDevs와 FalkorDB가 공동 주최하는 AI 에이전트 해커톤 Graph Hacks: Context for AI Agents입니다.
마감이 없는 자료로는 Google DeepMind 연구진 등이 함께 쓴 무료 온라인 책 How to Scale Your Model을 추천했습니다.
올해 Hacktoberfest에서 가장 크게 바뀐 점은 PR·MR 제출이 더 이상 보상 집계에 들어가지 않는다는 것입니다. 행사의 무게중심을 기여 횟수에서 학습과 참여 쪽으로 옮겼습니다.
한눈에 보기 #
| 기회 | 주최 | 성격 | 형식 | 마감 |
|---|---|---|---|---|
| Pear Prime 2027 | Pear | 신입 엔지니어 프로그램 | 하이브리드 / 커뮤니티 + 커리어 | 2027년 1월 4일 |
| Hacktoberfest 2026 | MLH × DEV | 오픈소스 행사 | 온라인 + 오프라인 | 2026년 10월 |
| Graph Hacks: Context for AI Agents | WeMakeDevs × FalkorDB | AI 해커톤 | 온라인 (전 세계) | 2026년 10월 18일 |
작성자는 소개 전에 하나하나 조사하고 확인하지만, 게시 후에 마감일이나 자격 요건이 바뀔 수 있다고 적었습니다. 지원하기 전에 공식 페이지에서 최신 정보와 자격 조건을 꼭 확인하라고 당부했습니다.
이번 주 기회 #
Photo by Pear Prime 2027 — 스타트업 쪽 커리어를 생각하는 신입 엔지니어라면 #
대상: CS 전공 학생, 졸업 예정자·신규 졸업자, 경력 초기 엔지니어
Pear Prime은 소수 정예로 뽑는 신입 엔지니어 프로그램입니다. 참가자는 스타트업과 기술 기업의 창업자·기술 리더를 만나고, Pear 팀에게서 멘토링과 커리어 지원을 받습니다.
Pear는 2027년 기수 참가자가 만나볼 수 있는 회사로 Cerebras, Etched, Perplexity, HeyGen, Baseten, Forus, Vals, Andera를 꼽았습니다. 그 밖에 이런 혜택이 있습니다.
- 다른 Prime 엔지니어들과 함께하는 커뮤니티
- 멘토링과 커리어 코칭
- Pear 투자자에게 아이디어 피드백 받기
- 나중에 창업하면 PearX 우선 검토
지원서는 지금까지 무엇을 만들었고 앞으로 어디로 가고 싶은지에 초점을 둡니다. 가장 의미 있었던 프로젝트·인턴십·연구 경험, 가장 자신 있는 기술, 주요 성과, 좋아하는 엔지니어링 업무, 앞으로 몇 년간의 목표를 묻습니다.
눈여겨볼 질문이 하나 있습니다. 수업이나 회사, 상사가 시켜서가 아니라 스스로 원해서 만들거나 출시한 것을 묻는 질문입니다. 사이드 프로젝트나 오픈소스 기여, 연구처럼 스스로 해낸 작업이 있다면 미리 정리해 두면 좋습니다.
- 형식: 하이브리드 / 커뮤니티 + 커리어 기회
- 지원 마감: 2027년 1월 4일
- 중점 분야: 엔지니어링 커리어, 스타트업, 멘토링, 커뮤니티, 만들기
- 제출물: 이력서, 프로젝트·연구 경험, 기술 관심사, 커리어 목표 등
Hacktoberfest 2026 — 올해 주제는 오픈소스 AI #
대상: 오픈소스, 오픈소스 AI, 오픈 웨이트(open-weight) 모델에 관심 있는 누구나
Hacktoberfest는 10월 한 달 동안 열리는 오픈소스 축제입니다. 올해는 오픈소스 AI와 오픈 웨이트 모델을 주제로 잡았습니다. 전 세계 300곳이 넘는 도시에서 오프라인 'Fest'가 열리고, 온라인 행사는 누구나 참여할 수 있습니다.
온라인 프로그램은 다음과 같습니다.
- 라이브 스트림
- Global Hack Week
- DEV Challenges — 10월 동안 매주 DEV에서 새 미니 해커톤이 열림
온라인으로만 참여해도 되고, 가까운 Fest에 가도 되고, 둘 다 해도 됩니다. 오픈소스 기여 경험이 없어도 참여할 수 있습니다.
앞서 말했듯 올해부터는 PR·MR이 보상 집계에 들어가지 않습니다. 대신 배우고 만들고 여러 활동에 참여하는 데 초점을 맞췄습니다.
- 형식: 온라인 + 오프라인
- 기간: 2026년 10월
- 비용: 무료
- 오프라인: 전 세계 300곳 이상
Hacktoberfest 2026 둘러보기 → · DEV Challenges 보기 →
Graph Hacks: Context for AI Agents — 그래프 DB로 에이전트에게 맥락을 #
대상: 개발자, AI 빌더, AI 에이전트를 만들어 보고 싶은 사람
WeMakeDevs와 FalkorDB가 2026년 10월 15일부터 18일까지 여는 온라인 해커톤입니다. 과제는 FalkorDB를 주 그래프 데이터베이스로 쓰는 AI 에이전트나 멀티 에이전트를 만드는 것입니다. 그래프를 장식이 아니라 에이전트 동작의 일부로 써야 합니다. 예를 들어 연결된 데이터를 다루거나, 세션 사이에 정보를 기억하거나, 에이전트끼리 상태를 공유하거나, 회사 지식을 엮는 식입니다.
트랙은 세 개입니다.
- Agents That Act on Connected Data — 연결된 데이터를 바탕으로 움직이는 에이전트
- Agent Memory and Coordination — 에이전트 메모리와 협업
- Company Brain — 회사 지식 연결
한 트랙만 골라도 되고 세 트랙 모두 나가도 됩니다. 혼자 나가거나 최대 4명까지 팀을 꾸릴 수 있고, 그래프 DB 경험은 없어도 됩니다.
다만 조건이 있습니다. FalkorDB가 프로젝트의 중심이어야 하고, 핵심 FalkorDB 구현은 해커톤 기간에 새로 만든 것이어야 합니다. 코딩 어시스턴트는 써도 됩니다.
총상금은 2만 달러입니다. 트랙별 상과 함께 프로젝트 블로그 글 우수상, 상위 50개 제출작 상도 있습니다.
- 형식: 온라인, 전 세계 참여 가능
- 기간: 2026년 10월 15–18일 (마감 10월 18일)
- 팀 규모: 1인 또는 최대 4인
- 비용: 무료
- AI 코딩 어시스턴트: 허용
아직 마감 전인 지난 호 기회 #
18호와 17호에서 소개한 기회 가운데 아직 지원할 수 있는 것도 다시 정리했습니다. 작성자는 매주 긴 목록을 반복하면 읽기 불편하다며, 이 섹션에는 최근 두 호만 남기고 이전 기회는 웹사이트에서 필터로 찾아보도록 바꿨다고 설명했습니다.
| 기회 | 주최 | 성격 | 형식 | 마감 | 소개된 호 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nebius x NVIDIA Global AI Hackathon | Nebius × NVIDIA | 해커톤 | 온라인 | 10월 30일 | 18호 |
| Build, Ship, Shape: Amazon Developer Hackathon | Amazon | 해커톤 | 온라인 | 10월 24일 | 17호 |
| Dev3Pack Hackathon | Dev3Pack | 해커톤 | 하이브리드 | 10월 30일 | 17호 |
추천 자료: How to Scale Your Model #
Photo by Igor Mashkov on Pexels
마감 없이 볼 수 있는 자료로는 How to Scale Your Model을 골랐습니다. Google DeepMind를 비롯해 Stanford 등 여러 기관의 연구자와 엔지니어가 함께 쓴 무료 온라인 책입니다. 언어 모델을 대규모 하드웨어에서 돌릴 때 실제로 무슨 일이 일어나는지를 시스템 관점에서 풀어냅니다.
핵심은 TPU·GPU 위에서 하드웨어와 모델이 어떻게 맞물리는가입니다. 연산, 메모리, 통신부터 모델 병렬화, 학습, 추론, 멀티 디바이스 스케일링까지 두루 짚습니다.
책은 루프라인(roofline) 분석, TPU 동작 원리, 샤딩된 행렬 곱셈으로 시작합니다. 그다음 Transformer 수학, 학습·추론 병렬화, LLaMA 3 실습, TPU 코드 프로파일링, JAX로 넘어가고, GPU를 다룬 보너스 장으로 끝납니다. 데이터·텐서·파이프라인·전문가(expert) 병렬화와 모델 샤딩, 재계산(rematerialization), 호스트 오프로드, 그래디언트 누적 같은 기법도 나옵니다.
난이도는 꽤 높습니다. LLM과 Transformer 구조의 기본은 알고 있다고 가정하고, JAX를 써 봤다면 더 좋습니다. 기초를 이미 갖추고 모델 아래에서 벌어지는 일을 알고 싶은 사람에게 맞는 책입니다.
전체 12장이고, 순서대로 읽지 않아도 된다고 저자들은 말합니다. 앞쪽 장은 기본 개념을 소개하고, 뒤쪽 장은 이를 실제 모델과 시스템에 적용합니다.
- 형식: 무료 온라인 책
- 수준: 고급 / 기술 심화
- 사전 지식: LLM·Transformer 기초, JAX 경험이 있으면 도움
독자 참여 코너 #
이 연재에는 독자가 직접 채우는 코너가 두 개 있습니다.
Community Finds는 독자가 찾은 기회나 커뮤니티, 자료를 소개하는 코너입니다. 이번 주에는 실린 제보가 없었습니다. 펠로십이든 지원금이든 해커톤, 컨퍼런스, 커뮤니티든 더 많은 사람이 알았으면 하는 게 있다면 댓글로 알려 달라는 게 작성자의 부탁입니다. 소개할 때는 제보자를 꼭 밝히겠다고 했습니다. 다만 DEV가 댓글에 달린 URL만 있는 링크를 걸러낼 때가 있으니, 링크와 함께 짧은 설명을 붙여 달라고 부탁했습니다.
Reader Updates는 Radar에서 알게 된 기회에 지원했거나 커뮤니티에 들어갔거나 새 자료를 찾은 경험을 나누는 코너입니다. 합격했거나 큰 성과가 있어야 하는 것은 아닙니다. 작성자는 맞는 때에 맞는 기회를 알게 된 것만으로도 충분히 의미 있다고 말했습니다. 댓글로 소식을 남기면 본인 동의를 받아 다음 호에 실을 예정입니다.
지난 호와 전체 기회 목록은 Dev Opportunity Radar 웹사이트에서 카테고리별로 볼 수 있습니다. 작성자가 웹사이트를 만든 이유는 사이트 공개 글에 정리되어 있습니다. 다음 호는 다음 주 금요일에 나옵니다.
이 글은 위 출처를 바탕으로 한국 독자를 위해 재작성한 기사입니다. 원문의 사실과 수치에 근거하며, 별도의 견해를 포함하지 않습니다.