저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다.

1. ChatGPT 무료로 시작하기
2. GPTs 사용해보기
3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장
4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장
(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)
5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기
6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기
7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기
8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기
9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다. 1. ChatGPT 무료로 시작하기2. GPTs 사용해보기3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기&nbsp;

AI, 어디까지 써보셨나요?

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요.

회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요.

그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요.

초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요.

일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요.

그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요. 회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요. 그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요. 초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요. 일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요. 그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

도망친 곳에 낙원은… 있었다

도망치신 게 아니라 진작부터 스스로에 대한 이해가 높으셔서 본인이 행복할 수 있는 곳들을 잘 찾아다니신 거 같네요!

딸을 학교에 보내면서 저의 학창 시절이 떠올랐습니다. 아침마다 일어나기 싫어서 이불 속에서 버티다가 결국에 후루룩 씻고 교복을 입고 눈뜬 지 10분 만에 튀어나가던 생활들. 항상 시간에 아슬아슬 쫓겨 다녔고 지각을 할 때도 물론 많았습니다. 이런 습관은 회사에 가서도 똑같이 이어졌습니다.

회사에 지각하지 않기

딸을 학교에 보내면서 저의 학창 시절이 떠올랐습니다.
아침마다 일어나기 싫어서 이불 속에서 버티다가 결국에 후루룩 씻고 교복을 입고 눈뜬 지 10분 만에 튀어나가던 생활들.
항상 시간에 아슬아슬 쫓겨 다녔고 지각을 할 때도 물론 많았습니다.
이런 습관은 회사에 가서도 똑같이 이어졌습니다.

인생을 더 살면서 사소해 보이는 작은 약속을 잘 지키는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다.
이걸 깨달은 이유로는 어디에 갈 때도 약속 시간을 지키기 위해서 노력했습니다.
친구들 모임에 갈 때도, 음식점 예약 시간에 맞출 때도, 동네 미용실에 갈 때도.

아내가 세상에서 제일 멋져 보였던 순간은 동네 미용실에 데려다주던 어느 날이었습니다.
1~2분 정도 늦을 것 같아 미용실에 전화를 하는 아내를 보며 뭐 저런 걸로 전화를 하나 생각했습니다.
심지어 미용실에서도 놀라는 눈치였습니다. 1~2분 늦는다고 이렇게 미안해하며 전화를 주다니.
아마 아내의 이런 모습들이 저에게 좋은 영향을 끼친 것 아닐까?

이후로 저도 약속 시간을 잘 지키기 위해 노력했습니다.
그럼에도 불구하고 최근 몇 년 간 약속 시간에 늦은 적이 몇 번 있음을 고백합니다.
저희 집 앞 커피숍에서 만나기로 한 손님을 잠자느라 완전히 바람 맞춘 충격적인 날도 있었습니다. ㅠㅠ
(다음 날 제가 찾아가서 석고대죄하고 즐거운 이야기를 나눴습니다. 이후로 다시는 아침 일찍 약속을 잡지 않습니다. ㅋㅋ)

다시 회사에 간다면 걱정되는 한 가지는 바로 이 출근 시간입니다.
내가 이제는 과연 출근 시간을 잘 지킬 수 있을 것인가?
회사로 돌아갈 생각을 안 하는 건 이 출근 시간 탓도 큰 것 같습니다. 도저히 자신이 없어서.

한 편으로 몇 년 동안 한 번도 지각하지 않던 동료들도 떠오릅니다.
그때는 별 느낌이 없었는데 지금은 좀 다르게 느껴집니다.
그들에게는 아침에 일어나는 것이 어렵지 않은 일이었을까? 눈이 와도 비가 와도 지각하지 않는 것이 과연 그냥 되는 일이었을까?
다시 돌아 보니 정말 멋지고 존경스럽습니다.

https://jeho.page/essay/2025/03/06/time-to-work.html

딸을 학교에 보내면서 저의 학창 시절이 떠올랐습니다. 아침마다 일어나기 싫어서 이불 속에서 버티다가 결국에 후루룩 씻고 교복을 입고 눈뜬 지 10분 만에 튀어나가던 생활들. 항상 시간에 아슬아슬 쫓겨 다녔고 지각을 할 때도 물론 많았습니다. 이런 습관은 회사에 가서도 똑같이 이어졌습니다. 인생을 더 살면서 사소해 보이는 작은 약속을 잘 지키는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 이걸 깨달은 이유로는 어디에 갈 때도 약속 시간을 지키기 위해서 노력했습니다. 친구들 모임에 갈 때도, 음식점 예약 시간에 맞출 때도, 동네 미용실에 갈 때도. 아내가 세상에서 제일 멋져 보였던 순간은 동네 미용실에 데려다주던 어느 날이었습니다. 1~2분 정도 늦을 것 같아 미용실에 전화를 하는 아내를 보며 뭐 저런 걸로 전화를 하나 생각했습니다. 심지어 미용실에서도 놀라는 눈치였습니다. 1~2분 늦는다고 이렇게 미안해하며 전화를 주다니. 아마 아내의 이런 모습들이 저에게 좋은 영향을 끼친 것 아닐까? 이후로 저도 약속 시간을 잘 지키기 위해 노력했습니다. 그럼에도 불구하고 최근 몇 년 간 약속 시간에 늦은 적이 몇 번 있음을 고백합니다. 저희 집 앞 커피숍에서 만나기로 한 손님을 잠자느라 완전히 바람 맞춘 충격적인 날도 있었습니다. ㅠㅠ (다음 날 제가 찾아가서 석고대죄하고 즐거운 이야기를 나눴습니다. 이후로 다시는 아침 일찍 약속을 잡지 않습니다. ㅋㅋ) 다시 회사에 간다면 걱정되는 한 가지는 바로 이 출근 시간입니다. 내가 이제는 과연 출근 시간을 잘 지킬 수 있을 것인가? 회사로 돌아갈 생각을 안 하는 건 이 출근 시간 탓도 큰 것 같습니다. 도저히 자신이 없어서. 한 편으로 몇 년 동안 한 번도 지각하지 않던 동료들도 떠오릅니다. 그때는 별 느낌이 없었는데 지금은 좀 다르게 느껴집니다. 그들에게는 아침에 일어나는 것이 어렵지 않은 일이었을까? 눈이 와도 비가 와도 지각하지 않는 것이 과연 그냥 되는 일이었을까? 다시 돌아 보니 정말 멋지고 존경스럽습니다. https://jeho.page/essay/2025/03/06/time-to-work.html

K리그 프로그래머

Embarking on a native port of the existing TypeScript compiler and toolset to achieve a 10x performance speed-up.

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

웹 개발을 하다 보면 소위 팝업(pop-up) 창을 띄어서 무언가를 알려주거나, 확인을 받거나, 입력을 받아야할 때가 있는데요. 브라우저에서는 아주 오래 전부터 이러한 팝업 창을 띄울 수 있도록 alert(), confirm(), prompt()를 제공하였습니다.

이번 시간에는 간단한 예제를 통해서 이 세가지 함수를 언제 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/4s8QEEs93CY
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-alert-confirm-prompt/

웹 개발을 하다 보면 소위 팝업(pop-up) 창을 띄어서 무언가를 알려주거나, 확인을 받거나, 입력을 받아야할 때가 있는데요. 브라우저에서는 아주 오래 전부터 이러한 팝업 창을 띄울 수 있도록 alert(), confirm(), prompt()를 제공하였습니다. 이번 시간에는 간단한 예제를 통해서 이 세가지 함수를 언제 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/4s8QEEs93CY📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-alert-confirm-prompt/

브라우저의 팝업: alert, confirm, prompt

Spotify is developing premium-tier AI music creation tools that could transform passive listeners into active creators while generating higher revenue streams. 

Spotify's Bold AI Gamble Could Disrupt The Entire Music Industry

최근 Spotify의 새로운 'Music Pro' 티어에 대한 정보가 유출되었을 때, 특히 주목받은 기능 중 하나가 바로 "AI 기반 음악 도구"였다.

Spotify는 AI를 활용해 새로운 청취 경험을 제공하겠다는 목표를 공개적으로 밝혀 왔기 때문에, 많은 사람들은 이 기술이 사용자들이 자신만의 맞춤형 음악을 만들 수 있도록 돕는 방향으로 발전할 것이라고 추측하고 있다. 또한, 이는 플랫폼 운영자들이 AI를 프리미엄 기능으로 활용하여 수익을 극대화하려는 전략을 강화하고 있음을 보여주는 증거이기도 하다.

🍎 스트리밍 2.0을 향한 변화
현재 아티스트, 음반사, 스트리밍 서비스 제공업체들은 음악 스트리밍 산업의 대대적인 개편을 논의 중이다. 이른바 ‘스트리밍 2.0’ 시대를 열어가기 위한 논의가 진행되고 있으며, AI는 그 중심에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 그렇다면, AI는 음악 스트리밍을 개척한 Spotify 플랫폼과 우리가 음악을 소비하는 방식에 어떤 변화를 가져올 것인가?

🍎 Spotify와 AI
Spotify는 AI를 활용하여 사용자 참여를 유도하는 데 있어 가장 성공적인 사례 중 하나다.

📌 초창기 AI 기능
Spotify는 초창기부터 "New Music" 및 "Discover" 같은 추천 플레이리스트를 머신러닝 알고리즘을 기반으로 구축하여 사용자들에게 최적의 곡을 추천했다.

📌 더 정교해진 AI 기능
최근에는 다음과 같은 AI 기능이 도입되었다.
✅ 블렌디드 플레이리스트(Blended Playlist)
 * 두 명의 사용자의 음악 취향을 결합하여 새로운 추천 플레이리스트 생성
 * 사용자 생성 플레이리스트를 보완하는 곡 추천
✅ AI 기반 태깅 시스템
 * AI가 음악 트랙을 자동으로 태깅하여 장르, 분위기, 콘텐츠 유형별로 분류
 * 이를 통해 검색 및 추천 기능 강화
✅ Spotify Wrapped
 * 사용자가 1년 동안 들은 음악을 AI 분석을 통해 요약 제공
 * 개인 맞춤형 연간 음악 리포트 생성
✅ AI DJ (2023 출시)
 * AI 음성을 활용해 라디오 DJ처럼 곡을 이어서 플레이
 * AI가 선곡을 안내하며 사용자와 더욱 상호작용
✅ AI 플레이리스트 (최신 기능)
 * ChatGPT와 유사한 언어 인터페이스를 활용해 맞춤형 플레이리스트 생성
 * 예:
   * "반지의 제왕을 읽을 때 들을 배경 음악" → 영화 OST 위주 추천
   * "산악 여행을 위한 음악" → 오페라, 헤비메탈, 게임 사운드트랙 조합
>> Spotify는 단순한 추천 알고리즘을 넘어, 사용자의 참여와 몰입을 유도하는 AI 도구를 지속적으로 개발

🍎 AI가 만드는 개인 맞춤형 음악 리믹스?
AI를 활용한 개인 맞춤형 음악 리믹싱 기술은 업계에서 오랫동안 논의되어 온 미래 기술 중 하나다. 그러나 여기에는 해결해야 할 큰 장애물이 존재한다.
🎵 저작권 문제
 * 아티스트와 음반사는 자신들의 음악이 무수히 많은 개인 맞춤 리믹스로 변형되는 것에 동의할까?
 * 새로운 AI 음악 도구가 공개되지 않는 이유도 이러한 저작권 문제 때문일 가능성이 높다.
📌 AI를 활용한 음악 커스터마이징
 * 사용자가 음악의 템포를 조절하고, 장르를 변경하며, 악기를 바꾸거나 심지어 보컬을 대체할 수 있다면?
 * 이러한 변화는 수동적인 음악 감상에서 적극적인 음악 창작으로 전환할 수 있도록 돕는다.

🍎 음악 스트리밍의 프리미엄 가격 정책
 * AI 기능이 프리미엄 서비스의 차별화 요소로 자리 잡는 추세
   * 구글(Google) → Gemini AI를 Google One 프리미엄 구독자에게 제공
   * X(구 트위터) → 유료 구독자에게 Grok AI 무제한 사용 권한 제공
   * AI 서비스 제공업체들은 AI 모델 훈련과 인력 고용에 투자한 비용을 회수해야 하므로, 프리미엄 구독 모델을 통한 수익 창출이 더욱 중요해짐
 * Spotify 역시 AI 기능을 프리미엄 티어 차별화 요소로 활용할 가능성 높음
   
   
🍎 결론: 음악 소비 방식의 미래 🚀🎶
 * 음악 및 미디어 소비 방식은 지속적으로 변화하고 있으며, AI는 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있다.
 * Spotify는 AI 기술을 활용하여 단순한 추천 엔진을 넘어 사용자 맞춤형 경험을 제공하는 플랫폼으로 진화하고 있다.
 * 미래는 예측할 수 없지만, 한 가지 확실한 것은 음악 스트리밍과 미디어 소비 방식이 계속해서 혁신될 것이라는 점이다..

 * source: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2025/03/04/spotifys-bold-ai-gamble-could-disrupt-the-entire-music-industry/

최근 Spotify의 새로운 'Music Pro' 티어에 대한 정보가 유출되었을 때, 특히 주목받은 기능 중 하나가 바로 "AI 기반 음악 도구"였다. Spotify는 AI를 활용해 새로운 청취 경험을 제공하겠다는 목표를 공개적으로 밝혀 왔기 때문에, 많은 사람들은 이 기술이 사용자들이 자신만의 맞춤형 음악을 만들 수 있도록 돕는 방향으로 발전할 것이라고 추측하고 있다. 또한, 이는 플랫폼 운영자들이 AI를 프리미엄 기능으로 활용하여 수익을 극대화하려는 전략을 강화하고 있음을 보여주는 증거이기도 하다. 🍎 스트리밍 2.0을 향한 변화현재 아티스트, 음반사, 스트리밍 서비스 제공업체들은 음악 스트리밍 산업의 대대적인 개편을 논의 중이다. 이른바 ‘스트리밍 2.0’ 시대를 열어가기 위한 논의가 진행되고 있으며, AI는 그 중심에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 그렇다면, AI는 음악 스트리밍을 개척한 Spotify 플랫폼과 우리가 음악을 소비하는 방식에 어떤 변화를 가져올 것인가? 🍎 Spotify와 AISpotify는 AI를 활용하여 사용자 참여를 유도하는 데 있어 가장 성공적인 사례 중 하나다. 📌 초창기 AI 기능Spotify는 초창기부터 "New Music" 및 "Discover" 같은 추천 플레이리스트를 머신러닝 알고리즘을 기반으로 구축하여 사용자들에게 최적의 곡을 추천했다. 📌 더 정교해진 AI 기능최근에는 다음과 같은 AI 기능이 도입되었다.✅ 블렌디드 플레이리스트(Blended Playlist)<ul ><li>두 명의 사용자의 음악 취향을 결합하여 새로운 추천 플레이리스트 생성</li><li>사용자 생성 플레이리스트를 보완하는 곡 추천</li></ul>✅ AI 기반 태깅 시스템<ul ><li>AI가 음악 트랙을 자동으로 태깅하여 장르, 분위기, 콘텐츠 유형별로 분류</li><li>이를 통해 검색 및 추천 기능 강화</li></ul>✅ Spotify Wrapped<ul ><li>사용자가 1년 동안 들은 음악을 AI 분석을 통해 요약 제공</li><li>개인 맞춤형 연간 음악 리포트 생성</li></ul>✅ AI DJ (2023 출시)<ul ><li>AI 음성을 활용해 라디오 DJ처럼 곡을 이어서 플레이</li><li>AI가 선곡을 안내하며 사용자와 더욱 상호작용</li></ul>✅ AI 플레이리스트 (최신 기능)<ul ><li>ChatGPT와 유사한 언어 인터페이스를 활용해 맞춤형 플레이리스트 생성</li><li>예:<ul ><li>"반지의 제왕을 읽을 때 들을 배경 음악" → 영화 OST 위주 추천</li><li>"산악 여행을 위한 음악" → 오페라, 헤비메탈, 게임 사운드트랙 조합</li></ul></li></ul>&gt;&gt; Spotify는 단순한 추천 알고리즘을 넘어, 사용자의 참여와 몰입을 유도하는 AI 도구를 지속적으로 개발 🍎 AI가 만드는 개인 맞춤형 음악 리믹스?AI를 활용한 개인 맞춤형 음악 리믹싱 기술은 업계에서 오랫동안 논의되어 온 미래 기술 중 하나다. 그러나 여기에는 해결해야 할 큰 장애물이 존재한다.🎵 저작권 문제<ul ><li>아티스트와 음반사는 자신들의 음악이 무수히 많은 개인 맞춤 리믹스로 변형되는 것에 동의할까?</li><li>새로운 AI 음악 도구가 공개되지 않는 이유도 이러한 저작권 문제 때문일 가능성이 높다.</li></ul>📌 AI를 활용한 음악 커스터마이징<ul ><li>사용자가 음악의 템포를 조절하고, 장르를 변경하며, 악기를 바꾸거나 심지어 보컬을 대체할 수 있다면?</li><li>이러한 변화는 수동적인 음악 감상에서 적극적인 음악 창작으로 전환할 수 있도록 돕는다.</li></ul> 🍎 음악 스트리밍의 프리미엄 가격 정책<ul ><li>AI 기능이 프리미엄 서비스의 차별화 요소로 자리 잡는 추세<ul ><li>구글(Google) → Gemini AI를 Google One 프리미엄 구독자에게 제공</li><li>X(구 트위터) → 유료 구독자에게 Grok AI 무제한 사용 권한 제공</li><li>AI 서비스 제공업체들은 AI 모델 훈련과 인력 고용에 투자한 비용을 회수해야 하므로, 프리미엄 구독 모델을 통한 수익 창출이 더욱 중요해짐</li></ul></li><li>Spotify 역시 AI 기능을 프리미엄 티어 차별화 요소로 활용할 가능성 높음 </li></ul>🍎 결론: 음악 소비 방식의 미래 🚀🎶<ul ><li>음악 및 미디어 소비 방식은 지속적으로 변화하고 있으며, AI는 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있다.</li><li>Spotify는 AI 기술을 활용하여 단순한 추천 엔진을 넘어 사용자 맞춤형 경험을 제공하는 플랫폼으로 진화하고 있다.</li><li>미래는 예측할 수 없지만, 한 가지 확실한 것은 음악 스트리밍과 미디어 소비 방식이 계속해서 혁신될 것이라는 점이다.. </li></ul> <ul ><li>source: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2025/03/04/spotifys-bold-ai-gamble-could-disrupt-the-entire-music-industry/</li></ul>

Forbes

[Forbes] Spotify와 AI: 음악 스트리밍의 미래

3월중에 커리어리 2.0(?)이 시작 될 예정이라고 합니다.이와 관련하여 약 5년간의 커리어리 1.0시기에 큐레이팅에 대한 회고를 공유해봅니다.

🥯 시작 배경
 * 2020년에 커리어리의 PM분이 링크드인의 프로필을 보고 클라우드와 데이터 분야의 전문성을 가진것으로 보이는 IT업계 전문가들을 섭외해주셔서(?) 2020년 11월04일부터 시작하게 됨.

🥯 큐레이팅 기간
 * 햇수로는 5년차, 날짜로는 1,594일(2025.03.09 기준)

🥯 큐레이팅에 대한 회고(시행착오)
 * 1기: 처음에는 업무와 관련된 내용들이 포함되어 있는 관련 기사글을 공유하는 형태로 진행함. 그런데, 관련 2차 저작물 이슈(?) 가능성으로 아티클들을 일괄 수정하는 등 시행착오 경험
 * 2기: 가급적 자체 콘텐츠를 만들어서 공유. 컨텐츠 제작 시간이 너무 많이 소요되서 한달에 3~4개 정도밖에 만들지 못함. 그래서, 완전한 자체 제작보다는 국/내외 컨텐츠 중 업무
 * 3기: 국내에는 많이 알려져 있지 않는 해외 개발자 커뮤니티나 주요 기사글들을 번역 및 공유하는 형태
 * 4기: 최근에 하루가 다르게 쏟아져 나오는 AI 관련 기사들을 종합해서 하나의 아티클로 정리하는 게시글들 형태로 접근 중

🥯 큐레이팅 컨텐츠
 * 총게시글: 1,137개
 * 첫게시글: 2020년 11월04일 처음 올렸던 '도커허브 무제한시대 끝..' - 좋아요 22, 저장22, 조회 1,545
 * 최대 조회 게시글: 2025년 1월말에 올린 '딥시크(DeepSeek)' - 좋아요 41, 리포트스1, 댓글2, 저장51, 조회 3,970

🥯 소회
 * 코로나 기간동안 추억의 책장 하나를 만들어 옴.
 * 글쓰기와 요약에 대한 여러 경험을 하게 됨
 * 우수 컨텐츠 발굴을 위해 다양한 큐레이팅/소셜 플랫폼들(Substack, Threads, Discord, Brunchstory, Medium, Tistory, Telegram, X, Dev, TechRepublic)을 구독하게 됨
 * 해외글들을 주로 DeepL이나 ChatGPT로 번역해보고, 비교 평가하고 있음. 번역 GPTs로 학습 시키는 중~

<< 커리어리 1.0의 애독자이자 한명의 큐레이터로써 새로운 커리어리2.0의 시작과 도전을 응원합니다. >>

3월중에 커리어리 2.0(?)이 시작 될 예정이라고 합니다.이와 관련하여 약 5년간의 커리어리 1.0시기에 큐레이팅에 대한 회고를 공유해봅니다. 🥯 시작 배경<ul ><li>2020년에 커리어리의 PM분이 링크드인의 프로필을 보고 클라우드와 데이터 분야의 전문성을 가진것으로 보이는 IT업계 전문가들을 섭외해주셔서(?) 2020년 11월04일부터&nbsp;시작하게 됨.</li></ul> 🥯 큐레이팅 기간<ul ><li>햇수로는 5년차, 날짜로는 1,594일(2025.03.09 기준)</li></ul> 🥯 큐레이팅에 대한 회고(시행착오)<ul ><li>1기: 처음에는 업무와 관련된 내용들이 포함되어 있는 관련 기사글을 공유하는 형태로 진행함. 그런데, 관련 2차 저작물 이슈(?) 가능성으로 아티클들을 일괄 수정하는 등 시행착오 경험</li><li>2기: 가급적 자체 콘텐츠를 만들어서 공유. 컨텐츠 제작 시간이 너무 많이 소요되서 한달에 3~4개 정도밖에 만들지 못함. 그래서, 완전한 자체 제작보다는 국/내외 컨텐츠 중 업무</li><li>3기: 국내에는 많이 알려져 있지 않는 해외 개발자 커뮤니티나 주요 기사글들을 번역 및 공유하는 형태</li><li>4기: 최근에 하루가 다르게 쏟아져 나오는 AI 관련 기사들을 종합해서 하나의 아티클로 정리하는 게시글들 형태로 접근 중</li></ul> 🥯 큐레이팅 컨텐츠<ul ><li> 총게시글: 1,137개</li><li>첫게시글: 2020년 11월04일 처음 올렸던 '도커허브 무제한시대 끝..' - 좋아요 22, 저장22, 조회 1,545 </li><li>최대 조회 게시글: 2025년 1월말에 올린 '딥시크(DeepSeek)' - 좋아요 41, 리포트스1, 댓글2, 저장51, 조회 3,970</li></ul> 🥯 소회<ul ><li> 코로나 기간동안 추억의 책장 하나를 만들어 옴.</li><li>글쓰기와 요약에 대한 여러 경험을 하게 됨</li><li>우수 컨텐츠 발굴을 위해 다양한 큐레이팅/소셜 플랫폼들(Substack, Threads, Discord, Brunchstory, Medium, Tistory, Telegram, X, Dev, TechRepublic)을 구독하게 됨</li><li>해외글들을 주로 DeepL이나 ChatGPT로 번역해보고, 비교 평가하고 있음. 번역 GPTs로 학습 시키는 중~</li></ul> &lt;&lt; 커리어리 1.0의 애독자이자 한명의 큐레이터로써 새로운 커리어리2.0의 시작과 도전을 응원합니다. &gt;&gt;

[ 커리어리 ] 커리어리 1.0에서 큐레이팅에 대한 회고

안녕하세요 호중님! 이렇게 분석해주시니 커리어리에서 5년간 많은 글과 시도를 하셨던것 같네요! 새로운 2.0 모습은 4월중에 오픈될 예정인데, 이렇게 응원해주셔서 감사합니다 : )

Amazon Robotics has deployed these eight robots across its operations, providing employees with the right technology to make their workday safer.

Amazon has more than 750,000 robots that sort, lift, and carry packages—see them in action

AI의 발전이 만들 넥스트 사업으로 로봇이 손꼽히고 있습니다. 이미 오래전부터 물류 배송 시스템에 로보틱스를 적용하고 있는 아마존의 상세 내용을 공유해봅니다~^^

🎃 아마존 로보틱스
 * 시작배경
   * 2012년 매사추세츠에 기반을 둔 키바 시스템(Kiva Systems) 인수를 통해 설립
 * 현황
   * 750,000개 이상의 로봇을 개발, 생산, 배포하며 운영 네트워크 전반에 걸쳐 활용
   * 최근 루이지애나주 슈리브포트(Shreveport)에 개설된 최첨단 물류 센터에 최신 로봇 기술 8종을 활용해 고객 주문을 포장하고 배송하는 직원들 지원
   * 아마존 웹 서비스(AWS)의 클라우드 컴퓨팅 인프라는 이러한 로봇이 센서, 카메라, 기계 프로세스로 생성된 방대한 데이터를 저장하고 처리하여 효율적으로 작동할 수 있도록 지원
 * 목표
   * 직원들에게 적절한 기술을 제공
   * 업무를 더욱 안전하고 편리하게 만들고 생산성 향상
   * 고객에게 더 빠른 배송
   * 로보틱스 시스템을 기존 물류 센터로 확장 계획

>> 아마존의 차세대 패키지 처리 과정에서 활약하는 8가지 로봇 시스템은 다음과 같다

🍎 세쿼이아(Sequoia)
 * 주문이 처리되기 전에, 아마존의 정교한 재고 계획 시스템이 고객과 가까운 물류 센터에 적절한 상품이 위치하도록 지원
 * AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 재고를 최적화하고 보관 공간을 확보하여 더욱 빠른 주문 처리 지원
 * 재고 보관 속도를 최대 75% 향상
 * 이동식 로봇이 상품을 컨테이너형 보관 시스템으로 운반
 * 직원 작업대에 직접 상품을 배달하여 허리 굽힘, 높은 곳에 손 뻗기 등의 작업 부하 감소
   
   
🍎 허큘리스(Hercules)
 * 물류 센터 내에서 직원에게 상품을 가져다주는 드라이브 유닛(Drive Unit)
 * 상품이 담긴 팟(Pod)을 직원에게 운반
 * 3D 카메라를 사용해 사람, 다른 로봇, 장애물 감지 및 회피
 * 바닥에 있는 암호화된 마커를 읽어 위치 및 경로를 탐색

🍎 타이탄(Titan)
 * 허큘리스와 유사한 역할을 하지만, 두 배 무게를 들어 올릴 수 있음
 * 소형 가전제품이나 대형 식품 팔레트 등 부피가 큰 상품 운반
 * 컴퓨터 비전을 사용하여 제한된 로봇 전용 구역에서 이동

🍎 스패로우(Sparrow)
 * 직원들이 고객 주문을 처리하는 것을 돕는 로봇 팔(Robotic Arm)
 * 컨테이너에서 개별 상품을 집어 올려 고객 주문을 위한 토트(Tote)에 넣음
 * AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 정확한 제품 식별

🍎 패키징 자동화(Packaging Automation)
 * 고객 주문이 완료되면, 아마존은 다양한 친환경 패키징 기술을 사용하여 물건 포장
 * 플라스틱 포장 대신 맞춤형 종이 포장 제작
 * 센서를 활용해 주문 크기를 측정한 후 최적의 크기로 종이백 제작
 * 내구성이 뛰어나고 방수 기능이 있는 재활용 가능한 종이 사용
 * 미국 내 120개 이상의 물류 센터에서 1억 3천만 개 이상의 플라스틱 백 사용 절감

🍎 로빈(Robin)
 * 아마존 로보틱스에서 처음 도입한 로봇 팔로, 패키지를 분류하여 출하 준비 지원
 * 컨베이어 벨트에서 패키지를 집어 올려 이동형 로봇 유닛(Drive Unit)에 배치
 * 손상된 패키지를 선별하여 품질 관리 강화

🍎 카디널(Cardinal)
 * 고급 AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용해 패키지를 신속하게 분류하는 로봇 팔
 * 컨베이어에서 패키지를 집어 올려 적절한 카트에 정확하게 배치
 * 최대 50파운드(약 22.7kg)까지 처리 가능, 직원의 신체 부담 감소

🍎 프로테우스(Proteus)
 * 아마존 최초의 완전 자율 이동 로봇(Fully Autonomous Mobile Robot)
 * 센서를 활용해 장애물을 감지하고 자율적으로 이동 가능
 * 출하 구역에서 카트(cart)를 이동시켜 패키지를 트럭에 실을 준비
 * 로봇 전용 구역에서만 운영되는 허큘리스 및 타이탄과 달리, 자유롭게 이동 가능

 * source: https://www.aboutamazon.com/news/operations/amazon-robotics-robots-fulfillment-center?utm_source=amazonnewsletter&utm_medium=email&utm_campaign=030825&utm_term=robotics

AI의 발전이 만들 넥스트 사업으로 로봇이 손꼽히고 있습니다. 이미 오래전부터 물류 배송 시스템에 로보틱스를 적용하고 있는 아마존의 상세 내용을 공유해봅니다~^^ 🎃 아마존 로보틱스<ul ><li>시작배경<ul ><li>2012년 매사추세츠에 기반을 둔 키바 시스템(Kiva Systems) 인수를 통해 설립</li></ul></li><li>현황<ul ><li>750,000개 이상의 로봇을 개발, 생산, 배포하며 운영 네트워크 전반에 걸쳐 활용</li><li>최근 루이지애나주 슈리브포트(Shreveport)에 개설된 최첨단 물류 센터에 최신 로봇 기술 8종을 활용해 고객 주문을 포장하고 배송하는 직원들 지원</li><li>아마존 웹 서비스(AWS)의 클라우드 컴퓨팅 인프라는 이러한 로봇이 센서, 카메라, 기계 프로세스로 생성된 방대한 데이터를 저장하고 처리하여 효율적으로 작동할 수 있도록 지원</li></ul></li><li>목표<ul ><li>직원들에게 적절한 기술을 제공</li><li>업무를 더욱 안전하고 편리하게 만들고 생산성 향상</li><li>고객에게 더 빠른 배송</li><li>로보틱스 시스템을 기존 물류 센터로 확장 계획</li></ul></li></ul> &gt;&gt; 아마존의 차세대 패키지 처리 과정에서 활약하는 8가지 로봇 시스템은 다음과 같다 🍎 세쿼이아(Sequoia)<ul ><li>주문이 처리되기 전에, 아마존의 정교한 재고 계획 시스템이 고객과 가까운 물류 센터에 적절한 상품이 위치하도록 지원</li><li>AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 재고를 최적화하고 보관 공간을 확보하여 더욱 빠른 주문 처리 지원</li></ul><ul ><li>재고 보관 속도를 최대 75% 향상</li><li>이동식 로봇이 상품을 컨테이너형 보관 시스템으로 운반</li><li>직원 작업대에 직접 상품을 배달하여 허리 굽힘, 높은 곳에 손 뻗기 등의 작업 부하 감소 </li></ul>🍎 허큘리스(Hercules)<ul ><li>물류 센터 내에서 직원에게 상품을 가져다주는 드라이브 유닛(Drive Unit)</li></ul><ul ><li>상품이 담긴 팟(Pod)을 직원에게 운반</li><li>3D 카메라를 사용해 사람, 다른 로봇, 장애물 감지 및 회피</li><li>바닥에 있는 암호화된 마커를 읽어 위치 및 경로를 탐색</li></ul> 🍎 타이탄(Titan)<ul ><li>허큘리스와 유사한 역할을 하지만, 두 배 무게를 들어 올릴 수 있음</li></ul><ul ><li>소형 가전제품이나 대형 식품 팔레트 등 부피가 큰 상품 운반</li><li>컴퓨터 비전을 사용하여 제한된 로봇 전용 구역에서 이동</li></ul> 🍎 스패로우(Sparrow)<ul ><li>직원들이 고객 주문을 처리하는 것을 돕는 로봇 팔(Robotic Arm)</li></ul><ul ><li>컨테이너에서 개별 상품을 집어 올려 고객 주문을 위한 토트(Tote)에 넣음</li><li>AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 정확한 제품 식별</li></ul> 🍎 패키징 자동화(Packaging Automation)<ul ><li>고객 주문이 완료되면, 아마존은 다양한 친환경 패키징 기술을 사용하여 물건 포장</li></ul><ul ><li>플라스틱 포장 대신 맞춤형 종이 포장 제작</li><li>센서를 활용해 주문 크기를 측정한 후 최적의 크기로 종이백 제작</li><li>내구성이 뛰어나고 방수 기능이 있는 재활용 가능한 종이 사용</li><li>미국 내 120개 이상의 물류 센터에서 1억 3천만 개 이상의 플라스틱 백 사용 절감</li></ul> 🍎 로빈(Robin)<ul ><li>아마존 로보틱스에서 처음 도입한 로봇 팔로, 패키지를 분류하여 출하 준비 지원</li></ul><ul ><li>컨베이어 벨트에서 패키지를 집어 올려 이동형 로봇 유닛(Drive Unit)에 배치</li><li>손상된 패키지를 선별하여 품질 관리 강화</li></ul> 🍎 카디널(Cardinal)<ul ><li>고급 AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용해 패키지를 신속하게 분류하는 로봇 팔</li></ul><ul ><li>컨베이어에서 패키지를 집어 올려 적절한 카트에 정확하게 배치</li><li>최대 50파운드(약 22.7kg)까지 처리 가능, 직원의 신체 부담 감소</li></ul> 🍎 프로테우스(Proteus)<ul ><li>아마존 최초의 완전 자율 이동 로봇(Fully Autonomous Mobile Robot)</li></ul><ul ><li>센서를 활용해 장애물을 감지하고 자율적으로 이동 가능</li><li>출하 구역에서 카트(cart)를 이동시켜 패키지를 트럭에 실을 준비</li><li>로봇 전용 구역에서만 운영되는 허큘리스 및 타이탄과 달리, 자유롭게 이동 가능</li></ul> <ul ><li>source: https://www.aboutamazon.com/news/operations/amazon-robotics-robots-fulfillment-center?utm_source=amazonnewsletter&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=030825&amp;utm_term=robotics</li></ul>

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[ 아마존 로보틱스(Amazon Robotics) ]

정부가 한국의 기술 기업을 크게 키우고자 한다면 한국형이 아니라 글로벌형을 만들고 키워야한다. 소프트웨어, AI는 특히 더욱 그렇다. 한국형은 만들어봐야 한국에서만 경쟁력이 있는 것이니, 그건 경쟁력이 아니라 오히려 상한을 제한하는 것일 뿐이다. 즉, AI에 있어 K-를 붙이는 건 제약일뿐이다.

정부가 한국의 기술 기업을 크게 키우고자 한다면 한국형이 아니라 글로벌형을 만들고 키워야한다. 소프트웨어, AI는 특히 더욱 그렇다. 한국형은 만들어봐야 한국에서만 경쟁력이 있는 것이니, 그건 경쟁력이 아니라 오히려 상한을 제한하는 것일 뿐이다. 즉, AI에 있어 K-를 붙이는 건 제약일뿐이다.

"우리 게임 한 판 하면서 친해져봐요! 😎"
<테오네 놀이터 1기 - 비즈크러시X소셜데브클럽>
게임을 통해 즐겁게 연결되는 새로운 네트워킹 파티에 여러분을 초대합니다!

모집인원: 80명
일시: 2025년 3월 15일(토) 오후 2시
장소: 스파크플러스 선릉3호점 (서울 강남구 선릉로93길 40 나라키움역삼A빌딩 1층)
https://naver.me/GRzq1LQp

- 행사 소개
이 바닥은 좁다지만, 회사 밖에서 업계 사람과 어울리는 건 언제나 참 어려운 일이라 생각합니다. 다른 사람들은 어떻게 일하는 지 어떻게 살아가는지 함께 이야기를 나누고 싶지만 선뜻 어울리기란 쉽지 않은 일이죠. 이번에는 세션이 아니라 게임을 통한 네트워킹을 준비해보았습니다.
TEOConf 2024의 인기 세션 <하이안 - 30명의 심리 싸움, 오프라인 주식게임 제작기>에서 소개된 바로 그 게임을 우리 함께 즐기며 새로운 사람들을 만나보는 파티를 해볼까요? 게임을 통해 자연스럽게 다양한 분야의 전문가들과 네트워킹하며 새로운 인연을 만들어보세요.
주식게임 소개:
https://chip-ink-1f4.notion.site/2d67ee75f7834771aafe2e7d568aa4e1?pvs=4

- 후원사 소개 
본 행사는 명함 기반 네트워킹 서비스 비즈크러시의 후원으로 진행됩니다. 비즈크러시에서 준비한 특별한 공간과 서비스로 더욱 풍성한 네트워킹 경험을 제공해 드립니다.

비즈크러시 
https://bizcrush.app/


- 함께 해요!
🎲

🎮 테오네 놀이터 1기 참가신청 - 비즈크러시X소셜데브클럽

"우리 게임 한 판 하면서 친해져봐요! 😎"
게임을 통해 즐겁게 연결되는 새로운 네트워킹 파티에 여러분을 초대합니다!

모집인원: 80명
일시: 2025년 3월 15일(토) 오후 2시
장소: 스파크플러스 선릉3호점 (서울 강남구 선릉로93길 40 나라키움역삼A빌딩 1층)
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- 행사 소개
이 바닥은 좁다지만, 회사 밖에서 업계 사람과 어울리는 건 언제나 참 어려운 일이라 생각합니다. 다른 사람들은 어떻게 일하는 지 어떻게 살아가는지 함께 이야기를 나누고 싶지만 선뜻 어울리기란 쉽지 않은 일이죠. 이번에는 세션이 아니라 게임을 통한 네트워킹을 준비해보았습니다.

TEOConf 2024의 인기 세션 <하이안 - 30명의 심리 싸움, 오프라인 주식게임 제작기>에서 소개된 바로 그 게임을 우리 함께 즐기며 새로운 사람들을 만나보는 파티를 해볼까요? 게임을 통해 자연스럽게 다양한 분야의 전문가들과 네트워킹하며 새로운 인연을 만들어보세요.

주식게임 소개링크:
https://chip-ink-1f4.notion.site/2d67ee75f7834771aafe2e7d568aa4e1?pvs=4

- 후원사 소개
본 행사는 명함 기반 네트워킹 서비스 비즈크러시의 후원으로 진행됩니다. 비즈크러시에서 준비한 특별한 공간과 서비스로 더욱 풍성한 네트워킹 경험을 제공해 드립니다.

비즈크러시 소개링크:
https://bizcrush.app/

- 함께 해요!

🎲 주식게임으로 재미있게 놀면서
👥 같은 업계 사람들과 부담 없이 친해지고
💡 어색함 없이 자연스럽게 대화하는 시간이 되기를 바랍니다!

신청기간이 끝나는대로 행사 스태프들과 함께 당첨된 분들을 선정하여 연락을 드리려고 합니다. 선정에 특별히 정해진 조건이 있는건 아니지만 최대한 다양하고 골고루 참여할 수 있도록 하려고 하는 의도이니 이해 부탁드립니다.

많은 참여 신청 부탁드립니다. :)

ps. 신청마감은 3/10일(월)이며 3/12(화)부터 당첨자 선정 알림 및 확정 진행할 수 있도록 할 예정입니다.

https://forms.gle/BzVvVTobDUvSY37SA

"우리&nbsp;게임 한 판 하면서 친해져봐요! 😎"게임을 통해 즐겁게 연결되는 새로운&nbsp;네트워킹 파티에 여러분을 초대합니다! 모집인원: 80명일시: 2025년 3월 15일(토) 오후 2시장소: 스파크플러스 선릉3호점 (서울 강남구 선릉로93길 40 나라키움역삼A빌딩 1층)https://naver.me/GRzq1LQp - 행사 소개이 바닥은 좁다지만, 회사 밖에서 업계 사람과 어울리는 건 언제나 참 어려운 일이라 생각합니다. 다른 사람들은 어떻게 일하는 지 어떻게 살아가는지 함께 이야기를 나누고 싶지만 선뜻 어울리기란 쉽지 않은 일이죠. 이번에는 세션이 아니라 게임을 통한 네트워킹을 준비해보았습니다. TEOConf 2024의 인기 세션 &lt;하이안 - 30명의 심리 싸움, 오프라인 주식게임 제작기&gt;에서 소개된 바로 그 게임을 우리 함께 즐기며 새로운 사람들을 만나보는 파티를 해볼까요? 게임을 통해 자연스럽게 다양한 분야의 전문가들과 네트워킹하며 새로운 인연을 만들어보세요. 주식게임 소개링크:https://chip-ink-1f4.notion.site/2d67ee75f7834771aafe2e7d568aa4e1?pvs=4 - 후원사 소개본 행사는 명함 기반 네트워킹 서비스 비즈크러시의 후원으로 진행됩니다. 비즈크러시에서 준비한 특별한 공간과 서비스로 더욱 풍성한 네트워킹 경험을 제공해 드립니다. 비즈크러시 소개링크:https://bizcrush.app/ - 함께 해요! 🎲 주식게임으로 재미있게 놀면서👥 같은 업계 사람들과 부담 없이 친해지고💡 어색함 없이 자연스럽게 대화하는 시간이 되기를 바랍니다! 신청기간이 끝나는대로 행사 스태프들과 함께 당첨된 분들을 선정하여 연락을 드리려고 합니다. 선정에 특별히 정해진 조건이 있는건 아니지만 최대한 다양하고 골고루 참여할 수 있도록 하려고 하는 의도이니 이해 부탁드립니다. 많은 참여 신청 부탁드립니다. :) ps. 신청마감은 3/10일(월)이며 3/12(화)부터 당첨자 선정 알림 및 확정 진행할 수 있도록 할 예정입니다. https://forms.gle/BzVvVTobDUvSY37SA

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한기용 | , 실리콘밸리 데이터 엔지니어가 알려주는 최신 데이터 파이프라인 구축!✅ 실리콘밸리 30년차 데이터 엔지니어가 전하는 실무 노하우✅ 평점 4.9! 산호세 주립대 데이터 사이언스 전공생들이 극찬한 강의✅ Airflow&amp;Snowflake를 활용한 최신 데이터

실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초 강의 | 한기용 - 인프런

데이터 조직이 생기고 데이터 웨어하우스를 만들고 운영을 하다보면 다수의 데이터 파이프라인이 생긴다. 근데 대부분이 외부에 있는 데이터를 읽어오는 것이다 보니 외부 데이터 소스에 문제가 생기면 방법이 없다. 99.5%의 uptime을 자랑하는 API라 하더라도 사실 일년으로 치면 1.825일(0.005*365) 동안은 동작하지 않음을 의미한다. 만일 이런 데이터 파이프라인이 100개 정도 돌아간다고 치면 평균적으로 매일 1-2개의 데이터 파이프라인은 외부 데이터 소스 이슈로 실패한다. 실패한 것들은 찾아서 나중에 다시 실행해주어야 것이 필요한데 이는 증분 업데이트를 하는 경우 더 중요해진다.

데이터 파이프라인의 업데이트 방식: 전체 업데이트 vs. 증분 업데이트

데이터 파이프라인이 데이터를 읽어오는 방법에는 크게 두 가지가 있다. 하나는 매번 소스에서 전체 데이터를 다 읽어오는 것인데 이를 보통 전체 업데이트(Full Refresh)라고 부른다. 다른 하나는 매일 혹은 매시간 그 전날 혹은 전시간에 바뀐 내용(새 레코드와 변경된 레코드)만 읽어오는 것인데 이를 증분 업데이트(Incremental Update)라고 부른다. 전체 업데이트가 여러모로 편리한데 데이터의 크기가 커지면 이 방식은 사용할 수가 없다. 읽어다가 업데이트하는데 하루 이상이 걸리기 시작하기 때문이다. 어느 시점부터는 증분 업데이트로 넘어가야 하는데 이 때부터는 운영상의 난이도가 올라가기 시작한다.

증분 업데이트의 문제

증분 업데이트가 가능하려면 먼제 데이터 소스가 스마트해서 어느 시간 범위 내에서 변경되거나 새로 생긴 레코드들만 리턴할 수 있어야 한다. 다음으로 여러 이유로 어느 특정 시간 대의 증분 업데이트가 실패하면 데이터에 구멍이 생기기 때문에 운영에 있어서 실패한 데이터 파이프라인들을 찾아내서 재실행해주는 것이 필요하다. 이를 Backfill이라고 부르며 Backfill의 용이성이 데이터 엔지니어의 삶에 큰 영향을 끼친다. 이게 쉽지 않으며 매번 Backfill하느라 다른 일을 못 한다. 잘 만들어진 데이터 파이프라인은 과거 문제를 해결하기 위해 재실행이 쉬운 데이터 파이프라인이다.

Airflow의 등장

야후, 메타 등에서 데이터 엔지니어로 일한 Maxime Beauchemin은 Airbnb에 조인한 뒤 2014년부터 본인의 경험을 집대성(?)해서 Airflow라는 데이터 파이프라인 작성 및 운영 프레임워크를 만들었고 이를 2015년에 오픈소스로 릴리스했다. 10년이 지난 지금 뒤에 쫓아오는 다른 프레임워크들이 있지만 커뮤니티의 크기가 인기도에 있어서 비교가 불가능한 일등 프레임워크로 자리잡았고 그 이유 중의 하나가 바로 Backfill을 쉽게 만드는 아키덱처를 갖고 있기 때문이다. 단 Backfill을 구현하는 건 새로운 개념의 이해와 Airflow의 동작방식의 이해를 필요로 하기에 약간의 시간이 필요하다.

실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초

2012년말부터 본의 아니게 데이터 도메인으로 넘어가 다양한 회사에서 데이터 일을 하면서 Airflow를 사용해볼 기회도 많았기에 내부 동작에 대해서는 누구보다 잘 안다고 생각한다. 이를 바탕으로 프로그래머스에서 기수제로 15기수에 걸쳐 500여명의 수강생들에게 가르쳐보기도 했고 SK텔레콤의 데이터 엔지니어들을 대상으로 가르쳐보기도 했으며 지금은 산호세 주립대에서 응용 데이터 과학 석사 과정 학생들에게 가르치고 있다. 이 경험을 총정리해서 Docker 위에서 Airflow를 실행하며 Snowflake을 데이터 웨어하우스로 사용하는 총 11시간짜리 강의를 인프런 위에서 만들었다. 이 강의의 "Airflow 기초 프로그래밍" 섹션에서 Backfill의 구현 방법에 대해 집중 설명한다. 데이터 일을 하거나 관심이 있는 사람이라면 강추!

https://inf.run/qRing

데이터 조직이 생기고 데이터 웨어하우스를 만들고 운영을 하다보면 다수의 데이터 파이프라인이 생긴다. 근데 대부분이 외부에 있는 데이터를 읽어오는 것이다 보니 외부 데이터 소스에 문제가 생기면 방법이 없다. 99.5%의 uptime을 자랑하는 API라 하더라도 사실 일년으로 치면 1.825일(0.005*365) 동안은 동작하지 않음을 의미한다. 만일 이런 데이터 파이프라인이 100개 정도 돌아간다고 치면 평균적으로 매일 1-2개의 데이터 파이프라인은 외부 데이터 소스 이슈로 실패한다. 실패한 것들은 찾아서 나중에 다시 실행해주어야 것이 필요한데 이는 증분 업데이트를 하는 경우 더 중요해진다. 데이터 파이프라인의 업데이트 방식: 전체 업데이트 vs. 증분 업데이트 데이터 파이프라인이 데이터를 읽어오는 방법에는 크게 두 가지가 있다. 하나는 매번 소스에서 전체 데이터를 다 읽어오는 것인데 이를 보통 전체 업데이트(Full Refresh)라고 부른다. 다른 하나는 매일 혹은 매시간 그 전날 혹은 전시간에 바뀐 내용(새 레코드와 변경된 레코드)만 읽어오는 것인데 이를 증분 업데이트(Incremental Update)라고 부른다. 전체 업데이트가 여러모로 편리한데 데이터의 크기가 커지면 이 방식은 사용할 수가 없다. 읽어다가 업데이트하는데 하루 이상이 걸리기 시작하기 때문이다. 어느 시점부터는 증분 업데이트로 넘어가야 하는데 이 때부터는 운영상의 난이도가 올라가기 시작한다. 증분 업데이트의 문제 증분 업데이트가 가능하려면 먼제 데이터 소스가 스마트해서 어느 시간 범위 내에서 변경되거나 새로 생긴 레코드들만 리턴할 수 있어야 한다. 다음으로 여러 이유로 어느 특정 시간 대의 증분 업데이트가 실패하면 데이터에 구멍이 생기기 때문에 운영에 있어서 실패한 데이터 파이프라인들을 찾아내서 재실행해주는 것이 필요하다. 이를 Backfill이라고 부르며 Backfill의 용이성이 데이터 엔지니어의 삶에 큰 영향을 끼친다. 이게 쉽지 않으며 매번 Backfill하느라 다른 일을 못 한다. 잘 만들어진 데이터 파이프라인은 과거 문제를 해결하기 위해 재실행이 쉬운 데이터 파이프라인이다. Airflow의 등장 야후, 메타 등에서 데이터 엔지니어로 일한 Maxime Beauchemin은 Airbnb에 조인한 뒤 2014년부터 본인의 경험을 집대성(?)해서 Airflow라는 데이터 파이프라인 작성 및 운영 프레임워크를 만들었고 이를 2015년에 오픈소스로 릴리스했다. 10년이 지난 지금 뒤에 쫓아오는 다른 프레임워크들이 있지만 커뮤니티의 크기가 인기도에 있어서 비교가 불가능한 일등 프레임워크로 자리잡았고 그 이유 중의 하나가 바로 Backfill을 쉽게 만드는 아키덱처를 갖고 있기 때문이다. 단 Backfill을 구현하는 건 새로운 개념의 이해와 Airflow의 동작방식의 이해를 필요로 하기에 약간의 시간이 필요하다. 실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초 2012년말부터 본의 아니게 데이터 도메인으로 넘어가 다양한 회사에서 데이터 일을 하면서 Airflow를 사용해볼 기회도 많았기에 내부 동작에 대해서는 누구보다 잘 안다고 생각한다. 이를 바탕으로 프로그래머스에서 기수제로 15기수에 걸쳐 500여명의 수강생들에게 가르쳐보기도 했고 SK텔레콤의 데이터 엔지니어들을 대상으로 가르쳐보기도 했으며 지금은 산호세 주립대에서 응용 데이터 과학 석사 과정 학생들에게 가르치고 있다. 이 경험을 총정리해서 Docker 위에서 Airflow를 실행하며 Snowflake을 데이터 웨어하우스로 사용하는 총 11시간짜리 강의를 인프런 위에서 만들었다. 이 강의의 "Airflow 기초 프로그래밍" 섹션에서 Backfill의 구현 방법에 대해 집중 설명한다. 데이터 일을 하거나 관심이 있는 사람이라면 강추! https://inf.run/qRing

인프런

데이터 엔지니어를 힘들게 하는 데이터 파이프라인 실패 복구

작년 5월에 스프링 캠프에서 "Spring AI : LLM에도 봄이 찾아오다" 세션을 발표했었는데요.

(유튜브) 스프링캠프 2024 - Spring AI : LLM에도 봄이 찾아오다
https://www.youtube.com/watch?v=WgZrufpIURY

이후에도 Spring AI를 기반으로 꾸준히 프로젝트를 개발하였습니다. 이 과정에서 습득한 내용들을 사내 개발자 대상으로 교육을 준비 중입니다. Spring AI와 Spring Webflux + Kotlin 으로 구성된 실습입니다. 직접 따라하면서 실습할 수 있는 형태로 준비 중인데 정말 많은 분들이 신청을 해주셨네요.

실습 강의 초반 일부 내용을 발췌하여 공유합니다.

- 발표 자료 (일부)
https://www.slideshare.net/slideshow/spring-ai-tools-rag/276180542

아마도 국내에서는 Spring 기반의 AI 서비스를 만드는 분들이 많기 때문에 관심이 많을 것 같습니다. 따라서 외부에도 전체 슬라이드를 공개할 수 있도록 얘기해 볼 예정입니다.

작년 5월에 스프링 캠프에서 "Spring AI : LLM에도 봄이 찾아오다" 세션을 발표했었는데요. (유튜브) 스프링캠프 2024 - Spring AI : LLM에도 봄이 찾아오다https://www.youtube.com/watch?v=WgZrufpIURY 이후에도 Spring AI를 기반으로 꾸준히 프로젝트를 개발하였습니다. 이 과정에서 습득한 내용들을 사내 개발자 대상으로 교육을 준비 중입니다. Spring AI와 Spring Webflux + Kotlin 으로 구성된 실습입니다. 직접 따라하면서 실습할 수 있는 형태로 준비 중인데 정말 많은 분들이 신청을 해주셨네요. 실습 강의 초반 일부 내용을 발췌하여 공유합니다. - 발표 자료 (일부)https://www.slideshare.net/slideshow/spring-ai-tools-rag/276180542 아마도 국내에서는 Spring 기반의 AI 서비스를 만드는 분들이 많기 때문에 관심이 많을 것 같습니다. 따라서 외부에도 전체 슬라이드를 공개할 수 있도록 얘기해 볼 예정입니다.

Spring AI 활용 실습 - 챗봇부터 Tools, RAG, 추

원본: https://imrankhani.medium.com/react-19-deprecated-forwardref-a-guide-to-passing-ref-as-a-standard-prop-7c0f13e6a229

[번역] 리액트 19 forwardRef 지원 중단: 앞으로 ref를 전달하기 위한 표준 가이드

오늘은 두나무의 조영제님이 번역하신 글입니다.

React 19부터는
forwardRef
없이도 함수형 컴포넌트에서
ref
를 직접 전달할 수 있도록 변경되었습니다. 이로 인해 보일러플레이트 코드가 줄어들고, 더 간결한 코드 작성이 가능해졌습니다. 이 글에서는 기존
forwardRef
사용 방식과 React 19에서 개선된 내용을 자세히 다루고 있습니다. 개인적으로
forwardRef
를 자주 사용하면서 코드가 길어지고 복잡해진다고 느꼈는데, 이번 변경을 통해 더 깔끔한 코드를 작성할 수 있을 것 같아 기대됩니다.

글 링크 : https://bit.ly/4hTNBJS

오늘은 두나무의 조영제님이 번역하신 글입니다. React 19부터는 <code >forwardRef</code> 없이도 함수형 컴포넌트에서 <code >ref</code>를 직접 전달할 수 있도록 변경되었습니다. 이로 인해 보일러플레이트 코드가 줄어들고, 더 간결한 코드 작성이 가능해졌습니다. 이 글에서는 기존 <code >forwardRef</code> 사용 방식과 React 19에서 개선된 내용을 자세히 다루고 있습니다. 개인적으로 <code >forwardRef</code>를 자주 사용하면서 코드가 길어지고 복잡해진다고 느꼈는데, 이번 변경을 통해 더 깔끔한 코드를 작성할 수 있을 것 같아 기대됩니다. 글 링크 : https://bit.ly/4hTNBJS

리액트 19 forwardRef 지원 중단

세번째, 동료와의 협업 경험과 의사 소통 역량을 강조하기

좋은 스토리텔링 능력과 더불어,
체계적인 문제 정의를 할 수 있는 후보자에게
좋은 점수가 주어지는 것은 어쩌면 당연합니다.

하지만, 결국 사람의 마음을 얻어야만,
취업도 성공 확률이 높아집니다.

취업 시장에서 최근 각광받는 능력 중 하나는 바로,
동료들과 효율적으로 협업하고 대화하는 능력입니다.

분석가는 타 직무들과 의사소통이 잦은 직무 중 하나입니다.
다른 직무들의 고충과 병목을 파악하고,
이를 데이터를 통해 해결할 수 있다면 더할 나위 없죠.

좋은 분석가는 단순히 말솜씨가 좋거나
또는 현란한 지식을 뽐내는 사람이 아닙니다.

우리 회사 마케터가 진짜 보고 싶어하는 데이터가 무엇인지,
매출과 비용을 어떻게 대시보드로 표현해야 한 눈에 잘 들어올지,
그리고 우리 회사의 핵심 지표를 어떤 과정으로 살펴보아야 할지를
이해할 수 있도록 친절하게, 또는 명확하게 설명하는 사람입니다.

저는 타인에 대한 공감 능력이 높은 사람일수록,
좋은 분석가가 될 확률이 높다고 생각합니다.

당신의 머리속에만 들어있던 인사이트가
누구나 이해할 수 있는 언어로 표현될 때
진짜 데이터 분석의 힘이 발휘됩니다.

세번째, 동료와의 협업 경험과 의사 소통 역량을 강조하기 좋은 스토리텔링 능력과 더불어, 체계적인 문제 정의를 할 수 있는 후보자에게 좋은 점수가 주어지는 것은 어쩌면 당연합니다. 하지만, 결국 사람의 마음을 얻어야만, 취업도 성공 확률이 높아집니다. 취업 시장에서 최근 각광받는 능력 중 하나는 바로, 동료들과 효율적으로 협업하고 대화하는 능력입니다. 분석가는 타 직무들과 의사소통이 잦은 직무 중 하나입니다. 다른 직무들의 고충과 병목을 파악하고, 이를 데이터를 통해 해결할 수 있다면 더할 나위 없죠. 좋은 분석가는 단순히 말솜씨가 좋거나 또는 현란한 지식을 뽐내는 사람이 아닙니다. 우리 회사 마케터가 진짜 보고 싶어하는 데이터가 무엇인지, 매출과 비용을 어떻게 대시보드로 표현해야 한 눈에 잘 들어올지, 그리고 우리 회사의 핵심 지표를 어떤 과정으로 살펴보아야 할지를 이해할 수 있도록 친절하게, 또는 명확하게 설명하는 사람입니다. 저는 타인에 대한 공감 능력이 높은 사람일수록, 좋은 분석가가 될 확률이 높다고 생각합니다. 당신의 머리속에만 들어있던 인사이트가 누구나 이해할 수 있는 언어로 표현될 때 진짜 데이터 분석의 힘이 발휘됩니다.

취준생이 전략적으로 포트폴리오를 구성하는 방법 #3

“조은님은 성실한 사람이니까 잘 될 거야”

어떤 말은 오래 남아서 저를 끝까지 응원해요.

아직 인원이 적은 팀이었을 때 대표님과 단둘이 밥을 먹을 기회가 있었어요. 횡단보도를 건너려고 서 있었는데 ‘조은님은 성실한 사람이니까 잘 될 거야’라고 이야기해 주셨어요.

짧은 말이었지만 마음 깊이 심어졌나 봐요. 미래가 불안할 때 그 횡단보도 앞이 생각나는 걸 보면요. 그 순간이 지금까지 제게 힘이 되곤 해요.

그래서 저를 만나는 분들에게도 같은 힘이 되어드리고 싶어요. 종종 멘토링을 하는 이유예요.

“조은님은 성실한 사람이니까 잘 될 거야” 어떤 말은 오래 남아서 저를 끝까지 응원해요. 아직 인원이 적은 팀이었을 때 대표님과 단둘이 밥을 먹을 기회가 있었어요. 횡단보도를 건너려고 서 있었는데 ‘조은님은 성실한 사람이니까 잘 될 거야’라고 이야기해 주셨어요. 짧은 말이었지만 마음 깊이 심어졌나 봐요. 미래가 불안할 때 그 횡단보도 앞이 생각나는 걸 보면요. 그 순간이 지금까지 제게 힘이 되곤 해요. 그래서 저를 만나는 분들에게도 같은 힘이 되어드리고 싶어요. 종종 멘토링을 하는 이유예요.

멘토링을 하는 이유

주변에서 Bun이 좋다는 얘기는 많이 들어보셨지만 바쁘셔서 아직 써보지는 못하셨나요? 그래서 제가 Bun을 간단히 맛 보실 수 있는 영상을 찍어보았습니다! 귀여운 이름과 로고 뒤에 무시무시한 기능과 성능으로 무장하고 하고 있는 차세대 자바스크립트 런타임의 매력에 빠져보실래요? 😍

📺 동영상: https://youtu.be/nlJtnLFqJu0

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📘 헬로 Bun 출간 소식: https://careerly.co.kr/comments/111998
📙 Bun v1.2 출시 소식: https://careerly.co.kr/comments/116299
📓 헬로 Bun eBook 출간 소식 : https://careerly.co.kr/comments/114790

주변에서 Bun이 좋다는 얘기는 많이 들어보셨지만 바쁘셔서 아직 써보지는 못하셨나요? 그래서 제가 Bun을 간단히 맛 보실 수 있는 영상을 찍어보았습니다! 귀여운 이름과 로고 뒤에 무시무시한 기능과 성능으로 무장하고 하고 있는 차세대 자바스크립트 런타임의 매력에 빠져보실래요? 😍 📺 동영상: https://youtu.be/nlJtnLFqJu0 [ 함께 보시면 좋은 관련 게시물 ]📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202📗 Bun v1.1 출시 소식: https://careerly.co.kr/comments/102544📘 헬로 Bun 출간 소식: https://careerly.co.kr/comments/111998📙 Bun v1.2 출시 소식: https://careerly.co.kr/comments/116299📓 헬로 Bun eBook 출간 소식 : https://careerly.co.kr/comments/114790

🥟 Bun 한번 맛보실래요? 😋

리더의 첫째 할 일 ‘직원의 스트레스 줄이기’, 최은석 기자, AI테크

리더의 첫째 할 일 ‘직원의 스트레스 줄이기’

성과는 언제 높아질까? 구성원이 리더의 의지대로 움직여줄 때다. 그래서 리더는 구성원의 스트레스를 줄여줄 의무가 있다.

1️⃣정보를 먼저 공유하라
쥐들을 익숙한 곳에서 꺼내 새로운 공간에 넣는다. 기존과 크게 다르지 않은 환경이다. 그들을 위협할 강력한 적이 생긴 것도 아니다. 그저 환경이 달라졌을 뿐인 데도 스트레스지수가 높아졌다.

조직도 마찬가지다. 일하다 보면 수많은 새로운 일이 생긴다. 리더의 자발적 아이디어에 따른 새로운 과제일 수도 있고, 더 상위 리더의 뜻에 따른 새로운 업무일 수도 있다. 뭐가 됐든 구성원에겐 새롭다. 업무 강도는 중요하지 않다. 일이 ‘새롭다’는 것 자체가 원인이다. 하지만 많은 리더들이 이를 새롭다고 생각하지 못해 문제가 생긴다.

리더의 레이더와 구성원의 그것이 다르기 때문이다. 리더는 듣는 양이 다르다. 최근 어떤 사업 방향이 논의되고 있는지, 조직 구조를 어떻게 바꿀 계획인지, 신규 프로젝트를 어느 정도의 확률로 준비 중인지 등 여기저기서 들을 기회가 많다. 그래서 어떤 이슈가 생기면 ‘저번에 얘기했던 걸 지금 한다는 것이구나’ 생각할 수가 있다.

하지만 구성원은 다르다. 결국엔 100% 자기 일이 될 때야 비로소 그 상황을 접할 때가 많다. 그래서 새로운 일이 너무 많고 그 일들 앞에서 스트레스가 생긴다. 이를 줄이려면 어떻게 해야 할까? 새로운 일을 만들지 않는다는 식의 하나마나한 말은 하지도 말자. 이때 필요한 것은 리더의 빠른 움직임이다.

실행이 결정된 일이든 그렇지 않은 일이든 정보를 미리 공유해야 한다. 리더의 레이더에만 보이는 조직의 다양한 움직임을 빨리빨리 전달해 구성원의 레이더에 넣어줘야 한다. 이렇게 말하면 어떤 리더는 “아직 어떻게 될지도 모르는데 괜히 말했다 뒤집어지면 어떻게 하냐?”고 반문한다.

맞는 얘기다. 그래서 상황이 ‘달라질 수도 있다는 것’까지 알려야 한다. 어차피 불확실한 상황이라면 불확실한 정보라도 나눠서 구성원을 스트레스에서 벗어나게 하는 게 낫지 않을까? 스트레스는 정보가 많아서가 아니라 아는 게 없는 새로움 때문에 생긴다는 걸 기억하자.

2️⃣예측 가능한 피드백을 제공하라
새로운 환경에 익숙해진 쥐에게 전기자극을 준다. 전기자극을 받으면 쥐들의 스트레스지수는 확 높아진다. 물론 시간이 지나면 그 자극에 적응한다. 어느 시점이 지나면 전기자극을 받아도 별 변화가 없다.

이때 또 다른 설계를 한다. 일정하게 가해지던 전기자극의 타이밍을 제멋대로 바꿔 버리는 것이다. 그러자 쥐들의 스트레스지수가 갑자기 높아졌다. 예측하고 대비하던 일이 아닌 사건이 언제 벌어질지 모른다는 불안감이 스트레스에 영향을 주는 것이다.

리더는 싫든 좋든 구성원에게 전기 자극과 같은 충격을 준다. 좋은 말로 표현하면 피드백이고 구성원들의 솔직한 표현으로는 잔소리 혹은 질책이다. 질책은 구성원의 스트레스를 높인다. 하지만 더 중요한 것은 시기의 일관성이다. 예측할 수 없는 피드백은 구성원의 스트레스를 높인다.

예를 들어, 리더가 “다음 주까지 영업 개선안 보고서를 정리해 오라”고 지시했다. 구성원은 나름의 시간 계획을 세우고 일을 시작한다. 그런데 다음 날 출근하자마자 리더가 “어떻게 되고 있느냐” 물으면 짜증이 난다. 어제 일을 시켜 놓고 뭘 바라는지 모르겠다는 마음이다.

리더의 처지도 이해한다. 막히는 게 뭔지, 뭘 도와줄 수 있을지 선한 의도였을 수 있다. 하지만 구성원의 해석은 안타깝지만 다르다. ‘간섭하는 상사’로 인한 스트레스만 쌓일 뿐이다. 그래서 필요한 게 사전 약속이다.

일을 시킬 때 “알아서 해봐”라는 것은 지시가 아니다. 일을 그냥 ‘던지는 것’이다. 어떤 자료를 참고할지, 중간 보고는 언제 할지, 아웃풋은 어떤 형식과 수준으로 정리할지 등 상사의 기대치를 구성원의 업무 방식과 맞춰야 한다. 이게 있어야 예측 가능한 피드백이 가능해진다.

결과물이 성에 차지 않을 땐 막말과 함께 손에 잡히는 것을 집어 던지는 다혈질 리더와 함께 일하는 구성원을 만난 적이 있다. 무섭다고 했다. 하지만 또 아무렇지 않다고도 했다. 언제 ‘야수’로 돌변할지 알기 때문이다. 결국 핵심은 예측 가능성이다. 언제 무서울지 알고 있으면 대비할 수 있다.

3️⃣구성원의 역량 수준을 파악하라
이제 쥐를 두 그룹으로 나누고 한 그룹에만 전기충격을 멈출 수 있는 버튼을 준다. 예상하다시피 충격을 통제할 수 있는 집단이 스트레스를 덜 받는다. 하지만 중요한 것은 그 다음이다. 버튼을 망가뜨리고 실험을 이어간다. 결과는 버튼을 누르는 것이 아무 효과가 없는 그룹의 스트레스지수가 여전히 낮았다.

메시지는 명확하다. 구성원에게 결정권을 제공하라는 것이다. 수많은 리더십 이론에서 공통적으로 강조하지만 쉽게 실천하지 못하는 권한 위임이다. 위임이 쉽지 않은 이유는 두 가지다.

첫째, 리더가 조직에서 벌어지는 업무를 정확히 모르기 때문이다. 이렇게 말하면 많은 리더들이 “난 우리 팀에서 어떤 일 하는지 다 알고 있다”고 반문한다. 여기서 말하는 ‘안다’는 의미는 그 일이 무엇이냐가 아니다. 그 업무가 어떤 난이도인지, 어떤 중요성이 있는지 등을 분석적으로 파악해야 한다는 뜻이다.

‘하는 일이 많으니 바쁠 것’이라고 생각하는 게 아니라, 개별 구성원이 얼마나 어렵고 중요한 과제를 수행하고 있는지 알아야 한다. 일의 속성을 알아야 권한을 위임해 자율적으로 처리하게 해줄지, 더 꼼꼼히 챙기며 더 나은 결과를 내도록 코칭할지 정할 수 있다.

둘째, 리더가 구성원 개개인의 역량 수준을 몰라서다. 어떤 직원에겐 어려운 일이 다른 직원에겐 식은 죽 먹기일 수 있다. 연차나 직급의 문제가 아니다. 각자의 강점이 다르기 때문이다. 이를 업무와 연결해 제대로 파악하고 있을 때 능력에 맞는 일을 주고 업무 처리에 대한 자율권도 줄 수 있다. 뭘 잘하는지 모르는데 권한을 줄 수 없는 것은 당연하다.

조직에서는 누구나 일해야 한다. 그리고 일은 원래 힘들다. 하지만 ‘자기가 하겠다고 해서 하는 일’이라는 인식을 갖느냐 그렇지 않느냐에 따라 힘듦의 강도는 달라질 수 있다. 그래서 리더의 권한 위임이 중요하다.

성과는 언제 높아질까? 구성원이 리더의 의지대로 움직여줄 때다. 그래서 리더는 구성원의 스트레스를 줄여줄 의무가 있다. 1️⃣정보를 먼저 공유하라쥐들을 익숙한 곳에서 꺼내 새로운 공간에 넣는다. 기존과 크게 다르지 않은 환경이다. 그들을 위협할 강력한 적이 생긴 것도 아니다. 그저 환경이 달라졌을 뿐인 데도 스트레스지수가 높아졌다. 조직도 마찬가지다. 일하다 보면 수많은 새로운 일이 생긴다. 리더의 자발적 아이디어에 따른 새로운 과제일 수도 있고, 더 상위 리더의 뜻에 따른 새로운 업무일 수도 있다. 뭐가 됐든 구성원에겐 새롭다. 업무 강도는 중요하지 않다. 일이 ‘새롭다’는 것 자체가 원인이다. 하지만 많은 리더들이 이를 새롭다고 생각하지 못해 문제가 생긴다. 리더의 레이더와 구성원의 그것이 다르기 때문이다. 리더는 듣는 양이 다르다. 최근 어떤 사업 방향이 논의되고 있는지, 조직 구조를 어떻게 바꿀 계획인지, 신규 프로젝트를 어느 정도의 확률로 준비 중인지 등 여기저기서 들을 기회가 많다. 그래서 어떤 이슈가 생기면 ‘저번에 얘기했던 걸 지금 한다는 것이구나’ 생각할 수가 있다. 하지만 구성원은 다르다. 결국엔 100% 자기 일이 될 때야 비로소 그 상황을 접할 때가 많다. 그래서 새로운 일이 너무 많고 그 일들 앞에서 스트레스가 생긴다. 이를 줄이려면 어떻게 해야 할까? 새로운 일을 만들지 않는다는 식의 하나마나한 말은 하지도 말자. 이때 필요한 것은 리더의 빠른 움직임이다. 실행이 결정된 일이든 그렇지 않은 일이든 정보를 미리 공유해야 한다. 리더의 레이더에만 보이는 조직의 다양한 움직임을 빨리빨리 전달해 구성원의 레이더에 넣어줘야 한다. 이렇게 말하면 어떤 리더는 “아직 어떻게 될지도 모르는데 괜히 말했다 뒤집어지면 어떻게 하냐?”고 반문한다. 맞는 얘기다. 그래서 상황이 ‘달라질 수도 있다는 것’까지 알려야 한다. 어차피 불확실한 상황이라면 불확실한 정보라도 나눠서 구성원을 스트레스에서 벗어나게 하는 게 낫지 않을까? 스트레스는 정보가 많아서가 아니라 아는 게 없는 새로움 때문에 생긴다는 걸 기억하자. 2️⃣예측 가능한 피드백을 제공하라새로운 환경에 익숙해진 쥐에게 전기자극을 준다. 전기자극을 받으면 쥐들의 스트레스지수는 확 높아진다. 물론 시간이 지나면 그 자극에 적응한다. 어느 시점이 지나면 전기자극을 받아도 별 변화가 없다. 이때 또 다른 설계를 한다. 일정하게 가해지던 전기자극의 타이밍을 제멋대로 바꿔 버리는 것이다. 그러자 쥐들의 스트레스지수가 갑자기 높아졌다. 예측하고 대비하던 일이 아닌 사건이 언제 벌어질지 모른다는 불안감이 스트레스에 영향을 주는 것이다. 리더는 싫든 좋든 구성원에게 전기 자극과 같은 충격을 준다. 좋은 말로 표현하면 피드백이고 구성원들의 솔직한 표현으로는 잔소리 혹은 질책이다. 질책은 구성원의 스트레스를 높인다. 하지만 더 중요한 것은 시기의 일관성이다. 예측할 수 없는 피드백은 구성원의 스트레스를 높인다. 예를 들어, 리더가 “다음 주까지 영업 개선안 보고서를 정리해 오라”고 지시했다. 구성원은 나름의 시간 계획을 세우고 일을 시작한다. 그런데 다음 날 출근하자마자 리더가 “어떻게 되고 있느냐” 물으면 짜증이 난다. 어제 일을 시켜 놓고 뭘 바라는지 모르겠다는 마음이다. 리더의 처지도 이해한다. 막히는 게 뭔지, 뭘 도와줄 수 있을지 선한 의도였을 수 있다. 하지만 구성원의 해석은 안타깝지만 다르다. ‘간섭하는 상사’로 인한 스트레스만 쌓일 뿐이다. 그래서 필요한 게 사전 약속이다. 일을 시킬 때 “알아서 해봐”라는 것은 지시가 아니다. 일을 그냥 ‘던지는 것’이다. 어떤 자료를 참고할지, 중간 보고는 언제 할지, 아웃풋은 어떤 형식과 수준으로 정리할지 등 상사의 기대치를 구성원의 업무 방식과 맞춰야 한다. 이게 있어야 예측 가능한 피드백이 가능해진다. 결과물이 성에 차지 않을 땐 막말과 함께 손에 잡히는 것을 집어 던지는 다혈질 리더와 함께 일하는 구성원을 만난 적이 있다. 무섭다고 했다. 하지만 또 아무렇지 않다고도 했다. 언제 ‘야수’로 돌변할지 알기 때문이다. 결국 핵심은 예측 가능성이다. 언제 무서울지 알고 있으면 대비할 수 있다. 3️⃣구성원의 역량 수준을 파악하라이제 쥐를 두 그룹으로 나누고 한 그룹에만 전기충격을 멈출 수 있는 버튼을 준다. 예상하다시피 충격을 통제할 수 있는 집단이 스트레스를 덜 받는다. 하지만 중요한 것은 그 다음이다. 버튼을 망가뜨리고 실험을 이어간다. 결과는 버튼을 누르는 것이 아무 효과가 없는 그룹의 스트레스지수가 여전히 낮았다. 메시지는 명확하다. 구성원에게 결정권을 제공하라는 것이다. 수많은 리더십 이론에서 공통적으로 강조하지만 쉽게 실천하지 못하는 권한 위임이다. 위임이 쉽지 않은 이유는 두 가지다. 첫째, 리더가 조직에서 벌어지는 업무를 정확히 모르기 때문이다. 이렇게 말하면 많은 리더들이 “난 우리 팀에서 어떤 일 하는지 다 알고 있다”고 반문한다. 여기서 말하는 ‘안다’는 의미는 그 일이 무엇이냐가 아니다. 그 업무가 어떤 난이도인지, 어떤 중요성이 있는지 등을 분석적으로 파악해야 한다는 뜻이다. ‘하는 일이 많으니 바쁠 것’이라고 생각하는 게 아니라, 개별 구성원이 얼마나 어렵고 중요한 과제를 수행하고 있는지 알아야 한다. 일의 속성을 알아야 권한을 위임해 자율적으로 처리하게 해줄지, 더 꼼꼼히 챙기며 더 나은 결과를 내도록 코칭할지 정할 수 있다. 둘째, 리더가 구성원 개개인의 역량 수준을 몰라서다. 어떤 직원에겐 어려운 일이 다른 직원에겐 식은 죽 먹기일 수 있다. 연차나 직급의 문제가 아니다. 각자의 강점이 다르기 때문이다. 이를 업무와 연결해 제대로 파악하고 있을 때 능력에 맞는 일을 주고 업무 처리에 대한 자율권도 줄 수 있다. 뭘 잘하는지 모르는데 권한을 줄 수 없는 것은 당연하다. 조직에서는 누구나 일해야 한다. 그리고 일은 원래 힘들다. 하지만 ‘자기가 하겠다고 해서 하는 일’이라는 인식을 갖느냐 그렇지 않느냐에 따라 힘듦의 강도는 달라질 수 있다. 그래서 리더의 권한 위임이 중요하다.

magazine.hankyung.com

성과는 언제 높아질까? 구성원이 리더의 의지대로 움직여줄 때다. 

오래전에 'IntelliJ 의 JShell Console 을 활용하자’ 라는 포스팅을 했다.이번에는 'IntelliJ의 Groovy Console’을 소개한다. 이 글은 Java 환경에서 JShell 대신 Groovy Console 사용하는 방법을 설명한다. 이 내용은 제 온라인 강의에서 파트 2-챕터 1 '테스트에 대한 이야기’에 있는 '04. Groovy Console 소개’와 ’05. Spock 사용을 위한 Groovy 기본 문법’ 2개의 영상에 있는 내용 중에서 'Groovy 기본 문법’에 대한 내용은 제외하고 'Groovy Console'에 대해서 일부 글로 정리한 것으로, Groovy Console에서 자바 문법을 사용하여 진행하므로 Groovy를 몰라도 무방하다.이 글의 말미에 Java의 L..

IntelliJ의 Groovy Console 소개

오래전에 'IntelliJ 의 JShell Console 을 활용하자’ 라는 포스팅을 했다.
이번에는 'IntelliJ의 Groovy Console’을 소개한다. 이 글은 Java 환경에서 JShell 대신 Groovy Console 사용하는 방법을 설명한다.
이 내용은 제 온라인 강의에서 파트 2-챕터 1 '테스트에 대한 이야기’에 있는 '04. Groovy Console 소개’와 ’05. Spock 사용을 위한 Groovy 기본 문법’ 2개의 영상에 있는 내용 중에서 'Groovy 기본 문법’에 대한 내용은 제외하고 'Groovy Console'에 대해서 일부 글로 정리한 것으로, Groovy Console에서 자바 문법을 사용하여 진행하므로 Groovy를 몰라도 무방하다.
이 글의 말미에 Java의 Lambda를 받는 Java 객체에 Groovy의 Closure를 사용할 수 있는지 확인하는 코드에만 Groovy 문법을 한번 사용한다.
...후략...

#Groovy #GroovyConsole #IntelliJ #포스팅

https://prostars.net/361

오래전에 'IntelliJ 의 JShell Console 을 활용하자’ 라는 포스팅을 했다.이번에는 'IntelliJ의 Groovy Console’을 소개한다. 이 글은 Java 환경에서 JShell 대신 Groovy Console 사용하는 방법을 설명한다.이 내용은 제 온라인 강의에서 파트 2-챕터 1 '테스트에 대한 이야기’에 있는 '04. Groovy Console 소개’와 ’05. Spock 사용을 위한 Groovy 기본 문법’ 2개의 영상에 있는 내용 중에서 'Groovy 기본 문법’에 대한 내용은 제외하고 'Groovy Console'에 대해서 일부 글로 정리한 것으로, Groovy Console에서 자바 문법을 사용하여 진행하므로 Groovy를 몰라도 무방하다.이 글의 말미에 Java의 Lambda를 받는 Java 객체에 Groovy의 Closure를 사용할 수 있는지 확인하는 코드에만 Groovy 문법을 한번 사용한다....후략... #Groovy #GroovyConsole #IntelliJ #포스팅 https://prostars.net/361

I'm Prostars

왜 재능만으로는 일과 인생에서 멀리 갈 수 없는가
Why Talent Without Agency Won’t Take You Far in Life and Work

by Rafa Páez 원문 링크 (원저자의 허락을 얻어 번역/공유합니다)

번역, 편집 및 정리 : 해빗팩토리 정윤호
Last Update : 2024.02.24 

나는 하이 에이전시 (High Agency) (윤호 : 우리가 익히

High Agency 하이 에이젼시 : 성공적인 리더의 마인드셋

<다른 사람들은 도움을 기다릴 때, 스스로 기회를 만들어내는 사람은 재능마저 이깁니다>

1. ‘하이 에이전시(High Agency)’는, 완벽한 조건을 기다리거나 상황을 탓하지 않고, 자기 삶을 주도하며 스스로 결정을 내리는 능력이다.

2. 이는 주도성(proactiveness), 자율성(autonomy), 그리고 자신의 행동과 결과에 대한 책임(responsibility)을 지는 태도를 포함한다.

3. (다시 말해) 하이 에이전시를 가진 사람들은 일반적으로 자기주도적(self-directed)이고, 부족하더라도 지금 자신이 가진 자원을 잘 활용하며(resourceful), 도전에 맞닥뜨렸을 때 회복탄력성(resilience)이 높다.

4. 이들은 적극적으로 성장과 발전의 기회를 찾고, 불확실성과 변화를 수용하며, 목표 달성을 위해 계산된 위험(calculated risks)도 기꺼이 감수한다.

5. 높은 재능(high talent)이 있어도 하이 에이전시(High Agency)가 없다면 그 재능은 자주 쓸모없게 되고, 반면 하이 에이전시(High Agency)는 낮은 재능(low talent)을 보완할 수도 있다.

6. 세상에는 불만 가득한 천재나 패배의식에 쩔은 천재(Frustrated Geniuses)를 행동하는 사람(Go-Getters)이 이기는 경우가 꽤 있다. 행동하는 사람은 제약(constraints)을 기회(opportunities)로 바꾸고, 불가능을 가능으로 만들어 내며, 더 재능 있으나 불만만 많은 천재를 종종 능가해 버리기도 한다.

7. 그리고 하이 에이전시는, 단순히 타고나는 특성(inborn trait)이 아니라, 갈고닦고 발전시킬 수 있는 마인드셋(mindset)이다.

8. 특히 커리어를 쌓아가다 리더십 역할을 맡으면 하이 에이전시는 더욱 중요해진다. 리더는 정확한 정보가 없는 상태에서도 압박을 받으며 어려운 결정을 내려야 한다. 상황을 판단하고, 창의력을 발휘하며, 주어진 최고의 자원을 활용해 과제를 추진해 나가야 한다. 이때 어떤 상황에서는 스스로 기회를 만들려고 하는 하이 에이전시는 리더를 더욱 돋보이게 하며, 리더에게 비밀 무기가 된다.

https://www.jungyunho.com/high-agency/

&lt;다른 사람들은 도움을 기다릴 때, 스스로 기회를 만들어내는 사람은 재능마저 이깁니다&gt; 1. ‘하이 에이전시(High Agency)’는, 완벽한 조건을 기다리거나 상황을 탓하지 않고, 자기 삶을 주도하며 스스로 결정을 내리는 능력이다. 2. 이는 주도성(proactiveness), 자율성(autonomy), 그리고 자신의 행동과 결과에 대한 책임(responsibility)을 지는 태도를 포함한다. 3. (다시 말해) 하이 에이전시를 가진 사람들은 일반적으로 자기주도적(self-directed)이고, 부족하더라도 지금 자신이 가진 자원을 잘 활용하며(resourceful), 도전에 맞닥뜨렸을 때 회복탄력성(resilience)이 높다. 4. 이들은 적극적으로 성장과 발전의 기회를 찾고, 불확실성과 변화를 수용하며, 목표 달성을 위해 계산된 위험(calculated risks)도 기꺼이 감수한다. 5. 높은 재능(high talent)이 있어도 하이 에이전시(High Agency)가 없다면 그 재능은 자주 쓸모없게 되고, 반면 하이 에이전시(High Agency)는 낮은 재능(low talent)을 보완할 수도 있다. 6. 세상에는 불만 가득한 천재나 패배의식에 쩔은 천재(Frustrated Geniuses)를 행동하는 사람(Go-Getters)이 이기는 경우가 꽤 있다. 행동하는 사람은 제약(constraints)을 기회(opportunities)로 바꾸고, 불가능을 가능으로 만들어 내며, 더 재능 있으나 불만만 많은 천재를 종종 능가해 버리기도 한다. 7. 그리고 하이 에이전시는, 단순히 타고나는 특성(inborn trait)이 아니라, 갈고닦고 발전시킬 수 있는 마인드셋(mindset)이다. 8. 특히 커리어를 쌓아가다 리더십 역할을 맡으면 하이 에이전시는 더욱 중요해진다. 리더는 정확한 정보가 없는 상태에서도 압박을 받으며 어려운 결정을 내려야 한다. 상황을 판단하고, 창의력을 발휘하며, 주어진 최고의 자원을 활용해 과제를 추진해 나가야 한다. 이때 어떤 상황에서는 스스로 기회를 만들려고 하는 하이 에이전시는 리더를 더욱 돋보이게 하며, 리더에게 비밀 무기가 된다. https://www.jungyunho.com/high-agency/

정윤호닷컴

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새로운 발견을 연결하며 모든이의 더 나은 가능성을 만드는 곳 커리어의 시작, 팀네이버에서

2025 팀네이버 신입 공채

- 2026년 2월 이내 졸업 예정자, 경력 1년 이하의 기졸업자만 지원 가능합니다.

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오늘은 2025년도 네이버 공채가 열렸다는 소식을 듣고 오랜만에 채용 소식을 가져와봤습니다! 직접 웹 사이트에 들어가 살펴보기 귀찮은 분들을 위해 기술 직무에 대한 내용을 짤막하게 정리해보았습니다.

기술 직무의 경우 다음과 같은 모집 부문에서 선택을 할 수 있습니다.

- 프론트엔드
- 백엔드
- 안드로이드
- iOS
- 데이터
- 인프라
- 보안
- Tech Management

또한 작성해야 하는 자기 소개서 항목은 다음과 같습니다.

- 해당 분야로 지원을 결정한 계기와, 입사 후 성장 목표를 작성해 주세요. (1000자)
- 스스로의 의지로 새로운 도전이나 변화를 시도했던 경험을 작성해 주세요. (1000자)
- 팀 혹은 모임 내에서 도전적인 과제를 진행하며 중요한 책임을 맡았던 경험과 그 결과를 작성해 주세요. (1000자)
- 본인의 대표적인 개발 경험이나 희망 분야 관련 과제 성과, 활동 등을 가장 잘 보여줄 수 있는 GitHub, 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명을 해 주세요. (1000자)

지원서 접수 기간은 3월 17일 월요일 오전 11시까지입니다. 그 후의 일정은 다음과 같습니다.

- 기업 문화 적합도 검사: 3월 21~23일
- 온라인 CS, 코딩 테스트: 3월 22일 오전
- 서류 전형 마감, 결과 발표: 4월 4일
- 기술 역량 인터뷰: 4월 3~4주
- 종합 역량 인터뷰: 5월 3~4주 (오프라인)
- 입사: 7월 7일

보다 정확하고 자세한 내용은 아래 링크에 들어가서 확인해주세요.

https://recruit.navercorp.com/micro/teamnaver/2025

- 2026년 2월 이내 졸업 예정자, 경력 1년 이하의 기졸업자만 지원 가능합니다. --- 오늘은 2025년도 네이버 공채가 열렸다는 소식을 듣고 오랜만에 채용 소식을 가져와봤습니다! 직접 웹 사이트에 들어가 살펴보기 귀찮은 분들을 위해 기술 직무에 대한 내용을 짤막하게 정리해보았습니다. 기술 직무의 경우 다음과 같은 모집 부문에서 선택을 할 수 있습니다. - 프론트엔드 - 백엔드 - 안드로이드 - iOS - 데이터 - 인프라 - 보안 - Tech Management 또한 작성해야 하는 자기 소개서 항목은 다음과 같습니다. - 해당 분야로 지원을 결정한 계기와, 입사 후 성장 목표를 작성해 주세요. (1000자) - 스스로의 의지로 새로운 도전이나 변화를 시도했던 경험을 작성해 주세요. (1000자) - 팀 혹은 모임 내에서 도전적인 과제를 진행하며 중요한 책임을 맡았던 경험과 그 결과를 작성해 주세요. (1000자) - 본인의 대표적인 개발 경험이나 희망 분야 관련 과제 성과, 활동 등을 가장 잘 보여줄 수 있는 GitHub, 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명을 해 주세요. (1000자) 지원서 접수 기간은 3월 17일 월요일 오전 11시까지입니다. 그 후의 일정은 다음과 같습니다. - 기업 문화 적합도 검사: 3월 21~23일 - 온라인 CS, 코딩 테스트: 3월 22일 오전 - 서류 전형 마감, 결과 발표: 4월 4일 - 기술 역량 인터뷰: 4월 3~4주 - 종합 역량 인터뷰: 5월 3~4주 (오프라인) - 입사: 7월 7일 보다 정확하고 자세한 내용은 아래 링크에 들어가서 확인해주세요. https://recruit.navercorp.com/micro/teamnaver/2025

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폴리그라운드 3D 에셋으로 새로운 세계관을 창조할 수 있습니다. | 고백하자면 저는 2년 전 구매한 빔 프로젝터를 이용해서 넷플릭스, 디즈니, 애플 TV, 유튜브를 보는데 제 인생을 엄청나게 낭비한 데다 시력도 떨어졌습니다. 하지만 해가 지면 빔 프로젝터를 켜놓고 영상마다의 분위기를 즐길 수 있어 행복했습니다.

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부업으로 유튜브 채널을 운영하고 계신 분이나 앞으로 하실 분들이 보시면 좋을 글을 써보았습니다. 😎

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한국딥러닝 Technical Recruiter

VISION AI 스타트업, 한국딥러닝(KDL)

우리가 상상하고 꿈꾸는 AI의 시대로. 
지금, 우리는 출발선에 다시 서 있습니다.

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