기획자, PM이라면 궁금할 특수 도메인 결제 시스템의 A to Z

💳 결제 시스템, 어떤 고민 속에서 탄생할까? 

오늘 발행된 메이커의 레시피에서는 아래와 같은 내용을 다뤘어요!

💬 11년차 온오프라인 커머스 플랫폼 결제/정산 PM과의 인터뷰
💬 10년차 콘텐츠 구독 플랫폼 PM과의 인터뷰
💬 지난 8월 뜨거웠던 카카오톡 업데이트 소식

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팁스터

📮 결제 시스템, 어떤 고민 속에서 탄생할까?

코칭에서 자주 받는 질문 중 하나예요. 합격 사례를 모아보니 공통된 흐름이 있었습니다.

1) 총 분량: 35~50p
2) 서비스 수: 2~3개
3) 프로젝트 수: 3~5개 (각 7~10p 이내)
4) 서비스 ≠ 프로젝트: 한 서비스 안에서 여러 프로젝트가 나올 수 있음
5) 프로젝트 구성: 프로젝트 배경 → 문제 정의 → 원인 분석 → 솔루션 → 결과 해석 → 레슨런
6) 배치 팁: 문제 해결력을 잘 보여주는 중요도 순서로. 최신순일 필요 없고, 같은 서비스끼리 붙어 있을 필요도 없음.

코칭에서 자주 받는 질문 중 하나예요. 합격 사례를 모아보니 공통된 흐름이 있었습니다. 1) 총 분량: 35~50p2) 서비스 수: 2~3개3) 프로젝트 수: 3~5개 (각 7~10p 이내)4) 서비스 ≠ 프로젝트: 한 서비스 안에서 여러 프로젝트가 나올 수 있음5) 프로젝트 구성: 프로젝트 배경 → 문제 정의 → 원인 분석 → 솔루션 → 결과 해석 → 레슨런6) 배치 팁: 문제 해결력을 잘 보여주는 중요도 순서로. 최신순일 필요 없고, 같은 서비스끼리 붙어 있을 필요도 없음.

가장 적당한 UX 포트폴리오 장수는?

혜택이 아무리 많아도 결국 사람들은
지금 당장 얼마에 살 수 있는지 그것만 궁금해해요.

무신사는 결제수단, 쿠폰, 마일리지, 즉시할인을
한 화면에서 계산해 최종 결제금액을 바로
보여주는 방식으로 UX를 개편했어요.

구매 전환을 움직이는 건 화려한 할인율이 아니라 눈에 보이는 실결제 가격. 유저의 궁금증을 즉각 해소하는 게 UX의 핵심입니다.

혜택이 아무리 많아도 결국 사람들은지금 당장 얼마에 살 수 있는지 그것만 궁금해해요. 무신사는 결제수단, 쿠폰, 마일리지, 즉시할인을한 화면에서 계산해 최종 결제금액을 바로보여주는 방식으로 UX를 개편했어요. 구매 전환을 움직이는 건 화려한 할인율이 아니라 눈에 보이는 실결제 가격. 유저의 궁금증을 즉각 해소하는 게 UX의 핵심입니다.

궁금증을 해소하는 UX

채용담당자는 사용자 경험이 사업에 실제로
미친 영향을 궁금해합니다.

- 매출, 전환율, 유지율 등 핵심 지표가
얼마나 개선됐는지
- 비용을 얼마나 절감했는지
- 이 모든 것을 어떻게 측정하고 판단했는지

수치와 맥락을 꼭 함께 써주세요.
그래야 비즈니스 성과로 읽힙니다.

채용담당자는 사용자 경험이 사업에 실제로미친 영향을 궁금해합니다. - 매출, 전환율, 유지율 등 핵심 지표가얼마나 개선됐는지- 비용을 얼마나 절감했는지- 이 모든 것을 어떻게 측정하고 판단했는지 수치와 맥락을 꼭 함께 써주세요.그래야 비즈니스 성과로 읽힙니다.

비지니스 드리븐 포폴

▲ 이경미 디자이너의 '병원 경험 서비스 디자인' 아이디어는 국내 대형 병원에 모두 적용됐다. 사진은 서울보라매병원의 응급실 진료상황 화면. ⓒ 이경미 의학 드라마를 보면 응급실 환자들이 간호사나 의사를 붙잡고 '우

이 디자이너 다녀간 뒤 대형 병원 응급실 풍경이 달라졌다

응급실에 갈 일이 없으면 좋겠지만, 응급실에 한 번이라도 환자나 가족으로 방문한다면 그 경험은 그야말로 혼란과 아우성입니다. 드라마에서 익숙한 장면처럼 "우린 언제 봐주냐?", "언제 치료해 주냐?"라며 간호사와 의사를 붙잡고 이야기하는 모습은 환자와 가족 입장에서 (1) 얼마나 오래 기다려야 하는지 (2) 다음 단계는 무엇인지 알 수 없다는 '정보비대칭성'에 기인합니다. 서울보라매병원 등에서는 TV 화면을 통해 필요한 정보를 제공합니다.


 * 환자 별 주치의와 간호사 정보
 * 의사초진 - 혈액검사 - 영상검사 - 타과진료 - 입/퇴원 요청여부에 대한 현황 안내
 * 현재 응급실 혼잡도 - 몇 명의 환자가 응급실에서 진료를 보고 있는가?
 * 중증 환자의 평균 체류시간
 * 중증 진료의 평균 진료시간
 * CT, MRI 검사의 평균 대기시간


[ 큐레이터의 문장 🎒 ]


포용적 디자인은 가장 아프고 도움이 필요한 사용자의 경험에 관심을 갖고 그들의 불편함을 디자인 솔루션으로 해소하는 것입니다. 디자인은 눈에 보이는 것이 아니라 '문제를 해결하는 일'이라는 점을 생각하면, 과거 서비스 디자인으로 불렀던 많은 과업들은 사용자 경험에 대한 조사 즉 'UX 리서치'로부터 시작하는 게 아닐까 생각합니다.

https://n.news.naver.com/article/047/0002488293?lfrom=twitter&spi_ref=m_news_x

응급실에 갈 일이 없으면 좋겠지만, 응급실에 한 번이라도 환자나 가족으로 방문한다면 그 경험은 그야말로 혼란과 아우성입니다. 드라마에서 익숙한 장면처럼 "우린 언제 봐주냐?", "언제 치료해 주냐?"라며 간호사와 의사를 붙잡고 이야기하는 모습은 환자와 가족 입장에서 (1) 얼마나 오래 기다려야 하는지 (2) 다음 단계는 무엇인지 알 수 없다는 '정보비대칭성'에 기인합니다. 서울보라매병원 등에서는 TV 화면을 통해 필요한 정보를 제공합니다. <ul ><li>환자 별 주치의와 간호사 정보</li><li>의사초진 - 혈액검사 - 영상검사 - 타과진료 - 입/퇴원 요청여부에 대한 현황 안내</li><li>현재 응급실 혼잡도 - 몇 명의 환자가 응급실에서 진료를 보고 있는가?</li><li>중증 환자의 평균 체류시간</li><li>중증 진료의 평균 진료시간</li><li>CT, MRI 검사의 평균 대기시간</li></ul> [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 포용적 디자인은 가장 아프고 도움이 필요한 사용자의 경험에 관심을 갖고 그들의 불편함을 디자인 솔루션으로 해소하는 것입니다. 디자인은 눈에 보이는 것이 아니라 '문제를 해결하는 일'이라는 점을 생각하면, 과거 서비스 디자인으로 불렀던 많은 과업들은 사용자 경험에 대한 조사 즉 'UX 리서치'로부터 시작하는 게 아닐까 생각합니다. https://n.news.naver.com/article/047/0002488293?lfrom=twitter&amp;spi_ref=m_news_x

n.news.naver.com

⟪포용적 디자인의 시작은 사용자 경험에 대한 관심으로부터⟫

그러고는 항상 리비에르가 귀담아듣지 않는 해결책을 내놓았다. “이보게, 로비노, 인생에 해결책이란 없어. 앞으로 나아가는 힘뿐. 그 힘을 만들어내면 해결책을 뒤따라온다네.” 그래서 로비노는 정비사들과의 협력을 통해 앞으로 나아가는 힘을 만드는 것으로 자신의 역할을 제한했다. 대단치는 않더라도 앞으로 나아가는 이 힘은 프로펠러 축에 녹이 스는 것을 막아주었다.
⠀
앙투안 드 생텍쥐페리, 『야간 비행』

그러고는 항상 리비에르가 귀담아듣지 않는 해결책을 내놓았다. “이보게, 로비노, 인생에 해결책이란 없어. 앞으로 나아가는 힘뿐. 그 힘을 만들어내면 해결책을 뒤따라온다네.” 그래서 로비노는 정비사들과의 협력을 통해 앞으로 나아가는 힘을 만드는 것으로 자신의 역할을 제한했다. 대단치는 않더라도 앞으로 나아가는 이 힘은 프로펠러 축에 녹이 스는 것을 막아주었다. ⠀ 앙투안 드 생텍쥐페리, 『야간 비행』

《대단치는 않더라도 녹이 스는 것을 막아주는 힘》

Product Designer, 홍지연 님 | Product, Article

AI야, UX라이팅 알잘딱 고쳐줘 - 라포랩스 팀블로그

라포랩스(퀸잇, 팔도감 서비스하는 회사)에서 디자이너가 UX 라이팅 플러그인을 만든 이야기입니다.


[ 큐레이터의 문장 🎒 ]


UX 라이터가 없는 많은 디자인 조직에서 겪는 공통적인 문제점은 "같은 서비스 안에서 문장 스타일이나 레이블이 제각각이라는 점"입니다. 이걸 도구(AI)의 도움을 받아 일관성 있게 만들려면 먼저 정교한 가이드라인을 만들어야 합니다. 라포랩스에서는 5단계를 거쳤습니다.


 1. 타깃 유저와 페르소나 재정의
 2. 제품에 쓰인 문장 수집 및 분류
 3. 평가와 논의를 통한 공통점 도출
 4. 주요 원칙, 가이드라인 구축
 5. 세부 원칙, 패턴 별 상세 가이드라인 추가


여기서 인상적인 점은 기존에 어떤 라이팅을 쓰고 있었는지 수집하고 분류했다는 것입니다. 그리고 이후에는 UX 라이팅을 검수하는 GPT 기반의 봇을 만들었고 가이드라인을 준수하도록, 가이드라인에 맞춰 수정한 결과에 대한 근거를 설명하도록 했습니다. 디자이너가 "왜 바꿔야 하는지" 받아들일 수 있는데 초점을 맞췄죠. 이후에는 클로드를 활용해 피그마 플러그인으로 만드는 방식으로 단계적으로 발전시켰습니다.


https://blog.rapportlabs.kr/ai-ux-writing

라포랩스(퀸잇, 팔도감 서비스하는 회사)에서 디자이너가 UX 라이팅 플러그인을 만든 이야기입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] UX 라이터가 없는 많은 디자인 조직에서 겪는 공통적인 문제점은 "같은 서비스 안에서 문장 스타일이나 레이블이 제각각이라는 점"입니다. 이걸 도구(AI)의 도움을 받아 일관성 있게 만들려면 먼저 정교한 가이드라인을 만들어야 합니다. 라포랩스에서는 5단계를 거쳤습니다. <ol ><li>타깃 유저와 페르소나 재정의</li><li>제품에 쓰인 문장 수집 및 분류</li><li>평가와 논의를 통한 공통점 도출</li><li>주요 원칙, 가이드라인 구축</li><li>세부 원칙, 패턴 별 상세 가이드라인 추가</li></ol> 여기서 인상적인 점은 기존에 어떤 라이팅을 쓰고 있었는지 수집하고 분류했다는 것입니다. 그리고 이후에는 UX 라이팅을 검수하는 GPT 기반의 봇을 만들었고 가이드라인을 준수하도록, 가이드라인에 맞춰 수정한 결과에 대한 근거를 설명하도록 했습니다. 디자이너가 "왜 바꿔야 하는지" 받아들일 수 있는데 초점을 맞췄죠. 이후에는 클로드를 활용해 피그마 플러그인으로 만드는 방식으로 단계적으로 발전시켰습니다. https://blog.rapportlabs.kr/ai-ux-writing

blog.rapportlabs.kr

⟪프로덕트 디자이너가 만든 UX 라이팅 플러그인⟫

테스트 결과는 4가지 김밥 중 하나! 내 포폴 스타일은?

UX/UI 포트폴리오 진단하러 가기

2324명이 이미 참여한
김밥 포폴 MBTI 🍙
여러분 UX 포폴은 무슨 김밥형일까요?

김밥 레시피처럼
내 포폴의 맛과 빈칸을 참고할 수 있어요!

https://smore.im/quiz/ggk9QpUWiF

2324명이 이미 참여한김밥 포폴 MBTI 🍙여러분 UX 포폴은 무슨 김밥형일까요? 김밥 레시피처럼내 포폴의 맛과 빈칸을 참고할 수 있어요! https://smore.im/quiz/ggk9QpUWiF

김밥 포폴 MBTI

커리어 전환기는 남의 속도와 비교하지 않고
자기 템포를 믿는 사람이 통과합니다.

커리어 전환기는 남의 속도와 비교하지 않고자기 템포를 믿는 사람이 통과합니다.

속도와 템포

프로덕트 디자인 포트폴리오에서
지표가 높다/낮다는 건 절대값이 아닌
상대값입니다.

이탈률이 낮다는 설득력이 없습니다.
무엇과 비교했는지, 어떤 조건인지 기준이 필요합니다.
MAU 100만의 1%와 1만의 1%는 의미가 다릅니다.

지표를 쓸 땐 벤치마크나 비교 기준을 함께 제시해
단순 수치가 아닌 맥락 있는 문제 해결을 보여주세요.

프로덕트 디자인 포트폴리오에서지표가 높다/낮다는 건 절대값이 아닌상대값입니다. 이탈률이 낮다는 설득력이 없습니다.무엇과 비교했는지, 어떤 조건인지 기준이 필요합니다.MAU 100만의 1%와 1만의 1%는 의미가 다릅니다. 지표를 쓸 땐 벤치마크나 비교 기준을 함께 제시해단순 수치가 아닌 맥락 있는 문제 해결을 보여주세요.

지표 평가는 절대값이 아닌 상대값

이제 처음 개발에 뛰어드는 사람들이 AI를 통해 뭔가를 만들 때 버셀, 수파베이스 같은 걸로 서비스 하는 사람들이 대부분 아닐까요?

호구 개발자를 위한 비즈니스

이제 처음 개발에 뛰어드는 사람들이 AI를 통해 뭔가를 만들 때 버셀, 수파베이스 같은 걸로 서비스 하는 사람들이 대부분 아닐까요?

하지만 서비스가 커지기 시작했을 때 이들에게 지불해야 하는 가격은 잘 계산해보지 않는 것 같습니다.
그건 그때가서 생각해보자는 마음으로.

버셀이나 수파베이스 창업자는 “맞아 맞아, 그때가서 생각해보면 돼!” 하고 함박웃음을 지으며 맞장구를 쳐줄 것 같네요.

물론 그때가서 생각해봐도 됩니다. 빨리 빠져나올 수 있는 실력이 있다면요.
하지만 컴퓨터공학에 대한 지식 없이는 쉽지 않을 겁니다.
겨우 벌기 시작한 돈을 그들에게 다 갖다 바치는 꼴이 될 수 있습니다.

사실 이게 지금 일어나고 있는 일들입니다.
그러니깐… 컴퓨터공학을 하나도 모르고 뛰어드는 뉴비들의 돈을 받아 먹는 커다란 비즈니스가 열리고 있습니다.

계속 컴퓨터 공학을 깊이 파고 들어야 하는 이유가 여기있습니다.
어떤 사람은 겨우 수익이 나기 시작한 서비스에 월 100만 원을 쓰는데, 어떤 사람은 돈을 전혀 내지 않고 서비스를 운영합니다.
운영 비용을 절감하는 것도 실력입니다. 엄청난 경쟁 우위 아닌가요?
AI로 코딩을 하면서 뭔가를 만들어 보고 즐거움을 느끼는 것은 좋지만, 더 깊숙한 곳으로 들어가려고 노력하지 않는다면 결국에는 차이를 만들어 낼 수 없습니다.


https://jeho.page/essay/2025/09/08/sucker-developer.html

이제 처음 개발에 뛰어드는 사람들이 AI를 통해 뭔가를 만들 때 버셀, 수파베이스 같은 걸로 서비스 하는 사람들이 대부분 아닐까요? 하지만 서비스가 커지기 시작했을 때 이들에게 지불해야 하는 가격은 잘 계산해보지 않는 것 같습니다. 그건 그때가서 생각해보자는 마음으로. 버셀이나 수파베이스 창업자는 “맞아 맞아, 그때가서 생각해보면 돼!” 하고 함박웃음을 지으며 맞장구를 쳐줄 것 같네요. 물론 그때가서 생각해봐도 됩니다. 빨리 빠져나올 수 있는 실력이 있다면요. 하지만 컴퓨터공학에 대한 지식 없이는 쉽지 않을 겁니다. 겨우 벌기 시작한 돈을 그들에게 다 갖다 바치는 꼴이 될 수 있습니다. 사실 이게 지금 일어나고 있는 일들입니다. 그러니깐… 컴퓨터공학을 하나도 모르고 뛰어드는 뉴비들의 돈을 받아 먹는 커다란 비즈니스가 열리고 있습니다. 계속 컴퓨터 공학을 깊이 파고 들어야 하는 이유가 여기있습니다. 어떤 사람은 겨우 수익이 나기 시작한 서비스에 월 100만 원을 쓰는데, 어떤 사람은 돈을 전혀 내지 않고 서비스를 운영합니다. 운영 비용을 절감하는 것도 실력입니다. 엄청난 경쟁 우위 아닌가요? AI로 코딩을 하면서 뭔가를 만들어 보고 즐거움을 느끼는 것은 좋지만, 더 깊숙한 곳으로 들어가려고 노력하지 않는다면 결국에는 차이를 만들어 낼 수 없습니다. https://jeho.page/essay/2025/09/08/sucker-developer.html

K리그 프로그래머

AI시대에도 컴퓨터 공학을 공부해야 하는 이유

유지보수성과 확장성을 동시에 잡는 설계 원칙
많은 프로젝트가 초반에는 잘 돌아갑니다.
하지만 몇 달만 지나도 코드가 복잡해지고,
작은 수정 하나에도 전체가 흔들리기 시작합니다.

왜 그럴까요?
유지보수성과 확장성 사이에는
트레이드 오프가 숨어있기 때문입니다.

유지보수만 고려하면
때로는 과도한 설계가 필요 없어지고
간단하게 만드는게 좋습니다.
다만 이후 기능 추가시에는
점점더 복잡도가 올라가게 됩니다.

반대로 확장성만 고려하면
처음부터 과도한 설계를 할 확률이 커집니다.

Product Engineer는 이 균형을 잡아야 합니다.
제가 중요하게 생각하는 원칙은 세 가지입니다.

1. 경계를 먼저 설계하기
읽기와 쓰기, 서버와 클라이언트, 도메인과 인프라.
경계가 명확해야 유지보수성과 확장성 사이
균형을 잡을 수 있습니다.

2. 의도를 코드 구조에 드러내기
“이 컴포넌트는 절대 상태를 갖지 않는다”
“여기는 반드시 사용자 이벤트를 포함한다”
이런 설계 의도를 구조로 남겨야 수정이 쉽습니다.

3. 변경 가능성과 안정성을 분리하기
자주 바뀌는 영역과
절대 바뀌지 말아야 하는 영역을 구분하세요.
안정된 부분은 Entities로,
변경이 일어나는 부분을 mapper 로 감싸서
안정된 부분을 변경으로부터 격리합니다.

AI 시대에도 이 원칙은 그대로 유효합니다.
AI가 구현을 대신해줄수록,
우리는 설계의 균형을 잡는 일에 집중해야 합니다.

혹시 여러분은
지금 하고 있는 프로젝트가
유지보수성과 확장성 사이의 균형을
잘 잡고 있다고 느끼시나요?

유지보수성과 확장성을 동시에 잡는 설계 원칙 많은 프로젝트가 초반에는 잘 돌아갑니다. 하지만 몇 달만 지나도 코드가 복잡해지고, 작은 수정 하나에도 전체가 흔들리기 시작합니다. 왜 그럴까요? 유지보수성과 확장성 사이에는 트레이드 오프가 숨어있기 때문입니다. 유지보수만 고려하면 때로는 과도한 설계가 필요 없어지고 간단하게 만드는게 좋습니다. 다만 이후 기능 추가시에는 점점더 복잡도가 올라가게 됩니다. 반대로 확장성만 고려하면 처음부터 과도한 설계를 할 확률이 커집니다. Product Engineer는 이 균형을 잡아야 합니다. 제가 중요하게 생각하는 원칙은 세 가지입니다. 1. 경계를 먼저 설계하기 읽기와 쓰기, 서버와 클라이언트, 도메인과 인프라. 경계가 명확해야 유지보수성과 확장성 사이 균형을 잡을 수 있습니다. 2. 의도를 코드 구조에 드러내기 “이 컴포넌트는 절대 상태를 갖지 않는다” “여기는 반드시 사용자 이벤트를 포함한다” 이런 설계 의도를 구조로 남겨야 수정이 쉽습니다. 3. 변경 가능성과 안정성을 분리하기 자주 바뀌는 영역과 절대 바뀌지 말아야 하는 영역을 구분하세요. 안정된 부분은 Entities로, 변경이 일어나는 부분을 mapper 로 감싸서 안정된 부분을 변경으로부터 격리합니다. AI 시대에도 이 원칙은 그대로 유효합니다. AI가 구현을 대신해줄수록, 우리는 설계의 균형을 잡는 일에 집중해야 합니다. 혹시 여러분은 지금 하고 있는 프로젝트가 유지보수성과 확장성 사이의 균형을 잘 잡고 있다고 느끼시나요?

유지보수성과 확장성을 동시에 잡는 설계 원칙
많은 프로젝트가 초반

1. 찰리 멍거의 커리어에 관한 3가지 조언은 선물과 같습니다.

2. 네가 사지 않을 것을 팔지 마라. 존중하고 존경하지 않는 사람 밑에서 일하지 마라. 좋아하는 사람하고만 같이 일하라.

3. 왜 자기가 사지 않을 물건을 팔면 안 될까요? 무언가를 파는 것에 관해 쓴 어떤 책이든 제품을 좋아하지 않거나, 이해하기 힘들거나, 믿지 않는다면, 그 제품을 파는 건 재앙이 될 것이라 말하기 때문입니다.

4. 위대한 영업자는 자기 상품을 믿습니다. 그게 성공의 비결 중 하나입니다.

5. 왜 존경하지 않는 사람과 일을 하면 안 될까요? 그가 가르쳐 줄 것이 없고, 지성과 삶이 나아가도록 돕지 못하기 때문입니다.

6. 왜 좋아하지 않는 사람과 같이 일하면 안 될까요? 일은 삶이고, 부유한 삶의 척도 중 하나는 자기 일을 좋아하고 함께 시간을 보내는 사람을 좋아하는 것이기 때문입니다.

7. 일터에서 일하면서 비참함을 느낀다면, 아무리 많은 돈을 벌어도 그건 너무나 안타까운 삶입니다.


#찰리멍거의말들

1. 찰리 멍거의 커리어에 관한 3가지 조언은 선물과 같습니다. ​2. 네가 사지 않을 것을 팔지 마라. 존중하고 존경하지 않는 사람 밑에서 일하지 마라. 좋아하는 사람하고만 같이 일하라. ​3. 왜 자기가 사지 않을 물건을 팔면 안 될까요? 무언가를 파는 것에 관해 쓴 어떤 책이든 제품을 좋아하지 않거나, 이해하기 힘들거나, 믿지 않는다면, 그 제품을 파는 건 재앙이 될 것이라 말하기 때문입니다. ​4. 위대한 영업자는 자기 상품을 믿습니다. 그게 성공의 비결 중 하나입니다. ​5. 왜 존경하지 않는 사람과 일을 하면 안 될까요? 그가 가르쳐 줄 것이 없고, 지성과 삶이 나아가도록 돕지 못하기 때문입니다. ​6. 왜 좋아하지 않는 사람과 같이 일하면 안 될까요? 일은 삶이고, 부유한 삶의 척도 중 하나는 자기 일을 좋아하고 함께 시간을 보내는 사람을 좋아하는 것이기 때문입니다. ​7. 일터에서 일하면서 비참함을 느낀다면, 아무리 많은 돈을 벌어도 그건 너무나 안타까운 삶입니다. #찰리멍거의말들

< 찰리 멍거가 말하는 커리어의 3가지 규칙 >

다정함은 자존감에서 나온다.
다정한 사람이 되려면
나를 먼저 아껴야 한다.
나를 아끼는 마음에서
자존감이 피어나고,
그 자존감이 사람과의 관계를
따뜻하게 만든다.
⠀
이해인, 『다정한 사람이 이긴다』

다정함은 자존감에서 나온다.다정한 사람이 되려면나를 먼저 아껴야 한다.나를 아끼는 마음에서자존감이 피어나고,그 자존감이 사람과의 관계를따뜻하게 만든다.⠀이해인, 『다정한 사람이 이긴다』

《다정함은 나를 아끼는 마음에서 온다》  ⠀

늘 "더 열심히 해라"라는 말을 들으면서 한국에서 직장 생활을 했습니다. 주변에 워낙 치열하게 일하는 분들이 많다 보니, 웬만큼 노력해서는 명함도 못 내미는 경우가 많았죠.

해외에서도 "난 열심히 해"라고 말하는 사람들이 많습니다. 그런데 막상 함께 일해보면, 한국에서 제가 생각했던 "열심히"와는 거리가 있는 경우가 많아요. 여기서 열심히 한다는 건 그냥 평소보다 조금 더 신경 쓰는 수준일 때가 많습니다. 그런데도 본인은 엄청 열심히 했다며 호들갑을 떱니다. 😅 (물론 이곳의 기준에서는 맞을 겁니다.)

그래서 세계 각지에서 커리어를 쌓고 계신 한국인 분들과 얘기하다 보면, "한국에서 하던 거 반도 안 했는데, 일 잘 한다고 칭찬받아서 놀랬어요!"라며 공감대가 형성되곤 합니다.

어렸을 때 부터 몸에 밴 한국인의 근면함은 세계 어디서든 빛을 발합니다. 어렸을 때 부터 몸에 밴 한국인의 근면함은 세계 어디서든 빛을 발합니다. 앞으로 더 많은 분들이 이 글로벌 경쟁력을 국내에서만 썩히지 마시고 해외에서 마음껏 펼치셨으면 좋겠어요!

늘 "더 열심히 해라"라는 말을 들으면서 한국에서 직장 생활을 했습니다. 주변에 워낙 치열하게 일하는 분들이 많다 보니, 웬만큼 노력해서는 명함도 못 내미는 경우가 많았죠. 해외에서도 "난 열심히 해"라고 말하는 사람들이 많습니다. 그런데 막상 함께 일해보면, 한국에서 제가 생각했던 "열심히"와는 거리가 있는 경우가 많아요. 여기서 열심히 한다는 건 그냥 평소보다 조금 더 신경 쓰는 수준일 때가 많습니다. 그런데도 본인은 엄청 열심히 했다며 호들갑을 떱니다. 😅 (물론 이곳의 기준에서는 맞을 겁니다.) 그래서 세계 각지에서 커리어를 쌓고 계신 한국인 분들과 얘기하다 보면, "한국에서 하던 거 반도 안 했는데, 일 잘 한다고&nbsp;칭찬받아서 놀랬어요!"라며 공감대가 형성되곤 합니다. 어렸을 때 부터 몸에 밴 한국인의 근면함은 세계 어디서든 빛을 발합니다. 어렸을 때 부터 몸에 밴 한국인의 근면함은 세계 어디서든 빛을 발합니다. 앞으로 더 많은 분들이 이 글로벌 경쟁력을 국내에서만 썩히지 마시고 해외에서 마음껏 펼치셨으면 좋겠어요!

해외에서는 덜 열심히 해도 인정받는 이유

최근에 누군가 내게 "기술을 어떻게 학습하시나요?"라는 질문을 한 적이 있다. 머릿속에는 정말 다양한 생각들이 스쳤지만, 나는 그중에서도 가장 중요하다고 생각하는 한 가지를 답했다. 기술을 배우는 데 필요한 것은 딱 하나, 충분한 관심이라고 생각한다. 여기서 말하는 관심은 그저 흥미로 끝나는 것이 아니라, 끊임없이 관찰하고 확인하고 왜를 고민해보는 적극적인 호기심을 의미한다.


내 경험상 어떤 기술을 깊이 있게 배우기 위해서는 그 대상에 대한 충분한 관심이 있어야 했다. 관심은 단순한 흥미를 넘어서 지속적인 탐구심과 동기부여로 이어진다. 내가 어떤 주제에 강한 관심을 갖게 되면, 문제를 끝까지 풀어보고자 하는 인내심이 생기고, 모르는 것을 즐겁게 파고들 수 있는 열의가 생겨났다. 결국 관심이 커야 기술 지식을 깊게 파고들 수 있는 힘이 생긴다. 진정으로 관심이 있을 때 비로소 새로운 개념을 찾아보고 배우는 과정 자체를 즐기게 되었다.


관찰은 내 학습의 첫걸음이었다. 주변의 좋은 코드나 뛰어난 동료의 작업 방식을 유심히 살펴보는 것만으로도 많은 것을 배울 수 있다. 나 역시 과거 스프링 프레임워크의 코드를 한 줄 한 줄 따라 읽으며, 책으로는 얻기 어려웠던 객체 지향 설계의 살아있는 지혜를 얻었던 경험이 있다. 코드 리뷰를 할 때도 마찬가지다. 단순히 코드를 훑어보는 것을 넘어, 이 코드가 왜 이렇게 작성되었을지 그 의도를 헤아려보며 관찰하고, 궁금한 점은 동료에게 직접 물어보며 내가 놓쳤던 배경과 맥락을 배운다.


확인은 배움의 깊이를 더하는 필수적인 과정이다. 나는 어설픈 짐작으로 아는 척 넘어가는 것을 경계한다. 새로운 API를 공부할 때면, 문서만 읽고 끝내는 대신 작은 테스트 코드를 작성해 내 예상이 맞는지 직접 확인해 본다. 이 간단한 검증 과정이 내가 무엇을 알고 무엇을 모르는지를 명확하게 해준다. 직접 확인하는 습관을 가진 개발자와 그렇지 않은 개발자 사이의 실력 차이는 시간이 지날수록 크게 벌어질 수밖에 없다.


마지막으로 '왜?'라는 질문을 던지는 습관은 얕은 지식을 깊은 지혜로 바꾸는 비결이다. 어떤 기술을 접할 때 그저 사용법만 익히는 것이 아니라, "왜 이런 구조를 선택했을까?", "다른 방식이 아닌 이 방법의 장점은 무엇일까?" 하고 근본적인 이유를 파고드는 것이다. 이런 질문은 기술의 철학을 이해하게 하고, 실무에서 마주하는 문제의 본질을 꿰뚫어 볼 수 있는 힘을 길러준다. 또한, 동료들과 '왜?'라는 질문을 주고받는 문화는 개인을 넘어 팀 전체의 기술적 깊이를 더하는 가장 좋은 방법이기도 하다.


돌아보면, 기술은 시대에 따라 계속 변했지만 그것을 배우는 나의 자세는 아직 그대로다. 오늘도 충분한 관심을 바탕으로 관찰하고, 확인하고, 끊임없이 '왜'를 묻는 내가 있다면, 내일 어떤 새로운 기술이 나타나더라도 단단해진 실력으로 그것을 온전히 내 것으로 만들 수 있으리라 믿는다.

최근에 누군가 내게 "기술을 어떻게 학습하시나요?"라는 질문을 한 적이 있다. 머릿속에는 정말 다양한 생각들이 스쳤지만, 나는 그중에서도 가장 중요하다고 생각하는 한 가지를 답했다. 기술을 배우는 데 필요한 것은 딱 하나, 충분한 관심이라고 생각한다. 여기서 말하는 관심은 그저 흥미로 끝나는 것이 아니라, 끊임없이 관찰하고 확인하고 왜를 고민해보는 적극적인 호기심을 의미한다. 내 경험상 어떤 기술을 깊이 있게 배우기 위해서는 그 대상에 대한 충분한 관심이 있어야 했다. 관심은 단순한 흥미를 넘어서 지속적인 탐구심과 동기부여로 이어진다. 내가 어떤 주제에 강한 관심을 갖게 되면, 문제를 끝까지 풀어보고자 하는 인내심이 생기고, 모르는 것을 즐겁게 파고들 수 있는 열의가 생겨났다. 결국 관심이 커야 기술 지식을 깊게 파고들 수 있는 힘이 생긴다. 진정으로 관심이 있을 때 비로소 새로운 개념을 찾아보고 배우는 과정 자체를 즐기게 되었다. 관찰은 내 학습의 첫걸음이었다. 주변의 좋은 코드나 뛰어난 동료의 작업 방식을 유심히 살펴보는 것만으로도 많은 것을 배울 수 있다. 나 역시 과거 스프링 프레임워크의 코드를 한 줄 한 줄 따라 읽으며, 책으로는 얻기 어려웠던 객체 지향 설계의 살아있는 지혜를 얻었던 경험이 있다. 코드 리뷰를 할 때도 마찬가지다. 단순히 코드를 훑어보는 것을 넘어, 이 코드가 왜 이렇게 작성되었을지 그 의도를 헤아려보며 관찰하고, 궁금한 점은 동료에게 직접 물어보며 내가 놓쳤던 배경과 맥락을 배운다. 확인은 배움의 깊이를 더하는 필수적인 과정이다. 나는 어설픈 짐작으로 아는 척 넘어가는 것을 경계한다. 새로운 API를 공부할 때면, 문서만 읽고 끝내는 대신 작은 테스트 코드를 작성해 내 예상이 맞는지 직접 확인해 본다. 이 간단한 검증 과정이 내가 무엇을 알고 무엇을 모르는지를 명확하게 해준다. 직접 확인하는 습관을 가진 개발자와 그렇지 않은 개발자 사이의 실력 차이는 시간이 지날수록 크게 벌어질 수밖에 없다. 마지막으로 '왜?'라는 질문을 던지는 습관은 얕은 지식을 깊은 지혜로 바꾸는 비결이다. 어떤 기술을 접할 때 그저 사용법만 익히는 것이 아니라, "왜 이런 구조를 선택했을까?", "다른 방식이 아닌 이 방법의 장점은 무엇일까?" 하고 근본적인 이유를 파고드는 것이다. 이런 질문은 기술의 철학을 이해하게 하고, 실무에서 마주하는 문제의 본질을 꿰뚫어 볼 수 있는 힘을 길러준다. 또한, 동료들과 '왜?'라는 질문을 주고받는 문화는 개인을 넘어 팀 전체의 기술적 깊이를 더하는 가장 좋은 방법이기도 하다. 돌아보면, 기술은 시대에 따라 계속 변했지만 그것을 배우는 나의 자세는 아직 그대로다. 오늘도 충분한 관심을 바탕으로 관찰하고, 확인하고, 끊임없이 '왜'를 묻는 내가 있다면, 내일 어떤 새로운 기술이 나타나더라도 단단해진 실력으로 그것을 온전히 내 것으로 만들 수 있으리라 믿는다.

기술을 어떻게 학습하시나요?

1 자기소개는 생략하세요
포트폴리오가 곧 자기소개입니다. 바로 프로젝트 얘기 들어가세요

2 면접관은 정답 몰라요
데이터와 맥락으로 설득하는 게 훨씬 먹힙니다

3 UI 스샷 덜어내세요
결과물보다 과정이 보여야 포트폴리오입니다

4 “왜”를 준비하세요
열 질문 중 일곱은 “왜 그렇게 했나요?”입니다

5 성과=수치+맥락
숫자만 말하지 말고 스토리까지 붙여야 기억에 남습니다

6 협업은 숨기지 마세요
혼자 다 했다, 실무에선 마이너스입니다

7 AI는 치트키가 아니라 부스터
“썼다”보다 “시간 50% 줄였다”가 훨씬 설득력 있어요

8 디자인 시스템=룰
툴 자랑 말고 실제 협업, 운영 경험을 강조하세요

9 지원시 저자세는 금물
“내가 기여할 문제”로 지원 동기를 말하세요

10 불합격=피드백
루프 돌리면 확률은 결국 올라갑니다

1 자기소개는 생략하세요포트폴리오가 곧 자기소개입니다. 바로 프로젝트 얘기 들어가세요 2 면접관은 정답 몰라요데이터와 맥락으로 설득하는 게 훨씬 먹힙니다 3 UI 스샷 덜어내세요결과물보다 과정이 보여야 포트폴리오입니다 4 “왜”를 준비하세요열 질문 중 일곱은 “왜 그렇게 했나요?”입니다 5 성과=수치+맥락숫자만 말하지 말고 스토리까지 붙여야 기억에 남습니다 6 협업은 숨기지 마세요혼자 다 했다, 실무에선 마이너스입니다 7 AI는 치트키가 아니라 부스터“썼다”보다 “시간 50% 줄였다”가 훨씬 설득력 있어요 8 디자인 시스템=룰툴 자랑 말고 실제 협업, 운영 경험을 강조하세요 9 지원시 저자세는 금물“내가 기여할 문제”로 지원 동기를 말하세요 10 불합격=피드백루프 돌리면 확률은 결국 올라갑니다

UX 취업 치트키 10

오늘은 뱅크샐러드의 테크 리드, 이영창님을 모시고 바이브 코딩 실무 사례를 배워봤어요.


LLM, AI를 활용해서 개발하다 보면 오히려 번거롭다는 생각이 들곤 하는데요. 영창님은 이 생각을 어떻게 바라보고 계신지도 배울 수 있었어요.


실무에서 AI를 어떻게 사용할지 고민하셨던 분들에게 도움되는 영상이 되었으면 좋겠어요!


📌 챕터
00:00 미리보기
00:17 뱅크샐러드 테크 리드 이영창님
01:19 국내외 전문가들에게서 배운 LLM 활용법
06:35 프롬프트 초안은 이렇게 작성하세요
09:42 커서 AI는 이렇게 활용하세요
12:37 그렇게까지 AI를 꼭 써야하는 이유가 뭔가요?
16:10 프롬프트는 이렇게 하면 쉽게 작성할 수 있어요
18:58 2부에서 계속됩니다


https://youtu.be/Dja8fqyaFqQ?si=c5XB1op_cBH0LSUW

오늘은 뱅크샐러드의 테크 리드, 이영창님을 모시고 바이브 코딩 실무 사례를 배워봤어요. LLM, AI를 활용해서 개발하다 보면 오히려 번거롭다는 생각이 들곤 하는데요. 영창님은 이 생각을 어떻게 바라보고 계신지도 배울 수 있었어요. 실무에서 AI를 어떻게 사용할지 고민하셨던 분들에게 도움되는 영상이 되었으면 좋겠어요! 📌 챕터00:00 미리보기00:17 뱅크샐러드 테크 리드 이영창님01:19 국내외 전문가들에게서 배운 LLM 활용법06:35 프롬프트 초안은 이렇게 작성하세요09:42 커서 AI는 이렇게 활용하세요12:37 그렇게까지 AI를 꼭 써야하는 이유가 뭔가요?16:10 프롬프트는 이렇게 하면 쉽게 작성할 수 있어요18:58 2부에서 계속됩니다 https://youtu.be/Dja8fqyaFqQ?si=c5XB1op_cBH0LSUW

바이브 코딩, 실무에서 하려면 테크 리드에게 배우세요 [1부]

최근 인재 프로필을 검토하여 기업과 연결하는 업무를 하면서, 이력서 작성 방식에 대한 관점이 크게 바뀌었습니다. '기업 입장에서는 이런 부분을 중요하게 보겠구나!'라고 새롭게 깨닫게 된 점들이 많았습니다. 마치 인하우스 채용 담당자 경험이 없는 사람처럼, 현재 채용 업무를 담당하는 분들의 관점을 이해하려고 노력하고 있습니다.


인재 프로필을 처음 검토할 때 가장 먼저 하는 작업은 기업이 요구하는 조건으로 필터링하는 것입니다. 경력 연차, 학력, 보유 기술 등 명확하게 확인 가능한 기준으로 필요한 프로필 리스트를 먼저 확보합니다.
그 다음 단계가 더 까다로운 작업입니다. 바로 경험 내용을 면밀히 확인하는 것입니다. 같은 직무 타이틀이라도 실제 경험한 업무 내용은 천차만별입니다. 예를 들어, '백엔드 개발자'라는 같은 타이틀이어도 각자가 경험한 회사에서 담당한 업무와 설명하는 수준이 모두 다릅니다. 결국 경험 설명 안에서 채용 기업이 원하는 업무 키워드를 찾아내는 작업이 핵심이 됩니다.
서류 전형에서 검증할 수 있는 범위는 여기까지입니다. 기업이 원하는 역량 키워드가 있는지, 관련 경험 키워드가 포함되어 있는지를 확인하는 것입니다. 물론 경험을 자세히 기술한 지원자의 경우 어느 정도 역량을 가늠할 수 있지만, 실제 얼마나 뛰어난 역량을 보유했는지 100% 파악하는 것은 거의 불가능합니다.


눈치채셨겠지만, 기업이 원하는 키워드가 지원 서류에 포함되어 있는지 여부가 당락을 좌우합니다. 특히 기업이 중요하게 생각하는 경험과 역량 키워드가 눈에 잘 띄도록 서류를 작성하는 것이 관건입니다.
따라서 취업과 이직을 준비하는 분들이 해야 할 일은 두 가지입니다.
1. 핵심 키워드를 전략적으로 배치하기
지원하는 기업이 원하는 경험과 역량을 키워드로 정리하여 이력서와 포트폴리오 곳곳에 눈에 띄도록 작성해야 합니다. 서류를 검토하는 담당자는 한 명의 지원자 서류에 많은 시간을 할애하기 어렵습니다. 지원자가 많고 처리해야 할 업무가 많아 서류 전형은 가급적 신속하게 처리해야 하는 업무이기 때문입니다.
따라서 이력서나 포트폴리오를 꼼꼼하게 읽지 않더라도 중요한 키워드가 한눈에 들어오도록 서류 곳곳에 전략적으로 배치하는 것이 중요합니다.
2. 기업 용어와 일치하는 표현 사용하기
같은 경험을 설명하더라도 기업이 사용하는 표현과 유사한 방식으로 작성하는 것이 좋습니다. 예를 들어, '방대한 데이터를 다뤄봤다'는 표현을 '대규모 트래픽 처리 경험', '대용량 데이터 핸들링' 등 기업이 선호하는 표현으로 바꿔 작성할 수 있습니다.
이는 사소해 보이지만, 서류 검토 시 키워드 중심으로 내용을 확인하는 것이 가장 효율적인 방법이므로 중요하게 작용합니다.


지금까지 말씀드린 내용은 서류 전형 통과를 위한 노하우일 뿐, 면접이라는 실전에서 실제 역량을 검증받는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다. 따라서 서류 합격만을 위해 미숙한 분야를 마치 전문 영역인 것처럼 과장하여 키워드로 넣는 것은 면접에서 실력이 드러나게 되어 있습니다.
가급적 이력서와 포트폴리오에는 진정으로 자신 있는 강점 위주로 내용을 구성하는 것이 좋습니다. 이것이 최종 합격에 이르는 유일한 지름길입니다.


이력서나 포트폴리오를 효과적으로 작성하고 최종 합격하기 위해 가장 중요한 자료는 바로 채용공고입니다. 채용공고를 제대로 이해하고 분석하는 것이 정말 중요하며, 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
채용공고는 단순히 읽고 표면적으로 이해하는 것으로는 충분하지 않습니다. 분석해야 합니다. 분석한다는 것은 단어와 문장의 이해를 넘어 맥락 속에 숨어 있는 기업의 진정한 니즈를 파악하는 것입니다.
'어떻게 채용 담당자의 마음을 읽을 수 있을까요?' 특별한 능력이 필요한 것은 아닙니다. 반복해서 읽고 또 읽으면 처음에는 보이지 않던 내용들이 비로소 보이기 시작합니다. 가장 중요한 것은 관심입니다.
관심이 있는 분야에 집중하기
관심을 가지면 감춰진 것들도 보이기 시작합니다. 따라서 본인이 관심 있는 직무, 기업, 산업, 비즈니스 모델 등의 조건에 부합하는 채용공고를 선택하는 것이 중요합니다.
잘 알지 못하는 분야는 아무리 좋은 조건이어도 채용공고를 읽어봐도 제대로 이해하기 어렵습니다. 이해하지 못한 상태에서 '일단 지원해보자'는 마음으로 접근하면 무응답이나 불합격 결과를 받을 가능성이 높습니다.
그러고 나서 계속 불합격한다고 자괴감에 빠지지 마세요. 철저히 이해가 되는 채용공고 위주로 지원하시길 추천합니다. 그리고 채용공고를 완전히 이해했다면, 본인의 이력서와 포트폴리오를 해당 기업이 원하는 맞춤형 내용으로 재구성해보세요.
이전보다 서류 합격률이 몇 배는 높아질 것입니다.

﻿최근 인재 프로필을 검토하여 기업과 연결하는 업무를 하면서, 이력서 작성 방식에 대한 관점이 크게 바뀌었습니다. '기업 입장에서는 이런 부분을 중요하게 보겠구나!'라고 새롭게 깨닫게 된 점들이 많았습니다. 마치 인하우스 채용 담당자 경험이 없는 사람처럼, 현재 채용 업무를 담당하는 분들의 관점을 이해하려고 노력하고 있습니다. 인재 프로필을 처음 검토할 때 가장 먼저 하는 작업은 기업이 요구하는 조건으로 필터링하는 것입니다. 경력 연차, 학력, 보유 기술 등 명확하게 확인 가능한 기준으로 필요한 프로필 리스트를 먼저 확보합니다.그 다음 단계가 더 까다로운 작업입니다. 바로 경험 내용을 면밀히 확인하는 것입니다. 같은 직무 타이틀이라도 실제 경험한 업무 내용은 천차만별입니다. 예를 들어, '백엔드 개발자'라는 같은 타이틀이어도 각자가 경험한 회사에서 담당한 업무와 설명하는 수준이 모두 다릅니다. 결국 경험 설명 안에서 채용 기업이 원하는 업무 키워드를 찾아내는 작업이 핵심이 됩니다.서류 전형에서 검증할 수 있는 범위는 여기까지입니다. 기업이 원하는 역량 키워드가 있는지, 관련 경험 키워드가 포함되어 있는지를 확인하는 것입니다. 물론 경험을 자세히 기술한 지원자의 경우 어느 정도 역량을 가늠할 수 있지만, 실제 얼마나 뛰어난 역량을 보유했는지 100% 파악하는 것은 거의 불가능합니다. 눈치채셨겠지만, 기업이 원하는 키워드가 지원 서류에 포함되어 있는지 여부가 당락을 좌우합니다. 특히 기업이 중요하게 생각하는 경험과 역량 키워드가 눈에 잘 띄도록 서류를 작성하는 것이 관건입니다.따라서 취업과 이직을 준비하는 분들이 해야 할 일은 두 가지입니다.1. 핵심 키워드를 전략적으로 배치하기지원하는 기업이 원하는 경험과 역량을 키워드로 정리하여 이력서와 포트폴리오 곳곳에 눈에 띄도록 작성해야 합니다. 서류를 검토하는 담당자는 한 명의 지원자 서류에 많은 시간을 할애하기 어렵습니다. 지원자가 많고 처리해야 할 업무가 많아 서류 전형은 가급적 신속하게 처리해야 하는 업무이기 때문입니다.따라서 이력서나 포트폴리오를 꼼꼼하게 읽지 않더라도 중요한 키워드가 한눈에 들어오도록 서류 곳곳에 전략적으로 배치하는 것이 중요합니다.2. 기업 용어와 일치하는 표현 사용하기같은 경험을 설명하더라도 기업이 사용하는 표현과 유사한 방식으로 작성하는 것이 좋습니다. 예를 들어, '방대한 데이터를 다뤄봤다'는 표현을 '대규모 트래픽 처리 경험', '대용량 데이터 핸들링' 등 기업이 선호하는 표현으로 바꿔 작성할 수 있습니다.이는 사소해 보이지만, 서류 검토 시 키워드 중심으로 내용을 확인하는 것이 가장 효율적인 방법이므로 중요하게 작용합니다. 지금까지 말씀드린 내용은 서류 전형 통과를 위한 노하우일 뿐, 면접이라는 실전에서 실제 역량을 검증받는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다. 따라서 서류 합격만을 위해 미숙한 분야를 마치 전문 영역인 것처럼 과장하여 키워드로 넣는 것은 면접에서 실력이 드러나게 되어 있습니다.가급적 이력서와 포트폴리오에는 진정으로 자신 있는 강점 위주로 내용을 구성하는 것이 좋습니다. 이것이 최종 합격에 이르는 유일한 지름길입니다. 이력서나 포트폴리오를 효과적으로 작성하고 최종 합격하기 위해 가장 중요한 자료는 바로 채용공고입니다. 채용공고를 제대로 이해하고 분석하는 것이 정말 중요하며, 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.채용공고는 단순히 읽고 표면적으로 이해하는 것으로는 충분하지 않습니다. 분석해야 합니다. 분석한다는 것은 단어와 문장의 이해를 넘어 맥락 속에 숨어 있는 기업의 진정한 니즈를 파악하는 것입니다.'어떻게 채용 담당자의 마음을 읽을 수 있을까요?' 특별한 능력이 필요한 것은 아닙니다. 반복해서 읽고 또 읽으면 처음에는 보이지 않던 내용들이 비로소 보이기 시작합니다. 가장 중요한 것은 관심입니다.관심이 있는 분야에 집중하기관심을 가지면 감춰진 것들도 보이기 시작합니다. 따라서 본인이 관심 있는 직무, 기업, 산업, 비즈니스 모델 등의 조건에 부합하는 채용공고를 선택하는 것이 중요합니다.잘 알지 못하는 분야는 아무리 좋은 조건이어도 채용공고를 읽어봐도 제대로 이해하기 어렵습니다. 이해하지 못한 상태에서 '일단 지원해보자'는 마음으로 접근하면 무응답이나 불합격 결과를 받을 가능성이 높습니다.그러고 나서 계속 불합격한다고 자괴감에 빠지지 마세요. 철저히 이해가 되는 채용공고 위주로 지원하시길 추천합니다. 그리고 채용공고를 완전히 이해했다면, 본인의 이력서와 포트폴리오를 해당 기업이 원하는 맞춤형 내용으로 재구성해보세요.이전보다 서류 합격률이 몇 배는 높아질 것입니다.﻿

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📝 언어모델의 환각(hallucination)은 왜 일어나는가?

OpenAI가 언어모델(LLM)의 가장 어려운 문제 중 하나인 환각의 원인을 규명한 최신 논문을 발표했습니다.

환각은 언어 모델이 그럴듯하지만 거짓인 문장을 생성하는, 자신있게 잘못된 답변을 생성하는 현상인데요.

문제의 원인은 크게 두가지라고 합니다.

우선 사전 학습 과정에서는 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로만 학습하는데요. 여기에는 정답/오답에 대한 레이블이 없기 때문에, 모델은 단지 문장 흐름에 기반해 학습할 뿐입니다.

따라서 문맥상 빈도가 낮게 나타나는 사실은 잘못 예측될 수 있고, 이것이 환각으로 이어진다고 합니다.

두번째는 사후 학습 과정에서 발생하는 문제인데요.

현재 사후 학습을 훈련시키는 대부분의 평가 방식은 정확도(accuracy) 중심입니다. 즉, 사전 학습과 달리 정답/오답 레이블을 가지고 가장 정확도가 높은쪽으로 생성하도록 훈련을 하는데요.

이 방식은 모델이 답을 몰라도 추측해서라도 맞추는 편이 유리하기 때문에, 모델은 모르겠다고 답하기보다, 틀릴 가능성이 있더라도 추측하는 쪽을 선택한다고 합니다.

마치 객관식 시험에서 모르는 답을 공백으로 남겨두는 것 보다, 아무렇게나라도 찍는 것이 점수를 얻기 쉬운 것과 마찬가지라는 것이죠.

환각을 없애려면 모른다거나 불확실하다는 답변을 할 수 있게 해야하는데, 현재 학습 방식은 모른다는 답변을 하는게 불리한 평가 방식이라는겁니다. (어쩜 이것도 인간이랑 똑같니 어휴..)

이것이 바로 RAG 등으로도 완전히 해결하지 못하는 이유인 것 같습니다.

따라서 이는 단순히 패널티나 보상의 방식을 조금 바꾸는 정도로는 한계가 있기때문에, 크게 개선하려면 현재의 평가 방식을 아예 완전히 바꿔야 할 수도 있다고 하네요.

OpenAI가 이 논문을 발표했다는 것은 이미 그 해결책도 어느정도 가지고 있다는 것이겠죠? GPT-5가 환각이 크게 줄어든 것도 이미 어느정도는 반영된 것일테고요.

아무튼 그렇다면 GPT-6에서는 더이상 환각을 걱정하지 않게 될 수도 있겠네요. 뭐.. 이미 대개의 인간보다 환각이 적긴하지만요. 😏

📝 언어모델의 환각(hallucination)은 왜 일어나는가? OpenAI가 언어모델(LLM)의 가장 어려운 문제 중 하나인 환각의 원인을 규명한 최신 논문을 발표했습니다. 환각은 언어 모델이 그럴듯하지만 거짓인 문장을 생성하는, 자신있게 잘못된 답변을 생성하는 현상인데요. 문제의 원인은 크게 두가지라고 합니다. 우선 사전 학습 과정에서는 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로만 학습하는데요. 여기에는 정답/오답에 대한 레이블이 없기 때문에, 모델은 단지 문장 흐름에 기반해 학습할 뿐입니다. 따라서 문맥상 빈도가 낮게 나타나는 사실은 잘못 예측될 수 있고, 이것이 환각으로 이어진다고 합니다. 두번째는 사후 학습 과정에서 발생하는 문제인데요. 현재 사후 학습을 훈련시키는 대부분의 평가 방식은 정확도(accuracy) 중심입니다. 즉, 사전 학습과 달리 정답/오답 레이블을 가지고 가장 정확도가 높은쪽으로 생성하도록 훈련을 하는데요. 이 방식은 모델이 답을 몰라도 추측해서라도 맞추는 편이 유리하기 때문에, 모델은 모르겠다고 답하기보다, 틀릴 가능성이 있더라도 추측하는 쪽을 선택한다고 합니다. 마치 객관식 시험에서 모르는 답을 공백으로 남겨두는 것 보다, 아무렇게나라도 찍는 것이 점수를 얻기 쉬운 것과 마찬가지라는 것이죠. 환각을 없애려면 모른다거나 불확실하다는 답변을 할 수 있게 해야하는데, 현재 학습 방식은 모른다는 답변을 하는게 불리한 평가 방식이라는겁니다. (어쩜 이것도 인간이랑 똑같니 어휴..) 이것이 바로 RAG 등으로도 완전히 해결하지 못하는 이유인 것 같습니다. 따라서 이는 단순히 패널티나 보상의 방식을 조금 바꾸는 정도로는 한계가 있기때문에, 크게 개선하려면 현재의 평가 방식을 아예 완전히 바꿔야 할 수도 있다고 하네요. OpenAI가 이 논문을 발표했다는 것은 이미 그 해결책도 어느정도 가지고 있다는 것이겠죠? GPT-5가 환각이 크게 줄어든 것도 이미 어느정도는 반영된 것일테고요. 아무튼 그렇다면 GPT-6에서는 더이상 환각을 걱정하지 않게 될 수도 있겠네요. 뭐.. 이미 대개의 인간보다 환각이 적긴하지만요. 😏

📝 언어모델의 환각(hallucination)은 왜 일어나는가?


구글이 디자인 스튜디오 '코토((Koto)"와 2년 여간 협업해 '핏빗 에이스 LTE(Fitbit Ace LTE)'를 런칭했습니다. 핏빗 에이스 LTE는 어린이를 위한 스마트워치입니다. 구글은 활동을 추적하는 웨어러블 디바이스를 제작하는 핏빗(Fitbit)을 2001년 인수 했습니다. 게임에 익숙한 세대가 더 많이 움직이게 만들겠다는 사명으로 새로운...

핏빗 에이스 LTE: 구글이 만든 키즈 스마트워치

구글이 디자인 스튜디오 ‘코토((Koto)”와 2년 여간 협업해 ‘핏빗 에이스 LTE(Fitbit Ace LTE)’를 런칭했습니다.

핏빗 에이스 LTE는 어린이를 위한 스마트워치입니다. 구글은 활동을 추적하는 웨어러블 디바이스를 제작하는 핏빗(Fitbit)을 2001년 인수 했습니다. 게임에 익숙한 세대가 더 많이 움직이게 만들겠다는 사명으로 새로운 브랜드를 제작했습니다.

재미를 위한 재미에 집중해 대담하고 유쾌하고 이상하고 사랑스러운 브랜드를 목표로 설계했습니다. 전통적으로 앉아서 경험해야 했던 게임을 바깥에서 즐기도록 돕습니다.

시계 내부에는 ‘이지’라는 아바타가 삽니다. 아이가 많이 움직이면 움직일수록 이지가 행복해집니다. 90년대에 유행했던 ‘다마고치’가 떠오르는 경험입니다.

#fitbit #구글 #스마트워치 #웨어러블 #키즈

더 자세한 내용은 링크에서 확인하세요.
https://designcompass.org/2024/08/12/fitbit-ace-lte/

구글이 디자인 스튜디오 ‘코토((Koto)”와 2년 여간 협업해 ‘핏빗 에이스 LTE(Fitbit Ace LTE)’를 런칭했습니다. 핏빗 에이스 LTE는 어린이를 위한 스마트워치입니다. 구글은 활동을 추적하는 웨어러블 디바이스를 제작하는 핏빗(Fitbit)을 2001년 인수 했습니다. 게임에 익숙한 세대가 더 많이 움직이게 만들겠다는 사명으로 새로운 브랜드를 제작했습니다. 재미를 위한 재미에 집중해 대담하고 유쾌하고 이상하고 사랑스러운 브랜드를 목표로 설계했습니다. 전통적으로 앉아서 경험해야 했던 게임을 바깥에서 즐기도록 돕습니다. 시계 내부에는 ‘이지’라는 아바타가 삽니다. 아이가 많이 움직이면 움직일수록 이지가 행복해집니다. 90년대에 유행했던 ‘다마고치’가 떠오르는 경험입니다. #fitbit #구글 #스마트워치 #웨어러블 #키즈 더 자세한 내용은 링크에서 확인하세요. https://designcompass.org/2024/08/12/fitbit-ace-lte/

디자인 나침반

박종민

누구나 시각 언어를 이해하고 말할 수 있는 세상을 꿈꿉니다. 스스로 생각하고 자신만의 언어를 만들 수 있는 지침이 되는 나침반이 되길 바라며 글을 중심으로 블로그, 브런치, 뉴스레터를 운영하고 있습니다.
#UX디자인 #UI디자인 #그래픽디자인 #디자이너

핏빗 에이스 LTE: 구글이 만든 키즈 스마트워치

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