GitOps Cookbook - 커스터마이즈, 헬름, 텍톤, Argo CD를 활용한 쿠버네티스 CI/CD 구축하기
    
      
        
          
            
          
          
            GitOps Cookbook - 커스...

[Book] GitOps Cookbook :: Outsider's Dev Story

최근에 인사이트에서 출간된 GitOps Cookbook을 미리 보고 운좋게 추천사도 쓰게 되었습니다.

간단하게 책에 대한 후기를 적어봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1745

최근에 인사이트에서 출간된 GitOps Cookbook을 미리 보고 운좋게 추천사도 쓰게 되었습니다. 간단하게 책에 대한 후기를 적어봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1745

Outsider's Dev Story

GitHub에서 오랜만에 한국에서 [GitHub Universe 24 recap 행사](https://github.registration.goldcast.io/events/2e12bb17-5f45-4d68-a7d3-f5bcea72902a)를 한다고 해서 커뮤니티 발표를 하고 왔다. 

[GitHub...

GitHub Universe 24 recap에서 발표한 'GitHub Actions의 다양한 기능 활용하기' 발표자료 :: Outsider's Dev Story

GitHub Universe 2024 컨퍼런스의 recap 행사가 지난 금요일 Microsoftt 사무실에서 열렸습니다.

GitHub Universe 2024에서 발표된 많은 내용에 대한 발표가 있었지만 연이 닿아서 이번 GitHub Universe 2024와는 크게 관련이 없지만 GitHub Actions에서 워크플로우를 연결하는 다양한 기능에 대해서 정리해서 발표했습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1744

GitHub Universe 2024 컨퍼런스의 recap 행사가 지난 금요일 Microsoftt 사무실에서 열렸습니다. GitHub Universe 2024에서 발표된 많은 내용에 대한 발표가 있었지만 연이 닿아서 이번 GitHub Universe 2024와는 크게 관련이 없지만 GitHub Actions에서 워크플로우를 연결하는 다양한 기능에 대해서 정리해서 발표했습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1744

In the age of AI, it’s better to know a little about a lot than a lot about a little

Why Generalists Own the Future

이것저것 얕은 지식 보다는 어느 분야에서 오래 가려면 전문화된 지식과 깊은 탐구가 중요하고 그만큼 스페셜리스트가 되는게 중요하다 라는 이야기 힌번 쯤 들어보셨을 것 같습니다. 하지만 우리가 살고 있는 AI 시대에서는 조금 다를 수 있을 것 같은데요 제너럴리스트가 가진 고유한 장점이 AI와 공존하는 세상에서 어떻게 더 중요한 역할을 할 수 있는지 다루고 있습니다. 과거의 전문화된 사고방식을 넘어, 변화하는 환경에서 제너럴리스트가 어떻게 적응하고 성공할 수 있는지 살펴볼 수 있습니다.

제너럴리스트란 무엇인가?
 * 다양한 분야를 탐구하며, 새로운 영역에 대한 호기심을 가진 사람.
 * 폭넓고 얕은 기술을 가지지만, 핵심은 적응력과 새로운 상황에서 문제를 해결하는 능력.
 * 서로 다른 분야의 지식을 결합해 창의적인 솔루션을 도출.

제너럴리스트가 활약하는 곳
 * '악한 환경(Wicked Environments)': 규칙이 불확실하고 패턴이 명확하지 않은 상황에서 뛰어난 능력을 발휘.
 * 대조: 친절한 환경(Kind Environments): 반복적이고 명확한 패턴 속에서는 전문가가 우위.

AI 시대의 제너럴리스트
 * 대규모 언어 모델(LLM)은 친절한 환경에 적합하지만, 완전히 새로운 문제에서는 한계.
 * 제너럴리스트는 AI를 활용해 빠르게 새로운 영역에 적응하고 창의적으로 문제를 해결.
 * 과거의 "전문화" 중심 경제에서 "지능 배치" 경제로 전환하며, 적응력과 문제 해결력이 더 중요해짐.
   
역사 속 제너럴리스트의 사례
 * 고대 아테네: 시민이 정치, 군사 등 다양한 역할을 수행하며, 삶의 통합성을 중시.
 * 점점 복잡한 사회로 전환하며 전문화가 필요했지만, AI의 도움으로 다시 다양한 역할 수행이 가능.

여러분은 자신이 개발자로서의 경력을 전문화와 다재다능 중 어느 쪽에 가깝다고 느끼시나요?

https://every.to/chain-of-thought/why-generalists-own-the-future

이것저것 얕은 지식 보다는 어느 분야에서 오래 가려면 전문화된 지식과 깊은 탐구가 중요하고 그만큼 스페셜리스트가 되는게 중요하다 라는 이야기 힌번 쯤 들어보셨을 것 같습니다. 하지만 우리가 살고 있는 AI 시대에서는 조금 다를 수 있을 것 같은데요 제너럴리스트가 가진 고유한 장점이 AI와 공존하는 세상에서 어떻게 더 중요한 역할을 할 수 있는지 다루고 있습니다. 과거의 전문화된 사고방식을 넘어, 변화하는 환경에서 제너럴리스트가 어떻게 적응하고 성공할 수 있는지 살펴볼 수 있습니다. 제너럴리스트란 무엇인가?<ul ><li>다양한 분야를 탐구하며, 새로운 영역에 대한 호기심을 가진 사람.</li><li>폭넓고 얕은 기술을 가지지만, 핵심은 적응력과 새로운 상황에서 문제를 해결하는 능력.</li><li>서로 다른 분야의 지식을 결합해 창의적인 솔루션을 도출.</li></ul> 제너럴리스트가 활약하는 곳<ul ><li>'악한 환경(Wicked Environments)': 규칙이 불확실하고 패턴이 명확하지 않은 상황에서 뛰어난 능력을 발휘.</li><li>대조: 친절한 환경(Kind Environments): 반복적이고 명확한 패턴 속에서는 전문가가 우위.</li></ul> AI 시대의 제너럴리스트<ul ><li>대규모 언어 모델(LLM)은 친절한 환경에 적합하지만, 완전히 새로운 문제에서는 한계.</li><li>제너럴리스트는 AI를 활용해 빠르게 새로운 영역에 적응하고 창의적으로 문제를 해결.</li><li>과거의 "전문화" 중심 경제에서 "지능 배치" 경제로 전환하며, 적응력과 문제 해결력이 더 중요해짐. </li></ul>역사 속 제너럴리스트의 사례<ul ><li>고대 아테네: 시민이 정치, 군사 등 다양한 역할을 수행하며, 삶의 통합성을 중시.</li><li>점점 복잡한 사회로 전환하며 전문화가 필요했지만, AI의 도움으로 다시 다양한 역할 수행이 가능.</li></ul> 여러분은 자신이 개발자로서의 경력을 전문화와 다재다능 중 어느 쪽에 가깝다고 느끼시나요? https://every.to/chain-of-thought/why-generalists-own-the-future

every.to

왜 제너럴리스트가 미래를 주도할까?

🧑🏻‍💻📱 D+90

- 디자인 90% 완료
- 디자인 구현 개발 시작
- 컨텐츠 및 과금 구조 설계중
- 회사 소개 및 IR 자료 작성 시작

근 한달간 개인 이슈와 나라 이슈🤦🏻‍♂️로 작업을 많이 진척하지 못했다. 다시 열심히 달려야지.

🧑🏻‍💻📱 D+90 - 디자인 90% 완료- 디자인 구현 개발 시작- 컨텐츠 및 과금 구조 설계중- 회사 소개 및 IR 자료 작성 시작 근 한달간 개인 이슈와 나라 이슈🤦🏻‍♂️로 작업을 많이 진척하지 못했다. 다시 열심히 달려야지.

우아콘2024에서 <WMS 재고 이관을 위한 분산 락 사용기>를 주제로 발표한 영상이 오늘 우아한테크 채널에 공개되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.
https://youtu.be/3HCVD26zycM

우아콘2024에서 &lt;WMS 재고 이관을 위한 분산 락 사용기&gt;를 주제로 발표한 영상이 오늘 우아한테크 채널에 공개되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.https://youtu.be/3HCVD26zycM

우아콘2024

From AI and technological innovation to climate change, social dynamics and global transformations, the most popular TED Talks of 2024 offer insights into the issues shaping the future.

Most popular TED Talks of 2024 | TED Talks

 * 미국이 젊은이들의 미래를 파괴하는 방법 - Scott Galloway
 * 그래서 AI가 결국 무엇일까요? - Mustafa Suleyman
 * 팔레스타인인과 이스라엘인, 얼굴을 마주하다 - Aziz Abu Sarah and Maoz Inon
 * 기후 변화의 임계점 - 우리는 현재 어디에 있을까요? - Johan Rockström
 * 외계인이 존재한다는 증거를 찾기 위한 나의 검색 - Avi Loeb
 * 직장에서 긍정적인 피드백만 주면 생기는 문제들 - Tessa West
 * 미국의 정치가 망가진 이유와 해결책 - Andrew Yang
 * 민주주의를 살리는 방법에 대한 코미디언의 견해 - Jordan Klepper
 * 공간 지능을 통해 AI가 현실 세계를 이해하게 된다 - Fei-Fei Li
 * 내가 잘못 알았던 티핑 포인트 - Malcolm Gladwell

https://www.ted.com/playlists/852/most_popular_ted_talks_of_2024

<ul ><li>미국이 젊은이들의 미래를 파괴하는 방법 - Scott Galloway</li><li>그래서 AI가 결국 무엇일까요? - Mustafa Suleyman</li><li>팔레스타인인과 이스라엘인, 얼굴을 마주하다 - Aziz Abu Sarah and Maoz Inon</li><li>기후 변화의 임계점 - 우리는 현재 어디에 있을까요? - Johan Rockström</li><li>외계인이 존재한다는 증거를 찾기 위한 나의 검색 - Avi Loeb</li><li>직장에서 긍정적인 피드백만 주면 생기는 문제들 - Tessa West</li><li>미국의 정치가 망가진 이유와 해결책 - Andrew Yang</li><li>민주주의를 살리는 방법에 대한 코미디언의 견해 - Jordan Klepper</li><li>공간 지능을 통해 AI가 현실 세계를 이해하게 된다 - Fei-Fei Li</li><li>내가 잘못 알았던 티핑 포인트 - Malcolm Gladwell</li></ul> https://www.ted.com/playlists/852/most_popular_ted_talks_of_2024

www.ted.com

2024년 가장 인기있었던 TED 강연들

최근 OpenAI Shipmas의 Day3에서 공개한 T2V생성기 소라 터보(Sora Turbo)는 텍스트에서 동영상 생성, 이미지 애니메이션, 동영상 리믹스 등의 기능 추가되어 공개되었다.
 * https://sora.com/

참고로, 구독 서비스 모델에 따라서 아래와 같이 차이가 있고, 오픈되지마자 사용자 접속 폭발(?)로 서비스가 다운되기도 하였다.
 * ChatGPT Plus($20): 5초 길이, 최대 720p 해상도, 최대 50개의 우선순위 동영상(1,000 크레딧)을 생성
 * ChatGPT Pro($200): 20초 길이, 최대 1080p 해상도, '무제한 생성', 최대 500개의 우선순위 동영상 제공
   
   
사실 TtV는 OpenAI만 제공하는 것은 아니다. 아래와 같은 최근 AI를 다루는 업체들은 다들 각자 영상 제작를 지원하는 서비스를 가지고 있다.
 * 스태빌리티 AI
   * Stable Video Diffusion - https://stability.ai/stable-video
 * 마이크로소프트(MS)
   * DragNUWA - https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dragnuwa/
 * 바이트댄스
   * Magicvideov2- https://magicvideov2.github.io/
 * 애플
   * Keyframer -https://machinelearning.apple.com/research/keyframer
 * 루마AI
   * Dream-machine - https://lumalabs.ai/dream-machine
 * 런웨이
   * Gen3 Alpha - https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha
 * 메타
   * MovieGen - https://ai.meta.com/research/movie-gen/
 * 어도비
   * Firefly - https://www.adobe.com/kr/products/firefly.html
 * 아마존
   * Nova Reel - https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/nova/

최근 OpenAI Shipmas의 Day3에서 공개한 T2V생성기 소라 터보(Sora Turbo)는 텍스트에서 동영상 생성, 이미지 애니메이션, 동영상 리믹스 등의 기능 추가되어 공개되었다.<ul ><li>https://sora.com/</li></ul> 참고로, 구독 서비스 모델에 따라서 아래와 같이 차이가 있고, 오픈되지마자 사용자 접속 폭발(?)로 서비스가 다운되기도 하였다.<ul ><li>ChatGPT Plus($20): 5초 길이, 최대 720p 해상도, 최대 50개의 우선순위 동영상(1,000 크레딧)을 생성</li><li>ChatGPT Pro($200): 20초 길이, 최대 1080p 해상도, '무제한 생성', 최대 500개의 우선순위 동영상 제공 </li></ul>사실 TtV는 OpenAI만 제공하는 것은 아니다. 아래와 같은 최근 AI를 다루는 업체들은 다들 각자 영상 제작를 지원하는 서비스를 가지고 있다.<ul ><li>스태빌리티 AI<ul ><li>Stable Video Diffusion - https://stability.ai/stable-video</li></ul></li><li>마이크로소프트(MS)<ul ><li>DragNUWA - https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dragnuwa/</li></ul></li><li>바이트댄스<ul ><li>Magicvideov2- https://magicvideov2.github.io/</li></ul></li><li>애플<ul ><li>Keyframer -https://machinelearning.apple.com/research/keyframer</li></ul></li><li>루마AI<ul ><li>Dream-machine - https://lumalabs.ai/dream-machine</li></ul></li><li>런웨이<ul ><li>Gen3 Alpha - https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha</li></ul></li><li>메타<ul ><li>MovieGen - https://ai.meta.com/research/movie-gen/</li></ul></li><li>어도비<ul ><li>Firefly - https://www.adobe.com/kr/products/firefly.html</li></ul></li><li>아마존<ul ><li>Nova Reel - https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/nova/</li></ul></li></ul>

OpenAI Text to Video 생성기 소라터보의 경쟁자들

언제부턴가 우리들 마음속 한편을 불편하게 만드는 것이 있습니다. 바로 오늘의 주인공 양자컴퓨터입니다. AI에 이어 차세대 기술로 주목받고 있지만, 그 복잡한 개념 때문에 이해를 포기하는 분들이 많은데요.  그래도 이제 더 이상 양자컴퓨터 공부를 미룰 수 없습니다. 세계 각국의 기업들과 연구기관들이 양자컴퓨터 개발에 총력을 기울이며, 작지만 의미 있는 성과들

더 이상 외면할 수 없는 양자컴퓨터

양자컴퓨터라는 단어,
들어는 봤지만 여전히 낯설게 느껴지시나요?

양자컴퓨터의 개념부터 현재 발전 상황, 그리고 앞으로의 가능성과 한계까지 차근차근 풀어냅니다. 기술적인 용어에 겁먹지 않아도 괜찮아요. 양자컴퓨터가 무엇인지, 우리 일상에 어떤 변화를 가져올지 담담하게 설명해주는 글입니다.

미래 기술에 대한 호기심이 있다면 한 번 읽어보세요!

https://brunch.co.kr/@dldyfm/305

양자컴퓨터라는 단어, 들어는 봤지만 여전히 낯설게 느껴지시나요? 양자컴퓨터의 개념부터 현재 발전 상황, 그리고 앞으로의 가능성과 한계까지 차근차근 풀어냅니다. 기술적인 용어에 겁먹지 않아도 괜찮아요. 양자컴퓨터가 무엇인지, 우리 일상에 어떤 변화를 가져올지 담담하게 설명해주는 글입니다. 미래 기술에 대한 호기심이 있다면 한 번 읽어보세요! https://brunch.co.kr/@dldyfm/305

Brunch Story

더 이상 외면할 수 없는 양자컴퓨터 👾

Recently, at work, I began working on some very exciting projects that require developing new Kubernetes operators in Golang. While I am…

How I Wrote My First Kubernetes Operator

Kubernetes에서 Operator는 컨테이너의 인기가 치솟고 Kubernetes가 뜨던 초기에 CoreOS라는 회사에서 Kubernetes에서 어플리케이션을 운영하는 작업을 자동화하도록 만들어진 개념입니다.

Kubernetes를 운영하다보면 반복되는 작업 등을 자동화하기 위해 Kubernetes Operator를 고려하게 되는 경우가 꽤 있습니다. Controller를 쓰거나 외부에서도 API를 쓸수 있지만 지금은 일반화된 패턴이라서 많이들 쓰기도 하지만 항상 쓸지말지를 고민하다가 아직 제대로 써본적이 없기도 합니다.

이 글은 처음으로 Kubernetes Operator를 작성해본 분이 경험을 정리한 글입니다. Gen AI에 도움을 많이 받았고 기존에 작성해본 경험이 있는 동료들의 도움도 많이 받았다고 합니다. 업계에 많이 나와 있는 프레임워크 중에 자신의 요구사항에 맞는 고수준 프레임워크인 kubebuilder를 선택했어 개발을 했다고 합니다.

다 만들고 보니 kubernetes가 상태를 동기화하는 메카니즘이라고 할 수 있는 reconciliation 주기를 제대로 이해해야 만들기가 시워지고 동시성 문제로 인해 발생하는 resourceVersion 문제에서는 꽤 고생을 했지만 관련 자료가 많은 편은 아니라고 합니다.

https://blog.stackademic.com/how-i-wrote-my-first-kubernetes-operator-5197ed71f7c7

Kubernetes에서 Operator는 컨테이너의 인기가 치솟고 Kubernetes가 뜨던 초기에 CoreOS라는 회사에서 Kubernetes에서 어플리케이션을 운영하는 작업을 자동화하도록 만들어진 개념입니다. Kubernetes를 운영하다보면 반복되는 작업 등을 자동화하기 위해 Kubernetes Operator를 고려하게 되는 경우가 꽤 있습니다. Controller를 쓰거나 외부에서도 API를 쓸수 있지만 지금은 일반화된 패턴이라서 많이들 쓰기도 하지만 항상 쓸지말지를 고민하다가 아직 제대로 써본적이 없기도 합니다. 이 글은 처음으로 Kubernetes Operator를 작성해본 분이 경험을 정리한 글입니다. Gen AI에 도움을 많이 받았고 기존에 작성해본 경험이 있는 동료들의 도움도 많이 받았다고 합니다. 업계에 많이 나와 있는 프레임워크 중에 자신의 요구사항에 맞는 고수준 프레임워크인 kubebuilder를 선택했어 개발을 했다고 합니다. 다 만들고 보니 kubernetes가 상태를 동기화하는 메카니즘이라고 할 수 있는 reconciliation 주기를 제대로 이해해야 만들기가 시워지고 동시성 문제로 인해 발생하는 resourceVersion 문제에서는 꽤 고생을 했지만 관련 자료가 많은 편은 아니라고 합니다. https://blog.stackademic.com/how-i-wrote-my-first-kubernetes-operator-5197ed71f7c7

Medium

일리야 수츠케버가 사전학습 시대는 끝났고, 이제 사후학습 시대라고하는 이유는, 컴퓨팅 파워나 알고리즘은 계속 발전하지만 데이터에 한계가 있기 때문이라고 하는데요. 비유가 이마를 탁 치게 합니다.

사전학습에 사용하는 가장 큰 데이터, 그것은 인터넷인데 그게 화석 연료와 같다는 것 입니다.

화석 연료와 같이 의도치않게 생겨났고, 문명(AI)을 발전시키는 주 연료가 되었지만, 그 연료는 한정되어 있다는 것이죠.

AI는 전기와 같다는 말과 같이 생각해보면 그야말로 완벽한 비유가 아닌가 싶네요.

일리야 수츠케버가 사전학습 시대는 끝났고, 이제 사후학습 시대라고하는 이유는, 컴퓨팅 파워나 알고리즘은 계속 발전하지만 데이터에 한계가 있기 때문이라고 하는데요. 비유가 이마를 탁 치게 합니다. 사전학습에 사용하는 가장 큰 데이터, 그것은 인터넷인데 그게 화석 연료와 같다는 것 입니다. 화석 연료와 같이 의도치않게 생겨났고, 문명(AI)을 발전시키는 주 연료가 되었지만, 그 연료는 한정되어 있다는 것이죠. AI는 전기와 같다는 말과 같이 생각해보면 그야말로 완벽한 비유가 아닌가 싶네요.

이 글은... '이름 들으면 알 정도의' 스타트업이 아니라, 그 아래에서 성공하기 위해 고군분투하고 있는 작은 스타트업 주니어에 대한 글이다. 그리고 그 안에서 고군분투했던 내가 어떤 실패를 겪었는지, 무엇을 느꼈는지에 대해 적어보고자 한다. 초기 스타트업이라고 불리는 곳에 '지원해볼까? 말까?'하고 있는, 혹은 다니고 있는 주니어들에게 도움이 되지 않을까

13화 스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다.

주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.
조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다.

하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다
어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.
결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다.

회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.
실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다.

여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.
현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다.

시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.
그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다.

회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.
이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.
단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다.

논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.
조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다.

하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.
주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다. 주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다. 하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다. 회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다. 여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다. 시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다. 회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다. 논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다. 하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다.

 1. 유지 보수성
    * 코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.
    * 코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.
 2. 복잡성의 비용
    * 불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다
    * 가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.
 3. KISS 원칙
    * "Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.
 4. YAGNI 원칙
    * "You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.
 5. DRY 원칙
    * "Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.

경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다.

잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다.

 1. 기능주의 사고방식
    * "많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.
 2. 단순화 기술 부족
    * 복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.
 3. 과잉 설계 (Overengineering)
    * 모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.

더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다.

"I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다. <ol ><li>유지 보수성<ul ><li>코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.</li><li>코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.</li></ul></li><li>복잡성의 비용<ul ><li>불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다</li><li>가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.</li></ul></li><li>KISS 원칙<ul ><li>"Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.</li></ul></li><li>YAGNI 원칙<ul ><li>"You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.</li></ul></li><li>DRY 원칙<ul ><li>"Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.</li></ul></li></ol> 경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다. 잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다. <ol ><li>기능주의 사고방식<ul ><li>"많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.</li></ul></li><li>단순화 기술 부족<ul ><li>복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.</li></ul></li><li>과잉 설계 (Overengineering)<ul ><li>모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.</li></ul></li></ol> 더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다. "I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

코드 가독성과 빼기의 미학

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.

다시 공부한다면 탑다운 방식으로

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.
에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터.

C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다.
부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다.

그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고…
컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스.
그렇게 차근 차근 공부했습니다.

지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다.
그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?
코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지.
그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로.

실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다.
운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만…
앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다.

이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다.

다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다.
기술이 금세 바뀌어 버리니까.
요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다.
모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로.

이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다.
조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다.
이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다. 에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터. C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다. 부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다. 그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고… 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스. 그렇게 차근 차근 공부했습니다. 지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다. 그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지. 그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로. 실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다. 운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만… 앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다. 이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다. 다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다. 기술이 금세 바뀌어 버리니까. 요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다. 모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로. 이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다. 조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다. 이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

K리그 프로그래머

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다!

사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ

저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏

📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042
📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다! 사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ 저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏 📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042 📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265 📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

헬로 Bun 🥟 eBook 출간 소식 📨

1
명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다.

2
설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다.

3
설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다.

4
당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다.

5
누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다.

6
평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다.

7
그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다.

#싸우지않고이기는기술

1 명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다. ​ ​2 설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다. ​ ​3 설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다. ​ ​4 당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다. ​ ​5 누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다. ​ ​6 평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다. ​ ​7 그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다. #싸우지않고이기는기술

< 당신을 팔고 싶다면, 평소에 장바구니에 담겨라 >

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응.

처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다.

게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다.

프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것.

고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다.

그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응. 처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다. 게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다. 프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것. 고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다. 그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신.

바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,
아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요.

당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신. 바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요. 당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

데이터 분석 전 체크해야 하는 체크리스트 6가지

[Leadership] 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까.

1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다.

예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다.

그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다.

권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다.

켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다.

이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다.

조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다.

그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다.

그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다.

따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다.

미국의 만화 <딜버트(Dilbert)>는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다.

열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다.

이 내용은 만화 <딜버트의 법칙>으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다.

딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다.

피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다.

무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까. 1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다. 예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다. 그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다. 권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다. 켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다. 이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다. 조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다. 그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다. 그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다. 따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다. 미국의 만화 &lt;딜버트(Dilbert)&gt;는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다. 열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다. 이 내용은 만화 &lt;딜버트의 법칙&gt;으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다. 딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다. 피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다. 무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

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‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다.

👉 총 45-55p 사이
👉 서비스 3~4개
👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 한 프로젝트 구성
- 프로젝트 배경 > 문제인식 및 정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨
👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다. 👉 총 45-55p 사이👉 서비스 3~4개👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 한 프로젝트 구성- 프로젝트 배경 &gt; 문제인식 및 정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

✋적당한 문제 해결 포트폴리오 장수는?

Findings in our latest study show that the quality of code written with GitHub Copilot is significantly more functional, readable, reliable, maintainable, and concise.

Does GitHub Copilot improve code quality? Here’s what the data says

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다.

5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다.

연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다.

https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다. 5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다. https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

The GitHub Blog

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습

RPA 개발자

ssyou

중부대학교 게임소프트웨어

이민기

#끊임없이배우기 #질문하는 #개발자 #문제를해결하는 #사이드프로젝트

딕스소프트 Software Engineer

이병우

취미는 새로운 것을 발견하고 배우는 것입니다. 다양한 분야를 접하며 흐르다 현재는 프론트엔드를 개발하는 사람이 되었습니다. 매일 내일이 기대되는 삶을 설계하는 것을 바랍니다. 


Java/ASP 개발자

웹 개발자

Java 개발자

여행 서비스 백엔드 및 프론트엔드 개발, 인프라 관리

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시니어 소프트웨어 엔지니어

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오픈소스를 좋아하는 개발자로 종종 블로그에 글을 쓰고 있습니다. 현재는 인프라 관련 일을 하고 있으며 새로운 트랜드를 파악하는 걸 즐겨하고 즐겁게 코딩하는걸 좋아합니다.

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