1. needs와 wants는 다르다. 필요와 욕망. 도구와 목적. 전자가 말과 행동이라면, 후자는 감정이다.

2. 사람들은 커피가 필요해서 카페에 가지만, 그 공간의 분위기를 욕망한다. 우리는 글을 쓰기 위해 노트북이 필요하지만, 아름다운 디자인을 욕망한다.

3. 우리가 쓰는 모든 재화와 서비스는 도구다. 그러나 그 도구를 사용하는 목적은 결국 감정과 욕망의 해소다. 그렇기에 인간의 감정을 거스르는 사업과 제품은 오래가기 어렵다.

4. 소셜 플랫폼의 시작은 단순했다. 온라인과 오프라인, 실명과 익명, 아는 사람과 모르는 사람을 연결해 주는 것. 단순한 관계의 연결이 플랫폼의 역할이었다.

5. 하지만 지금은 그 단순함이 흐려졌다. 팔로잉과 구독의 연결보다 알고리즘의 힘이 세졌다. 그래도 네트워크는 여전히 중요하다. 관계는 감정과 욕망이 만들기 때문이다. 결국 모든 연결은 감정과 욕망의 만족을 쫓는다.

6. 이번 카톡 업데이트는 이미 만들어진 네트워크를 비틀고 뒤집었다. 메신저 내 연결된 관계들은 사용자가 필요와 욕망으로 직접 만들었다. 도구가 이 맥락을 모두 부숴버렸다. 사용자는 선택지가 없다. 이건 도구에게 유리한 방향인 건 분명하다. 돈과 기회가 열린다.

7. 하지만 단순히 도구만을 생각하는 확장과 개선은 더 중요한 걸 놓친다. 온라인의 관계 뒤에는 사람이 있고, 사람은 자신의 감정과 욕망을 존중하지 않는 도구를 먼저 떠난다. 욕망은 곧 대안을 찾아내고, 그 이탈은 눈에 보이지 않는다.

8. 플랫폼의 본질은 기술이 아니라, 언제나 사람이다. 나이브해 보일 수도 있다. 하지만 모든 본질은 늘 단순하다. 인간의 욕망과 감정을 거슬러가는 일은 결코 지속 가능하지 않다.

1. needs와 wants는 다르다. 필요와 욕망. 도구와 목적. 전자가 말과 행동이라면, 후자는 감정이다. 2. 사람들은 커피가 필요해서 카페에 가지만, 그 공간의 분위기를 욕망한다. 우리는 글을 쓰기 위해 노트북이 필요하지만, 아름다운 디자인을 욕망한다. 3. 우리가 쓰는 모든 재화와 서비스는 도구다. 그러나 그 도구를 사용하는 목적은 결국 감정과 욕망의 해소다. 그렇기에 인간의 감정을 거스르는 사업과 제품은 오래가기 어렵다. 4. 소셜 플랫폼의 시작은 단순했다. 온라인과 오프라인, 실명과 익명, 아는 사람과 모르는 사람을 연결해 주는 것. 단순한 관계의 연결이 플랫폼의 역할이었다. 5. 하지만 지금은 그 단순함이 흐려졌다. 팔로잉과 구독의 연결보다 알고리즘의 힘이 세졌다. 그래도 네트워크는 여전히 중요하다. 관계는 감정과 욕망이 만들기 때문이다. 결국 모든 연결은 감정과 욕망의 만족을 쫓는다. ​ 6. 이번 카톡 업데이트는 이미 만들어진 네트워크를 비틀고 뒤집었다. 메신저 내 연결된 관계들은 사용자가 필요와 욕망으로 직접 만들었다. 도구가 이 맥락을 모두 부숴버렸다. 사용자는 선택지가 없다. 이건 도구에게 유리한 방향인 건 분명하다. 돈과 기회가 열린다. ​ 7. 하지만 단순히 도구만을 생각하는 확장과 개선은 더 중요한 걸 놓친다. 온라인의 관계 뒤에는 사람이 있고, 사람은 자신의 감정과 욕망을 존중하지 않는 도구를 먼저 떠난다. 욕망은 곧 대안을 찾아내고, 그 이탈은 눈에 보이지 않는다. ​ 8. 플랫폼의 본질은 기술이 아니라, 언제나 사람이다. 나이브해 보일 수도 있다. 하지만 모든 본질은 늘 단순하다. 인간의 욕망과 감정을 거슬러가는 일은 결코 지속 가능하지 않다.

< 도구가 욕망을 거스를 때 : 카카오톡 업데이트 사태 >

https://blog.naver.com/madaboutit/224022910645

1. 실패에는 두 종류가 있습니다. 하나는 실험적 실패입니다. 기뻐해야 하는 종류의 실패죠. 다른 하나는 운영상의 실패입니다.

2. 아마존은 오랫동안 수백 개의 물류센터를 만들었고 그 방법을 잘 알고 있습니다.

3. 그런 아마존이 새로운 물류센터를 지었는데 형편없는 실패작이 되었다면 그것은 잘못된 실행 그 이상도 이하도 아닙니다. 바람직한 실패가 아닌 것이죠.

4. 하지만 새로운 제품 혹은 서비스를 개발 중이거나 특정 방법을 실험했는데 결과가 좋지 않은 경우는 문제가 되지 않습니다. 그런 것들은 훌륭한 실패니까요.

5. 우리는 이 두 유형의 실패를 구분하며 발명과 혁신을 추구해야 합니다.


#제프베조스발명과방황

1. 실패에는 두 종류가 있습니다. 하나는 실험적 실패입니다. 기뻐해야 하는 종류의 실패죠. 다른 하나는 운영상의 실패입니다. 2. 아마존은 오랫동안 수백 개의 물류센터를 만들었고 그 방법을 잘 알고 있습니다. 3. 그런 아마존이 새로운 물류센터를 지었는데 형편없는 실패작이 되었다면 그것은 잘못된 실행 그 이상도 이하도 아닙니다. 바람직한 실패가 아닌 것이죠. 4. 하지만 새로운 제품 혹은 서비스를 개발 중이거나 특정 방법을 실험했는데 결과가 좋지 않은 경우는 문제가 되지 않습니다. 그런 것들은 훌륭한 실패니까요. 5. 우리는 이 두 유형의 실패를 구분하며 발명과 혁신을 추구해야 합니다. ​ #제프베조스발명과방황

< 제프 베조스가 말하는 실패의 두 얼굴 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223359616460

어제 이직을 고민하는 두 명의 경력 AI 개발자를 만나 멘토링을 진행했습니다. AI 기술에 대해 깊이 있는 지식이 부족한 제가 경력자를 멘토링한다는 것이 감개무량했습니다. 이 소식을 아내에게 전하니 "AI 개발자가 왜 사람에게 멘토링을 받냐"며 아이러니하다고 웃더군요. 맞는 말입니다. 요즘 AI 도구를 활용하면 이직이나 커리어 고민에 대한 답을 저보다 더 전문적으로 제공해줄 테니까요.


멘토링 후 진짜 AI 기술에 대해 잘 모르고 있구나 하는 깨달음을 얻었습니다. 새삼 깨달을 것도 없죠. AI 기술을 제대로 배운 적도 없고, 단지 채용을 위해 AI 개발자 프로필을 많이 봤다는 정도로 멘토링을 한다는 것은 어불성설입니다. 저도 AI 분야에 대한 준비와 공부가 필요하다는 승부욕이 불타올랐습니다. 하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막합니다. 여력이 된다면 시간과 비용을 투자해 부트캠프나 대학원 수업을 듣고 싶습니다.


채용 시장에서 활약하는 AI 개발자들은 크게 두 가지 배경을 가지고 있습니다.
첫 번째는 백엔드 개발자로 커리어를 쌓다가 AI 기술 대두와 함께 관련 기술을 접목한 경우입니다. 이들은 전문 교육 없이 독학이나 선배 개발자의 도움으로 현업에서 바로 AI 기술을 구현하기 시작했습니다.
두 번째는 컴퓨터공학을 전공하고 대학원에서 인공지능 관련 석사 학위를 취득한 경우입니다. 이들은 AI 기술로 전문적인 기능 구현이 가능하며, 현재 채용 시장에서 몸값이 높은 귀한 인재들입니다.


백엔드 개발 경험이 있는 분들은 사람들이 원하는 상용화된 서비스를 잘 만드는 특징이 있습니다. 반면 인공지능 전문지식을 보유한 분들은 아직 세상에 없는 아이디어를 창의력으로 구현해낼 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. 두 캐릭터가 만나 시너지를 낼 때 사람들이 원하는 유익한 기능이 개발될 것입니다. 그래서 무조건 대학원 진학만이 정답은 아니라는 깨달음을 얻었습니다.
비즈니스적으로 많은 사람이 원하는 서비스의 답은 현장에 있습니다. 아무리 전문지식이 있어도 현장 경험이 없으면 말짱 도루묵입니다. 물론 전문지식이 있으면 그것을 활용하기만 하면 되니 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 하는 느낌도 있습니다.


AI 기술 구현 능력이 채용 시장에서 얼마나 인기 있는 역량인지 몸소 체감하는 사람으로서, 아직 누구든지 늦지 않았다고 말씀드리고 싶습니다. 지금이라도 AI 기술을 배워 개발자가 되는 도전은 나쁘지 않은 선택이라고 생각합니다.
다만 비전만 보고 무작정 AI 개발자가 되겠다고 덤비는 것은 위험합니다. 자신의 성향과 개발자라는 역할이 잘 맞는지 따져봐야 합니다. 빠르게 진화하는 기술 변화에 대응하기 위해 끊임없이 공부하고 노력할 자신이 있는지, 많은 사람이 가보지 않은 길에서 스스로 방향을 잡고 뚝심 있게 걸어갈 수 있는지 고민해야 합니다. 지금 AI 분야는 누군가 걸었던 길을 따라가는 것이 아니라 새롭게 개척해야 하는 시장이기 때문입니다.


AI 기술 분야와 활용 영역이 구분되어 있습니다. 제가 정확히 구분해서 말할 수 있는 수준은 아니라 단정적으로 말하기 어렵습니다. 도메인 기준으로 AI 개발자에게 요구하는 기술이 다르며, 이는 일반 개발자도 마찬가지입니다. 따라서 목표 도메인을 설정하고 관련 경험과 기술을 준비하는 것이 좋습니다.
물론 도메인과 관계없이 문제를 정의하고 해결할 줄 아는 능력이 가장 중요합니다. 특히 경력이 쌓일수록 기술의 숙련도보다 문제 해결 능력이 시니어에게 더 필요한 덕목일 것입니다.


기술을 활용해 비즈니스 문제를 해결한다는 점에서 AI 개발자도 다른 직무와 비슷한 기능을 가집니다. 그리고 모든 것을 잘하는 사람보다 한 가지 뾰족한 강점을 가진 AI 개발자가 더 각광받을 것이라는 점도 마찬가지입니다.
따라서 AI 개발자로 직업을 갖거나 더 발전된 경력을 얻고자 하는 분들은 본인이 그리는 청사진에 따라 경험과 역량을 계획적으로 쌓아야 합니다.
남들이 많이 가는 길보다 자신이 원하는 목표에 따라 설계된 길을 걷는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿ 어제 이직을 고민하는 두 명의 경력 AI 개발자를 만나 멘토링을 진행했습니다. AI 기술에 대해 깊이 있는 지식이 부족한 제가 경력자를 멘토링한다는 것이 감개무량했습니다. 이 소식을 아내에게 전하니 "AI 개발자가 왜 사람에게 멘토링을 받냐"며 아이러니하다고 웃더군요. 맞는 말입니다. 요즘 AI 도구를 활용하면 이직이나 커리어 고민에 대한 답을 저보다 더 전문적으로 제공해줄 테니까요. 멘토링 후 진짜 AI 기술에 대해 잘 모르고 있구나 하는 깨달음을 얻었습니다. 새삼 깨달을 것도 없죠. AI 기술을 제대로 배운 적도 없고, 단지 채용을 위해 AI 개발자 프로필을 많이 봤다는 정도로 멘토링을 한다는 것은 어불성설입니다. 저도 AI 분야에 대한 준비와 공부가 필요하다는 승부욕이 불타올랐습니다. 하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막합니다. 여력이 된다면 시간과 비용을 투자해 부트캠프나 대학원 수업을 듣고 싶습니다. 채용 시장에서 활약하는 AI 개발자들은 크게 두 가지 배경을 가지고 있습니다.첫 번째는 백엔드 개발자로 커리어를 쌓다가 AI 기술 대두와 함께 관련 기술을 접목한 경우입니다. 이들은 전문 교육 없이 독학이나 선배 개발자의 도움으로 현업에서 바로 AI 기술을 구현하기 시작했습니다.두 번째는 컴퓨터공학을 전공하고 대학원에서 인공지능 관련 석사 학위를 취득한 경우입니다. 이들은 AI 기술로 전문적인 기능 구현이 가능하며, 현재 채용 시장에서 몸값이 높은 귀한 인재들입니다. 백엔드 개발 경험이 있는 분들은 사람들이 원하는 상용화된 서비스를 잘 만드는 특징이 있습니다. 반면 인공지능 전문지식을 보유한 분들은 아직 세상에 없는 아이디어를 창의력으로 구현해낼 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. 두 캐릭터가 만나 시너지를 낼 때 사람들이 원하는 유익한 기능이 개발될 것입니다. 그래서 무조건 대학원 진학만이 정답은 아니라는 깨달음을 얻었습니다.비즈니스적으로 많은 사람이 원하는 서비스의 답은 현장에 있습니다. 아무리 전문지식이 있어도 현장 경험이 없으면 말짱 도루묵입니다. 물론 전문지식이 있으면 그것을 활용하기만 하면 되니 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 하는 느낌도 있습니다. AI 기술 구현 능력이 채용 시장에서 얼마나 인기 있는 역량인지 몸소 체감하는 사람으로서, 아직 누구든지 늦지 않았다고 말씀드리고 싶습니다. 지금이라도 AI 기술을 배워 개발자가 되는 도전은 나쁘지 않은 선택이라고 생각합니다.다만 비전만 보고 무작정 AI 개발자가 되겠다고 덤비는 것은 위험합니다. 자신의 성향과 개발자라는 역할이 잘 맞는지 따져봐야 합니다. 빠르게 진화하는 기술 변화에 대응하기 위해 끊임없이 공부하고 노력할 자신이 있는지, 많은 사람이 가보지 않은 길에서 스스로 방향을 잡고 뚝심 있게 걸어갈 수 있는지 고민해야 합니다. 지금 AI 분야는 누군가 걸었던 길을 따라가는 것이 아니라 새롭게 개척해야 하는 시장이기 때문입니다. AI 기술 분야와 활용 영역이 구분되어 있습니다. 제가 정확히 구분해서 말할 수 있는 수준은 아니라 단정적으로 말하기 어렵습니다. 도메인 기준으로 AI 개발자에게 요구하는 기술이 다르며, 이는 일반 개발자도 마찬가지입니다. 따라서 목표 도메인을 설정하고 관련 경험과 기술을 준비하는 것이 좋습니다.물론 도메인과 관계없이 문제를 정의하고 해결할 줄 아는 능력이 가장 중요합니다. 특히 경력이 쌓일수록 기술의 숙련도보다 문제 해결 능력이 시니어에게 더 필요한 덕목일 것입니다. 기술을 활용해 비즈니스 문제를 해결한다는 점에서 AI 개발자도 다른 직무와 비슷한 기능을 가집니다. 그리고 모든 것을 잘하는 사람보다 한 가지 뾰족한 강점을 가진 AI 개발자가 더 각광받을 것이라는 점도 마찬가지입니다.따라서 AI 개발자로 직업을 갖거나 더 발전된 경력을 얻고자 하는 분들은 본인이 그리는 청사진에 따라 경험과 역량을 계획적으로 쌓아야 합니다.남들이 많이 가는 길보다 자신이 원하는 목표에 따라 설계된 길을 걷는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

AI 개발자 멘토링

온라인투자연계금융(P2P) 스타트업 렌딧이 다음 달 온라인투자연계금융업 영업을 종료한다고 25일 밝혔다.

렌딧, 온라인투자연계금융 영업 종료 – 바이라인네트워크

결국에는... 그동안 여러번 직접적으로 콕 짚어 이야기해온대로, 그리고 기존 산업과 시장이 그렇게 해왔던 이유에 대한 깊은 고민과 성찰 면에서, 항상 강조하며 그 무엇보다도 중요시하는 업의 본질 면에서 사업모델은 설계되어야만 한다. 그렇게 생각하면 아주 심플하고 명확하다.

https://byline.network/2025/09/0925-4/

결국에는... 그동안 여러번 직접적으로 콕 짚어 이야기해온대로, 그리고 기존 산업과 시장이 그렇게 해왔던 이유에 대한 깊은 고민과 성찰 면에서, 항상 강조하며 그 무엇보다도 중요시하는 업의 본질 면에서 사업모델은 설계되어야만 한다. 그렇게 생각하면 아주 심플하고 명확하다. https://byline.network/2025/09/0925-4/

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모바일 컨텐츠 이야기 :: 뤼튼, 성장의 외형과 비즈니스 모델의 고민

뤼튼의 사업모델과 수익성은 언제나 의문이었고 여전히 의문이다. 업의 본질과 산업-시장에 대한 이해가 어긋나있다고 생각해왔기 때문이다. 유사하게 생각하는 글이 있어서 공유했다.

http://www.mobizen.pe.kr/1483

뤼튼의 사업모델과 수익성은 언제나 의문이었고 여전히 의문이다. 업의 본질과 산업-시장에 대한 이해가 어긋나있다고 생각해왔기 때문이다. 유사하게 생각하는 글이 있어서 공유했다. http://www.mobizen.pe.kr/1483

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﻿"데이터 분석 직무로 취업하려면 석사가 필수다"라는 말을 자주 듣게 됩니다. 하지만 이는 명백한 오해입니다. 석사 학위가 취업과 커리어에 유리한 것은 사실이지만, 그 이유를 정확히 이해하면 오해를 풀 수 있습니다.
어제 진행한 멘토링에서 만난 멘티님은 데이터 분석 경진대회에서 4번 이상 입상하셨다고 하셨는데, 정말 놀라운 성과입니다. 수상할 수 있었던 차별화된 포인트가 무엇이었는지 궁금합니다. 아마도 데이터 분석에 필요한 지식과 기술을 충분히 보유하고 계시기 때문이겠죠?
이것만으로도 질문에 대한 답을 스스로 내리실 수 있으리라 생각합니다. 경진대회 입상이라는 객관적 성과로 이미 충분한 경쟁력을 증명하셨으니까요.

가장 중요한 것은 데이터 분석 업무를 수행할 수 있는 실질적인 지식과 기술입니다. 학위는 본질이 아닙니다. 물론 일부 기업에서는 석사 출신을 우대하는 것이 현실입니다.
만약 그런 기업이 목표라면 대학원 진학을 고려해보시기 바랍니다. 하지만 데이터 분석 업무 기회를 얻을 수 있다면 어떤 기업이든 상관없다면, 석사 학위는 결코 필수가 아닙니다.

제가 아는 데이터 분석가들 중에는 학사 출신이 석사 출신보다 훨씬 많습니다. 물론 개인적 인맥이 전체를 대표할 수는 없겠지만요.
정말 궁금하시다면 LinkedIn 같은 플랫폼에서 데이터 분석가들의 학력 정보를 직접 조사해보세요. 단언컨대 석사보다 학사 출신이 더 많을 것입니다.

데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 고도로 전문화된 직무에서는 석사 출신이 우대받는 경향이 있습니다. 하지만 비즈니스 성장을 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 데이터 분석가는 학사 학위로도 충분히 훌륭한 역할을 할 수 있다고 확신합니다.

다양한 데이터를 다뤄본 경험, 방대한 양의 데이터 처리 경험, 문제 정의부터 가설 수립, 데이터 선정, 분석, 인사이트 도출까지의 전 과정을 경험해보는 것이 데이터 분석가의 핵심 역량입니다.
이런 본질적 역할을 잘 수행하기 위해 지금 무엇을 준비해야 할지 고민하시고, 전문가로 성장하기 위해 노력하시길 진심으로 응원합니다.

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Bonus Track
데이터 역량은 어마어마하게 큰 무기입니다

데이터를 다루고 분석적 사고와 통계 지식을 갖춘 것만으로도 취업 시장에서 상당히 유리한 위치에 있다고 생각합니다. 요즘 거의 모든 직무에서 데이터 분석 역량을 요구하고 있기 때문입니다.

데이터 분석 직무로의 취업이 쉽지 않은 것은 사실입니다. 영업, 마케팅, 운영 직무에 비해 상대적으로 채용 수요가 적어 경쟁이 치열할 수 있습니다. 하지만 신입 채용이 아예 없는 것은 아닙니다.
중요한 점은 지원자 수와 채용 포지션 수가 대체로 비례한다는 것입니다. 즉, 데이터 분석 직무 취업이 어려운 만큼 다른 직무 취업도 결코 쉽지 않다는 뜻입니다.

좁은 취업 문을 돌파하는 현명한 방법은 데이터 분석 역량을 무기로 다양한 직무에 지원해보는 것입니다.
다른 직무에서 일하면서 데이터 분석 역량을 적극 활용하다 보면, 자연스럽게 데이터 분석 직무로 전환할 기회가 반드시 찾아올 것입니다. 또한 예상치 못한 순간에 본인에게 더 잘 맞는 직무를 발견할 수도 있습니다.

데이터를 다루고, 데이터 기반 사고를 하며, 데이터에서 추출한 인사이트를 활용하는 것에 흥미를 느낀다면 구체적인 직무명이나 역할은 그리 중요하지 않다고 생각합니다.
오히려 커리어 여정에서 역량을 중심축으로 삼는다면, 언제든 원하는 역할에 도전할 수 있는 든든한 자신감을 갖게 될 것입니다.

가장 중요한 것은 빠르게 현업에서 일할 기회를 얻는 것입니다. 일단 경험을 시작하면 자연스럽게 다음 단계가 열리게 됩니다.
세상 모든 일을 계획대로 할 수 없듯이 커리어도 마찬가지입니다. 시대 흐름에 유연하게 적응하고 지혜롭게 대처한다면, 언젠가는 진정 원하는 일을 할 수 있는 기회가 반드시 찾아올 것입니다.

﻿"데이터 분석 직무로 취업하려면 석사가 필수다"라는 말을 자주 듣게 됩니다. 하지만 이는 명백한 오해입니다. 석사 학위가 취업과 커리어에 유리한 것은 사실이지만, 그 이유를 정확히 이해하면 오해를 풀 수 있습니다.어제 진행한 멘토링에서 만난 멘티님은 데이터 분석 경진대회에서 4번 이상 입상하셨다고 하셨는데, 정말 놀라운 성과입니다. 수상할 수 있었던 차별화된 포인트가 무엇이었는지 궁금합니다. 아마도 데이터 분석에 필요한 지식과 기술을 충분히 보유하고 계시기 때문이겠죠?이것만으로도 질문에 대한 답을 스스로 내리실 수 있으리라 생각합니다. 경진대회 입상이라는 객관적 성과로 이미 충분한 경쟁력을 증명하셨으니까요. 가장 중요한 것은 데이터 분석 업무를 수행할 수 있는 실질적인 지식과 기술입니다. 학위는 본질이 아닙니다. 물론 일부 기업에서는 석사 출신을 우대하는 것이 현실입니다.만약 그런 기업이 목표라면 대학원 진학을 고려해보시기 바랍니다. 하지만 데이터 분석 업무 기회를 얻을 수 있다면 어떤 기업이든 상관없다면, 석사 학위는 결코 필수가 아닙니다. 제가 아는 데이터 분석가들 중에는 학사 출신이 석사 출신보다 훨씬 많습니다. 물론 개인적 인맥이 전체를 대표할 수는 없겠지만요.정말 궁금하시다면 LinkedIn 같은 플랫폼에서 데이터 분석가들의 학력 정보를 직접 조사해보세요. 단언컨대 석사보다 학사 출신이 더 많을 것입니다. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 고도로 전문화된 직무에서는 석사 출신이 우대받는 경향이 있습니다. 하지만 비즈니스 성장을 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 데이터 분석가는 학사 학위로도 충분히 훌륭한 역할을 할 수 있다고 확신합니다. 다양한 데이터를 다뤄본 경험, 방대한 양의 데이터 처리 경험, 문제 정의부터 가설 수립, 데이터 선정, 분석, 인사이트 도출까지의 전 과정을 경험해보는 것이 데이터 분석가의 핵심 역량입니다.이런 본질적 역할을 잘 수행하기 위해 지금 무엇을 준비해야 할지 고민하시고, 전문가로 성장하기 위해 노력하시길 진심으로 응원합니다. -------------------------------------------- Bonus Track데이터 역량은 어마어마하게 큰 무기입니다 데이터를 다루고 분석적 사고와 통계 지식을 갖춘 것만으로도 취업 시장에서 상당히 유리한 위치에 있다고 생각합니다. 요즘 거의 모든 직무에서 데이터 분석 역량을 요구하고 있기 때문입니다. 데이터 분석 직무로의 취업이 쉽지 않은 것은 사실입니다. 영업, 마케팅, 운영 직무에 비해 상대적으로 채용 수요가 적어 경쟁이 치열할 수 있습니다. 하지만 신입 채용이 아예 없는 것은 아닙니다.중요한 점은 지원자 수와 채용 포지션 수가 대체로 비례한다는 것입니다. 즉, 데이터 분석 직무 취업이 어려운 만큼 다른 직무 취업도 결코 쉽지 않다는 뜻입니다. 좁은 취업 문을 돌파하는 현명한 방법은 데이터 분석 역량을 무기로 다양한 직무에 지원해보는 것입니다.다른 직무에서 일하면서 데이터 분석 역량을 적극 활용하다 보면, 자연스럽게 데이터 분석 직무로 전환할 기회가 반드시 찾아올 것입니다. 또한 예상치 못한 순간에 본인에게 더 잘 맞는 직무를 발견할 수도 있습니다. 데이터를 다루고, 데이터 기반 사고를 하며, 데이터에서 추출한 인사이트를 활용하는 것에 흥미를 느낀다면 구체적인 직무명이나 역할은 그리 중요하지 않다고 생각합니다.오히려 커리어 여정에서 역량을 중심축으로 삼는다면, 언제든 원하는 역할에 도전할 수 있는 든든한 자신감을 갖게 될 것입니다. 가장 중요한 것은 빠르게 현업에서 일할 기회를 얻는 것입니다. 일단 경험을 시작하면 자연스럽게 다음 단계가 열리게 됩니다.세상 모든 일을 계획대로 할 수 없듯이 커리어도 마찬가지입니다. 시대 흐름에 유연하게 적응하고 지혜롭게 대처한다면, 언젠가는 진정 원하는 일을 할 수 있는 기회가 반드시 찾아올 것입니다.﻿

오해) 데이터 분석 직무로 취업은 석사 이상만 가능하다?

정규직 채용, 대기업 입사, 안정적인 직무... 이것들이 정말 안정된 삶을 보장할까요? 요즘 이런 고민에 빠져 있습니다. 반대로 이 길을 벗어나면 정말 위험천만한 난코스를 걷게 되는 걸까요? 어쩌면 또다시 제 안의 불나방이 꿈틀거리는 것 같습니다.


프리랜서, 1인 사업자, N잡러의 삶을 구체적으로 고민하고 있습니다. 직업 패러다임이 바뀐 시대와 제 나이를 고려했을 때, 이제 회사 밖에서 먹고살 준비를 해야 할 타이밍입니다. 아니, 준비가 아니라 직접 시도해야 합니다. 50대 이후 삶의 루틴을 만들려면 지금 시작해야 합니다. 첫 술에 배부를 수 없기에 조금 더 젊을 때 시간과 에너지를 투자해야 5년, 10년 후 그 결실을 수확할 수 있을 것입니다.


가장 먼저 해야 할 일은 직장인 월급 수준의 고정 수익원을 만드는 것입니다. 사실 많은 사람이 프리랜서나 1인 사업자의 삶을 꿈꾸지만 도전하지 못하는 가장 큰 이유가 바로 이것입니다. 생계를 위한 고정 수익을 보장할 수 없다는 두려움 말입니다. 저는 충분히 가능하다고 봅니다. 다만 이전보다 일을 더 많이 해야 하는 구조입니다. 아직 개인 브랜드가 유명하지 않기 때문에 건당 큰 수익을 얻기 어렵고, 서비스 창업이 아닌 이상 모든 것을 제 발품과 손으로 작업해야 합니다. 시간과 에너지가 곧 돈으로 치환되는 구조입니다.


제가 이 길을 꿈꾸는 이유는 경제적 자유 때문이 아닙니다. 하고 싶은 일을 주도적으로 하며 살고 싶다는 욕구입니다. 저는 하루에 주어진 시간을 정말 주도적으로 사용합니다. 아침에 일어나는 순간부터 해야 할 일을 정하고 루틴하게 처리합니다. 생산적이지 않은 일은 하지 않으며, 가족과의 시간도 소홀히 하지 않습니다. 더 생산적이고 주도적인 삶을 원하다 보니 회사라는 굴레가 답답하게 느껴졌습니다.


AI 기술 발전, 인구 감소, 고령화 등 시대적 변화가 예측 불가능하여 고용이 점점 불안정해지고 있습니다. 벌써 기업들은 이전보다 채용을 줄이고 있으며, 소수 정예를 뽑는 만큼 채용 기준도 훨씬 까다로워졌습니다. 더 이상 회사 고용만 바라보고 살 수 있는 시대가 아닙니다. 이제는 회사 밖에서 자생할 수 있는 방법을 찾고 지금부터 도전해야 합니다. 이런 판단은 제법 쌓인 경험 데이터에서 나온 제 직관입니다.


시장에서 한 번도 수익을 만들어본 경험이 없다면 회사 밖에서 혼자 먹고산다는 것이 매우 막연하게 들릴 것입니다. 하지만 어렵게 생각할 필요 없습니다. 쉽게 생각하면 알바를 떠올릴 수 있습니다. 짧은 기간 단순 노동으로 수익을 만드는 알바가 회사 밖에서 할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. "아니, 그럼 수익이 너무 작잖아요?" 맞습니다. 처음 시작할 때 눈덩이는 작을 수밖에 없습니다. 하지만 계속 굴려야 합니다. 굴리다 보면 언젠가 커져 있지 않을까요?


많은 사람이 도전하지 않는 이유는 안정적인 수익을 얻지 못할 것이라는 막연한 불안감 때문입니다. 그런데 생각해보면 처음부터 큰 수익을 만들 수 없다는 것은 지극히 정상입니다. 이를 인지한다면 불안감은 구체적인 계획과 노력, 의지로 충분히 극복할 수 있습니다. 시작 단계의 작은 눈덩이에 만족하지 못해 꿈꾸는 삶에 도전하지 않는다면, 그것이야말로 잘못된 의사결정이 아닐까요? 3년, 5년 이상 시간과 노력을 투자하여 미래의 결실을 기대하며 지금 도전하는 것이 현명한 선택입니다.


오늘 안정적이라고 믿는 삶이 언제 불안정해질지 아무도 모릅니다. 회사 같은 구조에 의지한다면 결코 안정된 삶을 사는 것이 아니라고 생각합니다. 물론 모두 회사를 박차고 나가자는 의미는 아닙니다. 회사에서 얻을 수 있는 경험과 역량이 있으니 충분히 취할 것은 취해야 합니다. 다만 언젠가 회사 밖에서 자생할 수 있는 능력을 지금부터 길러두면 좋겠다는 메시지를 전하고 싶었습니다.


나중에 하면 늦습니다. 제가 커리어 코칭을 할 때 멘티님들에게 항상 전달하는 메시지입니다. 하고 싶은 일이 있다면 지금 당장 도전해야 시간이 지남에 따라 의미 있는 규모를 만들 수 있습니다. "지금은 취업이 더 급하고, 직장에 올인해야 하니까 시간 여유가 없어서 도전할 수 없다"는 생각은 핑계입니다. 짜투리 시간을 활용하면 얼마든지 무엇이든 해볼 수 있습니다. 중요한 것은 의지입니다. 주도적으로 시간을 사용하겠다는 의지만 있다면 우리가 꿈꾸는 삶을 만들 수 있다고 믿습니다.

﻿정규직 채용, 대기업 입사, 안정적인 직무... 이것들이 정말 안정된 삶을 보장할까요? 요즘 이런 고민에 빠져 있습니다. 반대로 이 길을 벗어나면 정말 위험천만한 난코스를 걷게 되는 걸까요? 어쩌면 또다시 제 안의 불나방이 꿈틀거리는 것 같습니다. 프리랜서, 1인 사업자, N잡러의 삶을 구체적으로 고민하고 있습니다. 직업 패러다임이 바뀐 시대와 제 나이를 고려했을 때, 이제 회사 밖에서 먹고살 준비를 해야 할 타이밍입니다. 아니, 준비가 아니라 직접 시도해야 합니다. 50대 이후 삶의 루틴을 만들려면 지금 시작해야 합니다. 첫 술에 배부를 수 없기에 조금 더 젊을 때 시간과 에너지를 투자해야 5년, 10년 후 그 결실을 수확할 수 있을 것입니다. 가장 먼저 해야 할 일은 직장인 월급 수준의 고정 수익원을 만드는 것입니다. 사실 많은 사람이 프리랜서나 1인 사업자의 삶을 꿈꾸지만 도전하지 못하는 가장 큰 이유가 바로 이것입니다. 생계를 위한 고정 수익을 보장할 수 없다는 두려움 말입니다. 저는 충분히 가능하다고 봅니다. 다만 이전보다 일을 더 많이 해야 하는 구조입니다. 아직 개인 브랜드가 유명하지 않기 때문에 건당 큰 수익을 얻기 어렵고, 서비스 창업이 아닌 이상 모든 것을 제 발품과 손으로 작업해야 합니다. 시간과 에너지가 곧 돈으로 치환되는 구조입니다. 제가 이 길을 꿈꾸는 이유는 경제적 자유 때문이 아닙니다. 하고 싶은 일을 주도적으로 하며 살고 싶다는 욕구입니다. 저는 하루에 주어진 시간을 정말 주도적으로 사용합니다. 아침에 일어나는 순간부터 해야 할 일을 정하고 루틴하게 처리합니다. 생산적이지 않은 일은 하지 않으며, 가족과의 시간도 소홀히 하지 않습니다. 더 생산적이고 주도적인 삶을 원하다 보니 회사라는 굴레가 답답하게 느껴졌습니다. AI 기술 발전, 인구 감소, 고령화 등 시대적 변화가 예측 불가능하여 고용이 점점 불안정해지고 있습니다. 벌써 기업들은 이전보다 채용을 줄이고 있으며, 소수 정예를 뽑는 만큼 채용 기준도 훨씬 까다로워졌습니다. 더 이상 회사 고용만 바라보고 살 수 있는 시대가 아닙니다. 이제는 회사 밖에서 자생할 수 있는 방법을 찾고 지금부터 도전해야 합니다. 이런 판단은 제법 쌓인 경험 데이터에서 나온 제 직관입니다. 시장에서 한 번도 수익을 만들어본 경험이 없다면 회사 밖에서 혼자 먹고산다는 것이 매우 막연하게 들릴 것입니다. 하지만 어렵게 생각할 필요 없습니다. 쉽게 생각하면 알바를 떠올릴 수 있습니다. 짧은 기간 단순 노동으로 수익을 만드는 알바가 회사 밖에서 할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. "아니, 그럼 수익이 너무 작잖아요?" 맞습니다. 처음 시작할 때 눈덩이는 작을 수밖에 없습니다. 하지만 계속 굴려야 합니다. 굴리다 보면 언젠가 커져 있지 않을까요? 많은 사람이 도전하지 않는 이유는 안정적인 수익을 얻지 못할 것이라는 막연한 불안감 때문입니다. 그런데 생각해보면 처음부터 큰 수익을 만들 수 없다는 것은 지극히 정상입니다. 이를 인지한다면 불안감은 구체적인 계획과 노력, 의지로 충분히 극복할 수 있습니다. 시작 단계의 작은 눈덩이에 만족하지 못해 꿈꾸는 삶에 도전하지 않는다면, 그것이야말로 잘못된 의사결정이 아닐까요? 3년, 5년 이상 시간과 노력을 투자하여 미래의 결실을 기대하며 지금 도전하는 것이 현명한 선택입니다. 오늘 안정적이라고 믿는 삶이 언제 불안정해질지 아무도 모릅니다. 회사 같은 구조에 의지한다면 결코 안정된 삶을 사는 것이 아니라고 생각합니다. 물론 모두 회사를 박차고 나가자는 의미는 아닙니다. 회사에서 얻을 수 있는 경험과 역량이 있으니 충분히 취할 것은 취해야 합니다. 다만 언젠가 회사 밖에서 자생할 수 있는 능력을 지금부터 길러두면 좋겠다는 메시지를 전하고 싶었습니다. 나중에 하면 늦습니다. 제가 커리어 코칭을 할 때 멘티님들에게 항상 전달하는 메시지입니다. 하고 싶은 일이 있다면 지금 당장 도전해야 시간이 지남에 따라 의미 있는 규모를 만들 수 있습니다. "지금은 취업이 더 급하고, 직장에 올인해야 하니까 시간 여유가 없어서 도전할 수 없다"는 생각은 핑계입니다. 짜투리 시간을 활용하면 얼마든지 무엇이든 해볼 수 있습니다. 중요한 것은 의지입니다. 주도적으로 시간을 사용하겠다는 의지만 있다면 우리가 꿈꾸는 삶을 만들 수 있다고 믿습니다.﻿

안정적인 일자리

1. 생각해 보라. 실수를 한다고 죽지는 않는다. 틀린 말을 하거나 어설픈 아이디어를 따라 한다고 해도 마찬가지다.

2. 오히려 실패를 피하려는 삶이 당신을 구속한다. 새로운 경험과 성장에 대한 기회를 차단해 버리기 때문이다.

3. 실패에 대한 두려움에는 잔인한 아이러니가 있다. 실패를 피하려는 것이 오히려 실패의 확실한 원인이 된다는 점이다.

4. 실패에 대한 두려움은 다양한 모습으로 변장해 나타난다. 게으름, 남의 성공에 대한 질투, 주의력 결핍, 우유부단함, 의심 등이다.

5. 사람들은 자신의 능력이나 재능이 의심되면 잘하는 것만 하려는 경향을 보인다. 능력을 인정받기 위해서다.

6. 자신의 전문성이나 능력에 의구심을 던질만한 행동은 절대 하지 않는다.


#빠르게실패하기

1. 생각해 보라. 실수를 한다고 죽지는 않는다. 틀린 말을 하거나 어설픈 아이디어를 따라 한다고 해도 마찬가지다. ​2. 오히려 실패를 피하려는 삶이 당신을 구속한다. 새로운 경험과 성장에 대한 기회를 차단해 버리기 때문이다. ​3. 실패에 대한 두려움에는 잔인한 아이러니가 있다. 실패를 피하려는 것이 오히려 실패의 확실한 원인이 된다는 점이다. ​4. 실패에 대한 두려움은 다양한 모습으로 변장해 나타난다. 게으름, 남의 성공에 대한 질투, 주의력 결핍, 우유부단함, 의심 등이다. ​5. 사람들은 자신의 능력이나 재능이 의심되면 잘하는 것만 하려는 경향을 보인다. 능력을 인정받기 위해서다. 6. 자신의 전문성이나 능력에 의구심을 던질만한 행동은 절대 하지 않는다. #빠르게실패하기

< 실패는 죽이지 않는다, 두려움이 죽인다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223433970866

무언가를 다른 사람에게 소개할 때는 양자 간 연결점이 반드시 필요합니다. 보통 공통의 관심사가 그 역할을 합니다. 인재를 기업에 추천하는 일도, 지원자가 채용되는 과정도 마찬가지입니다. 연결되는 지점이 있어야 서로 관심을 갖고 만날 수 있습니다.


모든 만남은 이해관계에서 출발합니다. 필요가 있을 때 비로소 만남이 성사됩니다. 취업을 원하는 사람과 인재가 필요한 기업, 이 둘의 필요가 맞아떨어질 때 관계가 형성됩니다. 거래든 그 외 어떤 만남이든, 서로의 필요를 채우려는 목적이 존재합니다. 따라서 목적이 명확해야 상대를 이해할 수 있고, 그 이해를 바탕으로 만남이 진행됩니다.


가장 쉬운 연결점은 '관심'입니다. 관심 분야가 비슷할 때 만남은 높은 확률로 의미 있는 결과를 만들어냅니다. 반면 서로 다른 관심사를 가진 사람들이 만나면 대화는 산으로 가기 쉽습니다. 억지로 만날 수는 있어도 실질적 성과를 내기는 어렵습니다. 운 좋게 공통 관심사를 발견하더라도, 그것이 본래의 목적을 충족시킬 만큼 중요한 주제가 아니라면 큰 소득은 없을 것입니다.


채용이라는 만남에서 관심은 생각보다 훨씬 중요하게 작용합니다. 기업의 요구가 일방적인 것처럼 보이지만 실상은 다릅니다. 인재가 기업에 관심을 가져야 만남이 성사될 확률이 높아집니다. 안타깝게도 기업에 진심으로 관심을 가진 인재는 많지 않습니다. 평소 특정 기업을 주목하다가 지원하는 사례가 드물다는 뜻입니다. 기업 브랜드뿐 아니라 산업 분야 자체에 관심을 가진 인재를 만나기는 더욱 어렵습니다.


커리어 코칭을 하면서 관심 분야에 대해 자주 묻습니다. 최근 관심사, 지원하고 싶은 분야, 취미나 여가 활동, 자주 이용하는 서비스 등을 통해 개인의 관심사와 연결된 산업을 찾아내려는 의도입니다. 그러나 관심 분야가 뚜렷한 분들은 많지 않습니다. 특히 이렇게 답하는 경우가 많습니다. "저는 도메인은 상관없어요."


채용 기업은 어떻게 생각할까요? 지원자들처럼 산업에 대한 관심, 이해, 경험을 중요하게 여기지 않을까요? 제가 만나본 기업들은 지원자가 자사의 산업 분야에 관심이 있는지, 비즈니스 모델을 이해하는지, 유사 산업에서 일한 경험이 있는지 궁금해합니다. 관심과 이해, 경험을 갖춘 지원자가 실질적으로 도움이 되는 인재라고 생각하기 때문입니다.


생각해보면 너무나 당연한 이야기가 아닌가요? 마케팅에서 개인화된 메시지를 보내는 이유가 무엇일까요? 사람들이 자신의 이름을 불러주고 관심 있는 정보를 제공할 때 반응하기 때문입니다. 채용도 마찬가지입니다. 지원자가 회사를 잘 알고, 평소 관심이 있었으며, 관련 경험까지 보유하고 있다면 기업은 그 인재를 꼭 만나보고 싶어 할 것입니다.


모든 만남이 그렇듯 채용도 관심 분야의 일치에서 시작됩니다. 그러니 '관심 분야가 없는 것'을 더 이상 당연하게 여겨서는 안 됩니다. 자신의 관심 분야를 탐구하고 발견해야 합니다. 발견한 분야에 속한 기업과 직업을 더 깊이 이해하기 위해 노력해야 합니다. 지금부터 매일 정보를 쌓아가면 지원 시점에 큰 힘이 됩니다. "제가 귀사에 도움이 되는 인재입니다"라고 설득력 있게 어필할 수 있습니다.


기업은 지원 서류를 검토할 때 보유 기술과 경험의 화려함만으로 당락을 결정하지 않습니다. 지원자의 이력을 읽으며 관심의 흐름이 어느 방향으로 향하는지 관찰하여 만날지, 채용할지를 결정합니다. 학교에서 배운 과목, 사회에서 쌓은 경험, 개인적으로 해본 일들을 통해 지원자의 관심사를 파악합니다. 그 개인의 역사가 회사가 지향하는 바와 일치할 때 만남이 성사됩니다. 최종 합격 역시 면접에서 나눈 대화 속에서 얼마나 비슷한 생각을 공유하는지가 핵심입니다.


오늘은 취업과 채용이라는 주제를 심도 있게 생각해보면 어떨까요? 그동안 이 주제를 너무 가볍게 여겼다면, 오늘은 자리에 앉아 취업과 채용에 대해 떠오르는 생각을 종이에 적어보시기 바랍니다. 아마 미처 깨닫지 못했던 개념들을 이해하게 될 것입니다. 조금 더 이해하게 되면 상대방이 무엇에 관심을 갖는지 보이기 시작할 것이고, 그러면 자신이 준비해야 할 것도 명확해질 것입니다.

﻿ 무언가를 다른 사람에게 소개할 때는 양자 간 연결점이 반드시 필요합니다. 보통 공통의 관심사가 그 역할을 합니다. 인재를 기업에 추천하는 일도, 지원자가 채용되는 과정도 마찬가지입니다. 연결되는 지점이 있어야 서로 관심을 갖고 만날 수 있습니다. 모든 만남은 이해관계에서 출발합니다. 필요가 있을 때 비로소 만남이 성사됩니다. 취업을 원하는 사람과 인재가 필요한 기업, 이 둘의 필요가 맞아떨어질 때 관계가 형성됩니다. 거래든 그 외 어떤 만남이든, 서로의 필요를 채우려는 목적이 존재합니다. 따라서 목적이 명확해야 상대를 이해할 수 있고, 그 이해를 바탕으로 만남이 진행됩니다. 가장 쉬운 연결점은 '관심'입니다. 관심 분야가 비슷할 때 만남은 높은 확률로 의미 있는 결과를 만들어냅니다. 반면 서로 다른 관심사를 가진 사람들이 만나면 대화는 산으로 가기 쉽습니다. 억지로 만날 수는 있어도 실질적 성과를 내기는 어렵습니다. 운 좋게 공통 관심사를 발견하더라도, 그것이 본래의 목적을 충족시킬 만큼 중요한 주제가 아니라면 큰 소득은 없을 것입니다. 채용이라는 만남에서 관심은 생각보다 훨씬 중요하게 작용합니다. 기업의 요구가 일방적인 것처럼 보이지만 실상은 다릅니다. 인재가 기업에 관심을 가져야 만남이 성사될 확률이 높아집니다. 안타깝게도 기업에 진심으로 관심을 가진 인재는 많지 않습니다. 평소 특정 기업을 주목하다가 지원하는 사례가 드물다는 뜻입니다. 기업 브랜드뿐 아니라 산업 분야 자체에 관심을 가진 인재를 만나기는 더욱 어렵습니다. 커리어 코칭을 하면서 관심 분야에 대해 자주 묻습니다. 최근 관심사, 지원하고 싶은 분야, 취미나 여가 활동, 자주 이용하는 서비스 등을 통해 개인의 관심사와 연결된 산업을 찾아내려는 의도입니다. 그러나 관심 분야가 뚜렷한 분들은 많지 않습니다. 특히 이렇게 답하는 경우가 많습니다. "저는 도메인은 상관없어요." 채용 기업은 어떻게 생각할까요? 지원자들처럼 산업에 대한 관심, 이해, 경험을 중요하게 여기지 않을까요? 제가 만나본 기업들은 지원자가 자사의 산업 분야에 관심이 있는지, 비즈니스 모델을 이해하는지, 유사 산업에서 일한 경험이 있는지 궁금해합니다. 관심과 이해, 경험을 갖춘 지원자가 실질적으로 도움이 되는 인재라고 생각하기 때문입니다. 생각해보면 너무나 당연한 이야기가 아닌가요? 마케팅에서 개인화된 메시지를 보내는 이유가 무엇일까요? 사람들이 자신의 이름을 불러주고 관심 있는 정보를 제공할 때 반응하기 때문입니다. 채용도 마찬가지입니다. 지원자가 회사를 잘 알고, 평소 관심이 있었으며, 관련 경험까지 보유하고 있다면 기업은 그 인재를 꼭 만나보고 싶어 할 것입니다. 모든 만남이 그렇듯 채용도 관심 분야의 일치에서 시작됩니다. 그러니 '관심 분야가 없는 것'을 더 이상 당연하게 여겨서는 안 됩니다. 자신의 관심 분야를 탐구하고 발견해야 합니다. 발견한 분야에 속한 기업과 직업을 더 깊이 이해하기 위해 노력해야 합니다. 지금부터 매일 정보를 쌓아가면 지원 시점에 큰 힘이 됩니다. "제가 귀사에 도움이 되는 인재입니다"라고 설득력 있게 어필할 수 있습니다. 기업은 지원 서류를 검토할 때 보유 기술과 경험의 화려함만으로 당락을 결정하지 않습니다. 지원자의 이력을 읽으며 관심의 흐름이 어느 방향으로 향하는지 관찰하여 만날지, 채용할지를 결정합니다. 학교에서 배운 과목, 사회에서 쌓은 경험, 개인적으로 해본 일들을 통해 지원자의 관심사를 파악합니다. 그 개인의 역사가 회사가 지향하는 바와 일치할 때 만남이 성사됩니다. 최종 합격 역시 면접에서 나눈 대화 속에서 얼마나 비슷한 생각을 공유하는지가 핵심입니다. 오늘은 취업과 채용이라는 주제를 심도 있게 생각해보면 어떨까요? 그동안 이 주제를 너무 가볍게 여겼다면, 오늘은 자리에 앉아 취업과 채용에 대해 떠오르는 생각을 종이에 적어보시기 바랍니다. 아마 미처 깨닫지 못했던 개념들을 이해하게 될 것입니다. 조금 더 이해하게 되면 상대방이 무엇에 관심을 갖는지 보이기 시작할 것이고, 그러면 자신이 준비해야 할 것도 명확해질 것입니다.﻿

이해관계 연결

오만한 사람이 아니라 절실한 사람에게 기회가 주어져야한다. 오만한 사람은 사실 그럴만한 실력이 없다.

오만한 사람이 아니라 절실한 사람에게 기회가 주어져야한다. 오만한 사람은 사실 그럴만한 실력이 없다.

최근 취준생들을 멘토링하다 보면, 소프트웨어 개발 기본기는 뒷전이고 AI 코딩 도구만 열심히 파고 계신 분들을 자주 만나게 됩니다. 졸업까지 시간이 많이 남은 대학생이라면 AI 중심으로 미래를 준비하는 것도 충분히 좋은 전략일 수 있습니다. 하지만 당장 구직이 필요한 상황이라면, 현재 채용 시장에서 무엇을 더 중요하게 보는지 한 번쯤 점검해 보실 필요가 있습니다.

미디어나 인플루언서들은 마치 이제 AI만 있으면 모든 게 다 이뤄질 것처럼 이야기하지만, 실제 채용 과정에서는 AI에게 코딩을 시키는 능력을 직무 수행에 있어서 필수 요건으로 보지는 않습니다. 대부분의 채용 공고에서 AI 활용 능력은 마지막에 나오는 선택 사항일 뿐이며, 특히 많은 분들이 선망하는 네카라쿠배나 해외 빅테크를 목표로 하신다면 더욱 그렇습니다.

AI를 잘 다루면 분명 가산점을 받을 수 있겠지만, 못 쓴다고 해서 큰  결격 사유가 되지는 않습니다. 하지만 개발자로서 기본 소양이 부족하면 면접에서 쉽게 드러나고, 현실적으로 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. AI 도구는 하루가 다르게 변하고 있고, 활용법은 입사 후에도 금방 익힐 수 있습니다. 하지만 부족한 기본기를 길러주는 데는 상대적으로 많은 시간과 노력이 필요합니다.

여기서 제가 말하는 기본기는 단순히 알고리즘과 자료구조만을 뜻하지 않습니다. 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 이해, 디버깅과 문제 해결 능력, API 설계와 시스템 아키텍처, 애플리케이션 배포와 모니터링, 테스트 자동화와 품질 관리, 기술적인 의사 결정, 동료와 소통하고 협업하는 자세 등이 포함됩니다. 숙련된 면접관들은 지원자로 부터 이런 부분을 아주 정확하게 짚어냅니다.

게다가 많은 기업에서 보안이나 정책, 규제, 비용, 망 분리 등 여러 제약 때문에 외부처럼 자유롭게 AI를 쓰기 어렵습니다. 무엇보다도, 아직 업계에서 AI 활용한 소프트웨어 개발 능력을 공정하고 효율적으로 평가할 수 있는 프로세스가 확립되지 않았습니다. 그래서 대부분의 기술 면접은 여전히 지원자의 경험과 역량을 평가하는 질문이나 과제 중심으로 진행되며, 면접관들도 그렇게 훈련되어 있습니다.

결국, 적어도 지금 시점에서는 기본기를 튼튼히 다진 사람이 소프트웨어 개발자로서 시장에서 더 큰 경쟁력을 가질 수 있습니다. AI가 세상을 바꿀 기술이라는 점에는 이견이 없지만, 그렇다고 해서 지금 당장 여러분의 취업을 보장하지는 않습니다. 현업에서 중요하게 여기는 기본기를 먼저 단단히 쌓고, 그 위에 AI 활용 능력을 더한다면 좀 더 효과적인 구직 준비가 되실 거라고 생각합니다.

요즘 전 세계적으로 구직이 정말 쉽지 않은 시장 상황에서, 취업 준비로 고생하는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 제 조언이 방향을 잘못 잡고 계신 분들께 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다! 🙏

최근 취준생들을 멘토링하다 보면, 소프트웨어 개발 기본기는 뒷전이고 AI 코딩 도구만 열심히 파고 계신 분들을 자주 만나게 됩니다. 졸업까지 시간이 많이 남은 대학생이라면 AI 중심으로 미래를 준비하는 것도 충분히 좋은 전략일 수 있습니다. 하지만 당장 구직이 필요한 상황이라면, 현재 채용 시장에서 무엇을 더 중요하게 보는지 한 번쯤 점검해 보실 필요가 있습니다. 미디어나 인플루언서들은 마치 이제 AI만 있으면 모든 게 다 이뤄질 것처럼 이야기하지만, 실제 채용 과정에서는 AI에게 코딩을 시키는 능력을 직무 수행에 있어서 필수 요건으로 보지는 않습니다. 대부분의 채용 공고에서 AI 활용 능력은 마지막에 나오는 선택 사항일 뿐이며, 특히 많은 분들이 선망하는 네카라쿠배나 해외 빅테크를 목표로 하신다면 더욱 그렇습니다. AI를 잘 다루면 분명 가산점을 받을 수 있겠지만, 못 쓴다고 해서 큰&nbsp; 결격 사유가 되지는 않습니다. 하지만 개발자로서 기본 소양이 부족하면 면접에서 쉽게 드러나고, 현실적으로 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. AI 도구는 하루가 다르게 변하고 있고, 활용법은 입사 후에도 금방 익힐 수 있습니다. 하지만 부족한 기본기를 길러주는 데는 상대적으로 많은 시간과 노력이 필요합니다. 여기서 제가 말하는 기본기는 단순히 알고리즘과 자료구조만을 뜻하지 않습니다. 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 이해, 디버깅과 문제 해결 능력, API 설계와 시스템 아키텍처, 애플리케이션 배포와 모니터링, 테스트 자동화와 품질 관리, 기술적인 의사 결정, 동료와 소통하고 협업하는 자세 등이 포함됩니다. 숙련된 면접관들은 지원자로 부터 이런 부분을 아주 정확하게 짚어냅니다. 게다가 많은 기업에서 보안이나 정책, 규제, 비용, 망 분리 등 여러 제약 때문에 외부처럼 자유롭게 AI를 쓰기 어렵습니다. 무엇보다도, 아직 업계에서 AI 활용한 소프트웨어 개발 능력을 공정하고 효율적으로 평가할 수 있는 프로세스가 확립되지 않았습니다. 그래서 대부분의 기술 면접은 여전히 지원자의 경험과 역량을 평가하는 질문이나 과제 중심으로 진행되며, 면접관들도 그렇게 훈련되어 있습니다. 결국, 적어도 지금 시점에서는 기본기를 튼튼히 다진 사람이 소프트웨어 개발자로서 시장에서 더 큰 경쟁력을 가질 수 있습니다. AI가 세상을 바꿀 기술이라는 점에는 이견이 없지만, 그렇다고 해서 지금 당장 여러분의 취업을 보장하지는 않습니다. 현업에서 중요하게 여기는 기본기를 먼저 단단히 쌓고, 그 위에 AI 활용 능력을 더한다면 좀 더 효과적인 구직 준비가 되실 거라고 생각합니다. 요즘 전 세계적으로 구직이 정말 쉽지 않은 시장 상황에서, 취업 준비로 고생하는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 제 조언이 방향을 잘못 잡고 계신 분들께 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다! 🙏

개발자 취업을 위해 AI보다 먼저 챙겨야 할 것

AI 코딩 에이전트를 활용해 복잡한 CDP 코호트 로직의 ‘테스트 코드’를 빠르게 작성, 개선함으로써 개발 안정성과 효율을 높인 실전 사례와 방법을 공유합니다.

AI와 함께 테스트 코드 작성 하기

무신사 테크블로그에 Claude Code를 활용한 테스트 코드 작성 경험을 공유했습니다.
복잡한 비즈니스 로직을 AI 코딩 에이전트를 통해 안정성과 생산성을 동시에 높인 사례인데요. 마틴 파울러가 말했듯, LLM은 본질적으로 환각이기에 프롬프트 기법을 서로 공유하는 것이 무엇보다 중요하다고 생각합니다.

👉 테스트 코드 작성 시간 단축 – 기존 1~2일 걸리던 작업을 AI로 30분 만에 완료
👉 Plan–Act–Review 사이클 – 단계를 나눠 요청하며 AI와 협업하는 실전 방법
👉 깊게 생각해 프롬프트 – 추론 확장 기법
👉 리팩토링 및 Git 워크플로우 자동화 – 프로세스 자동화와 AI 활용 지표 관리

단순히 “AI가 코드를 대신 작성해준다”는 이야기를 넘어, 개발자가 주도권을 가지고 AI를 파트너로 활용할 수 있는지에 초점을 맞췄습니다. AI가 아직 낯설거나, 더 전략적으로 활용하고 싶은 분들께 실질적인 인사이트가 되었으면 합니다.


https://medium.com/musinsa-tech/ai%EC%99%80-%ED%95%A8%EA%BB%98-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%9E%91%EC%84%B1-%ED%95%98%EA%B8%B0-8a04225ed51a

무신사 테크블로그에 Claude Code를 활용한 테스트 코드 작성 경험을 공유했습니다. 복잡한 비즈니스 로직을 AI 코딩 에이전트를 통해 안정성과 생산성을 동시에 높인 사례인데요. 마틴 파울러가 말했듯, LLM은 본질적으로 환각이기에 프롬프트 기법을 서로 공유하는 것이 무엇보다 중요하다고 생각합니다. 👉 테스트 코드 작성 시간 단축 – 기존 1~2일 걸리던 작업을 AI로 30분 만에 완료 👉 Plan–Act–Review 사이클 – 단계를 나눠 요청하며 AI와 협업하는 실전 방법 👉 깊게 생각해 프롬프트 – 추론 확장 기법 👉 리팩토링 및 Git 워크플로우 자동화 – 프로세스 자동화와 AI 활용 지표 관리 단순히 “AI가 코드를 대신 작성해준다”는 이야기를 넘어, 개발자가 주도권을 가지고 AI를 파트너로 활용할 수 있는지에 초점을 맞췄습니다. AI가 아직 낯설거나, 더 전략적으로 활용하고 싶은 분들께 실질적인 인사이트가 되었으면 합니다. https://medium.com/musinsa-tech/ai%EC%99%80-%ED%95%A8%EA%BB%98-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%9E%91%EC%84%B1-%ED%95%98%EA%B8%B0-8a04225ed51a

Medium

🍿🥤 우리 회사 백엔드 개발자 채용 과제 공개 (신입/주니어/시니어 동일)

과제를 드리기 전 가벼운 미팅을 진행한 후에, 지원자의 이력과 적합한 포지션에 따라 다르게 드리고 있긴 합니다만, 보통 다음 정도의 과제를 드리고 있습니다.

참고로, 당연하지만, 과제를 완벽하게 해결하기를 바라지는 않고요. 평가하고 싶은 내용은 리서치 역량 60%, 구현 역량 40% 정도.

과제를 제출 한 뒤에는, 진행하면서 어떤 과정을 거쳤는지, 구현한 코드에 대해 질문하는 코드 리뷰 과정을 거칩니다.

이 과정에서 구현보다는 리뷰 과정이 중요한데, 본인이 조사하거나 만든걸 제대로 이해하고 답변을 하시는 분들이 많지 않더라고요..

별거 아니지만 참고해주시고.. 아미고 많관부 🫣

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📄 과제 내용

1. WebRTC 로 실시간 음성 통역을 하는 간단한 웹 앱을 만듭니다.

2. 음성 대화 서버는 사용자가 연결되면, 사용자마다 각각 Agent 프로세스가 하나씩 뜨는 방식입니다.

3. 음성 대화 서버의 사용자는 매우 유동적임을 가정합니다. 동시에 대화하는 사용자수가 0이었다가 바로 수백명이 될 수 있습니다.

4. 사용자가 연결 버튼을 눌렀을 때 첫 연결 속도가 1~2초 이내여야 합니다.

5. WebRTC나 서버 인프라는 PaaS/IaaS를 적극적으로 활용하셔도 됩니다.

6. 비용은 1인당/분당 2~3원 미만이어야합니다.

✍️ 제출 내용과 방법

- 아키텍처 설계를 간략하게 작성해주세요.

- 구현은 완벽하지 않아도 됩니다. 컨셉 증명이 가능한 수준으로 작동만 되면 됩니다.

- 3일 이상 시간이 걸리실 것 같으면 문서만 작성해주셔도 됩니다.

- 만드신 코드는 GitHub 에 올리고 알려주세요.

- AI를 적극적으로 사용하셔도 됩니다.

🍿🥤 우리 회사 백엔드 개발자 채용 과제 공개 (신입/주니어/시니어 동일) 과제를 드리기 전 가벼운 미팅을 진행한 후에, 지원자의 이력과 적합한 포지션에 따라 다르게 드리고 있긴 합니다만, 보통 다음 정도의 과제를 드리고 있습니다. 참고로, 당연하지만, 과제를 완벽하게 해결하기를 바라지는 않고요. 평가하고 싶은 내용은 리서치 역량 60%, 구현 역량 40% 정도. 과제를 제출 한 뒤에는, 진행하면서 어떤 과정을 거쳤는지, 구현한 코드에 대해 질문하는 코드 리뷰 과정을 거칩니다. 이 과정에서 구현보다는 리뷰 과정이 중요한데, 본인이 조사하거나 만든걸 제대로 이해하고 답변을 하시는 분들이 많지 않더라고요.. 별거 아니지만 참고해주시고.. 아미고 많관부 🫣 — 📄 과제 내용 1. WebRTC 로 실시간 음성 통역을 하는 간단한 웹 앱을 만듭니다. 2. 음성 대화 서버는 사용자가 연결되면, 사용자마다 각각 Agent 프로세스가 하나씩 뜨는 방식입니다. 3. 음성 대화 서버의 사용자는 매우 유동적임을 가정합니다. 동시에 대화하는 사용자수가 0이었다가 바로 수백명이 될 수 있습니다. 4. 사용자가 연결 버튼을 눌렀을 때 첫 연결 속도가 1~2초 이내여야 합니다. 5. WebRTC나 서버 인프라는 PaaS/IaaS를 적극적으로 활용하셔도 됩니다. 6. 비용은 1인당/분당 2~3원 미만이어야합니다. ✍️ 제출 내용과 방법 - 아키텍처 설계를 간략하게 작성해주세요. - 구현은 완벽하지 않아도 됩니다. 컨셉 증명이 가능한 수준으로 작동만 되면 됩니다. - 3일 이상 시간이 걸리실 것 같으면 문서만 작성해주셔도 됩니다. - 만드신 코드는 GitHub 에 올리고 알려주세요. - AI를 적극적으로 사용하셔도 됩니다.

🍿🥤 우리 회사 백엔드 개발자 채용 과제 공개 (신입/주니어/시니

재능은 개개인의 고유한 인장이라 생각했고 평범한 저는 그게 없는 사람이라 여겼어요. 그래서 제 문장을 의심하고 자질을 시험했던 순간이 많았죠.
⠀
하지만 쓰다 보니 재능의 정의가 달라졌어요. 지금은 이렇게 생각해요. 재능은 품고 태어나는 게 아니라 좋아하는 그것 때문에 내가 두려워하고 싫어하는 무언가를 감내하고 견딜 수 있게 만드는 힘이라구요. 서서히 내 안에 새겨지는 것이라고 여겨요.
⠀
성해나, 『우리가 열 번을 나고 죽을 때』

재능은 개개인의 고유한 인장이라 생각했고 평범한 저는 그게 없는 사람이라 여겼어요. 그래서 제 문장을 의심하고 자질을 시험했던 순간이 많았죠.⠀하지만 쓰다 보니 재능의 정의가 달라졌어요. 지금은 이렇게 생각해요. 재능은 품고 태어나는 게 아니라 좋아하는 그것 때문에 내가 두려워하고 싫어하는 무언가를 감내하고 견딜 수 있게 만드는 힘이라구요. 서서히 내 안에 새겨지는 것이라고 여겨요.⠀성해나, 『우리가 열 번을 나고 죽을 때』

《재능은 좋아하는 것 때문에 두려움을 감내하는 힘》

너의 AI파워를 보여줘! AI 활용 역량 경진대회

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🏆 총 상금 1억 5천만 원! 국내 최대 AI 활용 능력 대회 <AI TOP 100> 참가자 모집 시작!

AI 시대, 당신의 잠재력을 증명할 무대가 열립니다. 놀라운 아이디어를 가진 고등학생부터, AI로 업무 효율을 높이고 싶은 직장인, 그리고 숨은 AI 고수까지!

코딩을 몰라도, AI 전문가가 아니어도 괜찮습니다. 다양한 AI 도구를 활용해 문제를 해결하는 당신의 능력을 보여주세요!

✅ 이런 분들을 기다립니다
 * AI와 함께라면 어떤 문제든 해결할 수 있다고 생각하는 분
 * 나의 AI 활용 능력이 어느 정도인지 시험해보고 싶은 분
 * 미래를 바꿀 새로운 도전에 가슴이 뛰는 분
 * 
 
✅ 대회 개요
 * 총 상금: 1억 5천만 원 (대상 3,000만 원)
 * 지원 자격: AI에 진심인 만 14세 이상 누구나
 * 신청 기간: 9.24(수) ~ 10.10(금) 18:00
 * 특징: 개발 지식 No! 오직 AI 도구 활용 능력으로 승부!

🔥 선착순 3,000명 조기 마감될 수 있으니, 고민하는 순간 늦습니다! 지금 바로 당신의 가능성에 도전하세요.

▶️ 참가 신청하기: https://aitop100.org

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🏆 국내 최대 AI 활용 능력 대회 <AI TOP 100> 참가자

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살면서 지금까지 한 번도 이력서를 작성해본 경험이 없는 분들을 위해 가이드 문서를 만들어 보았습니다. 대단한 내용이 들어있는 것은 아니고, 이력서 초안을 완성하기 위해 기본적으로 필요한 내용에 대해서 설명하고 있습니다. 당연히 알고 있는 내용도 있을테지만, 누구나 따라하면 초안을 작성할 수 있도록 쉽게 설명하려고 노력했습니다.

가이드 문서의 궁극적인 목적은 이력서의 기능을 제대로 알고, 초안 작성 시작의 두려움을 없애는 것입니다. 이력서는 자신의 경험과 역량을 정리하는 문서입니다. 작성은 자신이 하지만, 이력서를 읽는 사람은 따로 있습니다. 그래서 내용을 작성할 때, 글을 읽는 사람이 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 설명하는 것이 좋습니다. 다르게 표현하면, 자신만 아는 표현으로 설명하면 다른 사람이 이력서를 읽고 바르게 해석하기 어렵습니다.

이력서의 목적은 자신이 가진 경험과 역량을 정리하는 것입니다. 따라서 이력서에는 경험과 역량 위주로 내용을 구성해야 합니다. 경험과 역량을 잘 드러낼 수 있다면, 이력서 형식, 구성 등 전통적인 방식을 굳이 따를 필요가 없다고 생각합니다. 실제로 본인 개성을 잘 드러내는 이력서 양식, 항목의 배치 등 신선한 아이디어를 보여주는 내용이 긍정적인 평가를 받기도 합니다. 경험과 역량을 잘 보여준다는 기능이 본질이고, 그밖에 형식, 분량 등 내용은 얼마든지 변화해도 괜찮은 부가적인 요소입니다.

그럼 이력서를 처음 작성하는 우리가 고민해야 하는 일은 어떻게 하면 내 경험과 역량을 잘 표현할 수 있을지에 대한 내용입니다. 이력서에 넣을 항목과 항목의 배치, 항목 별 작성할 구체적인 내용의 구성 등 세부적인 의사결정이 필요합니다. 먼저 큰 그림을 그리고, 구체적인 내용을 하나씩 작성하며 완성해 나아가는 전략이 좋습니다. 무턱대고 기존 이력서 양식에 내용을 채워넣기 시작하면, 그저 평범한 입사 지원자 A가 되기 쉽습니다. 합격 가능성이 높은 이력서는 다른 입사 지원자와 차별된 요소가 필요하다는 점을 기억해야 합니다.
이력서에 기본적으로 포함되어야 하는 내용은 개인 프로필 정보 (이름, 연락처, 사진), 학력, 경력, 직무 관련 경험, 자기소개 정도입니다. 위와 같은 항목은 정말 최소한의 내용으로 그밖에 자신의 강점을 잘 드러낼 수 있는 부분이 있다면, 얼마든지 이력서에 추가로 작성할 수 있습니다. 예를 들면, 입사 지원 직무 관련 자격증, 대외활동 등 역량을 드러내는 내용이 있습니다.

이력서에 들어가는 항목과 구성이 어느 정도 뻔하게 있는데, 무슨 재주로 다른 지원자와 차별화되게 어필할 수 있냐고 궁금한 분들이 계실 것입니다. 비슷한 경험과 역량을 가진 상황에서 다르게 보여줄 수 있는 방법은 내용을 구체적으로 작성하는 것입니다. 보통 경험을 설명한다고 하면, 자신이 했던 일을 나열하기 바쁩니다. 이것도 했고, 저것도 했봤으니 인재라고 어필합니다. 그런데 생각해보세요. A 직무로 입사 지원하는 사람 중에 이것과 저것 해보지 않은 사람이 있을까요? 물론 특별히 대단한 경험을 하신 분들도 계십니다. 그러나 아주 평범한 우리들은 특별하거나 대단하지 않은 경험 소재를 갖고 있습니다.

구체적인 경험 설명이라 함은 그 일을 왜 시작했는지 배경을 밝히는 것부터 출발합니다. 그리고 일을 진행하는 과정에서 중요하게 생각했던 내용을 강조합니다. 결과로 만든 객관적인 자료와 주관적인 해석 즉, 배우고 깨달은 내용을 작성합니다. 왜 시작했고, 어떻게 고민했으며, 무엇을 만들었고, 얼만큼 배웠는지 경험을 사례로 소개하는 것입니다.

예를 들면, 콘텐츠를 제작해보았다고 작성하는 것보다 콘텐츠를 만들게 된 배경, 콘텐츠 기획 - 제작 - 배포 - 성과 측정 과정에서 중요하게 생각한 내용, 정량적 성과, 정성적 성과에 대한 설명으로 경험을 작성해보세요. 꼭 이러한 구조가 아니더라도 본인이 가진 경험을 나열하지 말고 구체적으로 설명할 수 있도록 작성해보세요.
문서를 읽고 작성자의 모습이 입체적으로 떠오를 수 있도록 만드는 것이 좋습니다. 평면적으로 내용을 작성하면 전혀 감동과 재미를 느낄 수 없습니다. 여러분이 좋아하는 웹툰, 소설 등 작품을 떠올려 보는 것입니다. 푹 빠져서 밤새 읽게 되는 내용은 어떤 매력이 있는 콘텐츠인가요? 여러분의 이력서가 매력적인 한 편의 에세이가 되길 진심으로 응원합니다.

이력서 초안 작성 가이드 바로가기 ▼
https://drive.google.com/file/d/1wZWSxNXPeYI4ySn-175vdhCG-EmDR6nu/view?usp=sharing

﻿살면서 지금까지 한 번도 이력서를 작성해본 경험이 없는 분들을 위해 가이드 문서를 만들어 보았습니다. 대단한 내용이 들어있는 것은 아니고, 이력서 초안을 완성하기 위해 기본적으로 필요한 내용에 대해서 설명하고 있습니다. 당연히 알고 있는 내용도 있을테지만, 누구나 따라하면 초안을 작성할 수 있도록 쉽게 설명하려고 노력했습니다. 가이드 문서의 궁극적인 목적은 이력서의 기능을 제대로 알고, 초안 작성 시작의 두려움을 없애는 것입니다. 이력서는 자신의 경험과 역량을 정리하는 문서입니다. 작성은 자신이 하지만, 이력서를 읽는 사람은 따로 있습니다. 그래서 내용을 작성할 때, 글을 읽는 사람이 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 설명하는 것이 좋습니다. 다르게 표현하면, 자신만 아는 표현으로 설명하면 다른 사람이 이력서를 읽고 바르게 해석하기 어렵습니다. 이력서의 목적은 자신이 가진 경험과 역량을 정리하는 것입니다. 따라서 이력서에는 경험과 역량 위주로 내용을 구성해야 합니다. 경험과 역량을 잘 드러낼 수 있다면, 이력서 형식, 구성 등 전통적인 방식을 굳이 따를 필요가 없다고 생각합니다. 실제로 본인 개성을 잘 드러내는 이력서 양식, 항목의 배치 등 신선한 아이디어를 보여주는 내용이 긍정적인 평가를 받기도 합니다. 경험과 역량을 잘 보여준다는 기능이 본질이고, 그밖에 형식, 분량 등 내용은 얼마든지 변화해도 괜찮은 부가적인 요소입니다. 그럼 이력서를 처음 작성하는 우리가 고민해야 하는 일은 어떻게 하면 내 경험과 역량을 잘 표현할 수 있을지에 대한 내용입니다. 이력서에 넣을 항목과 항목의 배치, 항목 별 작성할 구체적인 내용의 구성 등 세부적인 의사결정이 필요합니다. 먼저 큰 그림을 그리고, 구체적인 내용을 하나씩 작성하며 완성해 나아가는 전략이 좋습니다. 무턱대고 기존 이력서 양식에 내용을 채워넣기 시작하면, 그저 평범한 입사 지원자 A가 되기 쉽습니다. 합격 가능성이 높은 이력서는 다른 입사 지원자와 차별된 요소가 필요하다는 점을 기억해야 합니다.이력서에 기본적으로 포함되어야 하는 내용은 개인 프로필 정보 (이름, 연락처, 사진), 학력, 경력, 직무 관련 경험, 자기소개 정도입니다. 위와 같은 항목은 정말 최소한의 내용으로 그밖에 자신의 강점을 잘 드러낼 수 있는 부분이 있다면, 얼마든지 이력서에 추가로 작성할 수 있습니다. 예를 들면, 입사 지원 직무 관련 자격증, 대외활동 등 역량을 드러내는 내용이 있습니다. 이력서에 들어가는 항목과 구성이 어느 정도 뻔하게 있는데, 무슨 재주로 다른 지원자와 차별화되게 어필할 수 있냐고 궁금한 분들이 계실 것입니다. 비슷한 경험과 역량을 가진 상황에서 다르게 보여줄 수 있는 방법은 내용을 구체적으로 작성하는 것입니다. 보통 경험을 설명한다고 하면, 자신이 했던 일을 나열하기 바쁩니다. 이것도 했고, 저것도 했봤으니 인재라고 어필합니다. 그런데 생각해보세요. A 직무로 입사 지원하는 사람 중에 이것과 저것 해보지 않은 사람이 있을까요? 물론 특별히 대단한 경험을 하신 분들도 계십니다. 그러나 아주 평범한 우리들은 특별하거나 대단하지 않은 경험 소재를 갖고 있습니다. 구체적인 경험 설명이라 함은 그 일을 왜 시작했는지 배경을 밝히는 것부터 출발합니다. 그리고 일을 진행하는 과정에서 중요하게 생각했던 내용을 강조합니다. 결과로 만든 객관적인 자료와 주관적인 해석 즉, 배우고 깨달은 내용을 작성합니다. 왜 시작했고, 어떻게 고민했으며, 무엇을 만들었고, 얼만큼 배웠는지 경험을 사례로 소개하는 것입니다. 예를 들면, 콘텐츠를 제작해보았다고 작성하는 것보다 콘텐츠를 만들게 된 배경, 콘텐츠 기획 - 제작 - 배포 - 성과 측정 과정에서 중요하게 생각한 내용, 정량적 성과, 정성적 성과에 대한 설명으로 경험을 작성해보세요. 꼭 이러한 구조가 아니더라도 본인이 가진 경험을 나열하지 말고 구체적으로 설명할 수 있도록 작성해보세요.문서를 읽고 작성자의 모습이 입체적으로 떠오를 수 있도록 만드는 것이 좋습니다. 평면적으로 내용을 작성하면 전혀 감동과 재미를 느낄 수 없습니다. 여러분이 좋아하는 웹툰, 소설 등 작품을 떠올려 보는 것입니다. 푹 빠져서 밤새 읽게 되는 내용은 어떤 매력이 있는 콘텐츠인가요? 여러분의 이력서가 매력적인 한 편의 에세이가 되길 진심으로 응원합니다. 이력서 초안 작성 가이드 바로가기 ▼https://drive.google.com/file/d/1wZWSxNXPeYI4ySn-175vdhCG-EmDR6nu/view?usp=sharing﻿

이력서 초안 작성법

1. 창업의 세계에서는 스마트함이 덕목이 아닙니다.

2. 가장 중요한 것은 끈기와 꾸준함입니다. 그리고 계획보다는 실행이 더 중요합니다.

3. 얼마나 반복적으로 삽질을 하는지, 될 때까지 계속 하는지, 포기하지는 않는지 이런 것이 더 중요합니다.

4. 그래서 포기하기 전까지는 실패한 것이 아니라고 합니다.


#창업가의습관

1. 창업의 세계에서는 스마트함이 덕목이 아닙니다.​2. 가장 중요한 것은 끈기와 꾸준함입니다. 그리고 계획보다는 실행이 더 중요합니다.​3. 얼마나 반복적으로 삽질을 하는지, 될 때까지 계속 하는지, 포기하지는 않는지 이런 것이 더 중요합니다.​4. 그래서 포기하기 전까지는 실패한 것이 아니라고 합니다. #창업가의습관

< 계획 말고 실행, 똑똑함보다 꾸준함이 승리한다 >

함께 소스코드를 까보며 기술면접부터 실무 설계까지, AI 시대에 필요한 깊은 이해와 자신만의 관점을 갖출 수 있도록 도와드릴게요. Next.js를 단순히 "써본" 개발자에서, 왜 그렇게 쓰는지 "이해하는" 전문가로 성장하세요.

Next.js 까보기: "쓸 줄 아는 개발자"에서 "알고 쓰는 개발자"로

저는 비전공자 출신 프론트엔드 엔지니어입니다.
처음엔 기술에 대한 깊이가 없는 것에 열등감이 컸습니다.
현업에서도 프레임워크를 사용할 줄은 알았지만,
왜 이렇게 구현해야 하는지에 대해 설명할 수 없었어요.

공부를 할 때에도 어디까지 공부해야할지
어떻게 공부해야 효율적으로 공부할지
막막하기만 했습니다.

이대로 계속 멈춰 있을수는 없어서
어느날 결심 했습니다.
"설명할 수 있을 때까지 끝까지 파보자."
현업에서 제일 자주 쓰던 Next.js에 대해
단순한 사용법을 넘어, 설계 의도를 파악하려고
소스 코드를 파헤치기 시작했어요.

그 과정에서 깨달은 건,
구현 방법보다 등장 배경과 동작 원리를 아는 것이
진짜 개발 실력 향상에 도움이 된다는 것이었습니다.
(자연스럽게 이직을 위한 기술면접 준비에도 도움이 되었어요.
가능하다면 여러분도 직접
소스코드를 분석하며 공부 하는걸 추천드립니다.)

그렇게 공부한 결과
깊이 있게 설명할 수 있는 엔지니어가 되었어요.
(Next.js 로 강의 자체 제공 플랫폼을 개발할 수 있을 정도의
개발 역량도 쌓게 되었습니다.)

이렇게 성장한 과정에서 얻은 지식을 정리해서
〈Next.js 까보기 강의>로 담아냈습니다.

이 강의는 단순 튜토리얼이 아니라,
“왜 / 언제 / 어떻게”를 기준으로 Next.js를 이해하고 적용하는 방법을 다룹니다.
RSC, Server Actions, Partial Prerendering 같은 기능을
“쓸줄 아는 개발자”가 아니라 “알고 쓰는 개발자”로 성장하고 싶은 분께 추천합니다.

https://www.productengineer.info/course/3a92c676-e4eb-484f-bd33-bcb2bd2707e7

이번 기회에 함께 공부하실 분들을 위해
특별하게 30% 할인 쿠폰을 준비했어요.
(쿠폰코드: ProductEngineer)

그럼 강의에서 뵈어요 👍

저는 비전공자 출신 프론트엔드 엔지니어입니다.처음엔 기술에 대한 깊이가 없는 것에 열등감이 컸습니다.현업에서도 프레임워크를 사용할 줄은 알았지만,왜 이렇게 구현해야 하는지에 대해 설명할 수 없었어요. 공부를 할 때에도 어디까지 공부해야할지어떻게 공부해야 효율적으로 공부할지막막하기만 했습니다. 이대로 계속 멈춰 있을수는 없어서어느날 결심 했습니다."설명할 수 있을 때까지 끝까지 파보자."현업에서 제일 자주 쓰던 Next.js에 대해단순한 사용법을 넘어, 설계 의도를 파악하려고소스 코드를 파헤치기 시작했어요. 그 과정에서 깨달은 건,구현 방법보다 등장 배경과 동작 원리를 아는 것이진짜 개발 실력 향상에 도움이 된다는 것이었습니다.(자연스럽게 이직을 위한 기술면접 준비에도 도움이 되었어요.가능하다면 여러분도 직접소스코드를 분석하며 공부 하는걸 추천드립니다.) 그렇게 공부한 결과깊이 있게 설명할 수 있는 엔지니어가 되었어요.(Next.js 로 강의 자체 제공 플랫폼을 개발할 수 있을 정도의개발 역량도 쌓게 되었습니다.) 이렇게 성장한 과정에서 얻은 지식을 정리해서〈Next.js 까보기 강의&gt;로 담아냈습니다. 이 강의는 단순 튜토리얼이 아니라,“왜 / 언제 / 어떻게”를 기준으로 Next.js를 이해하고 적용하는 방법을 다룹니다.RSC, Server Actions, Partial Prerendering 같은 기능을“쓸줄 아는 개발자”가 아니라 “알고 쓰는 개발자”로 성장하고 싶은 분께 추천합니다. https://www.productengineer.info/course/3a92c676-e4eb-484f-bd33-bcb2bd2707e7 이번 기회에 함께 공부하실 분들을 위해특별하게 30% 할인 쿠폰을 준비했어요.(쿠폰코드: ProductEngineer) 그럼 강의에서 뵈어요 👍

lnkd.in

저는 비전공자 출신 프론트엔드 엔지니어입니다.
처음엔 기술에 대한

과거에는 호기심과 탐구심이 독창적이고 혁신적인 도구들을 만들어냈지만, 오늘날 개발 문화는 점차 지표와 수익 중심으로 이동하고 있음예전의 개발자들은 단순한 호기심으로 쓸모없을 수도 있는 프로젝트를 만들며 순수한 학습과 실험에 몰두했음현재는 개발자들이 최신 프레임워크와 수치 최적화에 집착하며, 스스로에겐 흥미 없는 문제를 해결하려는 경향이 강해지고 있음이로 인

개발 문화가 죽어가고 있다: 호기심 많은 개발자는 사라졌다 | GeekNews

https://news.hada.io/topic?id=23222

GeekNews

https://news.hada.io/topic?id=23222

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2025년 9월 19일 (금) 뉴스 클리핑 & 동동의 테크 타운 : 오호츠크 리포트

클로드 코드, 지난 1개월 동안 이상했다면 맞습니다


8월~9월 사이 클로드가 이상하게 대답한 건 서버 인프라의 버그 3개 때문이었다고.
Anthropic이 공식 설명. (Anthropic 공식 블로그)
 * 피해 규모: 최악의 시간대에 소넷 4 요청의 16%가 영향받음. 클로드 코드 사용자 30%가 최소 1번은 이상한 답변 경험.
 * 영어로 물어봤는데 중간에 태국어로 갑자기 뜬금없이 인사하고 너무 맥락 없이 긴 내용을 언급하는 상황이 빈번하게 발생.
 * 3가지 동시다발 버그들: 1) 긴 대화/짧은 대화 분류 오류, 2) 출력 오염으로 엉뚱한 토큰 생성, 3) XLA 컴파일러 버그
 * 가장 황당한 점: 버그들이 겹쳐서 증상이 제각각이라 원인 찾기가 지옥이었음. 같은 질문도 한 번은 정상, 한 번은 이상하게 대답하는 식. 또 비싼 200달러짜리 내는 사용자는 거의 영향이 없었다는 사실.
 * 결국 "AI가 너무 복잡해서 버그도 복잡하다"는 현실. 멀티 플랫폼에서 AI 서비스 운영하는 경험이 현재 많지 않아서 이런 사례가 계속 발생할 듯
* 이 내용은 클로드와는 무관하고, 클로드 코드를 사용해서 코딩을 하는 분에게 해당합니다


ChatGPT 사용자 150만 대화 분석했더니
중국, 엔비디아 칩 테스트도 막아
엔비디아, 인텔에 7조원 투자로 미중 사이 줄타기
새로운 메타글래스 출시, 이번엔 진짜 뜰까

클로드 코드, 지난 1개월 동안 이상했다면 맞습니다 8월~9월 사이 클로드가 이상하게 대답한 건 서버 인프라의 버그 3개 때문이었다고. Anthropic이 공식 설명. (Anthropic 공식 블로그)<ul ><li>피해 규모: 최악의 시간대에 소넷 4 요청의 16%가 영향받음. 클로드 코드 사용자 30%가 최소 1번은 이상한 답변 경험.</li><li>영어로 물어봤는데 중간에 태국어로 갑자기 뜬금없이 인사하고 너무 맥락 없이 긴 내용을 언급하는 상황이 빈번하게 발생.</li><li>3가지 동시다발 버그들: 1) 긴 대화/짧은 대화 분류 오류, 2) 출력 오염으로 엉뚱한 토큰 생성, 3) XLA 컴파일러 버그</li></ul><ul ><li>가장 황당한 점: 버그들이 겹쳐서 증상이 제각각이라 원인 찾기가 지옥이었음. 같은 질문도 한 번은 정상, 한 번은 이상하게 대답하는 식. 또 비싼 200달러짜리 내는 사용자는 거의 영향이 없었다는 사실.</li><li>결국 "AI가 너무 복잡해서 버그도 복잡하다"는 현실. 멀티 플랫폼에서 AI 서비스 운영하는 경험이 현재 많지 않아서 이런 사례가 계속 발생할 듯</li></ul>* 이 내용은 클로드와는 무관하고, 클로드 코드를 사용해서 코딩을 하는 분에게 해당합니다 ChatGPT 사용자 150만 대화 분석했더니중국, 엔비디아 칩 테스트도 막아엔비디아, 인텔에 7조원 투자로 미중 사이 줄타기새로운 메타글래스 출시, 이번엔 진짜 뜰까

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9월 셋째주. 지난 1개월동안 클로드 코드가 이상했다면? 맞습니다

1. 나는 관리자의 결과물이 그가 관리하는 조직의 결과물이라고 생각한다. 그 이상도, 그 이하도 아니다.

2. 그러므로 관리자 자신의 생산성은 그가 이끄는 팀으로부터 더 많은 결과물을 산출할 수 있는가에 달려 있다.

#하이아웃풋메니지먼트 📚
#팀으로증명하라

1. 나는 관리자의 결과물이 그가 관리하는 조직의 결과물이라고 생각한다. 그 이상도, 그 이하도 아니다. 2. 그러므로 관리자 자신의 생산성은 그가 이끄는 팀으로부터 더 많은 결과물을 산출할 수 있는가에 달려 있다. #하이아웃풋메니지먼트 📚 #팀으로증명하라

https://blog.naver.com/madaboutit/223383090234

고려대학교에서 컴퓨터과학을 전공하고 이동통신사에서 사회생활을 시작했습니다. 조금은 생소했던 그 업무가 저의 첫 Product Management 업무였습니다. 이후 네이버에서 서비스 기획자, 쿠팡에서 Product Owner로 일했습니다. 지금은 여행중계 플랫폼 서비스를 제공하는 마이리얼트립에서 Product Manager 및 Growth Team을 맡고 있습니다.

스페이스오디티 부대표/CPO

장홍석

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< 혹시, 리더인 당신 혼자서만 일하고 있지는 않습니까? >

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