재직자 대상 커리어 성장 코스, INNER CIRCLE

패스트캠퍼스 : INNER CIRCLE | 패스트캠퍼스

주니어 개발자로서 몇 년을 일하다 보면 자연스럽게 아래와 같은 고민들을 하실 것 같습니다.

“앞으로 5년 후에도 개발자로 살아남을 수 있을까?”
“사수도 없고, 내가 혼자서 잘하고 있는 게 맞을까?”
“풀스택 개발자로 취업은 했지만, 실무에선 무슨 일이 어떻게 돌아가는지 막막하다.”
“회사에서 주어진 일만 할 게 아니라, 내가 정말 원하는 프로젝트를 해보고 싶다.”

저도 물론 경험했던 고민들이고, 특강 및 멘토링 때 매번 말씀드리는 내용이지만
이런 고민들을 해결할 수 있는 여러 방법중에 좋은것 하나는 A-Z 까지 경험해볼 수 있는 프로젝트를 진행하는 겁니다.

이와 관련되서 도움을 받으실 수 있을만한 교육 과정이 있어 공유드립니다.

바로 이너서클(INNER CIRCLE) 이라는 교육인데요, 제가 느꼈던 이너서클 교육의 가장 큰 장점은 다음과 같습니다.

📌 실무 중심의 팀프로젝트 커리큘럼
단순한 이론 수업이 아닌, 13주간 100% 팀 프로젝트 중심 커리큘럼으로 진행되어 회사에서는 경험할 수 없는 다양한 매력적인 프로젝트를 A 부터 Z 까지 진행함으로써 한단계 더 성장하는 기회가 될 수 있습니다.

📌 실시간 온라인 진행 가능
100% 실시간 온라인으로 진행하는 재직자 대상 무료 교육으로 평일 저녁, 주말에 진행하기 때문에 직장과 병행하여 수강이 가능합니다.
또한 이너서클 과정 전반에 걸쳐 패스트캠퍼스의 온라인 VOD 강의를 제공하여 커리큘럼 진행중에 얼마든지 이론적 보완과 성장이 가능합니다.

📌 동료들과 함께 성장
이너서클은 혼자가 아닌 동료 개발자들과의 협력을 경험할 수 있게 도와줍니다.
프로젝트를 진행하며 동료 개발자들간의 피드백과 상호 평가를 통해 성장하고, 수료 후에도 오프라인 네트워킹으로 지속적인 교류가 가능합니다.

📌 업계 상위 1% 리더와 검증된 동료
IT 업계 최고의 리더(네카라쿠배 출신의 IT 테크 리더)들이 강사로 참여하고, 이러한 리더들의 꼼꼼한 선발절차를 거쳐 팀프로젝트를 같이할 동료들이 선발된다고 합니다.
개발팀장, CTO 등을 하셨던 리더분들이기 때문에 높은 수준의 실무 노하우를 배울 수 있고 이런 검증된 동료들과의 실전 경험과 교류는 개발자의 커리어를 쌓아가는데 매우 중요하다고 생각합니다.

📌 비용
450만 원 상당의 교육비가 전액 국비 지원으로 무료입니다.
또한 이너서클 수료 후, 패스트캠퍼스 취준생 멘토링 프로그램에 참여할 수 있는 기회가 주어지게 되는데 만약 프로그램에 참여하게 된다면 이에 대한 수익을 얻을 수 있다고 합니다.

📌 창업 및 프로젝트 지원
팀별 프로젝트 진행 시, 프로젝트 지원금이 제공되며, 수료 후 창업을 준비한다면 패스트캠퍼스 미디어 노출, 인터뷰 등 다양한 지원을 받을 수 있습니다.

성장에 목마르신 모든 분들이 참여하실 수 있다면 좋겠지만, 3년차 이상의 경력이 있으신 분들 중 최종적으로 선별된 50명만 교육에 참여가 가능하다고 합니다.🥲

10월 27일까지 사전 신청을 완료하면, 얼리버드 이벤트로 개발자 커리어와 취업 시장에 관한 인사이트, 이너서클에 대한 사전 설명을 제공하는 멤버십 가이드 초대권도 드린다고 하니 관심있으신 분들은 이점 참고해주시면 좋겠습니다.
(설명회는 10월 31일 19시에 온라인 라이브로 진행 예정이라고 합니다.)

🔗 신청 바로 가기: https://bit.ly/3U5CQu3 

추가로 이너서클 측에서 감사하게도 제 이름으로 추천인 코드를 입력 후 수강 등록을 완료하면
대기업 이직을 위한 자기소개서 작성법 전자책을 무료로 받을 수 있게 해주신다고 하니 이 점도 참고해주세요.

🎁 추천인 코드 입력 방법
 1. 신청 바로 가기(https://bit.ly/3U5CQu3)에서 신청하기 버튼 클릭
 2. 신청 폼 작성
 3. 마지막 인지 경로 항목 작성 시 Other 클릭
 4. 주관식 문항에 추천인 코드 [이양일] 작성

이 글이 성장하고 싶으신 주니어 개발자 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 🙏

주니어 개발자로서 몇 년을 일하다 보면 자연스럽게 아래와 같은 고민들을 하실 것 같습니다. “앞으로 5년 후에도 개발자로 살아남을 수 있을까?” “사수도 없고, 내가 혼자서 잘하고 있는 게 맞을까?” “풀스택 개발자로 취업은 했지만, 실무에선 무슨 일이 어떻게 돌아가는지 막막하다.” “회사에서 주어진 일만 할 게 아니라, 내가 정말 원하는 프로젝트를 해보고 싶다.” 저도 물론 경험했던 고민들이고, 특강 및 멘토링 때 매번 말씀드리는 내용이지만이런 고민들을 해결할 수 있는 여러 방법중에 좋은것 하나는 A-Z 까지 경험해볼 수 있는 프로젝트를 진행하는 겁니다. 이와 관련되서 도움을 받으실 수 있을만한 교육 과정이 있어 공유드립니다. 바로 이너서클(INNER CIRCLE) 이라는 교육인데요, 제가 느꼈던 이너서클 교육의 가장 큰 장점은 다음과 같습니다. 📌 실무 중심의 팀프로젝트 커리큘럼단순한 이론 수업이 아닌, 13주간 100% 팀 프로젝트 중심 커리큘럼으로 진행되어 회사에서는 경험할 수 없는 다양한 매력적인 프로젝트를 A 부터 Z 까지 진행함으로써 한단계 더 성장하는 기회가 될 수 있습니다. 📌 실시간 온라인 진행 가능100% 실시간 온라인으로 진행하는 재직자 대상 무료 교육으로 평일 저녁, 주말에 진행하기 때문에 직장과 병행하여 수강이 가능합니다.또한 이너서클 과정 전반에 걸쳐 패스트캠퍼스의 온라인 VOD 강의를 제공하여 커리큘럼 진행중에 얼마든지 이론적 보완과 성장이 가능합니다. 📌 동료들과 함께 성장이너서클은 혼자가 아닌 동료 개발자들과의 협력을 경험할 수 있게 도와줍니다.프로젝트를 진행하며 동료 개발자들간의 피드백과 상호 평가를 통해 성장하고, 수료 후에도 오프라인 네트워킹으로 지속적인 교류가 가능합니다. 📌 업계 상위 1% 리더와 검증된 동료IT 업계 최고의 리더(네카라쿠배 출신의 IT 테크 리더)들이 강사로 참여하고, 이러한 리더들의 꼼꼼한 선발절차를 거쳐 팀프로젝트를 같이할 동료들이 선발된다고 합니다.개발팀장, CTO 등을 하셨던 리더분들이기 때문에 높은 수준의 실무 노하우를 배울 수 있고 이런 검증된 동료들과의 실전 경험과 교류는 개발자의 커리어를 쌓아가는데 매우 중요하다고 생각합니다. 📌 비용450만 원 상당의 교육비가 전액 국비 지원으로 무료입니다.또한 이너서클 수료 후, 패스트캠퍼스 취준생 멘토링 프로그램에 참여할 수 있는 기회가 주어지게 되는데 만약 프로그램에 참여하게 된다면 이에 대한 수익을 얻을 수 있다고 합니다. 📌 창업 및 프로젝트 지원팀별 프로젝트 진행 시, 프로젝트 지원금이 제공되며, 수료 후 창업을 준비한다면 패스트캠퍼스 미디어 노출, 인터뷰 등 다양한 지원을 받을 수 있습니다. 성장에 목마르신 모든 분들이 참여하실 수 있다면 좋겠지만, 3년차 이상의 경력이 있으신 분들 중 최종적으로 선별된 50명만 교육에 참여가 가능하다고 합니다.🥲 10월 27일까지 사전 신청을 완료하면, 얼리버드 이벤트로 개발자 커리어와 취업 시장에 관한 인사이트, 이너서클에 대한 사전 설명을 제공하는 멤버십 가이드 초대권도 드린다고 하니 관심있으신 분들은 이점 참고해주시면 좋겠습니다.(설명회는 10월 31일 19시에 온라인 라이브로 진행 예정이라고 합니다.) 🔗 신청 바로 가기: https://bit.ly/3U5CQu3&nbsp; 추가로 이너서클 측에서 감사하게도 제 이름으로 추천인 코드를 입력 후 수강 등록을 완료하면대기업 이직을 위한 자기소개서 작성법 전자책을 무료로 받을 수 있게 해주신다고 하니 이 점도 참고해주세요. 🎁 추천인 코드 입력 방법<ol ><li>신청 바로 가기(https://bit.ly/3U5CQu3)에서&nbsp;신청하기&nbsp;버튼 클릭</li><li>신청 폼 작성</li><li>마지막&nbsp;인지 경로&nbsp;항목 작성 시&nbsp;Other&nbsp;클릭</li><li>주관식 문항에 추천인 코드 [이양일] 작성</li></ol> 이 글이 성장하고 싶으신 주니어 개발자 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 🙏

엘리스트랙

📢 실무 프로젝트로 성장하고 싶은 주니어 개발자 분들에게

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토스증권의 UX 리서처인 예슬님 글입니다.
모른다고 못하는게 아니라 능동적으로 움직이는 모습이 인상깊네요.

https://toss.tech/article/new-uxresearch-invest

토스증권의 UX 리서처인 예슬님 글입니다.모른다고 못하는게 아니라 능동적으로 움직이는 모습이 인상깊네요. https://toss.tech/article/new-uxresearch-invest

toss.tech

투자를 모르는데 어떻게 증권 UX 리서처를 해요?

저는 하고 싶은 일을 하느라 바쁘거든요 | 일하기 싫어요.일하고 싶은 회사로 만들어주세요.   밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법  밀레니얼 세대인 나는 어려서부터 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐다. 그래서 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 마음이 드는지, 동기 부여가 되는지가 중요했다. 그건 첫 직장에 들어가서 일을 할 때에도 마찬가지였다.   처음엔 회사가 나에게 동기 부여해주기를 

12화 동기 부여는 회사가 책임져 주세요

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다.

밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법
저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다

권리만 알고 책임은 모른다는 것
첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다.

아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.
아마추어는
 * "시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",
 * "왜 해야 하는지 모르겠어요",
 * "제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,
프로는
 * "영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",
 * "일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.
일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다.

어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라
동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다.

동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.
동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다.

직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법
 * 우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기
 * 커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기
 * 밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기
 * 책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)
 * 업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다. 밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다 권리만 알고 책임은 모른다는 것첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다. 아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.아마추어는<ul ><li>"시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",</li><li>"왜 해야 하는지 모르겠어요",</li><li>"제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,</li></ul>프로는<ul ><li>"영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",</li><li>"일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.</li></ul>일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다. 어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다. 동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다. 직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법<ul ><li>우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기</li><li>커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기</li><li>밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기</li><li>책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)</li><li>업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기</li></ul>

Brunch Story

동기부여는 회사가 책임져 주세요

앱 시작 화면에 개발자 핸드폰 전화번호를 적어놔봐라. 그래도 전화 안 온다. 예전에 누군가에게 들었던 이야기.

사용자의 목소리

앱 시작 화면에 개발자 핸드폰 전화번호를 적어놔봐라. 그래도 전화 안 온다.
예전에 누군가에게 들었던 이야기.

인상적이었습니다. 진짜 그럴까?

커피한잔도 앱 시작 화면 정도는 아니지만 홈페이지 하단에 고객센터 전화번호를 노출해두고 있습니다.
말이 고객 센터지, 제가 가진 두 개의 핸드폰 번호 중 하나입니다.

가끔 전화가 오면 긴장 반 설렘 반으로 전화를 받습니다.
하지만 불행히도(?) 사용자분들에게 전화가 오기보단 스팸 전화가 대부분입니다.
난 사용자들 목소리가 듣고 싶은 건데.

커피한잔에서 사용자들에게 보내는 메일은 발신 전용 메일이 없습니다.
발신 전용으로 보낸다는 건 답장을 보내지 말라는 뜻.
사용자들 목소리 듣기가 얼마나 어려운데…

이야기를 더 많이 들어보기 위해 정말 스플래시 화면에 전화번호를 한 번 노출해 봐야겠습니다.

https://jeho.page/essay/2024/10/17/user-voice.html

앱 시작 화면에 개발자 핸드폰 전화번호를 적어놔봐라. 그래도 전화 안 온다. 예전에 누군가에게 들었던 이야기. 인상적이었습니다. 진짜 그럴까? 커피한잔도 앱 시작 화면 정도는 아니지만 홈페이지 하단에 고객센터 전화번호를 노출해두고 있습니다. 말이 고객 센터지, 제가 가진 두 개의 핸드폰 번호 중 하나입니다. 가끔 전화가 오면 긴장 반 설렘 반으로 전화를 받습니다. 하지만 불행히도(?) 사용자분들에게 전화가 오기보단 스팸 전화가 대부분입니다. 난 사용자들 목소리가 듣고 싶은 건데. 커피한잔에서 사용자들에게 보내는 메일은 발신 전용 메일이 없습니다. 발신 전용으로 보낸다는 건 답장을 보내지 말라는 뜻. 사용자들 목소리 듣기가 얼마나 어려운데… 이야기를 더 많이 들어보기 위해 정말 스플래시 화면에 전화번호를 한 번 노출해 봐야겠습니다. https://jeho.page/essay/2024/10/17/user-voice.html

K리그 프로그래머

앱 스토어 리뷰에 사용자의 목소리가 주로 표현되더라고요. 

초거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 사용하는 애플리케이션의 개발 및 배포 과정에서 발생하는 문제들은 ML 모델의 개발과 배포 과정에서 생기는 문제들과 마찬가지로 매우 다양하다. 처음 한 번은 LLM 기반 서비스를 만들하고 배포할 수 있지만, 그 후 LLM이 업그레이드되거나 새로운 LLM을 써보려고 한다면 어떤 최적화 및 검증 프로세스를 갖고 있느냐가 굉장히 중요해진다. 여기서 차별화된 경쟁력이 나오며, 이를 LLMOps 엔지니어가 담당하게 된다.

LLMOps는 LLM을 활용하는 다양한 서비스 개발과 운영에 필요한데 보통 RAG(Retrieval Augmented Genenration)라는 모양을 갖는 것이 현재로는 일반적이며 도메인과 관련된 지식을 벡터DB로 별도로 저장하고 이를 최종 프롬프트 생성에 사용하게 된다. 몇 가지 예를 들어보면 다음과 같다.

 1. 대화형 AI 서비스: 챗봇 및 가상 비서 등등
 2. 콘텐츠 생성 및 편집: 작문, 자동 번역, 뉴스 기사 생성 등등
 3. 교육 및 학습: 개인화된 학습 보조 도구, 자동 채점 및 피드백 시스템, 언어학습 등등
 4. 비즈니스 인텔리전스: 데이터 분석 및 보고서 생성, 시장 트렌드 분석 등등
 5. 의료 및 헬스케어: 의료 기록 분석 및 요약, 보험사 청구서 자동 작성, 질병 진단 보조 등등
 6. 법률 및 규제: 법률 문서 분석 및 요약, 계약서 검토 자동화 등등
 7. 소프트웨어 개발: 코드 자동 생성 및 최적화, 버그 검출 및 수정 제안, 개발 문서 자동화
 8. 창작 및 엔터테인먼트: 음악 작곡, 게임 시나리오 및 캐릭터 생성 등등
 9. ...

LLMOps는 위와 같은 서비스를 만듬에 있어 LLM 관련 최적화와 운영, 관리를 책임지는 직군이다. 이 직무는 머신러닝 모델의 생애주기를 관리하는 MLOps와 아주 유사하지만, 머신 러닝 모델을 직접 만들고 그것의 생애를 관리하는 것이 아니라 누군가 만든 LLM(ChatGPT, Claude, Gemini 등등)을 가져다 쓰면서 프롬프트 관리와 RAG와 같은 서비스라면 벡터 DB 등 다른 시스템이 존재하게 되는데 이를 전체적으로 최적화하고 평가하고 배포 후에 비용 등을 관리하면서 운영한다는 점이 다르다.

아직은 LLMOps팀이 전체 프로세스에 걸쳐 사용할 수 있는 하나의 플랫폼은 존재하지 않다고 보여지고 (그런 방향성을 갖고 있는 툴들은 존재) 다양한 툴을 섞어 사용해야 한다.

 * RAG 빌딩 툴: LangChain과 Llama Index가 가장 대표적인데 이 둘의 성격이 많이 다르긴 하지만 LangChain은 너무 복잡한 느낌이 있어서 개인적으로는 Llama Index를 선호한다. 써본 적은 없지만 PromptFlow도 괜찮다는 이야기를 많이 들었다.
 * 벡터 DB: Pinecone, ElasticSearch, Weaviate, VESPA, FAISS, GCP Vertex 등등 아주 많다. 개인적으로는 벡터 임베딩을 통한 검색 뿐만 아니라 키워드 기반 검색도 같이 사용하는 것이 더 효율적이라 생각하기에 이 두 가지를 잘 지원해주는 VESPA가 개인적으로는 가장 마음에 든다
 * 프롬프트 실험 및 관리: 많이 사용해본 툴이 없긴 하지만 Vellum, Baserun이 가장 많이 쓰이는 것으로 보인다. LangChain은 이 부분을 어느 정도 커버하긴 한다.
 * 성능 평가 툴: LLM 기반의 앱의 성능을 평가할 수 있는 테스트셋이 필요하고 이를 버저닝하고 관리할 수 있는 툴이 필요하다. RAG라면 사용되는 벡터DB로부터 사용자 질의와 관련된 정보를 검색해야 하는데 결과 품질을 평가할 수 있는 테스트셋도 필요하다. Ragas, Haystack, Truelens 등이 있고 LangChain도 이 기능을 일부 지원한다

업무에 대해 더 이야기해보자면 보통 LLMOps팀은 개발자와 도메인 전문가 두 직군의 사람이 협업을 하는 형태로 일을 하게 된다.

 * 도메인 전문가 (프롬프트 엔지니어): 프롬프트를 바꿔가며 최적화를 수행하는 역할하는데 결국은 테스트 데이터를 만들어 벡터 DB 등의 검색 품질을 평가하고 최종적으로 RAG 시스템의 품질을 평가해야 한다. 이 과정에서 개발자와 밀접한 협업을 하게 된다.
 * 개발자 (RAG 시스템 개발자): 벡터 DB을 주기적으로 빌딩하고 검색을 수행하며 LLM을 API로 통해 관리(실패시 재시도하거나 다른 LLM 시도, 비용 관리 등등 운영적인 부분이 중요)하며 전체적인 아키덱처를 잡되 프롬프트와 관련된 부분이나 검색 최적화와 관계된 부분에 있어서 앞서 도메인 전문가와 긴밀하게 일을 하게 된다.

개발자 같은 경우 다양한 파이프라인을 만들어야 하는데 하나는 벡터 DB 등의 데이터베이스를 빌딩하는데 필요한 데이터 소스를 긁어오는 ETL 파이프라인과 이렇게 쌓인 데이터들로부터 최종 데이터를 만들고 이를 벡터 DB 등으로 로딩하는 ELT와 Reverse ETL 파이프라인등을 만들어야 하는데 여기서 바로 데이터 엔지니어링 스킬이 필요하다. 다른 파이프라인은 사용자 질의로부터 시작해서 최종적으로 사용자에게 응답을 리턴하는 런타임 파이프라인이며 여기에는 벡터 DB 질의와 LLM 질의 등이 포함되며 비용과 응답 시간 등등 관리해야할 항목이 많다.

LLMOps팀의 개발은 여러 사이클을 반복하는 형태로 이뤄지게 되는데 보통 아래와 같은 스텝을 필요로 한다.

 1. LLM 서비스 기획
 2. 개발
    1. 프롬프트 시스템 개발 (도메인 전문가)
    2. RAG 파이프라인 개발 (개발자). 여기에는 앞에 이야기한 데이터 파이프라인의 개발도 포함된다.
 3. 평가: 오프라인 테스트셋으로 검색과 최종 결과물 평가 두 종류를 가질 수 있다면 최적이다
 4. 스테이징 시스템 배포 후 다시 평가
    1. 이 때는 온라인 테스트도 수행
    2. 전체적인 응답속도 평가도 중요
 5. 만족할 만한 결과가 나올 때까지 2-4를 반복한다.
 6. 최종 배포 후 모니터링 (이때 비용 모니터링도 중요)

LLMOps팀이 궁극적으로 목표로 삼아야 하는 시스템은 도메인 전문가가 개발자와 아주 밀접한 의사소통 없이 셀프 서비스 형태로 원하는 LLM 기반 서비스를 만들 수 있는 No Code 혹은 Low Code 프레임웍을 만드는 것이다. 아직은 이 방향으로 뚜렷한 위너는 안 보이는데 곧 나오지 않을까 싶다. 혹시라도 알고 있는 서비스나 툴이 있다면 댓글 부탁!

다음 글에서는 데이터 웨어하우스에 관해서 프로덕션 데이터베이스와 비교해가며 더 설명해보고자 한다.

초거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 사용하는 애플리케이션의 개발 및 배포 과정에서 발생하는 문제들은 ML 모델의 개발과 배포 과정에서 생기는 문제들과 마찬가지로 매우 다양하다. 처음 한 번은 LLM 기반 서비스를 만들하고 배포할 수 있지만, 그 후 LLM이 업그레이드되거나 새로운 LLM을 써보려고 한다면 어떤 최적화 및 검증 프로세스를 갖고 있느냐가 굉장히 중요해진다. 여기서 차별화된 경쟁력이 나오며, 이를 LLMOps 엔지니어가 담당하게 된다. LLMOps는 LLM을 활용하는 다양한 서비스 개발과 운영에 필요한데 보통 RAG(Retrieval Augmented Genenration)라는 모양을 갖는 것이 현재로는 일반적이며 도메인과 관련된 지식을 벡터DB로 별도로 저장하고 이를 최종 프롬프트 생성에 사용하게 된다. 몇 가지 예를 들어보면 다음과 같다. <ol ><li>대화형 AI 서비스: 챗봇 및 가상 비서 등등</li><li>콘텐츠 생성 및 편집: 작문, 자동 번역, 뉴스 기사 생성 등등</li><li>교육 및 학습: 개인화된 학습 보조 도구, 자동 채점 및 피드백 시스템, 언어학습 등등</li><li>비즈니스 인텔리전스: 데이터 분석 및 보고서 생성, 시장 트렌드 분석 등등</li><li>의료 및 헬스케어: 의료 기록 분석 및 요약, 보험사 청구서 자동 작성, 질병 진단 보조 등등</li><li>법률 및 규제: 법률 문서 분석 및 요약, 계약서 검토 자동화 등등</li><li>소프트웨어 개발: 코드 자동 생성 및 최적화, 버그 검출 및 수정 제안, 개발 문서 자동화</li><li>창작 및 엔터테인먼트: 음악 작곡, 게임 시나리오 및 캐릭터 생성 등등</li><li>...</li></ol> LLMOps는 위와 같은 서비스를 만듬에 있어 LLM 관련 최적화와 운영, 관리를 책임지는 직군이다. 이 직무는 머신러닝 모델의 생애주기를 관리하는 MLOps와 아주 유사하지만, 머신 러닝 모델을 직접 만들고 그것의 생애를 관리하는 것이 아니라 누군가 만든 LLM(ChatGPT, Claude, Gemini 등등)을 가져다 쓰면서 프롬프트 관리와 RAG와 같은 서비스라면 벡터 DB 등 다른 시스템이 존재하게 되는데 이를 전체적으로 최적화하고 평가하고 배포 후에 비용 등을 관리하면서 운영한다는 점이 다르다. 아직은 LLMOps팀이 전체 프로세스에 걸쳐 사용할 수 있는 하나의 플랫폼은 존재하지 않다고 보여지고 (그런 방향성을 갖고 있는 툴들은 존재) 다양한 툴을 섞어 사용해야 한다. <ul ><li>RAG 빌딩 툴: LangChain과 Llama Index가 가장 대표적인데 이 둘의 성격이 많이 다르긴 하지만 LangChain은 너무 복잡한 느낌이 있어서 개인적으로는 Llama Index를 선호한다. 써본 적은 없지만 PromptFlow도 괜찮다는 이야기를 많이 들었다.</li><li>벡터 DB: Pinecone, ElasticSearch, Weaviate, VESPA, FAISS, GCP Vertex 등등 아주 많다. 개인적으로는 벡터 임베딩을 통한 검색 뿐만 아니라 키워드 기반 검색도 같이 사용하는 것이 더 효율적이라 생각하기에 이 두 가지를 잘 지원해주는 VESPA가 개인적으로는 가장 마음에 든다</li><li>프롬프트 실험 및 관리: 많이 사용해본 툴이 없긴 하지만 Vellum, Baserun이 가장 많이 쓰이는 것으로 보인다. LangChain은 이 부분을 어느 정도 커버하긴 한다.</li><li>성능 평가 툴: LLM 기반의 앱의 성능을 평가할 수 있는 테스트셋이 필요하고 이를 버저닝하고 관리할 수 있는 툴이 필요하다. RAG라면 사용되는 벡터DB로부터 사용자 질의와 관련된 정보를 검색해야 하는데 결과 품질을 평가할 수 있는 테스트셋도 필요하다. Ragas, Haystack, Truelens 등이 있고 LangChain도 이 기능을 일부 지원한다</li></ul> 업무에 대해 더 이야기해보자면 보통 LLMOps팀은 개발자와 도메인 전문가 두 직군의 사람이 협업을 하는 형태로 일을 하게 된다. <ul ><li>도메인 전문가 (프롬프트 엔지니어): 프롬프트를 바꿔가며 최적화를 수행하는 역할하는데 결국은 테스트 데이터를 만들어 벡터 DB 등의 검색 품질을 평가하고 최종적으로 RAG 시스템의 품질을 평가해야 한다. 이 과정에서 개발자와 밀접한 협업을 하게 된다.</li><li>개발자 (RAG 시스템 개발자): 벡터 DB을 주기적으로 빌딩하고 검색을 수행하며 LLM을 API로 통해 관리(실패시 재시도하거나 다른 LLM 시도, 비용 관리 등등 운영적인 부분이 중요)하며 전체적인 아키덱처를 잡되 프롬프트와 관련된 부분이나 검색 최적화와 관계된 부분에 있어서 앞서 도메인 전문가와 긴밀하게 일을 하게 된다.</li></ul> 개발자 같은 경우 다양한 파이프라인을 만들어야 하는데 하나는 벡터 DB 등의 데이터베이스를 빌딩하는데 필요한 데이터 소스를 긁어오는 ETL 파이프라인과 이렇게 쌓인 데이터들로부터 최종 데이터를 만들고 이를 벡터 DB 등으로 로딩하는 ELT와 Reverse ETL 파이프라인등을 만들어야 하는데 여기서 바로 데이터 엔지니어링 스킬이 필요하다. 다른 파이프라인은 사용자 질의로부터 시작해서 최종적으로 사용자에게 응답을 리턴하는 런타임 파이프라인이며 여기에는 벡터 DB 질의와 LLM 질의 등이 포함되며 비용과 응답 시간 등등 관리해야할 항목이 많다. LLMOps팀의 개발은 여러 사이클을 반복하는 형태로 이뤄지게 되는데 보통 아래와 같은 스텝을 필요로 한다. <ol ><li>LLM 서비스 기획</li><li>개발<ol ><li>프롬프트 시스템 개발 (도메인 전문가)</li><li>RAG 파이프라인 개발 (개발자). 여기에는 앞에 이야기한 데이터 파이프라인의 개발도 포함된다.</li></ol></li><li>평가: 오프라인 테스트셋으로 검색과 최종 결과물 평가 두 종류를 가질 수 있다면 최적이다</li><li>스테이징 시스템 배포 후 다시 평가<ol ><li>이 때는 온라인 테스트도 수행</li><li>전체적인 응답속도 평가도 중요</li></ol></li><li>만족할 만한 결과가 나올 때까지 2-4를 반복한다.</li><li>최종 배포 후 모니터링 (이때 비용 모니터링도 중요)</li></ol> LLMOps팀이 궁극적으로 목표로 삼아야 하는 시스템은 도메인 전문가가 개발자와 아주 밀접한 의사소통 없이 셀프 서비스 형태로 원하는 LLM 기반 서비스를 만들 수 있는 No Code 혹은 Low Code 프레임웍을 만드는 것이다. 아직은 이 방향으로 뚜렷한 위너는 안 보이는데 곧 나오지 않을까 싶다. 혹시라도 알고 있는 서비스나 툴이 있다면 댓글 부탁! 다음 글에서는 데이터 웨어하우스에 관해서 프로덕션 데이터베이스와 비교해가며 더 설명해보고자 한다.

데이터 이야기 #9: LLMOps 엔지니어

안녕하세요. 데이터 리차드입니다.

현재 다양한 AI를 활용한 프로덕트와 플랫폼이 등장하고 있습니다.
시대의 흐름에 맞추어 AI를 잘 활용하고자 하지만, 어떻게 시작해야 할지 망설이고 있나요?
그렇다면 datarichard가 만든 AI 명령어 저장소 아카이브를 사용해보세요.

AI 명령어 저장소는 아래와 같은 기능을 제공합니다.

- AI 활용 분야별 플랫폼 리스트 및 링크를 제공합니다
- 프롬프트 작성 방법 및 케이스별 템플릿을 제공합니다.
- AI 활용 상황 별 예시 베스트 케이스들을 제공합니다.
- AI 모델 맞춤형 프롬프트 수정 및 변환을 도와줍니다.

각 플랫폼에서 사용하는 프롬프트와 아웃풋의 결과를 서로 비교하고,
가장 효율적인 프롬프트를 생성하여 업무와 생산성에 활용해보세요.

AI 명령어 저장소 아카이브는 29,800원에 학습 패키지로 출시될 예정입니다.

앞으로도 DATA/AI를 재미있고 가치있게 배울 수 있도록 datarichard가 함께 하겠습니다.

#데이터리차드 #학습패키지 #명령어아카이브 #AI

안녕하세요. 데이터 리차드입니다. 현재 다양한 AI를 활용한 프로덕트와 플랫폼이 등장하고 있습니다. 시대의 흐름에 맞추어 AI를 잘 활용하고자 하지만, 어떻게 시작해야 할지 망설이고 있나요? 그렇다면 datarichard가 만든 AI 명령어 저장소 아카이브를 사용해보세요. AI 명령어 저장소는 아래와 같은 기능을 제공합니다. - AI 활용 분야별 플랫폼 리스트 및 링크를 제공합니다 - 프롬프트 작성 방법 및 케이스별 템플릿을 제공합니다. - AI 활용 상황 별 예시 베스트 케이스들을 제공합니다. - AI 모델 맞춤형 프롬프트 수정 및 변환을 도와줍니다. 각 플랫폼에서 사용하는 프롬프트와 아웃풋의 결과를 서로 비교하고, 가장 효율적인 프롬프트를 생성하여 업무와 생산성에 활용해보세요. AI 명령어 저장소 아카이브는 29,800원에 학습 패키지로 출시될 예정입니다. 앞으로도 DATA/AI를 재미있고 가치있게 배울 수 있도록 datarichard가 함께 하겠습니다. #데이터리차드 #학습패키지 #명령어아카이브 #AI

AI 명령어 저장소 아카이브를 소개합니다

Express 프레임워크가 Node.js 생태계에서 대표 웹 프레임워크를 담당하고 있다면 Elysia는 Bun 생태계에서 비슷한 역할과 인지도를 갖고 있는 하고 있는 웹 프레임워크입니다.

물론 간단한 웹 서버를 개발할 때는 Bun에서 제공하는 HTTP 서버만으로도 충분할 때가 많지만, Elysia는 웹 서버 개발에 필요한 왠만한 기능이 모두 내장되어 있어서 단순한 서버 개발 뿐만 아니라 복잡한 서버 개발까지 사용할 수 있는 확장성이 띄어난 웹 프레임워크입니다.

타입스크립트를 바로 실행하는 Bun과 마찬가지로 Elysia도 타입스크립트에 매우 친화적인 API를 제공하면서도 개발자가 피곤하게 타입스크립트를 많이 작성하지 않도록 매우 인체 공학적으로 설계가 되어 있습니다. 다시 말해서, 다른 웹 프레임워크처럼 개발자에게 번거로운 타이핑(typing)을 강요하지 않고, 강력한 타입 추론을 통해서 코드 편집기에서 훌륭한 자동 완성(autocomplete)과 정적 타입 체킹을 제공합니다. 그래서 Elysia를 쓰면 마치 순수한(Vanilla) 자바스크립트를 쓰는 듯한 산뜻한 개발자 경험을 하면서도, 버그가 적은 견고한 서버 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.

아래 예제 코드를 보시면 Elysia의 API가 얼마나 아름답고 직관적인지 실감이 나실 겁니다. 딱히 Elysia를 배우시지 않으신 분도 코드만 보면 대강 웹 서버가 어떻게 동작하는지 감을 잡을 수 있을 정도니까요.

import { Elysia } from "elysia";

new Elysia()
  .get("/", "Hello World")
  .get("/image", Bun.file("mika.webp"))
  .get("/stream", function* () {
    yield "Hello";
    yield "World";
  })
  .ws("/realtime", {
    message(ws, message) {
      ws.send("got:" + message);
    },
  })
  .listen(3000);

Elysia는 개발자 경험 뿐만 아니라 성능 측면에서도 기존 웹 프레임워크를 압도하는 모습을 보여줍니다. 벤치마크 결과를 보면 Elysia는 초당 Express보다 무려 21배, Fastify보다 6배 많은 요청을 처리하는 것으로 알려져 있습니다. 지나친 단순화이지만 Node.js에서 Express 익스프레스 서버 인스턴스로 처리할 수 있는 트래픽을, Bun에서는 1개의 Elysia 서버 인스턴스로 처리할 수 있다는 말입니다. 단순히 런타임과 프레임워크를 바꿔서 이 정도의 성능 향상을 이룰 수 있다니, Bun과 Elysia는 정말 매력적인 조합이 아닐 수 없습니다.

Bun이 Node.js를 잇는 차세대 자바스크립트 런타임으로 급 부상하면서, Bun을 위해서 탄생한 웹 프레임워크인 Elysia도 큰 관심을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Elysia의 주요 특징과 사용법, 그리고 Elysia가 다른 웹 프레임워크와 어떻게 차별화되는지에 대해서 살펴보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/elysia/

혹시 Bun에 대해서 생소하신 분들께는 아래 게시물을 추천드리고 싶습니다.

📕 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: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/111998

Express 프레임워크가 Node.js 생태계에서 대표 웹 프레임워크를 담당하고 있다면 Elysia는 Bun 생태계에서 비슷한 역할과 인지도를 갖고 있는 하고 있는 웹 프레임워크입니다. 물론 간단한 웹 서버를 개발할 때는 Bun에서 제공하는 HTTP 서버만으로도 충분할 때가 많지만, Elysia는 웹 서버 개발에 필요한 왠만한 기능이 모두 내장되어 있어서 단순한 서버 개발 뿐만 아니라 복잡한 서버 개발까지 사용할 수 있는 확장성이 띄어난 웹 프레임워크입니다. 타입스크립트를 바로 실행하는 Bun과 마찬가지로 Elysia도 타입스크립트에 매우 친화적인 API를 제공하면서도 개발자가 피곤하게 타입스크립트를 많이 작성하지 않도록 매우 인체 공학적으로 설계가 되어 있습니다. 다시 말해서, 다른 웹 프레임워크처럼 개발자에게 번거로운 타이핑(typing)을 강요하지 않고, 강력한 타입 추론을 통해서 코드 편집기에서 훌륭한 자동 완성(autocomplete)과 정적 타입 체킹을 제공합니다. 그래서 Elysia를 쓰면 마치 순수한(Vanilla) 자바스크립트를 쓰는 듯한 산뜻한 개발자 경험을 하면서도, 버그가 적은 견고한 서버 애플리케이션을 작성할 수 있습니다. 아래 예제 코드를 보시면 Elysia의 API가 얼마나 아름답고 직관적인지 실감이 나실 겁니다. 딱히 Elysia를 배우시지 않으신 분도 코드만 보면 대강 웹 서버가 어떻게 동작하는지 감을 잡을 수 있을 정도니까요. <pre ><code>import { Elysia } from "elysia";

new Elysia()
 .get("/", "Hello World")
 .get("/image", Bun.file("mika.webp"))
 .get("/stream", function* () {
 yield "Hello";
 yield "World";
 })
 .ws("/realtime", {
 message(ws, message) {
 ws.send("got:" + message);
 },
 })
 .listen(3000);</code></pre> Elysia는 개발자 경험 뿐만 아니라 성능 측면에서도 기존 웹 프레임워크를 압도하는 모습을 보여줍니다. 벤치마크 결과를 보면 Elysia는 초당 Express보다 무려 21배, Fastify보다 6배 많은 요청을 처리하는 것으로 알려져 있습니다. 지나친 단순화이지만 Node.js에서 Express 익스프레스 서버 인스턴스로 처리할 수 있는 트래픽을, Bun에서는 1개의 Elysia 서버 인스턴스로 처리할 수 있다는 말입니다. 단순히 런타임과 프레임워크를 바꿔서 이 정도의 성능 향상을 이룰 수 있다니, Bun과 Elysia는 정말 매력적인 조합이 아닐 수 없습니다. Bun이 Node.js를 잇는 차세대 자바스크립트 런타임으로 급 부상하면서, Bun을 위해서 탄생한 웹 프레임워크인 Elysia도 큰 관심을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Elysia의 주요 특징과 사용법, 그리고 Elysia가 다른 웹 프레임워크와 어떻게 차별화되는지에 대해서 살펴보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/elysia/ 혹시 Bun에 대해서 생소하신 분들께는 아래 게시물을 추천드리고 싶습니다. 📕 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: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/111998

Elysia: Bun을 위한 인체 공학적 웹 프레임워크

📱🧑🏻‍💻 Day-34

✅ 디자이너 섭외&계약 완료
✅ 코어 API 기초 작업 완료

지난 2주간 텐션이 갑자기 떨어져서 계획보다 2주가량 늦어졌다. 😢 다시 열심히 해야지.

78일차쯤 앱스토어 릴리즈 목표. (하지만 목표는 목표일 뿐.. 🥲😇)

📱🧑🏻‍💻 Day-34 ✅ 디자이너 섭외&amp;계약 완료✅ 코어 API 기초 작업 완료 지난 2주간 텐션이 갑자기 떨어져서 계획보다 2주가량 늦어졌다. 😢 다시 열심히 해야지. 78일차쯤 앱스토어 릴리즈 목표. (하지만 목표는 목표일 뿐.. 🥲😇)

미쉐린 선정 만두국 맛집, 자하 손만두.

만두국 가격이..2만원..😳인데, 맛이.. 우리집에서 먹는, 엄마가 한 만두국이랑 완전히 똑같았다. 🤣

진짜 그짓말 안하고 만두피, 만두속, 국물까지 100% 똑같았음. 나는 지금까지 집에서 늘 2만원짜리 만두국을 먹고 살았던 것인가..😇

비꼬는 건 아니고, 깔끔한 맛과 좋은 경관이 한 번쯤은 가봐도 좋을만 한 곳은 맞음.

미쉐린 선정 만두국 맛집, 자하 손만두. 만두국 가격이..2만원..😳인데, 맛이.. 우리집에서 먹는, 엄마가 한 만두국이랑 완전히 똑같았다. 🤣 진짜 그짓말 안하고 만두피, 만두속, 국물까지 100% 똑같았음. 나는 지금까지 집에서 늘 2만원짜리 만두국을 먹고 살았던 것인가..😇 비꼬는 건 아니고, 깔끔한 맛과 좋은 경관이 한 번쯤은 가봐도 좋을만 한 곳은 맞음.

태어나보니 엄마가 급식대가. 뭐 이런건가요!! ㅎㅎ

겨우 매월 수억 쿼리 정도로 RDB가 좋다 DocumentDB(NoSQL)가 좋다 싸우거나, 혹은 단순한 CRUD만 처리하는 앱에 WASM으로 성능을 높였다며 기술을 자랑하는 우민들과, 두 가지의 장점을 합쳐 NewSQL을 만들거나 Edge용 Python을 만드는 진또배기들이 조화롭게(?) 공존하는 SNS는 참으로 신비로운 곳.

겨우 매월 수억 쿼리 정도로 RDB가 좋다 DocumentDB(NoSQL)가 좋다 싸우거나, 혹은 단순한 CRUD만 처리하는 앱에 WASM으로 성능을 높였다며 기술을 자랑하는 우민들과, 두 가지의 장점을 합쳐 NewSQL을 만들거나 Edge용 Python을 만드는 진또배기들이 조화롭게(?) 공존하는 SNS는 참으로 신비로운 곳.

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

일 잘하는 개발자는 어떤 개발자 일까요? 흔히 개발자를 평가할 때 코드의 품질이나 기술적 숙련도만을 중요시하는 경향이 있는데요. 토스에서는 '일 잘하는 개발자' 란 코드 작성 외에도 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 것이 더 중요하게 생각한다고 합니다. 다음은 토스가 중요하게 여기는 개발자의 자질들입니다:

요구사항을 넘어서는 통찰력
일 잘하는 개발자는 단순히 요구사항을 그대로 구현하는 것에 그치지 않습니다. 대신, 요구사항 속에 숨겨진 진정한 목적을 파악하고, 때로는 구현 없이도 그 목적을 달성할 수 있는 창의적인 방법을 제안합니다. 이는 단순한 '구현'을 넘어선 '문제 해결'에 초점을 맞추는 것입니다.

효율성과 가치의 균형
항상 효율성을 고민합니다. 예를 들어, "이 기능은 이렇게 하면 개발 시간을 절반으로 줄일 수 있을 것 같습니다. 먼저 이 방식으로 시도해보고, 나중에 더 발전시켜 보는 건 어떨까요?"와 같은 제안을 통해 극적인 효율 개선으로 이어질 수 있습니다.

'메이커'로서의 개발자
토스에서는 개발자를 단순한 '엔지니어'가 아닌 '메이커'로 부릅니다. 이는 개발자가 서비스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 용기 있게 의견을 내고, 이를 통해 자신과 동료의 시간을 절약하며 제품의 성공에 기여할 수 있습니다.

빠른 런칭과 사용자 피드백의 중요성
제품을 빨리 런칭하고 실제 사용자의 목소리를 듣는 것이 중요합니다. 내부에서 생각하는 사용자의 의견은 실제와 다를 수 있기 때문입니다. 기능을 짧고 빠르게 만들어 출시하는 것이 성공으로 가는 지름길일 수 있습니다.

그렇지만 위와같은 방식이 모든 조직과 제품에 보편적으로 적용되는 것은 아닙니다. 조직의 특성과 제품의 발전 단계에 따라 '일 잘하는 개발자' 정의와 역할은 달라질 수 있습니다. 기능 중심 조직이고, 이미 완성도 높은 단계의 제품이라면 개발 전략과 우선순위가 달라질 수 있습니다.
이 관점은 주로 '사일로' 라는 목적 조직과 제품 초기 단계의 상황에 초점을 맞추고 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=ZCg8kvtgcUg

일 잘하는 개발자는 어떤 개발자 일까요? 흔히 개발자를 평가할 때 코드의 품질이나 기술적 숙련도만을 중요시하는 경향이 있는데요. 토스에서는 '일 잘하는 개발자' 란 코드 작성 외에도 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 것이 더 중요하게 생각한다고 합니다. 다음은 토스가 중요하게 여기는 개발자의 자질들입니다: 요구사항을 넘어서는 통찰력일 잘하는 개발자는 단순히 요구사항을 그대로 구현하는 것에 그치지 않습니다. 대신, 요구사항 속에 숨겨진 진정한 목적을 파악하고, 때로는 구현 없이도 그 목적을 달성할 수 있는 창의적인 방법을 제안합니다. 이는 단순한 '구현'을 넘어선 '문제 해결'에 초점을 맞추는 것입니다. 효율성과 가치의 균형항상 효율성을 고민합니다. 예를 들어, "이 기능은 이렇게 하면 개발 시간을 절반으로 줄일 수 있을 것 같습니다. 먼저 이 방식으로 시도해보고, 나중에 더 발전시켜 보는 건 어떨까요?"와 같은 제안을 통해 극적인 효율 개선으로 이어질 수 있습니다. '메이커'로서의 개발자토스에서는 개발자를 단순한 '엔지니어'가 아닌 '메이커'로 부릅니다. 이는 개발자가 서비스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 용기 있게 의견을 내고, 이를 통해 자신과 동료의 시간을 절약하며 제품의 성공에 기여할 수 있습니다. 빠른 런칭과 사용자 피드백의 중요성제품을 빨리 런칭하고 실제 사용자의 목소리를 듣는 것이 중요합니다. 내부에서 생각하는 사용자의 의견은 실제와 다를 수 있기 때문입니다. 기능을 짧고 빠르게 만들어 출시하는 것이 성공으로 가는 지름길일 수 있습니다. 그렇지만 위와같은 방식이 모든 조직과 제품에 보편적으로 적용되는 것은 아닙니다. 조직의 특성과 제품의 발전 단계에 따라 '일 잘하는 개발자' 정의와 역할은 달라질 수 있습니다. 기능 중심 조직이고, 이미 완성도 높은 단계의 제품이라면 개발 전략과 우선순위가 달라질 수 있습니다.이 관점은 주로 '사일로' 라는 목적 조직과 제품 초기 단계의 상황에 초점을 맞추고 있습니다. https://www.youtube.com/watch?v=ZCg8kvtgcUg

www.youtube.com

토스가 바라보는 '일 잘하는 개발자': 코드를 넘어선 가치 창출

이모카세 1호는 매일 같이 우리 식탁에 오르는 음식으로 100명의 요리사 중 6위를 차지했어요. 일상적인 것으로 심사위원의 마음을 얻은 결과죠.

개발자인 우리도 일상적인 것으로 유저의 마음을 얻을 수 있어요. 화려하고 멋진, 최신의 기술이 아니라 일상적인 기술로도 유저의 마음을 얻을 수 있어요.

여러분이 일상에서 다루는 기술의 가능성은 작지 않아요. 새로운 기술은 필요한 순간에 적절하게 사용하면 그만이에요.

매일 반복되는 일상의 기술만 다룬다고 너무 조급해하지 않아도 괜찮아요. 여러분은 내공을 쌓고 계신 거니까요.

이모카세 1호는 매일 같이 우리 식탁에 오르는 음식으로 100명의 요리사 중 6위를 차지했어요. 일상적인 것으로 심사위원의 마음을 얻은 결과죠. 개발자인 우리도 일상적인 것으로 유저의 마음을 얻을 수 있어요. 화려하고 멋진, 최신의 기술이 아니라 일상적인 기술로도 유저의 마음을 얻을 수 있어요. 여러분이 일상에서 다루는 기술의 가능성은 작지 않아요. 새로운 기술은 필요한 순간에 적절하게 사용하면 그만이에요. 매일 반복되는 일상의 기술만 다룬다고 너무 조급해하지 않아도 괜찮아요. 여러분은 내공을 쌓고 계신 거니까요.

흑백요리사, 이모카세가 대단한 이유

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과거 퍼블리에서 근무하시던 민우님께서 퍼블리를 애도하며 써주신 글입니다. 결국 사업은 시장의 크기나 시장의 성장 가능성이 있는 곳에서 하는게 성공할 가능성이 높아진다 라는 의미가 담겨있습니다.

퍼블리의 첫 타겟 고객은 고급 컨텐츠, 지적 컨텐츠를 바라는 사람들이었습니다.
책 읽기를 좋아하고, 뛰어난 사람들은 어떤 생각을 하는지 궁금해하고, 남들이 모르는 걸 알게 되면 자랑하고 싶어서 근질근질거리는 사람들을 위한 컨텐츠를 표방하며 사람들을 끌어들였습니다.

그런데 회사에 들어가서 보니
구매 데이터를 분석하고, 구매자들을 만나서 심층 인터뷰를 하고, 광고를 집행해보면서 내린 결론 은 시장의 뚜렷한 한계가 있는걸로 보였습니다.
이 시장은 한계가 있고, 타겟 대상으로 뭔가를 파는 시장은 벤처 스케일의 스타트업이 타겟할 만큼의 규모가 나오지 않는다고 생각했습니다.
이 소수의 고객들 마저 '신선한 시도'에 돈을 내고 있는거지, 지속적으로 구매를 해줄 가능성은 낮다고 생각했습니다.

이 의견에 대해서 설득하지 못했습니다.
데이터를 분석하는, 고객을 만나는, 광고를 집행하는 사람도 저 혼자였기에 팀에 설득하기란 쉽지 않았습니다. 또한 고급 컨텐츠, 지적 컨텐츠에 커다란 애정을 가지고 있는 공동창업자를 설득하는 건 거의 불가능에 가까운 일이었습니다.
하지만 설득할 필요 없이 시장은 명확하게 피드백을 주고 있었습니다.

그러고 나서 조금씩 큰 시장을 찾아내려고 했었습니다.
고객이 제품에서 가치를 얻는 데에 걸리는 시간이 너무 길다고 판단했고, 짧은 호흡의 컨텐츠, 바로 써먹을 수 있는 컨텐츠를 제공해야 더 많은 고객이 이용할 것이라고 판단했습니다.
먹고사니즘이 걸려있는, 불안감을 해소하고 싶은 자들은 직업에 대한 불안이 큰 사람들일 거라 판단했고 그 결과로 사회 초년생들을 타겟하기 시작했습니다.

조금씩 고객 규모는 늘어났지만
너무 조금씩 늘어났고, 어느 순간에는 한계에 부딪혔다고 생각했습니다. 퍼블리가 타겟하는 고객은 '일을 더 잘하고 싶은 사람 & 꾸준히 정진하는 사람 & 능동적으로 텍스트를 읽고 이해하려는 사람 & 거기에 돈을 쓸 만큼 진심인 사람' 들의 교집합이기에 이 시장은 너무 작고, 아무리 광고비를 쏟아부어도 성장에 한계가 있을 것이라고 결론을 내렸습니다.

물론 반대되는 생각도 있었습니다.
퍼블리는 충분히 매력적이고, 시장이 작은게 아닌 잘 못팔고 있는거고 잘 팔면 충분히 클것이다 라는 의견입니다.

일하면서 강하게 하게 된 생각은
'스타트업은 시장 크기가 거의 전부다' 라는 것입니다.
퍼블리 이전에는 쏘카에서 일했는데 쏘카존을 늘리는 대로 성장했고 하루에 몇억씩 매출이 나는 게 너무 당연했습니다. 차를 구매할 만큼의 경제력은 없지만 차를 타고 운전하고 싶은 욕망을 가진 젊은이들이 너무 많았고 쏘카는 욕망에 맞게 차를 공급해주기만 하면 됐습니다.

퍼블리에서는 열심히 일했지만 한계가 있었습니다.
충분히 뛰어난 역량을 가진 구성원들이였고, 좋은 방식으로 일하려 했습니다. 이 구성원들이 다른 시장을 타겟하는 사업을 했으면 분명히 좋은 성과가 나왔을 거라고 생각합니다.
사업이 성장하고 성공하려면 사람들의 욕망을 건드려야하고, 그게 벤처 스케일의 사업이 되려면 큰 욕망을 건드려야 했었습니다.

과거 퍼블리에서 근무하시던 민우님께서 퍼블리를 애도하며 써주신 글입니다. 결국 사업은 시장의 크기나 시장의 성장 가능성이 있는 곳에서 하는게 성공할 가능성이 높아진다 라는 의미가 담겨있습니다. 퍼블리의 첫 타겟 고객은 고급 컨텐츠, 지적 컨텐츠를 바라는 사람들이었습니다.책 읽기를 좋아하고, 뛰어난 사람들은 어떤 생각을 하는지 궁금해하고, 남들이 모르는 걸 알게 되면 자랑하고 싶어서 근질근질거리는 사람들을 위한 컨텐츠를 표방하며 사람들을 끌어들였습니다. 그런데 회사에 들어가서 보니구매 데이터를 분석하고, 구매자들을 만나서 심층 인터뷰를 하고, 광고를 집행해보면서 내린 결론 은 시장의 뚜렷한 한계가 있는걸로 보였습니다.이 시장은 한계가 있고, 타겟 대상으로 뭔가를 파는 시장은 벤처 스케일의 스타트업이 타겟할 만큼의 규모가 나오지 않는다고 생각했습니다. 이 소수의 고객들 마저 '신선한 시도'에 돈을 내고 있는거지, 지속적으로 구매를 해줄 가능성은 낮다고 생각했습니다. 이 의견에 대해서 설득하지 못했습니다.데이터를 분석하는, 고객을 만나는, 광고를 집행하는 사람도 저 혼자였기에 팀에 설득하기란 쉽지 않았습니다. 또한 고급 컨텐츠, 지적 컨텐츠에 커다란 애정을 가지고 있는 공동창업자를 설득하는 건 거의 불가능에 가까운 일이었습니다. 하지만 설득할 필요 없이 시장은 명확하게 피드백을 주고 있었습니다. 그러고 나서 조금씩 큰 시장을 찾아내려고 했었습니다. 고객이 제품에서 가치를 얻는 데에 걸리는 시간이 너무 길다고 판단했고, 짧은 호흡의 컨텐츠, 바로 써먹을 수 있는 컨텐츠를 제공해야 더 많은 고객이 이용할 것이라고 판단했습니다. 먹고사니즘이 걸려있는, 불안감을 해소하고 싶은 자들은 직업에 대한 불안이 큰 사람들일 거라 판단했고 그 결과로 사회 초년생들을 타겟하기 시작했습니다. 조금씩 고객 규모는 늘어났지만너무 조금씩 늘어났고, 어느 순간에는 한계에 부딪혔다고 생각했습니다. 퍼블리가 타겟하는 고객은 '일을 더 잘하고 싶은 사람 &amp; 꾸준히 정진하는 사람 &amp; 능동적으로 텍스트를 읽고 이해하려는 사람 &amp; 거기에 돈을 쓸 만큼 진심인 사람' 들의 교집합이기에 이 시장은 너무 작고, 아무리 광고비를 쏟아부어도 성장에 한계가 있을 것이라고 결론을 내렸습니다. 물론 반대되는 생각도 있었습니다.퍼블리는 충분히 매력적이고, 시장이 작은게 아닌 잘 못팔고 있는거고 잘 팔면 충분히 클것이다 라는 의견입니다. 일하면서 강하게 하게 된 생각은'스타트업은 시장 크기가 거의 전부다' 라는 것입니다. 퍼블리 이전에는 쏘카에서 일했는데 쏘카존을 늘리는 대로 성장했고 하루에 몇억씩 매출이 나는 게 너무 당연했습니다. 차를 구매할 만큼의 경제력은 없지만 차를 타고 운전하고 싶은 욕망을 가진 젊은이들이 너무 많았고 쏘카는 욕망에 맞게 차를 공급해주기만 하면 됐습니다. 퍼블리에서는 열심히 일했지만 한계가 있었습니다.충분히 뛰어난 역량을 가진 구성원들이였고, 좋은 방식으로 일하려 했습니다. 이 구성원들이 다른 시장을 타겟하는 사업을 했으면 분명히 좋은 성과가 나왔을 거라고 생각합니다. 사업이 성장하고 성공하려면 사람들의 욕망을 건드려야하고, 그게 벤처 스케일의 사업이 되려면 큰 욕망을 건드려야 했었습니다.

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결국 시장이 제일 중요하다

사이드 프로젝트는 꾸준히 만들고 많이 실패해 보는 게 중요하다고 생각합니다:)

그동안 만든 21개의 사이드 프로젝트가 다 실패하고 22번째로 만든 프로젝트가 코로나맵이였습니다.

저는 꾸준한 실패의 힘을 믿습니다 😆

사이드 프로젝트는 꾸준히 만들고 많이 실패해 보는 게 중요하다고 생각합니다:) 그동안 만든 21개의 사이드 프로젝트가 다 실패하고 22번째로 만든 프로젝트가 코로나맵이였습니다. 저는 꾸준한 실패의 힘을 믿습니다 😆

사이드 프로젝트는 꾸준히 만들고 많이 실패해 보는 게 중요하다고 

나 혼자 몰래 듣고 싶은 네이버 경력 이직 성공기

네이버 경력사원이 다 대답해 드립니다

📎 네이버코드 채용 관련 콘텐츠 3탄! '네이버 경력사원' 분들의 이직 성공기가 공개되었습니다 : )

오늘 공개된 네이버코드 '네이버 경력사원이 다 대답해 드립니다'편에는 다양한 경험과 역량을 보유한 네이버 경력사원분들의 진솔한 인터뷰가 실렸습니다.
콘텐츠에는 아래와 같은 내용이 담겨있으며, 상세 내용은 하단 링크를 통해 확인하실 수 있습니다 🙂

✔︎ 이직을 고민하게 된 동기와 네이버를 선택한 이유는?
✔︎ 채용공고 속 직무와 내 경험 사이의 간극이 있다면 어떻게 해야 할까?
✔︎ 경력 이직에 성공한 사람들은 어떤 식으로 자기 어필을 했을까?
✔︎ 포트폴리오나 경력 기술서에 나만의 '킥'을 보탠다면?
✔︎ 실제 입사해 보니 네이버는 이런 회사였습니다!

📎 네이버코드 채용 관련 콘텐츠 3탄! '네이버 경력사원' 분들의 이직 성공기가 공개되었습니다 : ) 오늘 공개된 네이버코드 '네이버 경력사원이 다 대답해 드립니다'편에는 다양한 경험과 역량을 보유한 네이버 경력사원분들의 진솔한 인터뷰가 실렸습니다. 콘텐츠에는 아래와 같은 내용이 담겨있으며, 상세 내용은 하단 링크를 통해 확인하실 수 있습니다 🙂 ✔︎ 이직을 고민하게 된 동기와 네이버를 선택한 이유는?✔︎ 채용공고 속 직무와 내 경험 사이의 간극이 있다면 어떻게 해야 할까?✔︎ 경력 이직에 성공한 사람들은 어떤 식으로 자기 어필을 했을까?✔︎ 포트폴리오나 경력 기술서에 나만의 '킥'을 보탠다면?✔︎ 실제 입사해 보니 네이버는 이런 회사였습니다!

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경력사원들이 직접 풀어놓는 '네이버 이직 성공기'

코틀린에서 웹소켓에 액터모델을 연결시켜  분산 상태처리가 가능한 웹소켓 모델로 업그레이드 시도를 해보겠습니다.

 * more : https://wiki.webnori.com/x/dYGZBQ

코틀린에서 웹소켓에 액터모델을 연결시켜&nbsp; 분산 상태처리가 가능한 웹소켓 모델로 업그레이드 시도를 해보겠습니다. <ul ><li>more : https://wiki.webnori.com/x/dYGZBQ</li></ul>

코틀린에서 웹소켓을 우아하게 사용하기

UX/UI 디자인 전문가 우디입니다. UX/UI 디자이너들의 이력서, 포트폴리오 작성부터 면접 준비까지, 실무 중심의 입사 전략을 세우는 데 필요한 조언을 제공합니다. 채용 담당자 입장을 이해하고 구체적이고 명확하게 자신을 어필하는 법을 익히세요!

ChatGPT - 우디의 UX/UI : 포트폴리오/면접/디자인/라이팅 코칭

안녕하세요, 우디입니다.

디자인 취업 준비 관련해 자주 나오는 질문들에 대한 답변을 더 효과적으로 제공하고, 실질적인 인사이트를 드리고 싶어 GPTs를 만들었습니다.

📌 GPTs 링크: https://chatgpt.com/g/g-c1iWakBh2-udiyi-ux-ui-poteupolrio-myeonjeob-dijain-kocing

더 나은 포트폴리오와 커리어를 만들어 가는 데 도움이 되었으면 좋겠네요!

📚 GPTs에 포함된 주요 학습 내용

1. 세 권의 저서 원본 PDF
- 사실은 이것도 디자인입니다 (제품을 보는 눈)
- 사용자를 사로잡는 UX/UI 실전 가이드 (UX/UI 기초)
- GEN Z 인문학 (디자인 윤리)

2. 디자인 포트폴리오 코칭 경험&인사이트
- 실제 코칭에서 얻은 내용을 통해 실용적인 조언을 제공합니다.

3. 제가 운영하는 커뮤니티 아카이빙 및 자주 나오는 질문과 샘플 답변

4. 두 번의 웨비나 PDF 포함
- 채용 담당자를 고려한 포트폴리오 만들기
- 가독성을 고려한 포트폴리오 라이팅

📈 GPTs를 통해 얻을 수 있는 도움
- 취업 준비: 포트폴리오 작성 및 라이팅 팁, 면접 팁
- 디자인 기초: UX/UI 디자인의 기본 개념과 원리
- 논리적 사고 구축: 디자인 논리와 문제 해결 접근법
- 디자인 윤리: 다크 패턴과 윤리를 고려한 기능 구별

🔧 초기 단계 안내
- 아직 초기 단계인 만큼 부족한 부분이 있을 수 있습니다. 계속해서 수정과 보완을 진행할 예정이니, 양해 부탁드립니다.

디자인 여정에 작은 도움이라도 되길 바랍니다.

안녕하세요, 우디입니다. 디자인 취업 준비 관련해 자주 나오는 질문들에 대한 답변을 더 효과적으로 제공하고, 실질적인 인사이트를 드리고 싶어 GPTs를 만들었습니다. 📌 GPTs 링크: https://chatgpt.com/g/g-c1iWakBh2-udiyi-ux-ui-poteupolrio-myeonjeob-dijain-kocing 더 나은 포트폴리오와 커리어를 만들어 가는 데 도움이 되었으면 좋겠네요! 📚 GPTs에 포함된 주요 학습 내용 1. 세 권의 저서 원본 PDF- 사실은 이것도 디자인입니다 (제품을 보는 눈)- 사용자를 사로잡는 UX/UI 실전 가이드 (UX/UI 기초)- GEN Z 인문학 (디자인 윤리) 2. 디자인 포트폴리오 코칭 경험&amp;인사이트- 실제 코칭에서 얻은 내용을 통해 실용적인 조언을 제공합니다. 3. 제가 운영하는 커뮤니티 아카이빙 및 자주 나오는 질문과 샘플 답변 4. 두 번의 웨비나 PDF 포함- 채용 담당자를 고려한 포트폴리오 만들기- 가독성을 고려한 포트폴리오 라이팅 📈 GPTs를 통해 얻을 수 있는 도움- 취업 준비: 포트폴리오 작성 및 라이팅 팁, 면접 팁- 디자인 기초: UX/UI 디자인의 기본 개념과 원리- 논리적 사고 구축: 디자인 논리와 문제 해결 접근법- 디자인 윤리: 다크 패턴과 윤리를 고려한 기능 구별 🔧 초기 단계 안내- 아직 초기 단계인 만큼 부족한 부분이 있을 수 있습니다. 계속해서 수정과 보완을 진행할 예정이니, 양해 부탁드립니다. 디자인 여정에 작은 도움이라도 되길 바랍니다.

ChatGPT

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개발자의 인문학 공부: 인문학 서적 100권 읽기

“개발자의 인문학 공부: 인문학 서적 100권 읽기 프로젝트” 추천 도서 목록

SNS 댓글로 받은 추천 도서 목록입니다. 현재 50권이 살짝 넘네요. 누구나 수정 할 수 있게 열어두었으니, 혹시 더 추천해주시고 싶은 책이 있다면 추가해주시면 감사합니다. ☺️

그보다.. 공돌이로써 제목만 봐도 현기증이.. 문돌이 분들이 물리, 수학, 인공지능 기술 도서명 보면 이런 느낌이려나 싶네요..😇🤭

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1w4t4HMIXdbI233GXHcOob_MKCnp5hHVyoxax5Nepzt0/edit?usp=sharing

“개발자의 인문학 공부: 인문학 서적 100권 읽기 프로젝트” 추천 도서 목록 SNS 댓글로 받은 추천 도서 목록입니다. 현재 50권이 살짝 넘네요. 누구나 수정 할 수 있게 열어두었으니, 혹시 더 추천해주시고 싶은 책이 있다면 추가해주시면 감사합니다. ☺️ 그보다.. 공돌이로써 제목만 봐도 현기증이.. 문돌이 분들이 물리, 수학, 인공지능 기술 도서명 보면 이런 느낌이려나 싶네요..😇🤭 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1w4t4HMIXdbI233GXHcOob_MKCnp5hHVyoxax5Nepzt0/edit?usp=sharing

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“개발자의 인문학 공부: 인문학 서적 100권 읽기 프로젝트” 추

[단독]40년 역사 정문도 내놨다...이부진의 국가대표 한옥호텔 집념

"신라호텔이 서울 중구 장충동 부지 내 한옥 호텔을 짓기 위해 40년 역사의 정문 위치를 바꾼다. 정문 일대 부지 4000㎡를 서울시에 기부채납하면서다. 건폐율을 30→40%로 상향하는 조건과 맞바꿨다."

한옥호텔 인허가를 받기 위해 신라호텔 정문 및 주 출입로까지 바꿨다. 제대로 된 한옥호텔을 짓고자 하는 이부진 사장의 의지가 그만큼 단단했다. 현재 면세점 자리에 한옥호텔이 들어선다. 객실 수는 42실. 숙박료가 1박에 100만원 되는 최고급 한옥호텔을 짓겠다는 구상.

n.news.naver.com

TBWA KOREA에서 광고를 시작해서 현재 광고대행사 이노션의 기획자(AE)로 일하고 있다. '임팩트가 없으면 죽음을' 이라는 모토를 가지고 광고를 만든다. 무신사 '다 여기서 사',  구글 어시스턴트 'Google에게 시키세요', 우르오스 '남자공학적' 같은 히트 캠페인을 기획했다.  현재 페이스북과 브런치에서 브랜드에 대한 재미있는 인사이트를 전하고 있다. 올 9월, 팔리는 브랜드의 비결을 담은 '드디어 팔리기 시작했다'를 출간했다.

브랜드 컨설팅 회사 <브랜드보이> 대표

브랜드보이

브랜드 컨설팅 회사 <브랜드보이> 대표이자 유튜버, 작가, 강연자. 브랜드보이는 브랜드에 미친 남자다. 브랜드와 놀고, 브랜드로 돈까지 번다. 광고회사 TBWA, 이노션의 기획자를 거쳐 토스의 브랜드 마케터로 일했다. <믹스> <드디어 팔리기 시작했다>를 출간했다.

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