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디자인 툴 디렉토리 | Notion

💘 이런 서비스는 어때요?
[💡 업무 단계에 따른 디자인 툴 디렉토리]

(👀간단 요약)
📌 업무 단계에 따라 사용하기 좋은 툴 살펴보기
✓ 업무 단계별 서비스를 정리한 공간
✓ 각각의 툴을 어떤 업무에 활용하면 좋은지
✓ 주요 기능은 무엇이며 어떻게 활용할 수 있을지
✓ 좋은 점과 아쉬운 점은 무엇인지
✓ 가격 정책은 어떤지 등이 정리되어 있어요!

💘 이런 서비스는 어때요?[💡&nbsp;업무 단계에 따른 디자인 툴 디렉토리] (👀간단 요약)📌&nbsp;업무 단계에 따라 사용하기 좋은 툴 살펴보기✓ 업무 단계별 서비스를 정리한 공간✓ 각각의 툴을 어떤 업무에 활용하면 좋은지✓ 주요 기능은 무엇이며 어떻게 활용할 수 있을지✓ 좋은 점과 아쉬운 점은 무엇인지✓ 가격 정책은 어떤지 등이 정리되어 있어요!

팁스터 : 파밍 클럽 on Notion

업무 단계에 따른 디자인 툴 디렉토리

by Binbing Hou, Stephanie Vezich Tamayo, Xiao Chen, Liang Tian, Troy Ristow, Haoyuan Wang, Snehal Chennuru, Pawan Dixit This is the first of the series of our work at Netflix on leveraging data...

Evolving from Rule-based Classifier: Machine Learning Powered Auto Remediation in Netflix Data...

 * 넷플릭스에서 운영 자동화를 위해 머신러닝을 사용한 케이스를 정리한 첫 글
   * 자동 진단, 자동 수정, 자동 구성, 자동 튜닝, 자동 확장, 자동 디버깅 등 운영 자동화는 최신 데이터 플랫폼의 성공을 위한 핵심 요소
   * 룰베이스에서 ML 서비스를 사용해 자동으로 수정하는 것을 목표로 했던 프로젝트에 대한 소개
   * Spark 작업의 Memory 구성 오류와 분류되지 않은 오류를 처리하기 위해 자동 복원(Auto Remediation) 기능을 배포했고, 그 효과는 메모리 설정 오류의 56%를 자동으로 수정하고 모든 오류로 인한 금전적 비용 50% 절감했음
 * 소개
   * 넷플릭스의 데이터 플랫폼엔 하루에 수십만 개의 Workflow, 수백만개의 Job이 실행되고 있음
   * 장애가 발생한 작업이 전체 워크로드 중 작은 부분이여도 장애를 진단하고 해결하는 것이 운영 부담이 될 수 있음(여러 일이 생기기에)
   * 오류를 효율적으로 처리하기 위해 룰 베이스 분류기를 사용하는 Pensive라는 서비스를 개발함 -> 일련의 규칙에 따라 작업 오류를 분류 -> 스케줄러가 작업을 다시 시도할지 여부를 결정 -> 엔지니어가 진단하고 해결할 수 있는 인사이트 제공
   * 그러나 시스템의 규모가 커지고, 복잡해지면서 메모리 설정 오류, 미분류 오류 처리에 대한 지원이 제한되었음. 예를 들어 OOM 오류로 인한 작업 실패를 진단하기 위해 팀 전체의 노력이 필요함
 * 머신러닝을 사용해 재시도 성공 확률, 재시도 비용을 예측하고 최적의 후보 구성을 권장 사항으로 선택함. 그리고 자동으로 적용
 * 장점
   * Integreate Intelligence : 통합된 지식
     * 도메인 전문가의 컨텍스트를 기반으로 Error Class 별로 Static하고 결정론적인 분류 결과를 제공
     * 작업별로 성능과 비용을 고려한 권장 사항 제공
   * Full Automated : 완전 자동화
     * 오류를 분류, 권장 사항을 가져오고, 적용하는 파이프라인이 완전 자동화
     * 수정 프로세스에 사람의 개입이 필요하지 않음
   * Multi-objective Optimization : 다양한 목적의 최적화
     * 성능(재시도 성공 확률)과 컴퓨팅 비용 효율성(작업 실행에 드는 금전적 비용)을 모두 고려해 권장 사항을 생성
     * 예를 들어 메모리 설정 오류는 작업 실행의 메모리 사용량과 관련된 파라미터를 검색하고, 실패 확률과 컴퓨팅 비용의 선형 조합을 최소화하는 조합을 추천함
 * 규칙 기반 분류기
   * Log collector : 로그 수집
   * Rule Execution Engine : 미리 정의된 Rule과 일치시키는 작업. 오류를 식별하기 위한 정규식이 포함
   * Result Finalizer : 오류 분류 결과를 확정하는 역할. 가장 먼저 일치하는 규칙의 분류에 따라 최종 분류 결정
 * 도전 과제
   * 메모리 설정 오류
     * 일시적이지 않은 오류는 여전히 엔지니어가 수동으로 작업을 해야 함
     * 메모리를 작게 설정하면 OOM, 크게 설정하면 리소스 낭비
     * 데이터 플랫폼에 1달에 약 600건의 메모리 설정 오류가 발생 -> 많은 노력
   * 분류되지 않은 오류
     * 규칙을 수동으로 추가해야 오류로 분류가 됨
     * 새 규칙 추가를 위한 노력도 필요함
     * 300개 이상의 규칙이 추가되었지만 전체 장애의 50%가 분류되지 않음
 * Auto Remediation
   * 권장사항 생성 : 규칙 기반으로 모든 오류 분류, 그 후에 머신러닝 서비스를 사용해 권장사항 제공
   * Nightingale : Metaflow를 사용해 학습된 머신러닝 모델을 실행하는 서비스. 재시도 권장 사항을 생성하는 역할
     * 오류를 다시 시작할 수 있는지 여부
     * 작업을 다시 시작하기 위한 권장 구성
   * ConfigService : 온라인 설정 서비스
     * 정의된 Scope와 함께 JSON patch로 ConfigService에 저장
     * 스케줄러가 권장 설정을 가져오기 위해 ConfigService를 호출하면 스케줄러는 원래 구성을 ConfigService에 전달 -> ConfigService는 원래 구성에 JSON 패치를 적용 -> 스케줄러가 변경된 설정으로 다시 작업 시작
   * Pensive : 룰베이스 오류 분류기
   * 스케줄러 : 작업을 스케줄링. Netflix Maestro 사용
 * 머신러닝 서비스
   * 나이팅게일이 실패한 작업에 대한 재시도 정책을 생성하고, 재시도 성공 확률과 작업 실행 비용의 균형을 맞춤
     * 예측 모델 : 재시도 속성에 따라 성공 확률, 재시됴 비용을 추정
       * 매일 오프라인으로 재학습
     * 최적화 프로그램 : 실패 확률과 비용의 선형 조합을 최소화하는 구성을 도출
   * 데이터 플랫폼에서 재시도 성공 결과와 실행 비용을 모두 기록해 신뢰할 수 있는 레이블을 제공

https://netflixtechblog.com/evolving-from-rule-based-classifier-machine-learning-powered-auto-remediation-in-netflix-data-039d5efd115b

<ul ><li>넷플릭스에서 운영 자동화를 위해 머신러닝을 사용한 케이스를 정리한 첫 글<ul ><li>자동 진단, 자동 수정, 자동 구성, 자동 튜닝, 자동 확장, 자동 디버깅 등 운영 자동화는 최신 데이터 플랫폼의 성공을 위한 핵심 요소</li><li>룰베이스에서 ML 서비스를 사용해 자동으로 수정하는 것을 목표로 했던 프로젝트에 대한 소개</li><li>Spark 작업의 Memory 구성 오류와 분류되지 않은 오류를 처리하기 위해 자동 복원(Auto Remediation) 기능을 배포했고, 그 효과는 메모리 설정 오류의 56%를 자동으로 수정하고 모든 오류로 인한 금전적 비용 50% 절감했음</li></ul></li><li>소개<ul ><li>넷플릭스의 데이터 플랫폼엔 하루에 수십만 개의 Workflow, 수백만개의 Job이 실행되고 있음</li><li>장애가 발생한 작업이 전체 워크로드 중 작은 부분이여도 장애를 진단하고 해결하는 것이 운영 부담이 될 수 있음(여러 일이 생기기에)</li><li>오류를 효율적으로 처리하기 위해 룰 베이스 분류기를 사용하는 Pensive라는 서비스를 개발함 -&gt; 일련의 규칙에 따라 작업 오류를 분류 -&gt; 스케줄러가 작업을 다시 시도할지 여부를 결정 -&gt; 엔지니어가 진단하고 해결할 수 있는 인사이트 제공</li><li>그러나 시스템의 규모가 커지고, 복잡해지면서 메모리 설정 오류, 미분류 오류 처리에 대한 지원이 제한되었음. 예를 들어 OOM 오류로 인한 작업 실패를 진단하기 위해 팀 전체의 노력이 필요함</li></ul></li><li>머신러닝을 사용해 재시도 성공 확률, 재시도 비용을 예측하고 최적의 후보 구성을 권장 사항으로 선택함. 그리고 자동으로 적용</li><li>장점<ul ><li>Integreate Intelligence : 통합된 지식<ul ><li>도메인 전문가의 컨텍스트를 기반으로 Error Class 별로 Static하고 결정론적인 분류 결과를 제공</li><li>작업별로 성능과 비용을 고려한 권장 사항 제공</li></ul></li><li>Full Automated : 완전 자동화<ul ><li>오류를 분류, 권장 사항을 가져오고, 적용하는 파이프라인이 완전 자동화</li><li>수정 프로세스에 사람의 개입이 필요하지 않음</li></ul></li><li>Multi-objective Optimization : 다양한 목적의 최적화<ul ><li>성능(재시도 성공 확률)과 컴퓨팅 비용 효율성(작업 실행에 드는 금전적 비용)을 모두 고려해 권장 사항을 생성</li><li>예를 들어 메모리 설정 오류는 작업 실행의 메모리 사용량과 관련된 파라미터를 검색하고, 실패 확률과 컴퓨팅 비용의 선형 조합을 최소화하는 조합을 추천함</li></ul></li></ul></li><li>규칙 기반 분류기<ul ><li>Log collector : 로그 수집</li><li>Rule Execution Engine : 미리 정의된 Rule과 일치시키는 작업. 오류를 식별하기 위한 정규식이 포함</li><li>Result Finalizer : 오류 분류 결과를 확정하는 역할. 가장 먼저 일치하는 규칙의 분류에 따라 최종 분류 결정</li></ul></li></ul><ul ><li>도전 과제<ul ><li>메모리 설정 오류<ul ><li>일시적이지 않은 오류는 여전히 엔지니어가 수동으로 작업을 해야 함</li><li>메모리를 작게 설정하면 OOM, 크게 설정하면 리소스 낭비</li><li>데이터 플랫폼에 1달에 약 600건의 메모리 설정 오류가 발생 -&gt; 많은 노력</li></ul></li><li>분류되지 않은 오류<ul ><li>규칙을 수동으로 추가해야 오류로 분류가 됨</li><li>새 규칙 추가를 위한 노력도 필요함</li><li>300개 이상의 규칙이 추가되었지만 전체 장애의 50%가 분류되지 않음</li></ul></li></ul></li><li>Auto Remediation<ul ><li>권장사항 생성 : 규칙 기반으로 모든 오류 분류, 그 후에 머신러닝 서비스를 사용해 권장사항 제공</li><li>Nightingale : Metaflow를 사용해 학습된 머신러닝 모델을 실행하는 서비스. 재시도 권장 사항을 생성하는 역할<ul ><li>오류를 다시 시작할 수 있는지 여부</li><li>작업을 다시 시작하기 위한 권장 구성</li></ul></li><li>ConfigService : 온라인 설정 서비스<ul ><li>정의된 Scope와 함께 JSON patch로 ConfigService에 저장</li><li>스케줄러가 권장 설정을 가져오기 위해 ConfigService를 호출하면 스케줄러는 원래 구성을 ConfigService에 전달 -&gt; ConfigService는 원래 구성에 JSON 패치를 적용 -&gt; 스케줄러가 변경된 설정으로 다시 작업 시작</li></ul></li><li>Pensive : 룰베이스 오류 분류기</li><li>스케줄러 : 작업을 스케줄링. Netflix Maestro 사용</li></ul></li></ul><ul ><li>머신러닝 서비스<ul ><li>나이팅게일이 실패한 작업에 대한 재시도 정책을 생성하고, 재시도 성공 확률과 작업 실행 비용의 균형을 맞춤<ul ><li>예측 모델 : 재시도 속성에 따라 성공 확률, 재시됴 비용을 추정<ul ><li>매일 오프라인으로 재학습</li></ul></li><li>최적화 프로그램 : 실패 확률과 비용의 선형 조합을 최소화하는 구성을 도출</li></ul></li><li>데이터 플랫폼에서 재시도 성공 결과와 실행 비용을 모두 기록해 신뢰할 수 있는 레이블을 제공</li></ul></li></ul> https://netflixtechblog.com/evolving-from-rule-based-classifier-machine-learning-powered-auto-remediation-in-netflix-data-039d5efd115b

Medium

넷플릭스 데이터 플랫폼의 머신러닝 기반 자동 복원

혁신적인 번역 품질로 번역 툴로서 한방에 천하통일에 가깝게 이룬 DeepL이 새로운 '쓰면 의도에 맞게 교정을 제안해 주는' Write pro 서비스를 시작했다.
초기때부터 유료 구독을 해 온 입장에서 그 번역품질에 만족을 해 온 입장에서 교정 제안 서비스를 사용해 본 개인적 경험과 전망을 적어보고자 한다.

0. 먼저 현재는 베타서비스 상태이기에 영어(영국식/미국식)과 독일어만 지원한다.

1. 모국어가 영어는 아니지만, 처음 소감은 비슷한 서비스를 제공해 온 Grammarly, ProWritingAid, WhiteSmoke에 비해 전혀 문법 교정과 제안 품질은 전혀 뒤지지 않는다는 느낌이다. 자체로 매우 훌륭한 품질이다. ChatGPT와 같은 LLM이나 다른 교정 툴이 가진 문장의 스타일과 톤을 설정하는 것 또한 가능하다. 스타일을 비즈니스와 캐주얼 형태로 설정했더니 첨부한 내용처럼 변한다. 재미있다.

2. 이런 교정 제안 툴은 고급 AI 기술을 활용하여 작성된 콘텐츠를 향상시키고, 문법과 문장의 오류를 수정하며, 다양한 목적과 독자층에 맞게 어조와 스타일을 조정하여 전문적인 커뮤니케이션를 강화하는데 목표가 있는데 그 목표점을 제대로 타깃한 느낌이다.

3. PM으로서 사실 이 서비스의 감동포인트는 품질도 있지만, 이 부분"엔터프라이즈급 데이터 보안"이다. 많은 대기업의 경우, 이런 번역 툴, 문법 교정제안 툴의 사내 사용은 지극히 민감한 부분이다.
이유는 내가 요청한 원 텍스트가 어디로 가서 어떻게 쓰여지는지를 모르기에 불안하다는 것이다. 중요한 사업기밀이 바깥으로 유출되기 가장 쉬운 방법이기 때문이다.

4. DeepL은 이 부분에 대해 명확히 설명한다.
데이터는 추가적인 기밀성 보장이 적용되고, 모델 훈련에 절대 사용되지 않으며, 최첨단 TLS 암호화를 사용하여 완전히 암호화되고, 유럽 경제 지역 내의 유럽 데이터 센터에서 관리되므로 안심할 수 있습니다. 유럽에서 나온 서비스다 보니 무엇보다 데이터 프라이버스에 대해 가장 민감하게 대응을 하고 있는 것이다.

5. 국내의 유사한 서비스들은 이런 부분이 선제적으로 해결되지 않으면 B2B 특히나 글로벌 진출은 꿈도 꾸기 어렵다는 사실을 인지할 필요가 있다. 그래서 이런 종류의 서비스들 특히나 무료로 제공하는 서비스 사용에 특히 조심할 필요가 많은 이유다. 돈을 지불하지 않는다고 무료 서비스가 아니란 뜻이다. 시간마다, 여러분의 데이터와 경험을 아주 비싼 유료로 제공하고 있는 셈이다.

6. 멀지 않은 시간에 23개 언어에 대한 지원을 할 예정이라고 한다. 이렇게 되면 국내의 유사 서비스들은 어떤 차별점으로 버텨나갈지 상상이 되기 어렵다. 현재 DeepL이 새로운 기능에 대해 추가 구독료를 지불하지 않아도 된다는 상황이 다른 서비스로 갈 필요를 못 느끼게 한다. (추가 구독료를 요청하지 않는다는 것이 언제까지일지는 장담하기 힘들다)

서비스 설명은 여기에 (https://www.deepl.com/en/blog/deepl-write-pro-overview )

혁신적인 번역 품질로 번역 툴로서 한방에 천하통일에 가깝게 이룬 DeepL이 새로운 '쓰면 의도에 맞게 교정을 제안해 주는' Write pro 서비스를 시작했다.초기때부터 유료 구독을 해 온 입장에서 그 번역품질에 만족을 해 온 입장에서 교정 제안 서비스를 사용해 본 개인적 경험과 전망을 적어보고자 한다. 0. 먼저 현재는 베타서비스 상태이기에 영어(영국식/미국식)과 독일어만 지원한다. 1. 모국어가 영어는 아니지만, 처음 소감은 비슷한 서비스를 제공해 온 Grammarly, ProWritingAid, WhiteSmoke에 비해 전혀 문법 교정과 제안 품질은 전혀 뒤지지 않는다는 느낌이다. 자체로 매우 훌륭한 품질이다. ChatGPT와 같은 LLM이나 다른 교정 툴이 가진 문장의 스타일과 톤을 설정하는 것 또한 가능하다. 스타일을 비즈니스와 캐주얼 형태로 설정했더니 첨부한 내용처럼 변한다. 재미있다. 2. 이런 교정 제안 툴은 고급 AI 기술을 활용하여 작성된 콘텐츠를 향상시키고, 문법과 문장의 오류를 수정하며, 다양한 목적과 독자층에 맞게 어조와 스타일을 조정하여 전문적인 커뮤니케이션를 강화하는데 목표가 있는데 그 목표점을 제대로 타깃한 느낌이다. 3. PM으로서 사실 이 서비스의 감동포인트는 품질도 있지만, 이 부분"엔터프라이즈급 데이터 보안"이다. 많은 대기업의 경우, 이런 번역 툴, 문법 교정제안 툴의 사내 사용은 지극히 민감한 부분이다.이유는 내가 요청한 원 텍스트가 어디로 가서 어떻게 쓰여지는지를 모르기에 불안하다는 것이다. 중요한 사업기밀이 바깥으로 유출되기 가장 쉬운 방법이기 때문이다. 4. DeepL은 이 부분에 대해 명확히 설명한다.데이터는 추가적인 기밀성 보장이 적용되고, 모델 훈련에 절대 사용되지 않으며, 최첨단 TLS 암호화를 사용하여 완전히 암호화되고, 유럽 경제 지역 내의 유럽 데이터 센터에서 관리되므로 안심할 수 있습니다. 유럽에서 나온 서비스다 보니 무엇보다 데이터 프라이버스에 대해 가장 민감하게 대응을 하고 있는 것이다. 5. 국내의 유사한 서비스들은 이런 부분이 선제적으로 해결되지 않으면 B2B 특히나 글로벌 진출은 꿈도 꾸기 어렵다는 사실을 인지할 필요가 있다. 그래서 이런 종류의 서비스들 특히나 무료로 제공하는 서비스 사용에 특히 조심할 필요가 많은 이유다. 돈을 지불하지 않는다고 무료 서비스가 아니란 뜻이다. 시간마다, 여러분의 데이터와 경험을 아주 비싼 유료로 제공하고 있는 셈이다. 6. 멀지 않은 시간에 23개 언어에 대한 지원을 할 예정이라고 한다. 이렇게 되면 국내의 유사 서비스들은 어떤 차별점으로 버텨나갈지 상상이 되기 어렵다. 현재 DeepL이 새로운 기능에 대해 추가 구독료를 지불하지 않아도 된다는 상황이 다른 서비스로 갈 필요를 못 느끼게 한다. (추가 구독료를 요청하지 않는다는 것이 언제까지일지는 장담하기 힘들다) 서비스 설명은 여기에 (https://www.deepl.com/en/blog/deepl-write-pro-overview )

<Deepl의 새로운 서비스 Write Pro에 대하여>

모든 직장인들은 사직서 한 장을 마음에 품고 산다. '꼰대'의 '갑질'이 반복되면 당장이라도 회사를 그만두고 싶어진다. 그러나 직장인 멘토들은 상사의 꼰대질을 무시하라고 권한다....

"눈치 빠른 옆 사람처럼 행동하라, 최소한 손해는 안 본다"

모든 직장인들은 사직서를 마음에 품고 산다. ‘꼰대’의 ‘갑질’이 반복되면 당장이라도 회사를 그만두고 싶어진다. 요즘 많이 보이는 직장인을 위한 멘토들은 상사의 꼰대질을 무시하라고 권한다. 본인의 정신 건강을 위해서라도 꼰대들의 이야기는 한 귀로 듣고 한 귀로 흘리라는 식이다.

호기롭게 퇴사를 추천하기도 한다. 포털에 ‘퇴사’라는 검색어만 입력해도 얼마나 많은 사람이 이 같은 해결책을 내놓는지 알 수 있다. 하지만 직장인들이 사직서를 마음에만 품는 이유는 따로 있다. 정작 퇴사하고 나면 카드대금과 공과금에 쪼들리는 삶을 살게 된다는 것을 잘 알기 때문이다.

“퇴사하라거나, 조금 덜 열심히 일하라는 조언은 무책임한 언행이다.” 문성후 작가는 꼰대 문화를 핑계로 퇴사를 권하거나, 워라밸을 이유로 직장 생활을 소홀히 하라는 시중의 조언에 대해 일갈했다. 그 같은 조언이 직장인에게 약이 되기는 커녕 오히려 독이 될 수 있다고 경고한 것.

1️⃣왜 많은 직장인이 회사 생활을 어려워하고 싫어한다고 보나?
🅰️회사 생활의 주인공이 누군지 모르기 때문이다. 많은 회사에서 강연을 하는데, ‘누구를 위해 직장생활을 해야 할까?’라는 질문을 던진다. 대부분은 대답하지 못한다.

그러다 누군가가 ‘나를 위해서’라고 용감하게 말한다. 그렇다. 직장생활은 나를 위해 하는 것이다. 나를 위한 직장 생활은 특별한 것이 아니다. 회사의 주인은 내가 아니지만, 내 회사 생활의 주인은 나다. 당연히 일에 재미가 붙는다.

2️⃣회사생활에서 삶의 의미를 찾기보단 적당히 일하고 남은 시간에 행복을 찾으라는 조언도 있다.
🅰️보통의 직장인이라면 자신에게 맡겨진 일을 제대로 마무리 지어야 속이 후련하다. 해야 일을 대충 끝내고 돌아선다면, 불안한 마음에 잠을 못 이루는 사람도 많다.

일과 삶의 균형(워라밸)이 중요하다고 하지만, 더 중요한 것은 일과 삶이 조화를 이루는 ‘워라조’다. 일이 삶과 잘 섞여 직장에서 일하며 행복할 수 있는 것이 최선이다.

3️⃣회사에서 살아남기 위해 가장 필요한 것은 무엇인가?
🅰️자신을 객관적으로 파악하고, 보완할 수 있는 무기를 찾고, 이를 통해 직장생활과 인생의 ‘방향키’를 쥐어야 한다. 약점을 알고 이를 고치려는 방향이 확실해야 직장에서 일하며 내 삶도 성장할 수 있다.

궁극적인 삶의 목표에 현재 일이 도움이 된다 싶으면 올바른 방향으로 달려가고 있는 거다. 반면 이 일을 할수록 자신이 소모된다 싶으면 과감히 결정하는 결단력도 필요하다. 그런 힘은 결국 자신을 잘 알고 판단할 수 있는 자기객관화에서 나온다.

4️⃣자신을 객관적으로 파악하려면 어떤 노력을 해야 하나?
🅰️끊임없이 주변에 물어야 한다. 답은 주변에 있다. 나를 가장 잘 아는 사람은 가까이 있는 선배와 동료다. 이들에게 물어야 한다. 나도 24년간 해왔던 직장생활을 관둬야겠다고 생각한 이후로 주변에 계속 물었다. 말 잘하고 글 곧잘 쓰니 관련 일을 하라는 피드백을 받았다.

이처럼 주변에서 자신에 대해 알려주는 상사나 동료를 만나면 좋겠지만 그게 아니라도 계속 물어야 한다. 면박을 들을 각오도 해야 한다. 다양한 피드백 사이에서 내 강점과 약점을 찾을 수 있을 것이다. 또 묻기 위해 질문을 만드는 과정에서 답을 찾는 경우도 많다. 질문이 주는 수많은 답을 지침으로 성장의 방향을 설정한다면, 직장 생활에서 성장하는 삶을 살 수 있다.

5️⃣직장 내 소통에 대해 더 구체적으로 설명해달라.
🅰️직장에서의 소통은 크게 이해, 설득, 동의의 과정으로 이뤄진다. 중요한 것은 동의를 이끌어 내는 것이다. 상대방을 내 편에 서게 하거나, 내가 그쪽으로 가서 서는 것이 마지막 동의의 과정이다. 이를 위해서는 말하기를 잘하는 것이 중요하다.

포인트는 스스로 방향키를 쥐어야 한다는 것이다. 내가 이 말을 왜 하고 있는지, 왜 듣고 있는지 생각해야 타인을 이해시키거나 내가 타인을 이해할 수 있다. 서로 대면 소통할 기회는 점점 줄어들고 있다. 이런 상황에서 말하기는 더 중요한 경쟁력이 된다. 대화에 서툰 사람이 많아질수록, 소통을 잘하는 사람의 설득력이 더 크게 평가받기 마련이다.

6️⃣소통을 잘 하려면 경청해야 한다고 하는데?
🅰️많은 사람들이 경청에 대해 오해하는 부분이 있다. 사람들은 흔히 상대방의 말에 경청한다는 것을 상대방과 자신의 공통점을 찾으려는 과정이라고 생각한다. 하지만 소통의 목적은 상대방과 공통점을 찾는 것이 아닌 공감대를 형성하는 것이다. 공통점과 공감대는 얼핏 보면 같은 말인 것처럼 보이지만 이는 착시다.

7️⃣어떻게 해야 공감대를 형성할 수 있나?
🅰️공통점보다는 차이점을 찾아내야 한다. 예를 들어 지난주에 연남동에 다녀왔다는 사람의 말에서 공통점을 찾아 공감대를 만들겠다며 “나도 거기 가봤다”로 답한다면 그 사람의 할 말을 빼앗는 것이다. ‘저 사람은 연남동 어디를 갔을까?’하는 궁금증을 갖고 질문을 던져야 한다.

‘라떼는 말이야’로 대표되는 꼰대들의 발언 역시 공통점만 찾는 식이다. ‘내가 해봤는데 이렇더라’고 말하는 것은 상대방이 말할 기회를 죽이는 일이다. ‘나 때는 이랬는데 요즘은 어떤가?’ 이렇게 차이점에 주목해야 한다. 이로써 상대방에게 말할 기회를 열어주고, 더 많은 정보를 얻을 수 있다.

8️⃣소통을 잘하기 위한 핵심 비법을 꼽는다면?
🅰️눈치다. 한국 사람들은 눈치라고 말하면 나쁘게 생각하는 경향이 있다. 하지만 눈치는 다른 사람의 감정을 측량하는 감각이다. 다른 사람에 대한 배려가 눈치의 기본이다. 눈치가 없다는 건 감성지능이 떨어지는 것을 의미한다.

9️⃣눈치가 부족한 사람은 어떡해야 하나?
🅰️관찰을 많이 하는 것이 중요하다. 남이 행동하는 것을 관찰하고 그대로 따라하면 된다. 눈치가 빠른 사람은 배려를 잘 한다. 사소한 것에 대한 배려는 상대에 대한 관찰에서 나온다. 다행히 한국 사람들은 주변사람들에게 눈치가 없다거나 눈치가 빠르다고 잘 이야기해준다. 눈치가 빠른 사람들의 행동을 그대로 따라 해라. 직장에서 절대 손해는 안 본다.

모든 직장인들은 사직서를 마음에 품고 산다. ‘꼰대’의 ‘갑질’이 반복되면 당장이라도 회사를 그만두고 싶어진다. 요즘 많이 보이는 직장인을 위한 멘토들은 상사의 꼰대질을 무시하라고 권한다. 본인의 정신 건강을 위해서라도 꼰대들의 이야기는 한 귀로 듣고 한 귀로 흘리라는 식이다. 호기롭게 퇴사를 추천하기도 한다. 포털에 ‘퇴사’라는 검색어만 입력해도 얼마나 많은 사람이 이 같은 해결책을 내놓는지 알 수 있다. 하지만 직장인들이 사직서를 마음에만 품는 이유는 따로 있다. 정작 퇴사하고 나면 카드대금과 공과금에 쪼들리는 삶을 살게 된다는 것을 잘 알기 때문이다. “퇴사하라거나, 조금 덜 열심히 일하라는 조언은 무책임한 언행이다.” 문성후 작가는 꼰대 문화를 핑계로 퇴사를 권하거나, 워라밸을 이유로 직장 생활을 소홀히 하라는 시중의 조언에 대해 일갈했다. 그 같은 조언이 직장인에게 약이 되기는 커녕 오히려 독이 될 수 있다고 경고한 것. 1️⃣왜 많은 직장인이 회사 생활을 어려워하고 싫어한다고 보나?🅰️회사 생활의 주인공이 누군지 모르기 때문이다. 많은 회사에서 강연을 하는데, ‘누구를 위해 직장생활을 해야 할까?’라는 질문을 던진다. 대부분은 대답하지 못한다. 그러다 누군가가 ‘나를 위해서’라고 용감하게 말한다. 그렇다. 직장생활은 나를 위해 하는 것이다. 나를 위한 직장 생활은 특별한 것이 아니다. 회사의 주인은 내가 아니지만, 내 회사 생활의 주인은 나다. 당연히 일에 재미가 붙는다. 2️⃣회사생활에서 삶의 의미를 찾기보단 적당히 일하고 남은 시간에 행복을 찾으라는 조언도 있다.🅰️보통의 직장인이라면 자신에게 맡겨진 일을 제대로 마무리 지어야 속이 후련하다. 해야 일을 대충 끝내고 돌아선다면, 불안한 마음에 잠을 못 이루는 사람도 많다. 일과 삶의 균형(워라밸)이 중요하다고 하지만, 더 중요한 것은 일과 삶이 조화를 이루는 ‘워라조’다. 일이 삶과 잘 섞여 직장에서 일하며 행복할 수 있는 것이 최선이다. 3️⃣회사에서 살아남기 위해 가장 필요한 것은 무엇인가?🅰️자신을 객관적으로 파악하고, 보완할 수 있는 무기를 찾고, 이를 통해 직장생활과 인생의 ‘방향키’를 쥐어야 한다. 약점을 알고 이를 고치려는 방향이 확실해야 직장에서 일하며 내 삶도 성장할 수 있다. 궁극적인 삶의 목표에 현재 일이 도움이 된다 싶으면 올바른 방향으로 달려가고 있는 거다. 반면 이 일을 할수록 자신이 소모된다 싶으면 과감히 결정하는 결단력도 필요하다. 그런 힘은 결국 자신을 잘 알고 판단할 수 있는 자기객관화에서 나온다. 4️⃣자신을 객관적으로 파악하려면 어떤 노력을 해야 하나?🅰️끊임없이 주변에 물어야 한다. 답은 주변에 있다. 나를 가장 잘 아는 사람은 가까이 있는 선배와 동료다. 이들에게 물어야 한다. 나도 24년간 해왔던 직장생활을 관둬야겠다고 생각한 이후로 주변에 계속 물었다. 말 잘하고 글 곧잘 쓰니 관련 일을 하라는 피드백을 받았다. 이처럼 주변에서 자신에 대해 알려주는 상사나 동료를 만나면 좋겠지만 그게 아니라도 계속 물어야 한다. 면박을 들을 각오도 해야 한다. 다양한 피드백 사이에서 내 강점과 약점을 찾을 수 있을 것이다. 또 묻기 위해 질문을 만드는 과정에서 답을 찾는 경우도 많다. 질문이 주는 수많은 답을 지침으로 성장의 방향을 설정한다면, 직장 생활에서 성장하는 삶을 살 수 있다. 5️⃣직장 내 소통에 대해 더 구체적으로 설명해달라.🅰️직장에서의 소통은 크게 이해, 설득, 동의의 과정으로 이뤄진다. 중요한 것은 동의를 이끌어 내는 것이다. 상대방을 내 편에 서게 하거나, 내가 그쪽으로 가서 서는 것이 마지막 동의의 과정이다. 이를 위해서는 말하기를 잘하는 것이 중요하다. 포인트는 스스로 방향키를 쥐어야 한다는 것이다. 내가 이 말을 왜 하고 있는지, 왜 듣고 있는지 생각해야 타인을 이해시키거나 내가 타인을 이해할 수 있다. 서로 대면 소통할 기회는 점점 줄어들고 있다. 이런 상황에서 말하기는 더 중요한 경쟁력이 된다. 대화에 서툰 사람이 많아질수록, 소통을 잘하는 사람의 설득력이 더 크게 평가받기 마련이다. 6️⃣소통을 잘 하려면 경청해야 한다고 하는데?🅰️많은 사람들이 경청에 대해 오해하는 부분이 있다. 사람들은 흔히 상대방의 말에 경청한다는 것을 상대방과 자신의 공통점을 찾으려는 과정이라고 생각한다. 하지만 소통의 목적은 상대방과 공통점을 찾는 것이 아닌 공감대를 형성하는 것이다. 공통점과 공감대는 얼핏 보면 같은 말인 것처럼 보이지만 이는 착시다. 7️⃣어떻게 해야 공감대를 형성할 수 있나?🅰️공통점보다는 차이점을 찾아내야 한다. 예를 들어 지난주에 연남동에 다녀왔다는 사람의 말에서 공통점을 찾아 공감대를 만들겠다며 “나도 거기 가봤다”로 답한다면 그 사람의 할 말을 빼앗는 것이다. ‘저 사람은 연남동 어디를 갔을까?’하는 궁금증을 갖고 질문을 던져야 한다. ‘라떼는 말이야’로 대표되는 꼰대들의 발언 역시 공통점만 찾는 식이다. ‘내가 해봤는데 이렇더라’고 말하는 것은 상대방이 말할 기회를 죽이는 일이다. ‘나 때는 이랬는데 요즘은 어떤가?’ 이렇게 차이점에 주목해야 한다. 이로써 상대방에게 말할 기회를 열어주고, 더 많은 정보를 얻을 수 있다. 8️⃣소통을 잘하기 위한 핵심 비법을 꼽는다면?🅰️눈치다. 한국 사람들은 눈치라고 말하면 나쁘게 생각하는 경향이 있다. 하지만 눈치는 다른 사람의 감정을 측량하는 감각이다. 다른 사람에 대한 배려가 눈치의 기본이다. 눈치가 없다는 건 감성지능이 떨어지는 것을 의미한다. 9️⃣눈치가 부족한 사람은 어떡해야 하나?🅰️관찰을 많이 하는 것이 중요하다. 남이 행동하는 것을 관찰하고 그대로 따라하면 된다. 눈치가 빠른 사람은 배려를 잘 한다. 사소한 것에 대한 배려는 상대에 대한 관찰에서 나온다. 다행히 한국 사람들은 주변사람들에게 눈치가 없다거나 눈치가 빠르다고 잘 이야기해준다. 눈치가 빠른 사람들의 행동을 그대로 따라 해라. 직장에서 절대 손해는 안 본다.

주간동아

Apple has announced over $250 million of investment to enhance its campus in Singapore's Ang Mo Kio district, where it has earmarked new...

Apple to Invest $250M+ in Singapore Campus to Expand AI Roles

커리어리 친구들, 애플이 싱가폴에 AI 분야에 상당히 투자를 하는군요! 팩토리 확장은 베트남과 말레이지아 등으로 투자 계획이 있다고 합니다 🙂

https://www.macrumors.com/2024/04/18/apple-invests-cash-singapore-campus-ai/

커리어리 친구들, 애플이 싱가폴에 AI 분야에 상당히 투자를 하는군요! 팩토리 확장은 베트남과 말레이지아 등으로 투자 계획이 있다고 합니다 🙂 https://www.macrumors.com/2024/04/18/apple-invests-cash-singapore-campus-ai/

MacRumors

<애플, 싱가폴에 AI 투자>

1. 균형점의 일반적 정의는 '여러 힘이 작용해 한번 들어서면 안정된 채 오래 머무는 상태'다.

2. 이 정의에 따라 우리는 대부분 균형점인 세계에 살고 있다. 그러나 때때로 불균형이 존재 하기도 한다.

3. 우리 학자는 균형점을 예측하고 분석하길 좋아한다. 안정된 상태에서는 모수와 변수가 정지되어 있으니 분석이 가능하기 때문이다.

4. 반면 불균형점은 저변 환경이 흔들려 분석이나 예측이 불가능하고 종류도 무진 많다.

5. 이 나이에 세상을 돌이켜 보니 이해하지 못했던 정치• 경제• 사회에서의 많은 불균형점들이 기억난다.

6. 미국에서 널리 존경받는 대법원 판사 올리버 웬들 홈스의 말에 공감이 간다.

7. "젊은이는 원칙을 안다. 그러나 나이든 이는 예외를 안다."

#경영이라는세계

1. 균형점의 일반적 정의는 '여러 힘이 작용해 한번 들어서면 안정된 채 오래 머무는 상태'다. 2. 이 정의에 따라 우리는 대부분 균형점인 세계에 살고 있다. 그러나 때때로 불균형이 존재 하기도 한다. 3. 우리 학자는 균형점을 예측하고 분석하길 좋아한다. 안정된 상태에서는 모수와 변수가 정지되어 있으니 분석이 가능하기 때문이다. 4. 반면 불균형점은 저변 환경이 흔들려 분석이나 예측이 불가능하고 종류도 무진 많다. 5. 이 나이에 세상을 돌이켜 보니 이해하지 못했던 정치• 경제• 사회에서의 많은 불균형점들이 기억난다. 6. 미국에서 널리 존경받는 대법원 판사 올리버 웬들 홈스의 말에 공감이 간다. 7. "젊은이는 원칙을 안다. 그러나 나이든 이는 예외를 안다." #경영이라는세계

< 젊은이는 '원칙'을 안다. 그러나 나이 든 이는 '예외'를 안다 >

몇 년간 목디스크 치료를 받고 있는데, 최근 허리 디스크가 찢어지고 나서야 비로소 목디스크의 근본적 이유가 골반과 허리 뒤틀림이라는 걸 알았다. 이처럼 기업의 실적이 나빠질 때 문제의 근본 원인을 조직 내에서 파악하

[비즈니스 인사이트] 사모펀드식 잡초 제거법

멍청하다고 바로 자르진 말자

멍청한 건 절대 못 고친다. 그런데 똑똑하다고 무조건 좋은 건 아니다. 약간 부족한 점은 성실함, 끈기, 신뢰로 충분히 극복할 수 있다. 똘똘한 인력을 옆에 붙여주거나, 과제를 정확하게 주고 촘촘히 점검하면 된다. 이런 인력이 끈기를 바탕으로 경험과 덕망을 쌓으면 위로 올라갈수록 덕장이 될 잠재력이 있다.

돈 문제는 용납 안 돼

이유 여하를 막론하고 회사 자금에 손대고 법인카드를 남용하는 사람은 ‘날려야’ 한다. 푼돈이 큰돈 되고, 공사 구분이 모호해지고, 비밀이 새 나가며 암처럼 퍼진다. 부도덕하고 몰상식하고, 본인 문제를 인지하지 못하는 사람은 치유 불가능이다. 보자마자 도려내라. 그리고 불시에 정기적·체계적으로 샘플 감사를 하라. 대표이사급, 영업 중역 등을 날려야 할 때 필수다.

https://n.news.naver.com/article/015/0004975365?sid=110

멍청하다고 바로 자르진 말자 멍청한 건 절대 못 고친다. 그런데 똑똑하다고 무조건 좋은 건 아니다. 약간 부족한 점은 성실함, 끈기, 신뢰로 충분히 극복할 수 있다. 똘똘한 인력을 옆에 붙여주거나, 과제를 정확하게 주고 촘촘히 점검하면 된다. 이런 인력이 끈기를 바탕으로 경험과 덕망을 쌓으면 위로 올라갈수록 덕장이 될 잠재력이 있다. 돈 문제는 용납 안 돼 이유 여하를 막론하고 회사 자금에 손대고 법인카드를 남용하는 사람은 ‘날려야’ 한다. 푼돈이 큰돈 되고, 공사 구분이 모호해지고, 비밀이 새 나가며 암처럼 퍼진다. 부도덕하고 몰상식하고, 본인 문제를 인지하지 못하는 사람은 치유 불가능이다. 보자마자 도려내라. 그리고 불시에 정기적·체계적으로 샘플 감사를 하라. 대표이사급, 영업 중역 등을 날려야 할 때 필수다. https://n.news.naver.com/article/015/0004975365?sid=110

Naver

계란후라이 913

어제는 부트캠프를 운영하는 채용 플랫폼 관계자를 만났습니다. 대화 주제는 #커리어코치와 #커리어코칭이었습니다.

⏰ 대화는 40분 정도 나누었습니다.
각자가 생각하는 일에 대한 철학을 이야기 나누었습니다. 저는 항상 추상적인 이야기를 좋아하는 사람이지만, 오랜만에 저와 버금가는 형이상학적 대화를 좋아하는 분을 만나서 반가웠습니다.

부트캠프를 운영하고 있는 채용 플랫폼 회사는 제가 오래전부터 관심 있게 지켜보고 자주 이용하는 서비스입니다. 그 회사가 아주 작았던 시절, 헤드헌팅 서비스 운영담당자 채용 포지션에 지원했던 기억이 납니다. 그 회사는 건강하게 성장하여 우리나라를 대표하는 채용 플랫폼이 되었습니다.

이전에 채용담당지로 근무하면서 이 플랫폼의 도움을 많이 받았습니다. 채용 공고뿐만 아니라 구직자와 기업을 돕는 다양한 콘텐츠와 솔루션을 제공하는 것이 이 플랫폼의 장점이자 무기입니다.

어제 대화 중에 채용담당자로 근무하면서 채용 플랫폼의 아쉬움을 이야기했더니, 함께 이야기를 나눈 회사 구성원은 이미 그 문제는 알고 있고 고민했던 부분이라 굳이 피드백 주지 않아도 괜찮겠다는 반응이 돌아왔습니다.

🧘🏻 속으로 이 집단 상당히 보수적이라고 생각했습니다.
그런데 생각해 보면 굳이 제가 그 말을 왜 꺼냈나 싶기도 합니다. #커피챗 자리에서 괜히 부정적인 주제를 건드렸다는 생각에 미안하기도 했습니다. 채용담당자를 하기 전부터 너무 오랜 시간문제라고 생각하고 있었고, 마침 플랫폼 관계자를 만난 반가운(?) 마음에 저절로 이야기가 나온 것 같기도 합니다.

제품과 서비스를 제공하는 회사를 다니면서 만나는 모든 사람을 저는 고객이라고 생각합니다. 🍮
그래서 고객이 제품과 서비스를 이용해 본 경험을 이야기해 준다면, 그 경험이 긍정이든 부정이든 자유롭게 이야기 나를 수 있다고 생각합니다.

만약 채용 전형 인터뷰에서 입사 지원자가 회사가 제공하고 있는 제품 또는 서비스 이용 경험에 대해서 개선사항을 이야기했을 때, 회사 대표로 면접에 참여한 내부 구성원의 표정이 어두워진다면 그런 회사는 입사하지 않는 것을 추천합니다. 😶‍🌫️

커리어 상담을 통해 취업과 창업을 고민하는 사람들과 선호하는 조직문화에 대해서 이야기를 나누어 봅니다. 그들이 답변하는 내용의 90% 이상은 소통과 관련된 것입니다.

계란후라이 913 어제는 부트캠프를 운영하는 채용 플랫폼 관계자를 만났습니다. 대화 주제는 #커리어코치와 #커리어코칭이었습니다.​⏰ 대화는 40분 정도 나누었습니다.각자가 생각하는 일에 대한 철학을 이야기 나누었습니다. 저는 항상 추상적인 이야기를 좋아하는 사람이지만, 오랜만에 저와 버금가는 형이상학적 대화를 좋아하는 분을 만나서 반가웠습니다.​부트캠프를 운영하고 있는 채용 플랫폼 회사는 제가 오래전부터 관심 있게 지켜보고 자주 이용하는 서비스입니다. 그 회사가 아주 작았던 시절, 헤드헌팅 서비스 운영담당자 채용 포지션에 지원했던 기억이 납니다. 그 회사는 건강하게 성장하여 우리나라를 대표하는 채용 플랫폼이 되었습니다.​이전에 채용담당지로 근무하면서 이 플랫폼의 도움을 많이 받았습니다. 채용 공고뿐만 아니라 구직자와 기업을 돕는 다양한 콘텐츠와 솔루션을 제공하는 것이 이 플랫폼의 장점이자 무기입니다.​어제 대화 중에 채용담당자로 근무하면서 채용 플랫폼의 아쉬움을 이야기했더니, 함께 이야기를 나눈 회사 구성원은 이미 그 문제는 알고 있고 고민했던 부분이라 굳이 피드백 주지 않아도 괜찮겠다는 반응이 돌아왔습니다.​🧘🏻 속으로 이 집단 상당히 보수적이라고 생각했습니다.그런데 생각해 보면 굳이 제가 그 말을 왜 꺼냈나 싶기도 합니다. #커피챗 자리에서 괜히 부정적인 주제를 건드렸다는 생각에 미안하기도 했습니다. 채용담당자를 하기 전부터 너무 오랜 시간문제라고 생각하고 있었고, 마침 플랫폼 관계자를 만난 반가운(?) 마음에 저절로 이야기가 나온 것 같기도 합니다.​제품과 서비스를 제공하는 회사를 다니면서 만나는 모든 사람을 저는 고객이라고 생각합니다. 🍮그래서 고객이 제품과 서비스를 이용해 본 경험을 이야기해 준다면, 그 경험이 긍정이든 부정이든 자유롭게 이야기 나를 수 있다고 생각합니다.​만약 채용 전형 인터뷰에서 입사 지원자가 회사가 제공하고 있는 제품 또는 서비스 이용 경험에 대해서 개선사항을 이야기했을 때, 회사 대표로 면접에 참여한 내부 구성원의 표정이 어두워진다면 그런 회사는 입사하지 않는 것을 추천합니다. 😶‍🌫️​커리어 상담을 통해 취업과 창업을 고민하는 사람들과 선호하는 조직문화에 대해서 이야기를 나누어 봅니다. 그들이 답변하는 내용의 90% 이상은 소통과 관련된 것입니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 100 번째 편지

Perplexity said multiple leading enterprises, including Zoom, HP and Databricks, are already using its new Enterprise Pro plan.

Perplexity hits unicorn status with $63M investment, launches secure AI enterprise search

요즘 AI 회사가 유니콘이 되는 것은 놀랄 일이 아니지만, Perplexity AI가 흥미로운 지점은 ‘검색’ 영역에서 1년 정도만에 성과를 이뤘다는 것입니다. YC의 전 AI 책임자 다니엘 그로스(Daniel Gross)가 리드한 투자라운드에서 Perplexity AI는 6270만 달러(약 863억 원)의 자금을 조달하며 10억 달러가 넘는 기업가치를 인정 받아 유니콘의 대열에 들어섰습니다. 

Perplexity AI는 자사 서비스를 ‘지식 발견 플랫폼’으로 정의하는데요. 대화형 서비스로서, 웹 색인과 AI 모델들을 결합해서 직접적인 답변을 관련 인용과 제공합니다. 무료 버전도 있는 한편 월 20달러의 유료 버전을 제공하는데요. 회사 공식 입장에 따르면 제품 출시 후 월 평균 1억 6900만 건의 쿼리를 처리한다고 합니다. 엔터프라이즈 플랜의 경우 줌, HP, 데이터브릭스 등이 사용 중이며, 추후 공개될 엔터프라이즈 프로 플랜은 개인정보보호 및 보안 강화를 주요 골자로 합니다. 시트당 월 40달러 또는 연간 400달러로 제공될 계획이네요. 

Perplexity AI는 투자금으로 글로벌 시장 진출에 박차를 가할 예정입니다. 주로 일본, 독일 시장을 공략할 예정이며 특히 B2B에 집중할 것이라고 밝혔어요.

요즘 AI 회사가 유니콘이 되는 것은 놀랄 일이 아니지만, Perplexity AI가 흥미로운 지점은 ‘검색’ 영역에서 1년 정도만에 성과를 이뤘다는 것입니다. YC의 전 AI 책임자 다니엘 그로스(Daniel Gross)가 리드한 투자라운드에서 Perplexity AI는 6270만 달러(약 863억 원)의 자금을 조달하며 10억 달러가 넘는 기업가치를 인정 받아 유니콘의 대열에 들어섰습니다.&nbsp; Perplexity AI는 자사 서비스를 ‘지식 발견 플랫폼’으로 정의하는데요. 대화형 서비스로서, 웹 색인과 AI 모델들을 결합해서 직접적인 답변을 관련 인용과 제공합니다. 무료 버전도 있는 한편 월 20달러의 유료 버전을 제공하는데요. 회사 공식 입장에 따르면 제품 출시 후 월 평균 1억 6900만 건의 쿼리를 처리한다고 합니다. 엔터프라이즈 플랜의 경우 줌, HP, 데이터브릭스 등이 사용 중이며, 추후 공개될 엔터프라이즈 프로 플랜은 개인정보보호 및 보안 강화를 주요 골자로 합니다. 시트당 월 40달러 또는 연간 400달러로 제공될 계획이네요.&nbsp; Perplexity AI는 투자금으로 글로벌 시장 진출에 박차를 가할 예정입니다. 주로 일본, 독일 시장을 공략할 예정이며 특히 B2B에 집중할 것이라고 밝혔어요.

VentureBeat

작은 팀부터 규모 있는 기업까지 다양한 곳에서 정말 많은 분들을 뽑아도 보고 탈락도 시켜본 자로서 정리해본 개발자 이력서 스타일에 대해서.

나는 개인적으로 개발자 이력서를 디자이너 포트폴리오 꾸미듯 꾸미기는 선호하지 않는다. 그렇다고 전형적인 이력서 포맷도 그닥이다. 자유양식의 심플 a4 스타일로 간결 1장 분량이면 좋고 길어도 2-3 페이지 정도를 선호한다.

내가 좋아하는 구성은
 * 사진(사진은 필수는 아니다) 이름, 전화번호, 이메일 주소
 * 경력 : 최신이 위로 올라오게 내림차순
 * 학력/교육 : 최종전공학력 위주.
   교육은 직무와 연관된 코스만 간단하게.
 * git repo, blog 등. 기술블로그 경우만.
   
이메일은 수시로 체크 가능한게 좋다. 이상하게 내 경험으로는 네이버 카카오 메일보다 gmail 지원자가 개발자의 경우는 채용까지 연결되는 경우가 많았다. 경험일 뿐이고 지금 지원하는 회사가 카카오, 네이버라면 당연히각 사의 메일주소를 쓰는게 낫겠다.

경력은 주로 아래로 구성된다.
 * 회사명, 재직기간
 * 담당 업무와 개발스택
 * 주요 활약이나 성과
JD(Job Descriptions) 와 연결된 담당 업무나 개발 스텍을 써보자.
 * AWS 기반 ec2 에 java + spring boot 로 구성된 백엔드 API 개발담당
 * React Native 를 활용한 사용자용 모바일 앱 개발
 * Jsp, html, css, JavaScript 로 구성된 was 개발
 * PyTorch 기반의 image classification, detection model 구현 및 serving API 개발 담당
 * swift 를 활용한 iOS native app 개발
등등 JD 에서 찾고 있는 스택과 맞는 경력사항을 간결하게 기술하자.

주요활약이나 성과
실제 내가 주도해서 달성했던 성과나 해결했던 문제를 기술해 주는게 좋다. 아래는 예제다.
 * operator 가 수동 분리하던 업무를 자동화하여 기존 처리량의 200% 를 달설하게 적은 수의 운영자가 더 많은 업무처리가 가능하도록 함
 * 20만 동접 채팅 및 입장 기능을 구현
 * 카카오, 네이버, 애플 로그인 연동으로 사용자의 소셜 로그인을 지원하고 간편가입을 구현.
 * RestFul API 체계를 구축하여, 다양한 이종 단말기 디바이스에서 유연한 연동이 가능하도록 제공
 * *** API 연동 개발을 통해 ML 모델을 구현하고 *** 기반으로 serving 체계 구축
 * 앱리뉴얼을 통해 사용자 MAU 20만 달성 앱 개발 운영 업무를 담당
 * **** 을 활용하여 CI/CD 체계 구축을 통해 개발생산성을 향상시켰고 상시 안정적인 운영배포 체계 구축
등등. 구체적이고 본인의 성과가 확실한 경력이라면 역시 간단히 써주는게 좋다.
인턴쉽 경험과 정규직 경험은 확실히 써주는게
좋다. 애매하게 인턴쉽을 정규직처럼 쓴다거나 하는데 어차피 기간에 나오니 인턴 경험이면 당당하게 인턴쉽 으로 명기하는데 더 좋은 인상을 준다.

학력/교육
최종학력과 교육 수강 내역을 쓰는데 최종학력이 개발쪽이 아니라면(예 학부는 개발전공인데 mba 를 했다거나
이종 석박사 과정을 했다면) 최종학력과 학부 경력까지 쓰자. 최종학력이 연관이라면 최종 학력만 쓰는 것도 좋겠다.

교육 수강내용은 타이틀과 어떤 과정이었는지만 간단히 쓰는게 좋다. 경력이 충분하다면 역시 스킵해도 된다.

신입이라 경력이 없다면 직무연관 동아리 활동이나 경진대회 수상이력, 이수한 교육 프로그램 등을 추가할 수 있으나 경력자라면 굳이 추가할 필요가 없다. 만약 채용 직무 관련 전공자가 아니라면 경력자라도 물론 관련활동이나 받은 교육내용을 써 주는 것도 좋다.
단 주의할 점은 짧게 간단하게. 간혹 당황스러운 건 교육 프로그램 과정에서 만든 프로젝트로 유명 사이트나 앱 기능 하나를 구현해 본걸 장황하게 쓰는 경우라던가, 기획자를 뽑는게 아닌데 아이디어 자체 강조형이면 좀 난감스럽다. 예를 들면 "*** 창업 경진대회 1위 수상" 이면 충분하고 이후 진행이 잘 되서 면접에 가게 되면 더 물어볼 수 있는 수준만 쓰는 게 이 파트 노하우다.

더 궁금한 사람들을 위해 git repo 는 반드시 이력서 초반 혹은 말미에 넣는 건 기본 중의 기본! 기술블로그는 있다면 남기자. 난 솔직히 git repo 는 들여다보는데 기술블로그는 잘 보진 않는다.

git 은 토이프로젝트라도 당연히 내 개인 프로젝트들이 들어 있어야 한다. 어디선가 베껴온 건 바로 티나니까, 내 코드를 넣어두되, 간단해도 되니 일반적인 개발언어별 컨벤션을 따르는게 좋겠고 lint 를 사용해 두는 걸 권장한다. 그리고 전직장이나 다른 사람들 기여가 더 높은 팀 프로젝트를 올려두는 건 오히려 마이너스다. 기본 비밀유지를 못하는 도덕적 법적 문제를 일으킬 수 있는 사람으로 보여질 수 있기 때문이다.

일단 구구절절 자기소개를 그리 신경 쓸 필요가 없다. 직장은 이 직무에 제일 잘 맞는 사람을 찾기를 원하기 때문에 잘 정리되고 깔끔한 구성이면 충분하다.

그리고 인턴이면 인턴, 신입이면 신입 또는 신입경력무관, 경력자면 경력에 맞는 곳에만 지원하자. 지원자가 많은 회사의 서류전형자라면 자격요건에 해당 안되는 경우는 무조건 스킵할 확률이 높기 때문이다.

그리고 서류전형을 통과해도 코딩테스트, 기술면접이 있기 때문에 경력을 과장하거나 회사나 팀의 성과를 모두 내 성과인 것 처럼 쓸 필요는 없다. 내가 했던 일이 뽑고 있는 직무와 관련도가 높은 곳을 찾고 그 점을 어필하는 게 좋은 전략 아닐까.

요즘 자의건 타의건 이직을 고민하는 개발자 분들이 주변에 많은 시기. 그간 다양한 직능의 다양한 직종의 분들을 면접 전형해 본 사람으로서 스킬 투척!

작은 팀부터 규모 있는 기업까지 다양한 곳에서 정말 많은 분들을 뽑아도 보고 탈락도 시켜본 자로서 정리해본 개발자 이력서 스타일에 대해서. 나는 개인적으로 개발자 이력서를 디자이너 포트폴리오 꾸미듯 꾸미기는 선호하지 않는다. 그렇다고 전형적인 이력서 포맷도 그닥이다. 자유양식의 심플 a4 스타일로 간결 1장 분량이면 좋고 길어도 2-3 페이지 정도를 선호한다. 내가 좋아하는 구성은<ul><li>사진(사진은 필수는 아니다) 이름, 전화번호, 이메일 주소</li><li>경력 : 최신이 위로 올라오게 내림차순</li><li>학력/교육 : 최종전공학력 위주.교육은 직무와 연관된 코스만 간단하게.</li><li>git repo, blog 등. 기술블로그 경우만. </li></ul>이메일은 수시로 체크 가능한게 좋다. 이상하게 내 경험으로는 네이버 카카오 메일보다 gmail 지원자가 개발자의 경우는 채용까지 연결되는 경우가 많았다. 경험일 뿐이고 지금 지원하는 회사가 카카오, 네이버라면 당연히각 사의 메일주소를 쓰는게 낫겠다. 경력은 주로 아래로 구성된다.<ul><li>회사명, 재직기간</li><li>담당 업무와 개발스택</li><li>주요 활약이나 성과</li></ul>JD(Job Descriptions) 와 연결된 담당 업무나 개발 스텍을 써보자.<ul><li>AWS 기반 ec2 에 java + spring boot 로 구성된 백엔드 API 개발담당</li><li>React Native 를 활용한 사용자용 모바일 앱 개발</li><li>Jsp, html, css, JavaScript 로 구성된 was 개발</li><li>PyTorch 기반의 image classification, detection model 구현 및 serving API 개발 담당</li><li>swift 를 활용한 iOS native app 개발</li></ul>등등 JD 에서 찾고 있는 스택과 맞는 경력사항을 간결하게 기술하자. 주요활약이나 성과실제 내가 주도해서 달성했던 성과나 해결했던 문제를 기술해 주는게 좋다. 아래는 예제다.<ul><li>operator 가 수동 분리하던 업무를 자동화하여 기존 처리량의 200% 를 달설하게 적은 수의 운영자가 더 많은 업무처리가 가능하도록 함</li><li>20만 동접 채팅 및 입장 기능을 구현</li><li>카카오, 네이버, 애플 로그인 연동으로 사용자의 소셜 로그인을 지원하고 간편가입을 구현.</li><li>RestFul API 체계를 구축하여, 다양한 이종 단말기 디바이스에서 유연한 연동이 가능하도록 제공</li><li>*** API 연동 개발을 통해 ML 모델을 구현하고 *** 기반으로 serving 체계 구축</li><li>앱리뉴얼을 통해 사용자 MAU 20만 달성 앱 개발 운영 업무를 담당</li><li>**** 을 활용하여 CI/CD 체계 구축을 통해 개발생산성을 향상시켰고 상시 안정적인 운영배포 체계 구축</li></ul>등등. 구체적이고 본인의 성과가 확실한 경력이라면 역시 간단히 써주는게 좋다.인턴쉽 경험과 정규직 경험은 확실히 써주는게좋다. 애매하게 인턴쉽을 정규직처럼 쓴다거나 하는데 어차피 기간에 나오니 인턴 경험이면 당당하게 인턴쉽 으로 명기하는데 더 좋은 인상을 준다. 학력/교육최종학력과 교육 수강 내역을 쓰는데 최종학력이 개발쪽이 아니라면(예 학부는 개발전공인데 mba 를 했다거나이종 석박사 과정을 했다면) 최종학력과 학부 경력까지 쓰자. 최종학력이 연관이라면 최종 학력만 쓰는 것도 좋겠다. 교육 수강내용은 타이틀과 어떤 과정이었는지만 간단히 쓰는게 좋다. 경력이 충분하다면 역시 스킵해도 된다. 신입이라 경력이 없다면 직무연관 동아리 활동이나 경진대회 수상이력, 이수한 교육 프로그램 등을 추가할 수 있으나 경력자라면 굳이 추가할 필요가 없다. 만약 채용 직무 관련 전공자가 아니라면 경력자라도 물론 관련활동이나 받은 교육내용을 써 주는 것도 좋다.단 주의할 점은 짧게 간단하게. 간혹 당황스러운 건 교육 프로그램 과정에서 만든 프로젝트로 유명 사이트나 앱 기능 하나를 구현해 본걸 장황하게 쓰는 경우라던가, 기획자를 뽑는게 아닌데 아이디어 자체 강조형이면 좀 난감스럽다. 예를 들면 "*** 창업 경진대회 1위 수상" 이면 충분하고 이후 진행이 잘 되서 면접에 가게 되면 더 물어볼 수 있는 수준만 쓰는 게 이 파트 노하우다. 더 궁금한 사람들을 위해 git repo 는 반드시 이력서 초반 혹은 말미에 넣는 건 기본 중의 기본! 기술블로그는 있다면 남기자. 난 솔직히 git repo 는 들여다보는데 기술블로그는 잘 보진 않는다. git 은 토이프로젝트라도 당연히 내 개인 프로젝트들이 들어 있어야 한다. 어디선가 베껴온 건 바로 티나니까, 내 코드를 넣어두되, 간단해도 되니 일반적인 개발언어별 컨벤션을 따르는게 좋겠고 lint 를 사용해 두는 걸 권장한다. 그리고 전직장이나 다른 사람들 기여가 더 높은 팀 프로젝트를 올려두는 건 오히려 마이너스다. 기본 비밀유지를 못하는 도덕적 법적 문제를 일으킬 수 있는 사람으로 보여질 수 있기 때문이다. 일단 구구절절 자기소개를 그리 신경 쓸 필요가 없다. 직장은 이 직무에 제일 잘 맞는 사람을 찾기를 원하기 때문에 잘 정리되고 깔끔한 구성이면 충분하다. 그리고 인턴이면 인턴, 신입이면 신입 또는 신입경력무관, 경력자면 경력에 맞는 곳에만 지원하자. 지원자가 많은 회사의 서류전형자라면 자격요건에 해당 안되는 경우는 무조건 스킵할 확률이 높기 때문이다. 그리고 서류전형을 통과해도 코딩테스트, 기술면접이 있기 때문에 경력을 과장하거나 회사나 팀의 성과를 모두 내 성과인 것 처럼 쓸 필요는 없다. 내가 했던 일이 뽑고 있는 직무와 관련도가 높은 곳을 찾고 그 점을 어필하는 게 좋은 전략 아닐까. 요즘 자의건 타의건 이직을 고민하는 개발자 분들이 주변에 많은 시기. 그간 다양한 직능의 다양한 직종의 분들을 면접 전형해 본 사람으로서 스킬 투척!

서류전형은 통과할만한 신입 or 주니어 경력 개발자 이력서 스타일

Hi I have finally solved 300 problems on LeetCode. Following is the distribution of the topics I have solved questions from and the number of questions in each of them. The major thing I have learnt...

I Solved 300+ Leetcode problems , Here is what I learnt.

마침내 리트코드에서 300개의 문제를 해결했습니다. 이 여정에서 중요한 부분은 다음과 같습니다.
 
 1. 고급 토픽에 집중하기: 동적 프로그래밍(DP), 이진 검색, 그래프, 트리 및 우선순위 큐와 같은 주제는 인터뷰에서 자주 질문을 받으며, 익숙해 지기 위해서는 시간과 인내심이 필요하기 때문에 계속해서 집중합니다.
 2. 다른 사람과 비교하지 않기: 우리는 모두 다른 개체이기 때문에, 자신의 학습곡선을 그대로 받아들이는 것이 좋습니다. 당신의 여정을 다른 사람과 비교하지 마세요.
 3. 일하면서 300개의 문제를 해결하는 데 10개월이 걸렸고, 일부 사람들은 그 절반의 시간만을 투자할지도 모르지만 괜찮습니다. 그것은 저만의 여정이니 다른 사람을 생각하며 내 기분을 상하게 하지 않을 것입니다.
 4. medium 단계의 문제는 최소 30분 동안 시도하기: 30분 동안 최선을 다하고, 그 후에는 힌트를 보는 것을 주저하지 마세요. 아무 문제가 없더라도 내가 모르는 특정한 기술이나 개념이 있을 수 있으므로 힌트를 찾아보세요.
 5. 최고가 되기 위한 동기를 가지기: 최고가 되기 위한 열망은 장애물을 극복하도록 도와줍니다. 
 6. 훈련하기: 처음에는 그것이 숙제처럼 느껴질 수 있지만, 서서히 적응하게 되어 삶의 일부가 될 것입니다. 

번역: [https://ducktopia.tistory.com/122]
원문:

마침내 리트코드에서 300개의 문제를 해결했습니다. 이 여정에서 중요한 부분은 다음과 같습니다.&nbsp;<ol ><li>고급 토픽에 집중하기: 동적 프로그래밍(DP), 이진 검색, 그래프, 트리 및 우선순위 큐와 같은 주제는 인터뷰에서 자주 질문을 받으며, 익숙해 지기 위해서는 시간과 인내심이 필요하기 때문에 계속해서 집중합니다.</li><li>다른 사람과 비교하지 않기: 우리는 모두 다른 개체이기 때문에, 자신의 학습곡선을 그대로 받아들이는 것이 좋습니다. 당신의 여정을 다른 사람과 비교하지 마세요.</li><li>일하면서 300개의 문제를 해결하는 데 10개월이 걸렸고, 일부 사람들은 그 절반의 시간만을 투자할지도 모르지만 괜찮습니다. 그것은 저만의 여정이니 다른 사람을 생각하며 내 기분을 상하게 하지 않을 것입니다.</li><li>medium 단계의 문제는 최소 30분 동안 시도하기: 30분 동안 최선을 다하고, 그 후에는 힌트를 보는 것을 주저하지 마세요. 아무 문제가 없더라도 내가 모르는 특정한 기술이나 개념이 있을 수 있으므로 힌트를 찾아보세요.</li><li>최고가 되기 위한 동기를 가지기: 최고가 되기 위한 열망은 장애물을 극복하도록 도와줍니다.&nbsp;</li><li>훈련하기: 처음에는 그것이 숙제처럼 느껴질 수 있지만, 서서히 적응하게 되어 삶의 일부가 될 것입니다.&nbsp;</li></ol> 번역: [https://ducktopia.tistory.com/122]원문:

🕊️  [Medium] 300개 이상의 리트코드 문제를 해결한 방

01 . 숏폼 콘텐츠의 자극성에 비판을 가하고 싶은 생각은 전혀 없지만 가끔 숏폼 피드를 보다 보면 저도 모르게 희한한 감정이 들 때가 있습니다. 조금 전까지는 예능 프로에서 레전드 짤로 불리는 하이라이트를 보며 낄낄대다가 곧장 다음 콘텐츠를 넘기면 그때는 또 세상을 아주 올바르게 살아가야 할 법한 중요한 말들이 쏟아지거든요. 그렇게 축구 하이라이트를 지나 사람이 금성에 떨어지면 어떻게 되는지를 알려주는 과학 콘텐츠를 만날 때면 이제 어떤 감정으로 콘텐츠를 대해야 하는지 의아해질 때도 많기 때문이죠.

02 . 그중에서도 저는 요즘 동기부여에 관한 콘텐츠를 어떻게 받아들여야 하는지가 참 고민입니다. 저 역시 책 읽는 걸 좋아하고 콘텐츠 보는 걸 즐기는 편이라 중요한 문장이나 의미 있게 다가온 장면들이 있으면 어떻게든 남겨두려고 하거든요.
특히 숏폼 콘텐츠가 뜨고 나서부터는 수많은 유명인들의 인터뷰에 큼지막한 자막을 입히고 웅장한 BGM을 깔아서 전달하는 게시물들이 늘어나다 보니 왠지 아주 특별하지 않은 내용도 꼭 저장을 해 둬야 할 것 같은 주요한 콘텐츠처럼 받아들여지는 순간도 없지 않습니다.

03 . 이상하다 싶었죠. 오히려 책을 읽으며 적당히 하이라이트하고, 기록하고, 때로는 필사를 해가며 얻은 인사이트들보다 훨씬 간편하고 임팩트 있게 마주할 수 있는 동기부여 콘텐츠들이 넘쳐나는 세상인데 정작 왜 동기부여가 제대로 되지 않을까 싶은 그 사실이 무척 궁금해진 겁니다.
그래서 오늘은 지극히 개인적인 해석과 지극히 개인적인 방법들을 한 번 소개해 볼까 합니다. 바로 명언 중독의 시대에 동기부여 콘텐츠를 적절히 활용하기 위한 방법으로 말이죠.

04 . 우선 저는 비타민의 역설을 이야기하고 싶습니다. 많이들 아시다시피 비타민은 우리 몸에 필요한 일정 수준의 양분으로 흡수되고 나면 초과분은 모두 몸 밖으로 배출되게 됩니다. 때문에 고함량의 비타민을 여러 번 복용한다고 해도 건강에 주는 이점은 딱히 없는 셈이죠.
그런데 저는 동기부여에 관한 콘텐츠도 크게 다를 바가 없다고 생각합니다. 숏폼이든 아니면 다른 형태든 간에 좋은 말을 많이 스크랩해놓는 것이 주는 가장 큰 충족은 '내가 좋은 콘텐츠를 일단 저장해놨다'라는 순간의 자기만족이거든요. 때문에 나중에는 우리 몸밖으로 모두 흘러나가버릴 걸 잘 알면서도 어떤 식으로든 도움이 된다는 생각에 '삼키고 보자'는 심리가 발동하는 겁니다.

05 . 이런 딜레마에서 벗어나려면 결국 또 취사선택의 마법을 부려야 합니다. 이전에도 글을 통해 '메모하는 것보다 정리하는 게 훨씬 중요하다'는 말을 전달한 적이 있었는데요, 저는 이른바 '동기부여'로 분류되는 콘텐츠들을 보고 저장하더라도 되도록 일주일에 베스트(?) 콘텐츠 하나만을 골라보려고 노력합니다. 다시 말해 정말 나 스스로에게 도움이 되고, 두고두고 생각해도 맞는 말인 것 같고, 내 삶에서 내가 직접 실천해 볼 수 있다고 생각되는 콘텐츠를 딱 하나만 선정해 보는 거죠. 그렇게 감히 '명언을 고른다'는 생각으로 접근하면 동기부여 콘텐츠를 보는 눈은 완전히 달라지게 됩니다.

06 . 더불어 저는 어떤 콘텐츠를 보건 간에 결국 텍스트로 변환해서 정리해두려고 노력합니다. 앞서 말한 것처럼 콘텐츠는 늘 극적인 임팩트를 주는 연출이 담겨있으니까요, 그 효과 자체를 부정하는 것은 아니지만 우리가 궁극적으로 취해야 할 것이 메시지라면, 그 메시지를 둘러싸고 있는 당의정 캡슐을 모두 녹여내고서 메시지 그 자체에 주목해 볼 필요가 있는 겁니다.
이렇게 텍스트만으로 주요한 내용을 정리해두면 스크랩해둔 콘텐츠 원본을 볼 때와는 꽤 다른 느낌을 받을 수 있습니다. 처음 콘텐츠를 만날 때보다 감동이 줄어들 때도 물론 있지만 또 어떤 말들은 그 감동이 배가되기도 하거든요. 그러니 마음에 드는 콘텐츠를 만날 때면 조금 시간이 걸리더라도 가급적 글만으로 담백히 남겨두려는 시도를 해보는 것이 좋습니다.

07 . 마지막으로는 콘텐츠의 성격을 규정하고 분류해 보는 겁니다. 저는 동기부여 콘텐츠에는 크게 두 가지 기준이 있다고 생각하는데요, 하나는 지금 내가 하고 있는 생각에 부스트를 달아주는 형태의 콘텐츠고 다른 하나는 나에게 새로운 시각과 관점을 주는 콘텐츠라는 겁니다. 때문에 이 콘텐츠가 요즘 내가 추구하는 가치관을 응원해 주는 것인지 아니면 '세상에 그런 생각만 있는 건 아니란다'라며 새로운 눈을 뜨게 해주는 콘텐츠인지 구분해 보는 것만으로도 콘텐츠의 활용도가 완전히 달려집니다. 저는 이 작은 행동만으로도 우리가 타인이 만들어 놓은 좋은 말들을 아주 잘 써먹을 수 있다고 봅니다.

08 . 아마 여러분 주위에 있는 사람들의 대화를 유심히 보다 보면 하나의 공통점을 발견할 수 있을 겁니다.
"OOO이 하는 유튜브 보다 보니까 들은 말인데~"
"엊그제 나혼산 보다가 OOO이 하는 거 보면서 느낀 건데~"
"숏츠 보다가 OOO 선생님이 해주는 이야기에서 말야~"
라는 말이 생각보다 우리 대화의 아주 큰 지분을 차지하고 있다는 사실 말이죠.

09 . 물론 아무런 감흥도, 생각도, 주관도, 자각도 없이 사는 것보다야 훨씬 나은 일이지만 결국 한 번이라도 내 마음에 동요를 일으킨 뭔가를 만날 때는 어떻게라도 그걸 붙잡아두고 재가공해서 흡수하는 일이 꼭 필요합니다. 저는 그게 이렇게 차고 넘치는 명언의 시대를 현명하게 살아가는 방법이 아닐까 싶기도 하고 말이죠.

10 . 좀 우스운 비유이긴 하지만 저는 식당에 가서 메뉴 추천을 받을 때 '아유 저흰 다 맛있어요'라고 하시는 사장님보다는 '오늘은 특히 이게 좋습니다'라든가 '요즘엔 손님들이 이걸 제일 많이 찾으십니다'라고 말해 줄 때가 훨씬 좋습니다. 전자는 더 이상 대화를 이어갈 소스가 없는 반면 후자는 사장님 나름대로 선택하고 편집한 작은 이유라도 있을 테니까요. 설사 그 과정을 스스로 경험한 사람의 생각이 나와 다를지언정 나로 하여금 판단의 기준을 만들어주는 사람들은 언제나 고마운 법이죠. 그리고 우리 역시 그런 사람일 때 더 매력적이 되는 것 같고요.

01 . 숏폼 콘텐츠의 자극성에 비판을 가하고 싶은 생각은 전혀 없지만 가끔 숏폼 피드를 보다 보면 저도 모르게 희한한 감정이 들 때가 있습니다. 조금 전까지는 예능 프로에서 레전드 짤로 불리는 하이라이트를 보며 낄낄대다가 곧장 다음 콘텐츠를 넘기면 그때는 또 세상을 아주 올바르게 살아가야 할 법한 중요한 말들이 쏟아지거든요. 그렇게 축구 하이라이트를 지나 사람이 금성에 떨어지면 어떻게 되는지를 알려주는 과학 콘텐츠를 만날 때면 이제 어떤 감정으로 콘텐츠를 대해야 하는지 의아해질 때도 많기 때문이죠. 02 . 그중에서도 저는 요즘 동기부여에 관한 콘텐츠를 어떻게 받아들여야 하는지가 참 고민입니다. 저 역시 책 읽는 걸 좋아하고 콘텐츠 보는 걸 즐기는 편이라 중요한 문장이나 의미 있게 다가온 장면들이 있으면 어떻게든 남겨두려고 하거든요. 특히 숏폼 콘텐츠가 뜨고 나서부터는 수많은 유명인들의 인터뷰에 큼지막한 자막을 입히고 웅장한 BGM을 깔아서 전달하는 게시물들이 늘어나다 보니 왠지 아주 특별하지 않은 내용도 꼭 저장을 해 둬야 할 것 같은 주요한 콘텐츠처럼 받아들여지는 순간도 없지 않습니다. 03 . 이상하다 싶었죠. 오히려 책을 읽으며 적당히 하이라이트하고, 기록하고, 때로는 필사를 해가며 얻은 인사이트들보다 훨씬 간편하고 임팩트 있게 마주할 수 있는 동기부여 콘텐츠들이 넘쳐나는 세상인데 정작 왜 동기부여가 제대로 되지 않을까 싶은 그 사실이 무척 궁금해진 겁니다.그래서 오늘은 지극히 개인적인 해석과 지극히 개인적인 방법들을 한 번 소개해 볼까 합니다. 바로 명언 중독의 시대에 동기부여 콘텐츠를 적절히 활용하기 위한 방법으로 말이죠. 04 . 우선 저는 비타민의 역설을 이야기하고 싶습니다. 많이들 아시다시피 비타민은 우리 몸에 필요한 일정 수준의 양분으로 흡수되고 나면 초과분은 모두 몸 밖으로 배출되게 됩니다. 때문에 고함량의 비타민을 여러 번 복용한다고 해도 건강에 주는 이점은 딱히 없는 셈이죠.그런데 저는 동기부여에 관한 콘텐츠도 크게 다를 바가 없다고 생각합니다. 숏폼이든 아니면 다른 형태든 간에 좋은 말을 많이 스크랩해놓는 것이 주는 가장 큰 충족은 '내가 좋은 콘텐츠를 일단 저장해놨다'라는 순간의 자기만족이거든요. 때문에 나중에는 우리 몸밖으로 모두 흘러나가버릴 걸 잘 알면서도 어떤 식으로든 도움이 된다는 생각에 '삼키고 보자'는 심리가 발동하는 겁니다. 05 . 이런 딜레마에서 벗어나려면 결국 또 취사선택의 마법을 부려야 합니다. 이전에도 글을 통해 '메모하는 것보다 정리하는 게 훨씬 중요하다'는 말을 전달한 적이 있었는데요, 저는 이른바 '동기부여'로 분류되는 콘텐츠들을 보고 저장하더라도 되도록 일주일에 베스트(?) 콘텐츠 하나만을 골라보려고 노력합니다. 다시 말해 정말 나 스스로에게 도움이 되고, 두고두고 생각해도 맞는 말인 것 같고, 내 삶에서 내가 직접 실천해 볼 수 있다고 생각되는 콘텐츠를 딱 하나만 선정해 보는 거죠. 그렇게 감히 '명언을 고른다'는 생각으로 접근하면 동기부여 콘텐츠를 보는 눈은 완전히 달라지게 됩니다. 06 . 더불어 저는 어떤 콘텐츠를 보건 간에 결국 텍스트로 변환해서 정리해두려고 노력합니다. 앞서 말한 것처럼 콘텐츠는 늘 극적인 임팩트를 주는 연출이 담겨있으니까요, 그 효과 자체를 부정하는 것은 아니지만 우리가 궁극적으로 취해야 할 것이 메시지라면, 그 메시지를 둘러싸고 있는 당의정 캡슐을 모두 녹여내고서 메시지 그 자체에 주목해 볼 필요가 있는 겁니다.이렇게 텍스트만으로 주요한 내용을 정리해두면 스크랩해둔 콘텐츠 원본을 볼 때와는 꽤 다른 느낌을 받을 수 있습니다. 처음 콘텐츠를 만날 때보다 감동이 줄어들 때도 물론 있지만 또 어떤 말들은 그 감동이 배가되기도 하거든요. 그러니 마음에 드는 콘텐츠를 만날 때면 조금 시간이 걸리더라도 가급적 글만으로 담백히 남겨두려는 시도를 해보는 것이 좋습니다. 07 . 마지막으로는 콘텐츠의 성격을 규정하고 분류해 보는 겁니다. 저는 동기부여 콘텐츠에는 크게 두 가지 기준이 있다고 생각하는데요, 하나는 지금 내가 하고 있는 생각에 부스트를 달아주는 형태의 콘텐츠고 다른 하나는 나에게 새로운 시각과 관점을 주는 콘텐츠라는 겁니다. 때문에 이 콘텐츠가 요즘 내가 추구하는 가치관을 응원해 주는 것인지 아니면 '세상에 그런 생각만 있는 건 아니란다'라며 새로운 눈을 뜨게 해주는 콘텐츠인지 구분해 보는 것만으로도 콘텐츠의 활용도가 완전히 달려집니다. 저는 이 작은 행동만으로도 우리가 타인이 만들어 놓은 좋은 말들을 아주 잘 써먹을 수 있다고 봅니다. 08 . 아마 여러분 주위에 있는 사람들의 대화를 유심히 보다 보면 하나의 공통점을 발견할 수 있을 겁니다."OOO이 하는 유튜브 보다 보니까 들은 말인데~""엊그제 나혼산 보다가 OOO이 하는 거 보면서 느낀 건데~""숏츠 보다가 OOO 선생님이 해주는 이야기에서 말야~"라는 말이 생각보다 우리 대화의 아주 큰 지분을 차지하고 있다는 사실 말이죠. 09 . 물론 아무런 감흥도, 생각도, 주관도, 자각도 없이 사는 것보다야 훨씬 나은 일이지만 결국 한 번이라도 내 마음에 동요를 일으킨 뭔가를 만날 때는 어떻게라도 그걸 붙잡아두고 재가공해서 흡수하는 일이 꼭 필요합니다. 저는 그게 이렇게 차고 넘치는 명언의 시대를 현명하게 살아가는 방법이 아닐까 싶기도 하고 말이죠. 10 . 좀 우스운 비유이긴 하지만 저는 식당에 가서 메뉴 추천을 받을 때 '아유 저흰 다 맛있어요'라고 하시는 사장님보다는 '오늘은 특히 이게 좋습니다'라든가 '요즘엔 손님들이 이걸 제일 많이 찾으십니다'라고 말해 줄 때가 훨씬 좋습니다. 전자는 더 이상 대화를 이어갈 소스가 없는 반면 후자는 사장님 나름대로 선택하고 편집한 작은 이유라도 있을 테니까요. 설사 그 과정을 스스로 경험한 사람의 생각이 나와 다를지언정 나로 하여금 판단의 기준을 만들어주는 사람들은 언제나 고마운 법이죠. 그리고 우리 역시 그런 사람일 때 더 매력적이 되는 것 같고요.

명언 중독의 시대를 살아가는 법

Learn the top mistakes made while using ChatGPT and how to fix them effectively.

You Are Using ChatGPT Wrong! Here are 3 Mistakes You've Probably Done!

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃

<ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지>

🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)
 * 사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭
 * ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.
 * GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.

🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트
 * LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.
 * 이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.

🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기
 * 완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.
 * 컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)
 * 작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)
 * 지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)
 * 명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)
 * 개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏
[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃 &lt;ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지&gt; 🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)<ul ><li>사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭</li><li>ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.</li><li>GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.</li></ul> 🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트<ul ><li>LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.</li><li>이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.</li></ul> 🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기<ul ><li>완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.<ul ><li>컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)</li><li>작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)</li><li>지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)</li><li>명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)</li><li>개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)</li></ul></li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

ChatGPT 사용 시 유용한 3가지 팁

GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)을 터미널에서 사용할 수 있는 GitHub Copilot in the CLI가 지난달부터 GA, 즉 누구나 이용할 수 있게 공개되었다. 누구나라고는 하지만 [GitHub Copilot...

GitHub Copilot을 CLI 명령어에서 도움받을 수 있는 GitHub Copilot in the CLI :: Outsider's Dev Story

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다.

GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다.

GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1717

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다. GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다. GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1717

Outsider's Dev Story

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copi

뽑지 말아야할 CTO, 뽑아야할 CTO 대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기 때문에 VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다. 좋은... | 14 comments on LinkedIn

Dennis Kim on LinkedIn: #스타트업 #startup #cto #기술총괄 #창업 #투자 #배달의민족 #배민 #데마에칸 #php #파이썬 #python #java... | 14 comments

대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기에, VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다.
좋은 CTO는 무엇인가에 대해 명확한 정답은 없지만, Dennis Kim님께서 개인적으로 공감이 가도록 정리해주신 내용이 있어 공유드립니다.

👁️ 좋은 기술 리드의 예
 * 데마에칸을 에러 없이 새로운 코드로 짠 팀의 기술 리드
 * PHP에서 자바로 리팩토링을 한 배달의 민족
 * C++로 된 코드를 자바 스프링으로 거의 리팩토링을 진행한 토스 증권팀의 기술 리드

🏋️ 좋은 팀은 보이지 않는 기술 부채를 청산하고 미래로 달릴 수 있는 기반을 만듭니다.
기술은 회사의 미래와 사업적 가중치에서 균형을 잡아야합니다. 그렇지 못한 경우에는 CTO의 개인적인 욕심과 취미활동이 됩니다. 그렇게 되면 회사는 방향을 잃거나 비용을 낭비하게 되고, 투자 받을 타이밍에 투자를 못받게 됩니다. 개발 총괄의 자리는 개발 인력의 수준을 끌어올리고 기술 지향점의 비전을 공유할 수 있어야 합니다.

💁‍♂️ 뽑지 말아야할 CTO는 ?
 * SNS 중독, 코딩은 절대 시간이기 때문에 적당히 해야 합니다.
 * SNS와 커뮤니티에서 그루급이고 너무 커뮤니티에 진심인 분
 * 전 회사에서 분쟁이 있었던 분
 * 마이너한 기술 스택을 고집하는 분 (=개발자 뽑기 힘들어요. 인공지능 쪽 아니면 파이썬이 주력이면 갈아 엎는 데 더 비용과 시간이 들어요)
 * SI 회사에서 오래다니신분 (=어떤 코드가 나올지 팀원들을 SI 노가다로 굴릴 수 있어요)
 * 빅테크 기업 출신 (=코딩은 하는데 회사의 복지, 시스템을 빅테크로 만들어달라고 합니다. 회사는 돈을 버는 곳입니다.)
 * 개발문화를 중시하는 분 (=개발자에게 인심은 얻지만, 회사는 개발과 서비스를 만드는데 개발문화를 전도하는 컬쳐 전도사가 되면 안됩니다.)

🏄🏻‍♂️ 좋은 CTO는 ?
 * 꾸준하게 자신의 생각을 글로 씁니다.
 * 레거시를 어떤 전략으로 리팩토링할지 항상 고민합니다.
 * 팀의 성장을 돕습니다.
 * 채용을 잘 할 수 있는 개발 스택을 늘 고민합니다.
 * 회사의 방향성에 맞는 개발 스택을 자신의 기술 스택보다 앞서 선택합니다.
 * 커뮤니케이션과 소통을 잘 합니다.
 * 다양한 사회 경험, 사업 경험과 호기심이 있습니다.
 * 회사의 성장 목표를 일치하기 위해 C레벨과 소통합니다.

대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기에, VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다.좋은 CTO는 무엇인가에 대해 명확한 정답은 없지만, Dennis Kim님께서 개인적으로 공감이 가도록 정리해주신 내용이 있어 공유드립니다. 👁️ 좋은 기술 리드의 예<ul ><li>데마에칸을 에러 없이 새로운 코드로 짠 팀의 기술 리드</li><li>PHP에서 자바로 리팩토링을 한 배달의 민족</li><li>C++로 된 코드를 자바 스프링으로 거의 리팩토링을 진행한 토스 증권팀의 기술 리드</li></ul> 🏋️ 좋은 팀은 보이지 않는 기술 부채를 청산하고 미래로 달릴 수 있는 기반을 만듭니다.기술은 회사의 미래와 사업적 가중치에서 균형을 잡아야합니다. 그렇지 못한 경우에는 CTO의 개인적인 욕심과 취미활동이 됩니다. 그렇게 되면 회사는 방향을 잃거나 비용을 낭비하게 되고, 투자 받을 타이밍에 투자를 못받게 됩니다. 개발 총괄의 자리는 개발 인력의 수준을 끌어올리고 기술 지향점의 비전을 공유할 수 있어야 합니다. 💁‍♂️ 뽑지 말아야할 CTO는 ?<ul ><li>SNS 중독, 코딩은 절대 시간이기 때문에 적당히 해야 합니다.</li><li>SNS와 커뮤니티에서 그루급이고 너무 커뮤니티에 진심인 분</li><li>전 회사에서 분쟁이 있었던 분</li><li>마이너한 기술 스택을 고집하는 분 (=개발자 뽑기 힘들어요. 인공지능 쪽 아니면 파이썬이 주력이면 갈아 엎는 데 더 비용과 시간이 들어요)</li><li>SI 회사에서 오래다니신분 (=어떤 코드가 나올지 팀원들을 SI 노가다로 굴릴 수 있어요)</li><li>빅테크 기업 출신 (=코딩은 하는데 회사의 복지, 시스템을 빅테크로 만들어달라고 합니다. 회사는 돈을 버는 곳입니다.)</li><li>개발문화를 중시하는 분 (=개발자에게 인심은 얻지만, 회사는 개발과 서비스를 만드는데 개발문화를 전도하는 컬쳐 전도사가 되면 안됩니다.)</li></ul> 🏄🏻‍♂️ 좋은 CTO는 ?<ul ><li>꾸준하게 자신의 생각을 글로 씁니다.</li><li>레거시를 어떤 전략으로 리팩토링할지 항상 고민합니다.</li><li>팀의 성장을 돕습니다.</li><li>채용을 잘 할 수 있는 개발 스택을 늘 고민합니다.</li><li>회사의 방향성에 맞는 개발 스택을 자신의 기술 스택보다 앞서 선택합니다.</li><li>커뮤니케이션과 소통을 잘 합니다.</li><li>다양한 사회 경험, 사업 경험과 호기심이 있습니다.</li><li>회사의 성장 목표를 일치하기 위해 C레벨과 소통합니다.</li></ul>

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뽑지말아야할 CTO, 뽑아야할 CTO

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다.

문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 말고 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다.

반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다.

"자기 검열"이 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다.

그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력한 다음에 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 성공 경험이 다른 환경에서의 성공을 보장하지 않는다.

내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다. 문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 말고 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다. 반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다. "자기 검열"이 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다. 그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력한 다음에 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 성공 경험이 다른 환경에서의 성공을 보장하지 않는다. 내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 4. 문제 정의 잘하

개발자로서 우리는 코드의 품질과 유지보수성을 중요하게 여긴다. 하지만 이러한 기술적 가치 추구가 때로는 비즈니스 가치 창출이라는 본질을 잊게 만들기도 한다.

회사에 소속된 개발자라면 자신의 역량을 비즈니스 목표 달성에 기여하는 데 사용해야 한다. 완벽한 코드를 작성하는 것보다 적절한 품질을 유지하면서 빠르게 가치를 전달하는 것이 더욱 중요할 때가 있다. 물론 장기적으로는 코드 품질과 개발 문화를 개선해 나가는 노력도 필요하다. 하지만 이는 단기적인 비즈니스 성과와 균형을 이뤄야 한다. 지나친 완벽주의는 오히려 개발 속도를 늦추고 기회를 놓치게 만들 수 있기 때문이다.

좋은 설계 원칙과 아키텍처 패턴, 그리고 실천법은 변화에 빠르게 대응하기 위한 도구다. 상황에 맞게 적절한 수준으로 적용하여 개발 효율성과 코드 품질 사이의 균형을 찾아야 한다.

비즈니스 임팩트를 만들어내는 것이 핵심임을 잊지 말고, 클린 코드에 대한 열정을 비즈니스 가치 창출까지 연결시켜야 한다.

개발자로서 우리는 코드의 품질과 유지보수성을 중요하게 여긴다. 하지만 이러한 기술적 가치 추구가 때로는 비즈니스 가치 창출이라는 본질을 잊게 만들기도 한다. 회사에 소속된 개발자라면 자신의 역량을 비즈니스 목표 달성에 기여하는 데 사용해야 한다. 완벽한 코드를 작성하는 것보다 적절한 품질을 유지하면서 빠르게 가치를 전달하는 것이 더욱 중요할 때가 있다. 물론 장기적으로는 코드 품질과 개발 문화를 개선해 나가는 노력도 필요하다. 하지만 이는 단기적인 비즈니스 성과와 균형을 이뤄야 한다. 지나친 완벽주의는 오히려 개발 속도를 늦추고 기회를 놓치게 만들 수 있기 때문이다. 좋은 설계 원칙과 아키텍처 패턴, 그리고 실천법은 변화에 빠르게 대응하기 위한 도구다. 상황에 맞게 적절한 수준으로 적용하여 개발 효율성과 코드 품질 사이의 균형을 찾아야 한다. 비즈니스 임팩트를 만들어내는 것이 핵심임을 잊지 말고, 클린 코드에 대한 열정을 비즈니스 가치 창출까지 연결시켜야 한다.

클린 코드와 비즈니스 임팩트

A modern JavaScript library for handling Hangul characters. - toss/es-hangul

GitHub - toss/es-hangul: A modern JavaScript library for handling Hangul characters.

es-hangul
은 쉽게 한글을 다룰 수 있도록 돕는 JavaScript 라이브러리입니다. 토스에서 오픈소스로 공개하고 유지보수 중인 라이브러리로, 2024년 4월 11일에 첫 커밋된 따끈따끈한 라이브러리입니다. (히스토리를 보면 원래 공개되있던 toss/slash의 @toss/hangul 패키지가 분리된 것으로 보입니다.)

한글 특성 상 국내 개발자들의 기여가 많이 필요한 영역이기 때문에, 유지보수가 쉽지 않습니다. Hangul.js, Josa.js 같은 유명한 라이브러리들도 몇 년 전 커밋을 마지막으로 관리가 멈춰있습니다. 이런 점에서
es-hangul
의 가치가 더욱 빛나는 것 같습니다.

es-hangul
에서 사용할 수 있는 일부 함수들의 예시를 정리해보았습니다.

chosungIncludes
: 단어가 해당 초성을 포함하는지 여부를 반환하는 함수
import { chosungIncludes } from 'es-hangul'

chosungIncludes('프론트엔드', 'ㅍㄹㅌ') // true

combineHangulCharacter
: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수
import { combineHangulCharacter} from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'
combineHangulCharacter('ㅌ', 'ㅗ') // '토'

josa
: 조사 붙여주는 함수
import { josa } from 'es-hangul';

josa('샴푸', '이/가') // '샴푸가'

josa('바깥', '으로/로') // '바깥으로'

disassembleHangul
: 자모 해체하는 함수
import { disassembleHangul } from 'es-hangul'

disassembleHangul('값') // 'ㄱㅏㅂㅅ'

combineHangulCharacter
: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수
import { combineHangulCharacter } from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'

removeLastHangulCharacter
: 인자로 주어진 한글 문자열에서 가장 마지막 문자 하나를 제거하여 반환하는 함수
import { removeLastHangulCharacter } from 'es-hangul'

removeLastHangulCharacter('안녕하세요 값') // '안녕하세요 갑'
removeLastHangulCharacter('프론트엔드') // '프론트엔ㄷ'

https://github.com/toss/es-hangul

<code>es-hangul</code>은 쉽게 한글을 다룰 수 있도록 돕는 JavaScript 라이브러리입니다. 토스에서 오픈소스로 공개하고 유지보수 중인 라이브러리로, 2024년 4월 11일에 첫 커밋된 따끈따끈한 라이브러리입니다. (히스토리를 보면 원래 공개되있던 toss/slash의 @toss/hangul 패키지가 분리된 것으로 보입니다.) 한글 특성 상 국내 개발자들의 기여가 많이 필요한 영역이기 때문에, 유지보수가 쉽지 않습니다. Hangul.js, Josa.js 같은 유명한 라이브러리들도 몇 년 전 커밋을 마지막으로 관리가 멈춰있습니다. 이런 점에서 <code>es-hangul</code>의 가치가 더욱 빛나는 것 같습니다. <code>es-hangul</code>에서 사용할 수 있는 일부 함수들의 예시를 정리해보았습니다. <code>chosungIncludes</code>: 단어가 해당 초성을 포함하는지 여부를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { chosungIncludes } from 'es-hangul'

chosungIncludes('프론트엔드', 'ㅍㄹㅌ') // true</code></pre> <code>combineHangulCharacter</code>: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { combineHangulCharacter} from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'
combineHangulCharacter('ㅌ', 'ㅗ') // '토'</code></pre> <code>josa</code>: 조사 붙여주는 함수<pre><code class="language-js">import { josa } from 'es-hangul';

josa('샴푸', '이/가') // '샴푸가'

josa('바깥', '으로/로') // '바깥으로'</code></pre> <code>disassembleHangul</code>: 자모 해체하는 함수<pre><code class="language-js">import { disassembleHangul } from 'es-hangul'

disassembleHangul('값') // 'ㄱㅏㅂㅅ'</code></pre> <code>combineHangulCharacter</code>: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { combineHangulCharacter } from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'</code></pre> <code>removeLastHangulCharacter</code>: 인자로 주어진 한글 문자열에서 가장 마지막 문자 하나를 제거하여 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { removeLastHangulCharacter } from 'es-hangul'

removeLastHangulCharacter('안녕하세요 값') // '안녕하세요 갑'
removeLastHangulCharacter('프론트엔드') // '프론트엔ㄷ'</code></pre>https://github.com/toss/es-hangul

GitHub

현대적인 JavaScript 한글 라이브러리, es-hangul

저부터 고백하자면, 수도 없이 경험한 것 같습니다. 팀에서 보고서 템플릿을 바꿔서 예전 내용을 옮겨야 할 때, 고객사 별로 같은 문서에 내용만 다르게 사용하고 있었는데 하나 수정하면 다른 곳도 다 일일이 바꿔줘야 할 때... 사용하는 툴에 따라 이런 일이 매우 적을 수는 있지만, 그래도 최소 한 번쯤은 이런 경험을 하셨을 거예요.

다음 분기에 5개월 일하기 vs. 지금 5시간 논의하기

DB 설계 (혹은 DB 마이그레이션) 관련 업무를 진행할 때, 기획자는 어떤 것들을 챙기면 좋을까요? 막연하게 개발팀에서 알아서 잘 하겠지... 라고 미뤄뒀다가 나중에 큰 고생을 하는 것을 방지하기 위해서 ㅎㅎ 기획 단계에서 챙겨야 하는 것들에 대해 정리한 아티클입니다. 실제로 알라미에서 동기화 기능을 개발하면서, 중간중간 담당자들 머리를 아프게 했던 사례들을 기반으로 쓴 글인데요. 되돌리기 어려운 의사결정들을 초기에 어떻게 잘 할 수 있는지 살펴보시면 좋을 것 같네요.

DB 설계 (혹은 DB 마이그레이션) 관련 업무를 진행할 때, 기획자는 어떤 것들을 챙기면 좋을까요? 막연하게 개발팀에서 알아서 잘 하겠지... 라고 미뤄뒀다가 나중에 큰 고생을 하는 것을 방지하기 위해서 ㅎㅎ 기획 단계에서 챙겨야 하는 것들에 대해 정리한 아티클입니다. 실제로 알라미에서 동기화 기능을 개발하면서, 중간중간 담당자들 머리를 아프게 했던 사례들을 기반으로 쓴 글인데요. 되돌리기 어려운 의사결정들을 초기에 어떻게 잘 할 수 있는지 살펴보시면 좋을 것 같네요.

[다음 분기에 5개월 일하기 vs 지금 5시간 논의하기]

발레 할배 박인환 "살면서 1등 못해봐...그래서 도전하나봐"

👴🏻 어떻게 나이들고 싶나요?

“살면서 1등을 해본 적이 없어요. 공부도 잘 못하고, 뜀박질도 잘 못 했지. 그래도 더 잘하고 싶은 마음이 있으니까 하루 이틀 노력하다 보면 언젠가는 앞으로 나가겠지 했죠. 사람이 다 이루면 포기할 수 있죠. 그런데 다 못 채워봐서 그런가. 그 날아오르고 싶은 마음이 사람을 더 강하게 만드나 봐요.”

이번주 최고의 이슈 키워드는 단연 ‘윤여정’ 이었을텐데요. 윤여정 배우님의 오사카상 수상을 보며, 축하의 마음은 뭐 당연하고, 스스로에게 질문을 던지게 되더라구요. 어떻게 나이들고 싶냐고. 

철저한 자기관리? 위트와 재치가 넘치는 유머스러움? 편견없는 쿨함? 고민을 하던 와중 얼마 전에 종영한 <나빌레라>에서 일흔에 발레를 시작한 ‘덕출’ 역을 맡은 박덕환 배우님의 인터뷰를 보게 됐어요. 생각이 조금 정리가 되더라구요. ‘녹슬지않음’ 이뤄놓은 것보다 아직도 이루어야 할 게 많다고 생각하는 전진하는 배움의 자세, 스스로를 ‘나이’와 ‘세월’안에 가두지 않는 그런 어른이 되고 싶은 것 같아요 저는. 여러분은 어떤 어른이 되고 싶나요.

중앙일보

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