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저는 비교할 때 == 대신 =를 사용하거나 하는 단순한 실수를 하고는 했죠.

원인을 찾을 때 무의식 적으로 그런 부분은 설마? 하고 보지 않았습니다

Test 코드를 만들었다면 더 빨리 찾아냈을지도 모르죠.

Database를 사용하는 서버 개발할 때 가장 중요한 것은 역시 Query를 작성하는 것 이겠죠

Query를 작성할 때 하는 실수는 Index를 누락하거나 Index가 적용되지 않은 Field를 사용하는 것 일 겁니다.

저는 EntityFramework 같은 원시적인 Query를 작성하지 않아도 되는 도구를 사용하는 것을 좋아했는데 이 글에 의하면 그런 도구들은 성능 최적화가 되지 않거나 과도한 호출을 할 수 있다고 하네요.

AI를 통하면 Query를 최적화하는 것은 이제 일도 아니지만 여전히 문자열로 Query를 만드는 것은 거부감이 있네요

#직독직해 #medium #query #api #database #optimize #tool
https://youtu.be/tt9DWv2qoUQ

저는 비교할 때 == 대신 =를 사용하거나 하는 단순한 실수를 하고는 했죠. 원인을 찾을 때 무의식 적으로 그런 부분은 설마? 하고 보지 않았습니다 Test 코드를 만들었다면 더 빨리 찾아냈을지도 모르죠. Database를 사용하는 서버 개발할 때 가장 중요한 것은 역시 Query를 작성하는 것 이겠죠 Query를 작성할 때 하는 실수는 Index를 누락하거나 Index가 적용되지 않은 Field를 사용하는 것 일 겁니다. 저는 EntityFramework 같은 원시적인 Query를 작성하지 않아도 되는 도구를 사용하는 것을 좋아했는데 이 글에 의하면 그런 도구들은 성능 최적화가 되지 않거나 과도한 호출을 할 수 있다고 하네요. AI를 통하면 Query를 최적화하는 것은 이제 일도 아니지만 여전히 문자열로 Query를 만드는 것은 거부감이 있네요 #직독직해 #medium #query #api #database #optimize #toolhttps://youtu.be/tt9DWv2qoUQ

youtu.be

개발할 때 어떤 실수를 하셨나요?

트리를 밝히고 세상을 밝혀요💡

내 트리를 꾸며줘!

내 트리를 꾸며줘! 가 오픈하면 연말이란 생각이 딱 드네요.
여러분도 연말을 맞아 서로 감사의 인사를 나눠보세요.

저는 2022년부터 트리를 만들고 있는데요. 시간이 지나서 다시 읽어봐도 마음이 따뜻해지더라고요.
물론 웃긴 글을 써주시는 분들도 있어서 더 좋답니다.
https://colormytree.me/2024/01GKYB5MX4R3JW5K24M7MGVQ8D

내 트리를 꾸며줘! 가 오픈하면 연말이란 생각이 딱 드네요.여러분도 연말을 맞아 서로 감사의 인사를 나눠보세요. 저는 2022년부터 트리를 만들고 있는데요. 시간이 지나서 다시 읽어봐도 마음이 따뜻해지더라고요.물론 웃긴 글을 써주시는 분들도 있어서 더 좋답니다.https://colormytree.me/2024/01GKYB5MX4R3JW5K24M7MGVQ8D

colormytree.me

내트꾸 오픈~

고향사랑기부제, 10만원까지 전액 세액공제 무료 답례품! 직장인은 안 하면 바보!

[이벤트] 훈제 삼겹살 통 바베큐 420g*3개(2개+1개)

고향사랑기부제 참여하면 10만원까지는 전액 세액공제가 됩니다.
그래서 상품을 찾던 중에 훈제 통 삼겹을 발견했습니다.

여러분도 물건 한번 찾아보세요!

https://www.wegive.co.kr/shop/goodsView/0000001851

고향사랑기부제 참여하면 10만원까지는 전액 세액공제가 됩니다.그래서 상품을 찾던 중에 훈제 통 삼겹을 발견했습니다. 여러분도 물건 한번 찾아보세요! https://www.wegive.co.kr/shop/goodsView/0000001851

위기브

연말정상 대비: 고향사랑기부제

최근 프론트엔드 진영 에서는 웹뷰, React 개발이 주류로 자리잡고 있습니다. 이런 흐름 에서
React Native
의 웹뷰 개발을 개선한
webview-bridge
라이브러리를 FECONF 세미나 영상을 통해 접하게 되었는데요. 영상을 매우 흥미롭게 시청하여서 내용을 정리해보았습니다.

 1. Event To Promise 방식의 양방향 통신
    기존 단방향 통신 방식에서는 처리 결과를 확인하기가 어려웠습니다. 이런 한계를 프론트엔드와 백엔드 간 통신 패턴에서 영감을 받아 Promise 기반의 응답 처리 시스템을 구현했습니다. 이를 통해 안정적이고 예측 가능한 통신이 가능해졌습니다.
    
    
 2. 강력한 타입 안정성과 추론
    네이티브 에서 정의한 브릿지 함수들의 반환값(Input)을 기반으로 웹 측의 타입이 자동으로 추론됩니다. 이는 개발자가 수동으로 타입을 정의할 때 발생할 수 있는 실수를 원천적으로 방지하면서도, 함수가 반환하는 데이터 구조를 기반으로 전체 타입 시스템이 자동으로 신뢰성 있게 구성됩니다.
    
 3. 실시간 상태 동기화
    useSyncExternalStore
    API 를 활용하여 네이티브 앱과 웹뷰 간의 상태를 실시간으로 동기화합니다. 이를 통해 특히 인증 토큰이나 사용자 정보와 같은 중요 데이터의 일관성을 유지합니다.
    
 4. 개발편의성과 하위 호환성
    사용자 중심의 설계로 개발 편의성을 향상시켰습니다. Proxy를 활용한 메소드 호출 처리로 존재하지 않은 메소드 호출시 타입에러를 반환하고, 사용 가능한 메소드를 체크해서 하위호환성을 체크합니다. 이를 통해 네이티브에 해당 메서드가 없다면 대체코드(fallback)이 실행되어 런타임 에러 방지와 앱 버전별 기능 차이에 대응이 가능합니다.

webview-bridge
는 하이브리드 앱 개발의 복잡성을 우아하게 해결하였다는 생각이 들었습니다. 세심한 API 설계, 자동화된 타입 시스템, 그리고 견고한 예외처리는 라이브러리의 완성도를 잘 보여주는데요. 국내 개발자가 실제 현장에서 마주한 문제를 깊이있게 분석하고, 자신만의 철학으로 해결책을 제시했다는 점이 특히 인상깊었습니다. 또 한국 개발자들의 기술력이 성장하고 있고, 글로벌 오픈소스 생태계에 대한 의미있는 기여를 보여주는 사례라고 생각되는데요. 이런 흐름이 계속되어 한국 개발자들이 세계에 더 많은 영향력을 발휘할 수 있기를 기대해봅니다.

https://www.youtube.com/watch?v=GyU9-pE0dAg

최근 프론트엔드 진영 에서는 웹뷰, React 개발이 주류로 자리잡고 있습니다. 이런 흐름 에서 <code >React Native</code>의 웹뷰 개발을 개선한 <code >webview-bridge</code> 라이브러리를 FECONF 세미나 영상을 통해 접하게 되었는데요. 영상을 매우 흥미롭게 시청하여서 내용을 정리해보았습니다. <ol ><li>Event To Promise 방식의 양방향 통신기존 단방향 통신 방식에서는 처리 결과를 확인하기가 어려웠습니다. 이런 한계를 프론트엔드와 백엔드 간 통신 패턴에서 영감을 받아 Promise 기반의 응답 처리 시스템을 구현했습니다. 이를 통해 안정적이고 예측 가능한 통신이 가능해졌습니다. </li><li>강력한 타입 안정성과 추론네이티브 에서 정의한 브릿지 함수들의 반환값(Input)을 기반으로 웹 측의 타입이 자동으로 추론됩니다. 이는 개발자가 수동으로 타입을 정의할 때 발생할 수 있는 실수를 원천적으로 방지하면서도, 함수가 반환하는 데이터 구조를 기반으로 전체 타입 시스템이 자동으로 신뢰성 있게 구성됩니다. </li><li>실시간 상태 동기화<code >useSyncExternalStore</code> API 를 활용하여 네이티브 앱과 웹뷰 간의 상태를 실시간으로 동기화합니다. 이를 통해 특히 인증 토큰이나 사용자 정보와 같은 중요 데이터의 일관성을 유지합니다. </li><li>개발편의성과 하위 호환성사용자 중심의 설계로 개발 편의성을 향상시켰습니다. Proxy를 활용한 메소드 호출 처리로 존재하지 않은 메소드 호출시 타입에러를 반환하고, 사용 가능한 메소드를 체크해서 하위호환성을 체크합니다. 이를 통해 네이티브에 해당 메서드가 없다면 대체코드(fallback)이 실행되어 런타임 에러 방지와 앱 버전별 기능 차이에 대응이 가능합니다.</li></ol> <code >webview-bridge</code>는 하이브리드 앱 개발의 복잡성을 우아하게 해결하였다는 생각이 들었습니다. 세심한 API 설계, 자동화된 타입 시스템, 그리고 견고한 예외처리는 라이브러리의 완성도를 잘 보여주는데요. 국내 개발자가 실제 현장에서 마주한 문제를 깊이있게 분석하고, 자신만의 철학으로 해결책을 제시했다는 점이 특히 인상깊었습니다. 또 한국 개발자들의 기술력이 성장하고 있고, 글로벌 오픈소스 생태계에 대한 의미있는 기여를 보여주는 사례라고 생각되는데요. 이런 흐름이 계속되어 한국 개발자들이 세계에 더 많은 영향력을 발휘할 수 있기를 기대해봅니다. https://www.youtube.com/watch?v=GyU9-pE0dAg

www.youtube.com

리액트 네이티브와 웹뷰의 만남: webview-bridge

useEffect의 불필요한 사용은 리렌더링을 초래하고 이는 곧 웹의 성능 저하로 연결됩니다. 이 글에서는 코드 예시를 통해 useEffect를 올바르게 사용하는 방법을 제시합니다.

[번역] useEffect를 남용하지 마세요!

오늘은 네이버의 안샛별님이 번역해주신 글입니다.

리액트 개발자에게 리렌더링은 어떤 숙명과도 같은 존재일 것입니다. 단 한 줄의 코드만으로 리렌더링을 여러 번 유발할 수도, 한 번으로 감소시킬 수도 있습니다. 이 글은 useEffect의 잘못된 사용으로 인해 성능이 악화되는 사례를 정리하고 개선된 코드를 소개합니다. 어렵지 않은 글이라 리액트를 많이 해보지 않았더라도 가볍게 읽기 좋은 글이라고 생각합니다.

글 링크: https://velog.io/@typo/leave-useeffect-alone

오늘은 네이버의 안샛별님이 번역해주신 글입니다. 리액트 개발자에게 리렌더링은 어떤 숙명과도 같은 존재일 것입니다. 단 한 줄의 코드만으로 리렌더링을 여러 번 유발할 수도, 한 번으로 감소시킬 수도 있습니다. 이 글은 useEffect의 잘못된 사용으로 인해 성능이 악화되는 사례를 정리하고 개선된 코드를 소개합니다. 어렵지 않은 글이라 리액트를 많이 해보지 않았더라도 가볍게 읽기 좋은 글이라고 생각합니다. 글 링크: https://velog.io/@typo/leave-useeffect-alone

velog.io

useEffect를 남용하지 마세요!

커피챗을 100번 넘게 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를

포트폴리오에 사이드, 스텔스 프로젝트에서 성과 표현하기

커피챗을 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를 강조하라고 하는데 어떻게 해야 할까요? 2가지를 기억하시면 좋겠습니다.

포트폴리오에 넣을 데이터가 없는게 고민이에요

1️⃣ 포트폴리오 본질에 충실하세요

먼저, 포트폴리오에서 중요한 건 프로젝트나 서비스에 대한 소개가 아니라 지원자 본인의 '문제 해결 능력'을 '논리적'으로 또 '설득력'있게 보여주는 것입니다. 인터뷰어로 UX팀 지원자의 포트폴리오를 검토할 때 가장 흔히 범하는 실수가 지원자(메신저)에 대한 이야기 없이 프로덕트에 대한 메시지에 대해서만 보여주는 경우였습니다. 서비스 소개서, IR 자료가 아니라 본인의 고민, 가설, 결정, 커뮤니케이션, 이 과정에서 고민했던 지점과 판단한 방식이 잘 드러나야 합니다. 주장을 뒷받침할 데이터가 있으면 좋지만 데이터가 없어도 괜찮습니다. 대부분의 지원자가 동일한 문제를 겪고 있어요. 데이터가 있으면 좋겠지만, 같은 문제과 어려움으로 데이터가 없는 경우도 많죠. 그러니 문제 정의와 논리적 전개에 충실하는 것이 우선이고 실제로 더 중요합니다.

2️⃣ 정량뿐만 아니라 정성까지 데이터인걸요

두 번째로 정성 데이터를 적극적으로 활용하는 겁니다. 정성 데이터로 활용할 수 있는 것은 동료의 리뷰, 고객의 VoC, SNS에 공개된 내용, App Store 리뷰도 포함됩니다. 후행적이지만 현시점에서 당시 서비스를 이용했던 고객을 리크루팅 해서 인터뷰를 진행해 (1) 당시 서비스를 알게 된 계기 (2) 사용했던 이유 (3) 중단한 or 계속 사용하는 이유 3가지만 확인하더라도 의미 있는 데이터가 됩니다.

정량 데이터가 없더라도 활용할 수 있는 정성 데이터 4가지

 1. App Store 또는 공개된 사용자의 리뷰
 2. 제품을 함께 만든 내부 관계자의 의견 (회고, Lessons Learned)
 3. 미디어 노출, SNS 검색 등 Desk Research로 확보할 수 있는 자료
 4. 유사한 기능을 가진 대체재, 경쟁사 제품에 대한 고객 반응 또는 시장 임팩트 (제한적 활용)

후행 인터뷰를 통해서 검증하면 좋은 3가지

 1. 고객이 처음 서비스를 알게 된 계기
 2. 처음 서비스에 회원가입을 해서 사용한 이유
 3. 현재 서비스 이용을 중단한 계기 또는 계속 이용하는 이유

프로덕트 디자이너나 UX 리서처를 채용할 때 가장 중요하게 생각하는 건 '문제를 정의하고 해결하는 능력'입니다. 보이는 것보다 실제 쓰이는 것, 현상보다는 근원적인 문제를 고민해서 솔루션을 탐색하고 검증하는 능력을 요구합니다. 데이터는 문제 해결을 위한 보조 자료이지 데이터 자체가 문제의 본질인 경우는 없습니다. 나의 생각의 흐름을 논리적으로 전달할 수 있는 가능한 방법에 집중하시면 좋겠습니다.

https://redbusbagman.com/myportfoliodata/

커피챗을 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를 강조하라고 하는데 어떻게 해야 할까요? 2가지를 기억하시면 좋겠습니다. 포트폴리오에 넣을 데이터가 없는게 고민이에요 1️⃣ 포트폴리오 본질에 충실하세요 먼저, 포트폴리오에서 중요한 건 프로젝트나 서비스에 대한 소개가 아니라 지원자 본인의 '문제 해결 능력'을 '논리적'으로 또 '설득력'있게 보여주는 것입니다. 인터뷰어로 UX팀 지원자의 포트폴리오를 검토할 때 가장 흔히 범하는 실수가 지원자(메신저)에 대한 이야기 없이 프로덕트에 대한 메시지에 대해서만 보여주는 경우였습니다. 서비스 소개서, IR 자료가 아니라 본인의 고민, 가설, 결정, 커뮤니케이션, 이 과정에서 고민했던 지점과 판단한 방식이 잘 드러나야 합니다. 주장을 뒷받침할 데이터가 있으면 좋지만 데이터가 없어도 괜찮습니다. 대부분의 지원자가 동일한 문제를 겪고 있어요. 데이터가 있으면 좋겠지만, 같은 문제과 어려움으로 데이터가 없는 경우도 많죠. 그러니 문제 정의와 논리적 전개에 충실하는 것이 우선이고 실제로 더 중요합니다. 2️⃣&nbsp;정량뿐만 아니라 정성까지 데이터인걸요 두 번째로 정성 데이터를 적극적으로 활용하는 겁니다. 정성 데이터로 활용할 수 있는 것은 동료의 리뷰, 고객의 VoC, SNS에 공개된 내용, App Store 리뷰도 포함됩니다. 후행적이지만 현시점에서 당시 서비스를 이용했던 고객을 리크루팅 해서 인터뷰를 진행해 (1) 당시 서비스를 알게 된 계기 (2) 사용했던 이유 (3) 중단한 or 계속 사용하는 이유 3가지만 확인하더라도 의미 있는 데이터가 됩니다. 정량 데이터가 없더라도 활용할 수 있는 정성 데이터 4가지 <ol ><li>App Store 또는 공개된 사용자의 리뷰</li><li>제품을 함께 만든 내부 관계자의 의견 (회고, Lessons Learned)</li><li>미디어 노출, SNS 검색 등 Desk Research로 확보할 수 있는 자료</li><li>유사한 기능을 가진 대체재, 경쟁사 제품에 대한 고객 반응 또는 시장 임팩트 (제한적 활용)</li></ol> 후행 인터뷰를 통해서 검증하면 좋은 3가지 <ol ><li>고객이 처음 서비스를 알게 된 계기</li><li>처음 서비스에 회원가입을 해서 사용한 이유</li><li>현재 서비스 이용을 중단한 계기 또는 계속 이용하는 이유</li></ol> 프로덕트 디자이너나 UX 리서처를 채용할 때 가장 중요하게 생각하는 건 '문제를 정의하고 해결하는 능력'입니다. 보이는 것보다 실제 쓰이는 것, 현상보다는 근원적인 문제를 고민해서 솔루션을 탐색하고 검증하는 능력을 요구합니다. 데이터는 문제 해결을 위한 보조 자료이지 데이터 자체가 문제의 본질인 경우는 없습니다. 나의 생각의 흐름을 논리적으로 전달할 수 있는 가능한 방법에 집중하시면 좋겠습니다. https://redbusbagman.com/myportfoliodata/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪포트폴리오에 사이드, 스텔스 프로젝트에서 성과 표현하기⟫

생성형 AI의 발전과 함께, 맞춤형 데이터를 기반으로 AI의 답변을 생성하는 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기법이 함께 주목받고 있습니다. RAG는 대규모 언어 모델이 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 맞춤형 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스를 말합니다. RAG를 활용하면 모델을 다시 학습 시킬 필요 없이 특정 도메인이나 조직의 내부 지식을 기반으로 LLM 기능을 확장할 […]

Amazon Bedrock Knowledge base로 30분 만에 멀티모달 RAG 챗봇 구축하기 실전 가이드 | Amazon Web Services

RAG는 대규모 언어 모델이 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 맞춤형 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스를 말합니다. RAG를 활용하면 모델을 다시 학습 시킬 필요 없이 특정 도메인이나 조직의 내부 지식을 기반으로 LLM 기능을 확장할 수 있고, 근거 없는 답변을 생성하는 환각(Hallucination)을 줄여 생성형 AI의 정확도를 높이는 비용 효율적인 접근 방식입니다.

Amazon Bedrock 역시 RAG 구축을 위한 손쉬운 방법으로 Knowledge base 기능을 지원하고 있습니다. Amazon Bedrock Knowledge base를 이용하면 클릭 몇 번으로 FM을 OpenSearch와 같은 RAG용 데이터 소스에 연결하여 원하는 문서 기반의 AI를 만들고 테스트할 수 있습니다. 그리고, 이러한 RAG 시스템이 복잡한 실제 애플리케이션에 적용되기 위해서는 이미지나 표에 있는 데이터도 잘 검색할 수 있는 능력, 즉 멀티모달 처리 성능이 중요합니다. 지금까지 멀티모달 성능을 갖춘 RAG를 구현하기 위해서는 여러 데이터 전처리 작업을 거쳐야 했지만, 지난 2024년 7월 10일에 Bedrock에 새로 추가된 ‘Chunking and parsing configurations’의 고급 파싱 옵션 설정을 통해 손쉽게 멀티모달 RAG를 구현할 수 있게 되었습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/practical-guide-for-bedrock-kb-multimodal-chatbot/

RAG는 대규모 언어 모델이 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 맞춤형 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스를 말합니다. RAG를 활용하면 모델을 다시 학습 시킬 필요 없이 특정 도메인이나 조직의 내부 지식을 기반으로 LLM 기능을 확장할 수 있고, 근거 없는 답변을 생성하는 환각(Hallucination)을 줄여 생성형 AI의 정확도를 높이는 비용 효율적인 접근 방식입니다. Amazon Bedrock 역시 RAG 구축을 위한 손쉬운 방법으로 Knowledge base 기능을 지원하고 있습니다. Amazon Bedrock Knowledge base를 이용하면 클릭 몇 번으로 FM을 OpenSearch와 같은 RAG용 데이터 소스에 연결하여 원하는 문서 기반의 AI를 만들고 테스트할 수 있습니다. 그리고, 이러한 RAG 시스템이 복잡한 실제 애플리케이션에 적용되기 위해서는 이미지나 표에 있는 데이터도 잘 검색할 수 있는 능력, 즉 멀티모달 처리 성능이 중요합니다. 지금까지 멀티모달 성능을 갖춘 RAG를 구현하기 위해서는 여러 데이터 전처리 작업을 거쳐야 했지만, 지난 2024년 7월 10일에 Bedrock에 새로 추가된 ‘Chunking and parsing configurations’의 고급 파싱 옵션 설정을 통해 손쉽게 멀티모달 RAG를 구현할 수 있게 되었습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/practical-guide-for-bedrock-kb-multimodal-chatbot/

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30분 만에 멀티모달 RAG 챗봇 구축하기

이번
토스 모닥불 EP.8
편도 재미있게 보았습니다. 이번 모닥불은 "Next.js 그만 쓰세요! 면접관이 진짜 원하는 것!?" 이라는 흥미로운 주제로 진행이 되었는데요.
저도 면접관으로써 공감되는 내용도 있었고, 동시에 면접자의 입장이 되었을 때도 적용할 수 있는 조언들이 많았습니다. 이번 모닥불에서 이야기한 실질적인 채용 인사이트를 정리해보았습니다.

1. 기술 스택에 대한 관점
- 단순히 Next.js, TypeScript, Jotai 등의 기술을 "사용해봤다"는 것은 중요하지 않습니다
- 특정 프레임워크나 라이브러리를 선택한 이유와 문제 해결 과정이 더 중요합니다
- 예를 들어, React Query를 단순히 HTTP 요청을 편하게 하기 위해 사용했다는 것보다 더 깊은 기술적 고찰이 필요합니다

2. 개발자 역량 평가 기준
- 전문가로서의 의사결정 능력을 중요하게 봅니다
- GitHub 활동에서 다음을 중점적으로 확인합니다:
- PR 설명과 코드의 합리성
- 커밋 내용의 질
- 동료와의 코드 리뷰 커뮤니케이션
- 피드백 수용 및 설득 과정

3. 면접 평가 포인트
- 기술 선택에 대한 합리적인 의사결정 과정
- 자연스러운 커뮤니케이션 능력
- 단순 기술적 근거를 넘어 PO/PD와 공감할 수 있는 비즈니스적 관점

4. 기술 블로그에 대한 견해
- 단순한 학습 내용 정리보다 개인의 고민과 생각이 담긴 글이 더 가치 있습니다
- 문제 의식과 개발 철학이 담긴 컨텐츠를 선호합니다
- 커스텀 도메인 사용은 웹 서버 운영 경험을 보여줄 수 있는 좋은 지표입니다

5. 재지원에 대한 입장
- 재지원 이력은 평가에 영향을 주지 않습니다
- 오히려 Grit(끈기)을 보여주는 긍정적인 신호로 받아들입니다

인상 깊었던 점은, 면접에서 떨어지는 것을 두려워할 필요가 없다는 메시지였습니다. 합격과 불합격은 그저 특정 순간의 조건과 상황이 맞았는지의 문제일 뿐, 개발자 개인의 가치나 역량을 완전히 대변하는 것은 아니기 때문입니다. 이런 관점에서 재지원도 충분히 긍정적으로 바라볼 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=BGZaUpUtY6k

이번 <code >토스 모닥불 EP.8</code> 편도 재미있게 보았습니다. 이번 모닥불은 "Next.js 그만 쓰세요! 면접관이 진짜 원하는 것!?" 이라는 흥미로운 주제로 진행이 되었는데요.저도 면접관으로써 공감되는 내용도 있었고, 동시에 면접자의 입장이 되었을 때도 적용할 수 있는 조언들이 많았습니다. 이번 모닥불에서 이야기한 실질적인 채용 인사이트를 정리해보았습니다. 1. 기술 스택에 대한 관점- 단순히 Next.js, TypeScript, Jotai 등의 기술을 "사용해봤다"는 것은 중요하지 않습니다- 특정 프레임워크나 라이브러리를 선택한 이유와 문제 해결 과정이 더 중요합니다- 예를 들어, React Query를 단순히 HTTP 요청을 편하게 하기 위해 사용했다는 것보다 더 깊은 기술적 고찰이 필요합니다 2. 개발자 역량 평가 기준- 전문가로서의 의사결정 능력을 중요하게 봅니다- GitHub 활동에서 다음을 중점적으로 확인합니다: - PR 설명과 코드의 합리성 - 커밋 내용의 질 - 동료와의 코드 리뷰 커뮤니케이션 - 피드백 수용 및 설득 과정 3. 면접 평가 포인트- 기술 선택에 대한 합리적인 의사결정 과정- 자연스러운 커뮤니케이션 능력- 단순 기술적 근거를 넘어 PO/PD와 공감할 수 있는 비즈니스적 관점 4. 기술 블로그에 대한 견해- 단순한 학습 내용 정리보다 개인의 고민과 생각이 담긴 글이 더 가치 있습니다- 문제 의식과 개발 철학이 담긴 컨텐츠를 선호합니다- 커스텀 도메인 사용은 웹 서버 운영 경험을 보여줄 수 있는 좋은 지표입니다 5. 재지원에 대한 입장- 재지원 이력은 평가에 영향을 주지 않습니다- 오히려 Grit(끈기)을 보여주는 긍정적인 신호로 받아들입니다 인상 깊었던 점은, 면접에서 떨어지는 것을 두려워할 필요가 없다는 메시지였습니다. 합격과 불합격은 그저 특정 순간의 조건과 상황이 맞았는지의 문제일 뿐, 개발자 개인의 가치나 역량을 완전히 대변하는 것은 아니기 때문입니다. 이런 관점에서 재지원도 충분히 긍정적으로 바라볼 수 있다는 점이 인상적이었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=BGZaUpUtY6k

기술 스택보다 중요한 것- 토스 모닥불 EP.8 인사이트 정리

지난 8월에 시작한 스터디 2기가 성공적으로 마무리되었습니다. 스터디에 참여해주신 분들께서 생생한 후기를 많이 남겨주셨습니다. 아, 그리고 정말 기쁘게도 1기 참여자 중에서 원하는 기업에 합격하신 분이 또 배출되었어요! 🎊 저도 함께 매주 알고리즘 문제를 풀다보니 얼떨결에 최근에 이직을 하게 되었네요 😅

이제 스터디가 꽤 알려졌는지 아직 3기 모집을 시작하지도 않았는데 벌써 50분 가까이 대기자로 등록을 해주셨어요. 그래서 모집 공고를 올리지 않으려다가 다음 차수를 기다리시던 분들이 분명 계실 것 같아서 정원을 100명으로 두 배 늘리기로 결정하였습니다.

스터디 규모가 커지면서 전 세계에 흩어져있는 모든 멤버가 참석할 수 있는 모임 일정을 잡는 것이 너무 어려워지고, 깃허브에서 멘션이 가능한 최대 인원을 초과하고 디스코드에서 음성 채팅의 최대 인원을 초과하는 등 여러가지 제약 사항에 부딪히게 되었습니다. 그래서 3기 부터는 부득이하게 정기 모임을 중단하고 100% 온라인 비대면으로 진행하오니 양해 부탁드립니다.

스터디는 12월 8일부터 시작하고 신청은 12월 2일에 마감하도록 하겠습니다.

👉 달레 스터디 3기 신청: https://github.com/DaleStudy/leetcode-study/discussions/620
👉 달레 스터디 웹사이트: https://www.dalestudy.com/

지난 8월에 시작한 스터디 2기가 성공적으로 마무리되었습니다. 스터디에 참여해주신 분들께서 생생한 후기를 많이 남겨주셨습니다. 아, 그리고 정말 기쁘게도 1기 참여자 중에서 원하는 기업에 합격하신 분이 또 배출되었어요! 🎊 저도 함께 매주 알고리즘 문제를 풀다보니 얼떨결에 최근에 이직을 하게 되었네요 😅 이제 스터디가 꽤 알려졌는지 아직 3기 모집을 시작하지도 않았는데 벌써 50분 가까이 대기자로 등록을 해주셨어요. 그래서 모집 공고를 올리지 않으려다가 다음 차수를 기다리시던 분들이 분명 계실 것 같아서 정원을 100명으로 두 배 늘리기로 결정하였습니다. 스터디 규모가 커지면서 전 세계에 흩어져있는 모든 멤버가 참석할 수 있는 모임 일정을 잡는 것이 너무 어려워지고, 깃허브에서 멘션이 가능한 최대 인원을 초과하고 디스코드에서 음성 채팅의 최대 인원을 초과하는 등 여러가지 제약 사항에 부딪히게 되었습니다. 그래서 3기 부터는 부득이하게 정기 모임을 중단하고 100% 온라인 비대면으로 진행하오니 양해 부탁드립니다. 스터디는 12월 8일부터 시작하고 신청은 12월 2일에 마감하도록 하겠습니다. 👉 달레 스터디 3기 신청: https://github.com/DaleStudy/leetcode-study/discussions/620👉 달레 스터디 웹사이트: https://www.dalestudy.com/

📣 달레 스터디 3기를 모집합니다

테오의 스프린트 18기 참가 신청

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요)
- 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간!
- (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!)

안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다.
개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요.
또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요.

이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요,
다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 <팀 스파르타 항해플러스>에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다)

게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다.
그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다.

8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다.
개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요.

개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다.

감사합니다! :)

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요) - 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간! - (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!) 안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다. 개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요. 또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요. 이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요, 다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 &lt;팀 스파르타 항해플러스&gt;에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다) 게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다. 그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다. 8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다. 개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요. 개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다. 감사합니다! :) https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

Google Docs

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집

An end-to-end open source machine learning platform for everyone. Discover TensorFlow's flexible ecosystem of tools, libraries and community resources.

TensorFlow

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다!

🎃 텐서플로우
 * https://www.tensorflow.org/
 * 연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여
   * 프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적
   * 리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원
 * TensorFlow의 주요 특징 및 기능
   * TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공
   * 유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원
   * 시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard
   * 프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능
   * 커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티
   * 사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스
 * TensorFlow 구현 모범 사례
   * 코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동
   * 모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지

🎃 PyTorch
 * https://pytorch.org/
 * 직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품
   * 포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점
   * 엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장
   * NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적
   * 동적 계산 그래프를 유연하게 처리
 * PyTorch 아키텍처 및 구성 요소
   * PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심
   * 텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산
   * 신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어
   * 최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘
   * 데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구
 * PyTorch 개발 워크플로
   * 데이터 준비
     * 입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기
     * 사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성
     * 필요한 전처리 변환 적용
   * 모델 개발
     * torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기
     * 포워드 패스 계산 구현하기
     * 손실 함수 및 옵티마이저 구성

🎃 LangChain
 * https://www.langchain.com/
 * 개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상
   * 강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원
 * LangChain 프레임워크 개요
   * LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화
   * 프럼프트 관리 및 최적화
   * 데이터 증강 생성
   * 의사 결정을 위한 자율 에이전트
   * 컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템
 * 광범위한 통합 기능
   * 외부 데이터 소스
     * 문서 저장소
     * 벡터 데이터베이스
     * API 엔드포인트
   * 개발 도구
     * 버전 관리 시스템
     * 모니터링 플랫폼
     * 배포 서비스
   * 비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략
     * 빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용
     * 가능한 경우 API 호출 일괄 처리
     * 효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링

🎃 허깅 페이스 트랜스포머
 * https://huggingface.co/docs/transformers/en/index
 * 허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치
 * 허깅 페이스의 핵심 기능
   * 바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브
   * PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합
   * 고급 토큰화 및 전처리 도구
   * 이전 학습을 위한 기본 지원
   * 포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스
 * 허깅 페이스 구현 가이드
   * 허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.
     * 이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장
     * 최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중
   * 파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.
     * 여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능
   * 로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.
     * 기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택
   * 프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.
     * 이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장

🎃 LlamaIndex
 * https://www.llamaindex.ai/
 * 데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크
   * LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화
   * 엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장
 * LlamaIndex의 특징 및 기능
   * 정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심
   * 여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)
   * 고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)
   * 다중 문서 합성 기능
   * 쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능
   * 벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원
   * OpenAI 함수 호출 API 호환성
 * 라마인덱스 개발 프로세스
   * 데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식
     * 데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요
   * 쿼리 프로세스:
     * 노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집
     * 응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성
     * 채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화
 * 비용 최적화 전략
   * 인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함
   * 개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공

🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)
 * https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction
 * 책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시
   * 강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장
   * 프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능
   * OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공
   * 프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원
 * OpenAI 프레임워크 구성 요소
   * 위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템
   * 통합 사이버 보안 조치
   * 안전 자문 그룹(SAG) 감독
   * 책임 있는 확장 정책 구현
   * 고급 모니터링 및 테스트 프로토콜
 * OpenAI 구현 전략
   * 안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식
   * 철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.
   * 시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합
 * 비용 최적화 전략:
   * 대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링
   * 사용량 임계값 및 알림 구현
   * 작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택
   * 언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제

🎃 Microsoft JARVIS
 * https://github.com/microsoft/JARVIS
 * 지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS
   * 서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행
   * 로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원
   * 엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공
 * JARVIS 플랫폼 개요
   * JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템
   * 플랫폼의 특징:
     * 멀티모달 처리 기능
     * 실시간 웹 액세스 통합
     * 고급 작업 계획 시스템
     * 모델 간 협업
     * 포괄적인 API 지원
     * 지능형 리소스 관리
 * JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)
   * 작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화
   * 모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택
   * 작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행
   * 응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성
 * 배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항
   * 최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지
   * 표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)
   * 클라우드 배포: 유연한 확장 옵션
   * 리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합

🎀 결론 🎀
 * 이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.
   * TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월
   * LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화
   * Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장
 * 모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.

 * 출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다! 🎃 텐서플로우<ul ><li>https://www.tensorflow.org/</li><li>연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여<ul ><li>프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적</li><li>리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원</li></ul></li><li>TensorFlow의 주요 특징 및 기능<ul ><li>TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공</li><li>유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원</li><li>시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard</li><li>프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능</li><li>커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티</li><li>사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스</li></ul></li><li>TensorFlow 구현 모범 사례<ul ><li>코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동</li><li>모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지</li></ul></li></ul> 🎃 PyTorch<ul ><li>https://pytorch.org/</li><li>직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품<ul ><li>포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점</li><li>엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장</li><li>NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적</li><li>동적 계산 그래프를 유연하게 처리</li></ul></li><li>PyTorch 아키텍처 및 구성 요소<ul ><li>PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심</li><li>텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산</li><li>신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어</li><li>최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘</li><li>데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구</li></ul></li><li>PyTorch 개발 워크플로<ul ><li>데이터 준비<ul ><li>입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기</li><li>사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성</li><li>필요한 전처리 변환 적용</li></ul></li><li>모델 개발<ul ><li>torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기</li><li>포워드 패스 계산 구현하기</li><li>손실 함수 및 옵티마이저 구성</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LangChain<ul ><li>https://www.langchain.com/</li><li>개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상<ul ><li>강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원</li></ul></li><li>LangChain 프레임워크 개요<ul ><li>LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화</li><li>프럼프트 관리 및 최적화</li><li>데이터 증강 생성</li><li>의사 결정을 위한 자율 에이전트</li><li>컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템</li></ul></li><li>광범위한 통합 기능<ul ><li>외부 데이터 소스<ul ><li>문서 저장소</li><li>벡터 데이터베이스</li><li>API 엔드포인트</li></ul></li><li>개발 도구<ul ><li>버전 관리 시스템</li><li>모니터링 플랫폼</li><li>배포 서비스</li></ul></li><li>비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략<ul ><li>빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용</li><li>가능한 경우 API 호출 일괄 처리</li><li>효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 허깅 페이스 트랜스포머<ul ><li>https://huggingface.co/docs/transformers/en/index</li><li>허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치</li><li>허깅 페이스의 핵심 기능<ul ><li>바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브</li><li>PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합</li><li>고급 토큰화 및 전처리 도구</li><li>이전 학습을 위한 기본 지원</li><li>포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스</li></ul></li><li>허깅 페이스 구현 가이드<ul ><li>허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.<ul ><li>이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장</li><li>최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중</li></ul></li><li>파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.<ul ><li>여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능</li></ul></li><li>로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.<ul ><li>기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택</li></ul></li><li>프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.<ul ><li>이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LlamaIndex<ul ><li>https://www.llamaindex.ai/</li><li>데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크<ul ><li>LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화</li><li>엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장</li></ul></li><li>LlamaIndex의 특징 및 기능<ul ><li>정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심</li><li>여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)</li><li>고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)</li><li>다중 문서 합성 기능</li><li>쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능</li><li>벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원</li><li>OpenAI 함수 호출 API 호환성</li></ul></li><li>라마인덱스 개발 프로세스<ul ><li>데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식<ul ><li>데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요</li></ul></li><li>쿼리 프로세스:<ul ><li>노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집</li><li>응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성</li><li>채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화</li></ul></li></ul></li><li>비용 최적화 전략<ul ><li>인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함</li><li>개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공</li></ul></li></ul> 🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)<ul ><li>https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction</li><li>책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시<ul ><li>강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장</li><li>프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능</li><li>OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공</li><li>프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원</li></ul></li><li>OpenAI 프레임워크 구성 요소<ul ><li>위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템</li><li>통합 사이버 보안 조치</li><li>안전 자문 그룹(SAG) 감독</li><li>책임 있는 확장 정책 구현</li><li>고급 모니터링 및 테스트 프로토콜</li></ul></li><li>OpenAI 구현 전략<ul ><li>안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식</li><li>철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.</li><li>시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합</li></ul></li><li>비용 최적화 전략:<ul ><li>대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링</li><li>사용량 임계값 및 알림 구현</li><li>작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택</li><li>언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제</li></ul></li></ul> 🎃 Microsoft JARVIS<ul ><li>https://github.com/microsoft/JARVIS</li><li>지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS<ul ><li>서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행</li><li>로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원</li><li>엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공</li></ul></li><li>JARVIS 플랫폼 개요<ul ><li>JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템</li><li>플랫폼의 특징:<ul ><li>멀티모달 처리 기능</li><li>실시간 웹 액세스 통합</li><li>고급 작업 계획 시스템</li><li>모델 간 협업</li><li>포괄적인 API 지원</li><li>지능형 리소스 관리</li></ul></li></ul></li><li>JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)<ul ><li>작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화</li><li>모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택</li><li>작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행</li><li>응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성</li></ul></li><li>배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항<ul ><li>최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지</li><li>표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)</li><li>클라우드 배포: 유연한 확장 옵션</li><li>리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합</li></ul></li></ul> 🎀 결론 🎀<ul ><li>이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.<ul ><li>TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월</li><li>LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화</li><li>Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장</li></ul></li><li>모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.</li></ul> <ul ><li>출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9</li></ul>

[Dev]모든 개발자가 마스터해야 할 7가지 AI 프레임워크!

Your Resume App

개발자들을 위한 흥미로운 자가진단 사이트를 소개합니다.
프론트엔드, 백엔드, React 개발자, 디자이너, CEO까지 각 직무별 역량을 체크해 볼 수 있습니다. 세부 항목들을 체크하다 보면 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 파악할 수 있습니다.

물론 이 테스트가 절대적인 기준은 아니지만, 현재 내가 부족한게 무엇인지를 파악하고 앞으로의 성장 방향을 설정하는데는 참고자료가 될 수 있을것 같습니다.

https://resume.realerror.com/

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resume.realerror.com

IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다.

커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다.

요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다. 

 * “회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"
 * “백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”
 * “회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?” 

어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다. 

훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다. 

요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다. 커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다. 요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다.&nbsp; <ul ><li>“회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"</li><li>“백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”</li><li>“회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?”&nbsp;</li></ul> 어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다.&nbsp; 훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다.&nbsp; 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교와 커리어의 차이점

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

2024년을 마무리하기 전,
지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요.

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지
📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지
📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지

이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도,
대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에,
스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

여러분들의 의견은 어떠신가요?
여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년을 마무리하기 전, 지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요. 제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다. 📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지 📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지 📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지 이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도, 대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에, 스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요? 여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년 이력서 업데이트

2022년 1월 4일부터 2024년 11월 18일까지, 약 3년을 우아한형제들과 함께해서 즐거웠습니다 :)   왜 떠나는가? 사실 이직해야지! 하고 결심해서 시작한 것은 아니었다. 3-4년차가 이직하기 참 좋을 때라는데, 나는 과연 이직을 할 수 있을까에 대한 궁금증이 제일 컸다. 부업으로 꾸준히 멘토링을 하는 입장에서 취업/이직이 점점 어려워지고 있구나도 많이 느낄 수 있었다. 물론 연차를 더 쌓은 후 이직을 하는 길도 있었다. 하지만 우아한형제들이 첫 회사인 나는, 약 3년이라는 기간동안 대부분 회사 내부 서비스만을 개발했다. 디자인시스템, 어드민, 운영 도구 등등.. 어떻게 보면 서비스 회사에서 서비스 개발은 해보지 않은 셈이다. 이러다가 더 연차가 쌓였을 때, 만일 서비스 회사에 지원을 하게 된다면 서비스 경험이 없는 나를 과연 뽑을지에 대한 의문이 컸다. 주니어라면 와서 배우면 되는 부분이지만, 시니어라면 팀을 이끄는 역량이 필요할지도 모르는데 경험조차 없다면.. 계속 개…

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.
다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!
https://www.jeong-min.com/77-resignation/

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!https://www.jeong-min.com/77-resignation/

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

메모이제이션(memoization)와 캐싱은 프로그래밍의 기본 개념입니다. 이 글에서는 자바스크립트와 타입스크립트의 예시를 통해 메모이제이션에 대해 자세히 소개합니다.


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요.

개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.

만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다!

글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요. 개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다! 글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

중앙일보의 고품격 주간 경제지

[허태윤의 브랜드 스토리] 성공한 브랜드의 비밀은 확실한 내부 브랜딩 전략

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다.

디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다.

구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다."

* 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다.

https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다. 디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다. 구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다." * 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다. https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

포브스 코리아

《고객 경험(Customer eXperience)은 내부로부터》

1
가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다.

2
이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다.

3
대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다.

4
다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다.

#엔드말라리아

1 가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다. ​ ​2 이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다. ​ ​3 대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다. ​ ​4 다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다. ​ #엔드말라리아 ​

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요.

몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요.

‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다.

일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요. 몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요. ‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다. 일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더

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