커리어 코칭 일기 (Work & Tech) 699

#Justdoit

시작을 잘 하는 사람이 있습니다. 혹자는 이런 종류의 사람을 걱정 없이 산다고 비아냥 거립니다. 하지만 훗날 진짜 승자는 이런 성향을 가진 사람이라고 믿습니다.

도전을 잘 한다고 볼 수 있습니다. 새로운 환경과 사람을 만나는 것을 두렵지 않아 하는 것입니다. 그걸 좋아하거나 즐기는 것보다 참아낼 수 있는 단단한 마음이 있습니다.

한 가지 단점은 시작한 일을 꼭 끝까지 완수하는 것은 아니라는 점입니다. 중간에 어떤 이유와 핑계로 중단되는 사태가 종종 발생합니다. 그래서 주변 사람들이 용두사미라고 놀려 댑니다.

생각해 보면 시작한 일을 반드시 마무리 지어야 할까요? 그렇지 않습니다. 포기는 배추를 셀 때만 사용하지 않습니다. 힘들거나 어렵거나 하기 싫으면 포기할 수 있습니다. 포기한다고 패자가 되진 않습니다. 에너지를 절약해서 다른 곳에 사용하면 됩니다.

거창해 지려고 하고 위대해 지려고 하며, 대단해 지려고 하니까 시작을 못한다고 생각합니다. 완벽주의가 게으름을 낳는다고 심리학에서 분석하지 않습니까? 그러니 그냥 좀 시작합시다. 묻지도 따지지도 말고 하고 싶은 일 있으면 그냥 시작하세요.

도전 결과가 피드백 해줄 거고, 과정에서 반드시 배움이 있다고 믿습니다.

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#에너지레벨

하이텐션으로 군중을 사로잡는 사람이 있습니다. 반대로 있어도 없는 듯, 술에 물 탄 듯 잠잠한 캐릭터도 있습니다.

에너지 레벨이 낮은 사람도 열정이 있습니다. 다만 열정이 끓는 온도가 낮을 뿐입니다. ‘나 지금 되게 신나!’ 같은 대사를 외쳐도 사람에 따라 느낌이 다른 이유는 발산 가능한 에너지 레벨이 다르기 때문입니다.

그러니 함부로 ‘난 열정 따윈 없다’고 확신하지 마세요. 아직 발견 못했을 뿐이죠. 열정을 발휘해 본 경험이 있는데 너무 뜨뜻미지근하여 깨닫지 못했던 것입니다.

1000도나 100도나 끓기는 마찬가지입니다. 라면에 모르고 찬물을 부었다가 뒤늦게 더운물을 부으면 어떻게 되나요? 그래도 라면은 익습니다. 그리고 배가 고프면 미지근한 물에 끓은 라면도 맛있습니다.

낮은 에너지 레벨을 탓하지도 억지로 끌어올리려고 하지 마세요. 그냥 내가 가진 최선을 다하는 것입니다. 그래도 내 온도에 녹는 것이 있고, 먹을 수 있는 경험이 있습니다. 좀 맛이 덜하더라도 허기를 달래기에 제법 괜찮을 수 있습니다.

제일 안 좋은 건 공백입니다. 비어있는 그릇을 채울 에너지를 깨우시기 바랍니다.

그냥 막 도전할 수 있는 에너지 레벨

[삼성생명 TVCF] 좋은 소식의 시작, 삼성생명

얼마 전 본 삼성생명의 기업 PR 캠페인 광고는 내용도 눈에 띄었지만, 제작 과정도 AI를 적극 활용했다고 한다.

내용 측면의 새로움
- 보험은 보통 사후적으로 보상을 받는, '아플 때', '힘들 때' 등  다소 어두운 느낌이 강했음. 
- 먼저 좋은 소식을 전할 수 있어야 한다는 긍정적인 방향으로 전환 시도.

기술 측면의 새로움
- ‘보험’이라는 개념을 직관적 이미지로 표현.
- 보수적인 이미지의 보험사가 새로운 기술로 광고를 시도했다는 점 자체를 화제로 유도.  

그러나 AI 기술의 문제도 발견 
- AI가 제공한 것 이상의 인력(人力)이 투입. AI에게 기대했던 ‘자동화 광고 공장’의 이미지와는 달리, 아직은 사람과 함께 힘써야 할 단계.
- 문화/지역적인 차이도 존재. 기존 웹 이미지 데이터를 수집하는 Mid Journey의 생성 풀 특성에 기인. 
- 생성형 AI 프로그램별로 특유의 화풍이 존재하는 문제.

https://youtu.be/Wxrw5sy5_Hk?si=TQYckagR_QkeK8u5
https://magazine.cheil.com/53684

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AI로 만든 광고

Explore the power of fine-tuning LLMs for model optimization. Learn about techniques, considerations, and when not to use LLM fine-tuning.

Fine-tuning LLMs 101 | Data Science Dojo

LLM(대규모 언어 모델)을 파인튜닝하는 것은 관련 데이터를 학습시켜 특정 작업에 맞게 모델의 매개변수를 조정하는 것으로, 모델 성능을 향상시키는 강력한 기법입니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 일반적인 접근 방식은 지도 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 모델에 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하는 것이 포함되며, 각 데이터 포인트는 입력과 출력의 쌍으로 구성됩니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 또 다른 접근 방식은 강화 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 원하는 출력을 생성하는 데 대한 보상 신호를 모델에 제공하는 것이 포함됩니다. 모델은 보상 신호를 최대화하여 원하는 출력을 생성하는 방법을 학습합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 기초 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 특정 작업에서 LLM의 성능을 개선할 수 있는 유망한 접근 방식입니다. 대규모 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스의 가용성이 증가함에 따라 파인튜닝(fine-tuning)이 더욱 보편화될 가능성이 높습니다.

🍀 LLM을 위한 파인튜닝(fine-tuning) 기술
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다. LLM에는 용도 변경과 전체 파인튜닝(fine-tuning)이라는 두 가지 주요 파인튜닝(fine-tuning) 기술이 있습니다.

1. 용도 변경
용도 변경은 원래 학습된 작업과 다른 작업에 LLM을 사용하는 기법입니다. 예를 들어 텍스트 생성을 위해 학습된 LLM을 감성 분석에 사용할 수 있습니다.

LLM의 용도를 변경하려면 먼저 수행하려는 작업과 관련된 입력 데이터의 특징을 식별해야 합니다. 그런 다음, 이러한 특징을 원하는 출력에 매핑하는 방법을 학습할 수 있는 분류기 모델에 LLM의 임베딩 레이어를 연결해야 합니다. 용도 변경은 전체 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 하지만 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성은 낮습니다.

2. 전체 파인튜닝(fine-tuning)
전체 파인튜닝(fine-tuning)은 수행하려는 작업과 관련된 데이터 데이터 세트에 대해 전체 LLM을 학습시키는 기법입니다. 이는 가장 계산 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법이지만 최상의 성능을 얻을 가능성이 가장 높은 기법이기도 합니다.

LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)하려면 수행하려는 작업에 대한 입력 및 출력의 예가 포함된 데이터 데이터 집합을 만들어야 합니다. 그런 다음 지도 학습 알고리즘을 사용하여 이 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시켜야 합니다. 파인튜닝(fine-tuning) 기술의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 용도 변경을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)해야 합니다.

🍀 비지도 파인튜닝(fine-tuning)과 지도 파인튜닝(fine-tuning) LLM 비교
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 그러나 LLM은 파인튜닝(fine-tuning) 없이는 특정 작업에 적합하지 않은 경우가 많습니다.

파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다.LLM의 파인튜닝(fine-tuning)에는 비지도 및 지도의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

🍎 비지도 파인튜닝(fine-tuning)
비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함되지 않은 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알지 못합니다. 대신 모델은 시퀀스의 다음 토큰을 예측하거나 데이터 세트의 텍스트와 유사한 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다.

비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성도 낮습니다.

🍎 지도 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

지도 파인튜닝(fine-tuning)은 비지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 더 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 최상의 성능을 얻을 가능성도 더 높습니다.

파인튜닝(fine-tuning) 기법의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 비지도 파인튜닝(fine-tuning)을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM의 파인튜닝(fine-tuning)을 감독해야 합니다.

🍀 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF) LLM을 위한 파라미터 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데는 감독된 파인튜닝(fine-tuning)과 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이라는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

1. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

2. 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
RLHF는 사람의 피드백을 사용하여 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 기법입니다. 기본 아이디어는 LLM에 프롬프트를 주고 출력을 생성하는 것입니다. 그런 다음 사람에게 출력에 대한 평가를 요청합니다. 이 평가는 더 높은 품질의 출력을 생성하기 위해 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 신호로 사용됩니다.

RLHF는 감독 파인튜닝(fine-tuning)보다 더 복잡하고 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기술입니다. 하지만 정의하기 어렵거나 라벨링된 데이터가 충분하지 않은 작업에 더 효과적일 수 있습니다.

🍀  매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
PEFT는 파인튜닝(fine-tuning) 중에 업데이트해야 하는 매개변수의 수를 줄이기 위한 일련의 기술입니다. 이는 더 작은 데이터 집합을 사용하거나, 더 간단한 모델을 사용하거나, 낮은 순위 적응(LoRA)이라는 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

LoRA는 저차원 행렬을 사용하여 다운스트림 작업의 공간을 표현하는 기법입니다. 그런 다음 전체 LLM 대신 이 행렬을 파인튜닝(fine-tuning)합니다. 이를 통해 파인튜닝(fine-tuning)에 필요한 계산량을 크게 줄일 수 있습니다.

PEFT는 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 유망한 접근 방식입니다. 파인튜닝(fine-tuning)을 더 저렴하고 효율적으로 수행할 수 있으므로 더 많은 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 경우
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 하지만 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것이 항상 필요하거나 바람직한 것은 아닙니다.

다음은 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 몇 가지 경우입니다:

👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 수 없는 경우. 일부 LLM은 파인튜닝(fine-tuning)을 허용하지 않는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해서만 사용할 수 있습니다.
👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 데이터가 충분하지 않습니다. LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 레이블이 지정된 대량의 데이터 세트가 필요합니다. 데이터가 충분하지 않으면 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 좋은 결과를 얻지 못할 수 있습니다.
👉 데이터는 끊임없이 변화합니다. LLM을 사용하는 데이터가 지속적으로 변경되면 파인튜닝(fine-tuning)이 이를 따라잡지 못할 수 있습니다. 특히 원어의 어휘와 문법이 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 기계 번역과 같은 작업의 경우 더욱 그렇습니다.
👉 애플리케이션은 동적이고 상황에 민감합니다. 경우에 따라 LLM의 출력은 사용자 또는 상황의 특정 컨텍스트에 맞게 조정되어야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 애플리케이션에서 사용되는 챗봇은 고객의 의도를 파악하고 그에 따라 응답할 수 있어야 합니다. 이러한 유형의 애플리케이션에 맞게 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 챗봇이 사용되는 다양한 컨텍스트를 캡처하는 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트가 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다.

이러한 경우에는 다음과 같은 다른 접근 방식을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다:

👉 더 작고 덜 복잡한 모델 사용. 더 작은 모델은 훈련하고 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 계산 비용이 덜 들며 일부 작업에는 충분할 수 있습니다.
👉 전이 학습 접근 방식 사용. 전이 학습은 다른 작업에 대해 학습된 모델을 사용하여 새 작업에 대한 모델을 초기화하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 더 빨리 학습하는 데 도움이 될 수 있으므로 새 작업을 위해 모델을 훈련하는 데 더 효율적인 방법이 될 수 있습니다.
👉 인컨텍스트 학습 또는 검색 증강 사용. 컨텍스트 내 학습 또는 검색 증강은 추론 시간 동안 LLM에 컨텍스트를 제공하는 기법입니다. 이를 통해 LLM이 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

🍀  마무리
결론적으로, LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 이러한 모델을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있는 강력한 도구입니다. 용도 변경 및 전체 파인튜닝(fine-tuning)을 포함하여 그 뉘앙스와 옵션을 이해하면 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)과 비감독형 파인튜닝(fine-tuning) 중 어떤 것을 선택할지는 리소스와 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 또한 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)과 매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)은 전문화된 접근 방식을 제공합니다. 파인튜닝(fine-tuning)은 LLM을 향상시키지만, 특히 모델이 이미 업무에 적합한 경우에는 항상 필요한 것은 아닙니다. 특정 애플리케이션에 대한 LLM의 효율성과 효과를 극대화하려면 파인튜닝(fine-tuning)을 사용할 시기를 신중하게 고려해야 합니다.

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LLM 파인튜닝(Fine-tuning) 101

BY 한경BUSINESS] 쓸 만한 계기판이 '아전 권력'의 수단으로...무엇이 문제일까[경영 전략] 새해 벽두에 ...

KPI에 얽매인 한심한 경영은 망하는 지름길[박찬희의 경영 전략]

새해 벽두에 어김없이 나타나 회사원을 괴롭히는 것이 비전과 성과 지표(KPI)다. 다 회사 잘되게 하자고 시작했겠지만, 불행히도 일하는 사람들에게는 시간과 노력만 뺏는 성가신 일이다. 경영자의 뜻을 내세워 사람들을 틀어쥐고 휘두르려는 속뜻이 보이는 순간 그나마 남아 있던 의욕마저 사라진다.

코앞의 현안에 얽매여 회사가 어디로 가는지, 또 무엇을 준비해야 할지도 모르는 회사는 망한다. 그래서 경영자가 미래 비전을 제시하고 구성원들을 이끌어 간다. 하지만 그 비전이 현실과 동떨어지면 황당한 망상이 되어 버리고, 우아하고 모호한 말로 포장만 요란하면 아무 소용없는 말장난에 그치고 만다.

비전이야 원래 몇 년에 한 번 사장이 바뀌면 내걸었다 잊어버리는 일이고, 그 틈에 끼어든 용역 업체는 돈 벌고 떠나면 그만이다. 하지만 잘못된 성과 지표(KPI)는 일하는 사람들의 목줄을 틀어쥐는 수단이 되니 사정이 다르다.

전략은 미래를 만드는 일이다. 그리고 그 미래를 위한 노력들이 지금 제대로 결과를 내고 있는지 확인하고, 진도를 못 나가는 곳은 해결하든지 목표 자체를 바꾸는 수정 작업들이 필요하다. 온갖 좋은 얘기를 다 늘어 놓아도 실천이 불가능하면 아무 의미가 없기 때문이다. 이른바 성과 평가의 과제다.

성과를 측정하고 평가해야 이해관계인들에게 설명할 수 있고 구성원에 대한 보상에도 기준을 삼을 수 있다. 그런데 세상만사가 수많은 사람들의 별의별 사연들과 얽혀 있는 회사 일에 잘잘못을 가리고 원인을 따져 개선하는 일이 쉬울 리가 없다.

궁예와 같이 미륵관심법으로 세상만사를 한눈에 꿰뚫어볼 수 있다면 일이 훨씬 쉽겠지만, 불행히도 현실에서는 그 능력마저 세상에 인정받아야 한다. 숫자로 딱 떨어지기 어려운 중요한 일들을 생각하면 도대체 무엇을 측정해 어떻게 평가할지 난감하다.

기업은 주주들이 위험을 무릅쓰고 투자해 그 결과를 주가 차익이나 배당을 통해 가져가려고 만든 조직이다. 따라서 주가와 이익은 기업의 최종적인 성과 지표(KPI)인데 이를 경영학, 특히 재무 분야에서는 ‘압축적 성과 지표(Crystalized Performance Indicator)’라고 한다.

세상만사가 엉켜 돌아가면서 회사에 영향을 주는 판에 어떤 부문의 일이 구체적으로 어떻게 주가와 이익에 영향을 주는지를 알기란 사실 어렵다. 회사의 미래를 책임지는 경영자는 미리 대응하면서 그 영광과 책임을 감당하지만, 특정 부서의 책임자나 더 작은 단위의 담당자는 무슨 영문인지도 모르고 책임만 뒤집어쓰기 십상이다.

그래서 기업 전체의 전략 목표를 부문별로 나누고 다시 더 작은 단위로 배분해 성과를 평가하는 ‘목표 관리(MBO)’ 기법이 쓰인다. 재무적 성과, 특히 수익률을 중심으로 하는 목표 관리는 측정 단위별로 구체적인 소임을 정의하고 그 달성도를 평가하는 ‘핵심 성과 지표 관리’로 진화했다.

그런데 대규모 플랜트를 건설하는 프로젝트는 무엇보다 공기 내에 일을 마무리 짓는 일이 중요하다. ‘원가 절감’과 같이 숫자가 나오는 일에 집착하면 더 큰 목표를 놓치게 된다. 경영의 기본기를 갖추고 전략의 방향을 공유하는 일이 우선인 인재개발원에서 ‘수강생 만족도’와 같은 당장 숫자로 보여지는 목표를 앞세우면, 동네 문화센터 수준이 되어 버린다.

성과 지표(KPI)는 쓸 만한 계기판으로 나름의 쓰임새가 있다. 그런데 대부분의 경영 기법이 그렇듯이 그 쓰임새를 넘어 뭔가 더 대단한 일을 한다고 우기면서 문제가 생긴다. 물론 그 문제는 관리 통제를 권력 수단으로 삼으려는 리더의 한심한 짓에서 시작된다.

A전자는 기업 전반의 관리를 재무본부가 주도한다. 각 사업 단위의 성과 지표들이 주가와 이익에 주는 영향을 화폐 가치로 환산하고 위험에 노출된 규모까지 계산해 참신한 기법이라는 반응을 얻고 있다. 그런데 해외 시장 개발, 플랜트 유지/보수 같은 비재무적 활동들을 환산하려면 결국 관리자의 주관이 좌우하게 된다. 경영자에게는 이런 가정이 숨겨진 왜곡된 평가만이 전달될 뿐이다.

B그룹은 새로 인수한 중공업 계열사에 부문별, 팀별, 개인별로 촘촘하게 설계된 성과 지표를 부여하고 상대평가를 통해 인사와 보상에 반영한다. 철모르는 누군가의 눈에는 ‘성과주의’로 보일지 모르겠지만, 사실 B그룹은 각 평가 단위들이 실적을 챙기기위해 서로 정신없이 다투는 상황을 분할 지배의 기회로 쓰고 있다.

교수를 연구 업적으로 평가하면 쓰레기 논문을 찍어 내면 그만이고, 강의평가로 하자니 쉽고 만만한 과목으로 대충 때우려는 대학의 현실이 참담하지만, 업적 평가는 여전히 ‘노무 관리’의 수단으로 쓰인다. 사고 없는 군대를 만드는 것은 안전사고를 줄이는 수 밖에 없는데, 힘들고 위험한 야전 훈련을 하지 않으면 성과가 좋아지는 모순이 발생한다.

그럼에도 교수들에게 논문 숫자를, 군인들에게 사고 건수를 들이대는 것은 물정 모르는 지방관을 업고 건수 잡아 휘두르는 ‘아전 권력’과 다를 바가 없다. 유능한 경영자는 현장의 분위기, 일하는 사람들의 말투만 봐도 속사정을 읽을 수 있다.

핵심 성과 지표는 자동차의 계기판과 같이 구석구석을 둘러보고 더 살펴 생각해 볼 계기를 찾는 수단일 뿐이다. 억지로(그것도 주관적 평가까지 곳곳에 심어 놓고) 합산해 숫자로 들이대고 줄까지 세워야 평가할 수 있는 경영자라면 빨리 사표를 내는 것이 낫다.

Naver

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대충 머릿속으로는 이해하지만 명확하게 구분하기 모호한 그 경계!
그 경계를 잘 나타내는 이미지가 있어 공유합니다.

🌀 이성친구에게 고백을 하는 상황이라고 가정해 봅니다

✅마케팅 : “I’m a great lover”

상대방이 가장 듣고 싶은 말을 해주고 있네요.

핵심은 내가 하고 싶은 말이 아니라 상대방이 듣고 싶은 말을 하는 것입니다. 고객이 듣고 싶은 말을 내가 듣고 싶은 말로 착각하며 마케팅을 하는 경우가 있습니다. 하지만 마케터의 생각만으로 고객이 어떤 생각을 하고, 어떤 말을 듣고 싶어 하는지 알 수 없다고 생각해요. 그래서 빠르고 많은 테스트가 중요하죠.
테스트 설계 - 검증 - 회고의 반복 루틴을 통해서, 고객이 원하는 이야기를 찾아내는 것! 마케팅의 핵심이 아닐까 합니다.

✅PR : “Trust me. He’s a great lover”

서로 이야기하는 것이 아닌 제3자가 이야기를 전달하고 있어요.

기업의 온드미디어를 통해 직접 이야기하는 것이 아닌 언론사를 통해 전달하는 PR의 특성을 잘 나타낸 것 같습니다. PR은 여러 매체를 통해 자신의 이야기를 객관적으로 전달하는 행위입니다. 그래서 다른 활동보다 신뢰도가 높다고 생각해요. 동시에 우리의 이야기를 전달하는 제3자 매체, 언론사의 신뢰도도 중요합니다. 메신저의 신뢰도가 확보되어야 메시지의 신뢰도도 높아질 수밖에 없기 때문이죠. 그렇기에 신뢰도가 높은 언론사와 좋은 관계를 쌓는 것도 중요할 겁니다. 괜히 Public Relations 이라고 하는 게 아니겠죠?

✅광고 : “I’m a great lover, I’m a great lover, I’m a great lover”

내가 어떤 사람인지 반복적으로 알리고 있어요.

광고는 마케팅의 한 부분이라고 할 수 있습니다. 고객들에게 반복적으로 우리의 서비스를 각인시키는 행위라고 말할 수 있죠. 아무리 듣고 싶은 말이더라도 너무 지나치게 반복하면 피로도가 쌓일 수 있습니다. 이는 오히려 부정적인 이미지를 가져올 수 있죠. 마케팅과 같은 맥락이겠지만, 다양한 소재와 메시지의 테스트를 통해 피로도가 적은 광고 소재를 찾는 것이 중요하겠죠.

✅브랜딩 : “I understand you’re a great lover”

자신이 아닌 상대방이 나의 마음을 먼저 알아채고 대신 말해주고 있어요.

브랜딩은 브랜드를 파는 행위라고 생각합니다. 제품을 팔기 위한 마케팅과는 달리, 브랜드를 팔기 위해선 단순하게 제품/서비스의 장점만 강조해선 안됩니다. 브랜드가 매력적으로 보일 수 있는, 브랜드의 진정한 가치를 전달할 수 있는 액션들을 진행해야죠. 그렇기에 브랜드의 가치, 비전, 철학을 고객들에게 잘 공유해야 하는 것 같아요. 브랜딩이 잘 구축된 브랜드는 직접 어필하지 않아도 고객들이 자연스럽게 브랜드의 가치를 느낄 수 있다고 생각합니다.

🌐 이미지 출처 : The Brand Gap

https://www.instagram.com/startupted/

마케팅 🆚 PR 🆚 광고 🆚 브랜딩 차이

골드만삭스 부회장 짐 도노반. 예전에 학교에 강연 왔을 때 사람들 줄 서서 들었던 사람인데 강연으로 이렇게 번역하니 또 새롭다. 영상 자체가 총 7개 레슨인데 틀린 말이 하나도 없다고 생각을 한다. 요즘은 보이지 않는 노력이 굉장히 과소평가 되는 세상이라고 생각을 한다. 열심히 하는 것보다 어떻게 하면 빨리 최고 결과 내는지를 다들 집중하는 세상인 것 같아서...

골드만삭스 짐 도노반 부회장 | 프로페셔널의 7가지 원칙

골드만삭스 부회장 짐 도노반. 예전에 학교에 오픈강연 왔을 때 사람들 줄 서서 들었던 사람인데 강연으로 이렇게 번역하니 또 새롭다. 영상에서 총 7개 커리어 쌓으며 배운... 소중한 레슨들을 공유하는데 틀린 말이 하나도 없다고 생각을 한다. 

요즘은 보이지 않는 노력이 굉장히 과소평가 되는 세상아닌가 생각을 한다. 열심히 하는 것보다 어떻게 하면 빨리 최고 결과 내는지를 다들 집중하는 세상인 것 같아서... 어쩌면 몇년 전의 코인이나, 주식열풍들 때문에 결과중심적인 풍토 생기지 않았나 생각도 든다. 하지만 주변에서 (잠깐 돈 버는 사람들 말고) 계속 자기 자리 지키면서 영향을 확대하는 지인들은 항상 보이지 않는 곳에서 그 누구의 예상보다 더 최고 노력하더라. 그리고 항상 보고 배우려고 하고, 멘토들이 있고. 

이런 레슨들은 돈 내고 들어도 아깝지 않다고 생각을 한다. 어려운 말 하나도 없다. 어쩌면 다 맞는 말들.. 그렇지만 너무 맞는말이고, 쉬운말이라 잊기 쉽다. 이렇게 주기적으로 상기해줘야 또 잊지 않고, 실천으로 옮길 수 있는 듯 하기도 하다. 정말로 좋았던 영상. 

한글 번역 : https://www.youtube.com/watch?v=dKKHPan1jMo

올해 유니클로가 일본의 국민 만화인 작가 '사쿠로 모모코'의 작품 '마루코는 아홉살'의 엄마와 딸의 캐릭터를 활용해 신문 광고를 제작했다

2개의 신문 지면을 활용한 아이디어가 정말 신선하다.
https://bit.ly/3Lwt3ci

유니클로가 신문 광고를 활용하는 특별한 방법

'따라 하기'보다는 '업의 본질'에 집중하기 : 네이버 블로그

1. 자신이 하고 있는 일의 본질이나 몸담고 있는 업의 본질을 이해하는 데는 꽤 많은 시간이 걸릴 수밖에 없다. 본질이라는 게 대충 몇 년 했다고 쉽게 알 수 있는 게 아니니까.

2. 그리고 업의 본질을 이해하기 위해선 초기 지나친 확장은 경계하는 것이 좋다. 확장하고 성장하는 것은 너무나 좋고 아름다운 일이지만, 자칫 잘못하면 이로 인해 늘어난 수많은 부수적인 일에 휩쓸려, 지금 내가 하고 있는 일의 본질이 무엇인지, 코어가 무엇인지에 대해 고민하는 것을 놓칠 수 있기 때문.

3. 그러다 보면 바쁜 업무 속에서 정신없이 지내기 마련인데, 정작 정말 중요한 일이 아니라 부수적인 일만 하다가 어느 순간 거품이 꺼져서 돌아보면 결국에는 아무것도 한 게 없는 꼴이 된달까?

4. 성장 중독이 난무하는 스타트업 씬에서 괜히 ‘(초기에는) 확장성 없는 일을 하라(Do thing that don't scale)’는 말이 나온 게 아닌 셈.

5. 지금 하고 있는 일의 본질이 무엇인지, 고객들이 우리 제품이나 회사에게 기대하는 바가 정확히 무엇인지를 이해하려면 성장보다는 본질에 대해 이해하는 시간을 가져야 하니까.

6. 그리고 정말 고객들이 원하는 것이 무엇인지, 지금 시대에 필요한 것이 무엇인지, 업의 본질이 무엇인지를 알고, 이를 구현할 실행력까지 가지고 있다면 성장은 당연히 일어나는 것 같고.

7. 다만, 여기서 정말 어려운 문제는 업의 본질이나 자신이 하는 일의 본질을 이해하는데, 그리고 고객이 정말로 원하는 것이 무엇인지를 온전히 이해하는데, 얼마의 시간이 걸릴지는 그 누구도 알 수 없다는 점이다. 10년이 걸릴지, 20년이 걸릴지, 아니면 평생이 걸릴지는 그 누구도 알 수 없으니까.

8. 그래서 사람들 중에는 업의 본질을 이해하는 데 자신의 시간과 자원을 베팅하기보다는, 지금 잘 되는 누군가를 따라 하는 일에 더 많은 시간과 자원을 베팅하는 경우가 많다.

9. 그렇게 요즘 인기 있다는 마케팅 방식을 쫓아다니고, 인기 있는 밈을 추종하며, 뭔가 그럴듯한 컨셉이 있으면 따라 하는데,

10. 물론 그렇게 해서 순간적으로 관심을 얻고, 인기를 얻는 경우는 의외로 많다. 추세와 트렌드가 가진 힘이 있으니까. 그래서 그게 콘텐츠 마케팅이든, 소셜 미디어 마케팅이든, 퍼스널 브랜딩이든, 관련한 강의를 하는 사람들 중에는 메시지의 형태는 다소 다를 수 있으나 대부분 뭔가를 보고 따라 하라는 얘기를 하는 경우가 많다.

11. 업의 본질이나 자신이 추구하는 가치의 본질이 무엇인지를 고민하고 실행하고 찾아가는 지루한 과정보다는 그게 훨씬 쉽고, 운이 좋으면 성과도 빨리 낼 수 있으니까.

12. 하지만 뭔가 잘 따라 한다고 해서 게임이 끝나는 경우는 거의 없다. 아무리 많은 관심을 얻고, 인기를 얻고, 매출을 잘 발생시켜도, 이를 유지하려면 결국에는 코어가 단단해야 하고, 끈기가 있어야 하며, 실패를 딛고 일어설 수 있어야 하는데,

13. 잘 되는 것만 따라 해서는 이 단계를 극복하지 못한다. 잘 된 것들은 너무 많아서 따라 하기 쉽고 따라 할 것도 많지만, 잘 안 되었을 때는 어떻게 해야 하는지를 참고할 수 있는 건 그리 많지 않으니까. 그땐 정말 진정성을 가지고, 공부를 하든, 사람을 찾아다니든 해야 하고, 뭐가 문제인지를 숙고해야 하는데,

14. 쉽게 따라 할 수 있는 것에 너무 익숙해지면, 어렵고 시간이 걸리는 해결책을 선택하기란 점점 어려워진달까?

15. 그래서 이런 사람들은 대체로 질문이 자기중심적인 경우가 많다. 자신의 문제를 해결할 답을 알려달라는 식이다. 특히 창작자나 콘텐츠 업계로 넘어오면, 이 질문들은 더욱 노골적으로 변한다. “썸원 님, 저는 어떤 콘텐츠를 만들어야 하죠? 어떻게 돈을 벌어야 하죠?”

16. 이런 질문을 받을 때면 대충 아무말을 하면서 넘기긴 하는데, 그렇다고 해서 이 질문들이 구린 질문이라는 점은 변하지 않는다.

17. 콘텐츠를 만드는 것이 업의 핵심인 창작자가 어떤 콘텐츠를 만들어야 하는지를 다른 사람에게 묻고, 사업을 하는 것이 업의 기본이 사업자가 돈을 어떻게 벌어야 하는지를 다른 사람에게 묻는다는 건 스스로 자신이 해야 할 일의 기본에 대해 별로 고민하지 않았다는 뜻이니까.

18. 과연 봉준호 감독이나 유명 감독들이 다음 작품을 뭘 해야 할지에 대해 다른 사람들에게 의견을 묻고 그걸 따를까? 그보다는 자신의 아이디어에 대한 다른 사람들의 반응을 보고 개선하지 않을까?

19. 게다가 창작자는 그게 구리든 아니든, 자기 삶의 모든 순간을 콘텐츠로 만들 수 있는 일종의 특권 같은 걸 가지고 있는데, 남에게 아이디어를 구하는 것이 맞을까? 단순히 인기 있는 무언가를 추종하는 것이 맞을까? 만약 추종한다면 내가 그걸 왜 추종하는지에 대한 자신만의 명확한 이유가 있어야 할 것 같고.

20. 무튼 답은 모르지만, 지금 당장 답을 모른다는 건 그리 큰 문제가 아니다. 열린 태도를 가지고 가설을 세우고 검증을 하면서 나아가면 되니까. 정말 큰 문제는 남에게서 쉬운 답을 얻으려는 태도일지도 모르지. 무튼 나 화이팅 ;) 

https://blog.naver.com/somewon_co/223218034742

네이버 블로그 | 가장 보통의 스타트업 CEO

'따라 하기'보다는 '업의 본질'에 집중하기

코로나 여파로 누적 적자 쌓여 투자 3년내 IPO 요건 못 지키자 연복리 6% 적용해 투자금 상환 웅진그룹의 신규 모바일 플랫폼사업 놀이의 발견에 투자했던 국내 중견 사모투자펀드(PEF) 운용사가 3년 만에 투자금

웅진그룹 '놀이의 발견' 투자 3년 만에 풋옵션 행사한 우리PE-큐캐피탈

18일 웅진씽크빅은 자회사 놀이의 발견 상환전환우선주(RCPS) 40만주를 238억원에 취득하기로 이사회를 통해 결의했다. 해당 RCPS는 3년 전 우리프라이빗에쿼티(PE)와 큐캐피탈이 공동으로 조성한 ‘우리-큐 기업재무안정PEF’를 대상으로 발행한 물량인데 이를 되사오기로 한 것이다.

https://n.news.naver.com/article/009/0005188731?sid=101

ChatGPT 쓸 때 질문을 영어로 번역해 주고, 답변도 한글로 번역해 주는 번역기입니다.

프롬프트 지니: ChatGPT 자동 번역기

ChatGPT를 쓰다보면 불편한 점들이 몇가지 있는데 그런 부분들을 보완해주는
없어서는 안되는 필수 크롬 익스텐션을 3가지 소개합니다!

1/ 프롬프트 지니 : ChatGPT 자동 번역기 (필수!)

ChatGPT 입력창에 한글로 입력하면 자동으로 영문으로 전환해서 물어보고, 결과가 영어로 나오면 한글로 자동 번역해서 보여줍니다.

ChatGPT의 영문 학습량이 한글보다 많아서 더 정확한 결과를 얻으려면 영어로 프롬프트를 작성해야 할 경우가 많습니다. 

번역기를 왔다 갔다하면서 입력해야 하는 번거로움을 한방에 해결해주는 필수 익스텐션 입니다.

https://chrome.google.com/webstore/detail/프롬프트-지니-chatgpt-자동-번역기/lhkgpdljnlplgbkonflbhifackjhjmdj?hl=ko

2/ AIPRM : 원클릭 프롬프트

막상 ChatGPT를 열어서 원하는 결과를 얻으려면 프롬프트를 쓰는걸 시작하기 쉽지 않습니다. 너무 간단하게 물어보면 추상적인 답변이 나오고, 맥락을 설명 하면서 해야하는데 어떻게 효과적으로 물어봐야하는지 잘 떠오르지 않죠. 그리고 복잡하고, 구체적인 답변을 원한다면 빌드업에 많은 시간이 걸립니다.

AIPRM은 이런 프롬프트 작성의 문제를 해결해줍니다.

3600개 이상의 검증된 프롬프트를 활용해서 빠르게 원하는 질문을 만들고, 원하는 답변을 받을수 있도록 도와줍니다.

https://chrome.google.com/webstore/detail/aiprm-for-chatgpt/ojnbohmppadfgpejeebfnmnknjdlckgj?hl=ko

3/ WebChatGPT: 인터넷 액세스 가능한 ChatGPT

ChatGPT는 최신 데이터를 가지고 있지 않습니다. 

특정 시점 이전의 데이터만 학습해서 모델을 만들었고, 인터넷에 있는 정보를 실시간으로 반영하지 않습니다. 그래서 최신 정보를 물어보면 대답이 틀리거나, 모른다고 답변합니다.

WebChatGPT는 ChatGPT에게 인터넷에 접근가능하게 만들어 줍니다.

그 외에도 AIPRM 처럼 프롬프트 라이브러리를 제공하고, 검색 서비스옆에서 AI가 생성한 답변을 볼수 있게도 해줍니다.

https://chrome.google.com/webstore/detail/webchatgpt-chatgpt-with-i/lpfemeioodjbpieminkklglpmhlngfcn?hl=ko

Google

ChatGPT 사용할때 꼭 필요한 크롬 익스텐션 3가지

개발자 면접은 어떻게 진행될까? | 처음 이직 시도를 했을 때가 떠오릅니다. 별 근거도 없이 자신만만하던 4년 차 때, 평소 실력만 믿고 당당하게 기술 면접에 뛰어들었죠. 면접은 생각보다 훨씬 어려웠고, 결과는 처참했습니다. 식은땀을 삐질삐질 흘리며 겨우 첫 라이브 코딩 테스트를 마쳤던 기억은 쉽사리 잊히지 않습니다. 그렇게 직접 부딪혀 보고 나서야 깨달았어요.

개발자 면접 유형 총정리

개발자 면접을 준비하고 계신가요? 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 몰라 막막하신 분들을 위해 개발자 면접 대비 키트를 준비했습니다! 제가 지금까지 썼던 개발자 면접 준비 관련 글과 추천 자료를 한 곳에 모았습니다. 적극 활용하셔서 면접에 잘 대비하시길 바랍니다! 

0️⃣  면접 유형 파악하기

- 개발자 면접 유형 총정리: https://careerly.co.kr/comments/66132

1️⃣ 코딩 면접

[추천 글]
- 코딩 테스트를 위해 꼭 공부해야 할 이론: https://careerly.co.kr/comments/66531
- 코딩 테스트에 완벽하게 대비하기 위해 해야 할 6가지: https://careerly.co.kr/comments/66559
- 라이브 코딩 테스트 실전 5단계 가이드: https://careerly.co.kr/comments/66693

[기출 문제 플랫폼]
국내
- 프로그래머스: https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?tab=all_challenges
- 백준: https://www.acmicpc.net
- 삼성 SW Expert Academy: https://swexpertacademy.com/main/main.do

해외:
- LeetCode: https://leetcode.com/problemset/all
- HackerRank: https://www.hackerrank.com
- Codility: https://www.codility.com

2️⃣ 시스템 설계 면접

[추천 글]
- 소프트웨어 시스템 설계 시 고려할 세 가지: https://careerly.co.kr/comments/67065
- 시스템 설계 면접 준비 방법: https://careerly.co.kr/comments/67313

[추천 자료]
도서
- 데이터 중심 애플리케이션 설계 (원제: Designing Data-Intensive Applications): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32466573690
- 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 (원제: System Design Interview: An Insider's Guide): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32485737619

온라인 자료 (영문)
- Grokking the System Design Interview: https://designgurus.org/course/grokking-the-system-design-interview
- Deep Dive into System Design Interview: https://www.educative.io/path/deep-dive-into-system-design-interview
- The System Design Primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer

3️⃣ 인성 면접 / 행동 면접

[추천 글]
- 면접에서 효과적으로 경험 어필하는 법: https://careerly.co.kr/comments/67573

[추천 툴]
- 각 기업 문화 페이지
- STAR 기법

Brunch Story

👩🏻‍💻 개발자 면접 대비 키트

복잡한 시스템을 익힐 때 아무리 서류를 여러 번 읽어보고 연구해 봐도 이해하는 데 시간이 꽤 걸릴 수도 있어요. 주니어시절 아키텍처를 이해하는 데 어려움을 많이 겪었던 것 같아요. 아키텍처를 이해하는 데 도움 되었던 방법 몇 가지 적어 봅니다.

1️⃣ 서류를 읽어보며 상위 설계 대충 이해해 보기

시스템 설계를 설명하는 서류나 학습 자료가 있다면 한 번 훑어보면서 대충 상위 레벨 아키텍처를 스스로 이해해 보려고 노력한다. 자료를 읽는다고 바로 이해되는 건 아니지만, 대충 큰 그림을 이해하고 코드를 읽어 보면 아키텍처를 이해하는 데 큰 도움이 된다.

서류가 없는 경우, 이 단계를 스킵하고 다음 단계부터 시작하면 된다.

2️⃣ 코드 읽어 보면서 시스템 설계 다이어그램 직접 그려 보기

스케일이 큰 시스템의 코드베이스는 굉장히 복잡하고 하나하나 꼼꼼하게 읽어 보면서 그릴 수 없다. 그렇지만 최대한 중요한 코드를 파악하고 컴포넌트가 어떤 역할을 하고 컴포넌트 간 어떤 상호 작용을 하는지 다이어그램을 그려 보며 스스로 설계해 본다. 다이어그램이 완벽하지 않아도 된다. 요점은 스스로 코드를 파해쳐 보며 설계해 보는 게 자료만 읽는 것보다 아키텍처를 이해하는 데 더 도움 된다.

이 방법은 마치 알고리즘 문제 풀기와 비슷하다. 기본적으로 알고리즘 개념을 책을 읽거나 유투브 강의를 보며 익힌 다음 직접 문제를 풀어 보면서 연습해야 '내 것'으로 만들 수 있다. 아키텍처도 비슷한 방식으로 접근하는데, 설계 경험 충분하지 않다면 실무에서 아키텍처를 익히려면 직접 그려보고 설계해 보는 게 가장 중요하다.

또한 이런식으로 아키텍처 다이어그램을 직접 그리면 설계 서류를 작성하고 설계 면접을 준비하는 데 도움 된다.

3️⃣ 선임에게 다이어그램 보여 주며 설명해 보기

스스로 그려 본 다이어그램을 관련 아키텍처를 잘 아는 선임에게 보여 주며 스스로 익힌 점을 설명해 보자. 틀려도 괜찮다. 요점은 시스템을 잘 아는 선임에게 내가 이해한 시스템을 설명하고 선임이 틀린 점을 바로 알려주면서 내가 모르는 점을 알게 되고 틀린 점을 바로 고칠 수 있다. 

예를 들어, 주니어 시절 선임이 '학습 세션(learning session)'을 통해 다이어어그램을 그리며 신입사원에게 아키텍처를 설명해 줬는데, 세션이 끝나도 그 시스템을 이해하지 못했다. 물론 어느 정도 상위 수준의 아키텍처를 이해할 수 있었지만, 정보를 흡수만 하는 게 시스템을 익히는 데 큰 도움이 되지 않았다. 

어렵더라도 내가 스스로 익혀보고 설계를 해보면서 선임에게 반대로 알려 주면서 상호적인 학습 세션을 통해 배우면 개념을 훨씬 빠르고 깊게 익힐 수 있었던 것 같다.

4️⃣ 팀원에게 다이어그램 그리며 시스템 설명해 보기

'가르치면서 배운다'는 걸 느낀 적이 있는데, 아키텍처를 가르쳐 주면서 팀원들이 모르는 점을 물어본다. 모든 질문에 대답할 수도 있고 없을 수도 있지만, 없어도 괜찮다. 내가 알지 못한 점을 다른 사람의 질문을 통해 알 수 있고, 스스로 공부했을 때 그냥 지나쳤을 수도 있는 아키텍처의 디테일한 점을 익힐 수 있다. 종종 생각지도 못한 질문을 받고 그 질문에 관한 답변을 찾으면서 스스로 공부했을 때 보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

5️⃣ 상호작용하는 학습 세션 만들기

스텝3과 스텝4를 할 수 없는 상황이라면 팀원끼리 모여 함께 다이어그램을 그리며 설계를 설명해 보는 건 어떨까? 같이 배우면 혼자 배우는 것보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

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초당 1억 건의 요청 S3 스케일의 스토리지 구축, 운영, 관리
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복잡한 시스템 빨리 이해하는 법

머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study) - GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository i

GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

엄청난 repo를 발견해버렸습니다...
유튜브 테디노트 채널의 repo인데요!

머신러닝에 관련된 모든 카테고리의 강의를 정리했을 뿐 아니라
책, 유튜브 채널, 웹사이트까지 모두 소개하고 자격증까지 소개하고 있네요...

잠 안오면 이거 하나씩 깨부셔야겠어요!

https://github.com/teddylee777/machine-learning#%ED%86%B5%EA%B3%84-statistics

GitHub

머신러닝을 혼자서 처음부터 공부한다면...!

TypingMind, Xnapper, BlackMagic, DevUtils의 개발자 Tony Dinh이 회사를 퇴사하고 3년만에 월 수익 5,500만 원을 버는 Indie Hacker가 된 과정과 제품 성공 이야기를 전합니다.

🗞️ 베트남 개발자가 사이드 프로젝트로 월 5천만원 벌게 된 이야기

안녕하세요 :) 
오늘은 베트남에서 혼자 2일만에 개발한 ChatGPT 껍데기 서비스로 월 4,000만원 버는 Tony Dinh 이야기를 준비했습니다.

Tony는 7년간 개발자로 일하다 사이드 프로젝트를 위해 퇴사한 후, 단 3년 만에 베트남 월 평균 임금의 166배를 벌고 있습니다. 어떻게 가능했을까요? 그의 지난 3년을 핵심만 정리해서 이 글👇에 담았습니다. 

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

👇 전체 목차입니다. 내용 이해에 이미지가 필요한 부분이 많아서 이 글에는 목차만 공유합니다.

📌 시작: 사이드 프로젝트 for 재미+취업 😆💼
📌 선 퇴사 😎, 후 개발 👨‍💻
📌 Tony의 연봉 히스토리 💸
📌 풀스택 개발자의 풀스택 제품 라인업 🤹
📌 첫 성공: DevUtils 🛠️
📌 Cool & Free 제품으로 바이럴 타기: BlackMagic 🎩
📌 BlackMagic을 1억 7천만원에 팔 수 밖에 없었던 드라마 🎬
📌 2022년에 스크린샷 앱을 만든다고? Xnapper 📸
📌 ChatGPT 껍데기로 매 달 4천만원 벌기: TypingMind 🧠
🎁 60일 만에 월 수익을 7배 증가시킨 베타 테스팅 전략 ($300 → $2,164) 📈
🎁 구매 취소율 80% 위기를 극복한 방법 🏋️‍♂️
🎁 BlackMagic 인수 제안(7억 원)을 거절한 뒷 이야기와 이 과정에서 배운 것들 👋
🎁 5번이나 프로덕트 헌트 1위 등극한 Tony의 런칭 전략 🥇
🎁 Tony가 제품 개발에 활용한 기술 스택 🛠️

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

사이드허슬러스토리

ChatGPT 껍데기로 월 4천만원 버는 베트남 개발자 이야기

The Product-Minded Software Engineer by Gergely...

제품 중심 개발자 되기

바로 제품중심으로 생각할 줄 아는 개발자이다. (Product-Minded Software Engineer) 
"나쁜 엔지니어들은 기술에만 너무 집중합니다. 훌륭한 Product Engineer들은 사랑 받는 제품을 만들기 위해 제품 개발 과정에서 적절한 깊이로 고민 해야 한다는 사실을 압니다." 
Shopify의 head of engineering인 Jean-Michel Lemieux은 Product Engineer를 위와 같이 정의했다.

나는 기획이라는 업을 한 지 약 7~8년차가 되었고, 프리랜서/인하우스 둘 다 경험해 보았을 때
다양한 스타일의 개발자들을 만나왔다. 사람의 성격이나 성향, 기질은 둘째 치고 
함께 일할 때 즐거움을 주었던 분들의 특징은  바로 제품에 대해 "생각"이라는걸 할 줄 안다는 것이었다. 

내 경험이다만, 일단 제품 중심 개발자는 질문하는 것도 행동하는 것도 달랐다. 

1. 이 기능이 왜 필요한지 정확히 이해하기 위해 많은 질문을 던진다.
2. 이를 테스트하고 수정된 사양에 포함된 일부 제안을 가져온다.
3. 빠르게 기능을 구축하고 피드백을 얻는다.
4. 기능을 출시한 후에도 예상과 일치하는지 계속해서 확인한다.
5. 예상과 달랐을 때, 결과를 깊이 파고들어 실제 세계에서의 제품 사용에 대해 새로운 것을 배운다.

(주니어~미들이지만 위 1번부터 5번 모두 해당하는 Frontend 개발자 분이 계셨다. 그 사람의 개발 실력이 어떻든 간에 만약 내가 창업을 한다면, 가장 먼저 영입 하고 싶은 분이기도 하다.)

반면 "기획서 나오면 검토할게요". "안됩니다." "6개월 이상 걸립니다." "기능정의서 먼저 주세요." "화면 보고 얘기하시죠." "그때 자세히 못봤는데 지금 보니 이거 못합니다." 라는 대답만 나오는 개발자와는 그닥 즐겁게 일하지는 못했던 것 같다.  

제품 중심으로 생각할 줄 아는 개발자는 각 프로젝트 이후, 제품 이해력이 깊어지고 더 나은 제품 직감력을 발휘 하기 시작한다. 길가에 그냥 지나쳤던 나무가 플라타너스 나무로 보이듯이, 감각이 생기면 문제 해결도 빨라지고 수월해지는 것이다. 이 과정에서 제품 중심 개발자는 더 많은 커리어 성장 기회를 얻는다.

📌 제품 중심 개발자가 되기 위한 팁
사용자가 있는 제품을 개발하고 있다면, 제품 중심 마인드를 키우는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 있다. 이러한 팁은 제품 중심 개발자로 성장하는 데 효과적인 것으로 보인다.
(아티클 원문에서 내가 깊게 공감하는 것만 뽑아 봤다. 약간 수정포함)

1. 회사의 존재 이유를 이해하기. 
비즈니스 모델은 무엇인가? 어떻게 수익을 창출하나? 어떤 부분이 가장 이윤이 많으며 어떤 부분이 가장 확장되고 있나? 왜 그럴까?

2. PM과 좋은 관계를 구축하기. 
대부분의 PM은 개발자를 멘토링할 기회에 기뻐한다. (말걸어주면 기쁘다.)
개발자들이 제품에 관심을 가지면 자신의 역량을 확장할 수 있다. 물론 제품 관련 질문을 많이 하기 전에 좋은 관계를 구축하고, PM에게 제품에 더 많이 관여하고 싶다고 분명히 전하는 것이 좋다.

3. 타당한 제안 제시하기. 
비즈니스, 제품 및 이해관계자에 대한 좋은 이해를 갖게 된 후에는 제품 개발에 대한 이니셔티브를 가져갈 수 있다. 

4. PM(기획자)에게 피드백 자주 요청하기. 
훌륭한 제품 중심 개발자가 되기 위해서는 기존의 엔지니어링 기술에 더해 제품 기술을 개발해야 한다. 제품 기술에 대한 당신의 성과를 어떻게 평가하는지 가장 잘 아는 사람은 PM(기획자)이다. 제품 제안이 얼마나 가치 있는지에 대한 피드백을 얻고, 추가 성장을 위한 아이디어를 얻기 위해 PM에게 연락한다.

물론 저런 것이 적성에 맞지 않고 도저히 힘든 사람들도 있기에 이 세상 모든 개발자에게 강요할 수는 없을 것이다. 어디까지나 내가 맞는 직군, 내게 맞는 회사나 조직, 프로젝트에 맞춰서 일하면 될 것이다. 내 의견이 반영 되는 것이나 주도적으로 일하는 것이 버거운 사람도 있는 것일테니 말이다. (그렇다면 프리랜서나 SI/SM을 추천한다. 불안정하지만, 오히려 월 단가는 훨씬 더 높다.)

커리어를 건강하게, 차곡차곡 쌓아 올라가고 싶은 사람에게는 제품개발 사고능력이 필수라고 본다. 나는 그런 개발자와 함께 일하고 싶다. 

원문: https://eopla.net/magazines/6578

"유튜브는 원래 데이팅 어플이었다?" 스타트업 피봇 사례 39가지

PM(기획자)인 내가 함께 일하기 좋아하는 개발자는

안녕하세요, 뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 정겨울입니다. 뱅크샐러드는 백엔드 서비스에 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 특히 지난 4년간은 Go와 gRPC...

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션 | 뱅크샐러드

뱅크샐러드는 백엔드 서버 언어로 Go 를 가장 활발하게 사용하고 있습니다. 일관성 있는 서비스 코드 베이스를 만들기 위한 노력으로 코딩 컨벤션을 잘 정리해두고 있는데요, 이번에 회사 블로그 글로 포스트되어서 공유합니다. 

Go에 관심이 있으시다면 읽어보시면 좋을 것 같아요.

> 시간이 흐르고, 조직의 규모가 변하며, 구성원이 바뀔수록 코드 일관성 그 이상으로 여러 코드 베이스의 개념적 일관성을 유지하기 위한 노력이 필요합니다. 이 글에선 주로 코드 일관성 측면에서 뱅크샐러드가 어떤 Go 코딩 컨벤션을 따르며 권장하는지 얘기해보고자 합니다.

https://blog.banksalad.com/tech/go-best-practice-in-banksalad/

Banksalad

뱅크샐러드의 Go 언어 코딩 컨벤션

Developers and Open Source authors now have a massive amount of services offering free tiers, but it can be hard to find them all to make informed decisions.

Free for Developers

사이드 프로젝트! 생각만 해도 가슴이 뛰는 분들 많으실텐데요! 가슴이 뛰는 이유로는..... 프로젝트 진행의 즐거움과 유저들과의 만남도 있겠지만... !! 개인적으로는 비용에 대한 부담이 큰 것 같아요. 

사이드 프로젝트인만큼 투자할 수 있는 시간과 에너지가 한정되어있는데, 그러자니 SaaS, PaaS를 찾아보게 되고, 그만큼 비용이 늘어날 수 밖에 없는데요. 

사이드 프로젝트는 하고 싶지만 비용은 줄이고 싶어! 하시는 분들을 위한 서비스들을 모아놓은 곳이 있어 공유합니다. 

클라우드, 이벤트 통계, API, BaaS, CI/CD, 디자인 등등 다양한 부분의 무료 서비스들을 한번에 찾아볼 수 있습니다! 

https://free-for.dev

Free-for

사이드 프로젝트를 위한 무료 서비스들

Airbnb를 실패의 위기에서 구한 방법과 디자이너를 향한 그의 조언

브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유

"A/B 테스트를 그만두고 스스로 만족할 때까지 프로덕트를 다듬고, 자랑스럽다 말할 수준이 되면 다른 사람에게 공개하라"

여러모로 굉장히 흥미롭네요. 에어비앤비 CEO 브라이언 체스키가 디자인 중심의 경영을 선언하고 PM 롤을 없앴군요? 

체스키는 회사가 커질수록 서비스의 변화가 줄어들고 비용만 증가하는 문제를 두고 고민하다가 CEO가 제품 개발에 깊이 참여하는 애플의 경영 방식을 따르기로 했다고 합니다(feat. 조너선 아이브). 이게 '디자인 중심의 경영'이라고 선언한 방식의 요지이고, 하위 부서들의 로드맵 폐지하고 본인이 직접 컨트롤 가능한 소수의 핵심 사업만 추진한다네요.

그럼 PM은 어떻게 됐냐. 기존 조직을 기능 조직(디자인, 개발, 마케팅)으로 나누고 PM직무는 기존 직무와 마케팅 직무를 결합하여 ‘프로덕트 마케터’로 이름을 바꾼 뒤 디자이너의 권한을 강화했다고 합니다. 

'PM은 쓸모 없고 디자이너가 짱이야!' 했다기보단 제품을 만들어갈 때 역할과 균형을 꽤 크게 조율했다고 보는 게 맞을 거 같은데요.. 근데 왜 때문에 저러는지 알 거 같기도 합니다.

연중 80%의 업데이트는 상반기/하반기 나누어 2번만 크게 진행하고, A/B테스트는 꼭 필요한 경우에만 진행하는 걸로(A/B테스트 맛집이었는데 서운..) 정하면서 문제와 제품을 깊이 들여다볼 시간을 만들었고 체스키 스스로도 기업 경영보다는 제품에 시간을 쏟는 중이라고 합니다.

재밌네요! 흥미진진. 
저런 환경은 어떨지.. 한 번 경험해 보고 싶습니다.

PRODUCT LAB. 프로덕트랩

🚫PM을 없앤 에어비앤비

오늘 영상의 주인공은 고위드 김항기 대표님입니다. 김항기 대표님의 이력은 독특하다는 표현으로는 부족할 정도인데요. 그는 대우증권 지점영업직으로 시작해 법인영업, 애널리스트, 펀드매니저를 거쳐 자산운용사를 설립하는 등 금융인으로서 가능한 모든 커리어를 섭렵하며 최고의 자리에 올랐습니다. 하지만 4년 전부터는 스타트업을 비롯한 혁신 기업에게 혁신적인 금융을 제공한다는 비전을 주창하며 고위드의 대표를 맡았는데요.

영업사원에서 대표가 되기까지, 20년 차 투자자의 인생 철학 | 고위드 김항기

1. “질문이 모호한 것은 (진짜) 문제가 뭔지 모른다는 뜻이고, (뭐가 정말 문제인지 모르니까) 불안해서 그 불안함을 해결하려고 그냥 주위를 찾아다니는 거예요. (나도 모르는 내 문제를 누군가가 해결해주길 바라면서 말이죠)”

2. “(근데) 이 패턴을 가지고 있으면 문제 해결이 (절대) 안 돼요"

3. “(이건) 선배님이 저한테 알려주신 거예요. 제가 어느 날 가서 무슨 질문을 했더니 저한테 이렇게 말하시더라고요. “네 불안에 내 시간 쓸 생각 없어. 끝까지 실행해봐, 그러면 질문이 구체적으로 변할 거야. 그래도 해결 안 되면 그때 찾아와"라고”

4. “불안할 때 한 가지 일을 더 실행해보고, 더 실행해보고, 더 실행해보는 것들, 그런 것들을 통해서 저도 굉장히 많이 배웠고, 그래서 제 인생의 슬로건에는 이런 게 있긴 해요. ‘까리하면 제일 어려운 길로’”

5. “최소한 그렇게 살면 (쉽게) 죽진 않거든요. 그러니까 ‘헷갈리면 아 몰라 제일 어려운 길로 가’, 그러면 진짜 죽지는 않아요. 근데 (금융 시장에서 오래 있으면서) 헷갈릴 때 쉬운 길을 택해 버릇하면 반드시 죽는다는 건 제가 알고 있어요"

6. “(그러니) 정말 힘드시더라도, 장기적으로 옳은 길을 택하시는 게 가장 빠른 길이다(라는 걸), 많은 선배 경영자들과 훌륭한 경영인들의 책을 보고 느끼시고, 어떤 방향이 장기적으로 성장할 수 있는 길인지 한 번 생각해보시면 어떨까라는 생각을 가지고 있습니다"

- 고위드 김항기 대표

https://www.youtube.com/watch?v=guETTiacPnE&t=902s

’질문이 모호하다’는 건

01. 며칠 전 절친한 분의 의뢰로 네이밍 작업을 하나 하게 되었습니다. 브랜딩 일을 한다고 하면 자주 받는 의뢰 중의 하나인데, 가장 좋아하는 일이기도 하지만 동시에 가장 어렵다고 생각하는 일이 바로 이름 짓기, 이 네이밍입니다. 

02. 네이밍이 어려운 이유는 결과론적 시각이 가장 크게 작용하는 부분이기 때문입니다. 누구나 아는 위대한 제품이나 서비스, 브랜드로 성장한 다음에야 '저 브랜드는 이름부터 근사해'라는 평을 듣게 되지만, 사실 그 이름을 처음 들이밀었을 때는 반신반의하거나 '이게 뭐냐'는 식의 반응을 보인 사람들이 훨씬 많을 거거든요. 
하물며 큰 성공을 거둔 뒤에도 '솔직히 이름이 뭐 얼마나 대단한 역할을 했냐. 성공하고 나니까 좋아 보이는 거지'라는 내부의 비판을 들을 때도 있습니다. 

03. 동의가 되는 부분도 있고 아닌 부분도 있지만 오늘 하고 싶은 이야기는 네이밍의 역할에 관한 것은 아닙니다. 오히려 좋은 이름을 짓기 위해서는 (그 수많은 핍박과 의심과 결과론적 시각의 집중포화를 맞음에도 불구하고) 어떤 노력과 관심을 기울여야 하는지 현실적인 방법들에 대한 이야기가 될 것 같네요. 

04. 네이밍에 정답이 없다는 사실은 누구나 다 알고 계실 겁니다. 어쩔 땐 저도 수십 개에 해당하는 리스트를 만들어 가슴에 품고 다니면서도 맘에 드는 녀석이 하나 없어 끙끙 않을 때가 많거든요. 이번에 지인이 의뢰하신 네이밍도 마찬가지였습니다. 개인적으로는 비업무의 영역이지만 또 그분에게는 나름의 중요한 의미가 있는 프로젝트이니 대충 할 수도 없는 노릇이죠. 때문에 요 며칠간은 매일 아침마다 몇 개의 단어를 입으로 발음해 보고 운전하고 지나가다 눈에 밟히는 간판 위에 그 단어를 얹어보기도 하고, 만나는 사람에게 '이런 유형의 발음이 어떻게 들리시나요?' 같은 질문들을 해대며 살았던 것 같습니다. 

05. 그런 노력들 속에서 이번에도 깨달은 것 한 가지는 네이밍이라는 분야야말로 지나치게 깊이 파고들어갈 것이 아니라 끊임없이 지우고, 버리고, 비우고를 반복하며 먼 시각에서 흐린 눈(?)으로 바라봐야 한다는 것이었습니다.
이게 무슨 말인고 하면, 네이밍을 일반적인 기획이나 브랜딩처럼 기존의 지식과 정보 위로 쌓고 또 쌓아가며 다듬는 방법을 택하면 오히려 역효과가 날 수 있다는 의미입니다. 

06. 그래픽 디자이너로 시작해 90~2000년대 전 세계 기업의 로고를 수도 없이 많이 디자인 한 폴 랜드(Paul Rand)라는 인물을 아실 겁니다. 그런 폴 랜드가 남긴 유명한 어록이 하나 있죠. 
'좋은 이름을 만나면 로고 작업의 절반은 이미 끝나 있는 것과 마찬가지다. 좋은 이름은 탄생과 동시에 사람들의 일상 속으로 깊숙이 파고들어 그 자체로 브랜드가 되기 때문이다. 간결하지만 명확한 이름을 만나면 로고는 10초 만에도 그린다.'

07. 그래서 저는 네이밍을 할 때 나름의 원칙들이 몇 가지 있습니다. (물론 이 원칙은 자주 깨지기도 하지만요... 일단 저 스스로를 다독이는 무기인 셈이죠.)

첫째, 발음 자체가 되도록 간결하고 쉬울 것 
둘째, 의미 파악을 위한 depth가 깊지 않을 것 
셋째, 유행의 흐름을 되도록 덜 타게 할 것 
넷째, 다른 이름과 헷갈리게 만들지 않을 것 
다섯째, 후발주자라는 인식을 절대 심어주지 말 것 

08. 이렇게 보면 사실 위 다섯 가지 원칙은 하나의 문장으로 정리가 되는 것 같습니다.
바로 '쉽고 간결하되 누군가를 의식해서 만든 것처럼 보이지 않아야 한다'라고 말이죠. 그리고 저는 이것이야말로 네이밍이자 브랜딩을 하는 가장 본질적인 노력이라고도 생각합니다. '우리다움을 가장 명확하게 드러내되, 그것이 유일하고 특별하고 소중하게 하는 것'이 바로 브랜드를 만드는 첫 번째 이유가 될 테니 말이죠. 

09. 그래서 혹시라도 업무를 하시는 중에 네이밍을 해야 할 일이 있다면 그저 필 꽂히는 느낌대로 여러 단어를 조합해 볼 게 아니라 방망이 깎는 노인처럼 마치 그 브랜드가 그 이름으로 런칭했다고 가정하고 계속해서 가상현실에 접목해 보는 노력을 하는 게 중요합니다. 그러면서 불필요한 것을 덜어내고 더 명확하게 드러낼 수 있는 게 없을지 하나씩 체크하는 게 좋은 이름을 만드는 진정 어린 노력이 아닐까 싶거든요. 

10. 네이밍 업무를 할 때면 수명이 몇 년씩은 단축되는 듯한 느낌이지만, 좋은 이름 하나를 만들고 나면 그 뿌듯함과 벅참은 다른 무엇보다도 오래 보존됩니다. 누군가는 이름을 짓는다는 그 무게감이 버거워 굳이 맡으려고 하지 않을 때도 많지만 개인적으로는 한 번쯤 과감히 도전해 봐도 좋은 영역이라고 생각합니다. 다른 존재에게 이름을 부여한다는 행위는 기존에 우리가 하던 일과는 또 전혀 다른 책임감과 사명감을 안겨다 주기 때문이죠. 그래서 저는 이름을 짓는 일을 참 애정하고 더 잘하고 싶은가 봅니다.

이름을 짓는다는 것 : '네이밍'을 위한 현실적인 고민과 노력

나는 X세대, 왜 너희들이 힘들까? > 라테마케터의 MZ세대 이해기/김만희

"라떼는 말야" X세대, MZ세대와 어떻게 소통해야 할까?
90년대 생이 있는 그들의 놀이터 SNS에 들어가보자.
팔로워 2백만 명의 X세대 지석진. 그처럼 노력해야 MZ세대와 소통할 수 있다.

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