12일 동안 SQL 캠프 입문반 완강하고 이력서 업그레이드 할 열정있는 분들을 찾습니다.

SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반, 추석 특별 할인 이벤트

(선착순 모집 10명 남았습니다!)

이력서에 ‘SQL’, ‘데이터 분석’ 스킬 추가할 열정 있는 분들을 찾아요!

안녕하세요 데이터리안의 보민입니다. 이번 연휴에 미뤄왔던 SQL 데이터 분석을 공부해서 업무에 적용해보고 싶다는 분들의 요청이 유독 많았는데요.

대표님들을 끈질기게 설득한 끝에 연휴 기간동안 SQL 데이터 분석 캠프 입문반을 50% 할인된 가격으로 들을 수 있는 할인 이벤트를 만들어왔습니다. 4주 과정을 12일 동안 압축해서 들으실 열정있는 분들을 기다려요 🙌

‘SQL 언젠가 한 번은 꼭 공부 해봐야지’, ‘올해에는 꼭 데이터 분석 공부 시작해야지’ 생각했다면, 이번 기회에 빠르고 효율적으로 SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반을 수강하고 이력서 업그레이드 해보세요.

✨ [SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반] 추석 특가 프로그램 ✨
- 이벤트 자세히 알아보기: https://datarian.io/blog/2023-chuseok-event 
- 신청 방법: 이벤트 신청 폼(https://bit.ly/3LuxIev) 제출 및 결제
- 신청 마감: 9/26(화) 24시
- 수강 기간: 9/28(목) ~ 10/9(월), 12일

* 법인 카드, 해외 카드 결제 가능합니다.
* 스터디 매칭, 진도 케어 서비스는 제공되지 않습니다.
* 해당 프로그램은 선착순 정원 30명으로 조기 마감될 수 있습니다.
* 기타 문의 사항은 ‘데이터리안' 카카오톡 채널(https://pf.kakao.com/_DQxfsb)로 메세지를 보내주세요.

datarian.io

🔥 12일 동안 [SQL 데이터 분석 캠프 | 입문반] 완강하기

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.

조쉬의 프로덕트 레터

🚫PM을 없앤 에어비앤비

01. 기획을 하는 사람들은 다양한 피드백을 받게 됩니다. 긍정적인 피드백만을 받으면 세상 좋겠지만 사실 피드백에는 부정적인 것들이 더 많을 수밖에 없죠. 기획자의 역할 자체가 다양한 의견을 모으고, 이해관계를 조정하고, 더 좋은 결과물을 만들어가는 것임을 생각해 본다면 개선해야 하는 부분에 대한 피드백들이 우선되는 것은 당연하니까요. 

02. 그럼 우리는 어떤 피드백을 받을 때 가장 마음 아프거나(?) 혼란스러울까요?
개인차가 있겠지만 저는 '음.. 좀 애매한데요..?'라는 피드백을 받을 때가 가장 고민이 많아지는 것 같습니다. 
단순하게 생각하면 부정의 강도가 엄청 높은 피드백보다 훨 나아 보이는 것 같지만, 사실 완전히 방향 설정이 잘못되었다는 반응을 듣는 것은 오히려 앞으로 갈 길이 명확해진다는 장점이 있습니다. 전혀 다른 길로 들어섰으니 이제 이 길을 빠져나가 새로운 돌파구를 찾아야 함이 우리의 역할이 되는 거니까요. 

03. 하지만 '애매하다'는 피드백은 듣는 사람뿐 아니라 하는 사람도 곤란하기 마찬가지입니다. 뭔가 단점을 찾자니 엄청 크리티컬 하지는 않은 것 같은데, 그렇다고 마음에 쏙 들 정도로 박수를 보낼 수는 없는 상황이니 말이죠. 
그래서 대부분 이런 피드백에 대해 '애매하다고만 말하면 어쩌나..? 답을 줘야지 답을!'이라고 생각하기 쉽지만 저는 오늘 이 말을 조금 다르게 해석해 보고자 합니다. 

04. 먼저 '애매하다'는 말과 비슷한 느낌의 말을 찾는다면 뭐가 있을까요? 어쩌면 '이도 저도 아니다'같은 말이 될 수도 있고, '특색이 없다', '밋밋하다', '딱히 맘에 드는 부분이 없다' 혹은 '어딘지 모르게 찝찝함(?)이 있다'로도 표현이 가능하겠죠. 
아마 이들 단어의 공통점은 어딘가 뾰족하고 날카롭게 다가오는 결정적인 포인트가 부족하다거나 반대로 다 좋은데 우려되는 포인트 하나를 상쇄할 제대로 된 방안이 떠오르지 않는다 같은 것일 수 있겠네요. 

05. 그리고 저는 개인적으로 '애매하다'는 단어에 이 의미 하나를 추가하고 싶습니다. 바로 '과감히 포기하지 못한다'가 그것이죠. 
우리가 가장 많이 착각하는 것 중 하나는 뭔가를 더 추가하거나 갈고닦지 못해서 애매한 상태에 머무르고 있다는 것입니다. 음식으로 치면 좀 밍밍한 거 같아 소금도 넣어보고 간장도 넣어보고 심지어 라면스프도 탈탈 털어봤는데 국물만 더 탁해질 뿐 여전히 그 '애매한 맛'에 머무르고 있는 형국인 것이죠. 

06. 하지만 애매하다고 판단되는 것들 중에는 높은 확률로 '두 가지 가치가 부딪히고 있는 상황'인 것들이 있습니다. 즉, A와 B는 서로 공존하기 어려운 요소인데 어떻게든 이 둘을 엮어보고자 어느 하나를 포기하지 못하고 있는 것이죠. 
물론 두 가지 다 100% 제 역할을 할 수 있도록 살릴 수 있다면 그보다 더 좋은 것은 없겠지만 기획을 하는 입장에서는 늘 선택의 문제와 마주칩니다. 그리고 그 선택이라는 것은 뭔가를 추가하는 것보다는 어느 하나를 빼거나 포기하는 것인 경우가 훨씬 많고요. 

07. 따라서 저는 '애매하다'는 피드백 앞에서는 '내가 무엇에 욕심을 부리고 있는지'를 한 번 냉정히 파악해 보는 것도 중요하다고 봅니다. 우선 기획물 안에 담긴 요소를 하나하나 뜯어본 다음, 서로 방해하고 있는 것들이 보이거나 아무리 각자의 가치를 존중해 주려고 해도 도저히 양립이 어렵다고 생각되는 것들이 있다면 어느 한 가지의 밀도를 좀 낮춰주는 지혜도 필요한 법이니까요. 

08. 더불어 타인에게 피드백을 해줄 때도 마찬가지입니다. 
간혹 '이 두 개를 엮어서 풀어내기 쉽지 않았을 텐데 그 어려운 걸 해내셨내요'라는 감탄을 하게 되는 경우가 종종 있죠. 그러나 이 역시 실제로 들여다보면 이 두 가지가 50:50의 비율로 자리하고 있는 케이스는 정말 드뭅니다. 무엇 하나를 먼저 어필해놓고 다른 것 하나를 적절한 타이밍에 내놓는 방식을 취하는 전략이 훨씬 많거든요. 때문에 조화를 잘 이룬 것들을 향해서도 '이 둘 중에서는 무엇에 더 주안점을 두셨나요?'라고 그 포인트를 역으로 질문하는 것도 좋은 피드백이라고 생각합니다.

09. 어린 시절 한 번쯤은 보셨을 이솝우화에는 구슬을 한움큼 쥔 채로 병에서 팔을 빼지 못하는 동물 이야기가 나옵니다. 아마 그때의 교훈은 '욕심을 부리지 말자' 였을 것 같은데요, 저는 이 단순하고도 오래된 교훈을 이렇게 바꾸면 더 임팩트가 크지 않을까도 싶습니다.
'그렇게 뭐 하나 놓지 못하다간 진짜 애매해진다'라고 말이죠. 

10. 그래서 저는 기획자가 진짜 반성해야 할 피드백이 바로 '애매하다'는 말이라고 생각합니다. 상쇄되는 요소를 제대로 파악해 보지 못한 불찰과 공존과 양립 모두 불가능한 두 대상을 손에 꽉 쥐고 병에서 팔을 빼지 못하는 그 우매함이 동시에 지적되는 포인트니까요, 적어도 이 말을 들을 때면 기획물과 함께 나의 애티튜드도 돌아봐야 하는 건 아닐까 싶네요.

'애매하다'는 말은 기획자에게 치명적인 평가일지도 모릅니다.

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.

Data Science Dojo

LLM 파인튜닝(Fine-tuning) 101

리캐치에서 국내 B2B 팀들이 참고할 수 있는 벤치마크 데이터 리포트를 공개합니다. 도합 매출 7,000억, B2B 기업 총 93곳에게 직접 물어 그들의 답변을 모았습니다.

'B2B를 파는 사람과 사는 사람의 모든 것' 벤치마크 리포트 공개 - 리캐치 블로그

저희 비즈니스캔버스 리캐치 팀에서 [B2B를 파는 사람과 사는 사람의 모든 것] 벤치마크 리포트를 발행했습니다.

글로벌과 B2B 비즈니스를 지향하는 다양한 스타트업을 만나며 시장의 수요는 강력하지만, 이에 대한 국내의 참고 자료나 데이터가 매우 부족한 것을 느껴 프로젝트를 시작했는데요. 

저희 팀의 정보와 더불어 다른 팀은 어떻게 제품을 알리고 팔고 있는지, 그리고 B2B 소비자들이 왜 제품을 구매하며, 어떤 이유에서 이탈하는지 등 B2B 서비스를 만들어나가고 있는 팀이라면 한번쯤 깊게 고민해볼 내용들에 대한 정보들을 꾹꾹 눌러 담았으니 필독 추천드립니다!

🎁리포트 신청하기: https://bit.ly/3t0noEX

이런 내용을 확인하실 수 있습니다!
✅ 다른 기업은 어떤 채널에서 잠재 고객을 발굴할까
✅ 다른 기업은 잠재 고객의 관심도를 어떻게 높일까
✅ 가장 효과적인 세일즈 채널과 형태는 무엇일까
✅ 잠재 고객을 어떻게 응대하고 있을까
✅ 상위 25%와 하위 25%의 세일즈 퍼포먼스는 어떻게 다를까
✅ 몇 명의 잠재 고객이 실제 세일즈 미팅으로 이어질까

Re:catch Blog

[B2B를 파는 사람과 사는 사람의 모든 것] 벤치마크 리포트 챙겨가세요

요즘 사람들은 글을 잘 안 읽는다고 하지만, "어떻게 하면 글을 잘 쓸 수 있을까?"에 대해 고민하는 사람들은 의외로 많은데요. 그래서인지 찾아보면 관련한 강의나 책들은 꽤나 많습니다.

[썸원 리츄얼] '발췌+요약+리라이팅'으로 글쓰기 습관 다지기 (2023년 10~12월) - 2자리 남았어요!

1. 연초부터 글쓰기의 가장 기본인 ‘발췌+요약+리라이팅'을 연습할 수 있는 글쓰기 리츄얼을 운영하고 있는데요.

2. 수많은 작법서에서 ‘발췌+요약+리라이팅'부터 연습하라고 하지만, 막상 현실에서 이를 꾸준히 연습할 수 있는 기회는 그리 많지 않아서, 한 번 만들어봤습니다. 

3. 그리고 글쓰기 리츄얼을 운영할수록 이를 통해 자신만의 글 쓰는 습관을 만들어가시는 분들이 계속 생기고 있어서, 나름 보람을 느끼면서 운영하고 있는데요. 

4. 물론 주5회 리츄얼에 참여해야 해서, 비교적 빡센 리츄얼이긴 합니다. 다만, 습관 형성 차원에서는 짧게 자주 반복하는 것이 훨씬 더 효과적이어서 이를 밀어붙이고 있고, 

5. 글을 쓰기 위해 긴 시간을 투여하기보다는, 하루 중에 잠시라도 짬을 내서 본인이 유의미하게 본 내용을 자신의 언어로 정리할 수 있도록 독려하고 푸시하는 모임이라고 생각해주시면 된답니다 (호호)

6. 그리고 보통 글쓰기를 시작하는 단계에선 힘이 많이 들어가기 때문에, 글이 길어지고, 정리가 안 되고, 장황해지기 마련인데, 발췌+요약+리라이팅은 기본적으로 자신이 본 내용 중에서 글을 짧고 임팩트 있게 정리하는 것을 연습을 하는 과정이라서 글의 힘을 빼는 데도 도움이 되는 리츄얼이랍니다 ^^

7. 그리고 어떤 일이든, 힘을 빼야 오래 연습할 수 있고요. 그런 의미에서 10월부터 시작하는 글쓰기 리츄얼의 새로운 시즌에 참가하실 분을 모집하고자 하오니, 관심 있으신 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고,

8. 이미 멤버십 회원분들께서 먼저 신청하셔서 몇 자리 안 남았다는 점도 알려드립니다. 늘 감사합니다 ;)

https://somewon.notion.site/2023-10-12-2-89c6a0bccb6b4100824b1964fc93a4c7

Somewon on Notion

글쓰기 리츄얼 모집 안내

DALL-E 3 works with ChatGPT so users can use the chatbot to come up with prompts that the image generator better understands.

OpenAI releases third version of DALL-E

몇달 전 생긴 '프롬프트 작성자'라는 새로운 직무도 이제 옛것이 되었네요. 

처음 Dall-E 2를 접했을 때 센세이션을 잊지 못합니다. 문장을 입력하면 AI가 세상에 없던 이미지를 만들어주는데, 물론 맘에 들지 않은 적이 훨씬 많지만, 맘에 드는 이미지 하나만 만들어줘도 사실 엄청난 '사건'이라고 생각했습니다. 실제로 Dall-E 2는 그 일을 해냈구요. ChatGPT만큼 주목을 받지는 못했지만 오픈AI가 내놓은 인터넷 서비스 중 가장 양가 감정(인간 일을 다 가져간다, 엄청 신기하다 더 사용해보고 싶다 어떻게 쓰는 게 젤 좋지?)을 갖게 한 서비스였습니다. 부모님에게는 반드시 보여드려야 했어요. 세상의 변화가 이렇게 빠르다고 말씀드려야만 했습니다. 

그런데 이제 오픈AI가 세 번째 버전인 Dall-E 3를 출시한다는군요. 이 서비스는 인간이 프롬프트를 작성할 필요가 없습니다. 인간이 ChatGPT에게 간단한 명령어로 프롬프트를 작성하도록 요청하면, ChatGPT가 Dall-E 3가 이해할 수 있도록 단락을 통채로 작성합니다. 물론 인간도 원하면 더 작성할 수 있지만 예전 버전보다는 개입이 적어진 것입니다. 

Dall-E의 책임자인 아디치아 라메쉬(Aditya Ramesh)가 더버지(The Verge)에 데모를 공개했는데요. 그는 Dall-E 3에게 '산에 있는 일본 라멘 식당의 로고를 만들어달라'고 간단히 요청했고 ChatGPT가 더 자세한, 긴 설명이 있는 프롬프트를 작성했습니다. Dall-E 3는 4가지 옵션을 제시했고요. 프롬프트 작성자는 이제 더이상 새로운 직무로 역할하지 못하게 됐습니다. 그러니 말하자면 이제 정말 (글을 잘 쓰지 못해도) 누구나 예술을 만들 수 있게 된 것입니다. 

해당 업데이트와 더불어 오픈AI는 시스템의 안전성을 그 어느 때보다 강력하게 테스트하기 위해 의도적으로 시스템을 중단시키는 그룹인 제3자, 외부 팀과 협력했습니다. 그리고 명시적으로 폭력적인 언어를 무시하도록 언어 모델을 가르치는 분류기를 사용했다고 밝혔습니다. 또한 공인의 이미지는 더이상 재현할 수 없게 만들었고요. 

더불어 오픈AI는 소송을 피하기 위해 아티스트들이 원하면 자신의 예술 작품을 트레이닝 데이터로 사용할 수 없게 만들기도 했습니다. 아티스트들은 자신이 권리를 가지고 있는 이미지를 오픈AI 웹사이트에 제출하고, 삭제 요청을 할 수 있습니다. 그러면 Dall-E 3는 아티스트의 이미지 및 스타일과 비슷해 보이는 결과를 내놓지 못합니다. 이는 최근 다수 아티스트들이 스태빌리티AI, 미드저니 등 생성 AI가 자신의 이미지와 비슷한 그림을 생성해냈다며 제출한 소송 건들을 의식한 조치입니다.  

이로 인해 발생할 문제들을 생각하면 아득해지지만 화려한 기술의 발전에 또 관심이 갑니다. 근데 정말 문제들이 걱정이 돼요.

The Verge

ChatGPT와 통합한 이미지 생성AI, 'Dall-E 3' 출시 임박

메이커들의 제품 개발 과정 공유 네트워킹 프로그램, PMC

PRODUCT MAKER'S CLUB﹡W23

이제는 입이 아플 정도로 AI는 빠르게 IT 업계 뿐만아니라 여러 업계에 침투하고 있습니다. 이런 기술(Knowledge)의 성장은 항상 2가지를 끌고 옵니다. 그것은 바로 인재(Talent)와 자본(Capital)입니다. 그리고 인재와 자본이 기술의 성장을 촉진시키는 선순환을 일으켜, 네트워크 효과에 따른 빠른 성장을 만들어 냅니다. AI 업계에는 이미 일어나고 있습니다.

아마 누구나 한 번쯤은 고민해봤을 것 같습니다. '우리도 AI 프로덕트를 해야하나?' 혹은 '우리 프로덕트에 AI를 적용해야하나?' 처럼요. 무엇이 정답인지는 아무도 모르고 해봐야 알겠지만, AI는 근본적으로 전체 산업의 생산성과 end user 고객 경험을 바꿔버리는 기술이라는 점에서 결국 언젠가 사용해야만 하게 되는 시점이 온다고 봅니다. 모두가 AI를 활용한 프로덕트를 만들어야 할 시점이라는 뜻입니다. 좀 더 자세히는 아래 이유들이 있습니다.

1/ VC 자금이 마르고 있습니다. 하지만 AI는 그렇지 않습니다. → 자본 네트워크

코로나 이후 VC 자금 규모는 거의 7~8년 전으로 회귀했습니다. 그리고 꽤 오랫동안 이런 트렌드가 변화하진 않을 것입니다. 최소한 코로나 시절처럼 기업 가치 멀티플이 50x 100x 되는 일은 쉽게 일어나지 않을 것입니다.

그러나 이게 일어나는 분야가 아직 있습니다. 바로 AI입니다. 현재 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나고 이는 곧 자본을 빨아들입니다. 이를 보여주는 증거는 너무나 많습니다.

- 벤처 캐피탈에서 Generative AI 기업에 수십억 달러를 쏟아 부으며 AI 투자가 증가하고 있습니다.
- 초기 스타트업들에 대한 투자는 계속 늘어나며 가치를 더 높게 평가 받고 있습니다.
- 세일즈포스, 알파벳, 마이크로소프트와 같은 대형 기술 기업들은 제너레이티브 AI 스타트업에 투자하는 펀드를 출시했습니다.

AI 기술의 발전은 무서운 속도로 자금을 빨아들이며 새로운 자본 네트워크를 형성하고 있습니다.

2/ 새로운 세대의 창업가들이 대거 생겨나고 있습니다. → 인재 네트워크

경기 침체가 올 때마다 산업에는 지각 변동이 생깁니다. 기존 회사에서 짤리거나 제 발로 나오는 일이 생기고, 채용 시장의 불안정성은 학생들이 취업이 아닌 다른 길을 택하게 끔 만들기도 합니다. 이미 미국 빅테크의 Layoff가 매우 크게 일어났고 똑똑한 인재들이 대거 시장에 방출 되었습니다. 재취업을 시도한 사람들이 대다수겠지만 아마 스타트업에 합류한 이들도 꽤 많을 거고, 직접 창업하는 사람들도 있을 겁니다. 거기에 Z세대 청소년~대학생들도 예전보다 훨씬 많이 창업하고 있습니다.

결국 이중엔 10년 뒤 시장을 리드하는 기업이 탄생할 것입니다. 앞선 사례가 이미 존재합니다. 2008년 경제 위기 이후 다음 기업들이 탄생했습니다. Uber(2009), Airbnb(2008), Slack(2009), Pinterest(2010), Snap(2011), Lyft(2012), Stripe(2010), Coupang쿠팡(2010), DoorDash(2013), WeWork(2010), Cloudflare(2009) 등 이미 누구나 아는 기업들입니다.

예전에 Patreon 창업가인 Jack Conte는 이런 말을 했습니다.

"여러분은 1,000명 중 특정 관심사를 가진 유일한 사람이었던 작은 마을에서 자랐을 수도 있습니다. 하지만 인터넷에는 45억 명의 사람들이 있으며, 이는 여러분의 관심사를 공유하는 450만 명의 사람들이 있다는 것을 의미합니다. 온라인에서 틈새는 없습니다."

디스콰이엇에는 프로덕트에 진심인 메이커라는 관심사로 묶고, 그 안에서도 여러 관심사로 묶여있습니다. AI 프로덕트 메이커라는 정체성으로 다시 한 번 묶일 차례입니다. 이렇게 탄생한 네트워크는 메이커들이 지식을 교류하고 새로운 아이디어를 탄생시켜 사회를 더 풍요롭게 만들 것입니다.

결국 디스콰이엇은 AI 기술/자본/인재 네트워크를 만들어 인터넷과 소셜 네트워크의 본래 목적인 연결의 가치를 만들어 나갈 것이고 그렇게 해야만 합니다.

그래서 저희는 AI 프로덕트 메이커를 위해 Product Maker's Club(PMC) W23을 만들었습니다. 국내에서 가장 큰 AI 네트워크를 만들기 위해서 말입니다. 지금 바로 지원해서 AI 프로덕트 메이커 네트워크에 빠르게 합류하고, 함께 네트워크를 만들어갔으면 좋겠습니다.

https://club.disquiet.io/pmcw23

AI 프로덕트 메이커에게 주어질 네트워크 기회

다시 돌아올 ChatGPT 열풍의 끝자락에서, 센세이션이 폭발하기 전의 역사를 돌아봅니다. 오랜 연구를 거쳐 등장한 대규모 언어 모델 중 가장 세련된 중간산출물이 생성AI이기 때문에 전문가들은 ‘이제 겨우 시작이다’라고 얘기를 해요. 

말마따나 적어도 45년 정도의 연구가 쌓였는데요. MIT테크리뷰에서 이를 핵심만 정리했습니다. 열기는 가라앉아가고 있지만 다시 돌아올 붐을 준비하기 시작하기 위해 한번 읽어보셔도 좋겠습니다. 

1980~1990: RNN 
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델인 GPT-3의 한 버전입니다. 대규모 언어 모델(이하 LLM)은 수많은 텍스트에 대해 훈련된 일종의 신경망입니다(신경망은 동물 두뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식에서 영감을 얻은 소프트웨어입니다). 텍스트는 다양한 길이의 문자와 단어의 시퀀스로 구성되므로 언어 모델에는 이러한 종류의 데이터를 이해할 수 있는 일종의 신경망이 필요합니다. RNN은 신경망 종류 중 하나고요. 1997년 개발된 LSTM은 수백 단어 길이의 텍스트 문자열을 처리할 수 있어서 그나마 가장 뛰어났지만 언어 능력은 제한적이었습니다.

2017: 트랜스포머
사실 대규모 언어 모델 세대는 구글 덕분에 눈부시게 발전했습니다. 구글 연구원 팀이 각 단어나 구문이 순서대로 나타나는 위치를 추적할 수 있는 트랜스포머를 발견한 덕분입니다. 트랜스포머는 단어의 앞뒤에 오는 다른 단어 등의 정보를 추적해서 긴 텍스트 문자열을 처리하고 단어의 의미를 보다 정확하게 포착할 수 있게 만듭니다. 

2018~2019: GPT 및 GPT-2
OpenAI의 처음 두 개의 대규모 언어 모델은 불과 몇 달 간격으로 출시되었습니다. 이 회사는 다양한 기술을 갖춘 범용 AI를 개발하기를 원하며 대규모 언어 모델이 해당 목표를 향한 핵심 단계라고 믿습니다.

GPT는 사전에 주석이 추가되지 않은 데이터(이 경우에는 수많은 텍스트)에 대해 머신러닝 모델을 훈련하는 방법인 ‘비지도 학습’과 트랜스포머를 결합했습니다. 덕분에 ChatGPT는 스스로 데이터 패턴을 파악할 수 있게 됐고요. 데이터 세트 크기도 무제한으로 학습할 수 있습니다. GPT-2의 경우 오픈AI가 “사람들을 속이고 편견을 재생산하며 혐오를 조장하는 언어를 퍼뜨릴 수 있기 때문에 전체 모델을 공개하지 않을 것”이라고 했습니다. 

2020: GPT-3
GPT-2는 인상적이었지만 OpenAI의 후속작인 GPT-3은 입이 떡 벌어질 정도였습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력은 큰 발전이었습니다. GPT-3는 질문에 답변하고, 문서를 요약하고, 다양한 스타일로 스토리를 생성하고, 영어, 프랑스어, 스페인어, 일본어 간 번역 등을 수행할 수 있습니다. 제법 잘 흉내를 냈죠. 
GPT-3의 경우 새로운 기술을 발명하기보다는 기존 기술을 초대형화함으로써 나왔습니다. GPT-2의 매개변수(훈련 중 조정되는 네트워크 값) 개수(15억 개)에 비해 훨씬 많은 매개변수(1,750억 개)를 사용했습니다. 데이터 양도 훨씬 많았습니다. 
그러나 ChatGPT는 온라인에 있는 허위 정보, 편견어린 시각 등을 상당 부분 교육 받아서, 이를 재생산했습니다. 오픈AI도 “인터넷으로 훈련한 모델은 인터넷 규모의 편견을 갖게 된다”고 인정했습니다. 

2020년 12월: 유해한 텍스트 및 기타 문제
이제는 규제의 시간입니다. 대규모 언어 모델이 허위 정보, 혐오스러운 텍스트를 재생산할 수 있다는 사실은 누구나 알고 있습니다. ChatGPT를 사용하는 모든 개인과 조직은 규제를 숙지하고 가이드라인을 따라 안전하고 현명하게 새로운 도구를 사용할 수 있어야 합니다. 앞으로 우리에게 주어진 새로운 과제라고 볼 수 있습니다.

ChatGPT 열풍의 끝자락, 시작을 위한 회고

혹시 지금 텍스트 검수만 하고 있나요? | "당신만을 위한 맞춤형 콘텐츠!" 요즘은 헷갈릴 때가 많습니다. 알고리즘이 워낙 정교하다 보니, 유행과 구분할 수 없게 되었거든요. 요즘 들어 유독 어떤 영상이, 어떤 상품이 많이 보이는 것 같은데, 이게 유행이라서 그런 것인지 내가 구경했던 것들과 관련 있어서 나한테만 많이 뜨는 것인지 구분이 안되더라고요.

작은 브랜드만 할 수 있는 UX라이팅

✍ 기획자의 글쓰기 시리즈
[📝 작은 브랜드만 할 수 있는 UX라이팅]

(👀 간단 요약)
📌 프로세스를 건드릴 수 없다
✓ 컨설팅 단계에서 프로세스에 대해서도 개선점을 찾음
✓ 하지만 실제로 라이팅에 반영되는 경우는 거의 없음. 프로세스를 건드릴 수 없기 때
✓ 그럼 실제로 변경되는 것은 텍스트뿐
✓ 다른 팀과의 협업이 필요, 여러 명의 결재를 받아야 하고, 여러 반대의견들을 격파해야 하기 때문

📌 개성을 담기 어렵다.
✓ 톤 오브 보이스, 텍스트 톤 앤 매너, 페르소나 등등으로 불리는 브랜드 개성의 영역
✓ 가장 많은 분들이 알만한 사례는 '토스', 어느 새부터 대부분의 금융사가 "~해요"라는 말투를 사용
✓ '해요'체 쓴다고 UX라이팅이 아니고, UX라이팅이 무조건 친근해야 하는 것은 아님
✓ 하지만 결과적으로는 개성이 강한 보이스는 잡기가 어려움. 규모가 워낙 크기 때문
✓ 시도할 수 있는 것은 '격식을 차리는 정중함'에서 '친근하고 유쾌함'정도의 변화
✓ 1 금융권 은행이 갑자기 당근마켓처럼 "이체가 완료되었습니당!"이라고는 할 수 없으니
✓ ~에게 50,000원을 보냈어요."정도에서 만족하는 것
✓슬랙은 종종 위트 있는 문구를 업데이트 노트에 활용
✓ 보안을 강화했지만 실제 사용할 때는 느끼기 어려울 거예요. 열심히 일하는데 티가 안 나는군요.
✓ 보내기 취소'기능이 추가되었어요. 물론 직장 동료에게 욕을 하고 지우라는 의도로 만든 것은 아닙니다.
✓ 슬랙의 업데이트 문구는 흉내 낼 수 있을 만큼 개성이 뚜렷

📌 텍스트 검수만 하지 마세요
✓ 위의 내용은 대기업에서는 할 수 없는 UX라이팅, 바꿔 말하면 작은 브랜드에서만 가능한 것
✓ 텍스트 검수가 주요 업무 중 하나가 될 수는 있지만, 저는 좀 더 거시적인 관점에서의 해석도 필요
✓ 텍스트 검수의 관점에서 벗어나서, "텍스트 중심으로 경험을 분석하는 관점"이 필요
✓ 더 나은 경험을 위해서라면, 팝업창 자체에 로그인 기능을  넣거나 일단 서비스를 이용하게 하는 방법도 가능
✓ 버튼의 크기에 따라 텍스트가 달라질 수 있고, 버튼을 추가해야 할 수도, 프로세스 자체를 점검해야 할 수도
✓ 물론 UX라이팅의 관점에서는 텍스트로 이를 해결할 방법을 찾아서 제시할 수 있어야
✓ 그것은 대안 중 하나일 뿐이라는 점을 잊지 않아야 한다는 이야기

Brunch Story

Starting code for the GildedRose Refactoring Kata in many programming languages. - GitHub - emilybache/GildedRose-Refactoring-Kata: Starting code for the GildedRose Refactoring Kata in many programming languages.

GitHub - emilybache/GildedRose-Refactoring-Kata: Starting code for the GildedRose Refactoring Kata in many programming languages.

제가 진행하고 있는 스터디에서 공유 받았던 꽤 좋아 보이는 리팩토링 스터디 방법이 있어 공유합니다.

이미 작성된 날것의 코드를 요구사항에 맞추면서 리팩토링을 해보는 건데요. 정답이 없는 각자 리팩토링을 해보면서 서로 의견 나누고 코드 리뷰도 하다 보면 다양한 방법으로 보다 더 좋은 코드로 만들어 볼 수 있을 것 같습니다. 더불어 테스트 코드 또한 리팩토링을 하며 기능별로 구성해 볼 수 있을 것 같아 꽤 유용한 재료라 생각합니다.

어떤 분이 요구사항에 대해 친절하게도 번역을 해놓으신 게 있어 꼭 스터디가 아니더라도 홀로 작업해 봐도 좋을 것 같습니다.

https://github.com/emilybache/GildedRose-Refactoring-Kata

GitHub

리팩토링 해보실? 지금 당장 도전해보세요!

Spring Boot Folder Structure (Best Practices). What is Spring Boot - If you don't know what spring boot is, I'm happy to share my previous article which is related to spring boot setup....

Spring Boot Folder Structure (Best Practices)

개발자들은 코드의 유지보수성, 팀원 간 협업 및 전체 개발 프로세스 개선을 위해 잘 구조화된 폴더 구조를 사용합니다. 스프링 부트 폴더 구조가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

- 명확성 및 구성
- 모듈화
- 확장성
- 코드 재사용성

다음은 스프링 부트 애플리케이션에 대한 폴더 구조를 보여줍니다. (링크 참조)

📌 config

애플리케이션 설정을 구성하는 구성 클래스 또는 애플리케이션-레벨의 AppConfig를 포함합니다.

📌 controller

RESTful 컨트롤러 클래스를 포함합니다. 이 클래스는 들어오는 HTTP 요청을 처리하고 API Endpoint를 정의합니다.

📌 DTO

응용 프로그램의 다른 계층 또는 구성 요소 간에 데이터를 전송하기 위해 사용됩니다. 
- 비즈니스 로직이 포함되지 않음
- 데이터 운반이 주 목적

📌 Enums

Enum 클래스의 예시로는 SUCCESS, FAIL, PENDING등의 상태가 있습니다.

📌 model

도메인의 구조나 동작을 나타내는 데이터 모델 또는 엔티티를 저장합니다. 데이터베이스 테이블에 매핑되고 데이터의 속성과 관계를 정의합니다.

📌 repository

데이터 접근을 다루는 레파지토리 클래스를 포함합니다. 이러한 클래스는 일반적으로 ORM, JPA 등을 사용하여 데이터베이스와 상호작용 합니다.

📌 service

비즈니스 로직을 구현하는 서비스 클래스를 포함합니다. 

📌 utils

코드베이스를 체계적이고 모듈식으로 운영하기 위해 유틸리티 클래스를 배치합니다.

Medium

🕊️ 스프링 부트 폴더 구조 모범 사례

Product-Minded Software Engineer(이하 제품 중심 개발자)는 제품 자체에 큰 관심을 가지는 개발자들이다. 그들은 사람들이 제품을 어떻게 사용하는지 이해하려 하며 제품 관련 의사 결정에 참여하는 것을 즐긴다. 제품 중심 개발자의 주요 특징은 무엇이며, 어떻게 제품 중심 개발자로 성장할 수 있을까? 이 글에서는 제품 중심 개발자의 9가지 특징과 제품 중심 개발자로 성장하는 방법에 대해 설명한다.

제품 중심 개발자 (번역)

최근 개발자를 구분하는 명칭을 기존의 Frontend/Backend Engineer에서 Product/Platform Engineer로 바뀌어야한다는 Vercel 개발자의 글이 이슈가 되었는데요.

Product Engineer에 대한 좋은 글이 있어 번역해보았습니다.
( 전체 내용 보기 → https://www.jobless.blog/product-minded-engineer/?ref=careerly )

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📌 Product-Minded Software Engineer by Gergely Orosz

Product-Minded Software Engineer(이하 제품 중심 개발자)는 제품 자체에 큰 관심을 가지는 개발자들이다. 그들은 사람들이 제품을 어떻게 사용하는지 이해하려 하며 제품 관련 의사 결정에 참여하는 것을 즐긴다.

제품 중심 개발자의 주요 특징은 무엇이며, 어떻게 제품 중심 개발자로 성장할 수 있을까? 이 글에서는 제품 중심 개발자의 9가지 특징과 제품 중심 개발자로 성장하는 방법에 대해 설명한다.

1️⃣ 적극적으로 제품 아이디어/의견 제시
제품 중심 개발자는 기획을 그대로 받아들이고 구현하기만 하는 것에 만족하지 않는다. 다른 아이디어를 생각하고 이를 PM에게 제안한다. 그들은 기존 기획에 도전하며 더 나은 접근 방식을 제안하기도 한다.

2️⃣ 비즈니스, 사용자 행동 및 데이터에 대한 관심
제품 중심 개발자는 뜬구름 잡는 아이디어를 제시하지 않고, 비즈니스가 어떻게 작동하는지, 제품이 어떤 역할을 하는지, 그리고 비즈니스와 제품의 목표가 무엇인지 이해하기 위해 시간을 투자한 후 아이디어를 제시한다.

또한 그들은 제품이 사용자에게 어떤 영향을 미치고 사용자들이 어떤 가치를 얻는지 파악하기 위해 비즈니스 및 사용자 데이터에 가능한 직접 접근하려 한다.

3️⃣ "Why?"
제품 중심 개발자는 모든 것의 "Why?"를 이해하려 한다. 왜 이 기능을 제품에 추가해야 하며 다른 것이 아닌 이유는 무엇일까? 왜 더 간단하게 구축할 수 있는 것을 선택하지 않을까? 왜 더 확실한 방법을 선택하지 않을까? 그리고 그들은 자율적으로 답을 찾아 나선다. 그들은 PM과 다른 팀원들에게 많은 질문을 하지만 사람들을 그들을 성가시다고 생각하지 않는다. 좋은 관계를 구축해왔기 때문이다.

4️⃣ 뛰어난 커뮤니케이션 능력 및 비개발자들과의 좋은 관계
제품 중심 개발자는 개발팀 외부의 사람들과 대화하는 것을 좋아하며, 다른 분야가 어떻게 작동하는지 자세히 알고 싶어한다. 그들은 원활한 커뮤니케이터로서 다른 분야의 작업 방식을 더 자세히 이해하기 위해 노력한다. 종종 비개발자와 커피를 마시거나 점심을 함께하거나 회의실에서 이야기를 나누기도 한다.

5️⃣ 프로젝트 초기에 제품/엔지니어링 트레이드오프 제공
제품 중심 개발자는 제품의 "Why"와 엔지니어링 측면을 모두 이해하기 때문에 다른 사람들이 할 수 없는 제안을 할 수 있다. 예를 들어 제품 개발 범위와 비용(시간)을 계산할 때, 대부분의 개발자들은 엔지니어링 노력을 줄이려고 시도하고 줄인 노력이 기능 자체에 미치는 영향을 파악하려고 한다.

하지만 제품 중심 개발자는 양방향으로 파악한다. 엔지니어링 tradeoffs와 제품 tradeoffs를 모두 고려하는 것이다. 그들은 PM에게 제품 영향은 비슷하지만 엔지니어링 노력은 훨씬 적은 완전히 다른 기능을 구축하도록 제안할 수 있다.

제품과 엔지니어링 각각의 영향을 손쉽게 파악하는 것은 제품 중심 개발자가 가지는 고유한 강점이다. 그들은 엔지니어링 및 제품 통찰력을 사용하여 빠르게 양쪽 면을 오가며 가치 있는 결론에 도달한다.

6️⃣ 실용적인 Edge Case 처리
개발자들은 종종 Edge Cases를 잊고, 제품을 테스트하거나 최종 사용자로부터 피드백을 받은 후에 처리하곤 한다. 그리고 새 제품이나 기능의 모든 가능한 Edge Cases를 처리하는 데 많은 시간이 걸리곤 한다.

하지만 제품 중심 개발자는 빠르게 Edge Cases를 떠올리고 처리 방법을 생각하며, 때로는 엔지니어링 작업을 필요로하지 않는 해결책을 제공하기도 한다. 그들은 사랑받을 수 있는 최소한의 제품 개념(minimum lovable product concept)에 중점을 두고 Edge Cases와 처리 비용을 평가한다.

예를 들어, 1000명 중 1명의 사용자가 오류를 겪을 수 있다면 그들은 이것을 고치는 비용을 고려하고, 고치지 않았을 때 어떤 일이 일어날지 생각한다. '고객 지원이 이 경우에 도움을 줄 수 있을까?' '사용자는 다시 시도하고 다음 번에 성공할 수 있을까?' '제품을 약간 수정하여 이러한 Edge Case가 발생하지 않게 할 수 있을까?'

7️⃣ 빠른 제품 검증 주기
제품 중심 개발자는 작업 중인 기능의 개발이 완료되기 전에 초기 피드백을 얻는 창의적인 방법을 찾는다. 이것은 동료와 함께 테스트를 진행하거나, 진행 중인 작업 중에 제품 매니저에게 작업 중인 기능을 보여주거나, 베타 빌드에서 팀 bug bash를 조직하는 등 여러 가지 창의적인 방법일 수 있다. 그들은 계속해서 생각한다. 사람들이 이 기능을 우리가 생각한대로 사용하는지 확인하려면 어떻게 해야 할까?

8️⃣ End-to-end 제품 기능 오너십
대부분의 경험 많은 개발자들은 자신의 작업에 대해 end-to-end 오너십을 갖는다. 기획 명세를 받아들이고 구현하는 것에서 부터, 출시하고 올바르게 작동하는지 확인하는 것까지 모든 것이다. 그러나 제품 중심 개발자는 이보다 한 발 더 나아간다.

제품 중심 개발자들은 사용자 행동과 비즈니스 데이터를 얻은 후에만 작업이 완료되었다고 간주한다. 배포 이후에도 PM, 데이터 과학자 및 고객 지원 채널과 계속해서 소통하여 실제 세계에서 기능이 어떻게 사용되고 있는지 알아본다.

9️⃣ 반복 학습을 통한 강력한 제품 직감력
제품 중심 개발자에게 프로젝트는 일반적으로 다음과 같이 진행된다.

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

각 프로젝트 이후, 제품 이해력이 깊어지고 더 나은 제품 직감력을 개발하기 시작한다. 시간이 흘러 프로젝트가 시작되기도 전에 상담을 받으려는 PM들의 요청이 늘어나면서 팀 밖에서 강한 평판을 쌓게 된다. 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.

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

2️⃣ PM과 좋은 관계를 구축하기. 대부분의 PM은 개발자를 멘토링할 기회에 기뻐한다. 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.

3️⃣ 사용자 리서치, CS 등 제품 작동 방식에 대해 자세히 알아보기. 디자이너, UX 디자이너, 데이터 과학자, 운영 팀 등, 사용자와 자주 상호 작용하는 사람들과 함께 작업한다.

4️⃣ 타당한 제안 제시하기. 비즈니스, 제품 및 이해관계자에 대한 좋은 이해를 갖게된 후에는 제품 개발에 대한 이니셔티브를 가져갈 수 있다.

5️⃣ 작업 중인 프로젝트에 대한 제품/엔지니어링 트레이드오프를 제공하기. 팀이 구축하려는 제품 기능에 대한 엔지니어링 트레이드오프뿐만 아니라 엔지니어링 노력을 줄일 수 있는 제품 트레이드오프도 제안한다. 그리고 이에 대한 피드백을 적극적으로 받는다.

6️⃣ PM에게 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 PM이다. 제품 제안이 얼마나 가치 있는지에 대한 피드백을 얻고, 추가 성장을 위한 아이디어를 얻기 위해 PM에게 연락한다.

번역: https://www.jobless.blog/product-minded-engineer/?ref=careerly

원글: https://blog.pragmaticengineer.com/the-product-minded-engineer

Jobless Han 🏄🏻‍♂️

제품 중심 개발자

PowerPoint Presentation

라지 시스템을 구현하고 운영 및 관리하는 개발자의 조언을 읽어보고 정리해서 올립니다.

1. 코드 작성과 시스템 설계 시작 전 아이디어를 브레인스톰해보고 간단하게 적어본다.
2. 구축하려는 시스템 관련 전문 지식이 많은 사람과 화이트보드 세션을 진행하고 충분한 검토 과정을 거친다.

📌 추가: '설계 검토' 기간이 길어지게 되면 급한 마음에 충분히 피드백을 반영하지 않고 급하게 시스템을 구축하는 경우가 생기는 것 같아요. 하지만 잘못된 (또는 미완성된) 설계를 바탕으로 시스템을 구현하면 나중에 문제가 생기고, 문제를 고치는 데 많은 시간을 낭비하게 되고 최악의 경우에는 시스템을 처음부터 새로 구현해야 할 수 있습니다. 이해관계자와 검토를 효과적으로 그리고 빠르게 하고 피드백을 충분히 반영한 후 완성된 설계를 바탕으로 구현하면 버그 고치는 데 드는 비용이 더 적습니다. 관련 글은 아래 '함께 읽으면 좋은 글'을 참조해 주세요.

3. 여러 가지 설계 옵션을 파악하고, 각 옵션의 절충점을 이야기 해본다.

📌 추가: 주니어시절 가장 많이 하는 실수는 여러 옵션을 파악하지 않고 절충점을 따지지 않는 것입니다. 장기적으로 봤을 때 좋은 옵션이 아닐 수 있고, 추후에 설계나 코드 작성을 다시 해야 하는 경우가 생깁니다. 따라서 한 문제를 직면했을 때 가능한 여러가지 옵션을 간단하게 적어 보고 절충점을 따져 보는 것이 좋은 것 같습니다. 

4. 가상 사용 케이스를 예상해 본다.
5. 시스템의 인터페이스를 잘 생각해 보고 좋은 인터페이스를 디자인해야 한다.
6. 최상의 솔루션을 채택하고 시스템 성능을 추정할 줄 아는 스킬은 중요하다.
7. 시스템을 설계하기 전 성능을 미리 예측해야 한다(예: back-of-envelope-calculations). (계산 관련 슬라이드 참고)

📌 추가: RPS와 Storage Utilization 계산법은 기본적으로 알아두는 게 좋습니다.

8. 진화할 수 있는 시스템에 미리 대응해 본다. 시스템이 10배 더 크게 확장되어도 잘 작동되어야 한다.
9. 기본 개발 구성 요소에 대해 잘 알고 있기. 예를 들어 코어 라이브러리, 기본 자료 구조, SSTables, protocol buffers, BigTables, MySQL, MapReduce. 그냥 기본 개념을 이해하는 게 아니라 어떻게 구현되는지 자세하게 알아야 한다.

📌 추가: 표면적으로 개념을 이해하는 것보다 깊게 파고들어 조금 더 많은 정보를 알게 되면 라지 스케일 시스템 개발, 운영 및 관리에 큰 도움이 됩니다. 슬라이드에는 간단하게 몇 가지 개념만 언급했지만, 궁금하신 분들은 관련 개념을 좀 더 자세하게 알아 보거나 라지 시스템 설계 관련 책을 읽어보면 좋을 것 같아요 (책 추천은 아래 '함께 읽으면 좋은 글'을 확인해 주세요).

10. 모든 요구 사항을 다 충족하는 시스템을 설계하려고 하지 말자.
11. Caching, parallelism을 통해 low latency 요구 사항 충족시키기.
12. Eventual Consistency와 Strong Consistency 모델 이해하기.
13. 데이터 엑세스 타임 이해하기.
14. 장애에 튼튼한 앱 구현하기 (Canary, 레플리케이션, load balancing).
15. 장애 발생시 전체 운영 중단 보다 부분 기능이 작동하는 것이 더 나은 유저 경험을 제공한다.
16. 충분한 모니터링, 로깅 그리고 디버깅 훅 추가하기. 

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//people/jeff/stanford-295-talk.pdf

🪴 함께 읽으면 좋은 글

좋은 개발자가 알아야 할 버그 고치는데 드는 비용
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개발자가 꼭 봐야 할 책 - 데이터 중심 애플리케이션 설계
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초당 1억 건의 요청 S3 스케일의 스토리지 구축, 운영, 관리
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실력 향상을 위한 해외 유튜브 채널 10개
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개발자 성장에 도움 될 테크 블로그
https://careerly.co.kr/comments/87704

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라지 스케일 시스템을 구현하는 개발자가 아는 것

자바스크립트 개발자를 위한 package.json 파일 정리

백엔드와 프론트엔드를 불문하고 대부분의 자바스크립트 프로젝트에는 최상위 경로에 `package.json` 파일이 있는데요. 그런데 혹시 이 파일이 언제 어떻게 사용되는지를 정확히 알고 계신가요?

`package.json` 파일은 쉽게 말해서 우리의 자바스크립트 프로젝트를 npm 패키지 저장소와 상호 작용할 수 있도록 만들어주는 중요한 연결 고리인데요. 우리는 `package.json` 파일을 통해 npm 패키지 저장소로부터 어떤 패키지를 내려받아 설치해야 하는지, 또한 우리의 프로젝트를 다른 프로젝트에서 사용할 수 있도록 어떻게 npm 패키지 저장소에 올릴 것인지를 설정할 수 있습니다. 그러므로 `package.json` 파일에는 패키지 사용자 입장에서 설정이 필요한 부분이 있고, 패키지 발행자 입장에서 추가로 설정이 필요한 부분도 있죠.

여러분이 개발하시는 자바스크립트 프로젝트가 npm 패키지 저장소로 부터 패키지를 내려 받기만 한다면, `package.json` 파일에 대해서 아셔야 할 내용이 사실 얼마되지 않아요. `scripts`, `dependencies`, `devDependencies` 필드 정도만 아시면 충분할 것입니다.

하지만 개발하시는 자바스크립트 프로젝트를 npm 패키지 저장소에 올려서 다른 사람들도 쓸 수 있도록 공개하시고 싶다면, `package.json` 파일에 대해서 잘 알고 계셔야 하는데요. 그래서 이번 글에서는 자바스크립트 개발자로서 알아두면 좋은 `package.json` 파일에 대해서 자주 사용되는 필드 위주로 정리해보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/js-package-json/

Daleseo

기존에는 Node.js와 익스프레스를 사용해 웹 서버를 구축하고 서비스를 만들었습니다. 익스프레스를 사용해서 서버를 구축할 때, 먼저 고민했던 부분이 무엇이었나요? 바로 디렉터리 구조입니다. 별거 아닌 것 같지만 구조에 따라서 아키텍처가 변경되므로 간단한 문제는 아닙니다. NestJS는 이러한 문제를 해결한 웹 서버 프레임워크입니다. NestJS는 서버 개발 시의 아키텍처를 누구든 비슷하게 설계하도록 아키텍처 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

Node.js의 새로운 파트너 NestJS는 왜 탄생했을까? | 요즘IT

💭
Java Spring 이나 다른 언어의 백엔드 프레임워크를 다뤄보신 분들은 처음 Node.js 로 백엔드 개발을 접했을 때 당혹스러울 수 있습니다. 저는 그 이유가 지금까지는 Node.js 백엔드 생태계에 압도적인 퍼포먼스를 보여주는 프레임워크 없이 express.js 나 fastify 와 같은 경량형 라이브러리를 통해 많은 기능들을 직접 구현하거나 npmjs 를 통해 필요한 것들을 직접 추가하여 구현에 포함시키는 방식이 통상적으로 사용되었기 때문이라고 봅니다.

개인적으로는 express.js 류는 프레임워크라고 하기 보다는 서버 구성을 편리하게 하는 라이브러리 집합이라고 보는 것이 옳을 것 같고 Next.js 의 경우는 정확하게는 React.js 를 랩핑한 프론트엔드 프레임워크에 가깝습니다. 따라서 예전에 Node.js 백엔드 개발자로 오랜 기간 살아갈 떄도 "제발 누가 Node.js + TypeScript 백엔드 프레임워크 만들어줘~~~" 노래를 불렀던 기억이 있네요.

Nest.js는 알게된지 한 4년 정도 되었는데, 그동안 관련 소식들을 꾸준히 Follow-up 하고 있었고 국내에서도 사용하는 기업들이 늘어나고 있어서 언젠가는 국내에서도 괜찮은 생태계가 조성될 것 같다는 근거 없는 믿음이 좀 있습니다. Nets.js의 백엔드 동작 방식은 다른 언어나 프레임워크의 동작 방식과 조금 다른 생소한 개념들이 일부 있지만 (Module 이라던지.. Provider 라던지...) 그 외 나머지 것들은 시장을 지배하고 있는 프레임워크에서 아이디어를 가져온 것들이 많아 생각보다 금방 적응 할 수 있습니다. (특히 Spring Boot 개발자들이라고 생각함 ㅇㅇ..)

아무튼 Node.js 로 조금 더 단단한 백엔드 아키텍쳐와 효율적인 생산성을 고민하고 있다면 Nest.js 한번 알아보시는 것도...? ㅎㅎ

Wishket

🔥 Nest.js 붐은 반드시 온다.

Bun 1.0

Node보다 5배 빠른 Bun이 드디어 1.0 정식 릴리즈가 되었습니다.
https://bun.sh/blog/bun-v1.0

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Bun 1.0 is finally here.

Bun is a fast, all-in-one toolkit for running, building, testing, and debugging JavaScript and TypeScript, from a single file to a full-stack application. Today, Bun is stable and production-ready.
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Bun은 Node의 역할을 대체하면서 동시에 Node와 달리 Typescript와 JSX 컴파일러를 기본으로 탑재를 하고 있습니다.

Bun의 가장 큰 특징은 단언컨데 성능이구요. 최소 4배에서 6배까지 더 나은 성능을 낸다고 하네요.

그리고 Hot Reloading을 지원해서 코드 수정시 즉각 코드에 반영되는 기능도 기본 기능으로 탑재하고 있습니다.

앞으로 Node을 얼마나 대체할 수 있을지 Deno와는 다른 행보를 어떻게 이어갈지 궁금해지네요.

ps.
개인적으로 최근에는 Node쪽 개발을 안하다보니 Bun으로 개발 찍먹보다는,
Vite를 Bun으로 한번 돌려보는 것은 해보려고 합니다.
https://bun.sh/guides/ecosystem/vite

Next.js도 Bun으로 돌릴 수 있어요. Bun의 성능체감은 느껴볼 수 있지 않을까 생각봅니다.
https://bun.sh/guides/ecosystem/nextjs

Bun 1.0 is finally here

모던 바닐라 자바스크립트로 본 반응성을 구현하는 패턴 | bohyeon.dev

오늘 소개해드릴 글은 메디스트림의 서보현님이 번역해주신 글입니다. 현재 프런트엔트 생태계에는 다양한 프레임워크와 그에 따른 반응형 시스템이 있습니다. 유저의 상호작용과 서버와의 통신, UI 업데이트 등 일련의 작업을 처리함에 있어 핵심은 반응성을 구현하는 방식에 있다고 할 수 있습니다. 이번 글은 반응형 시스템을 구현하는 데 활용할 수 있는 패턴과, 구현을 위한 자바스크립트의 다양한 내장 기능을 소개하고 있습니다. 바닐라 자바스크립트를 사용해 직접 반응형 시스템을 구축해보는데 더해 최신의 방법을 활용해 효과적으로 반응성을 구현해보고자 한다면 읽어보기 좋은 글입니다.

> 글 링크: https://bit.ly/pretvty

Ktseo41

모던 바닐라 자바스크립트로 본 반응성을 구현하는 패턴

제리가 만나러 갑니다! 오늘도 당근에서 개발자로 재직하고 계신 ✨초특급 파워블로거✨ 하조은님을 만났습니다! 조은님이 생각하는 개발 로드맵은 어떤건지, 커리어 패스는 어떻게 쌓아가면 좋을지 함께 이야기 나누었습니다🙌🏻 오늘도 재밌게 보셨다면 좋댓구알 부탁드려요🥕 #당근마켓 #개발자 #인터뷰 #하조은 #제만갑 #IT 🥕조은님 1편 보러가기 https://youtu.be/yV4i3-uuxxw 🧑🏻‍💻하조은님 블로그 https://hajoeun.b

당근샐러드 개발자가 제안하는 개발 로드맵 | 제만갑 | 하조은 | 당근마켓 | 네카라쿠배당토 | IT | 프로그래밍 | 엔지니어 | 블로그 | ENTJ | 연봉 | 뱅크샐러드

2편은 '당근샐러드 개발자가 제안하는 개발 로드맵'이라는 제목으로 정리해주셨네요. 유튜브 특성에 맞춰 유머와 과장이 포함된 제목인 점 이해해주세요. 

실제론 개발 로드맵에 대해선 정답이 없는 것 같다는 내용을 담고 있습니다. 그 외에도 개발자의 커리어, 도메인, 역량 등에 대해 이야기 나눴습니다. 제가 이해하고 있는 것만 이야기하려고 노력했습니다! 재밌게 봐주세요.

https://youtu.be/gYPOhwi87AU?si=g2t2nIRS8FwAET1n

YouTube

📺 개발 로드맵, 정답이 있다고 믿고 싶은 게 아닐까요?

개발자라면 공부는 해야 한다. 언제까지 구닥다리 방식으로 개발 운영할 건데? 오늘 짠 내 코드 내일이면 리거시다.

그래도 팀내 개발자가 맨날 컨퍼런스 간다하고 세미나만 하면 속 터지긴 한다. 일은 해야지?

그래서 내가 만든 룰은 그라운드 리서치도 지라로 만들어서 배정하고 아래 같은 분위기를 조성한다. 

- 내가 참석한 컨퍼런스 기술 이벤트의 전파교육은 필수, 문서화 정리도 필수, 실무적용도 필수다. 적어도 말미에 실무에 적용할 것들을 뽑아보라고 한다. 
- 스터디는 주제를 정해 팀스터디로 진행한다. 그래도 장애가 났는데, 주요 프로젝트 배포를 해야 하는데 세미나? 말도 안된다. 끊거나 중단하고 문제해결부터 하고 재개한다. 
- 되도록 회사의 기술 챌린지를 공유하고 이걸 해결하는 방향으로 스터디 주제를 권유한다. JPA 도입, 쿠버네티스 전환 등등 
- 내가 시간이 안되면 주변 CTO 나 기술리더 품앗이로 구루 세미나를 한다. 
- 관심분야를 물어보고 되도록 그 분야 일을 맡겨서 일로 배우게 유도한다. 

물론 모두 당사자가 공부하고 내 걸로 만들길 좋아하는 경우다. 억지로 공부 시켜봤자 욕만 먹는다. 그리고 주어진 일은 잘 하는데 공부하는 거 싫어하는 분들 있다. 뭐 나름 장점 있지만 그럼 리더감은 아니다. 

그럼 스스로는 어떻게 공부하냐고? 일단 난 호기심이 많다. 그리고 내가 관심 있는 분야인데 저 사람이 아는데 내가 모르는게 너무 싫다. 

내 공부 방식은 일단 개념잡기와 abstract 읽기, 상세 읽기 후에 how to start 시도. 일단 짜보고 시작하는 경우들도 많은데 난 좀 반대다. 컨셉 이해하고 상세를 봐야 감이 오는 스타일? 

아무튼 이 놈의 직업은 평생 공부는 해야 하는 직업! 그래도 아직 놓고 싶지는 않으니 은퇴까지는 열공!!

개발자 자기계발 & 일의 밸런싱

잘 설계하고 잘 그리는 법, 서비스 구현하기

<서비스 화면 그리기: 정보구조, 와이어프레임, 화면설계서>
🔑본문 요약
1. 정보구조 설계
사용자가 원하는 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 정보구조를 설계하여 어떤 화면이 필요한지 도출할 수 있다. 이런 뼈대를 세우는 방법에는 Depth 형식의 ‘계층 구조’, 콘텐츠가 모이는 중앙 페이지를 중심으로 카테고리를 퍼뜨리는 ‘허브 앤 스포크’, 하단 탭 구조로 기능을 레이블링 해 빠르게 구성하는 ‘레이블링(하단 탭 구조)’가 있다.

2. 와이어프레임 그리기
설계한 정보구조를 바탕으로 실제로 화면을 그리는 단계이다. 첫 번째로 레이아웃을 잡아 어떤 서비스가 얼마만큼의 볼륨으로 들어갈지 틀을 잡는다. 두 번째로 다양한 디자인과 다른 사람의 의견을 수용하며 우리 서비스를 잘 표현할 수 있는 화면을 구체화한다.

3. 화면설계서
흔히 말하는 디스크립션으로서 구체화된 화면을 자세히 설명해주는 것을 말한다. 화면의 각 구성요소를 잘게 설명하여 개발, 디자인, 퍼블리싱까지 협업할 수 있는 산출물이다.

🎙
주 업무는 콘텐츠 마케터이지만 종종 신규 서비스, 신규 기능을 위해 웹/앱 기획을 할 때도 있는데요. 화면을 그리는데 익숙하지 못한 마케터로서 가장 기초적인 내용을 익히는데 본문의 내용이 도움이 되었습니다. 혹시나 갑작스레 웹/앱 기획을 맡으실 분을 위해 잘 설계하고 잘 그리는 법을 간략하게 소개해 드립니다~

B2B 프로덕트를 담당하고 있는 3년차 서비스 기획자입니다.

유혜연

#이커머스 #데이터 #기획 #읽기 #쓰기

데이터분석, 서비스기획, 마케팅

김해인

👩🏻‍💻📚🪴🧘‍♀️⚾️

개발 지식을 갖춘 기획자가 되기 위해 커리어를 인턴 개발자로 시작하였습니다.

자바 백엔드 개발자(인턴)

공유오피스 브랜드 웹사이트 및 운영관리 시스템을 기획했습니다.

슈가맨워크 서비스 기획자

독서모임, 소설창작 강의, 독립작가토크 유튜브 콘텐츠 등을 기획하여 누구나 자신의 책을 낼 수 있도록 돕는 일을 했습니다

옥탑방책방 마케팅 에디터

• 실제 그룹 프로젝트를 통해 사용자 시나리오 설계, 와이어프레임 제작 실습, 사용자 테스트를 진행하였습니다.

매치메이커스 기획 직무 과정

• 온라인 서비스 기획 / 신사업기획 / 콘텐츠 기획 / 마케팅 채널 운영, 이 4가지 분야에 대해 현업자로부터 실무 강의를 듣고 직접 기획안을 작성하는 직무 교육을 수료했습니다.

기획/마케팅 전문가

• 서비스 기획에 필요한 기초개념과 이론을 학습하였습니다.

APP/WEB 서비스 기획 교육

• 서비스 기획에 필요한 개발 기반지식 습득을 위해 자바 웹/앱 개발 직무 훈련을 수료했습니다.
• 개발에 연계되는 기획 및 디자인 강의도 함께 수강했습니다.

문화콘텐츠앱제작전문가

• 일본 문화, 문예창작학, 문화콘텐츠학, 국어국문학 강의를 통해 스토리텔링의 소양을 쌓았습니다.
• 일본언어문화학과 학생회 홍보부로서 신입생 커뮤니티 운영 및 과지 표지 디자인 작업 등의 업무를 수행하였습니다.

일본언어문화학 & 문예창작학

양힘찬

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“생생한 스토리로 고객을 행동하게 하는 서비스를 만듭니다.”
🗣️이야기가 흘러가듯이 고객 경험을 설계합니다.
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🍨당신만의 1인 편집자, <바닐라빈 스튜디오>
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