이번 연말 회고를 작성하기 전에 먼저 생각 한 번 정리해 볼 겸 이전에 작성했던 회고들을 한번씩 다 읽어봤습니다.

반성의 연말 회고

올 한해 마무리 하면서 회고를 또 작성해보았습니다.

보통 저는 프로젝트 회고, 이직 회고, 연말 회고를 작성할 때에는
"나 올해 이런 일들을 해봤고 이런 성과를 냈어, 내년엔 좀 더 잘해야지!" 를 기준으로 작성하는데,

올해는 돌이켜보니 반성 할 게 많은 한 해 였던 거 같아서
"나 올해 이런 일들을 해봤고 이런 성과를 냈지만, 이런 부분은 하지말았어야 했어" 에 대한 기준으로 회고를 해봤습니다.

올 한해 마무리 하면서 회고를 또 작성해보았습니다. 보통 저는 프로젝트 회고, 이직 회고, 연말 회고를 작성할 때에는 "나 올해 이런 일들을 해봤고 이런 성과를 냈어, 내년엔 좀 더 잘해야지!" 를 기준으로 작성하는데, 올해는 돌이켜보니 반성 할 게 많은 한 해 였던 거 같아서 "나 올해 이런 일들을 해봤고 이런 성과를 냈지만, 이런 부분은 하지말았어야 했어" 에 대한 기준으로 회고를 해봤습니다.

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반성의 연말회고

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📍'넥스트 커리어'로 새로운 인생을 돕는 21년 경력 헤드헌터 & 커리어 코치
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김소진
📗 여자는 남자가 이럴 때 반한다 / 성공하는 남자의 디테일 저자
📗 NYU 인사관리 석사 | PACE Univ. 경영학 학사
📗 (주)제니휴먼리소스  대표

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김소진 l 테헤란로 소진언니

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Resume 393개 제출한 끝에 미국 회사에 취업하고, 개발자 영문 이력서 작성 가이드북인 resume.guide 서비스 출시하고, 인프런 강의도 출시하고, 축구하다가 쇄골이 부러져서 수술하고, 사고 싶은 집을 발견했지만 돈이 부족해서 못 사고, 책 34권 읽은 2024년 회고

체대 출신 개발자의 2024년 회고

안녕하세요! :)

체육을 전공하고 29살에 국비지원학원을 수료하고 개발자가 된 2018년부터 연말 회고를 작성해왔는데, 어느덧 7번째 연말 회고네요!ㅎ

가볍게 봐주시고 즐거운 연말 보내세요 🙂

https://www.integer.blog/2024

안녕하세요! :) 체육을 전공하고 29살에 국비지원학원을 수료하고 개발자가 된 2018년부터 연말 회고를 작성해왔는데, 어느덧 7번째 연말 회고네요!ㅎ 가볍게 봐주시고 즐거운 연말 보내세요 🙂 https://www.integer.blog/2024

1nteger 🏄🏻‍♂️

이하는 데니스 뇌르마르크의 저서 <가짜노동,2022>, <진짜노동,2024>의 내용을 읽고 저의 의견을 보태어 정리한 내용입니다.

 다른 사람들이 원하지 않거나 불편하게 만드는 일은 가짜 노동 또는 가짜 프로젝트이다.  공공기업 또는 사기업 조직에서 가짜 노동이 증가하는 대표적인 이유는 조직구조와 프로세스가 복잡해지기 때문이다. 조직이 성장하면서 조직구조와 프로세스가 복잡해지는 것은 사람이 나이가 들수록 살이 찌고, 노폐물이 증가하는 것과 같이 자연스럽다고 생각할 수 있다. 그러나 조직이 복잡해지는 것은 과학이나 자연의 법칙이 아니고 사람이 복잡하게 만든다. 조직이 성장할수록 복잡해지는 이유는 다음과 같다. 
 
• 지나친 전문화는 비 효과적인 일을 만든다. 
조직을 처음 만들 때는 1인(1 부서)이 다 역할을 수행하지만 조직이 성장할수록 1인(1 부서)은 전문적인 역할을 한다. 전문성이 높아질수록 일을 정확하고 빨리 할 수 있기 때문에 효율성이 높아진다. 그러나 업무를 세분화할수록 불필요하거나 필요성이 낮은 업무를 만들고 그 결과 조직구조와 프로세스가 복잡해진다. 
 
• 가짜노동에도 명분이 있다.   
조직이 복잡해지고 가짜노동의 문제를 이겨내지 못한 조직은 망한다. 그 복잡도를 견딜 수 있는 조직은 그것을 상쇄할 만큼 수익성이 좋거나 정치적인 이유가 있다. 그런 조직에서는 가짜노동으로 인한 문제점을 제대로 인식하지 못하기 때문에 그 조직이 감당가능한 수준까지 가짜 노동을 만든다.   
 
• 아무것도 안 하기 힘들다.   
유행하는 신기술을 적용하지 않거나, 문제가 발생했는데 아무것도 안 하기 힘들기 때문에 새로운 프로세스와 새로운 조직이 생기고 조직은 복잡해진다. 
 
• 바쁜 것처럼 보이는 개인이나 부서가 살아남는다.   
일에 대한 가치보다 일 자체를 중요하게 생각하는 조직이 많다. 그렇기 때문에 어느 정도 논리만 뒷받침되면 새로운 일이 혁신이나 개선이라는 이름으로 포장하여 추진된다. 특히 중요하지 않은 사람들의 실수와 단점을  필요 이상으로 세세하게 정리하여 자신의 가치를 증명하는 사람이나 조직이 가짜 노동을 만든다. 그런 노동은 핵심사업을 조금이라도 성장시키는데 도움이 되지 않는다.
 
특히 다음과 같은 문구를 포함하는 일은 가짜 프로젝트일 가능성이 높다. 
 
- ~~ 프로세스의  가시성 향상
- ~~ 업무의 거버넌스 강화
- ~~ 프로세스의 자동화, 시스템화 
- 지표기반의 ~~ 프로세스 관리체계 개선 
 
어떤 조직도 모든 업무를 완벽하게 수행할 수 없고 그걸 시도해서는 안된다. 만약 그것이 가짜 노동이라면 더욱 그렇다.

새로운 일을 만드는 사람, 새로운 일을 수행하는 사람은 다음의 체크리스트를 활용하여 새로운 일의 진짜가치를 구체적으로 확인하여 가짜노동을 최소화해야 한다. 

 • 새로운 일을 요청받을 때
다른 부서(주로 관리나 지원부서)의 사람들이 새로운 일을 요청한다면 새로운 일이 중요한 이유를 확인해야 한다. 발생가능성이 낮은 만약을 대비하는 업무 또는 더 이상 완벽하기 어려운 완성도를 추구하는 일이라면 가짜 노동일 가능성이 높다. 
일을 만든 사람에게 가짜 노동임을 설득할 때는 유의해야 한다. 전체 메일을 돌리거나 공개적인 자리에서 면박을 주는 것은 일만 키울 뿐이다. 일이 필요한 이유를 차분하게 협의하고 제한된 자원으로 수행하기에는 우선순위가 낮음을 설득해야 한다. 
 
• 새로운 일을 만들 때
스스로 새로운 업무를 만들어 낸다면 그 일을 수행할 사람에게 그 일의 가치를 의논하고 설득할 수 있어야 한다. 그 일이 필요한 이유가 있더라도 제한된 시간, 자원의 관점에서 우선순위가 낮다면 새로운 일을 추진하는 것을 신중하게 고민해야 한다. 
 
• 진짜 프로젝트의 특징은 다음과 같다. 
- 프로젝트 제목이 단순하고 명확하다. 
- 진짜 프로젝트는 어떤 사람의 불편을 줄여주는지, 어떤 사람에게 혜택을 제공하는지 명확하다. 
- 진짜 프로젝트는 사용자가 요청하고 가짜 프로젝트는 사용자를 설득한다. 

진짜 프로젝트는 이타적이고, 가짜 프로젝트는 이기적이다.

이하는 데니스 뇌르마르크의 저서 &lt;가짜노동,2022&gt;, &lt;진짜노동,2024&gt;의 내용을 읽고 저의 의견을 보태어 정리한 내용입니다. &nbsp;다른 사람들이 원하지 않거나 불편하게 만드는 일은 가짜 노동 또는 가짜 프로젝트이다. &nbsp;공공기업 또는 사기업 조직에서 가짜 노동이 증가하는 대표적인 이유는 조직구조와 프로세스가 복잡해지기 때문이다. 조직이 성장하면서 조직구조와 프로세스가 복잡해지는 것은 사람이 나이가 들수록 살이 찌고, 노폐물이 증가하는 것과 같이 자연스럽다고 생각할 수 있다. 그러나 조직이 복잡해지는 것은 과학이나 자연의 법칙이 아니고 사람이 복잡하게 만든다. 조직이 성장할수록 복잡해지는 이유는 다음과 같다.&nbsp;&nbsp;• 지나친 전문화는 비 효과적인 일을 만든다.&nbsp;조직을 처음 만들 때는&nbsp;1인(1 부서)이 다 역할을 수행하지만 조직이 성장할수록&nbsp;1인(1 부서)은 전문적인 역할을 한다. 전문성이 높아질수록 일을 정확하고 빨리 할 수 있기 때문에 효율성이 높아진다. 그러나 업무를 세분화할수록 불필요하거나 필요성이 낮은 업무를 만들고 그 결과 조직구조와 프로세스가 복잡해진다.&nbsp;&nbsp;• 가짜노동에도 명분이 있다. &nbsp;&nbsp;조직이 복잡해지고 가짜노동의 문제를 이겨내지 못한 조직은 망한다. 그 복잡도를 견딜 수 있는 조직은 그것을 상쇄할 만큼 수익성이 좋거나 정치적인 이유가 있다. 그런 조직에서는 가짜노동으로 인한 문제점을 제대로 인식하지 못하기 때문에 그 조직이 감당가능한 수준까지 가짜 노동을 만든다. &nbsp;&nbsp;&nbsp;• 아무것도 안 하기 힘들다. &nbsp;&nbsp;유행하는 신기술을 적용하지 않거나, 문제가 발생했는데 아무것도 안 하기 힘들기 때문에 새로운 프로세스와 새로운 조직이 생기고 조직은 복잡해진다.&nbsp;&nbsp;• 바쁜 것처럼 보이는 개인이나 부서가 살아남는다. &nbsp;&nbsp;일에 대한 가치보다 일 자체를 중요하게 생각하는 조직이 많다.&nbsp;그렇기 때문에 어느 정도 논리만 뒷받침되면 새로운 일이 혁신이나 개선이라는 이름으로 포장하여 추진된다. 특히 중요하지 않은 사람들의 실수와 단점을 &nbsp;필요 이상으로 세세하게 정리하여 자신의 가치를 증명하는 사람이나 조직이 가짜 노동을 만든다. 그런 노동은 핵심사업을 조금이라도 성장시키는데 도움이 되지 않는다.&nbsp;특히 다음과 같은 문구를 포함하는 일은 가짜 프로젝트일 가능성이 높다.&nbsp;&nbsp;-&nbsp;~~ 프로세스의&nbsp;&nbsp;가시성 향상-&nbsp;~~ 업무의 거버넌스 강화-&nbsp;~~ 프로세스의 자동화, 시스템화&nbsp;- 지표기반의 ~~ 프로세스 관리체계 개선&nbsp;&nbsp;어떤 조직도 모든 업무를 완벽하게 수행할 수 없고 그걸 시도해서는 안된다. 만약 그것이 가짜 노동이라면 더욱 그렇다. 새로운 일을 만드는 사람, 새로운 일을 수행하는 사람은 다음의 체크리스트를 활용하여 새로운 일의 진짜가치를 구체적으로 확인하여 가짜노동을 최소화해야 한다.&nbsp; &nbsp;• 새로운 일을 요청받을 때다른 부서(주로 관리나 지원부서)의 사람들이 새로운 일을 요청한다면 새로운 일이 중요한 이유를 확인해야 한다. 발생가능성이 낮은 만약을 대비하는 업무 또는 더 이상 완벽하기 어려운 완성도를 추구하는 일이라면 가짜 노동일 가능성이 높다.&nbsp;일을 만든 사람에게 가짜 노동임을 설득할 때는 유의해야 한다. 전체 메일을 돌리거나 공개적인 자리에서 면박을 주는 것은 일만 키울 뿐이다.&nbsp;일이 필요한 이유를 차분하게 협의하고 제한된 자원으로 수행하기에는 우선순위가 낮음을 설득해야 한다.&nbsp;&nbsp;• 새로운 일을 만들 때스스로 새로운 업무를 만들어 낸다면 그 일을 수행할 사람에게 그 일의 가치를 의논하고 설득할 수 있어야 한다. 그 일이 필요한 이유가 있더라도 제한된 시간, 자원의 관점에서 우선순위가 낮다면 새로운 일을 추진하는 것을 신중하게 고민해야 한다.&nbsp;&nbsp;• 진짜 프로젝트의 특징은 다음과 같다.&nbsp;- 프로젝트 제목이 단순하고 명확하다.&nbsp;- 진짜 프로젝트는 어떤 사람의 불편을 줄여주는지, 어떤 사람에게 혜택을 제공하는지 명확하다.&nbsp;-&nbsp;진짜 프로젝트는 사용자가 요청하고 가짜 프로젝트는 사용자를 설득한다.&nbsp; 진짜 프로젝트는 이타적이고, 가짜 프로젝트는 이기적이다.

진짜 프로젝트 Vs. 가짜 프로젝트

엔비디아가 더 이상 인공지능(AI) 시장을 주도하는 기업이 아닐 수도 있다는 분석이 나오자, 차기 AI 시장 기대주들에 이목이 쏠리고 있어요. 이 뉴스 왜 이렇게 많이 나와? ...

2025 AI 트렌드 총정리, 엔비디아가 더 이상 1위가 아니라고?

2025 AI 트렌드의 새로운 키워드로 최근 많은 관심을 받는 4가지 분야는 다음과 같습니다. 원문은 아래 링크를 참고해주시기 바랍니다.

 1. 주문형 반도체(ASIC) - 맞춤으로 만들어드려요
 * ASIC?
   * 학습, 추론 등 AI 개발에 필요한 특정 기능에 특화한 맞춤형으로 설계 및 생산되는 칩
   * 용도에 맞게 개별적인 집적회로 설계 및 제작이 이루어져 공급 이후 회로 및 레이아웃 수정이 불가능
 * 특징
   * 단점 : 긴 개발기간으로 인한 고비용, 엔비디아의 AI 칩에 비해 떨어지는 호환성
   * 장점: 대량 생산 시 단가가 저렴하고, 맞춤형으로 제작된 특정 기능에 대해선 더 좋은 성능과 전력 효율
 * 시장전망
   * 연간 20% 이상 성장 예상
 * 주요 회사
   * 브로드컴: AI용 하이엔드 주문형 반도체 시장에서 시장점유율(2022년 기준) 35%, 기존 CPU보다 10배 이상 빠른 구글의 AI용 반도체인 텐서처리장치(TPU) 설계 대행, 올해 주가 115% 성장
   * Marvell: 주문형 반도체 시장에서 시장점유율(2022년 기준) 15%, 아마존과 전력 소비를 줄이고 연산 속도를 끌어올린 ‘그래비톤’ AI 칩 공동 개발, 올해 주가 85% 성장
   * NVIDIA: 오픈AI, MS, 구글 붙잡기 위해 2024년 상반기 ASIC 관련 사업부 신설, 올해 176% 성장. 단, 기술기업들이 인공지능(AI) 칩을 엔비디아에 과도하게 의존하는 형태에서 벗어나려고 여러 형태로 시도 중으로 잠재적 리스크인 상태
   * 노바텍: 대만의 디스플레이구동칩(DDI) 업체로 디스플레이 관련 주문형 반도체 시장 진출 모색 중
   * 미디어텍: 세계 최대 모바일 칩 업체로 메타와 증강현실(AR) 기기용 맞춤형 칩 공동 개발

 2. AI 소프트웨어 - 규제에서 조금 더 자유롭지
 * AI 소프트웨어?
   * 우리에게 익숙한 챗봇·이미지 인식 프로그램부터 AI 기술을 활용해 데이터를 분석하거나 광고 솔루션을 제공하는 것 까지의 다양한 프로그램
 * 전망 이유
   * 트럼프 2기 행정부의 관세 정책에 영향을 받는 반도체 등 AI 하드웨어 기업들과 달리 소프트웨어 기업들은 비교적 관세 정책에 자유로울 것으로 예상
 * 주요 회사
   * 팔란티어: 올해 350% 주가 폭등, AI 데이터 분석업체
   * 앱러빈(applovin): 올해 722% 폭등, 2012년 설립된 게임 전문 디지털 광고 회사로 올해 AI 기반 광고 부문 성장세
   * 스노우플레이크: 올해 -21%, 클라우드 기반 데이터 솔루션 기업
   * 세일즈포스: 올해 27% 성장, 고객관계관리(CRM) 소프트웨어업체, 올해 고객의 질문에 실시간으로 응답하고 적합한 정보를 제공하는 AI 기반의 가상에이전트인 '에이전트 포스'를 개발 및 제품 출시
   * 서비스나우: 올해 53% 성장, 디지털워크플로우 솔루션 기업
   
   
 3. AI 에이전트 - 대신 업무 해드립니다
 * AI 에이전트?
   * 프롬프트를 입력하는 AI 챗봇과 달리 자율성을 바탕으로 스스로 업무를 수행하고 제안하는 AI
   * 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업 처리
 * 시장 전망
   * 2030년까진 연평균 42.8% 성장 예상
 * 주요 회사
   * 오픈 AI, 구글, 마이크로소프트, 세일즈포스와 같은 대부분의 빅테크 기업에서 지원하고 있거나 지원 예정
     
     
 4. 양자 AI - 양자 컴퓨터와 AI 기술의 만남
 * 양자 AI
   * 양자 컴퓨팅과 AI 기술을 합쳐 AI 알고리즘의 성능을 획기적으로 향상하려는 기술
   * 데이터 처리·패턴 인식의 속도와 규모 향상
   * 양자 머신러닝·양자 최적화·양자 생성 모델 등 기존 AI 기술과 관련한 다양한 하위 분야가 있어 성장성이 높은 분야로 예상
 * 주요 회사
   * 구글: 12월초 슈퍼컴퓨터가 10조 7,000억 년 걸리는 계산을 5분 이내에 수행하는 차세대 양자 컴퓨터 칩 '윌로우(Willow)' 발표. 양자컴퓨터 ‘시커모어’ 연구 개발 중. 70 큐비트 Sycamore 프로세서를 통해 '양자 우위(Quantum Supremacy)'를 입증
   * 마이크로소프트: 논리적 큐비트 생성 기록을 깬 큐비트 가상화 시스템으로 양자 컴퓨팅 분야의 돌파구 마련
   * IBM : 1,121 큐비트 프로세서 '콘도르' 개발로 양자컴퓨팅 규모 확장. Qiskit과 같은 소프트웨어 생태계를 통해 연구자 및 개발자들에게 양자컴퓨팅 접근성 제공
   * Microsoft : Azure Quantum 클라우드 서비스를 통해 양자컴퓨팅 기술을 실질적인 응용 단계로 확장
   * IonQ: 트랩 된 이온 기술을 기반으로 높은 정확도와 긴 결맞음 시간을 갖춘 양자컴퓨터 개발
   * D-Wave Systems: 양자 어닐링 기술 선도주자로, 복잡한 최적화 문제 해결에 특화된 기술을 보유. 5,000개 이상의 큐비트를 갖춘 상용 시스템 제공.

 * 참고: https://brunch.co.kr/@opencommz/41
 * 출처: https://newneek.co/@headlight/article/15646?utm_source=article

2025 AI 트렌드의 새로운 키워드로 최근 많은 관심을 받는 4가지 분야는 다음과 같습니다. 원문은 아래 링크를 참고해주시기 바랍니다. <ol ><li>주문형 반도체(ASIC) - 맞춤으로 만들어드려요</li></ol><ul ><li>ASIC?<ul ><li>학습, 추론 등 AI 개발에 필요한 특정 기능에 특화한 맞춤형으로 설계 및 생산되는 칩</li><li>용도에 맞게 개별적인 집적회로 설계 및 제작이 이루어져 공급 이후 회로 및 레이아웃 수정이 불가능</li></ul></li><li>특징<ul ><li>단점 : 긴 개발기간으로 인한 고비용, 엔비디아의 AI 칩에 비해 떨어지는 호환성</li><li>장점: 대량 생산 시 단가가 저렴하고, 맞춤형으로 제작된 특정 기능에 대해선 더 좋은 성능과 전력 효율</li></ul></li><li>시장전망<ul ><li>연간 20% 이상 성장 예상</li></ul></li><li>주요 회사<ul ><li>브로드컴: AI용 하이엔드 주문형 반도체 시장에서 시장점유율(2022년 기준) 35%, 기존 CPU보다 10배 이상 빠른 구글의 AI용 반도체인 텐서처리장치(TPU) 설계 대행, 올해 주가 115% 성장</li><li>Marvell: 주문형 반도체 시장에서 시장점유율(2022년 기준) 15%, 아마존과 전력 소비를 줄이고 연산 속도를 끌어올린 ‘그래비톤’ AI 칩 공동 개발, 올해 주가 85% 성장</li><li>NVIDIA: 오픈AI, MS, 구글 붙잡기 위해 2024년 상반기 ASIC 관련 사업부 신설, 올해 176% 성장. 단, 기술기업들이 인공지능(AI) 칩을 엔비디아에 과도하게 의존하는 형태에서 벗어나려고 여러 형태로 시도 중으로 잠재적 리스크인 상태</li><li>노바텍: 대만의 디스플레이구동칩(DDI) 업체로 디스플레이 관련 주문형 반도체 시장 진출 모색 중</li><li>미디어텍: 세계 최대 모바일 칩 업체로 메타와 증강현실(AR) 기기용 맞춤형 칩 공동 개발</li></ul></li></ul> <ol start="2"><li>AI 소프트웨어 - 규제에서 조금 더 자유롭지</li></ol><ul ><li>AI 소프트웨어?<ul ><li>우리에게 익숙한 챗봇·이미지 인식 프로그램부터 AI 기술을 활용해 데이터를 분석하거나 광고 솔루션을 제공하는 것 까지의 다양한 프로그램</li></ul></li><li>전망 이유<ul ><li>트럼프 2기 행정부의 관세 정책에 영향을 받는 반도체 등 AI 하드웨어 기업들과 달리 소프트웨어 기업들은 비교적 관세 정책에 자유로울 것으로 예상</li></ul></li><li>주요 회사<ul ><li>팔란티어: 올해 350% 주가 폭등, AI 데이터 분석업체</li><li>앱러빈(applovin): 올해 722% 폭등, 2012년 설립된 게임 전문 디지털 광고 회사로 올해 AI 기반 광고 부문 성장세</li><li>스노우플레이크: 올해 -21%, 클라우드 기반 데이터 솔루션 기업</li><li>세일즈포스: 올해 27% 성장, 고객관계관리(CRM) 소프트웨어업체, 올해 고객의 질문에 실시간으로 응답하고 적합한 정보를 제공하는 AI 기반의 가상에이전트인 '에이전트 포스'를 개발 및 제품 출시</li><li>서비스나우: 올해 53% 성장, 디지털워크플로우 솔루션 기업</li></ul> </li></ul><ol start="3"><li>AI 에이전트 - 대신 업무 해드립니다</li></ol><ul ><li>AI 에이전트?<ul ><li>프롬프트를 입력하는 AI 챗봇과 달리 자율성을 바탕으로 스스로 업무를 수행하고 제안하는 AI</li><li>메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업 처리</li></ul></li><li>시장 전망<ul ><li>2030년까진 연평균 42.8% 성장 예상</li></ul></li><li>주요 회사<ul ><li>오픈 AI, 구글, 마이크로소프트, 세일즈포스와 같은 대부분의 빅테크 기업에서 지원하고 있거나 지원 예정 </li></ul></li></ul><ol start="4"><li>양자 AI - 양자 컴퓨터와 AI 기술의 만남</li></ol><ul ><li>양자 AI<ul ><li>양자 컴퓨팅과 AI 기술을 합쳐 AI 알고리즘의 성능을 획기적으로 향상하려는 기술</li><li>데이터 처리·패턴 인식의 속도와 규모 향상</li><li>양자 머신러닝·양자 최적화·양자 생성 모델 등 기존 AI 기술과 관련한 다양한 하위 분야가 있어 성장성이 높은 분야로 예상</li></ul></li><li>주요 회사<ul ><li>구글: 12월초 슈퍼컴퓨터가 10조 7,000억 년 걸리는 계산을 5분 이내에 수행하는 차세대 양자 컴퓨터 칩 '윌로우(Willow)' 발표. 양자컴퓨터 ‘시커모어’ 연구 개발 중. 70 큐비트 Sycamore 프로세서를 통해 '양자 우위(Quantum Supremacy)'를 입증</li><li>마이크로소프트: 논리적 큐비트 생성 기록을 깬 큐비트 가상화 시스템으로 양자 컴퓨팅 분야의 돌파구 마련</li><li>IBM : 1,121 큐비트 프로세서 '콘도르' 개발로 양자컴퓨팅 규모 확장. Qiskit과 같은 소프트웨어 생태계를 통해 연구자 및 개발자들에게 양자컴퓨팅 접근성 제공</li><li>Microsoft : Azure Quantum 클라우드 서비스를 통해 양자컴퓨팅 기술을 실질적인 응용 단계로 확장</li><li>IonQ: 트랩 된 이온 기술을 기반으로 높은 정확도와 긴 결맞음 시간을 갖춘 양자컴퓨터 개발</li><li>D-Wave Systems: 양자 어닐링 기술 선도주자로, 복잡한 최적화 문제 해결에 특화된 기술을 보유. 5,000개 이상의 큐비트를 갖춘 상용 시스템 제공.</li></ul></li></ul> <ul ><li>참고: https://brunch.co.kr/@opencommz/41</li></ul><ul ><li>출처: https://newneek.co/@headlight/article/15646?utm_source=article</li></ul>

뉴닉

[뉴닉]2025 AI 관련 트렌드 네가지

선택과 집중, 시간 효율성 | 'Work' and 'Life' 균형은 모든 이들이 추구하는 바이기도 합니다. 삶의 만족도가 높아지면서 일을 하게 되면 당연히 아웃풋 품질도 좋아지는 것은 자명합니다. 삶의 만족도는 어떻게 높일 수 있을까? 질문도 살다 보면 하게 될 수 있다고 봅니다. [여러분들의 답은 무엇인가요?]  일단 제 3자 관점에서 나를 객관적으로 되돌아보면서 긍정적인 마인드셋 

27. 단순해지는 연습

회사일을 하다보면, 상대방을 설득하고 정보를 공유해야 할 기회도 가지게 됩니다. 상대방 머릿속에 내가 말하고자 하는 바를 생생하게 각인을 하려면, (상대방이 이해 가능하고 공감을 가질 수 있도록)사안을 단순화 하는게 필요합니다. 본질을 꿰뚫는 본인만의 관점이 요구됩니다.

관련된 서적을 읽고 상기에서 말씀드린 핵심을 정리해 봤습니다.

https://brunch.co.kr/@goodlifestory07/184

회사일을 하다보면, 상대방을 설득하고 정보를 공유해야 할 기회도 가지게 됩니다. 상대방 머릿속에 내가 말하고자 하는 바를 생생하게 각인을 하려면, (상대방이 이해 가능하고 공감을 가질 수 있도록)사안을 단순화 하는게 필요합니다. 본질을 꿰뚫는 본인만의 관점이 요구됩니다. 관련된 서적을 읽고 상기에서 말씀드린 핵심을 정리해 봤습니다. https://brunch.co.kr/@goodlifestory07/184

Brunch Story

단순해 지는 연습

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법은
문제를 찾고 이를 해결해보는 프로젝트를 만들어보는 것 입니다

---

저는 27살에 군대에서 처음으로 개발 공부를 시작했습니다.

비전공자인 만큼 어디서부터 시작해야 할지 막막했었고, 유일하게 알고 있는 공부방법은 암기였기 때문에 결국 책 한 권을 사서 포스트잇을 붙이며 외우는 방식으로 공부를 시작했습니다.

그렇게 책 한 권을 다 읽고 난 뒤, 이런 생각이 들었습니다.

‘이제 이걸로 뭘 할 수 있지?’

그 순간 깨달았습니다. 저는 단순히 프로그래밍 언어 자체만 공부했을 뿐, 그것을 실제로 어떻게 활용해야 할지 배우지 못했다는 사실을요.
마치 영어를 배울 때 단어와 문법만 외우는 것과 같았습니다.

그렇다면 영어를 효과적으로 배우는 방법이 무엇일까요?

바로 외국인 친구를 사귀고, 배운 영어를 실제로 사용하는 것 입니다.

프로그래밍도 마찬가지라고 생각합니다.

저는 프로그래밍이란 ‘문제 해결을 위한 도구' 라고 생각합니다.

그리고 그것을 가장 효과적으로 배울 수 있는 방법은
직접 프로젝트를 만들어 보고, 그 과정에서 문제를 해결해 보는 것 입니다.

책을 읽고 강의를 듣는 것은 개발의 개념을 배우는 과정일 뿐, 그것만으로는 문제 해결 능력을 키우기 어렵습니다.

제가 생각하는 가장 좋은 방법은

‘스스로 기획하고 문제를 해결하며 프로젝트를 완성해 보는 것’ 입니다.

물론 처음에는 예상치 못한 에러와 마주하며 좌절할 수도 있습니다. 하지만 그 과정에서 직접 문제를 해결하고, 시행착오를 통해 스스로 깨닫게 됩니다.

이 과정은 단순히 문제 해결 능력과 프로그래밍 지식만 키우는 것이 아닙니다. 개발 자체에 대한 흥미와 자신감까지 함께 길러줍니다.

‘개발 공부에 머무르지 말고, 직접 활용하며 자신의 것으로 만들어 보세요.’

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법은문제를 찾고 이를 해결해보는 프로젝트를 만들어보는 것 입니다 --- 저는 27살에 군대에서 처음으로 개발 공부를 시작했습니다. 비전공자인 만큼 어디서부터 시작해야 할지 막막했었고, 유일하게 알고 있는 공부방법은 암기였기 때문에 결국 책 한 권을 사서 포스트잇을 붙이며 외우는 방식으로 공부를 시작했습니다. 그렇게 책 한 권을 다 읽고 난 뒤, 이런 생각이 들었습니다. ‘이제 이걸로 뭘 할 수 있지?’ 그 순간 깨달았습니다. 저는 단순히 프로그래밍 언어 자체만 공부했을 뿐, 그것을 실제로 어떻게 활용해야 할지 배우지 못했다는 사실을요.마치 영어를 배울 때 단어와 문법만 외우는 것과 같았습니다. 그렇다면 영어를 효과적으로 배우는 방법이 무엇일까요? 바로 외국인 친구를 사귀고, 배운 영어를 실제로 사용하는 것 입니다. 프로그래밍도 마찬가지라고 생각합니다. 저는 프로그래밍이란 ‘문제 해결을 위한 도구' 라고 생각합니다. 그리고 그것을 가장 효과적으로 배울 수 있는 방법은직접 프로젝트를 만들어 보고, 그 과정에서 문제를 해결해 보는 것 입니다. 책을 읽고 강의를 듣는 것은 개발의 개념을 배우는 과정일 뿐, 그것만으로는 문제 해결 능력을 키우기 어렵습니다. 제가 생각하는 가장 좋은 방법은 ‘스스로 기획하고 문제를 해결하며 프로젝트를 완성해 보는 것’ 입니다. 물론 처음에는 예상치 못한 에러와 마주하며 좌절할 수도 있습니다. 하지만 그 과정에서 직접 문제를 해결하고, 시행착오를 통해 스스로 깨닫게 됩니다. 이 과정은 단순히 문제 해결 능력과 프로그래밍 지식만 키우는 것이 아닙니다. 개발 자체에 대한 흥미와 자신감까지 함께 길러줍니다. ‘개발 공부에 머무르지 말고, 직접 활용하며 자신의 것으로 만들어 보세요.’

가장 빠르고 효율적으로 개발을 공부하는 방법

다 해봤습니다 프로젝트 해서 포트폴리오에 차곡차곡 담아놨습니다 그래도 여전히 취업이 안 됩니다

"최고의 프롬프트 엔니지어링 한국어 강의" - 마이크로소프트 데이터 사이언티스트 H님ㅣMETA, 구글, MS 실무자들 추천! AI 서비스를 어떤 질문에도 일관적으로 맞는 답을 하게 만드는 '프롬프트 엔지니어링'의 시작부터 끝까지 22년 경력 AI 전문 개발자에게 배워보세요.

The RED : 프롬프트 엔지니어링, LLM(ChatGPT) 기반의 AI 서비스 개발 | 패스트캠퍼스

패스트캠퍼스에서 연말 프로모션을 대대적으로 진행하고 있는데요. 제 강의에 대해 패캠에서 진행하는 것 보다 더 할인을 많이 해 드리는 쿠폰을 발급받아왔습니다.

- 35% 할인 코드 : PRDTEA2024
- 사용기간 : 24/12/31까지

이달 말까지고요. 다른 쿠폰은 비율은 높아도 할인가 제한이 있는데, 이 쿠폰은 할인가 제한이 없습니다. ☺️

이 시국에 프로모션이 뭔 소용인가 싶기도 하지만.. 😢 그래도 혹시나 필요하셨던 분들이 계시다면 한 번 참고 해 주세요.

아참, 강의는 프롬프트 엔지니어링 강의입니다. 제목과는 달리 아주 기본적인 내용들을 담고 있어서 엔지니어가 아닌 대부분의 보통(?)분들도 충분히 보실 수 있고요. 절반까지만 들어도 충분히 유익할 것이라 생각합니다. 😊

https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin

더불어 다음 책을 교재 삼으시면 더욱 이해하기 쉬우실거에요.

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213362002

내년엔 이제 정말로 AI와 함께 살아가는 세상이 본격적으로 펼쳐질테니, 미리미리 준비해보시면 좋을 것 같습니다. ☺️ 감사합니다. 🙇🏻

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패스트캠퍼스

1,682,551

내가 크리에이터 계정으로 운영하고 있는 마케팅팩토리 인스타그램의
최근 30일 기간 콘텐츠 조회수다.
https://www.instagram.com/marketingfactory_/

인스타그램의 성과지표(인사이트) 개편 이후 '조회수'를 중심으로 마케팅팩토리 인스타그램의 성과를 분석하고 있는데,

많은 분들이 마케팅팩토리 인스타그램의 콘텐츠에 관심을 갖고 보고 있다는 것을 확인하게 된다는..

*마케팅팩토리 인스타그램 인사이트 리뷰
https://bit.ly/4gsL9Jq

#협업환영 #스투시의일

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

1,682,551 내가 크리에이터 계정으로 운영하고 있는 마케팅팩토리 인스타그램의최근 30일 기간 콘텐츠 조회수다.https://www.instagram.com/marketingfactory_/ 인스타그램의 성과지표(인사이트) 개편 이후 '조회수'를 중심으로 마케팅팩토리 인스타그램의 성과를 분석하고 있는데, 많은 분들이 마케팅팩토리 인스타그램의 콘텐츠에 관심을 갖고 보고 있다는 것을 확인하게 된다는.. *마케팅팩토리 인스타그램 인사이트 리뷰https://bit.ly/4gsL9Jq #협업환영 #스투시의일 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

마케팅팩토리 인스타그램 조회수 '168만' (최근 30일).인사이트 리뷰

'한국어를 배우지 않으면 벌을 받는다' 

내가 듀오링고와 넷플릭스 오징어게임의 콜라보에 주목한 이유
https://bit.ly/407nQz4

#스투시의마케팅노트 #콜라보

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

'한국어를 배우지 않으면 벌을 받는다'&nbsp; 내가 듀오링고와 넷플릭스 오징어게임의 콜라보에 주목한 이유https://bit.ly/407nQz4 #스투시의마케팅노트 #콜라보 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

'한국어를 배우지 않으면 벌을 받는다' 듀오링고 X 넷플릭스 오징어게임

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...
😵‍💫😵‍💫

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...😵‍💫😵‍💫

Sleep Sort를 아세요??

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요.

이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요.

구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요.

1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요
2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요
3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요

여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요. 이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요. 구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요. 1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요 여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?&nbsp;

헤드헌터와 알고 지내면 좋은 점

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다.

특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.
발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다.

오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.
기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다.

---
1. 발표는 설득이 목적입니다

- 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다.

- 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다.

- "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요.

- 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요.

---
2. '3의 법칙'

- 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요.

- 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다.

- 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다.

- 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견)

- PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요.

---
3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요

- 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다.

- 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다.

- 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠.

- 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다.

- PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다.

---
4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요

- 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.
1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법
2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법

- 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다.

- 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다.

- 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다.

- 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다. 특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다. 오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다. ---1. 발표는 설득이 목적입니다 - 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다. - 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다. - "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요. - 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요. ---2. '3의 법칙' - 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요. - 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다. - 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다. - 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견) - PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요. ---3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요 - 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다. - 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다. - 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠. - 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다. - PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다. ---4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요 - 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법 - 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다. - 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다. - 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다. - 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

사이드 프로젝트 발표 피드백

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

 - YouTube

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다.

MSG(Mock Service GUI)란?
MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다.

MSG의 주요 기능
 * UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
 * 로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.
 * 프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.
MSG의 활용 사례
 * 우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.
 * 최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.

현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :)

https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4do
https://techblog.woowahan.com/20154/

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다. MSG(Mock Service GUI)란?MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다. MSG의 주요 기능<ul ><li>UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.</li><li>로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.</li><li>프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.</li></ul>MSG의 활용 사례<ul ><li>우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.</li><li>최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.</li></ul> 현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :) https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4dohttps://techblog.woowahan.com/20154/

API 모킹 환경의 진화, MSG(Mock Service GUI)

2024 was insane, and many things happened around AI and software development in general. I believe...

25 top open-source tools for building web apps you can't afford to miss in 2025🎉 🚀

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^

1. AI 및 LLM 도구
 * Composio
   * https://composio.dev/
   * AI 에이전트 통합 플랫폼
   * 250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원
 * Vercel AI SDK
   * https://sdk.vercel.ai/
   * TypeScript로 AI 웹 앱 빌드
   * React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축
 * LangGraph JS
   * https://www.langchain.com/langgraph
   * 그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축
   * 상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축
 * CopilotKit
   * https://www.copilotkit.ai/
   * 웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가
 * LanceDB
   * https://lancedb.com/
   * AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스
   * 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스

2. 프레임워크 및 빌드 도구
 * Encore
   * https://encore.dev/
   * 자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크
   * 클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공
 * HTMX
   * https://htmx.org/
   * JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발
   * HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축
 * Val Town
   * https://www.val.town/
   * 서버리스 JavaScript 실행 플랫폼
   * GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신
 * Deno 2
   * https://deno.com/
   * TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임
   * Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공
 * Turborepo
   * https://turbo.build/
   * 고성능 JS 모노레포 빌드 시스템
   * 지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축

3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템
 * Socket.io
   * https://socket.io/
   * 웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리
   * 실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리
 * Feather.js
   * https://feathersjs.com/
   * 실시간 API 프레임워크
   * REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크
 * Deepstream.io
   * https://deepstream.io/
   * 확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진
   * 협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합
 * Serverless Framework
   * https://www.serverless.com/
   * 클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발
   * AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포
 * RabbitMQ
   * https://www.rabbitmq.com/
   * 분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커
   * 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수

4. 개발자 경험 및 테스트 도구
 * Vitest
   * https://vitest.dev/
   * Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크
   * 빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공
 * Playwright
   * https://playwright.dev/
   * AI 기반 E2E 테스트 생성 도구
   * 믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성
 * Prettier
   * https://prettier.io/
   * 코드 포맷터
   * 세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터
 * Jest
   * https://jestjs.io/
   * 스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크
   * 단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구
 * Puppeteer
   * https://pptr.dev/
   * 모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화
   * 크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행

5. 디자인 컴포넌트 및 UI
 * Shadcn-UI
   * https://ui.shadcn.com/
   * 복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리
   * 스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공
 * Radix Themes
   * https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme
   * Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템
   * Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용
 * Daisy UI
   * https://daisyui.com/
   * Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리
   * Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지
 * Vanilla Extract
   * https://vanilla-extract.style/
   * 실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션
   * TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공
 * Ark UI
   * https://ark-ui.com/
   * 프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트
   * React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공

 * 원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^ 1. AI 및 LLM 도구<ul ><li>Composio<ul ><li>https://composio.dev/</li><li>AI 에이전트 통합 플랫폼</li><li>250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원</li></ul></li><li>Vercel AI SDK<ul ><li>https://sdk.vercel.ai/</li><li>TypeScript로 AI 웹 앱 빌드</li><li>React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축</li></ul></li><li>LangGraph JS<ul ><li>https://www.langchain.com/langgraph</li><li>그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축</li><li>상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축</li></ul></li><li>CopilotKit<ul ><li>https://www.copilotkit.ai/</li><li>웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가</li></ul></li><li>LanceDB<ul ><li>https://lancedb.com/</li><li>AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스</li><li>벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스</li></ul></li></ul> 2. 프레임워크 및 빌드 도구<ul ><li>Encore<ul ><li>https://encore.dev/</li><li>자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크</li><li>클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공</li></ul></li><li>HTMX<ul ><li>https://htmx.org/</li><li>JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발</li><li>HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축</li></ul></li><li>Val Town<ul ><li>https://www.val.town/</li><li>서버리스 JavaScript 실행 플랫폼</li><li>GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신</li></ul></li><li>Deno 2<ul ><li>https://deno.com/</li><li>TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임</li><li>Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공</li></ul></li><li>Turborepo<ul ><li>https://turbo.build/</li><li>고성능 JS 모노레포 빌드 시스템</li><li>지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축</li></ul></li></ul> 3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템<ul ><li>Socket.io<ul ><li>https://socket.io/</li><li>웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리</li><li>실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리</li></ul></li><li>Feather.js<ul ><li>https://feathersjs.com/</li><li>실시간 API 프레임워크</li><li>REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크</li></ul></li><li>Deepstream.io<ul ><li>https://deepstream.io/</li><li>확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진</li><li>협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합</li></ul></li><li>Serverless Framework<ul ><li>https://www.serverless.com/</li><li>클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발</li><li>AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포</li></ul></li><li>RabbitMQ<ul ><li>https://www.rabbitmq.com/</li><li>분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커</li><li>신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수</li></ul></li></ul> 4. 개발자 경험 및 테스트 도구<ul ><li>Vitest<ul ><li>https://vitest.dev/</li><li>Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크</li><li>빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공</li></ul></li><li>Playwright<ul ><li>https://playwright.dev/</li><li>AI 기반 E2E 테스트 생성 도구</li><li>믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성</li></ul></li><li>Prettier<ul ><li>https://prettier.io/</li><li>코드 포맷터</li><li>세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터</li></ul></li><li>Jest<ul ><li>https://jestjs.io/</li><li>스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크</li><li>단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구</li></ul></li><li>Puppeteer<ul ><li>https://pptr.dev/</li><li>모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화</li><li>크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행</li></ul></li></ul> 5. 디자인 컴포넌트 및 UI<ul ><li>Shadcn-UI<ul ><li>https://ui.shadcn.com/</li><li>복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리</li><li>스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공</li></ul></li><li>Radix Themes<ul ><li>https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme</li><li>Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템</li><li>Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용</li></ul></li><li>Daisy UI<ul ><li>https://daisyui.com/</li><li>Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리</li><li>Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지</li></ul></li><li>Vanilla Extract<ul ><li>https://vanilla-extract.style/</li><li>실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션</li><li>TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공</li></ul></li><li>Ark UI<ul ><li>https://ark-ui.com/</li><li>프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트</li><li>React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공</li></ul></li></ul> <ul ><li>원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005</li></ul>

DEV Community

[Dev] 2025년에 놓쳐선 안 될 25가지 오픈소스 웹 앱 개

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'
이거 보고 저도 만들고 있어요!
(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...)

연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요!

https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'이거 보고 저도 만들고 있어요!(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...) 연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요! https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

youtu.be

랭체인+RAG으로 text to SQL 만들기

React 19가 얼마 전 정식 버전으로 출시되었는데요, 혹시 React 19 업그레이드를 고려하고 계신가요? 공식 문서의 업그레이드 가이드를 한글로 번역해두었으니 참고하시면 도움이 될 것 같습니다 😊

[번역] 리액트 19 업그레이드 가이드

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다.

리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요.

이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다.

업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊

글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다. 리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요. 이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다. 업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊 글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

velog.io

리액트 19 업그레이드 가이드

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다.

큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다.

 1. 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.
 2. 다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.

완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다. 큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다. <ol ><li>긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.</li><li>다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.</li></ol> 완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

모든 일에는 명암이 있다

A few points that I want to mention after working in Coupang for 6 months as a Recommender system software engineer

Review - 6 Months in Coupang

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다.
다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다.

문화
자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다.

 * 사용자 문제에 기반
대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다.

 * 실험 주도
문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다.
(관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments)

 * 문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음
주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다.

하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다.

Self AAR (Review)
추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요.

그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다.

저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다.

 * 파이프라이닝
특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다.

 * 서빙
실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다.

 * 운영
모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다.

특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다.

(원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다. 다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다. 문화자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다. <ul ><li>사용자 문제에 기반</li></ul>대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다. <ul ><li>실험 주도</li></ul>문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다. (관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments) <ul ><li>문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음</li></ul>주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다. 하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다. Self AAR (Review)추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요. 그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다. 저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다. <ul ><li>파이프라이닝</li></ul>특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다. <ul ><li> 서빙</li></ul>실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다. <ul ><li>운영</li></ul>모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다. 특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다. (원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

Kaden Sungbin Cho

쿠팡에서의 6개월 회고

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

코드를 짜는 재미

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다.
가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다.
잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다.
내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다.
저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만…
번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서.
20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까?

요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다.
다 Cursor 덕분입니다.
Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다.
분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어.

할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다.
남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다.
그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까.

이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까?
그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다.

바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요?

https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다. 남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다. 저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만… 번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서. 20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까? 요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다. 다 Cursor 덕분입니다. Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다. 분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어. 할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다. 남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다. 그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까. 이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까? 그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다. 바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요? https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

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🤟재밌는 거 좋아해요
🙏제임스 고슬링 자바 창시자, 귀도 판 로썸 파이썬 창시자, 오드리 탕 대만 디지털 장관을 인터뷰했어요
🇬🇧런던 거주중이에요

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