the framework/ sdk that lets you build browser controlling agents in 3 lines of code. join chat @ https://discord.gg/umgnyQU2K8 - sentient-engineering/sentient

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OpenAI같은 LLM을 연동하여 브라우저를 컨트롤 할 수 있게해주는 신박한 라이브러리입니다.

예제로는 유튜브 열어서 틀어줘. 같은 쉬운 예제들이 있는데요.
조금 더 발전되어서 자동화를 쉽게 해주는 툴로 발전했으면 좋겠네요~

https://github.com/sentient-engineering/sentient

OpenAI같은 LLM을 연동하여 브라우저를 컨트롤 할 수 있게해주는 신박한 라이브러리입니다. 예제로는 유튜브 열어서 틀어줘. 같은 쉬운 예제들이 있는데요. 조금 더 발전되어서 자동화를 쉽게 해주는 툴로 발전했으면 좋겠네요~ https://github.com/sentient-engineering/sentient

GitHub

코드 3줄로 브라우저를 컨트롤 하기 - sentient

계란후라이 1097

회고와 반성
단위 기간 동안 계획한 일을 마치고, 과정과 결과에 대해서 돌아보는 것을 회고라고 부릅니다.
지난날 자신이 했던 잘못을 돌이켜 인정하고, 반복하여 같은 잘못을 되풀이하지 않겠다는 다짐을 반성이라고 부릅니다.
회사에서 하는 회고가 일상에서 하는 반성과 비슷한 의미로 느껴집니다. 일을 할 때 더 열심히 했었어야 했는데, 더 좋은 방법을 고민했었어야 했는데, 동료와 더 협업을 잘 했어야 했는데, 그렇게 하지 못한 과거를 돌이켜 반성하는 것을 회사에서 하는 회고라고 생각합니다.
사실 회사에서 하는 일에 잘못이 있겠습니까? 실수나 고민이 부족하여 더 좋은 결과를 만들지 못한 정도입니다.
우리가 살면서 반성을 하는 이유는 잘못을 반복하지 않기 위해서입니다. 잘못된 말과 행동이 자신의 삶을 부정적인 방향으로 만들기 때문입니다. 지금보다 더 행복하기 위하여, 더 잘 살기 위해, 더 나은 삶을 누리기 위해 부정적인 생각과 행동으로부터 멀어져야 합니다. 그래서 사람들이 반성을 한다고 생각해요.
회사에서 회고를 하는 이유도 비슷합니다. 이전보다 더 좋은 결과를 만들기 위하여, 더 큰 성과를 얻기 위하여 부족했던 부분을 보완하는 방법으로 회고라는 방법을 사용합니다.
일을 하다 보면 시야가 좁아져 보지 못하는 부분이 생깁니다. 처리해야 하는 일에 매몰되어 연관된 다른 일을 생각하지 못하게 되는 것입니다. 조금 더 넓은 범위로 사고를 확장하면 더 좋은 결과, 더 큰 성과를 만들 수 있는데 안타깝게도 좁아진 시야로 일을 마무리하게 됩니다. 그래서 회고를 통해 과정에서 놓쳤던 생각을 붙잡고, 다음 기회를 도모하는 것입니다.
과거에 우리가 관여했던 일과 사건을 돌이켜보면 반드시 배움이 있습니다. 배움보다 더 중요한 것은 배움을 기억하여 과거에 배운 내용을 다음에 활용하는 것입니다. 과거 경험을 통해 아무리 좋은 배움이 있었더라도 다음에 그것을 활용하지 못한다면 똑같은 결과를 반복하게 될 것입니다.
변화를 통해 이전과 다른 결과를 만들려면, 과거를 기억하고 되풀이하지 않겠다는 통렬한 자기반성이 필요합니다. 반성이 없이는 자신의 본성대로 편안한 방법을 선택하여 지난 과거와 다름없는 행동으로, 비슷한 잘못을 반복할 것입니다.
회사에서 하는 일의 결과를 부정적이라고 피드백하기 어렵습니다. 다만, 비슷한 실수와 결과를 반복한다면 회사에 긍정적인 영향을 주는 사람이라고 판단하기 어려울 것입니다.
우리는 누가 판단해서 더 좋은 성과를 만들어야 하는 사람들이 아닙니다. 스스로 성장하기 위해 노력하는 자유 의지가 있는 사람으로 과거를 회고하고 반성해야 할 필요가 있다고 믿습니다.

계란후라이 1097 회고와 반성단위 기간 동안 계획한 일을 마치고, 과정과 결과에 대해서 돌아보는 것을 회고라고 부릅니다.지난날 자신이 했던 잘못을 돌이켜 인정하고, 반복하여 같은 잘못을 되풀이하지 않겠다는 다짐을 반성이라고 부릅니다.회사에서 하는 회고가 일상에서 하는 반성과 비슷한 의미로 느껴집니다. 일을 할 때 더 열심히 했었어야 했는데, 더 좋은 방법을 고민했었어야 했는데, 동료와 더 협업을 잘 했어야 했는데, 그렇게 하지 못한 과거를 돌이켜 반성하는 것을 회사에서 하는 회고라고 생각합니다.사실 회사에서 하는 일에 잘못이 있겠습니까? 실수나 고민이 부족하여 더 좋은 결과를 만들지 못한 정도입니다.우리가 살면서 반성을 하는 이유는 잘못을 반복하지 않기 위해서입니다. 잘못된 말과 행동이 자신의 삶을 부정적인 방향으로 만들기 때문입니다. 지금보다 더 행복하기 위하여, 더 잘 살기 위해, 더 나은 삶을 누리기 위해 부정적인 생각과 행동으로부터 멀어져야 합니다. 그래서 사람들이 반성을 한다고 생각해요.회사에서 회고를 하는 이유도 비슷합니다. 이전보다 더 좋은 결과를 만들기 위하여, 더 큰 성과를 얻기 위하여 부족했던 부분을 보완하는 방법으로 회고라는 방법을 사용합니다.일을 하다 보면 시야가 좁아져 보지 못하는 부분이 생깁니다. 처리해야 하는 일에 매몰되어 연관된 다른 일을 생각하지 못하게 되는 것입니다. 조금 더 넓은 범위로 사고를 확장하면 더 좋은 결과, 더 큰 성과를 만들 수 있는데 안타깝게도 좁아진 시야로 일을 마무리하게 됩니다. 그래서 회고를 통해 과정에서 놓쳤던 생각을 붙잡고, 다음 기회를 도모하는 것입니다.과거에 우리가 관여했던 일과 사건을 돌이켜보면 반드시 배움이 있습니다. 배움보다 더 중요한 것은 배움을 기억하여 과거에 배운 내용을 다음에 활용하는 것입니다. 과거 경험을 통해 아무리 좋은 배움이 있었더라도 다음에 그것을 활용하지 못한다면 똑같은 결과를 반복하게 될 것입니다.변화를 통해 이전과 다른 결과를 만들려면, 과거를 기억하고 되풀이하지 않겠다는 통렬한 자기반성이 필요합니다. 반성이 없이는 자신의 본성대로 편안한 방법을 선택하여 지난 과거와 다름없는 행동으로, 비슷한 잘못을 반복할 것입니다.회사에서 하는 일의 결과를 부정적이라고 피드백하기 어렵습니다. 다만, 비슷한 실수와 결과를 반복한다면 회사에 긍정적인 영향을 주는 사람이라고 판단하기 어려울 것입니다.우리는 누가 판단해서 더 좋은 성과를 만들어야 하는 사람들이 아닙니다. 스스로 성장하기 위해 노력하는 자유 의지가 있는 사람으로 과거를 회고하고 반성해야 할 필요가 있다고 믿습니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 285 번째 편지

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다.

사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다.

데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다.

많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다.

Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

지난 몇 년 동안 데이터 컨설팅을 하면서 느낀 점 중의 하나는 데이터를 파는 회사임에도 불구하고 정말 가치를 주는 데이터의 크기를 알고 있는 회사들은 많지 않았다는 점이다. "우리 DB에 몇 개의 레코드가 있어요"하는 거는 쉽게 이야기할 수 있는 거지만 그중 정말로 고객에 의해 사용되는 레코드가 몇 개이고 레코드들을 중요도로 순위를 정할 수 있냐(일종의 tiering)고 물어보면 그걸 잘 대답할 수 있는 곳은 많지 않았다. 그냥 "우리는 이렇게 많은 데이터가 있고 이걸 문제없이 빠르게 처리하고 싶어요" 이게 보통 듣는 컨설팅 관련 요청이다. 사실 맞는 질문은 우리가 갖고 있는 데이터 중 정말 의미있는 것들이 무엇이고 그 비중이 얼마나 되는지 먼저 보는 것이 아닐까? 바쁘다보니 관성적으로 일을 하는 것도 있고 이런 데이터의 크기를 회사의 가치로 착각(?)하는 경우도 있었다. 데이터도 생명체처럼 라이프 사이클이 있다. 즉 어느 시점부터는 가치가 떨어지기 시작하고 최종적으로는 청소가 필요하다. 또한 이런 청소를 게을리하면 중복부터 시작해서 저품질의 데이터등등 여러 이슈가 발생하면서 데이터의 크기를 증가시키고 이는 데이터를 유지하는데 큰 수고와 비용이 나가는 것으로 이어진다. 어느 시점에는 시스템이 스케일하지 않는다. 관계형 데이터베이스부터 깨져 나가기 시작하며 이때부터 데이터 웨어하우스를 도입하는데 (보통 이 시점이 내가 컨설팅을 하는 시점이다) 데이터의 크기가 크면 어떤 문제도 쉽지 않다. 많은 경우 이런 문제가 얼마나 심각한지 잘 모르는데 대부분의 이유는 데이터의 품질을 나타내는 지표가 없었기 때문이었다. 예를 들어 100M개의 레코드가 있지만 그중 실제로 고객이 보는 것은 1%도 안된다면 그 100M개 모두를 같은 중요도로 유지하는 것이 무슨 의미가 있을까? 어떤 형태로건 데이터의 중요도를 계산해서 중요도에 따라 티어를 나누고 관리 방법을 달리해야 한다. Big Data의 시대라고 하지만 허영이 낀 저품질의 Big Data 보다는 양질의 Small Data가 여러모로 (특히 작지만 성장하는 스타트업에게는) 더 효율적이다. 지금 데이터의 크기 문제로 고민하고 있다면 내가 다뤄야하는 데이터 중 정말 의미가 있는 것들이 무엇인지 생각해보고 그 비율을 계산해보자.

데이터 이야기 번외편 - 가치있는 데이터의 크기는?

넷플릭스에서 방영하는 인기 대결 프로그램, 흑백 요리사
재미있게 보셨나요?

데이터 분석이라는 분야에서도 흑백 요리사처럼,
각자 다른 유형의 분석가들이 존재합니다.

각자 다른 강점을 가진 두 유형의 분석가,
비즈니스형 분석가와 엔지니어형 분석가는
서로 다른 방식으로 문제를 접근하고 해결합니다.

두 가지 유형이 어떻게 각자의 실력을 발휘하며
기여하는지 한번 살펴볼까요?

🔪엔지니어형 분석가

엔지니어형 분석가는 코드와 알고리즘을 통해 데이터를 정제하고, 예측 모델을 설계하여 데이터 기반의 자동화와 복잡한 문제 해결에 강점을 보입니다. 주로 파이썬, SQL, 머신러닝 라이브러리를 활용해 대용량 데이터 처리나 예측 모델링을 수행하며, 데이터 파이프라인을 구축해 결과를 실시간으로 제공합니다.

🍽️비즈니스형 분석가

비즈니스형 분석가는 데이터 해석을 통해 비즈니스적 인사이트를 도출하고, 전략적인 의사결정을 돕는 데 중점을 둡니다. 이들은 고객의 요구를 이해하고, 마케팅 성과를 측정하며, 비즈니스 모델 개선을 위한 전략을 제안합니다. 주로 엑셀이나 BI 툴을 활용해 직관적이고 설득력 있는 인사이트를 전달하는 능력이 강점이죠.

결국, 데이터 분석이 에 미치는 영향을 극대화하려면 두 유형의 분석가가 협력해 각자의 전문성을 발휘하는 것이 필요합니다.

빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서
여러분은 어떤 유형의 분석가로 성장하고 싶으신가요?

넷플릭스에서 방영하는 인기 대결 프로그램, 흑백 요리사 재미있게 보셨나요? 데이터 분석이라는 분야에서도 흑백 요리사처럼, 각자 다른 유형의 분석가들이 존재합니다. 각자 다른 강점을 가진 두 유형의 분석가, 비즈니스형 분석가와 엔지니어형 분석가는 서로 다른 방식으로 문제를 접근하고 해결합니다. 두 가지 유형이 어떻게 각자의 실력을 발휘하며 기여하는지 한번 살펴볼까요? 🔪엔지니어형 분석가 엔지니어형 분석가는 코드와 알고리즘을 통해 데이터를 정제하고, 예측 모델을 설계하여 데이터 기반의 자동화와 복잡한 문제 해결에 강점을 보입니다. 주로 파이썬, SQL, 머신러닝 라이브러리를 활용해 대용량 데이터 처리나 예측 모델링을 수행하며, 데이터 파이프라인을 구축해 결과를 실시간으로 제공합니다. 🍽️비즈니스형 분석가 비즈니스형 분석가는 데이터 해석을 통해 비즈니스적 인사이트를 도출하고, 전략적인 의사결정을 돕는 데 중점을 둡니다. 이들은 고객의 요구를 이해하고, 마케팅 성과를 측정하며, 비즈니스 모델 개선을 위한 전략을 제안합니다. 주로 엑셀이나 BI 툴을 활용해 직관적이고 설득력 있는 인사이트를 전달하는 능력이 강점이죠. 결국, 데이터 분석이 에 미치는 영향을 극대화하려면 두 유형의 분석가가 협력해 각자의 전문성을 발휘하는 것이 필요합니다. 빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서 여러분은 어떤 유형의 분석가로 성장하고 싶으신가요?

흑백 분석가 - 분석 유형 전쟁: 🍽️비즈니스형 vs 🔪엔지니어형

컴포넌트 기반 UI 개발의 패러다임을 주도한 React가 등장한지도 어느 덧 10년이 넘었네요. 이제 Vue.js, Svelte, Angular 등 어떤 프론트엔드 프레임워크를 사용하든 현대 웹 개발에서 컴포넌트 기반으로 UI 개발하는 것은 거의 당연한 얘기가 되었죠. 그리고 마침내 웹 컴포넌트(Web Components)를 통해서 별다른 프론트엔드 프레임워크가 없어도 UI 컴포넌트를 만들 수 있는 길이 활짝 열렸습니다.

웹 컴포넌트는 웹사이트나 애플리케이션에서 UI를 모듈화하고 재사용할 수도록 해주는 웹 표준 기술입니다. React와 같은 프론트엔드 프레임워크에서 오랫동안 경험해왔던 UI 컴포넌트를 떠올리시면 이해가 쉬우실 것 같습니다.

React 컴포넌트는 React에서만 쓸 수 있고, Vue.js 컴포넌트는 Vue.js에서만 쓸 수 있는 근본적인 한계가 있습니다. 하지만 웹 컴포넌트는 이와 같은 구애를 받지 않고 어떤 프론트엔드 프레임워크와도 함께 쓸 수 있습니다. 왜냐하면 웹 컴포넌트는 브라우저에서 네이티브(native)하게 작동하기 때문입니다.

이러한 웹 컴포넌트의 띄어난 호환성과 이식성, 재사용성 및 생산성 덕분에 최근에는 디자인 시스템(Design System)을 구현하는 최고의 기술로 주목받고 있습니다.

모든 기술이 그러하든 웹 컴포넌트가 장점만 있는 것은 아닙니다. 대표적인 단점으로 API가 직관적이지 않다고 평가받고 있고, 배우기 쉬운 기존 프런트엔드 프레임워크 대비 진입 장벽이 높은 편입니다. 그래서 실제 프로젝트에서는 이러한 단점을 보완한기 위해서 웹 컴포넌트를 직접 작성하기 보다는 Lit나 Stencil과 같은 라이브러리를 많이 사용합니다.

웹 컴포넌트은 크게 다음 세 가지 핵심 기술로 이루어집니다.
 * Custom Elements: 사용자 정의 HTML 요소(element) 또는 태그(tag)를 정의할 수 있습니다.
 * Shadow DOM: DOM 트리의 일부를 캡슐화하여 스타일과 마크업이 외부와 충돌하지 않도록 해줍니다.
 * HTML Templates: 화면에 나타나지 않는 HTML 조각(fragment)을 정의해놓고 재사용할 수 있습니다.
이 웹 표준 기술들은 현재 주요 브라우저에서 모두 지원되고 있습니다.

이번 포스팅에서는 각각의 기반 기술을 하나씩 살펴보면 웹 컴포넌트의 기본 개념을 잡아보도록 하겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/web-components/

컴포넌트 기반 UI 개발의 패러다임을 주도한 React가 등장한지도 어느 덧 10년이 넘었네요. 이제 Vue.js, Svelte, Angular 등 어떤 프론트엔드 프레임워크를 사용하든 현대 웹 개발에서 컴포넌트 기반으로 UI 개발하는 것은 거의 당연한 얘기가 되었죠. 그리고 마침내 웹 컴포넌트(Web Components)를 통해서 별다른 프론트엔드 프레임워크가 없어도 UI 컴포넌트를 만들 수 있는 길이 활짝 열렸습니다. 웹 컴포넌트는 웹사이트나 애플리케이션에서 UI를 모듈화하고 재사용할 수도록 해주는 웹 표준 기술입니다. React와 같은 프론트엔드 프레임워크에서 오랫동안 경험해왔던 UI 컴포넌트를 떠올리시면 이해가 쉬우실 것 같습니다. React 컴포넌트는 React에서만 쓸 수 있고, Vue.js 컴포넌트는 Vue.js에서만 쓸 수 있는 근본적인 한계가 있습니다. 하지만 웹 컴포넌트는 이와 같은 구애를 받지 않고 어떤 프론트엔드 프레임워크와도 함께 쓸 수 있습니다. 왜냐하면 웹 컴포넌트는 브라우저에서 네이티브(native)하게 작동하기 때문입니다. 이러한 웹 컴포넌트의 띄어난 호환성과 이식성, 재사용성 및 생산성 덕분에 최근에는 디자인 시스템(Design System)을 구현하는 최고의 기술로 주목받고 있습니다. 모든 기술이 그러하든 웹 컴포넌트가 장점만 있는 것은 아닙니다. 대표적인 단점으로 API가 직관적이지 않다고 평가받고 있고, 배우기 쉬운 기존 프런트엔드 프레임워크 대비 진입 장벽이 높은 편입니다. 그래서 실제 프로젝트에서는 이러한 단점을 보완한기 위해서 웹 컴포넌트를 직접 작성하기 보다는 Lit나 Stencil과 같은 라이브러리를 많이 사용합니다. 웹 컴포넌트은 크게 다음 세 가지 핵심 기술로 이루어집니다.<ul ><li>Custom Elements: 사용자 정의 HTML 요소(element) 또는 태그(tag)를 정의할 수 있습니다.</li><li>Shadow DOM: DOM 트리의 일부를 캡슐화하여 스타일과 마크업이 외부와 충돌하지 않도록 해줍니다.</li><li>HTML Templates: 화면에 나타나지 않는 HTML 조각(fragment)을 정의해놓고 재사용할 수 있습니다.</li></ul>이 웹 표준 기술들은 현재 주요 브라우저에서 모두 지원되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 각각의 기반 기술을 하나씩 살펴보면 웹 컴포넌트의 기본 개념을 잡아보도록 하겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/web-components/

웹 컴포넌트 (Web Components)

주의 : 틀린 내용이 있을 수 있습니다..! 내용을 보완 중에 있습니다. SpringBootConfiguration? 개발자의 편의를 위해 EnableConfiguration과 SpringBootConfiguration, 그리고 Component Scan을 합쳐 하나로 제공한다. // 기존에 작성하던 방식을 좀더 간편하게 하였다. @SpringBootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan(excludeFilters = { @Filter(type = FilterType.CUSTOM, classes = TypeExcludeFilter.class), @Filter(type = FilterType.CUSTOM, classes = AutoConfigurat..

Spring Boot의 Auto Configuration!

스프링 부트가 처음 등장했을 때, 많은 개발자들이 "설정이 마법처럼 된다"고 말했던 게 기억납니다. 실제로 스프링 부트는 개발자들의 번거로운 설정 작업을 획기적으로 줄여주었는데요.

이게 어떻게 되는건지 신기해서 소스코드를 쫓아가는 도중 저와 비슷한 생각을 하시고, 정리해두신 글이 있어서 공유드립니다.

생각보다 길고, 봐야하는 소스코드가 많다는 것에 주의해주세요~ 😁

https://lob-dev.tistory.com/33

스프링 부트가 처음 등장했을 때, 많은 개발자들이 "설정이 마법처럼 된다"고 말했던 게 기억납니다. 실제로 스프링 부트는 개발자들의 번거로운 설정 작업을 획기적으로 줄여주었는데요. 이게 어떻게 되는건지 신기해서 소스코드를 쫓아가는 도중 저와 비슷한 생각을 하시고, 정리해두신 글이 있어서 공유드립니다. 생각보다 길고, 봐야하는 소스코드가 많다는 것에 주의해주세요~ 😁 https://lob-dev.tistory.com/33

Lob!

스프링 부트의 자동구성을 소스코드로 확인해보기

월급이 적다는 이유로 회사를 그만둔 적은 없었지만… 그런 이유를 대봤으면 어땠을까 상상해 봤습니다.

대체 불가능한 직원

월급이 적다는 이유로 회사를 그만둔 적은 없었지만…
그런 이유를 대봤으면 어땠을까 상상해 봤습니다.

“얼마나 올려주면 되는데?”
“50퍼센트요.”

한 번쯤 그렇게 말해볼 걸.
회사에서 인정하는 진짜 내 가치를 알 수 있을 테니깐.

하지만 저는 답을 알고 있기도 합니다.
“잘 가라.”

저는 대체 불가능한 사람이 아니었으므로.

만약 제가 대체 불가능했다면…
어떤 이유를 대며 그만둔다고 말했든 간에 회사에서 먼저 제안 했을 겁니다.
절대 거절할 수 없는 제안을.

그런 제안을 받아본 적이 없다는 것은 슬픈 일입니다.
언제든 대체 가능한 사람이었다는 것이 분명하므로.

https://jeho.page/essay/2024/10/29/irreplaceable.html

월급이 적다는 이유로 회사를 그만둔 적은 없었지만… 그런 이유를 대봤으면 어땠을까 상상해 봤습니다. “얼마나 올려주면 되는데?” “50퍼센트요.” 한 번쯤 그렇게 말해볼 걸. 회사에서 인정하는 진짜 내 가치를 알 수 있을 테니깐. 하지만 저는 답을 알고 있기도 합니다.“잘 가라.” 저는 대체 불가능한 사람이 아니었으므로. 만약 제가 대체 불가능했다면… 어떤 이유를 대며 그만둔다고 말했든 간에 회사에서 먼저 제안 했을 겁니다.절대 거절할 수 없는 제안을. 그런 제안을 받아본 적이 없다는 것은 슬픈 일입니다. 언제든 대체 가능한 사람이었다는 것이 분명하므로. https://jeho.page/essay/2024/10/29/irreplaceable.html

K리그 프로그래머

📌 이럴 때 추천해요 : "이런 책은 누가, 어떻게, 왜 만들까가 궁금할 때"

01 . 책을 좋아하다 보니 출판계의 뒷이야기를 전해 듣는 것을 즐기는 편인데 한동안은 그 이야기가 그리 마음 편하지는 않았던 것이 사실입니다. 당연하게도 출판업 자체가 워낙 어렵다 보니 대부분 긍정적인 메시지보다는 부정적인 전망에 초점이 맞춰져있었기 때문이죠. 그래서 우연히 서점에서 발견한 이 책이 더 반가웠는지도 모릅니다. 그 이름은 바로 ⟪출판사의 첫 책⟫이란 작품입니다.

02 . 이 책은 이 어려운 출판의 시대에서 새롭게 출판사를 연 사람들의 이야기를 담고 있습니다. 그중에서도 '왜 나는 이 책을 우리 출판사의 첫 책으로 삼게 되었나?'에 초점을 맞춰 출판사 대표님이나 편집자님을 인터뷰하고 있는데 이 기획과 구성 자체가 제 마음을 살랑살랑 흔들어 놓았던 것이죠. 이 시기에 출판사를 하겠다고 마음먹은 것도 너무 대단한데, 굳이 출판사를 하겠다면 또 이 책을 첫 책으로 선정한 이유는 무엇일까가 저 역시도 궁금해진 겁니다.

03 . 그렇다고 그 책들이 우리가 흔히 아는 베스트셀러에 해당하지는 않습니다. 저도 이 책에 담긴 작품 중에 실제로 읽어본 작품은커녕 제목을 들어본 적도 없는 것들이 대부분이었거든요. 하지만 그 책 한 권 한 권에는 출판하는 사람의 고민과 편집하는 사람의 시선이 담겨 있어서 이 두 관점을 따라 글을 읽는 것만으로도 아주 좋은 여정이 되었습니다. 덕분에 몰랐던 책들도 새로 알게 되었고요.

04 . 다행히 최근엔 서점계가 조금은 활력을 얻는 분위기라고는 하지만 이 역시 언제까지 이어질지는 불투명한 게 사실입니다. 그리고 저는 이럴 때일수록 평소에 잘 몰랐던 분야, 누군가 선물해 주지 않으면 손수 골라서 보지 않을 법한 작품을 선택해 보는 것도 꽤 괜찮은 도전이라고 생각하는데요, 이참에 신생 출판의 세계를 한 번 기웃거려보는 것도 좋고 날카로운 시각으로 뾰족하게 뽑아낸 출판물들의 뒷이야기를 들어보는 것은 또 어떨까 싶네요. 이런 책들이 앞으로도 계속 나오기 위해서는 어떻게든 일정 수준 이상을 소비해 주는 것이 중요하니 말이죠.

📌 이럴 때 추천해요 : "이런 책은 누가, 어떻게, 왜 만들까가 궁금할 때" 01 . 책을 좋아하다 보니 출판계의 뒷이야기를 전해 듣는 것을 즐기는 편인데 한동안은 그 이야기가 그리 마음 편하지는 않았던 것이 사실입니다. 당연하게도 출판업 자체가 워낙 어렵다 보니 대부분 긍정적인 메시지보다는 부정적인 전망에 초점이 맞춰져있었기 때문이죠. 그래서 우연히 서점에서 발견한 이 책이 더 반가웠는지도 모릅니다. 그 이름은 바로 ⟪출판사의 첫 책⟫이란 작품입니다. 02 . 이 책은 이 어려운 출판의 시대에서 새롭게 출판사를 연 사람들의 이야기를 담고 있습니다. 그중에서도 '왜 나는 이 책을 우리 출판사의 첫 책으로 삼게 되었나?'에 초점을 맞춰 출판사 대표님이나 편집자님을 인터뷰하고 있는데 이 기획과 구성 자체가 제 마음을 살랑살랑 흔들어 놓았던 것이죠. 이 시기에 출판사를 하겠다고 마음먹은 것도 너무 대단한데, 굳이 출판사를 하겠다면 또 이 책을 첫 책으로 선정한 이유는 무엇일까가 저 역시도 궁금해진 겁니다. 03 . 그렇다고 그 책들이 우리가 흔히 아는 베스트셀러에 해당하지는 않습니다. 저도 이 책에 담긴 작품 중에 실제로 읽어본 작품은커녕 제목을 들어본 적도 없는 것들이 대부분이었거든요. 하지만 그 책 한 권 한 권에는 출판하는 사람의 고민과 편집하는 사람의 시선이 담겨 있어서 이 두 관점을 따라 글을 읽는 것만으로도 아주 좋은 여정이 되었습니다. 덕분에 몰랐던 책들도 새로 알게 되었고요. 04 . 다행히 최근엔 서점계가 조금은 활력을 얻는 분위기라고는 하지만 이 역시 언제까지 이어질지는 불투명한 게 사실입니다. 그리고 저는 이럴 때일수록 평소에 잘 몰랐던 분야, 누군가 선물해 주지 않으면 손수 골라서 보지 않을 법한 작품을 선택해 보는 것도 꽤 괜찮은 도전이라고 생각하는데요, 이참에 신생 출판의 세계를 한 번 기웃거려보는 것도 좋고 날카로운 시각으로 뾰족하게 뽑아낸 출판물들의 뒷이야기를 들어보는 것은 또 어떨까 싶네요. 이런 책들이 앞으로도 계속 나오기 위해서는 어떻게든 일정 수준 이상을 소비해 주는 것이 중요하니 말이죠.

[ 그때를 위한 책 - vol.52 ] ⟪출판사의 첫 책⟫

서론이 글은 리더, 경영진, 그리고 실무 개발자들을 대상으로 합니다. MSA 전환을 고려하거나 이미 추진 중인 조직의 이해관계자들이, 전환 과정에서 발생할 수 있는 문제와 그 해결 방안을 이해하는 데 도움이 되기를 기대합니다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 현재 많은 조직에서 주니어 개발자 채용 공고에도 우대사항으로 언급될 만큼 널리 채택되고 있는 아키텍처 패턴입니다. 그러나 MSA 전환은 단순한 기술 도입 이상의 도전으로, 조직 내 모든 구성원의 협력과 상당한 노력이 필요합니다. 기술적인 변화를 성공적으로 이루기 위해서는 단순히 시스템 구조를 변경하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직의 문화, 비즈니스 전략, 그리고 운영 모델 전반에 걸친 변화가 필요하며, 이러한 변화는 경영진의 확고한 의지와 실..

리더가 MSA 전환을 하자고 했다. 그리고 처참히 실패했다.

 * MSA 전환을 고려하고 계신 분이라면 읽고 많은 것을 느끼실 수 있을 것 같네요
 * 가상의 배경을 가정해서 글이 전개됩니다.

목차
 * 설계 이슈
 * 유관 부서가 협조를 안하는 경우
 * 다른 부서는 왜 공감하지 못하는가
 * 비용을 구체적으로 고려했는가?
 * 수레를 끌 힘이 있는 조직인가
 * 구현 디펜던시
 * 흔들리는 경영진, 퇴사하는 실무진
 * 결론

https://imksh.com/127

<ul ><li>MSA 전환을 고려하고 계신 분이라면 읽고 많은 것을 느끼실 수 있을 것 같네요</li><li>가상의 배경을 가정해서 글이 전개됩니다. </li></ul> 목차<ul ><li>설계 이슈</li><li>유관 부서가 협조를 안하는 경우</li><li>다른 부서는 왜 공감하지 못하는가</li><li>비용을 구체적으로 고려했는가?</li><li>수레를 끌 힘이 있는 조직인가</li><li>구현 디펜던시</li><li>흔들리는 경영진, 퇴사하는 실무진</li><li>결론</li></ul> https://imksh.com/127

강승현입니다

 1. 스타트업 환경에서 배울 수 있는 게 많아서

빅테크는 기술적으로 이미 완성된 형태인 경우가 많죠. 그래서 회사의 시스템에 종속되거나 부품처럼 일하게 되곤 해요. 스타트업에선 밑바닥부터 직접 만들기도 하니 미지의 영역을 직접 탐험할 기회를 얻을 수 있어요.

 2. 빠르게 실행하고 제품을 만드는 기쁨을 되찾기 위해

개발자 중에선 메이커 성향이 있는 분들이 많아요. 직접 유저의 피드백을 듣고 바로 실행에 옮기길 즐거워하는 분들이죠. 저마다 직무가 있어서 유저와의 거리가 멀어진 거대하고 느린 조직에선 기쁨을 느끼지 못할 수도 있어요. 

 3. 더 큰 보상을 얻기 위해
    
    
'High Risk High Return'을 믿는 분들이에요. 초기에 합류해 스톡을 받고 회사의 가치를 키워 보상으로 만드는 거죠. 가능성은 작지만 그만큼 큰 보상을 얻어요. 주변에도 간혹 큰 보상을 얻은 개발자분들이 계세요.

<ol ><li>스타트업 환경에서 배울 수 있는 게 많아서</li></ol> 빅테크는 기술적으로 이미 완성된 형태인 경우가 많죠. 그래서 회사의 시스템에 종속되거나 부품처럼 일하게 되곤 해요. 스타트업에선 밑바닥부터 직접 만들기도 하니 미지의 영역을 직접 탐험할 기회를 얻을 수 있어요. <ol start="2"><li>빠르게 실행하고 제품을 만드는 기쁨을 되찾기 위해</li></ol> 개발자 중에선 메이커 성향이 있는 분들이 많아요. 직접 유저의 피드백을 듣고 바로 실행에 옮기길 즐거워하는 분들이죠. 저마다 직무가 있어서 유저와의 거리가 멀어진 거대하고 느린 조직에선 기쁨을 느끼지 못할 수도 있어요.&nbsp; <ol start="3"><li>더 큰 보상을 얻기 위해 </li></ol>'High Risk High Return'을 믿는 분들이에요. 초기에 합류해 스톡을 받고 회사의 가치를 키워 보상으로 만드는 거죠. 가능성은 작지만 그만큼 큰 보상을 얻어요. 주변에도 간혹 큰 보상을 얻은 개발자분들이 계세요.

빅테크 개발자들이 스타트업으로 이직하는 이유

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프론트엔드 개발 환경에서
Next.js
가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스
모닥불 EP.6
를 흥미롭게 봤습니다.

프레임워크 선택과 활용
 1. 문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?
 2. 상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정
 3. 학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세
 4. 프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세

프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한
Next.js
를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

프론트엔드 개발 환경에서 <code >Next.js</code>가 사실상 표준으로 자리잡고 있는 현 시점에서 “Next.js 꼭 써야할까?” 라는 주제의 이번 토스 <code >모닥불 EP.6</code> 를 흥미롭게 봤습니다. 프레임워크 선택과 활용<ol ><li>문제 해결 능력 평가: 프레임워크가 어떤 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는가?</li><li>상황에 맞는 최적의 선택: 다양한 프레임워크를 비교 분석하고 종합적으로 검토하여 선정</li><li>학습지향적 접근: 표면적으로만 사용하는 것이 아닌, 내부 동작 원리를 이해하려는 자세</li><li>프레임워크 의존성 탈피: 프레임워크에 종속되기 보다는 개발자가 프레임워크를 주도하는 자세</li></ol> 프레임워크를 사용하면서도 지속적인 학습을 통해 성장을 추구해야 합니다. 또한 <code >Next.js</code>를 포함한 다양한 프레임워크를 경험하고 비교 분석함으로써, 더 넓은 시야와 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다. 결국에 프레임워크도 도구이기 때문에 이를 효과적으로 활용하고, 때로는 필요하다면 프레임워크 커스터마이징을 통해 본질적인 문제를 해결할 수 있는 개발자의 역량을 갖추는 것이 중요합니다. https://www.youtube.com/watch?v=L2gAcPmB9WY

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도구를 넘어선 개발자의 역량: "Next.js 꼭 써야할까?"

저는 하고 싶은 일을 하느라 바쁘거든요 | 일하기 싫어요.일하고 싶은 회사로 만들어주세요.   밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법  밀레니얼 세대인 나는 어려서부터 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐다. 그래서 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 마음이 드는지, 동기 부여가 되는지가 중요했다. 그건 첫 직장에 들어가서 일을 할 때에도 마찬가지였다.   처음엔 회사가 나에게 동기 부여해주기를 

12화 동기 부여는 회사가 책임져 주세요

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다.

밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법
저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다

권리만 알고 책임은 모른다는 것
첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다.

아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.
아마추어는
 * "시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",
 * "왜 해야 하는지 모르겠어요",
 * "제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,
프로는
 * "영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",
 * "일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.
일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다.

어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라
동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다.

동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.
동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다.

직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법
 * 우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기
 * 커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기
 * 밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기
 * 책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)
 * 업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기

브런치 글들을 이리저리 찾아 읽다가 스타트업 신입사원 가이드라는 주제로 작성된 글이 있어 공유드립니다. 과거 자신의 경험 예시로 작성해주셨고, 저도 과거에 가졌던 생각과 일치하는 부분이 있어 흥미롭게 읽었습니다. 밀레니얼 세대가 회사에 적응하는 방법저는 '하고 싶은 일을 하라'는 말을 들으며 자랐기에 무슨 일을 하든 내가 하고 싶은 일, 동기부여가 되는지가 중요했었습니다. 그래서 처음에 회사가 나에게 동기 부여를 해주길 바랬고 '일하고 싶은 마음, 동기 부여' 또한 회사에 당당히 요구하는 건 내게 당연한 일이라고 생각했었습니다. 그래서 스타트업에 입사하고 회사에 이것저것들을 요구했습니다. 물론 회사에 근로자가 요구할 수 있는건 당연하지만 저는 바라기만 하고 책임질 생각은 전혀 못했습니다 권리만 알고 책임은 모른다는 것첫 입사 후 느낀건 '회사는 학교가 아니라 일터' 라는 것입니다. 내가 알던 회사는 직원들을 케어하고, 성장할 수 있도록 사내 교육도 제공하며, 일하기 좋은 환경을 만들기 위해 노력하는 곳이였습니다. 그러나 현실은 회사는 돈을 버는 치열한 일터이고 직원에겐 성과를 만들어내야 하는 책임이 있었습니다. 그렇게 깨닫고 나니 '일하고 싶은 마음' 은 오히려 회사가 나에게 요구할 수 있는 내 책임이였습니다. 회사도 일하기 좋은 환경을 제공해야 하지만, 직원 또한 스스로 동기 부여를 하든 뭘 하든 노력해서 성과를 만들어낼 책임이 있는 것입니다. 아마추어가 일을 하지 못하는 수많은 변명을 이야기 할 때, 프로는 그냥 한다.아마추어는<ul ><li>"시간이 없어서 못했어요. 업무량이 너무 많아요.",</li><li>"왜 해야 하는지 모르겠어요",</li><li>"제가 하고 싶었던 일이 아니에요" 라는 말을 하지만,</li></ul>프로는<ul ><li>"영감이 중요하다고? 그런 게 어딨어, 그냥 하는 거지",</li><li>"일을 왜 하냐고요? 그런게 어딨어, 그냥 하는거지" 라는 말을 합니다.</li></ul>일터에서 스스로 동기 부여를 하지 못하면 팀 전체에 피해를 주고, 일할 마음이 안 든다는 이유로 뒤쳐져 있으면 안됩니다. 어쩌면 동기부여가 중요한게 아니라동기 부여를 하든 뭘 하든 성과를 만들어내는것이 중요하고 그게 프로입니다. 어떻게든 직장생활에서 스스로 동기 부여하는 방법을 찾아내기 위해 악착같이 노력해야 합니다. 동기부여는 회사가 책임져주지 않습니다.동기 부여는 회사가 대신해주지 않고, 하고 싶은 일이나 자아실현은 자기가 알아서 해야합니다. 프로들은 알아서 Self-Motivation하고 능동적으로 문제를 해결하고 자신의 일을 남에게 떠넘기지 않고 그들은 권리를 따지기 전에 먼저 책임을 지고자 합니다. 제대로 된 프로가 되고 싶다면 나 또한 그렇게 돼야 합니다. 직장 생활에서 스스로에게 동기 부여 하는 방법<ul ><li>우선순위: 스스로 포기할 수 없는 핵심 가치를 찾기</li><li>커리어 디자인: 내가 이 일을 왜하는지 지금의 경험이 어떻게 도움이 되는지 스스로 명확한 답을 내리기</li><li>밸류 체인: 자기 직무가 뭐하는지만 아는게 아닌 밸류 체인에서 어떤 의미가 있는지, 시장에서 어떤 의미가 있는지 알기, 더 나아가 제품/서비스가 시장 안에서 어떤 의미가 있는지 알기</li><li>책임 떠맡기: 회사 안에 문제가 있을 때 그 문제의 책임을 다른 사람에게 돌리는 게 아니라, 내가 먼저 나서서 떠맡기 (높은 수준의 책임을 지기)</li><li>업무방법론: 자기만의 업무방법론 만들기</li></ul>

Brunch Story

동기부여는 회사가 책임져 주세요

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다.

Archive(저장) - 노션 (Notion)
Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AI
Presentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AI
LLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티

더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한
링크드인 뉴스레터를 읽어보세요.

https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트를 소개합니다. Archive(저장) - 노션 (Notion)Summary(요약) - 릴리즈 AI, MyLens AIPresentation(발표) - 감마 AI, 캔바, 톰 AILLM (대규모언어모델) - 챗지피티, 클라우드, 펄프랙시티 더 자세한 소개와 내용이 궁금하다면 아래에 링크로 첨부한 링크드인 뉴스레터를 읽어보세요. https://www.linkedin.com/pulse/datarichard-%EB%89%B4%EC%8A%A4%EB%A0%88%ED%84%B0-202410-richard-lim-1xqoc/

당신이 꼭 사용해보았으면 좋을 DATA/AI 도구 리스트

팀네이버 컨퍼런스 DAN 24는 네이버의 비즈니스 전략과 기술, 크리에이티브, 그리고 다양한 경험의 전문성을 유기적으로 연결하여 네이버가 앞으로 만들어나갈 비즈니스, 서비스의 변화 방향을 제시하는 자리입니다.

DAN 24

 * DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시
 * DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시
네이버페이 앱 설치 필요

행사 일시: 2024. 11. 11-12
행사 장소: 코엑스 서울

https://dan.naver.com/24/registration

<ul ><li>DAY 1 참가신청 - 10월 30일 15시</li><li>DAY 2 참가신청 - 10월 31일 15시</li></ul>네이버페이 앱 설치 필요 행사 일시: 2024. 11. 11-12행사 장소: 코엑스 서울 https://dan.naver.com/24/registration

dan.naver.com

팀네이버의 컨퍼런스 DAN24

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다.

 * 먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.
 * 특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.
 * 개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.
 * 기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자.
   
   
내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

어제 시애틀에 있는 한인 프로페서널 모임 창발 테크 서밋에 메인 스피커 중의 하나로 참여했다. 어려운 대화에 관한 이야기를 하고 행사 후 네트워킹 파티에서 많은 분들과 이야기를 나누었는데 한 분이 주신 질문이 빠르게 변화하는 IT 업계에서 어떻게 30년 동안 일과 개인 생활의 균형을 잡을 수 있었는지 물어보았다. 자주 받는 질문 중의 하나인데 내 이야기를 요약해보면 아래와 같다. <ul ><li>먼저 딱히 워라밸의 경계를 유지하려고 의식적인 노력을 하려고 하지는 않는다. 처음에는 아주 못했지만 지금은 순간순간 무엇이 더 중요한지 판단하려 한다. 예를 들면 가족과 외식 중이라면 외식에 집중하려 한다. 외식하는 몇 시간을 못 기다릴 정도로 중요한 일은 생각보다 많지 않다. 아무리 스트레스 받는 일이 있어도, 그 걱정은 잠깐 걱정의 방에 가둬두고 외식이 끝난 후 나중에 꺼내서 이야기 해보자. 순간순간 무엇이 더 중요한지 생각해보자.</li><li>특히 커리어 초기에 재미있는 일을 한다면 워라밸을 유지하려 하는 것 보다는 미친 듯이 일을 해보고 몰두하는 경험도 해볼 필요가 있다. 스트레스도 따라올 수 있고 관리가 잘 안되면 번아웃이 올 수도 있는데 이런 경험도 해볼 필요가 있다. 넘어지는 경험을 안하고 자전거를 탈 수 없는 법이다. 안 좋은 경험일수록 회복이 불가능한 것만 아니라면 직접 경험이라는 것이 꼭 필요하다.</li><li>개발자 관점에서 하나 중요한 포인트는 기술을 모두 따라가려 하는 것이다. 필요에 의해 또는 호기심에 의해 따라가는 것은 좋다. 조바심과 불안감이 너무 크다면 변화하는 것을 따려가려 해보고 그게 정말 도움이 되는지 판단해보자. 다시 한번 직접 경험을 해보고 판단하는 것은 나쁘지 않다.</li><li>기술은 계속 바뀌며 새로운 것이 계속 나온다. 많은 개발자들이 레거시 프레임웍을 현재 회사에서 사용하는 것에 대한 걱정을 한다. 하지만 새로운 프레임웍을 도입한다고 해도 2-3년 지나면 레거시 프레임웍이 된다. 결국, 필요에 의해 새로운 프레임웍을 도입해야지 커리어가 걱정이 이유라면 안 좋은 생각이다. 내가 원하는 것 이외에도 다른 사람들이 나에게 하는 기대가 무엇인지 생각해보자. </li></ul>내 앞에 생각보다 시간이 많다는 점을 기억하자. 건강이 나빠진다면, 너무 힘들다면 잠깐 쉬어가도 좋다. 43살 때 3번째로 간 스타트업이 펀딩 실패하고 망하면서 11개월 쉬었는데 내 커리어에서 가장 잘 한 결정이었다. 그를 통해 배운 것은 남과 비교하지 않고 나이를 덜 의식하며 나에게 맞는 환경을 찾아가는 것이 건강한 커리어와 인생의 기본이라는 점이었다. 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르겠어도 많이 고민해보자.

변화가 빠른 IT 업계에서 어떻게 오랜 시간 동안 워라밸을 유지했

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다.

물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고..

덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임.

가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌.

다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다. RSC/Server Action을 디폴트로 사용하게 되면서 Vercel의 장점이 크게 낮아졌고, Vercel의 서버 구조로 인해서 속도 저하로 인한 사용성이 많이 떨어질 뿐만 아니라, 디버깅하거나 세세한 로직을 제어하기가 어려워졌다. 물론 이미지 최적화 등을 손쉽게 할 수 있는 등의 여러가지 편의 기능이 있긴 하지만, 무엇보다 성능 최적화와 디버깅이 어렵다는 점이 좀 괴로웠음. 요즘 트래픽 좀만 높아져도 비용 폭탄 맞는다는 말도 많이 나오고.. 덕분에 Fly.io를 자세하게 들여다 보게 되었는데, 이거 아주 물건임. 가격도 좋고 대시보드도 잘 되어 있고, 무엇보다 VM을 배포하거나 API로 제어하는 것이 매우 간편하다는 점이 아주 만족스럽다. PaaS, IaaS의 기치가 DevOps를 외주 주세요. 라는 것이지만 늘 뭔가 좀 부족하다는 생각을 했다면, Fly.io는 진짜로 DevOps가 있는 것 같은 느낌. 다만, 보안적인 문제가 약간 걱정되는 면이 있긴 한데, 배포 프로세스를 자동화하고 정책을 잘 정하면 문제 없을 듯.

백오피스 서버를 Vercel 에서 Fly.io로 옮겼다.

RSC

개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자 - 재그지그의 개발 블로그

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다.

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최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다.

“내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.”

이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요.

1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다.

그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다.

https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

- 개발자 직무 면접에서 1분 자기소개 시 사용할 수 있는 템플릿을 사례와 함께 소개합니다. --- 최근에 제가 참여하고 있는 개발 커뮤니티의 익명 고민 상담 채널에서 자기소개에 대한 고민 글을 보게 되었습니다. “내일 면접인데 혹시 자기소개는 보통 어떤 식으로 하나요? 무슨 말로 자기소개를 해야 할지, 어느 정도 문장으로 구성해야 할지 고민이네요.” 이 글을 보고 나서 제가 예전에 면접 볼 때 자기소개를 어떻게 했었는지를 다시 한번 떠올려봤습니다. 사실 마지막으로 면접을 본 게 거의 3년 전이다 보니, 만약 지금 당장 면접을 본다면 저를 어떻게 소개해야 할지 생각하게 되더라고요. 일반적으로 면접의 시작은 1분 자기소개와 함께 하니까요. 1분이라는 시간이 누군가에게는 짧게, 또 누군가에게는 길게 느껴질 수도 있는데요. 이 시간에 나의 장점을 면접관에게 잘 어필하기 위해서는 글의 구조를 다듬고 표현을 정제하는 과정이 필요하기 때문에 철저히 준비해야 실수를 하지 않습니다. 그래서 이에 대한 답변을 달아보았는데 오늘은 그 답변 내용을 바탕으로 이야기를 정리해 보았습니다. https://wormwlrm.github.io/2024/10/25/Self-Introduction-for-Developer.html

재그지그의 개발 블로그

🙋🏻‍♂️ 개발자 면접 1분 자기소개, 이렇게 준비하자

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 

-런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다. 
-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요. 
-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다. 
-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다. 
-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요.

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다.&nbsp; -런웨이(Runway)가 영상과 음성을 입력 인터페이스로 활용해서 애니메이션을 제작하는 액트원(Act-One)을 내놓았습니다.&nbsp;-이디오그램(Ideogram)은 최고의 인페인팅 및 아웃페인팅 기능을 갖춘 무한 창작 보드 캔버스(Canvas)를 출시했고요.&nbsp;-오픈AI는 음성 인터페이스 어드밴스드 보이스(Advanced Voice)를 EU 포함 다수 국가에서 사용 가능하게 풀었습니다.&nbsp;-퍼플렉시티(Perplexity)는 ‘리즈닝 모드(reasoning mode, 추론 모드)’를 추가해서 프로 서치(Pro Search)를 내놨는데, 여러 층위의 질문을 해도 퍼플렉시티가 적용해서 답을 주는 기능입니다. 요즘 정말로 구글보다 퍼플렉시티를 많이 쓰는데 매력적인 기능이 추가된 것 같습니다.&nbsp;-앤트로픽은 컴퓨터(Claude)가 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 API로 내놨습니다. 앤트로픽은 ‘위험한 AI를 만들지 않겠다’고 나선 팀이었는데요. 이는 ‘AI 에이전트’ 시대의 본격적인 도래를 의미하지 않나 싶습니다. 어디까지 갈 수 있을까요. 그리고 이거 정말 괜찮을까요. &nbsp;

오늘은 AI 관련 굵직한 소식들이 유난히 쏟아지는 날입니다. 



사용자가 공유한 콘텐츠

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요”

2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다”

3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류)

4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요”

5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다”

6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요”

7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요”

8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)”

9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠”

10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요”

11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요”

12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악)

13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요”

14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요”

15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요”

16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중)

- 김범준&김남희 전 라프텔 공동창업자

1. “(애니메이션 OTT인 라프텔은) 일단 사람부터 모았습니다. 애니메이션 스트리밍 서비스를 하려면, 우선 콘텐츠 공급자(Contents Provider, CP)로부터 애니메이션을 제공받아야 하는데요” 2. “그런데 CP는 아무것도 없는 회사에 쉽게 콘텐츠를 주지 않습니다. (그래서) 우선 애니메이션 추천 플랫폼을 만들었어요. 트래픽을 모은 다음 스트리밍 서비스로 발전시키려고 한 겁니다” 3. “(그리고) 서비스 오픈 후에는 ‘부천만화축제’에 갔어요. 부스 설치하고, (축제에 온) 사람들에게 콘텐츠를 평가해달라고 했는데, 반응이 뜨거웠죠. (축제에 온 애니메이션 찐덕후분들께선) 1시간 넘게 앉아서 자기가 본 콘텐츠에 대해 수백 개씩 평가를 남기고, 친구들까지 데려오더라고요. 저희가 만든 서비스에 사람들이 몰려드는 걸 처음 눈으로 확인한 순간이었어요” (=고객과 실제로 교류) 4. “(축제 기간) 나흘 동안 1만 6천 개의 평가 데이터를 모았어요. 덕분에 의미 있는 추천이 작동했고요. (뿐만 아니라) 덕후분들 사이에서 입소문이 나기 시작했어요” 5. “(사람이 어느 정도 모인 후에는) 본격적으로 스트리밍을 시작해도 되겠다는 확신이 들었는데요. 그래서 CP를 찾아다녔는데, (안타깝게도) 계속 거절당했습니다” 6. “얻을 것도 크지 않아 보이는데, 소중한 콘텐츠를 정체도 모를 작은 회사에 넘겨야 하니 리스크가 훨씬 크다고 생각하는 게 당연했죠. 계속 문을 두드리는 것 외에 특별한 방법은 없었어요” 7. “CP사 대표님을 만나고 싶은데, (아예) 기회조차 안 주시는 거예요? 그래서 한 번은 대표님 동선을 상상해서 주말에 데이트하는 척 그 주변을 배회한 적도 있고요. 팀원들이 모여서 손편지를 써서 보낸 적도 있어요” 8. “(그러다) 마침내 계약하겠다는 연락이 왔는데, 손편지가 도착하기 전이라길래 급하게 반송한 적도 있어요 ㅎㅎ 저희가 적극적으로 쫓아다니니까 속는 셈 치고 한 번 믿어주신 거죠. (그렇게 콘텐츠를 수급하기 위해 CP사 대표님을 덕질하듯 쫓아다녔습니다)” 9. “(동시에 애니메이션 플랫폼의 경우) 불법 사이트의 존재가 CP사들에게도 골치였어요. 건강하게 운영하는 스트리밍 서비스가 그들에게도 필요했죠” 10. “(콘텐츠를 수급했으니, 이제 남은 건 고객이 돈을 내도록 설득하는 것이었는데 다행히) 넷플릭스 같은 대형 OTT 성장이 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스를 통해 소비자들이 "콘텐츠는 돈 내고 봐야 한다"라는 개념에 익숙해진 거예요” 11. “운도 좋았지만, 저희가 준비돼 있었기 때문에 트래픽을 흡수할 수 있었어요. 아마존 창업자 제프 베조스가 저렴하고 다양한 제품을 빠르게 배송하는 걸 강조했잖아요? (저희는) 디지털 콘텐츠도 비슷하다고 생각했어요” 12. “특히 이용자들이 최대한 빨리 볼 수 있게 하려고 많이 노력 했어요. 저희도 덕후인지라, 조금이라도 콘텐츠를 빨리 보고 싶은 마음을 잘 알거든요. 운영팀이 '집착' '광기'에 가까운 수준으로 서비스를 운영했어요” (=덕후들의 니즈 파악) 13. “보통 애니메이션 신작은 일본에서 공개된 이후 한국 TV에 공개돼요. TV에서 방송이 끝나면 OTT로 넘어오는데요. 그 틈새를 불법 사이트가 치고 들어갔습니다. (그래서) 신작이 처음 공개되는 시점과 국내에서 합법적으로 볼 수 있게 되는 시점의 차이가 너무 길다고 생각했어요” 14. “이 과정을 조금이라도 줄이고 싶어서, TV 방송이 끝나면 파일을 받아 빠르게 작업 후 바로 공개했어요. 새벽 3시에라도요. 덕분에 덕후분들 사이에서 '라프텔이 제일 빠르다'는 인식이 생겼어요” 15. “(라프텔은 인수되기 전부터 월 단위로 흑자를 내고 있었는데) '충성도 높은 고객의 선순환'이 만들어진 덕분이었어요. 덕후분들은 충성도가 강하고, 이 분야에 진심이기 때문에, 리텐션이 높은 편이니까요” 16. “또한 (애니메이션 OTT는) 구독자 수, MAU, 등 모든 지표의 변동 폭이 다른 OTT에 비해 훨씬 적은 편이에요. (그래서) 라프텔은 비용을 쏟아붓는 화려한 방식보다는 '소박한 진심'을 전달하며 서비스를 만들어 왔어요. 그래서 꾸준히 서비스를 성장시킬 수 있었다고 생각합니다” (=섣부른 규모화보다는 덕후들의 마음에 집중) - 김범준&amp;김남희 전 라프텔 공동창업자

www.folin.co

어쩌면 한국에서 로컬 OTT가 살아남는 거의 유일한 방법 ㄷㄷ

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다.

포트폴리오 예시는?

🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.
😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바.

🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.
😀 메인 화면에 표시된 알림 배너.

🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.
😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼.

저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

문장에서 '있는'을 쓰지 않는 편이 더 자연스러워요. 굳이 있다고 쓰지 않아도 존재하기 때문이죠. 포트폴리오 라이팅시 참고하시면 좋습니다. 포트폴리오 예시는? 🥹 화면 상단에 위치하고 있는 네비게이션 바.😀 화면 상단에 위치한 네비게이션 바. 🥹 메인 화면에 표시되고 있는 알림 배너.😀 메인 화면에 표시된 알림 배너. 🥹 페이지 하단에 있는 ‘저장’ 버튼.😀 페이지 하단 ‘저장’ 버튼. 저도 '있는'을 자주 썼는데, 첫 책을 쓸 때 에디터 님의 권유로 빼는 연습을 했습니다. 문장이 더 간결하고 자연스러워질 거예요.

📝 포트폴리오에 ‘있는’을 쓰지 않아도 돼요

Microsoft and Nvidia team up to train one of the world's largest language models

커리어리 친구들, 오늘은 마이크로소프트와 엔비디아의 5,300 억개 파라미터를 포함한 초거대한  AI를 소개하겠습니다.  이 초거대한 AI 기반 언어 모델인 Megatron-Turing Natural Language Generation(MT-NLP)을 훈련했다고 발표했습니다. 

양사는 Turing NLG 17B 및 Megatron-LM 모델의 후속 제품인 MT-NLP에는 5,300억 개의 파라미터가 포함되어 있으며 독해, 상식적인 추론 및 이해를 포함한 광범위한 자연어 작업 집합에서 "비할 데 없는" 정확도를 달성했다고 합니다.  

참으로 거대합니다. GPT-3 가 얼마전까지 무려 1,750억개의 파라미터를 가지고 있으며 인간이 평생 보는 정보보다 많은 데이터를 학습해서 놀라웠는 데, 이젠 5,300억개라니 엄청납니다. 다음 번에는 조 단위 파라미터를 넘길 것으로 예상됩니다. 더 자세한 내용은 기사 링크를 봐 주세요!

VentureBeat

디캠프 직접투자팀 매니저

윤덕진

재단법인 은행권청년창업재단 직접투자팀에서 심사역을 맡고 있습니다.
늘 배우려고 노력하며 더 좋은 일을 더 잘 할 수 있게 힘씁니다.

딥러닝 엔지니어

강지현

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커뮤니케이션

대규모 데이터센터나 서버에서 대규모 언어 모델 또는 멀티모달, 딥러닝 모델에 대한 GPU를 이용한 분산 훈련 및 추론 솔루션 아키텍처를 기업 대상으로 하고 있습니다. 

HPC&AI PreSales

AI 전략경영 MBA

서진호

서진호의 링크드인

Google Cloud Innovators

시나브로의 실리콘 밸리 산책

저의 깃허브

클라우드 또는 하이브리드 컴퓨팅에서 빅데이타 분석과 GPU와 고성능 분산 컴퓨팅 기반의 머신러닝 및 딥러닝, 생성형 AI(LLM/LMM)에 대한 솔루션 아키텍처 컨설팅.

#소프트웨어엔지니어 #데이터사이언스 #Ai #데이터애널리스트 #GPU #분산훈련

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