스타트업 다이어리 : 네이버 블로그

최근에 김형석님이 쓰신 '면접의 질문들'이라는 책 북토크에 다녀왔습니다. 개인적으로 형석님이 올려주시는 글을 열심히 찾아서 읽는 팬인데요. ﻿'면접'이라는 소재에서 출발하긴 했지만, 이 책은 면접만 다루고 있는 책은 아닙니다. 오히려 의사결정, 커뮤니케이션, 메타인지, 회고 등 일잘러에게 필요한 다양한 키워드들을 면접이라는 상황에 잘 녹여서 설명한 '일잘러 가이드북' 같은 느낌이었어요. 우리 모두는 면접자이거나, 면접관일 수 있는데요. 커리어 전반을 돌아보며 한번 읽어보시길 추천하는 책입니다.

최근에 김형석님이 쓰신 '면접의 질문들'이라는 책 북토크에 다녀왔습니다. 개인적으로 형석님이 올려주시는 글을 열심히 찾아서 읽는 팬인데요. ﻿'면접'이라는 소재에서 출발하긴 했지만, 이 책은 면접만 다루고 있는 책은 아닙니다. 오히려 의사결정, 커뮤니케이션, 메타인지, 회고 등 일잘러에게 필요한 다양한 키워드들을 면접이라는 상황에 잘 녹여서 설명한 '일잘러 가이드북' 같은 느낌이었어요. 우리 모두는 면접자이거나, 면접관일 수 있는데요. 커리어 전반을 돌아보며 한번 읽어보시길 추천하는 책입니다.

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[면접의 질문들, 그리고 북토크 이야기]

계란후라이 1132

인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 (4)
본인 경험을 기준으로 의견을 주장하지 말고, 객관적인 근거를 마련하세요.

개인적으로 가장 토론이 재미없는 상대는 자기주장이 강한데, 주장의 근거가 본인 경험인 사람입니다. 주장의 근거가 본인 경험일 때, 잘 납득이 되지 않는 이유는 해당 경험을 우리는 같이 해본 적이 없기 때문입니다.

과거에 어쩌고저쩌고 대단한 경험이 있었다고 해도, 그 경험은 지극히 개인적인 내용일 뿐입니다. 과거에 내가 그거 해봤는데 잘 안되더라는 의견은 그냥 똥 쌀 때 혼자 생각하는 내용입니다. 그것이 자기주장을 뒷받침하는 객관적인 근거가 될 수 없습니다.

나도 알고 너도 아는 사건이거나 다수의 사람들이 개입한 사건이라면 납득이 될 수도 있겠습니다. 과거에 이런 경험을 해봤는데, 그때 함께한 사람들이 0명이었고, 그 결과로 어떤 깨달음이 있었다는 정도의 설명은 최소한 되어야 한 번 생각해 볼만한 의견이라고 받아들일 수 있습니다.

아직 경험이 부족한 인턴이나 신입, 주니어 연차의 사람들이 많이 하는 실수입니다. 자신이 옳다고 주장하고 싶은 의견이 있다면 객관적인 근거를 마련해 보세요. 라떼는 말이야 이야기하는 부장님을 조롱할 것이 아니라 요즘 세대는 그렇게 생각하지 않는다고 밑도 끝도 없이 주장하는 것도 만만치 않게 이상한 논리입니다.

데이터 분석, 데이터 리터러시, 데이터 드리븐 싱킹이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 데이터를 분석할 줄 아는 것 자체로는 아무런 의미가 없습니다. 본인에게 주어진 데이터를 읽고 해석할 줄 알아야 합니다. 그리고 문제를 해결하거나 논리를 주장할 때 근거로 사용하는 것입니다. 데이터 문해력과 데이터적 사고는 학원에서 배운다고 얻어지는 능력이 아닙니다. 평소에 모든 문제와 자신의 생각을 이야기하는 방식을 데이터에 근거한 논리로 연습해야 합니다.

데이터가 무조건 정답을 이야기하진 않습니다. 머릿속에 저장된 데이터를 근거로 이야기하는 직관이 더 정확하게 맞는 경우도 있습니다. 그러나 상대방과 대화할 때 직관을 떠올려 설명하는 경우에도 자신이 생각하는 머릿속 데이터를 논리적으로 설명할 수 있다면 좋겠습니다. 토론에서 승리하는 방식은 굽히지 않는 강한 주장과 목소리 크기가 아니라 논리력이라는 것을 기억하면 좋겠습니다.

오늘도 데이터에 근거한 사고를 연습하여 체화하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1132 인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 (4)본인 경험을 기준으로 의견을 주장하지 말고, 객관적인 근거를 마련하세요.​개인적으로 가장 토론이 재미없는 상대는 자기주장이 강한데, 주장의 근거가 본인 경험인 사람입니다. 주장의 근거가 본인 경험일 때, 잘 납득이 되지 않는 이유는 해당 경험을 우리는 같이 해본 적이 없기 때문입니다.​과거에 어쩌고저쩌고 대단한 경험이 있었다고 해도, 그 경험은 지극히 개인적인 내용일 뿐입니다. 과거에 내가 그거 해봤는데 잘 안되더라는 의견은 그냥 똥 쌀 때 혼자 생각하는 내용입니다. 그것이 자기주장을 뒷받침하는 객관적인 근거가 될 수 없습니다.​나도 알고 너도 아는 사건이거나 다수의 사람들이 개입한 사건이라면 납득이 될 수도 있겠습니다. 과거에 이런 경험을 해봤는데, 그때 함께한 사람들이 0명이었고, 그 결과로 어떤 깨달음이 있었다는 정도의 설명은 최소한 되어야 한 번 생각해 볼만한 의견이라고 받아들일 수 있습니다.​아직 경험이 부족한 인턴이나 신입, 주니어 연차의 사람들이 많이 하는 실수입니다. 자신이 옳다고 주장하고 싶은 의견이 있다면 객관적인 근거를 마련해 보세요. 라떼는 말이야 이야기하는 부장님을 조롱할 것이 아니라 요즘 세대는 그렇게 생각하지 않는다고 밑도 끝도 없이 주장하는 것도 만만치 않게 이상한 논리입니다.​데이터 분석, 데이터 리터러시, 데이터 드리븐 싱킹이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 데이터를 분석할 줄 아는 것 자체로는 아무런 의미가 없습니다. 본인에게 주어진 데이터를 읽고 해석할 줄 알아야 합니다. 그리고 문제를 해결하거나 논리를 주장할 때 근거로 사용하는 것입니다. 데이터 문해력과 데이터적 사고는 학원에서 배운다고 얻어지는 능력이 아닙니다. 평소에 모든 문제와 자신의 생각을 이야기하는 방식을 데이터에 근거한 논리로 연습해야 합니다.​데이터가 무조건 정답을 이야기하진 않습니다. 머릿속에 저장된 데이터를 근거로 이야기하는 직관이 더 정확하게 맞는 경우도 있습니다. 그러나 상대방과 대화할 때 직관을 떠올려 설명하는 경우에도 자신이 생각하는 머릿속 데이터를 논리적으로 설명할 수 있다면 좋겠습니다. 토론에서 승리하는 방식은 굽히지 않는 강한 주장과 목소리 크기가 아니라 논리력이라는 것을 기억하면 좋겠습니다.​오늘도 데이터에 근거한 사고를 연습하여 체화하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 320 번째 편지

조직 내 의사소통을 인체에 비유하면 혈액순환과 같다. 혈액순환을 통해 우리 몸에 필요한 산소와 영양분을 공급하고 이산화탄소와 노폐물을 제거하듯이, 조직 내 의사소통을 통해 필요한 정보를 이해관계자들에게 공유하고 그를 기반으로 올바른 의사결정을 한다. 

또한 보고는 상품의 마케팅과 같이 이해관계자들에게 본인을 알리는 수단이다. 물론 가장 훌륭한 마케팅은 상품 그 자체이듯이 본인의 역량과 태도가 뛰어나면 보고를 다소 못해도 된다. 그러나 일 뿐만 아니라 보고도 잘하면 금상첨화일 것이다.

보고를 잘하는 방법에 대해선 살펴볼 주제가 많지만 이번에는 보고 주기 (빈도수)의 적정성에 대해 이야기하겠다. 

적정 보고 주기는 보고 주기가 길 때와 짧을 때의 문제점을 고려하여 결정해야 한다. 물론 각각의 문제점은 상급자의 성향에 따라 달라진다. 

• 긴 보고 주기의 문제점
보고 주기가 길어지면 재작업이 발생할 가능성이 높아질 뿐 아니라 재작업의 규모도 커진다. 뿐만 아니라 일머리가 없는 사람으로 인식되는 문제도 있다. 이러한 부작용이 있음에도 불구하고 보고 주기가 길어지는 이유는 보고에 대한 부담 때문에 완벽하게 준비하려고 하기 때문이다. 

예상 가능한 상급자의 질문에 근거자료를 준비하지 못하거나 디테일한 참고자료가 없으면 불안한 사람들이 여기에 해당한다. 이런 사람들은 보고 전에 업무의 폭(방향)과 깊이(디테일)를 모두 고려하기 때문에 보고 준비에 긴 시간이 필요하다. 물론 방대하고 디테일한 사전 준비를 선호하는 상급자의 성향도 보고 주기를 길게 하는데 일조한다. 그러나 보고 시작 후 예상하지 못했던 상급자의 첫 질문을 접하면 열심히 준비했던 보고 시나리오는 무용 지물이 된다. 보고서 내용 중에 상급자의 마음에 드는 선택지가 있다면 그나마 다행이지만 방향을 잘못 잡으면 디테일하게 우둔해 보일 뿐이다. 

 • 짧은 보고 주기의 문제점
짧은 보고 주기의 문제점은 사소한 것도 알아서 결정하지 못하고 상급자에게 의존한다는 핀잔 또는 부실해 보이는 준비내용에 대한 두려움이다. 물론 부담되는 보고를 자주 해야 하는 불편함도 있다. 

그러나 자주 보고한다고 싫어하는 상급자는 드물다. 상급자도 업무 우선순위를 고려하여 보고 받는데 시간을 할애했기 때문이다. 보고는 상급자의 의견을 물어보는 자리이기 때문에 사소한 것을 의논한다고 핀잔을 주는 상급자는 드물다. 보고를 불편해하고 두려워하는 나의 마음가짐만 바꾸면 된다. 최악의 경우 상급자의 실망스러운 피드백을 들어도 빨리 수정하여 대응하면 된다. 

• 적정 보고 주기
적정 보고 주기에 대한 정답은 없다. 어떤 부작용 예방을 우선할 것인가의 문제다. 긴 보고 주기와 짧은 보고 주기의 위험은 상급자의 성향도 고려해야 하지만 대부분 자주 보고한다는 느낌이 들 정도로 보고하는 것이 좋다. 자주 보고하는 것의 장점은 다음과 같다.

첫째, 자주 보고하면 이전 내용대비 업데이트 된 내용을 위주로 보고하기 때문에 보고 분량도 적고 내용 이해도 쉬워 보고하는 사람도 보고받는 사람도 편하다. 둘째, 보고 후 상급자의 결정에 따라 업무 진행방향이 바뀌더라도 그 범위나 영향력이 작다. 즉 매를 맞아도 카운터 펀치보다 잽을 맞을 가능성이 높다. 셋째, 상급자의 업무 참여도를 높일 수 있다. 보고를 자주 하면 상급자의 의견을 받기 용이할 뿐 아니라 생각의 차이가 크지 않기 때문에 상급자 의견반영도 쉽다. 상급자의 의견을 많이 반영하면 그만큼 상급자의 참여도가 높아진다. 
 
보고는 목적이 아니고 수단이다. 보고를 통해 상급자와 함께 이슈를 협의하고 올바른 일의 방향을 협의하고 결정한다. 목적성 보고는 완료보고만 해당된다. 그 이전의 모든 보고는 문제를 해결하는 수단인 탐색적인 보고다. 탐색적인 보고는 자주 하는 것이 좋다. 자주 해야 싸게 배울 수 있다. 
 
상급자에 보고하는 것을 즐길수록 의사소통 역량이 향상된다.

조직 내 의사소통을 인체에 비유하면 혈액순환과 같다. 혈액순환을 통해 우리 몸에 필요한 산소와 영양분을 공급하고 이산화탄소와 노폐물을 제거하듯이,&nbsp;조직 내 의사소통을 통해 필요한 정보를 이해관계자들에게 공유하고 그를 기반으로 올바른 의사결정을 한다.&nbsp; 또한 보고는 상품의 마케팅과 같이 이해관계자들에게 본인을 알리는 수단이다. 물론 가장 훌륭한 마케팅은 상품 그 자체이듯이 본인의 역량과 태도가 뛰어나면 보고를 다소 못해도 된다. 그러나 일 뿐만 아니라 보고도 잘하면 금상첨화일 것이다. 보고를 잘하는 방법에 대해선 살펴볼 주제가 많지만 이번에는 보고 주기 (빈도수)의 적정성에 대해 이야기하겠다.&nbsp; 적정 보고 주기는 보고 주기가 길 때와 짧을 때의 문제점을 고려하여 결정해야 한다. 물론 각각의 문제점은 상급자의 성향에 따라 달라진다.&nbsp; • 긴 보고 주기의 문제점보고 주기가 길어지면 재작업이 발생할 가능성이 높아질 뿐 아니라 재작업의 규모도 커진다. 뿐만 아니라 일머리가 없는 사람으로 인식되는 문제도 있다. 이러한 부작용이 있음에도 불구하고 보고 주기가 길어지는 이유는 보고에 대한 부담 때문에 완벽하게 준비하려고 하기 때문이다.&nbsp; 예상 가능한 상급자의 질문에 근거자료를 준비하지 못하거나 디테일한 참고자료가 없으면 불안한 사람들이 여기에 해당한다. 이런 사람들은 보고 전에 업무의 폭(방향)과 깊이(디테일)를 모두 고려하기 때문에 보고 준비에 긴 시간이 필요하다. 물론 방대하고 디테일한 사전 준비를 선호하는 상급자의 성향도 보고 주기를 길게 하는데 일조한다. 그러나 보고 시작 후 예상하지 못했던 상급자의 첫 질문을 접하면 열심히 준비했던 보고 시나리오는 무용 지물이 된다. 보고서 내용 중에 상급자의 마음에 드는 선택지가 있다면 그나마 다행이지만 방향을 잘못 잡으면 디테일하게 우둔해 보일 뿐이다.&nbsp; &nbsp;• 짧은 보고 주기의 문제점짧은 보고 주기의 문제점은 사소한 것도 알아서 결정하지 못하고 상급자에게 의존한다는 핀잔 또는 부실해 보이는 준비내용에 대한 두려움이다. 물론 부담되는 보고를 자주 해야 하는 불편함도 있다.&nbsp; 그러나 자주 보고한다고 싫어하는 상급자는 드물다. 상급자도 업무 우선순위를 고려하여 보고 받는데 시간을 할애했기 때문이다. 보고는 상급자의 의견을 물어보는 자리이기 때문에 사소한 것을 의논한다고 핀잔을 주는 상급자는 드물다. 보고를 불편해하고 두려워하는 나의 마음가짐만 바꾸면 된다. 최악의 경우 상급자의 실망스러운 피드백을 들어도 빨리 수정하여 대응하면 된다.&nbsp; • 적정 보고 주기적정 보고 주기에 대한 정답은 없다. 어떤 부작용 예방을 우선할 것인가의 문제다. 긴 보고 주기와 짧은 보고 주기의 위험은 상급자의 성향도 고려해야 하지만 대부분 자주 보고한다는 느낌이 들 정도로 보고하는 것이 좋다. 자주 보고하는 것의 장점은 다음과 같다. 첫째, 자주 보고하면 이전 내용대비 업데이트 된 내용을 위주로 보고하기 때문에 보고 분량도 적고 내용 이해도 쉬워 보고하는 사람도 보고받는 사람도 편하다. 둘째, 보고 후 상급자의 결정에 따라 업무 진행방향이 바뀌더라도 그 범위나 영향력이 작다. 즉 매를 맞아도 카운터 펀치보다 잽을 맞을 가능성이 높다. 셋째, 상급자의 업무 참여도를 높일 수 있다. 보고를 자주 하면 상급자의 의견을 받기 용이할 뿐 아니라 생각의 차이가 크지 않기 때문에 상급자 의견반영도 쉽다. 상급자의 의견을 많이 반영하면 그만큼 상급자의 참여도가 높아진다.&nbsp;&nbsp;보고는 목적이 아니고 수단이다. 보고를 통해 상급자와 함께 이슈를 협의하고 올바른 일의 방향을 협의하고 결정한다. 목적성 보고는 완료보고만 해당된다. 그 이전의 모든 보고는 문제를 해결하는 수단인 탐색적인 보고다. 탐색적인 보고는 자주 하는 것이 좋다. 자주 해야 싸게 배울 수 있다.&nbsp;&nbsp;상급자에 보고하는 것을 즐길수록 의사소통 역량이 향상된다.&nbsp;

긴 보고 주기 Vs. 짧은 보고 주기

일하는 친구들의 일 수다! '일친구' 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다! 

'일친구' 시즌 1을 들으며 
'나도 함께 대화하고 싶다!'고 생각하셨던 분, 
시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 
시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요. 
2024년의 끝자락, 
일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영! 
<2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?> 주제로 
일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요.
📌일시 : 12월 18일 수요일 저녁 7시~9시 (6시 40분까지 꼭 미리 와주세요.)
📌장소 : 북어위크 (서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호)
📌참가비 : 15,000원 (커피와 간단한 다과가 준비됩니다.)

일친구 공개방송에 초대합니다! 

일하는 친구들의 일 수다! ’일친구‘ 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다!

’일친구‘ 시즌 1을 들으며 ’나도 함께 대화하고 싶다!‘고 생각하셨던 분, 시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요.
2024년의 끝자락, 일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영!

<2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?> 주제로 일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요.

🎙️공개방송 안내
- 일시: 12월 18일 (수) 저녁 7시~9시
- 장소: 북어위크 @_bookaweek_
(서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호)
- 참가비: 15,000원 (커피와 간단한 다과 제공)
*당일 공개방송이 녹음될 예정입니다.

💌 참여 방법
1️⃣ 모집 기간: 12/2(월)~12/8(일)
2️⃣ 방청자 발표: 12/11(수) DM으로 개별 안내 (총 20명 추첨)

일하는 친구들의 일 수다! ’일친구‘ 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다! ’일친구‘ 시즌 1을 들으며 ’나도 함께 대화하고 싶다!‘고 생각하셨던 분, 시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요. 2024년의 끝자락, 일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영! &lt;2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?&gt; 주제로 일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요. 🎙️공개방송 안내 - 일시: 12월 18일 (수) 저녁 7시~9시 - 장소: 북어위크 @_bookaweek_ (서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호) - 참가비: 15,000원 (커피와 간단한 다과 제공) *당일 공개방송이 녹음될 예정입니다. 💌 참여 방법 1️⃣ 모집 기간: 12/2(월)~12/8(일) 2️⃣ 방청자 발표: 12/11(수) DM으로 개별 안내 (총 20명 추첨)

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'일친구' 공개방송에 초대합니다 : )

아크브라우저로 유명한 더 브라우저 컴퍼니가 새롭게 만드는 두번째 프로덕트는 "Dia" 디아 라고 명명되었군요.
완전히 새로운 방향성으로 가…

An early peek at Dia, our second prod… | Snippod

아크 브라우저로 유명한 더브라우저컴퍼니 에서 새롭게 내놓는 2nd Product 의 이름은 "디아 (Dia) 브라우저" 로 명명되었군요. Early Prototype 이지만 기본적으로 AI Auto Agent 로 웹 브라우저에서 해야할 일들을 알아서 해주는 데 초점을 맞추는 것으로 보입니다.

조금 더 자세한 내용 + 데모:
🔗 https://www.snippod.com/snip/9qzj3vkr1hlu

아크 브라우저로 유명한 더브라우저컴퍼니 에서 새롭게 내놓는 2nd Product 의 이름은 "디아 (Dia) 브라우저" 로 명명되었군요. Early Prototype 이지만 기본적으로 AI Auto Agent 로 웹 브라우저에서 해야할 일들을 알아서 해주는 데 초점을 맞추는 것으로 보입니다. 조금 더 자세한 내용 + 데모:🔗 https://www.snippod.com/snip/9qzj3vkr1hlu

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트리를 밝히고 세상을 밝혀요💡

내 트리를 꾸며줘!

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

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

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

colormytree.me

내트꾸 오픈~

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

 - YouTube

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

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

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

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

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

www.youtube.com

리액트 네이티브와 웹뷰의 만남: webview-bridge

계란후라이 1131

인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 (3)
모르는 내용이 생기면 혼자 상상하거나 추측하지 말고, 동료와 리더에게 물어보세요.

인턴 근무 첫날, 사수에게 ‘최근 트렌드 조사’에 대한 업무 요청을 받았습니다. 가장 먼저 무엇부터 시작하겠습니까?
1번 네이버, 구글 트렌드 데이터 확인
2번 지난 뉴스레터 복기
3번 친한 친구에게 물어보기
4번 사수에게 궁금한 점 묻기

정답은 4번입니다. 오늘 이야기 나누고 싶은 주제입니다. 사실 정답이 4번이 아닐 수도 있습니다. 그런데 정답은 4번에 가까워야 합니다. 고객을 만족시킨다는 관점에서 그렇습니다. 고객은 사수이고, 그래서 사수를 만족시키는 것이 일을 하는 목적이라면 정답은 4번이어야 합니다.

일은 사수를 위해 하는 것은 아닙니다. 궁극적으로 조직의 성장에 기여하기 위해 일을 합니다. 그러나 사수와 협력하여 조직에 기여한다고 했을 때, 의도와 목적을 갖고 업무를 요청한 사수의 생각을 정확히 이해하는 것이 가장 먼저 해야 하고, 가장 중요한 행동입니다.

사람에게 상상력이 있습니다. 텍스트를 보고 상상할 수 있는 능력이 있습니다. 사수가 메시지로 업무 요청을 주었다면, 메시지를 읽고 상상합니다. 이 일은 이렇게 하면 어떤 결과를 만들 수 있을지 상상하는 것입니다. 상상은 이전 경험으로 만들어집니다. 그러니까 이전에 해보지 않은 일은 잘 상상이 되지 않습니다. 텍스트를 읽고 이해가 되지 않는다고 하면 머릿속에 상상이 떠오르지 않는 것입니다. 예외적으로 상상력이 풍부하여 이전에 경험해 보지 않은 일도 그릴 수 있는 능력자도 있습니다. 상상력이 풍부하거나 아니거나 모두 자신이 그린 그림이 사수의 그림과 다를 수 있다는 것이 함정입니다.

그럼 사수에게 그림을 더 구체적으로 물어보면 됩니다. 그런데 사람에게 두려움이 있습니다. 이런 걸 물어봐도 될까? 바빠 보이는데 질문하면 귀찮아하지 않을까? 괜히 점수 깎이는 것 아닌가? 별의별 걱정을 상상합니다. 이것은 두려움이라고 생각합니다. 아직 회사 생활이 익숙하지 않아서, 사수라는 사람에 대해서 잘 몰라서, 일을 많이 해본 것은 아니라서 막연한 두려움이 있습니다.

그럴 필요 없습니다. 다 같은 사람입니다. 사수도 과거에 그랬습니다. 그리고 사수도 모르는 내용을 물어봐 주기를 기대하고 있습니다. 바쁜 것은 맞지만 질문을 받는 것이 귀찮지 않습니다. 귀찮아한다면, 그 사수가 잘못된 사람입니다. 그러니까 아무것도 두려워하지 말고 과감하게 이것저것 많이 질문해 보세요.

일을 하는 목적은 일이 완수되어 조직 성장에 기여하는 것입니다. 목적 달성을 위해 사수와 협업이 필요하다면 적극적으로 대화를 통해 내용을 파악하여 추진해야 합니다. ’나’의 자존심과 두려움으로 일을 제대로 처리하지 않는 것이 문제가 됩니다.

오늘 직장에서 새로운 업무를 받는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 부여받는 업무 내용 중 모르는 부분이 있다면 바로 물어서 확인하는 용기를 갖게 되길 바라요.

계란후라이 1131 인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 (3)모르는 내용이 생기면 혼자 상상하거나 추측하지 말고, 동료와 리더에게 물어보세요.​인턴 근무 첫날, 사수에게 ‘최근 트렌드 조사’에 대한 업무 요청을 받았습니다. 가장 먼저 무엇부터 시작하겠습니까?1번 네이버, 구글 트렌드 데이터 확인2번 지난 뉴스레터 복기3번 친한 친구에게 물어보기4번 사수에게 궁금한 점 묻기​정답은 4번입니다. 오늘 이야기 나누고 싶은 주제입니다. 사실 정답이 4번이 아닐 수도 있습니다. 그런데 정답은 4번에 가까워야 합니다. 고객을 만족시킨다는 관점에서 그렇습니다. 고객은 사수이고, 그래서 사수를 만족시키는 것이 일을 하는 목적이라면 정답은 4번이어야 합니다.​일은 사수를 위해 하는 것은 아닙니다. 궁극적으로 조직의 성장에 기여하기 위해 일을 합니다. 그러나 사수와 협력하여 조직에 기여한다고 했을 때, 의도와 목적을 갖고 업무를 요청한 사수의 생각을 정확히 이해하는 것이 가장 먼저 해야 하고, 가장 중요한 행동입니다.​사람에게 상상력이 있습니다. 텍스트를 보고 상상할 수 있는 능력이 있습니다. 사수가 메시지로 업무 요청을 주었다면, 메시지를 읽고 상상합니다. 이 일은 이렇게 하면 어떤 결과를 만들 수 있을지 상상하는 것입니다. 상상은 이전 경험으로 만들어집니다. 그러니까 이전에 해보지 않은 일은 잘 상상이 되지 않습니다. 텍스트를 읽고 이해가 되지 않는다고 하면 머릿속에 상상이 떠오르지 않는 것입니다. 예외적으로 상상력이 풍부하여 이전에 경험해 보지 않은 일도 그릴 수 있는 능력자도 있습니다. 상상력이 풍부하거나 아니거나 모두 자신이 그린 그림이 사수의 그림과 다를 수 있다는 것이 함정입니다.​그럼 사수에게 그림을 더 구체적으로 물어보면 됩니다. 그런데 사람에게 두려움이 있습니다. 이런 걸 물어봐도 될까? 바빠 보이는데 질문하면 귀찮아하지 않을까? 괜히 점수 깎이는 것 아닌가? 별의별 걱정을 상상합니다. 이것은 두려움이라고 생각합니다. 아직 회사 생활이 익숙하지 않아서, 사수라는 사람에 대해서 잘 몰라서, 일을 많이 해본 것은 아니라서 막연한 두려움이 있습니다.​그럴 필요 없습니다. 다 같은 사람입니다. 사수도 과거에 그랬습니다. 그리고 사수도 모르는 내용을 물어봐 주기를 기대하고 있습니다. 바쁜 것은 맞지만 질문을 받는 것이 귀찮지 않습니다. 귀찮아한다면, 그 사수가 잘못된 사람입니다. 그러니까 아무것도 두려워하지 말고 과감하게 이것저것 많이 질문해 보세요.​일을 하는 목적은 일이 완수되어 조직 성장에 기여하는 것입니다. 목적 달성을 위해 사수와 협업이 필요하다면 적극적으로 대화를 통해 내용을 파악하여 추진해야 합니다. ’나’의 자존심과 두려움으로 일을 제대로 처리하지 않는 것이 문제가 됩니다.​오늘 직장에서 새로운 업무를 받는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 부여받는 업무 내용 중 모르는 부분이 있다면 바로 물어서 확인하는 용기를 갖게 되길 바라요.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 319 번째 편지

1
아직 하고 싶은 일을 찾지 못했더라도 괜찮다.

2
다른 사람의 Must를 도우며 일을 해나가는 동안 자연스럽게 Can의 일이 나타날 것이다.

3
그리고 Can이 쌓이다 보면 언젠가 자신만의 Will과 마주하게 될 것이다.

4
다른 사람에게 인정받고 싶은 초조한 마음에 자신에게 맞지 않는 다른 사람의 Will을 가져다 쓰지는 말자.

#프로세스이코노미

1 아직 하고 싶은 일을 찾지 못했더라도 괜찮다. ​ ​2 다른 사람의 Must를 도우며 일을 해나가는 동안 자연스럽게 Can의 일이 나타날 것이다. ​ ​3 그리고 Can이 쌓이다 보면 언젠가 자신만의 Will과 마주하게 될 것이다. ​ ​4 다른 사람에게 인정받고 싶은 초조한 마음에 자신에게 맞지 않는 다른 사람의 Will을 가져다 쓰지는 말자. #프로세스이코노미

< Must와 Can은 반드시 Will로 이어진다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223668827507

일 하다 눈이 가는 소식을 큐레이션해서 공유합니다

TREND REPORT "2024년 11월에 본 것"

무거운 눈에 불편했던 것들은 다시 원래 자리로 돌아왔는지요? 저는 오랜만에 재택근무라는 제도에 대해 생각해 봤습니다. 지금 회사를 다니기 전까지 약 4년 넘게 재택근무로 일을 하다 매일 출퇴근을 하면서 생산성을 관리하는 균형감각을 어떻게 가질 수 있을까 고민한 날들이 많았는데요. 눈이 쌓인 길을 걸으며 미끄러지지 않으려 균형을 잡으려고 하면서도 배차간격을 가늠하기도 어려운 빨간색 광역버스를 놓칠까, 발걸음을 재촉했던 경험이 강렬했기 때문입니다. 건조한 눈에 비해 무거운 눈은 3배 더 무겁다고 합니다. 비가 될까, 눈이 될까 고민하는 사이에 눈 속에 비가 가득 찼기 때문인데요. 애매해지면 몸이 무거워지는 것 같습니다. 내가 옳다고 생각하는 가치를 좌고우면 하지 않고 한 발씩 내딛는 마음으로 12월을 맞이하시면 어떨까요? 사진은 출근에 실패하고 집으로 돌아가는 길에 발견한 설렘의 순간입니다.

아! 2024년이 가기 전에 부탁드리고 싶은 게 한 가지 있습니다. 제가 인스타그램에 레드버스백맨 (@redbusbagman) 계정을 만들어 둔지는 오래되었지만 매주 1개의 포스팅을 올리기로 다짐을 했거든요! 잠깐 시간을 내서 팔로우를 해주신다면 그것만으로 관심과 애정을 느끼기에 충분할 것 같습니다. 매달 1번씩 뉴스레터로, 매주 1번은 인스타그램에서 만나요! ✨

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 그들이 사는 세상에서 조용히 멈춰버린 아크 🚥
2️⃣ 현대카드는 애플페이 도입으로 어떤 효과를 얻었을까? 🧃
3️⃣ 좋은 질문의 특징 🙋🏻‍♂️
4️⃣ 나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것 ⏳
5️⃣ 키오스크 디지털 소외 현상, 화면 개선이 답일까? 🍟
6️⃣ 우리는 왜 사용자의 진짜 니즈를 놓치는가 🍽️

https://maily.so/redbusbagman/posts/1gz2410xr3q

무거운 눈에 불편했던 것들은 다시 원래 자리로 돌아왔는지요? 저는 오랜만에 재택근무라는 제도에 대해 생각해 봤습니다. 지금 회사를 다니기 전까지 약 4년 넘게 재택근무로 일을 하다 매일 출퇴근을 하면서 생산성을 관리하는 균형감각을 어떻게 가질 수 있을까 고민한 날들이 많았는데요. 눈이 쌓인 길을 걸으며 미끄러지지 않으려 균형을 잡으려고 하면서도 배차간격을 가늠하기도 어려운 빨간색 광역버스를 놓칠까, 발걸음을 재촉했던 경험이 강렬했기 때문입니다. 건조한 눈에 비해 무거운 눈은 3배 더 무겁다고 합니다. 비가 될까, 눈이 될까 고민하는 사이에 눈 속에 비가 가득 찼기 때문인데요. 애매해지면 몸이 무거워지는 것 같습니다. 내가 옳다고 생각하는 가치를 좌고우면 하지 않고 한 발씩 내딛는 마음으로 12월을 맞이하시면 어떨까요? 사진은 출근에 실패하고 집으로 돌아가는 길에 발견한 설렘의 순간입니다. 아! 2024년이 가기 전에 부탁드리고 싶은 게 한 가지 있습니다. 제가 인스타그램에 레드버스백맨 (@redbusbagman) 계정을 만들어 둔지는 오래되었지만 매주 1개의 포스팅을 올리기로 다짐을 했거든요! 잠깐 시간을 내서 팔로우를 해주신다면 그것만으로 관심과 애정을 느끼기에 충분할 것 같습니다. 매달 1번씩 뉴스레터로, 매주 1번은 인스타그램에서 만나요!&nbsp;✨ [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 그들이 사는 세상에서 조용히 멈춰버린 아크 🚥2️⃣ 현대카드는 애플페이 도입으로 어떤 효과를 얻었을까? 🧃3️⃣ 좋은 질문의 특징 🙋🏻‍♂️4️⃣ 나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것 ⏳5️⃣ 키오스크 디지털 소외 현상, 화면 개선이 답일까? 🍟6️⃣ 우리는 왜 사용자의 진짜 니즈를 놓치는가 🍽️ https://maily.so/redbusbagman/posts/1gz2410xr3q

레드버스백맨

《46번째 뉴스레터를 어찌어찌 어김없이 보냈습니다》

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

TensorFlow

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

[Dev]모든 개발자가 마스터해야 할 7가지 AI 프레임워크!

Your Resume App

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

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

https://resume.realerror.com/

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resume.realerror.com

IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

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

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

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

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

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

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

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

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

학교와 커리어의 차이점

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

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

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

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

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

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

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

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

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

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

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

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

2024년 이력서 업데이트

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

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

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

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

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

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


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

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

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

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

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

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

velog.io

자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

중앙일보의 고품격 주간 경제지

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

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

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

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

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

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

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

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

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

포브스 코리아

《고객 경험(Customer eXperience)은 내부로부터》

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

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

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

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

#엔드말라리아

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

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

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

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

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

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

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

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더

Why Walmart is seeing a rise in sales for tops, but not bottoms during the coronavirus crisis

[코로나 패션]

코로나 기간 동안에 상의 패션 아이템은 판매량이 오르고, 하의 패션 아이텀은 팔리지 않았다는 재미있는 뉴스. 재택근무의 여파로 패션계가 죽을 것이라 예상했는데 각자 저마다의 이유로 자택근무에 최적화된 TPO를 맞춰가며 살고 있는듯 하다. 이 시국에도 옷을 살 사람은 어떻게든 삼..ㅇㅇ. 코로나가 장기화되면 '화상 화면 빨 잘받는 블라우스' 등이 생길지도 모르겠다는 생각. 코로나가 터지고 나이키 주식부터 팔았는데 그것은 참 잘한 일이구나.

학생

성병호

유망주 중 최고는 브랜딩유망주

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

서동환

대표

정보방송학과

언론홍보대학원 광고 PR

배은지

종합광고대행사 셜록컴퍼니 대표이자 광고/홍보/마케팅 전문 컨설턴트로 활동 중. 주로 온라인 트렌드에서 인사이트를 얻고, 크리에이티브들로 돈을 번다. 오징어잡이배의 빛 같이 밝은 에너지로 생각이 닿는 곳에 쓰임이 되며 자유로운 인생을 살기 위해 노력하는 자발적 아웃사이더

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