1. 슬프지만, 콘텐츠 업계 침체는 계속 이어질 겁니다 ㅠ  2. 숏폼의 영향력은 더욱 커질 겁니다.  3. 출판 업계에서는 뉴 에이지 시대가 펼쳐질 겁니다.  4. K-팝에 대해 이해하는 것은 앞으로 모든 산업에서 중요한 문제가 될 겁니다.  5. 인재의 중요성이 커질 것이고, 이에 따라 리더십의 역할도 중요해질 겁니다.  6. AI로 무장한 개인 창작자

썸원의 2025년 콘텐츠 비즈니스 전망

1. 슬프지만, 콘텐츠 업계 침체는 계속 이어질 겁니다 ㅠ

2. 숏폼의 영향력은 더욱 커질 겁니다.

3. 출판 업계에서는 뉴 에이지 시대가 펼쳐질 겁니다.

4. K-팝에 대해 이해하는 것은 앞으로 모든 산업에서 중요한 문제가 될 겁니다.

5. 인재의 중요성이 커질 것이고, 이에 따라 리더십의 역할도 중요해질 겁니다.

6. AI로 무장한 개인 창작자들이 두각을 나타낼 겁니다.

7. 동영상 스트리밍 시장에서는 넷플릭스와 유튜브의 지배력이 더욱 커질 겁니다.

8. 개별 크리에이터이든, 콘텐츠 회사든, 멤버십을 구축할 수 있느냐 없느냐는 중요한 문제로 부각될 겁니다.

9. 어려운 상황에서 효율성을 추구하며 살아남는 것이 중요해질 것이고, 이 과정에서 혼자 잘 났다고 으스대는 창작자보다는, 다정한 크리에이터가 살아남을 겁니다.

++ 마지막으로, 저도 열심히 살아남아보겠습니다. 관련해 자세한 내용은 멤버십 아티클로 정리해서 공유드릴 예정이옵고, 12월 멤버십 막차 탑승가능합니다 😉

#오늘의아무말 #막차탑승은_댓글에서

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/243

1. 슬프지만, 콘텐츠 업계 침체는 계속 이어질 겁니다 ㅠ 2. 숏폼의 영향력은 더욱 커질 겁니다. 3. 출판 업계에서는 뉴 에이지 시대가 펼쳐질 겁니다. 4. K-팝에 대해 이해하는 것은 앞으로 모든 산업에서 중요한 문제가 될 겁니다. 5. 인재의 중요성이 커질 것이고, 이에 따라 리더십의 역할도 중요해질 겁니다. 6. AI로 무장한 개인 창작자들이 두각을 나타낼 겁니다. 7. 동영상 스트리밍 시장에서는 넷플릭스와 유튜브의 지배력이 더욱 커질 겁니다. 8. 개별 크리에이터이든, 콘텐츠 회사든, 멤버십을 구축할 수 있느냐 없느냐는 중요한 문제로 부각될 겁니다. 9. 어려운 상황에서 효율성을 추구하며 살아남는 것이 중요해질 것이고, 이 과정에서 혼자 잘 났다고 으스대는 창작자보다는, 다정한 크리에이터가 살아남을 겁니다. ++ 마지막으로, 저도 열심히 살아남아보겠습니다. 관련해 자세한 내용은 멤버십 아티클로 정리해서 공유드릴 예정이옵고, 12월 멤버십 막차 탑승가능합니다 😉 #오늘의아무말 #막차탑승은_댓글에서 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/243

Brunch Story

이번에도 미친 척 질러보는, 썸원의 2025년 콘텐츠 비즈니스 전망

막차 탑승은 여기서 https://booking.naver.com/booking/5/bizes/425609/items/6319370/

리더가 모든 지시나 업무가 다 중요하다는 식의 메시지를 전달하고 있다거나, 간단한 수준(또는 그렇게 여기는)의 업무지시는 별 문제가 되지 않는다 여겨 빠른 결과물을 요구한다면? 구성원들 입장에서는 업무 우선순위에 혼선이 발생할 수 밖에 없고, 조금만 지나도 업무를 숙제처럼 쳐내는 상황에 내몰리게 됩니다. 만일 이 상황이 지속되어 구성원들이 이를 체념하는 수준에 이른다면, 중장기적으로는 조직의 위기를 초래하는 시그널로 받아들여야 한다고 봅니다. 더구나 그 업무들이 목표와 어떻게 align 되는지 잘 이해되지 못한 채 지속적으로 강요될 경우, 그 hidden cost들이 구성원들의 내적동기를 깎아 내리고 결국 조직의 성과와 성장을 저해할 수 밖에 없습니다.

비즈니스에 있어서 빠른 의사결정과 실행은 매우 중요합니다. 그러나 이에 앞서 구성원들이 그 의사결정이 왜, 어떤 맥락에서 빠른 실행이 필요한지에 대해 분명하게 이해하고 공감하는 것이야말로 더 빠른 실행의 원동력이 되는 것 아닐까요. 그럼에도 많은 리더들이 이를 놓치는 것 같습니다. 그저 빠르기만 한 것과 모두가 한 방향으로 빠르게 움직이는 것, 둘 중에 어떤 방법이 시너지와 성과를 낼지는 너무나 자명합니다.

이러한 구성원들 간의 목표 공유와 공감은 리더의 관념과 말로만 이루어지는 것이 아니기에, 구체적으로 어떤 장치와 프로세스를 통해 형성해 갈지에 대해 고민해야만 합니다. 그리고 일회성 전달이 아니라, 의사결정 기준과 일하는 방식에 있어서 일관성 있게 적용해가는 지속적인 노력이 필요하고요. 그리고 이것이 다함께 힘을 합쳐 의미있는 성과와 성취를 이루어내는 조직문화로 정착되어야 합니다.

이런 조직 문화는 people 조직이 선언하고 가이드 한다고 해서 달성할 수 있는 것이 아닙니다. 각 상황에 맞게 구체적인 방법을 고민하고 시행착오를 거쳐가며 개선해나가야 하는 리더들의 중요한 역할이자 의무 아닐까요.

이미지 출처: Trustworthy Online Controlled Experiments, Ron Kohavi / Diane Tang / Ya Xu

리더가 모든 지시나 업무가 다 중요하다는 식의 메시지를 전달하고 있다거나, 간단한 수준(또는 그렇게 여기는)의 업무지시는 별 문제가 되지 않는다 여겨 빠른 결과물을 요구한다면? 구성원들 입장에서는 업무 우선순위에 혼선이 발생할 수 밖에 없고, 조금만 지나도 업무를 숙제처럼 쳐내는 상황에 내몰리게 됩니다. 만일 이 상황이 지속되어 구성원들이 이를 체념하는 수준에 이른다면, 중장기적으로는 조직의 위기를 초래하는 시그널로 받아들여야 한다고 봅니다. 더구나 그 업무들이 목표와 어떻게 align 되는지 잘 이해되지 못한 채 지속적으로 강요될 경우, 그 hidden cost들이 구성원들의 내적동기를 깎아 내리고 결국 조직의 성과와 성장을 저해할 수 밖에 없습니다. 비즈니스에 있어서 빠른 의사결정과 실행은 매우 중요합니다. 그러나 이에 앞서 구성원들이 그 의사결정이 왜, 어떤 맥락에서 빠른 실행이 필요한지에 대해 분명하게 이해하고 공감하는 것이야말로 더 빠른 실행의 원동력이 되는 것 아닐까요. 그럼에도 많은 리더들이 이를 놓치는 것 같습니다. 그저 빠르기만 한 것과 모두가 한 방향으로 빠르게 움직이는 것, 둘 중에 어떤 방법이 시너지와 성과를 낼지는 너무나 자명합니다. 이러한 구성원들 간의 목표 공유와 공감은 리더의 관념과 말로만 이루어지는 것이 아니기에, 구체적으로 어떤 장치와 프로세스를 통해 형성해 갈지에 대해 고민해야만 합니다. 그리고 일회성 전달이 아니라, 의사결정 기준과 일하는 방식에 있어서 일관성 있게 적용해가는 지속적인 노력이 필요하고요. 그리고 이것이 다함께 힘을 합쳐 의미있는 성과와 성취를 이루어내는 조직문화로 정착되어야 합니다. 이런 조직 문화는 people 조직이 선언하고 가이드 한다고 해서 달성할 수 있는 것이 아닙니다. 각 상황에 맞게 구체적인 방법을 고민하고 시행착오를 거쳐가며 개선해나가야 하는 리더들의 중요한 역할이자 의무 아닐까요. 이미지 출처: Trustworthy Online Controlled Experiments, Ron Kohavi / Diane Tang / Ya Xu

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

1
'살면서 피크를 만드는 게 아니다.'

2
2012년 이어령 선생이 한창 잘나가던 전 명지대 교수 김정운 소장에게 했다는 말입니다.

3
피크, 성공의 가장 큰 특성은 희귀성입니다.

4
어떤 측면에서건 성공했다는 말을 들으려면 그 분야에서 소수만이 할 수 있는 일을 했을 때라야 합니다.

5
성공의 또 다른 특징은 비지속성입니다. 좋은 때는 한때입니다.

6
바꿔서 생각하면 실패도 한때입니다.

#쿨하게생존하라

1 '살면서 피크를 만드는 게 아니다.' ​ ​2 2012년 이어령 선생이 한창 잘나가던 전 명지대 교수 김정운 소장에게 했다는 말입니다. ​ ​3 피크, 성공의 가장 큰 특성은 희귀성입니다. ​ ​4 어떤 측면에서건 성공했다는 말을 들으려면 그 분야에서 소수만이 할 수 있는 일을 했을 때라야 합니다. ​ ​5 성공의 또 다른 특징은 비지속성입니다. 좋은 때는 한때입니다. ​ ​6 바꿔서 생각하면 실패도 한때입니다. #쿨하게생존하라 ​ ​

< 성공과 실패의 공통점 = '모두 지나간다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223667601747

안녕하세요.데이터 엔지니어 주형권입니다. 오늘은 보편적인(?) 이야기를 하려고 합니다. 데이터 엔지니어를 준비하시거나 데이터 엔지니어를 이제 막 시작하신 분들에게 드리는 이야기입니다. 데이터 엔지니어를 시작하려고 하거나 시작했을 때 많은 사람들이 느끼는 이질감과 내가 생각했던 일이 아닌데?라고 생각 하는 분들이 많이들 계실 거 같아서, 10년 넘은 경력자의 입장에서 말씀드리고자 합니다. 실제 경력자분들은 공감되는 내용도 있고 공감이 가지 않는 내용도 있을 수 있으니 재미로 봐주시면 좋겠습니다. 1. 데이터 엔지니어는 노가다다 데이터 엔지니어를 시작하실 때 많은 학원과 많은 언론에서 고액 연봉과 미래에 유망한 직업이며 많은 사람들의 선망의 대상이라고 광고합니다. 화려한 모습만을 내세우며 많은 사람들에게 매..

데이터 엔지니어를 준비하거나 이제 막 시작 하는 분들에게

데이터 분석가로 일하다보면 가장 빈번하게 마주치는 직군이 데이터 엔지니어인 것 같습니다. 일하다 보면 자연스럽게 서로의 업무 영역이 겹치기도 하는 편이고 (분석가들이 데이터 파이프라인 관련 작업을 하기도 하고, 엔지니어들이 데이터 분석을 하기도 하죠), 그런 의미에서 서로의 업무에 대해 잘 이해하면 할수록 전사적인 시너지가 날 수 있는 것 같아요. 데이터 엔지니어를 시작하려는 분들을 위해 쓴 글이지만, 데이터 엔지니어와 협업하는 분석가들이 한번 정도 읽어보면 좋은 글입니다.

데이터 분석가로 일하다보면 가장 빈번하게 마주치는 직군이 데이터 엔지니어인 것 같습니다. 일하다 보면 자연스럽게 서로의 업무 영역이 겹치기도 하는 편이고 (분석가들이 데이터 파이프라인 관련 작업을 하기도 하고, 엔지니어들이 데이터 분석을 하기도 하죠), 그런 의미에서 서로의 업무에 대해 잘 이해하면 할수록 전사적인 시너지가 날 수 있는 것 같아요. 데이터 엔지니어를 시작하려는 분들을 위해 쓴 글이지만, 데이터 엔지니어와 협업하는 분석가들이 한번 정도 읽어보면 좋은 글입니다.

데이터엔지니어 주형권

[데이터 엔지니어를 준비하거나 이제 막 시작하는 분들에게]

특강에서 꺼낸 4가지 무기의 질문과 이야기

1. 의도한 경험을 전달한다는 것은?
먼저 전하고자 하는 ‘메시지’가 있어야 한다.

2. 좋은 공간이란?
어떤 공간을 만들 때 그 공간에서 어떤 경험을 하고
공감할 것인지가 나로부터 있어야 한다.
“좋은 공간은 그곳의 음식을 닮았다”

2. 반드시 필요한 한 가지는?
그곳만의 ‘기준점’과 ’문화’는 반드시 필요하다.
“스킬 그 이상으로 필요한 것은 ’마인드셋‘”

3. 좋은 경험이란?
내가 가진 좋은 경험을 전할 때 생기는 것.
모수의 타코는 안성재 셰프의 개인적인 경험으로부터 탄생했다.
”개인적인 것이 시대의 스타일이 된다.“

4. 최고의 고객경험은?
고객의 의도를 알아차리고 먼저 준비해두는 것.
“편안함이 진정한 럭셔리다.”

메모에서 꺼내왔어요.
도움이 되셨다면 다른 분들 이야기도 담아올게요🚀

특강에서 꺼낸 4가지 무기의 질문과 이야기 1. 의도한 경험을 전달한다는 것은?먼저 전하고자 하는 ‘메시지’가 있어야 한다. 2. 좋은 공간이란?어떤 공간을 만들 때 그 공간에서 어떤 경험을 하고공감할 것인지가 나로부터 있어야 한다.“좋은 공간은 그곳의 음식을 닮았다” 2. 반드시 필요한 한 가지는?그곳만의 ‘기준점’과 ’문화’는 반드시 필요하다.“스킬 그 이상으로 필요한 것은 ’마인드셋‘” 3. 좋은 경험이란?내가 가진 좋은 경험을 전할 때 생기는 것.모수의 타코는 안성재 셰프의 개인적인 경험으로부터 탄생했다.”개인적인 것이 시대의 스타일이 된다.“ 4. 최고의 고객경험은?고객의 의도를 알아차리고 먼저 준비해두는 것.“편안함이 진정한 럭셔리다.” 메모에서 꺼내왔어요.도움이 되셨다면 다른 분들 이야기도 담아올게요🚀

흑백요리사 모수 안성재 셰프의 무기

1
기획자나 디자이너는 서비스를 만들 때 자연스레 이 일에 이미 익숙해진 자신을 기준으로 삼을 때가 많습니다.

2
하지만 특정할 수 없는 다수가 쓰는 서비스인만큼, 관여도가 거의 없는 사용자의 눈으로 서비스를 바라봐야 합니다.

3
이유는 단순합니다. 그런 사람들이 우리가 만드는 서비스를 가장 많이 이용하고 구매하기 때문입니다.

4
그들이 네이버나 카카오톡을 보고 어떤 느낌을 받을지가 중요합니다.

5
일반 사용자가 카카오톡의 노란색이 살짝 어두워진 걸 눈치챌까요?

6
서비스에 아무 관심 없는 사람들이 카카오톡의 광고 위치가 3픽셀 밀린 걸 알아차릴까요?

7
공감은 우리의 타깃 고객이 알아볼 것과 그렇지 못할 것을 구분하고, 그들의 잠재의식 속에 남을 잔상을 유추할 때 시작됩니다.

#일의감각

1 기획자나 디자이너는 서비스를 만들 때 자연스레 이 일에 이미 익숙해진 자신을 기준으로 삼을 때가 많습니다. ​ ​2 하지만 특정할 수 없는 다수가 쓰는 서비스인만큼, 관여도가 거의 없는 사용자의 눈으로 서비스를 바라봐야 합니다. ​ ​3 이유는 단순합니다. 그런 사람들이 우리가 만드는 서비스를 가장 많이 이용하고 구매하기 때문입니다. ​ ​4 그들이 네이버나 카카오톡을 보고 어떤 느낌을 받을지가 중요합니다. ​ ​5 일반 사용자가 카카오톡의 노란색이 살짝 어두워진 걸 눈치챌까요? ​ ​6 서비스에 아무 관심 없는 사람들이 카카오톡의 광고 위치가 3픽셀 밀린 걸 알아차릴까요? ​ ​7 공감은 우리의 타깃 고객이 알아볼 것과 그렇지 못할 것을 구분하고, 그들의 잠재의식 속에 남을 잔상을 유추할 때 시작됩니다. #일의감각

< 3픽셀 차이를 아는 사람은 당신뿐이다. 사용자들은 관심없다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223677168573

1
사람을 바꾸는 비밀은 단순하다.

2
바깥의 빛을 비추면 그 빛대로 몸속 수백억 개의 세포들이 따라 움직이고, 내면의 빛을 비추면 그 빛대로 몸속 수백억 개의 세포들은 다시 움직인다.

3
초점을 '내면'에 비추면 된다. 결국 자신이 '에너지'라는 것을 깨달으면 된다.

4
누구나 1개를 완벽하게 완성해서 1만 배로 증폭시킬 수 있다. 궤도를 이탈하지만 않는다면 궤도는 계속 다음 궤도를 끌어당길 테니 말이다.

5
1단계 1개의 입자가 2단계 2개의 입자를 끌어당기는 힘은 처음에는 약해서 이탈하기 쉽다.

6
하지만 14단계 8,192개의 원자가 15단계 16,384개의 원자를 끌어당기는 힘은 서로가 서로를 엄청난 힘으로 당기고 있기 때문에 쉬이 이탈하지 않는다.

7
그 끌어당김은 행성 간의 끌어당김에 비유될 정도였다.

8
성공한 사람들은 궤도에 올라탄 자들이었다.

#더레이저

1 사람을 바꾸는 비밀은 단순하다. ​ ​2 바깥의 빛을 비추면 그 빛대로 몸속 수백억 개의 세포들이 따라 움직이고, 내면의 빛을 비추면 그 빛대로 몸속 수백억 개의 세포들은 다시 움직인다. ​ ​3 초점을 '내면'에 비추면 된다. 결국 자신이 '에너지'라는 것을 깨달으면 된다. ​ ​4 누구나 1개를 완벽하게 완성해서 1만 배로 증폭시킬 수 있다. 궤도를 이탈하지만 않는다면 궤도는 계속 다음 궤도를 끌어당길 테니 말이다. ​ ​5 1단계 1개의 입자가 2단계 2개의 입자를 끌어당기는 힘은 처음에는 약해서 이탈하기 쉽다. ​ ​6 하지만 14단계 8,192개의 원자가 15단계 16,384개의 원자를 끌어당기는 힘은 서로가 서로를 엄청난 힘으로 당기고 있기 때문에 쉬이 이탈하지 않는다. ​ ​7 그 끌어당김은 행성 간의 끌어당김에 비유될 정도였다. ​ ​8 성공한 사람들은 궤도에 올라탄 자들이었다. #더레이저

< 끌어당김의 법칙: 성공 궤도의 비밀 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223666638638

1
자신의 머리만으로 상품을 완성하려 하지 않는가?

2
상품 개발에 지나치게 시간을 쏟지 않는가?

3
해당 상품에 대한 평가는 시장에 내놓은 후에야 알 수 있다. 그러므로 일찌감치 시장에 조언을 구하는 것이 현명하다.

4
처음부터 완벽한 상태로 태어난 상품은 없다. 뭐가 됐든 개선될 여지를 남겨두어야 한다.

5
우수한 상품은 고객의 손에 의해 개선된다. 진짜 우수한 상품은 고객과 함께 만들어가는 것이다.

6
상품 개발은 끝이 없다. 영원히 이어지는 것이다.

7
사장의 일은 이 자체를 즐기는 것이다.

#사장의일

1 자신의 머리만으로 상품을 완성하려 하지 않는가? ​ ​2 상품 개발에 지나치게 시간을 쏟지 않는가? ​ ​3 해당 상품에 대한 평가는 시장에 내놓은 후에야 알 수 있다. 그러므로 일찌감치 시장에 조언을 구하는 것이 현명하다. ​ ​4 처음부터 완벽한 상태로 태어난 상품은 없다. 뭐가 됐든 개선될 여지를 남겨두어야 한다. ​ ​5 우수한 상품은 고객의 손에 의해 개선된다. 진짜 우수한 상품은 고객과 함께 만들어가는 것이다. ​ ​6 상품 개발은 끝이 없다. 영원히 이어지는 것이다. ​ ​7 사장의 일은 이 자체를 즐기는 것이다. ​ #사장의일

< 빨리 시장에 내놓고, 개선하라 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223661993298

2024년 가을학기에 산호세 주립대 응용 데이터 과학 석사 과정에서 "DATA 226 Data Warehouse and Data Pipelines"이라는 과목을 가르치면서 그동안 17주 과정으로 가르쳤다. 희한하게 판데믹 전에는 이런 내용도 회사 주니어들 혹은 자문하면서 설명하느라 영어로 되어있는 컨텐츠였는데 한국에 있는 분들 대상으로 지난 3-4년 가르치면서 다 한국어로 바꿨다가 이번 강의 때문에 다시 다 영어로 바꿨다.

가르치면서 다시 한번 나는 선생/교수가 맞는 일이란 깨달았지만 동시에 세상이 바뀌고 있는데 이런 식으로 가르치는 것이 맞는지에 대한 큰 의구심을 갖게 되었다. 산호세 주립대는 취업에 집중하는 학교인데도 현실과는 거리가 있다. 예를 들면 GenAI를 사용해 숙제 하는 것을 허용할 것인지 여부인데 개인적으로는 상관할 필요가 없다는 생각이지만 학교 차원에서 어떤 정책이나 원칙이 정해져 있지는 않다.

참고로 커리큘럼은 아래처럼 만들어서 이제 15주차가 끝났다.

 1.  Data System Overview
 2.  Data Warehouse Overview
 3.  Data Warehouse Deepdive (Snowflake)
 4.  Advanced SQLs on Snowflake
 5.  Data Pipeline Overview
 6.  Airflow Overview
 7.  Midterm exam
 8.  Advanced Airflow
 9.  ELT Overview
 10. ELT Deepdive (dbt)
 11. NoSQL Overview (VectorDB)
 12. Big Data Processing (Spark)
 13. Streaming Data Overview (Kafka)
 14. End-to-end Data System & Guest Speaker
 15. Thanksgiving Break
 16. Group Project Presentation
 17. Final exam

77명의 학생을 두 클래스 나눠서 목금 오후 3시부터 6시까지 가르쳤고, 총 10번의 숙제를 냈으며, 두 번의 2인 1조 단기 프로젝트가 있었고 다음 주에 4인 1조 장기 프로젝트 발표가 있고 마지막 주에 기말 고사를 보면 끝난다. 단기 프로젝트를 하는 걸 보면 확실히 현업 경력이 있는 친구들이 잘 한다. 잘한 팀이 많았지만 GitHub에 잘 정리해 올린 팀 두 곳만 소개하면 아래와 같다.

https://github.com/SreenidhiHayagreevan/data226-lab2
https://github.com/sadhvi-singh/CryptoStream_Analytics

다음 주 그룹 프로젝트 발표에서는 어떤 결과물이 나올지 자뭇 기대된다.

2024년 가을학기에 산호세 주립대 응용 데이터 과학 석사 과정에서 "DATA 226 Data Warehouse and Data Pipelines"이라는 과목을 가르치면서 그동안 17주 과정으로 가르쳤다. 희한하게 판데믹 전에는 이런 내용도 회사 주니어들 혹은 자문하면서 설명하느라 영어로 되어있는 컨텐츠였는데 한국에 있는 분들 대상으로 지난 3-4년 가르치면서 다 한국어로 바꿨다가 이번 강의 때문에 다시 다 영어로 바꿨다. 가르치면서 다시 한번 나는 선생/교수가 맞는 일이란 깨달았지만 동시에 세상이 바뀌고 있는데 이런 식으로 가르치는 것이 맞는지에 대한 큰 의구심을 갖게 되었다. 산호세 주립대는 취업에 집중하는 학교인데도 현실과는 거리가 있다. 예를 들면 GenAI를 사용해 숙제 하는 것을 허용할 것인지 여부인데 개인적으로는 상관할 필요가 없다는 생각이지만 학교 차원에서 어떤 정책이나 원칙이 정해져 있지는 않다. 참고로 커리큘럼은 아래처럼 만들어서 이제 15주차가 끝났다. <ol ><li>Data System Overview</li><li>Data Warehouse Overview</li><li>Data Warehouse Deepdive (Snowflake)</li><li>Advanced SQLs on Snowflake</li><li>Data Pipeline Overview</li><li>Airflow Overview</li><li>Midterm exam</li><li>Advanced Airflow</li><li>ELT Overview</li><li>ELT Deepdive (dbt)</li><li>NoSQL Overview (VectorDB)</li><li>Big Data Processing (Spark)</li><li>Streaming Data Overview (Kafka)</li><li>End-to-end Data System &amp; Guest Speaker</li><li>Thanksgiving Break</li><li>Group Project Presentation</li><li>Final exam</li></ol> 77명의 학생을 두 클래스 나눠서 목금 오후 3시부터 6시까지 가르쳤고, 총 10번의 숙제를 냈으며, 두 번의 2인 1조 단기 프로젝트가 있었고 다음 주에 4인 1조 장기 프로젝트 발표가 있고 마지막 주에 기말 고사를 보면 끝난다. 단기 프로젝트를 하는 걸 보면 확실히 현업 경력이 있는 친구들이 잘 한다. 잘한 팀이 많았지만 GitHub에 잘 정리해 올린 팀 두 곳만 소개하면 아래와 같다. https://github.com/SreenidhiHayagreevan/data226-lab2https://github.com/sadhvi-singh/CryptoStream_Analytics 다음 주 그룹 프로젝트 발표에서는 어떤 결과물이 나올지 자뭇 기대된다.

산호세 주립대에서 강의한 Data Engineering 과목 커리큘럼

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!

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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

`10분 동영상` 숏폼이 온다... 퀴비, 틱톡·유튜브와 격돌

[📌주류에 도전하는 숏폼 콘텐츠, 퀴비(Quibi)]
📰: 퀴비는 상용서비스를 앞두고 디즈니와 소니, MGM, 알리바바 등 글로벌 기업들로부터 10억 달러(1조2000억원)의 투자를 유치하고, 1억5000만달러(1800억원) 규모의 광고 계약도 체결했다. 퀴비는 영화와 드라마를 짧은 분량의 클립으로 나눠 매일 공개하는 모바일 스트리밍 서비스를 지향하고 있다. 특히 모든 영상의 콘텐츠는 10분 분량으로 구성하고 2시간 분량의 영화도 챕터로 나눠 서비스한다.

🤩: 드림웍스 CEO 출신 제프리 카젠버그와 멕 휘트먼 HP 전CEO가 이끄는 퀴비가 드.디.어 미국에서 정식 출시 되었습니다. 퀴비는 모바일 디바이스에 최적화 된 포맷의 숏폼 오리지널 시리즈를 넷플릭스처럼 제공하며, 월정액제로 콘텐츠를 소비할 수 있는 구독형 OTT(온라인동영상서비스)라고 보면 되는데요. 

스마트폰의 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 해가 진 경우에만 시청할 수 있는 호러 콘텐츠, 스마트폰 화면을 가로와 세로로 두었을 때 각기 다른 영상을 보여주는 형태의 신기술도 적용되어 있습니다. 

틱톡, 스냅챗, 인스타그램 IGTV와 같은 서비스 덕분에 숏폼 영상들은 더 이상 새로울 건 없습니다.(특히나 어린 세대일수록 말이죠) 유튜브도 숏폼에 특화된 쇼트라는 신규 서비스를 준비하고 있고요. 과연 고퀄의 오리지널 시리즈로 무장한 숏폼 콘텐츠는 어떠한 성과를 거둘 수 있을지, 퀴비의 성장은 한동안 주목할 수 밖에 없을 것 같습니다.

퀴비에 대해 더 알아보기 : https://n.news.naver.com/article/025/0002990988

디지털타임스

Z세대와 로컬 커뮤니티를 탐구하며, 동시대의 주목 받는 콘텐츠 그리고 라이프 스타일에 관심이 많습니다. '틱톡'의 국내 초기 런칭과 함께 숏폼 콘텐츠 사업 업무를 담당하였고, 지금은 우아한형제들의 AR놀이 플랫폼인 '띠잉'을 만드는 조직에서 일하고 있습니다.

신사업 리드

차승학

Z세대와 커뮤니티를 탐구하며, 동시대의 라이프 스타일에 관심이 많습니다. 틱톡의 국내 런칭과 함께 콘텐츠 사업 업무, 우아한형제들 신사업부문, 스푼라디오 콘텐츠 전략 및 한국 CM업무를 담당했습니다. 현재는 카카오스타일에서 신사업을 리드하고 있습니다. 

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