에치와이(hy) & Fredit Mall 소개 1969년 창립한 ‘한국 야쿠르트 유업’은 2021년 사명을 에치와이(hy)로 변경하며 유통전문기업으로 도약했습니다. 창립 55주년을 맞은 에치와이는 국민 발효유 ‘야쿠르트’를 시작으로 발효유 시장을 선도해 왔습니다. 건강기능식품 시장에서 꾸준히 성장해온 에치와이는 2020년 12월 자사몰 ‘프레딧'(Fredit)을 론칭하며 온라인 채널을 본격적으로 강화했습니다. 프레딧은 프로바이오틱스 제품뿐 아니라 신선간편식, 건강기능식품, 뷰티, 생활용품 등 다양한 상품을 제공하고 있습니다. […]

Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch를 활용한 hy 프레딧의 생성형 AI 기반 검색 서비스 구현 여정 | Amazon Web Services

프레딧(Fredit)은 2024년 기준 200만명의 회원이 이용하는 건강기능식품 및 뷰티, 생활용품을 제공하는 온라인몰입니다. hy (구 한국 야쿠르트 유업)에서 운영하고 있습니다. 프레딧은 검색의 정확도를 높이고 고객 경험을 혁신하고자 GenAI 검색을 도입했습니다. 자연어로 검색하면 적절한 상품이 검색되고, 관련 상품을 추천한 이유까지 제공합니다.

예를 들어, "다이어트에 좋은 상품 추천해줘"라고 검색을 하면 다이어트와 관련된 제품을 표출하고, 그 상품들을 추천한 사유도 보여줍니다.

이 검색 시스템 구현을 위해 Amazon Bedrock과 Opensearch가 사용이 되었구요, 검색 정확도를 42% -> 95.4%, 검색 상품 클릭율을 29% -> 77.8%, 검색 건수 20% 증가를 시키는 결과로 이어졌습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/implementation-of-an-advanced-search-service-with-generative-ai-on-fredit/

프레딧(Fredit)은 2024년 기준 200만명의 회원이 이용하는 건강기능식품 및 뷰티, 생활용품을 제공하는 온라인몰입니다. hy (구 한국 야쿠르트 유업)에서 운영하고 있습니다. 프레딧은 검색의 정확도를 높이고 고객 경험을 혁신하고자 GenAI 검색을 도입했습니다. 자연어로 검색하면 적절한 상품이 검색되고, 관련 상품을 추천한 이유까지 제공합니다. 예를 들어, "다이어트에 좋은 상품 추천해줘"라고 검색을 하면 다이어트와 관련된 제품을 표출하고, 그 상품들을 추천한 사유도 보여줍니다. 이 검색 시스템 구현을 위해 Amazon Bedrock과 Opensearch가 사용이 되었구요, 검색 정확도를 42% -&gt; 95.4%, 검색 상품 클릭율을 29% -&gt; 77.8%, 검색 건수 20% 증가를 시키는 결과로 이어졌습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/implementation-of-an-advanced-search-service-with-generative-ai-on-fredit/

aws.amazon.com

GenAI 검색으로 상품 클릭율을 29%에서 77.8%로 올린 프레딧

당근 테크밋업 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표하고 나서 배운 점과 발표를 앞둔 사람들에게

당근 테크밋업 발표를 하고 (발표를 앞둔 모든 분께) - 정현수 기술 블로그

당근 테크밋업에서 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표를 진행해주신 현수님이 발표 후기를 올려주셔서 공유해보아요. 컨퍼런스 발표를 앞둔 분들에게 도움이 될 것 같아요

목차
 * 저 발표 하겠습니다!
 * 장표
   * 청자를 확실히 정해라.
   * 한 스냅샷에 너무 많은 문장을 넣지 마라.
   * 강조해 주기
   * 요약은 많이 해줄 수록 좋다.
   * 당연하다고 생각하는 것들을 다시 한번 생각하고 짧게라도 설명하고 넘어가자.
   * 키노트는 사기다.
 * 발표
   * 생각보다 많이 천천히
   * 입은 크게 벌리기
   * 연습은 실제처럼
 * 그럼에도 불구하고

https://junghyeonsu.com/posts/daangn-tech-meetup-retrospect/

당근 테크밋업에서 "아이콘, 브랜딩 에셋까지 디자인시스템으로" 발표를 진행해주신 현수님이 발표 후기를 올려주셔서 공유해보아요. 컨퍼런스 발표를 앞둔 분들에게 도움이 될 것 같아요 목차<ul ><li>저 발표 하겠습니다!</li><li>장표<ul ><li>청자를 확실히 정해라.</li><li>한 스냅샷에 너무 많은 문장을 넣지 마라.</li><li>강조해 주기</li><li>요약은 많이 해줄 수록 좋다.</li><li>당연하다고 생각하는 것들을 다시 한번 생각하고 짧게라도 설명하고 넘어가자.</li><li>키노트는 사기다.</li></ul></li><li>발표<ul ><li>생각보다 많이 천천히</li><li>입은 크게 벌리기</li><li>연습은 실제처럼</li></ul></li><li>그럼에도 불구하고</li></ul> https://junghyeonsu.com/posts/daangn-tech-meetup-retrospect/

당근 테크밋업 발표를 하고 (발표를 앞둔 모든 분께)

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

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

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

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 ‘Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality‘ by Yanyan Zhang를 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Bedrock에서 제공되는 Anthropic Claude와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. Anthropic Claude 3 Haiku를 독점 데이터셋으로 […]

모델의 정확도와 품질 향상을 위해 Amazon Bedrock에서 Anthropic’s Claude 3 Haiku 모델 미세 조정하기 | Amazon Web Services

Amazon Bedrock은 Anthropic의 Claude 모델을 미세 조정할 수 있는 유일한 완전 관리형 서비스입니다. 미세 조정은 사전학습된 모델의 가중치를 업데이트하여 특정 목표 작업과 관련된 성능을 향상 시킬 수 있습니다. Claude 3 Haiku 모델은 특히 미세조정을 통해서 분류, 구조화된 출력, 산업 지식, API 활용성을 높이는데 유용합니다.

미세 조정을 통해 모델을 최적화하기 위해서는 데이터셋의 크기보다 데이터의 품질이 더 중요합니다. 따라서 모델을 미세 조정하고 성능을 평가하기 위해 엄성된 고품질의 학습 데이터셋 50~100개 행으로 시작하는 것을 권장합니다. 일반적으로 수천개의 고품질 데이터가 있으면 미세조정을 통해 유용한 모델로 업데이트하는 것이 가능하다고 봅니다.

Bedrock에서 미세조정하는 방법은 상당히 간단합니다. 콘솔에서 클릭을 통해 모델을 선택하고 미세조정하며 배포까지 가능합니다. 현재 Haiku 모델의 미세조정은 미국 오레곤 리전에서 프리뷰로 제공되고 있습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/fine-tune-anthropics-claude-3-haiku-in-amazon-bedrock-to-boost-model-accuracy-and-quality/

Amazon Bedrock은 Anthropic의 Claude 모델을 미세 조정할 수 있는 유일한 완전 관리형 서비스입니다. 미세 조정은 사전학습된 모델의 가중치를 업데이트하여 특정 목표 작업과 관련된 성능을 향상 시킬 수 있습니다. Claude 3 Haiku 모델은 특히 미세조정을 통해서 분류, 구조화된 출력, 산업 지식, API 활용성을 높이는데 유용합니다. 미세 조정을 통해 모델을 최적화하기 위해서는 데이터셋의 크기보다 데이터의 품질이 더 중요합니다. 따라서 모델을 미세 조정하고 성능을 평가하기 위해 엄성된 고품질의 학습 데이터셋 50~100개 행으로 시작하는 것을 권장합니다. 일반적으로 수천개의 고품질 데이터가 있으면 미세조정을 통해 유용한 모델로 업데이트하는 것이 가능하다고 봅니다. Bedrock에서 미세조정하는 방법은 상당히 간단합니다. 콘솔에서 클릭을 통해 모델을 선택하고 미세조정하며 배포까지 가능합니다. 현재 Haiku 모델의 미세조정은 미국 오레곤 리전에서 프리뷰로 제공되고 있습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/fine-tune-anthropics-claude-3-haiku-in-amazon-bedrock-to-boost-model-accuracy-and-quality/

베드락에서 모델 미세조정을 통해 정확도와 품질향상하기

목적 발견 통한 개인과 조직의 성장 비밀 | 1. 목적은 발견되는 것이다 목적은 외부에서 주어지는 것이 아니라 스스로 발견하는 것입니다. 타인의 기대나 사회적 기준에 따라 설정된 목표는 지속적인 동기 부여와 내적 성취를 이끌어내기 어렵습니다. 진정한 목적은 내면의 탐색과 경험을 통해 발견되며, 시간과 함께 더욱 명확해집니다.  목적을 찾는 과정은 혼란스럽고 도전적일 수 있지만, 이는 자신의 진정한 열

목적 찾기: 성장과 성찰의 여정

“목적은 발견되는 순간보다, 이를 향해 나아가는 과정에서 진정한 의미를 갖는다.”

목적은 외부에서 주어지는 것이 아닌, 스스로 발견하는 것입니다. 고난과 도전 속에서 우리는 진정 중요한 것이 무엇인지 깨닫게 되며, 그 과정에서 목적이 더욱 분명해집니다.

깊은 질문과 성찰을 통해 내면의 목소리에 귀 기울일 때, 삶의 방향성이 명확해집니다. 목적은 한 번 찾고 끝나는 것이 아니라, 경험과 성장을 통해 계속해서 재정의되는 여정입니다.

리더십의 역할은 개인과 조직이 공유된 목적을 발견하고 이를 실현할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 목적은 단순한 목표가 아니라, 삶에 의미를 부여하며 끊임없이 나아가는 여정입니다.

https://brunch.co.kr/@joshkim413/42

“목적은 발견되는 순간보다, 이를 향해 나아가는 과정에서 진정한 의미를 갖는다.” 목적은 외부에서 주어지는 것이 아닌, 스스로 발견하는 것입니다. 고난과 도전 속에서 우리는 진정 중요한 것이 무엇인지 깨닫게 되며, 그 과정에서 목적이 더욱 분명해집니다. 깊은 질문과 성찰을 통해 내면의 목소리에 귀 기울일 때, 삶의 방향성이 명확해집니다. 목적은 한 번 찾고 끝나는 것이 아니라, 경험과 성장을 통해 계속해서 재정의되는 여정입니다. 리더십의 역할은 개인과 조직이 공유된 목적을 발견하고 이를 실현할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 목적은 단순한 목표가 아니라, 삶에 의미를 부여하며 끊임없이 나아가는 여정입니다. https://brunch.co.kr/@joshkim413/42

Brunch Story

목적 찾기, 성장과 성찰의 여정

이 글을 읽기 전에 이전 글 <10분 만에 RAG 이해하기>를 먼저 읽고 오시면 이해에 큰 도움이 됩니다. 0. 에이전트 정의... 요즘 기술업계에서 가장 핫한 단어는 아마도 AI 에이전트일 겁니다. 뭔가 자꾸 복잡해지는 느낌입니다. LLM, 쿼리, 프롬프트, RAG, 랭체인, 추론(Reasoning)과 같은 2-3년 전까지만 해도 이게 말이야 당나귀야 하

10분만에 AI 에이전트(agent) 이해하기

"10분만에 이해하기" 시리즈가 돌아왔습니다. 이전의 RAG, Langchain에 이어 이번 시리즈에서는 요즘 가장 핫하다고 할 수 있는 'AI 에이전트'에 대해서 정리해 보았습니다.

AI 에이전트가 뭐하는 놈이고 어떤 구조로 되어 있는지 관심있으신 분들에게는 10분만 투자하시면 도움이 될 수 있을 겁니다.

0. 에이전트 정의
1. 리퀘스트의 진화
2. 모놀리틱 모델과 컴파운드 AI 시스템
3. 제어 로직 (Control Logic)
4. AI 에이전트의 구성요소

"10분만에 이해하기" 시리즈가 돌아왔습니다. 이전의 RAG, Langchain에 이어 이번 시리즈에서는 요즘 가장 핫하다고 할 수 있는 'AI 에이전트'에 대해서 정리해 보았습니다. AI 에이전트가 뭐하는 놈이고 어떤 구조로 되어 있는지 관심있으신 분들에게는 10분만 투자하시면 도움이 될 수 있을 겁니다. 0. 에이전트 정의1. 리퀘스트의 진화2. 모놀리틱 모델과 컴파운드 AI 시스템3. 제어 로직 (Control Logic)4. AI 에이전트의 구성요소

<10분만에 AI 에이전트 이해하기>

1
그대가 나에게 특별한 존재가 되고 싶다면 내 기대들을 충족시켜주어야 합니다. 내 기대에 어긋나는 순간, 그대는 나에게 특별한 존재일 수 없으니까.

2
그래도 당신은 누군가에게 특별한 존재이기를 갈망합니다. 안 그런가요?

3
그런즉 당신은 당신의 자유를 대가로 지불해야 합니다.

4
어떤 사람이 당신에게 특별한 존재가 되고 싶어 한다면, 당신은 그에게 당신 가락에 맞추어 춤을 추라고 요구하겠지요.

5
마찬가지로 당신도 누군가에게 특별한 존재가 되려면 그의 가락에 맞추어 춤을 추어야 합니다.

#사랑으로가는길
#앤소니드멜로

1그대가 나에게 특별한 존재가 되고 싶다면 내 기대들을 충족시켜주어야 합니다. 내 기대에 어긋나는 순간, 그대는 나에게 특별한 존재일 수 없으니까. ​ ​2그래도 당신은 누군가에게 특별한 존재이기를 갈망합니다. 안 그런가요? ​ ​3그런즉 당신은 당신의 자유를 대가로 지불해야 합니다. ​ ​4어떤 사람이 당신에게 특별한 존재가 되고 싶어 한다면, 당신은 그에게 당신 가락에 맞추어 춤을 추라고 요구하겠지요. ​ ​5마찬가지로 당신도 누군가에게 특별한 존재가 되려면 그의 가락에 맞추어 춤을 추어야 합니다. #사랑으로가는길#앤소니드멜로

< 특별함을 원할수록 자유는 멀어진다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223622754489

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

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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>

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

커리어리 친구들, 새해 복 많이 받으세요~!!

작년 한 해 동안 큐레이팅한 기사와 컬럼 글들을 읽어 주셔서 진심으로 고맙습니다.
아직 코로나가 기승을 뿌려 활동하는데 지장이 많으나 임인년 새해에는 차츰 나아질 것으로 기대합니다.
새해에도 여러분들께 유익한 정보들을 나누며 선한 영향력을 끼치도록 더욱더 노력하겠습니다.
끝으로 올해 임인년에는 커리어리 친구 여러분들은 하시고자 하는 소원 모두 건강하고 행복하게 이루시기를 바랍니다.

펫피/디팡오투오 CMO

김태경

🖋기록 & 의미찾기

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     .반려앱 서비스 '펫피'

#CRM #그로스마케팅 #데이터분석 #디지털마케팅 #브랜드마케팅 #브런치작가 #블로거 #사용자조사

데이터 과학자, ML 엔지니어

Jonas Kim

🧑‍💻 ML 분야에서 오랜 경력을 쌓아온 전문가입니다. 금융 및 IT 업계에서 일했으며 CV, NLP, RecSys, MLOps를 다루었습니다. 프로젝트 관리, 팀 빌딩 스킬에도 관심이 많습니다.
📚 '데이터 과학자 원칙' 공저, '머신러닝 시스템 설계' 공역

렌딧 홍보이사 

이미나

렌딧의 홍보담당. 스타트업의 홍보담당은 혁신의 역사를 기록하는 사람이라고 생각합니다. 지금의 우리를 꾸준히 남기고 싶습니다.  내일은 없을 것 처럼 지금에 열중하고, 어제 했던 일이 아닌 오늘 하고 있는 일로 평가 받는 직장인으로 오래 오래 일하는 것이 꿈입니다.


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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

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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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