We've trained a model to achieve a new state-of-the-art in mathematical problem solving by rewarding each correct step of reasoning ("process supervision") instead of simply rewarding the correct final answer ("outcome supervision"). In addition to boosti

Improving Mathematical Reasoning with Process Supervision

OpenAI 에서 “또” 굉장한 논문을 내 놓았네요.

결과가 아닌, 생각(추론)하는 “과정”에 대한 피드백을 학습시켰더니 수학 문제도 더 잘 풀게 되었다고 합니다.

정말 LLM은 여러모로 인간과 유사한 것 같다는 생각이 드네요.

Openai

​ ​ ​ 1 수많은 결정을 한다. 기준과 원칙으로 판단할 때도 있고, 논리를 써볼 때도 있다. 때론 그저 설명하기 어려운 막연한 직감으로 결정한다. 결정의 이유를 타인에게 설명하는 건 늘 쉽지 않다. ​ ​ ​ 2 모든 결정의 의미는 결정하는 때에는 절대 알 수 없다. 몇 년 전에 했던 큰 결정의 의미를 문득 이제야 깨닫는다.

230505 - 결정의 의미를 깨닫는 날

1
수많은 결정을 한다. 기준과 원칙으로 판단할 때도 있고, 논리를 써볼 때도 있다. 때론 그저 설명하기 어려운 막연한 직감으로 결정한다. 결정의 이유를 타인에게 설명하는 건 늘 쉽지 않다.
​

2
모든 결정의 의미는 결정하는 때에는 절대 알 수 없다. 몇 년 전에 했던 큰 결정의 의미를 문득 이제야 깨닫는다. 당시에 누구든 설명해 줬다 해도 나는 전혀 이해하지 못했을거다.
​

3
책임은 늘 결정을 한 사람의 몫이다. 원칙적으로 맞는 말이다. 혹은 이미 돌릴 수 없는 상황을 모면하고 외면하는 말이다. 타인이 타인에게 아주 쉽고 편하게 건넬 수 있는 말이다.

Naver

<결정의 의미를 깨닫는 날>

당신의 성공엔 4차원이 필요하다 [4D학습법]

안녕하세요. 데이터 리차드입니다.

아래에 있는 영상 제목 그대로 가져왔습니다.
더 이상 더하지도 빼지도 않았습니다.

우리가 성공하기 위한 학습법으로
영상에서는 4D 학습법, 즉 4차원 학습법을 제시합니다.

여기서 4D란

Data - 필요한 정보들이 있다는 사실 인지하는 단계
Discover - 여러가지 정보들을 발견하고 수집하는 단계
Develop - 정보들을 비교하고 연구하고 개발하는 단계
Define - 자신에게 딱 맞는 스타일로 정의하는 단계

를 뜻하는데요.
사실 어디서 많이 본 [프레임워크]가 아닌가라는 생각이 들었습니다.

Data - 목적을 위한 데이터를 인지하는 단계
Discover - 관련된 여러가지 "데이터" 을 발견하고 수집하는 단계.
Develop - 데이터를 기반으로 자신만의 "프로덕트"를 개발하는 단계.
Define - "프로덕트"로 자신의 시장을 재정의하는 단계

“제프, 다음 10년 동안에 어떤 것이 변할까요?”
하지만 그보다 더 중요한 이 질문은 거의 받아본 적이 없습니다.
“다음 10년 동안 변하지 않는 것은 무엇일까요?” 대단히 중요한 질문입니다.
그것들을 중심으로 계획을 세울 수 있으니까요.

- 제프 베조스 -

제프 베조스 의 말처럼 우리는
"변하지 않은 원칙"을 찾아 계속 헤메고 있는 것일지도 모르겠네요.

#데이터리차드 #데이터교육 #데이터학습

YouTube

당신의 성공에는 4D 학습법이 필요하다

시작하며 현시점 기술 시장에서 가장 주목받고 있는 두 기업, Google과 Microsoft의 연례 최대 개발자 행사, Google I/O 2023와 Microsoft Build (이하 MS Build)가 5월에 연이어 진행되었습니다. 금년 행사는 구글이 100여가지, 그리고 MS는 50여가지의 신규 오퍼링들을 대거 발표하였습니다. 구글의 AI 전략 발표에 이어 MS가 Build 행사를 통해 발표할 내용에 업계의 이목이 쏠렸는데요.

[IT TREND] Google I/O & Microsoft Build 리뷰

카카오엔터프라이즈 기술 블로그 Tech& 에서  Google I/O 와 Microsoft Build 를 리뷰해주셨어요.

현시점 기술 시장에서 가장 주목받고 있는 두 기업, Google과 Microsoft의 연례 최대 개발자 행사, Google I/O 2023와 Microsoft Build (이하 MS Build)가 5월에 연이어 진행되었습니다. 금년 행사는 구글이 100여가지, 그리고 MS는 50여가지의 신규 오퍼링들을 대거 발표하였습니다. 구글의 AI 전략 발표에 이어 MS가 Build 행사를 통해 발표할 내용에 업계의 이목이 쏠렸는데요. 이번 달 진행된 각 행사들은 오늘 날 기술 시장의 방향성을 주도하는 기업인 MS와 그들의 가장 큰 경쟁사 구글이 그리고 있는 그림에 따른 향후 AI 시장 트렌드가 움직일 방향성을 엿볼 수 있었습니다. 두 기업은 모두 예상대로 생성형 AI를 전면에 앞세웠습니다. 특히 코딩, 문서 작성 업무, 일상 속 커뮤니케이션 및 검색 등 범용적인 태스크 수행이 가능한 AI 에이전트 기능들을 강조되었으며, 이러한 최신 AI 기능들을 제품과 서비스 단위가 아닌, PC나 모바일 OS 단위로 적용하며 제품 생태계 전반에 걸쳐 사용자의 디지털 경험에 패러다임을 가져오고자 하고 있습니다. 

 
그럼, 금주에는 Google I/O와 MS Build에서 각각 발표된 주요 내용들을 추려보고, 주요 발표 내용에서 드러난 현시점 각 기업의 생성형 AI 전략에 대하여 살펴보며 두 시장 리더들이 AI 시장의 방향성을 어떻게 이끌어가고 있는지 살펴보겠습니다. 

https://tech.kakaoenterprise.com/195

카카오엔터프라이즈 기술블로그 Tech&(테크앤)

Google I/O 와 MS Build 리뷰

회사에서 업무로 쓰는 글쓰기 588

인재 人才, 재주가 뛰어나게 놀라운 사람을 뜻하는 말입니다.

회사에서 인재라고 부르는 사람은 주변 동료보다 차별된 역량을 가지고 탁월한 성과를 만들어 냅니다.

그래서 회사는 인재를 채용하고 싶어 합니다. 한 명의 인재가 한 명 이상의 몫을 해내기 때문이죠. 

회사마다 선호하는 인재의 모습이 다른 것처럼 보이지만, 실제로 채용을 희망하는 인재상에 큰 차이는 없다고 생각합니다.

똑똑하면서, 아이디어가 좋고, 학습 속도가 빠르며, 사람들과 잘 지내고, 소통이 잘 되는 사람

위 다섯 가지 요건 안에 회사가 요구하는 인재상이 모두 들어간다고 98% 확신합니다. 2%는 회사가 개성 있는 인재를 원하기도 해서 뺐습니다.

다른 사람을 판단하는 일은 매우 어렵습니다. 채용 업무를 하면서 제일 어려운 부분이 서류와 면접에서 입사 지원자를 판단하는 일입니다.

인재인가 아닌가 판단하는 일도 어렵지만, 판단하는 일이 진짜 어려운 이유는 교만하게 내가 더 잘났다고 생각하거나 내 기준이 옳고 그 기준에 부합하지 않으면 옳지 않다고 판단하는 것이 경계되기 때문입니다.

그럼에도 불구하고 인재 옥석을 가리고 회사와 입사 지원자가 서로 행복한 선택을 하기 위해서는 최대한 주관적 생각을 내려놓고 객관적 사실을 이야기해야 합니다.

면접에 참여하는 내부 구성원에게 면접 교육을 진행할 때, 입사 지원자를 판단하는 객관적인 기준을 수립하여 내가 내린 판단이 누가 보더라도 공감할 수 있게 해야 한다고 강조합니다.

철저히 주관적인 느낌을 배제하는 것이 중요하다고 생각합니다.

회사가 인재를 일방적으로 판단한다고 표현하지 않고, 우리는 인재를 모신다고 이야기합니다.

인재가 회사와 직무에 관심을 가지고 지원해 주셨기 때문에 감사한 마음을 갖는 것입니다.

개인적으로 역량과 경험이 뛰어난 분보다 회사와 직무에 대한 관심이 깊은 분을 더 좋아합니다.

회사와 직무에 대해서 관심을 가지고 지원해 주셨다는 기대에 부합하는 분들을 인재 풀에 고이 간직하고 있습니다.

반대로 회사와 직무에 별 관심이 없이 그냥 한번 지원해 봤다고 하는 분들은 아무리 역량과 경험이 뛰어나다 하더라도 인재 풀에 넣지 않습니다.

제가 정의하는 인재는 회사와 직무에 대해서 진심으로 관심을 가지고 입사 지원한 사람입니다.

관심 關心, 어떤 것에 주의를 기울이는 마음을 뜻합니다.

여러분은 지금 어떤 것에 주의를 기울이고 계시나요? 평소 관심을 가지고 있는 회사, 브랜드, 제품, 서비스는 무엇인가요?

여러분이 좋아하는 일은 무엇인가요? 평소 자주 하는 행동, 습관, 루틴, 취미는 무엇인가요?

영화 평론가 이동진 님은 1년 동안 영화를 300-400편 정도 시청한다고 합니다. 하루에 영화 한 편을 매일 보는 것이죠.

진짜 좋아서 하는 일이 아니라면, 아무리 좋아하는 일이라도 그렇게 매일 반복적으로 하기 어려울 것입니다.

좋아하는데 질려 하는 것이 사람의 마음이죠. 좋아하지도 않는데 매일 반복적으로 할 수 있을까요?

여러분은 지금 근무하고 있는 회사와 직무에 관심을 가지고 좋아하나요?

가장 함께 일하기 어려운 유형의 사람은 어떤 타입인가요?

자기 말만 하고 남의 말은 잘 듣지 않는 고집불통, 오늘 할 일을 내일로 미루는 게으름뱅이, 시키는 일만 하고 더 이상 하지 않으려고 하는 얌체

개인적으로 경청하는 사람을 좋아하고, 경청하지 않는 사람과 함께 일하기 어렵게 느낍니다.

귀로 듣는 척하면서 실제로는 이해하려고 하지 태도를 가진 사람과 업무를 논의하는 일이 어렵기 때문입니다.

소위 답을 정해 놓고 이야기하는 사람으로 반드시 높은 위치에 있는 사람만 그런 것은 아닙니다. 

그런데 막상 저를 돌이켜 보면 경청을 잘 하는 사람인가 스스로에게 질문했을 때 확신을 가지고 잘 대답하지 못하겠습니다.

나이가 들수록 점점 인내심이 줄어들고 빨리 결론에 도달하고 싶어 하는 것 같아서 남의 말을 귀 기울여 듣지 않습니다.

내가 이렇게 부족한데 누가 함께 일하기 어렵다고 투정할 수 있겠습니까. 

남을 판단하지 말고 매일 겸손하게 자신을 반성하며 더 나아지려고 노력해야죠.

인재 人才

배민 앱에서는 많은 음식점 중 선택을 해야 하는 사용자들의 고민을 덜어 주고자 리뷰 서비스를 제공합니다. 사용자들은 작성된 리뷰 내용 및 평점을 참고하여 메뉴를 선택하는 경우가 많습니다. 높은 평점과 후기가 좋은 리뷰를 확보하는 게 중요하다 보니, 리뷰 작성 대행 업체나 다수의 계정을 동원해 허위 리뷰를 작성하는 일이 발생합니다.

배민 앱 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델 도입 | 우아한형제들 기술블로그

배민의 리뷰의 건전한 생태계를 유지하고, 리뷰 본연의 목적을 유지하기 위해, 허위 리뷰를 작성하는 행위를 효과적으로 막고, 정직한 리뷰를 제공하기 위해 준지도 학습 알고리즘(Deep SAD)과 소셜 네트워크 분석을 결합하여 리뷰 조작 업체를 탐지하는 모델에 관한 자세한 내용입니다. 상세 내용은 원문 필독 강추! 합니다. ^^

🔎  탐지모델
🚩 머신 러닝 기반 이상 탐지
> 이를 통해 이상 회원인리뷰조작 회원을 우선 탐지하고, 소셜 네트워크 분석을 통해 회원과 가게의 연관 관계를 분석하여 최종적으로 리뷰 조작 업체(그룹군) 탐지

🔎  머신러닝 알고리즘
🚩 준지도 학습 알고리즘 중 초기에 라벨 데이터가 없어도 모델 구축 가능한 장점을 가진 Deep SAD(Semi-supervised Anomaly Detection) 알고리즘

🔎 리뷰 조작 회원 탐지 학습 방법
🚩 CNN 구조가 아닌 정형 데이터를 그대로 학습 가능하도록 일반적인 Autoencoder 구조로 변환하여 Deep SAD를 학습
🚩 기존에 룰셋으로 차단한 소량의 라벨 데이터와 라벨링되지 않은 데이터를 모두 사용한 학습
> 이를 통해 결과적으로 중심점에서 거리가 먼 리뷰 조작 가능성이 높은 회원 탐지 가능해짐.

🔎 리뷰 조작 업체 탐지 학습 방법
🚩  준지도 이상 탐지로 탐지한 이상 회원에 대해서만 네트워크 탐지 적용
🚩 리뷰 작성 가게 간 유사도가 높은 경우만 에지(edge)로 연결해주는 네트워크 구성
🚩  커뮤니티 탐지(community detection) 알고리즘 보다 더 강한 조건인 K-core 분해(decomposition)를 적용하여 그래프내 응집도가 높은 그룹만 추출

🔔 최종 리뷰 조작 업체 탐지 모델
🚩  준지도 학습 이상 탐지 알고리즘인 Deep SAD와 네트워크 탐지 방법을 결합한 리뷰 조작 업체 탐지 모델
🚩  회원별 피처 데이터를 집계하여 준지도 이상 탐지 알고리즘을 이용해 이상 회원을 탐지
🚩  이상 스코어가 높을수록 약한 조건의 네트워크 탐지를 적용하고, 이상 스코어가 낮은 회원들에 대해서는 강한 조건의 네트워크 탐지를 적용
🚩  두 가지 결과를 통합하여 탐지하게 되고, 검수 후 조치
🚩 조치를 통해 차단된 라벨데이터를 저장하여 모델 재학습
🚩 재학습을 통해 신규 모델을 생성하고 탐지하는 과정 진행

우아한형제들 기술블로그 |

배민 앱 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델

LG유플러스 왓챠 인수 논의 중단 기업가치 3000억원→200억원 하락 "계속기업으로 존속능력 의문 제기" [이코노미스트 마켓in 송재민 기자] 왓챠의 유일한 매수 후보자였던 LG유플러스(032640)가 인수를 포기한 것으로 알려지며 왓챠는 또다시 매수자를 찾아야 하는 상황에 처했다. 이전에도 한 차례 매각이 무산되는 등 위기가 있었던 만큼 몸값 책정과 지속된 적자가 원인으로 꼽힌다.

LG유플러스가 왓챠 인수를 포기한 이유[이코노Y]

인수를 통해 왓챠가 다시 안정화되려나 했는데.. 안타까운 소식이네요.

이코노미스트

왓챠 LG유플러스 인수 무산

Explore the next evolution of Microsoft's design system, enabling more seamless collaboration and creativity than ever. Move fluidly from design to development, between apps, and across platforms.

Fluent 2 Design System

디자인시스템에 대해 문외한이지만 기존 마이크로소프트 디자인과 사뭇 달라진 모습이네요!

Microsoft Fluent2 디자인시스템 발표

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.이 선도적인 움직임은 부문 간 협업을 촉진하고 생성형 인공지

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!...'팰컨 40B' 오픈소스로 공개

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.

2023년 3월에 처음 공개된 팰컨은 탁월한 성능을 선보이며 기술 발전에 대한 UAE의 의지를 강하게 나타냈다. 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 HELM LLM(*) 벤치마킹 도구를 기반으로 하는 팰컨 40B는 훨씬 적은 학습 컴퓨팅 파워를 활용하는 데 유명한 경쟁 언어 모델들을 능가했다.
* HELM LLM(다운) 벤치마킹 도구: https://crfm.stanford.edu/helm/latest/

특히, 학습 컴퓨팅 면에서 오픈AI(OpenAI) GPT-3의 75%, 딥마인드(DeepMind) 친칠라 AI(Chinchilla AI)의 40%, 구글 팜(PaLM-62B)의 80%에 불과한 이 도구는 생성형 AI의 발전에 대한 TII의 노력을 입증했다.

이번 팰컨 40B 공개는 TII의 AI 및 AIDRC가 이끄는 획기적인 프로젝트로 지난해 4월 세계 최고 100억개 매개변수의 아랍어 자연어처리 모델 '누어(NOOR(*))'도 공개했으며, 곧 '팰컨 180B'도 발표할 예정이다.
* Noor: https://noor.tii.ae/

현재 팰컨 AI 모델은 세계 최대 플랫폼이자 커뮤니티인 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 다운(다운)받거나 애플리케이션 사례 요청 제안서를 제출할 수 있다. 지금까지 공개된 팰컨 LLM은 광범위한 무료 사용을 허용하는 오픈 소스 Apache 2.0 소프트웨어의 원칙에 따라 구축된 라이선스에 따라 제공된다.
* 팰컨 AI 모델 다운:https://huggingface.co/tiiuae

보다 상세한 내용은 아래 링크 참고 플리즈~^^

인공지능신문

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!.

현대자동차가 최근 공개한 포니 쿠페의 복원 차량은 1974년에 등장했던 포니 쿠페 콘셉트 카를 다시 만든 것이다. 현대자동차의 첫 고유모델 포니 승용차와 포니 쿠페는 이탈리아의 디자이너 죠르제토 쥬지아로(Giorgetto Giugiaro; 1938~)에 의해 디자인 된다. 당시에 쥬지아로는 양산형 포니 4도어 모델 외에 콘셉트 카 2도어 쿠페도 디자인했다. 이렇게 해서 포니 4도어와 2도어 쿠페가 이탈리아 토리노 모터쇼에 출품된다.

포니 쿠페, 코리언 클래식 카의 복원

현대자동차가 브랜드 최초의 콘셉트카였던 포니 쿠페 콘셉트를 복원했다. 과거를 되돌아보면서 미래로 나아갈 원동력을 찾기 위함이다.

현대자동차가 최근 공개한 포니 쿠페의 복원 차량은 1974년에 등장했던 현대차의 첫 콘셉트 모델이었던 포니 쿠페 콘셉트 카를 다시 만든 것이다. 현대자동차의 첫 고유모델 포니 승용차와 포니 쿠페는 이탈리아의 디자이너 죠르제토 쥬지아로(Giorgetto Giugiaro; 1938~)에 의해 디자인 된 것이다.  조르제토 주지아로는 이탈리아 디자인 회사인 ‘GFG 스타일’의 설립자 겸 대표로서, 포니와 포니 쿠페 디자인을 시작으로 포니 엑셀, 프레스토, 스텔라, 쏘나타 1, 2세대 등 다수의 현대차 초기 모델들을 디자인했다.

이번 복원 프로젝트는 ‘과거를 돌아보고 미래를 그리다(Shaping the future with legacy)’라는 주제로 진행었다. 브랜드 헤리티지를 재조명하고 유실된 과거를 복원함으로써 브랜드 정체성을 단단히 다지는 동시에 미래를 향한 가능성을 새롭게 제시할 야심을 공개했다는데 의미가 있을 것이다.

개인적으로는 선호 디자인 스타일은 아니지만 취미가 다양해지고 넒어지면서 클래식카 애호가들에게는 좋은 타겟(?)이 될 수 있다는 생각이다. 한편으로는 아주 사소하지만 할아버지가 타던 디자인의 카를 손주가 타는 세대공감(?)이 될 수 있지 않을까 싶기도 하다. 

삶이 어려워지면 옛날 향수에 빠지기도 하고, 복고풍이 도래하기도 한다. 어쩌면 이런 측면이 아닐까 싶기도 한다. 사람의 심리를 읽기도 해야지만, 때로는 리드해야한다. 이번의 현대의 헤리티지 전략이 트렌드가 될런지 자못 궁금해진다. ^^

글로벌오토뉴스

While there are many resources to help programmers write better code-such as books and static analyzers-there are few for writing better comments. While it's easy to measure the quantity of comments in a program, it's hard to measure the quality, and the 

Best practices for writing code comments

1. 코드 내용을 그대로 반복하는 (추가 정보가 없는) 주석은 적지 말라.
2. 좋은 주석은 불명확한 코드를 변명하지 않는다.
    - 주석으로 코드를 설명하지 말고 코드를 다시 써라.
3. 명확한 주석을 적을 수 없다면 코드에 문제가 있을 수 있다.
    - 코드가 어렵다고 주석으로 경고하지 말고 코드를 다시 써라.
4. 주석은 혼란을 야기하는 것이 아니라 해소해야 한다.
    - 주석을 보고 더 헷갈린다면 그 주석은 지워라.
5. 관용적이지 않은(unidiomatic) 코드는 주석으로 설명하라.
    - 불필요하거나 중복된다고 생각할 수 있는 코드, 이로 인해 다른 누군가가 "단순화"할 수도 있다고 생각되는 코드에는 주석을 달아 설명하는 것이 좋다.
6. 복사한 코드라면 원본 출처 링크를 주석에 포함하라.
    - 향후 코드를 읽을 동료가 전체 컨텍스트(어떤 문제, 해당 솔루션이 권장되는 이유 등)를 파악하는 데 도움이 될 수 있음.
7. 도움이 될만한 외부 참조 링크를 포함하라.
8. 코드를 수정할 때, 특히 버그를 수정할 때 주석을 추가하라.
9. 주석을 사용해 불완전한 구현을 표시하라.
    - 기술 부채를 측정하고 해결하는 데 도움이 됨.

https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/

Stack Overflow Blog

좋은 주석을 적는 방법

프로그래밍은 음악이나 미술과 같기 때문이다. 속성을 말하는 것이 아니라 범위를 말하는 것이다.

음악을 배운다고 해 보자. 음악을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할까? 음악 그 자체를 먼저 배우려는 사람은 없을 것이다. 피아노를 배우든, 기타를 배우든 혹은 노래를 하든 악기를 하나 선택하고, 기본 음계와 악보 보는 법, 그리고 소리내는 법을 배운 뒤 짧은 곡을 연습하는 것이 일반적일 것이다.

프로그래밍도 마찬가지다. 프로그래밍 언어를 하나 선택하고, 기본 문법과 실행 방법을 배운 뒤 작은 프로그램을 선택하여 따라 만들어보는 것이 가장 일반적인 방법이다.

또한, 음악과 악기의 종류가 셀 수 없이 많은 것 처럼, 프로그래밍도 마찬가지로 셀 수 없이 많은 프로그래밍 언어와 종류가 있다.

음악을 하려면 기간이 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 악기를 배우려면 얼마나 걸릴까? 악기마다 다르겠지만 보통 기초를 배우는 데 3개월, 기초적인 곡을 들을만하게 연주하는데 6개월~1년, 취미 공연을 할 수 있을 정도라면 2~3년 이상, 전공자가 되기 위해선 최소한 4~5년 가량을 매일 연습했을 것이다.

그것도 음악의 모든 범주가 아니라 하나의 악기를 다루는데만.

프로그래밍도 비슷하다. 프로그래밍을 잘 하려면 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서는, 언어 하나의 기초를 배우는데 3개월, 기초적인 프로그램을 제대로 만드는데에는 6개월~1년, 취미로 원하는 것를 뭐든 만들 수 있을 정도는 2~3년, 그리고 전문적인 프로그래머로 인정 받으려면 4~5년 이상 매일 프로그래밍을 해야한다.

그리고 악기 하나를 능숙하게 다룰 수 있게 되면 다른 악기를 배우는 것이 수월해진다. 프로그래밍도 마찬가지다.

즉, 악기를 연주하는 것에 대해서는 오래 걸린다는 것을 이해하고, 의심 없이 악보를 보고 따라하며 연습을 하고, 난이도를 높여가며 다양한 곡들을 연습하고 연주하며 실력을 늘려가지만, 프로그래밍을 배우는 것은 그렇게 생각하지 않으니 어렵게 느껴지는 것이다.

물론 이유는 있다. 악기 연주와는 달리 프로그래밍은 그 과정이 거의 눈에 보이지 않고, 결과 또한 드러나는 것이 전부가 아니기 때문에 기대와 과정의 괴리가 있어서 더 어렵게 느끼는 것 같다.

음악이나 프로그래밍 뿐이 아니라 세상 누구의 일도 어렵지 않은 것이 없다. 그리고 프로그래밍이 특별히 어려운 것도 아니다. 그냥 단기간에 배우려니 어려운 것이다.

프로그래밍은 왜 어려울까?

정리하게 된 배경 TMI~ API를 사용하게 되면 많이 다루게 되는 데이터 형식 중 하나가 바로 json이다. 개발중인 서비스에서도 연계된 타 서비스의 데이터를 API로 받아오게 되는데, 대용량일 시 json 문자열을 Entity 객체로 파싱하며 성능 이슈가 있는 듯하여 현재 사용중인 라이브러리와 그 외에 대중적으로 사용되는 라이브러리의 성능 차이를 검토하게 되었다.

[Java] Json을 Java 객체로 변환하는 방법(Gson, Jackson, JSON-SIMPLE)

웹 서비스를 개발할 때, 대다수의 개발자가 마주치게 되는 것이 JSON 입니다. API의 개념이 도입되면서 클라이언트와 서버는 JSON 포멧으로 데이터를 주고받는게 일반적이며, 시스템 간 서버끼리 데이터를 주고 받을 때도 API 형식으로 데이터를 넘겨주는 경우가 있습니다.

이때, 백엔드에서는 Java Entity를 JSON 문자열로 변환하거나 JSON 문자열을 Java Entity로 편하게 변환하기 위해 라이브러리를 사용하는데, 대표적으로 Jackson, GSON, JSON-SIMPLE이 있습니다. 세 개의 라이브러리 중 어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?

단순히 코드 짜기 편한 라이브러리를 선택한다면, 성능 상 이슈가 발생할 수 있습니다. 본인이 서비스하는 시스템의 특성에 따라 라이브러리를 선택할 것을 권장합니다. 간략하게 장단점을 정리해봤습니다. 보시고 시스템 환경에 맞는 라이브러리를 선택하시길 바랍니다.

▪️ Jacskon
  - 대용량 데이터일수록 성능 향상
  - Spring Framework 내장 (어노테이션 지원)
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ GSON
  - 저용량 데이터에서 성능 무난
  - 대용량 데이터일수록 성능 하락
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ JSON-SIMPE
  - 데이터 용량에 따른 성능 차이 미세함 (저용량/대용량 모두 다루는 환경에 적합)
  - Deserialize 커스텀 불편
  - 소스코드 작성 불편함

실제 저희 서비스 환경 조건에서 각 라이브러리 별 JSON Parser를 구현해 성능 비교를 해본 결과, Jackson이 성능이 월등하게 우세하여 기존 GSON으로 되어 있는 코드를 Jackson을 사용하도록 수정했습니다. 실제 구현 방법과 성능 비교 결과는 제 블로그에 정리해뒀으니 관심이 있으시면 참고하시길 바랍니다.

Velog

Jackson vs GSON vs JSON-SIMPLE

code-review #코드리뷰 | 안녕하세요. 이번에 테크리드로 승진(?)하게 된 5년차 개발자입니다. 작은 스타트업에 있다보니 생각보다 빠르게 테크리드 역할을 맡게 되었습니다. 이제 제가 코드리...

코드 리뷰를 받는 입장에서 해야 하는 입장이 되었는데 다른 분들은 리뷰를 어떤 식으로 하는지 궁금합니다.

요약
1. 로직을 이해하기 쉽도록 구현했는지를 위주로 코드리뷰합니다.
2. 코드 작성자는 확신이 없는 부분에 대해서 사전에 설명하는 코멘트를 남겨두면 좋습니다.
3. 코드 리뷰어는 자신의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 선택적으로 반영하면 좋은 것인지 명시하면 좋습니다.
4. 구글 등 다른 코드리뷰 문화도 참고하시면 좋습니다.

경험상 사람마다 코드리뷰에서 주로 보는 부분이 다르겠지만, 저는 로직을 주로 봅니다. 구현하고자 하는 것에 비해서 복잡하게 되어있지는 않은지, 맥락을 알아야지만 이해할 수 있도록 구현되어 있지는 않은지 점검하는 편이에요. 그래서 사실 코드를 읽다가 이해하기 어렵다 싶으면 그때부터 로직에 개선점이 있는지 주의 깊게 봅니다. 코드 스타일 등 린터나 포매터로 자동화할 수 있는 부분은 크게 신경 쓰지 않는 편이에요(대부분 CI에서 잡히고, 새로운 린터 규칙이 필요하면 추가하면 됩니다).

한편, 코드리뷰를 하다 보면, 리뷰가 올라오기까지의 시간과, 리뷰를 반영했을 때 그걸 확인하고 승인하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 일종의 핑퐁이지요. 이 핑퐁을 줄이기 위한 방법으로 저는 선제적 코멘트를 사용했습니다. 로직을 최대한 이해하기 쉽게 짜려고 노력했지만, 더 이상 개선할 수 없었을 때, 그렇다고 주석을 남기기도 애매할 때는 github, bitbucket의 코드 인라인 코멘트로 왜 이렇게 짰는지, 무엇을 고민하고 있는지에 대해 적어둡니다. 그러면 리뷰어가 왜 이렇게 짜셨나요? 라고 묻고, 그에 대해 답하면서 생기는 핑퐁이 줄어듭니다. 

마지막으로, 코드 작성자의 입장에서는 리뷰어의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 아니면 반영되면 좋은 것인지 구분이 애매할 수 있습니다. 그래서 리뷰어가 필수/선택 여부를 명확하게 표시해주는 게 좋다고 생각합니다. 

https://google.github.io/eng-practices/review/ 구글의 코드리뷰 가이드 문서와 거 문서에 링크된 다른 글을 읽어보셔도 도움이 될 거 같습니다.

커리어리

코드리뷰는 어떤 식으로 해야 할까?

지금 돌이켜 생각하면 부끄러운 일이지만, 처음 테스트 코드를 마주했을 때 든 생각은 '왜 귀찮은 테스트 코드를 만들어야 하는 걸까?'였습니다. 물론 지금은 테스트 코드의 중요성을 깨달아 열렬한 팬이 되었고, 이를 제 사회 생존을 위한 필수 장치로 여기며 함께하고자 노력하고 있습니다. 요즘은 대부분의 개발 과정에서 테스트 코드 작성을 실천하며 더 나은 결과물을 만들고 있습니다.

테스트 코드는 왜 만들까? | 요즘IT

요즘 최대의 관심사는 단언컨대 "테스트 코드"입니다. 혹자는 테스트 코드를 작성하면 시간이 부족해진다는 이유로 기피하곤 합니다. 저 역시 그랬으니 그 마음을 전혀 이해 못하는 건 아닙니다. 하지만 프로그램을 만들수록 테스트의 중요성은 점점 증가했던 것 같고 특히 "테스트 코드"는 코드 품질의 향상이나 리팩토링(혹은 코드를 수정하는 행위)를 할 때 보다 안전하고 자신 있게 할 수 있게 되어 유지 보수 차원에서 꼭 필요한 존재라고 생각합니다. 조금 과장하여 개발 프로세스 중에 필수라고 생각이 들기도 합니다. 
물론, 테스트 코드가 군대에서 다치면 의무대에서 줬던 빨간약 같은 만병통치약이라는 소리는 아닙니다. 테스트 코드가 모든 버그를 방지할 수 있는 것도 아니죠. 하지만 테스트 코드가 가져다주는 장점은 분명하기 때문에 고려를 해봐도 좋다고 생각합니다. 
그렇다면 우리는 왜 테스트 코드를 작성하게 될까요? 이번 글을 통해 테스트 코드 작성에 대한 각자의 생각을 정립하는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1964/

Wishket

테스트 코드는 왜 만들까?

Are you a Java programmer with 1-3 years of experience? Congratulations, you have passed the beginner level and now it's time to showcase your skills in interviews. To help you prepare for your next...

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🕊️ 주니어 자바 개발자를 위한 100가지 질문 (2)

I care a lot about the tools I use. Especially when they aren't free. Some tools are too good to keep to myself. I have to share them! Here's what I've spent my money on in 2022-23 that has genuinely improved my life as a software engineer.

The 5 paid subscriptions I actually use in 2023 as a software engineer

넘쳐나는 구독 서비스 중 개발자가 자주 사용하게 되는 서비스는 무엇일까요?

1️⃣ 깃허브 코파일럿

코드를 작성하면 코파일럿이 다음에 작성할 코드를 예상하고 추천해준다. 코파일럿 사용후 생산성이 약 30% 증가했다. 

2️⃣ Kagi: 구글보다 나은 서치 엔진

Kagi에서 검색하면 구글기나 빙보다 더 정확한 검색
결과가 뜬다. 지속적으로 정확한 검색 결과는 자신이 제어하는 검색 개인화에 의해 더욱 강화된다. Kagi에게 스택 오버플로 또는 미디엄 사이트의 결과에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고 결과를 보고 싶지 않은 사이트도 차단하도록 설정할 수 있다. 

https://kagi.com

3️⃣ 미드저니: AI 이미지 생성

백엔드 엔지니어가 포토샵으로 이미지 생성할 일도 없고 잘하지 못할 수 있다. 기술 아티클글 작성할 때 도움되는 이미지를 미드저니를 사용해서 생성한다. 

https://www.midjourney.com/

4️⃣ Scribd

인기 있는 전자책이 모여있는 온라인 라이브러리다. 출퇴근할 때나 여행 다닐 때 오디오북을 들으면 좋다. 

5️⃣ 미디엄

같은 직종에 종사하는 사람들로부터 배울 수 있는 블로깅 플렛폼. 

👉 보너스: Excalidraw

화이트보드 대신 온리인으로 도형을 그리며 설계할 때 도음되는 도구다.

https://excalidraw.com

개발자가 자주 사용하게 되는 구독 서비스 5가지

최근 한 기업의 소프트웨어 개발팀이 서버리스 아키텍처 프로젝트를 버리고 모놀리스를 도입해서 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다는 내용의 블로그 글을 올리며 뜨거운 논란을 불러일으켰다. 더구나 이 글은 다른 누구도 아닌 아마존 프라임 비디오의 선임 소프트웨어 개발 엔지니어 마신 콜니가 쓴 글이었다. 아마존은 클라우드 서비스 시장의 리더임은 말할 것도 없고 서버리스 컴퓨팅을 앞장서서 지지하는 대표적인 기업이다.

아마존 프라임 비디오의 '서버리스 vs. 모놀리스' 논란에서 얻는 6가지 교훈

아마존 프라임 비디오는 서버리스 아키텍처를 버리고 모놀리스를 선택했다. 그리고 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다.

언젠가부터 MSA, 서버리스 안하면 쿨하지 못한게 되었다. 이 흐름탓인지 부트캠프에서 몇 주간 진행하는 프로젝트에도 MSA로 서버를 구성한다. 정말 말리고 싶었지만 아무리 말해도 자기가 고생해봐야 이게 아닌걸 알지 않나.

각 팀과 회사가 가진 자원은 모두 다르다! 그러니 너무 부끄러워 마시라!

ITWorld Korea

모놀리스는 부끄러운 아키텍처인가?

Create FAST, Connect ALL - 급변하는 비즈니스 환경, 디지털 콘텐츠 관리를 위한 가장 파워풀한 도구 마케터, 기획자, 개발자, 디자이너를 위한 새로운 솔루션! Memex

미믹스 - Memex

안녕하세요. 현직 프론트엔드 개발자라서 관리자 페이지 만들때마다 귀찮아서 Strapi같은 외국CMS 써보다가 TF팀을 꾸려서 한국판 CMS 만들어보았습니다.

https://memexdata.io/

어쩌다가 만들었는지 자세한 내용은 "우리가 미믹스를 만든 이유" (https://memexdata.io/blog/d7c48d9122db4441800e21a3b106005a) 글을 봐주시면 감사하겠습니다.

백엔드와 서버 없이 관리자 만들고 API연동할 수 있는 기능이 있어서 저같은 프론트 / 앱개발자에게 도움이 될것 같습니다.

무료로 쓰실 수 있고 기존에 파이어베이스나 워드프레스 말고 가볍게 개발해보실분은 써보시면 좋을것 같습니다. 무료이니 만큼 개발자분들, 특히 서버하기 귀찮거나 버거운 프론트엔드 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

아래 스펙갖고 개발했습니다.
- React (18) + Redux
- Spring Boot + MariaDB + MongoDB + Redis
- UI: AntDesign / Tailwindcss
- 인프라: AWS + Vercel

궁금하신점은 댓글이나 채널톡에 문의 남겨주세요.

관리자 페이지 만들지 마세요. 프론트만 개발해보세요.

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법에 대해 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.

🚀 오길비 부회장. 10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

✅ 3,000,000회 이상의 조회수를 기록한 TED의 인기 영상

- 오길비 그룹의 부회장이자 마케팅 전문가인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 18분이라는 짧은 시간 안에 제가 가지고 있던 일에 대한 관점을 완전히 바꿔버렸어요. 개인적으로 너무 감명 깊어서 군대에서 20번 넘게 돌려봤던 기억이 있네요. 업로드된 지 10년이 넘은 TED 영상이지만 구독자분들께 꼭 소개해 드리고 싶어서 이번 콘텐츠로 선정하게 되었어요. 시간이 되시는 분들은 원본 영상도 함께 보시는 걸 추천드립니다!

✅ 원본 글 정리 (프로덕트랩의 주관적인 해석 포함)

[멋진 철학자. A Fucking Philosopher.]

- 여기 있는 것은 전자 담배입니다. 1~2년 전에 발명된 이래로 저에게 말할 수 없는 행복을 안겨주었죠. 그 이유는 다음과 같습니다. 영국에서 공공장소에서의 흡연이 금지된 이후로 저는 더 이상 파티를 즐길 수 없었습니다. 파티에서 와인 잔을 들고 사람들과 이야기를 나누다 보면 때로는 혼자 조용히 서서 생각에 잠기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 담배도 없이 혼자 창밖을 바라보고 있으면 반사회적이고 친구도 없는 멍청이처럼 보이기 마련입니다. 담배와 함께라면 당신은 멋진 철학자처럼 보일 수 있습니다.

[그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융]

- 사물을 재정의하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 똑같은 일이라고 해도 그 일을 어떻게 바라보는가에 따라 기분이 좋아질 수도 나빠질 수도 있습니다. 고전적인 경제학의 문제 중 하나는 지나치게 현실에 집착한다는 점입니다. 하지만 실제로는 현실만큼 그 현실을 어떻게 바라보는지가 중요합니다. 같은 일을 두고 '그리스에 대한 구제 금융'이라고 말할 수도 있고, '그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융'이라고 할 수도 있습니다. 사실 이 둘은 실제로는 같은 이야기입니다. 

[심리적인 접근보다 공학적인 접근이 우선시 되었던 이유]

- 인식은 우리의 생각과 행동에 엄청난 영향을 미친다고 생각합니다. 하지만 2002년 노벨 경제학상을 수상한 심리학자, 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 이전에는 이를 설명할 수 있는 훌륭한 방법이 없었습니다. 하지만 기술 공학 분야는 그렇지 않았습니다. 자신들의 논리를 설명할 수 있는 훌륭한 방법들이 다수 존재했습니다. 이로 인해 우리는 심리적인 해결책보다는 공학적인 해결책에 집중하게 되었습니다.

[심리적인 접근의 효용성]

- 심리적인 해결책이 얼마나 효과적인지 말씀드리겠습니다. 혹시 파리와 런던 간의 이동 시간을 약 40분 단축하기 위해 무려 600만 파운드를 투자한 유로스타를 아시나요? 투자한 돈의 0.01%를 열차에 Wi-Fi를 설치하기 위해 사용했다면 기차에 탑승한 승객들의 즐거움을 훨씬 더 향상시킬 수 있었을 것입니다. 만약 투자한 돈의 10%를 세계 최고의 남녀 슈퍼모델들을 고용해 탑승한 모든 승객들에게 고급 와인을 무료로 나눠줬다면 어땠을까요? 여전히 500만 파운드가 넘는 돈이 남아있었을 것이고, 사람들은 오히려 이동 시간을 늘려달라고 요청했을 것입니다.

[창의적이고 감성적인 아이디어 VS 이성적이고 수치화된 아이디어]

- 저는 창의적이고 감성적인 아이디어를 대하는 방식과 이성적이고 수치화된 아이디어를 대하는 방식 간에 불균형과 비대칭이 존재한다고 생각합니다. 창의적인 아이디어는 이성적인 사람들의 검토를 거쳐 승인됩니다. 그것이 틀리다고 생각하지는 않습니다. 하지만 그 반대의 경우, 이성적이고 수치화된 아이디어는 그 자체로 승인됩니다. "숫자는 모두 맞는 것 같지만, 이 아이디어를 발표하기 전에 크리에이티브 한 사람들에게 보여줘서 더 나은 것을 생각해낼 수 있는지 알아볼게요."라고 말하지 않습니다.

[의사 결정을 할 때 고려해야 하는 3가지 요소]

- 저는 의사 결정을 할 때, 기술 / 경제 / 심리적인 요소가 모두 고려되어야 한다고 생각합니다. 어느 한 가지를 우선시하는 것이 아니라 이 세 가지를 모두 동등하게 고려하여, 가능한 그 중간 지점에 있는 해결책을 찾아야 합니다. 

[심리적 통찰력을 기반으로 검색창에 집중한 구글]

- 실제로 훌륭한 비즈니스를 보면 거의 항상 3가지 요소를 모두 고려한 것을 볼 수 있습니다. 구글은 기술적으로도 훌륭하지만, 한 가지 일만 잘하는 기업이 그 일과 다른 일을 동시에 하는 기업보다 그 일을 더 잘한다고 믿는다는 훌륭한 심리적 통찰력을 기반으로 만들어졌습니다. 이는 "목표 희석"이라는 심리적 현상입니다. 구글은 다른 포털 사이트들과 다르게 검색창에만 집중하는 방식으로 사람들의 이러한 심리를 훌륭하게 이용했습니다.

[음식을 요리하는 것과 바닥을 청소하는 것]

- 오스트리아의 경제학자인 폰 미제스는 경제학은 심리학의 하위 집합에 불과하다고 이야기했습니다. 그는 경제학을 "희소성이 있다는 조건 안에서 인간의 심리를 연구하는 학문"이라고 표현했습니다. 폰 미제스는 인간의 심리에 따른 인지의 가치를 다른 종류의 가치와 절대적으로 동등한 것으로 취급해야 한다는 사실을 가장 잘 설명한 경제학자였습니다. 폰 미제스는 식당에서 음식을 요리함으로써 창출하는 가치와 바닥을 청소 함으로써 창출하는 가치가 동일한 가치라고 말합니다. 결국 두 가치 가치 모두 우리가 음식을 즐길 수 있도록 만드는 것이기 때문입니다.

[인식이 모든 것이다]

유명 브랜드의 진통제는 유명하지 않은 브랜드의 진통제보다 더 효과적입니다. 성분이 같더라도 실제로 더 많은 통증을 감소시킵니다. 인식은 그 자체만으로도 정말 실질적인 효과가 있습니다. 

✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

- 제품 팀에게 데이터의 중요성을 말하는 글들은 너무 쉽게 찾아볼 수 있어요. 하지만 인간의 심리를 활용한 크리에이티브 한 아이디어의 중요성에 대해 말하는 글들은 찾아보기가 어렵죠. 팀원분들과 함께 잠시 데이터는 내려놓고 기존에 고민하고 있던 문제들에 대해 완전히 새로운 방식으로 접근해 보는 시간을 가졌어요. 창의적인 접근 방법이 필요하다면 회의 전에 팀원 분들과 이렇게 한번 말해보세요. '인식이 모든 것이다'

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💛 카카오톡 오픈 채팅방이 만들어졌어요

- PRODUCT LAB의 새 글이 올라올 때마다 알려드려요.
- 프로덕트를 만드는 사람들이라면 읽어볼 만한 콘텐츠들을 보내드려요.
- 오픈 채팅방 비밀번호 ➡️ productt
- 오픈 채팅방 참여하기 ➡️ https://open.kakao.com/o/gwg3tB7e

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🙏 PRODUCT LAB은 사실.

동료들은 다 아는 정보, 나만 모르지 않게 만들어주는 일일일이라는 서비스를 만들고 있어요.
아래 초대 링크를 통해 회원가입하시면 추첨을 통해 스타벅스 쿠폰을 보내드리는 이벤트를 진행하고 있으니 많은 참여 부탁드립니다!

- 초대 링크 ➡️ https://oneoneone.kr/gift?refferal_code=57fb5e04
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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

차우진의 TMI.FM

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

린하게 창업하기, 근데 이제 노코드를 곁들인: 1부 | 요즘IT

< 린하게 창업하기, 근데 이제 노코드를 곁들인: 1부 >
이런 분들께 이 글을 추천합니다. 노코드 툴을 이용해 빠르게 프로덕트를 만들어 보고 싶은 분, 창업 팀이나 사이드 프로젝트를 시작한 지 얼마 되지 않은 분, PM 혹은 PO 꿈나무. 이 중 하나라도 해당된다면 재밌게 읽을 수 있습니다. :-D

퍼블리의 그로스 매니저로 커리어를 시작하여, 현재는 멤버십 사업을 총괄하고 있습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책과 교육, 경제에 관심을 가지고 있습니다.
일하는 것을 싫어하지만, 많이 하고 있습니다..

커리어리 사업리드

김광종

퍼블리 그로스 매니저로 커리어를 시작하여, 퍼블리 프로덕트 매니저와 사업 리드를 거쳐, 지금은 커리어리 사업을 리드하고 있습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책/교육/경제에 관심이 있습니다.
자유로운 삶을 추구하지만, 지금은 일에 매여 있습니다..

Biz Ops / Product Owner

손인균

사업전략기획 및 프로젝트 매니저입니다
우리의 삶을 바꿔가는 다양한 기술의 발전과 변화에 관심이 많습니다
블록체인, 데이터사이언스, 그로스해킹이 주된 관심사입니다
#그로스마인드셋 #그로스마케팅 #기획자 #끊임없이배우기 #문제를해결하는 #프로덕트매니저 #프로젝트매니지먼트

- Product Manager for Cloud Storage Solution
- Project Management about Backend Improvement based on Hadoop and Pure Storage

Product Manager

Manager for Solution Architecturing
Presales engineer for public secotr

Senior Manager

Head of Solution Engineering

Digital Transformation Executive MBA

학점: 4.3

- aSSIST MBA and Aalto University's (Formerly Helsinki School of Economics) Executive MBA

MBA aSSIST MBA and Aalto University's Executive MBA

HoKing

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