배경은 서비스 전체 소개가 아니라 해당 프로젝트가 왜 진행되었는지의 맥락을 소개해야 합니다.

안 좋은 배경 예시 🛑
“이 서비스는 다양한 카테고리의 상품을 제공하며, 트렌디한 고객 경험을 추구하는 글로벌 전자상거래 플랫폼입니다.”

좋은 배경 예시 ✅
“사용자가 원하는 상품을 찾는 데 시간이 오래 걸린다는 피드백이 많았습니다. 이를 해결하기 위해 탐색 경험 개선 프로젝트를 진행했습니다.”

배경은 서비스 전체 소개가 아니라 해당 프로젝트가 왜 진행되었는지의 맥락을 소개해야 합니다. 안 좋은 배경 예시 🛑“이 서비스는 다양한 카테고리의 상품을 제공하며, 트렌디한 고객 경험을 추구하는 글로벌 전자상거래 플랫폼입니다.” 좋은 배경 예시 ✅“사용자가 원하는 상품을 찾는 데 시간이 오래 걸린다는 피드백이 많았습니다. 이를 해결하기 위해 탐색 경험 개선 프로젝트를 진행했습니다.”

문제 해결형 UX 포트폴리오의 프로젝트 배경은?

🔗 <디자인 취업 고민> 오픈 채팅방을 운영 중입니다.

✋현재 정원이 다 찼습니다. 디자인 취업 고민이 있으신 분이 있다면 성함과 내용을 담아 아래 메일로 요청 부탁드립니다. 초대 코드를 보내드리겠습니다.

greenray541@gmail.com

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...
😵‍💫😵‍💫

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...😵‍💫😵‍💫

Sleep Sort를 아세요??

지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다.

 * 실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.
 * 위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.
 * 그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.
 * 매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.
 * Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.
 * 숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.
 * 학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.

한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다. <ul ><li>실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.</li><li>위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.</li><li>그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.</li><li>매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.</li><li>Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.</li><li>숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.</li><li>학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.</li></ul> 한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

SJSU 강의 회고

1
명상은 무언가를 하는 것이 아닙니다. 무언가를 하는 것을 멈추는 것입니다.

2
따라서 명상은 스스로에게 돌아가기, 또는 스스로를 쉬게 하는 것이라 할 수 있습니다.

3
스스로의 존재를 알아차리는 것을 제외한 다른 모든 것에는 어떤 행위가 필요합니다.

4
생각, 느낌, 행동, 지각은 모두 마음의 행위입니다. 그렇지만 우리가 이런 행위들에 너무나 익숙해진 나머지, 더 이상 행위로 여기지 않게 된 것일 뿐이지요.

5
알아차림에 대한 알아차림, 즉 알아차림이 자기 자신을 알아차리는 것은 애쓰지 않아도 되는 유일한 경험입니다.

6
마음이 자신의 경험인 대상적인 내용에서부터 출발하여, 가장 깊은 곳에 있고 항상 존재하며 환원 불가능한 본질에 도달하기까지의 여정을 동양에서는 '명상'이라고 부르고, 서양에서는 '기도'라고 불러왔습니다.

#알아차림에대한알아차림

1 명상은 무언가를 하는 것이 아닙니다. 무언가를 하는 것을 멈추는 것입니다. ​ ​2 따라서 명상은 스스로에게 돌아가기, 또는 스스로를 쉬게 하는 것이라 할 수 있습니다. ​ ​3 스스로의 존재를 알아차리는 것을 제외한 다른 모든 것에는 어떤 행위가 필요합니다. ​ ​4 생각, 느낌, 행동, 지각은 모두 마음의 행위입니다. 그렇지만 우리가 이런 행위들에 너무나 익숙해진 나머지, 더 이상 행위로 여기지 않게 된 것일 뿐이지요. ​ ​5 알아차림에 대한 알아차림, 즉 알아차림이 자기 자신을 알아차리는 것은 애쓰지 않아도 되는 유일한 경험입니다. ​ ​ ​6 마음이 자신의 경험인 대상적인 내용에서부터 출발하여, 가장 깊은 곳에 있고 항상 존재하며 환원 불가능한 본질에 도달하기까지의 여정을 동양에서는 '명상'이라고 부르고, 서양에서는 '기도'라고 불러왔습니다. #알아차림에대한알아차림

< 내 안으로 돌아가기: '명상은 휴식이다' >

https://blog.naver.com/madaboutit/223691212436

해외 시장 공략을 위해 현지 기업을 사들이거나 합작법인(JV)을 세우는 정보기술(IT) 기업과 스타트업이 늘고 있다. 24일 글로벌디지털혁신네트워크(GDIN)에 따르면 3차원(3D)모델링 솔루션 기업 창소프트아이앤아

JV 세우고 M&A…달라진 스타트업 해외공략법

예전에는 해외법인 설립하는 것도 많이 헤맸죠. 요새는 투자 기법도 많이 학습하고 네트워크도 넓어지면서 기존 대기업이 쓰던 방식들 많이 씁니다.
——
해외 진출에 나선 IT 기업이 현지 업체와 손잡고 앞다퉈 새 회사를 꾸리는 모습이다. 특히 중동 국가의 경우 정부로부터 사업권을 따내는 게 핵심이다. 현지 기업과 합작을 택하면 정부 사업에 쉽게 접근할 수 있고, 투자받기에도 용이하다. 스타트업 전문 로펌도 최근 중동 진출을 조언할 때 JV 설립을 먼저 제안하는 것으로 알려졌다.

https://n.news.naver.com/article/015/0005074064?sid=101

예전에는 해외법인 설립하는 것도 많이 헤맸죠. 요새는 투자 기법도 많이 학습하고 네트워크도 넓어지면서 기존 대기업이 쓰던 방식들 많이 씁니다.——해외 진출에 나선 IT 기업이 현지 업체와 손잡고 앞다퉈 새 회사를 꾸리는 모습이다. 특히 중동 국가의 경우 정부로부터 사업권을 따내는 게 핵심이다. 현지 기업과 합작을 택하면 정부 사업에 쉽게 접근할 수 있고, 투자받기에도 용이하다. 스타트업 전문 로펌도 최근 중동 진출을 조언할 때 JV 설립을 먼저 제안하는 것으로 알려졌다. https://n.news.naver.com/article/015/0005074064?sid=101

n.news.naver.com

구글은 16일(현지시간) 동영상 생성 인공지능(AI) '비오 2'를 공개하며, 색다른 벤치마크 결과를 공개했습니다. 메타의 '무비젠', 중국 콰이쇼우의 '클링', 중국 '미니맥스' 등과 함께 오픈AI의 '소라 터보'를 비교 대상으로 사용자 선호도를 공개한 것입니다.그 결과 비오 2는 다른 동영상 모델을 모두 앞섰으며, 특히 지난주 공개된 소라와는 58.8%대 26.7%(무승부 14.5%)로 두배 이상 많은 사람들이 선호하는 것으로 나타났습니다. 당연히 많은 매체들은 '구글이 소라를 앞섰다'라는 제목의 기사를 내놓았습니다.대형언어모델

[12월17일] '소라'로 인해 깨진 동영상 생성 AI의 '환상'..."AI는 영화를 만들지 못해"

심지어 이제는 동영상 생성 AI를 챗GPT처럼 파괴적인 도구로 볼 필요가 없다는 말까지 나왔습니다. 소라뿐만이 아니라, 동영상 생성 AI는 한계가 뚜렷하다는 것입니다. 일관성이 있는 긴 동영상을 만드는 것은 아직 불가능하며, 결국 인간 창의성을 대체하거나 영화의 본질적인 면까지 파고들기에는 역부족입니다.

특히 현재 기술로는 복잡한 시나리오로 구성된 10분이 넘는 영상을 무리 없이 생성하는 것은 불가능할 것으로 보입니다. 그리고 이번 소라의 출시가 이를 본격적으로 부각하는 계기로 볼 수 있습니다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=166294

심지어 이제는 동영상 생성 AI를 챗GPT처럼 파괴적인 도구로 볼 필요가 없다는 말까지 나왔습니다. 소라뿐만이 아니라, 동영상 생성 AI는 한계가 뚜렷하다는 것입니다. 일관성이 있는 긴 동영상을 만드는 것은 아직 불가능하며, 결국 인간 창의성을 대체하거나 영화의 본질적인 면까지 파고들기에는 역부족입니다. 특히 현재 기술로는 복잡한 시나리오로 구성된 10분이 넘는 영상을 무리 없이 생성하는 것은 불가능할 것으로 보입니다. 그리고 이번 소라의 출시가 이를 본격적으로 부각하는 계기로 볼 수 있습니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=166294

AI타임스

데이터 워크플로우(Data Workflow)란, 기업이 데이터를 수집, 처리, 분석, 그리고 활용까지 이어지는 전체 과정을 나타내는 프로세스를 의미해요.

데이터 직군들은 데이터 워크플로우를 통해 구체적이고 체계적인 업무 범위를 파악하고, 다른 업무들에 비해 더 집중해야 할 영역을 파악할 수 있습니다.

이 때 '데이터 분석가'의 주요 업무 영역은 아래 그래프에서 볼 수 있듯이,

- 데이터 모델링
- 데이터 시각화
- 데이터 분석
- 데이터 해석
- 데이터 활용

영역으로 크게 구분할 수 있습니다.

데이터 분석가는 1차적으로 정제된(Preprocessed) 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록,

- 데이터 모델을 만들고,
- 데이터를 시각화하여 이해도와 활용도를 높이고
- 데이터 분석을 통해 인사이트를 발굴하고
- 데이터를 유의미하게 해석하여 구체적으로 활용할 수 있게

돕습니다.

물론 기업 별로 크고 작은 차이점들이 존재하지만,
데이터 분석가는 데이터 워크플로우(Data Workflow)의 후반부를 맡아
데이터가 의사결정권자들에게 잘 전달되게 돕는 서버(Server)의 역할이
주요 업무라고 할 수 있습니다.

다음 포스트는 '분석형 엔지니어(Analytical Engineer)'에 대한 내용으로 돌아올게요 :)

데이터 워크플로우(Data Workflow)란, 기업이 데이터를 수집, 처리, 분석, 그리고 활용까지 이어지는 전체 과정을 나타내는 프로세스를 의미해요. 데이터 직군들은 데이터 워크플로우를 통해 구체적이고 체계적인 업무 범위를 파악하고, 다른 업무들에 비해 더 집중해야 할 영역을 파악할 수 있습니다. 이 때 '데이터 분석가'의 주요 업무 영역은 아래 그래프에서 볼 수 있듯이, - 데이터 모델링 - 데이터 시각화 - 데이터 분석 - 데이터 해석 - 데이터 활용 영역으로 크게 구분할 수 있습니다. 데이터 분석가는 1차적으로 정제된(Preprocessed) 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록, - 데이터 모델을 만들고, - 데이터를 시각화하여 이해도와 활용도를 높이고 - 데이터 분석을 통해 인사이트를 발굴하고 - 데이터를 유의미하게 해석하여 구체적으로 활용할 수 있게 돕습니다. 물론 기업 별로 크고 작은 차이점들이 존재하지만, 데이터 분석가는 데이터 워크플로우(Data Workflow)의 후반부를 맡아 데이터가 의사결정권자들에게 잘 전달되게 돕는 서버(Server)의 역할이 주요 업무라고 할 수 있습니다. 다음 포스트는 '분석형 엔지니어(Analytical Engineer)'에 대한 내용으로 돌아올게요 :)

데이터 워크플로우(Data Workflow) - 데이터 분석가 편

계란후라이 1156

﻿
이제 2024년이 5일도 남지 않았습니다. 한 해 어떻게 보내셨습니까? 2023년 연말에 수립한 새해 다짐과 목표, 그리고 계획을 잘 실천하셨나요?

우리는 새해를 맞이하며 한 가지 이상 하고 싶거나 얻고 싶은 무언가를 소망하며 목표를 수립합니다. 그러니까 우리 노력에 의해서 달성 가능한 목표를 만듭니다. 다이어트, 공부, 취업이나 이직, 돈, 여행 등 목표는 다양하고 자유롭습니다.

문제는 실천입니다. 간절한 목표만큼 구체적인 실행 계획은 잘 준비하지 않습니다. 간절한 목표인 만큼 자주 머릿속으로 생각은 하는데 몸으로 움직임은 적습니다. 다짐에 비해 포기는 쉽습니다. 한 달 정도 원하는 성과가 나오지 않으면 다음 생을 기약합니다.

성공한 사람들이 이야기합니다. 목표는 작아야 하고 실행 계획은 짧은 기간 단위로 잡아야 합니다. 살을 10킬로그램 이상 빼겠다는 원대한 목표를 수립하는 것은 좋습니다. 다만, 먼저 살을 0.5그램 단축하기 위한 실행 계획을 세워야 합니다. 그것도 가능한 짧은 기간으로 달성해 보는 것입니다. 가령 일주일 기간을 두고 0.5그램을 다이어트한다면, 오늘부터 무엇을 먹고 어떤 운동을 얼마나 해야 할까요? 시작은 오늘, 바로 지금부터 해야 합니다.

작은 목표와 짧은 계획이 지속적으로 실행되면 원대한 목표를 달성 가능합니다. 이게 말이 되는 이야기인지 궁금하면 오늘부터 실행해 보시기 바랍니다. 골프 천재 타이거 우즈는 지독한 연습 벌레였습니다. 그는 비가 오나 눈이 오나 바람이 부나 연습했습니다. 그는 매일 실전과 같은 라운드를 돌지 않았습니다. 자신이 부족한 단 한 가지 동작을 매일 반복했습니다. 개선이 될 때까지 반복했습니다. 목표 달성은 이렇습니다. 세계 최고가 되고 싶다면, 그에 필요한 준비를 하나씩 차례대로 완성하면 됩니다.

우리가 매년 새해 다짐과 목표를 실천하지 못하는 이유는 설렘이 없기 때문입니다. 하고 싶은 일, 얻고 싶은 능력이 있다면, 그 일을 잘하고 있는 자신의 모습과 그 능력을 발휘하고 있는 자신의 모습을 상상할 수 있어야 합니다. 1년 후 목표를 달성한 자신의 모습을 그려보는 것이 비전 Vision입니다. 비전이 있어야 목표 달성 과정 중에 어려움을 만나도 포기하지 않습니다.

비전이 지루하고 불편하고 힘든 목표 달성 과정을 버티게 해줍니다. 좋은 회사에 원하는 직무로 입사하고 싶다면, 그곳에서 사원증을 메고 멋지게 일을 하는 자신을 상상해 보세요. 친척과 친구에게 어깨 으쓱하며 명함을 건네는 상상해 보세요. 지금 준비가 필요한 노력을 하는데 조금 힘들고 불편하고 지루한 것을 참기 어렵지 않습니다.

편하게 발전하는 방법은 없습니다. 변화와 개선은 힘들고 어렵습니다. 인내와 노력만이 원하는 결과를 가져다줍니다. 이 진리를 깨닫고 2025년에는 꼭 목표 달성하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1156 ﻿이제 2024년이 5일도 남지 않았습니다. 한 해 어떻게 보내셨습니까? 2023년 연말에 수립한 새해 다짐과 목표, 그리고 계획을 잘 실천하셨나요? 우리는 새해를 맞이하며 한 가지 이상 하고 싶거나 얻고 싶은 무언가를 소망하며 목표를 수립합니다. 그러니까 우리 노력에 의해서 달성 가능한 목표를 만듭니다. 다이어트, 공부, 취업이나 이직, 돈, 여행 등 목표는 다양하고 자유롭습니다. 문제는 실천입니다. 간절한 목표만큼 구체적인 실행 계획은 잘 준비하지 않습니다. 간절한 목표인 만큼 자주 머릿속으로 생각은 하는데 몸으로 움직임은 적습니다. 다짐에 비해 포기는 쉽습니다. 한 달 정도 원하는 성과가 나오지 않으면 다음 생을 기약합니다. 성공한 사람들이 이야기합니다. 목표는 작아야 하고 실행 계획은 짧은 기간 단위로 잡아야 합니다. 살을 10킬로그램 이상 빼겠다는 원대한 목표를 수립하는 것은 좋습니다. 다만, 먼저 살을 0.5그램 단축하기 위한 실행 계획을 세워야 합니다. 그것도 가능한 짧은 기간으로 달성해 보는 것입니다. 가령 일주일 기간을 두고 0.5그램을 다이어트한다면, 오늘부터 무엇을 먹고 어떤 운동을 얼마나 해야 할까요? 시작은 오늘, 바로 지금부터 해야 합니다. 작은 목표와 짧은 계획이 지속적으로 실행되면 원대한 목표를 달성 가능합니다. 이게 말이 되는 이야기인지 궁금하면 오늘부터 실행해 보시기 바랍니다. 골프 천재 타이거 우즈는 지독한 연습 벌레였습니다. 그는 비가 오나 눈이 오나 바람이 부나 연습했습니다. 그는 매일 실전과 같은 라운드를 돌지 않았습니다. 자신이 부족한 단 한 가지 동작을 매일 반복했습니다. 개선이 될 때까지 반복했습니다. 목표 달성은 이렇습니다. 세계 최고가 되고 싶다면, 그에 필요한 준비를 하나씩 차례대로 완성하면 됩니다. 우리가 매년 새해 다짐과 목표를 실천하지 못하는 이유는 설렘이 없기 때문입니다. 하고 싶은 일, 얻고 싶은 능력이 있다면, 그 일을 잘하고 있는 자신의 모습과 그 능력을 발휘하고 있는 자신의 모습을 상상할 수 있어야 합니다. 1년 후 목표를 달성한 자신의 모습을 그려보는 것이 비전 Vision입니다. 비전이 있어야 목표 달성 과정 중에 어려움을 만나도 포기하지 않습니다. 비전이 지루하고 불편하고 힘든 목표 달성 과정을 버티게 해줍니다. 좋은 회사에 원하는 직무로 입사하고 싶다면, 그곳에서 사원증을 메고 멋지게 일을 하는 자신을 상상해 보세요. 친척과 친구에게 어깨 으쓱하며 명함을 건네는 상상해 보세요. 지금 준비가 필요한 노력을 하는데 조금 힘들고 불편하고 지루한 것을 참기 어렵지 않습니다. 편하게 발전하는 방법은 없습니다. 변화와 개선은 힘들고 어렵습니다. 인내와 노력만이 원하는 결과를 가져다줍니다. 이 진리를 깨닫고 2025년에는 꼭 목표 달성하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

꿈을 찾는 사람에게 보내는 344 번째 편지

⁉️ 데드락(실행 교착 상태)을 푸는 가장 확실하고 빠른 방법이 뭐야? (/w ChatGPT)

—

데드락 상황을 해결하기 전에 먼저 정확히 어떤 리소스가 데드락을 일으키고 있는지 파악해야 합니다.

1. 프로세스 강제 종료 (Kill)

- 데드락 상태에 있는 프로세스 중 하나나 여러 개를 강제 종료합니다.
- 가장 빠르고 간단하게 데드락을 풀 수 있습니다.

2. 리소스 강제 회수 (Deallocate/Remove)

- 데드락에 관여한 리소스를 강제로 회수합니다.
- 프로세스를 종료하지 않고 데드락을 해결할 수 있습니다.

—

역시 정치, 사회적 문제도 컴퓨터 과학을 들여다보면 답이 있다. (아님)

⁉️ 데드락(실행 교착 상태)을 푸는 가장 확실하고 빠른 방법이 뭐야? (/w ChatGPT) — 데드락 상황을 해결하기 전에 먼저 정확히 어떤 리소스가 데드락을 일으키고 있는지 파악해야 합니다. 1. 프로세스 강제 종료 (Kill) - 데드락 상태에 있는 프로세스 중 하나나 여러 개를 강제 종료합니다.- 가장 빠르고 간단하게 데드락을 풀 수 있습니다. 2. 리소스 강제 회수 (Deallocate/Remove) - 데드락에 관여한 리소스를 강제로 회수합니다.- 프로세스를 종료하지 않고 데드락을 해결할 수 있습니다. — 역시 정치, 사회적 문제도 컴퓨터 과학을 들여다보면 답이 있다. (아님)

지난 10월에 출시된 파이썬 3.13은 최근 릴리스 중에서도 성능 향상에 가장 큰 중점을 둔 버전입니다. 릴리스 노트를 살펴보면 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 주요 변경 사항들이 눈에 띕니다. 이 글에서는 free-threaded 모드를 중점적으로 살펴보고, 이러한 변화가 파이썬 애플리케이션의 성능에 미치는 영향을 측정해 볼 예정입니다.

파이썬 3.13 성능 향상 완전 정복: Free-Threading | 요즘IT

Python 3.13에 도입된 GIL이 비활성된 모드인 free-threded의 성능 개선 부분을 정리한 글의 번역 글입니다.

Python에는 Global Interpreter Lock이란게 있어서 멀티 스레드를 사용하더라고 전역 락으로 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있기 때문에 Python의 특징같으면서도 오랫동안 성능문제를 얘기할 때 GIL이 얘기되곤 했습니다.

오랫동안 GIL을 제거하는 방법에 대한 논의가 이루어졌고 이 모드의 이름이 fred-threaded라고 이름이져서 3.13부터 도입되었습니다.

이를 비교하기 위해 Google의 PageRank 알고리즘을 간단히 Python으로 구현하고 이를 단일 스레드, 멀티 스레드, 멀티 프로세스 3가지 버전으로 만들어서 3.12와 3.13에서 성능이 어떻게 나오는지 비교했습니다.

결과를 보면 GIL이 없는 멀티 스레드 구현이 가장 빠른 성능을 보여주으며 새로운 빌드 옵션을 활성화하지 않으면 3.12와 3.13은 비슷한 성능이 나왔고 멀티 프로세스 구현은 단일 스레드보다도 느린 것으로 나타났습니다.

아직은 도입 초기이기 때문에 free-threaded 빌드에서 GIL과는 상관없이 성능 저하가 있다고는 하는데 다음 버전에서 개선될 예정이고 이 결과만 보아도 free-thread가 멀티프로세스 구현의 대안이 될 가능성을 충분히 보여주고 있습니다.

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2872/

Python 3.13에 도입된 GIL이 비활성된 모드인 free-threded의 성능 개선 부분을 정리한 글의 번역 글입니다. Python에는 Global Interpreter Lock이란게 있어서 멀티 스레드를 사용하더라고 전역 락으로 하나의 스레드만 Python 코드를 실행할 수 있기 때문에 Python의 특징같으면서도 오랫동안 성능문제를 얘기할 때 GIL이 얘기되곤 했습니다. 오랫동안 GIL을 제거하는 방법에 대한 논의가 이루어졌고 이 모드의 이름이 fred-threaded라고 이름이져서 3.13부터 도입되었습니다. 이를 비교하기 위해 Google의 PageRank 알고리즘을 간단히 Python으로 구현하고 이를 단일 스레드, 멀티 스레드, 멀티 프로세스 3가지 버전으로 만들어서 3.12와 3.13에서 성능이 어떻게 나오는지 비교했습니다. 결과를 보면 GIL이 없는 멀티 스레드 구현이 가장 빠른 성능을 보여주으며 새로운 빌드 옵션을 활성화하지 않으면 3.12와 3.13은 비슷한 성능이 나왔고 멀티 프로세스 구현은 단일 스레드보다도 느린 것으로 나타났습니다. 아직은 도입 초기이기 때문에 free-threaded 빌드에서 GIL과는 상관없이 성능 저하가 있다고는 하는데 다음 버전에서 개선될 예정이고 이 결과만 보아도 free-thread가 멀티프로세스 구현의 대안이 될 가능성을 충분히 보여주고 있습니다. https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2872/

요즘IT

구글 HR 수석 부사장이 말하는 이력서 작성 노하우 중 XYZ 법칙이 있습니다.

X - 주요 업무 내용
Y - 수치적으로 표현 가능한 성과 및 결과물
Z - 업무를 수행하기 위한 도구 및 스킬

이 3가지를 조합하여 자신이
어떤 업무를 통해 회사에 어떤 혜택을 주었는지를
정량적으로 표현해보세요.

이력서를 작성할 때, 당신의 주요 목표는
내 모든 경력에 대해 자세히 서술하는 것이 아닙니다.

가장 중요한 목표는 바로 이력서를 읽는 사람의 눈에 띄는 것입니다.

구글 HR 수석 부사장이 말하는 이력서 작성 노하우 중 XYZ 법칙이 있습니다. X - 주요 업무 내용 Y - 수치적으로 표현 가능한 성과 및 결과물 Z - 업무를 수행하기 위한 도구 및 스킬 이 3가지를 조합하여 자신이 어떤 업무를 통해 회사에 어떤 혜택을 주었는지를 정량적으로 표현해보세요. 이력서를 작성할 때, 당신의 주요 목표는 내 모든 경력에 대해 자세히 서술하는 것이 아닙니다. 가장 중요한 목표는 바로 이력서를 읽는 사람의 눈에 띄는 것입니다.

아마존 출신 엔지니어가 알려주는 이력서 작성 팁

2024 프론트엔드 뉴스 한 방에 몰아 보기

2024 프론트엔드 뉴스 한 방에 몰아 보기 : NHN Cloud Meetup

벌써 12월 중순을 지나고 있는데요.
1년 동안 있었던 주요 프런트엔드 관련 핵심 소식을 깔끔하게 정리해 주신 정말 좋은 글을 발행해 주셔서 소개해 드립니다.
이렇게 보니 생각보다 많은 소식이 있었다고 느껴지는데요. 처음 보는 소식이 있으시다면 관련 글의 링크가 명시되어 있으니 읽어보면서 한 해를 마무리해 보시는 건 어떤가요?

https://meetup.nhncloud.com/posts/390

벌써 12월 중순을 지나고 있는데요.1년 동안 있었던 주요 프런트엔드 관련 핵심 소식을 깔끔하게 정리해 주신 정말 좋은 글을 발행해 주셔서 소개해 드립니다.이렇게 보니 생각보다 많은 소식이 있었다고 느껴지는데요. 처음 보는 소식이 있으시다면 관련 글의 링크가 명시되어 있으니 읽어보면서 한 해를 마무리해 보시는 건 어떤가요? https://meetup.nhncloud.com/posts/390

NHN Cloud Meetup

2024 프론트엔드 뉴스 한 방에 몰아보기

GitHub Pages는 깃허브 저장소에 올려놓은 웹 프로젝트를 최소한의 노력으로 호스팅할 수 있는 서비스입니다. 깃허브에서 거의 초창기부터 무료로 제공하고 있는데 은근히 모르시는 분들이 많아서 개인적으로 아쉬웠던 완전 혜자 기능인데요. 백엔드 서버나 데이터베이스를 필요로 하지 않는 단순한 웹사이트를 호스팅하는데 아주 적합합니다.

📺 동영상: https://youtu.be/rd1C-LFz8fU
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages/

사실 요즘 Netlify나 Vercel과 같은 훌륭한 호스팅 플랫폼이 워낙 많지만 제대로 사용하려면 해당 서비스를 공부를 해야 한다는 부담이 있죠. 하지만 GitHub Pages를 활용하면 이러한 학습 곡선을 최소화하면서 아주 쉽게 웹사이트를 배포할 수 있습니다.

GitHub Pages는 깃허브 계정이 있는 누구나 사용할 수 있으며, 기본적으로
github.io
서브 도메인을 제공해주며 별도로 구매한 커스텀 도메인도 연결할 수 있습니다. GitHub Pages를 통해 배포된 웹사이트는 깃허브의 빠르고 안정적인 글로벌 CDN의 혜택을 누릴 수 있다는 것도 큰 매력입니다.

월간 방문자가 10만명이 넘는 제 블로그도 GitHub Pages로 호스팅하고 있는데 아주 만족하며 쓰고 있어요 😎👍 깃허브에 코드 저장소를 가지고 계시다면 배포 과정이 정말 간편해서 꼭 써보시라고 추천드리고 싶습니다!

GitHub Pages는 깃허브 저장소에 올려놓은 웹 프로젝트를 최소한의 노력으로 호스팅할 수 있는 서비스입니다. 깃허브에서 거의 초창기부터 무료로 제공하고 있는데 은근히 모르시는 분들이 많아서 개인적으로 아쉬웠던 완전 혜자 기능인데요. 백엔드 서버나 데이터베이스를 필요로 하지 않는 단순한 웹사이트를 호스팅하는데 아주 적합합니다. 📺 동영상: https://youtu.be/rd1C-LFz8fU📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages/ 사실 요즘 Netlify나 Vercel과 같은 훌륭한 호스팅 플랫폼이 워낙 많지만 제대로 사용하려면 해당 서비스를 공부를 해야 한다는 부담이 있죠. 하지만 GitHub Pages를 활용하면 이러한 학습 곡선을 최소화하면서 아주 쉽게 웹사이트를 배포할 수 있습니다. GitHub Pages는 깃허브 계정이 있는 누구나 사용할 수 있으며, 기본적으로 <code >github.io</code> 서브 도메인을 제공해주며 별도로 구매한 커스텀 도메인도 연결할 수 있습니다. GitHub Pages를 통해 배포된 웹사이트는 깃허브의 빠르고 안정적인 글로벌 CDN의 혜택을 누릴 수 있다는 것도 큰 매력입니다. 월간 방문자가 10만명이 넘는 제 블로그도 GitHub Pages로 호스팅하고 있는데 아주 만족하며 쓰고 있어요 😎👍 깃허브에 코드 저장소를 가지고 계시다면 배포 과정이 정말 간편해서 꼭 써보시라고 추천드리고 싶습니다!

GitHub Pages에 웹사이트 배포하기

GPT와 같은 생성형 AI가 출시된 이후, 글쓰기, 번역, 고객 서비스와 같은 직종에서는 약 16%에서 30%의 직업 감소가 관찰되었습니다. 이는 AI가 이러한 업무를 빠르고 정확하게 처리할 수 있기 때문인데요. 하지만 기술 관련 직종(비디오 편집 및 제작: 39% 증가, 백엔드, 프론트 5% 증가)은 오히려 성장세를 보이고 있습니다. 이처럼 개발 분야는 전체적으로 성장세를 보이고 있는데요.
하지만 이러한 변화가 모든 개발자에게 동일한 영향을 미치는 것은 아닙니다.

단순 코딩의 감소와 개발자에 대한 새로운 요구
AI의 발전으로 인해 단순 반복적인 코딩 작업은 더 쉬워졌습니다. 따라서 이러한 작업만을 수행하는 개발자에 대한 수요는 점차 줄어들 것으로 전망됩니다. 이제는 단순한 코딩 기술을 넘어 다음과 같은 능력이 요구됩니다:

새로운 개발자 수요 전망
GPT와 같은 언어 모델은 코드 작성과 구현에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 미래를 예측하거나 시스템 전반을 최적화하는 창의적인 아이디어 제안에는 여전히 한계가 존재합니다.
이는 고급 엔지니어링 인력에 대한 수요가 증가할 것임을 의미하는데요. 기업 입장에서는 더 효율적이고 최적화된 시스템을 설계하려면 높은 기술력과 창의적인 사고를 갖춘 개발자가 반드시 필요하기 때문입니다. 따라서 미래의 개발자는 다음과 같은 역량이 필요할것으로 예상됩니다.

미래 개발자에게 필요한 역량
 * 기술적 깊이
   * 웹 기술 전반에 대한 깊은 이해
   * 시스템 아키텍처 설계 능력
   * 성능 최적화 역량
 * 비즈니스 통찰력
   * 기술과 비즈니스의 연계성 이해
   * 전략적 의사결정 능력
 * 지속적 학습
   * 새로운 기술 트렌드 파악
   * AI 도구의 효과적 활용 능력

결론
AI 시대의 개발자는 단순히 코드를 작성하는 기술자에서 벗어나, 더 높은 수준의 기술력과 통찰력이 요구됩니다. AI를 보완적 도구로 활용하면서, 시스템 전반을 설계하고 최적화 할 수 있는 역량이 중요해지고 있습니다. 이제부터 나무만 보는 개발자가 아닌, 숲 전체를 조망하며 전체적인 구조와 방향성을 설계할 수 있는 역량이 요구될 것으로 보입니다.

GPT와 같은 생성형 AI가 출시된 이후, 글쓰기, 번역, 고객 서비스와 같은 직종에서는 약 16%에서 30%의 직업 감소가 관찰되었습니다. 이는 AI가 이러한 업무를 빠르고 정확하게 처리할 수 있기 때문인데요. 하지만 기술 관련 직종(비디오 편집 및 제작: 39% 증가, 백엔드, 프론트 5% 증가)은 오히려 성장세를 보이고 있습니다. 이처럼 개발 분야는 전체적으로 성장세를 보이고 있는데요. 하지만 이러한 변화가 모든 개발자에게 동일한 영향을 미치는 것은 아닙니다. 단순 코딩의 감소와 개발자에 대한 새로운 요구AI의 발전으로 인해 단순 반복적인 코딩 작업은 더 쉬워졌습니다. 따라서 이러한 작업만을 수행하는 개발자에 대한 수요는 점차 줄어들 것으로 전망됩니다. 이제는 단순한 코딩 기술을 넘어 다음과 같은 능력이 요구됩니다: 새로운 개발자 수요 전망GPT와 같은 언어 모델은 코드 작성과 구현에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 미래를 예측하거나 시스템 전반을 최적화하는 창의적인 아이디어 제안에는 여전히 한계가 존재합니다. 이는 고급 엔지니어링 인력에 대한 수요가 증가할 것임을 의미하는데요. 기업 입장에서는 더 효율적이고 최적화된 시스템을 설계하려면 높은 기술력과 창의적인 사고를 갖춘 개발자가 반드시 필요하기 때문입니다. 따라서 미래의 개발자는 다음과 같은 역량이 필요할것으로 예상됩니다. 미래 개발자에게 필요한 역량<ul ><li>기술적 깊이<ul ><li>웹 기술 전반에 대한 깊은 이해</li><li>시스템 아키텍처 설계 능력</li><li>성능 최적화 역량</li></ul></li><li>비즈니스 통찰력<ul ><li>기술과 비즈니스의 연계성 이해</li><li>전략적 의사결정 능력</li></ul></li><li>지속적 학습<ul ><li>새로운 기술 트렌드 파악</li><li>AI 도구의 효과적 활용 능력</li></ul></li></ul> 결론 AI 시대의 개발자는 단순히 코드를 작성하는 기술자에서 벗어나, 더 높은 수준의 기술력과 통찰력이 요구됩니다. AI를 보완적 도구로 활용하면서, 시스템 전반을 설계하고 최적화 할 수 있는 역량이 중요해지고 있습니다. 이제부터 나무만 보는 개발자가 아닌, 숲 전체를 조망하며 전체적인 구조와 방향성을 설계할 수 있는 역량이 요구될 것으로 보입니다.

AI 시대, 개발자 로드맵: 코더에서 아키텍트로

“연차가 얼만데 이것도 몰라요?”

이런 말 들을까 봐 아는 척할 때가 있어요.

부디 연차가 더 쌓이기 전에 모른다고 말하세요. 지금 인정하고 배우는 편이 나아요.

시간의 무게는 갈수록 무겁고 부담스러워져요. 연차가 쌓일수록 모른다고 말하기 어려워요.

지금이 모른다고 말하기 가장 쉬울 때예요.

“연차가 얼만데 이것도 몰라요?” 이런 말 들을까 봐 아는 척할 때가 있어요. 부디 연차가 더 쌓이기 전에 모른다고 말하세요. 지금 인정하고 배우는 편이 나아요. 시간의 무게는 갈수록 무겁고 부담스러워져요. 연차가 쌓일수록 모른다고 말하기 어려워요. 지금이 모른다고 말하기 가장 쉬울 때예요.

“연차가 얼만데 이것도 몰라요?”

이런 말 들을까 봐 아는 척할

리더를 위한 멘탈 수업 (4) ▶저성과자 팀원과 일하는 방법, 팀원도 리콜이 되나요? 중견 기업에서 전산 업무를 담당하고 있는 40대 팀장입니다. 저는 요즘 팀원 때문에 골머리를 썩고 있습니다. 문제가 되고 있는 팀

저성과자 바꾸는 '열린 질문'과 '수시 피드백'

✅팀원 때문에 골머리를 썩고 있습니다. 문제가 되는 팀원은 업무 역량을 포함해 일을 처리하고 소통하는 방식에 문제가 많은 편입니다. 기회가 있을 때마다 충분한 피드백을 줬지만 아무런 변화가 없습니다.

독한 마음을 먹고 “매번 업무 처리가 늦어져 우리 팀 성과에 문제가 되고 있습니다. 어떻게 생각하세요?”라고 말한 적도 있습니다. 정작 본인은 왜 그런 평가를 받아야 하는지 납득하지 못하겠다며 억울하다는 태도를 보이더라고요. 자신은 주어진 일을 빠짐없이 처리했기 때문에 문제가 없다는 것입니다.

이런 상황들이 되풀이되고 업무 정체가 심해져 다른 팀원의 불만도 쌓여가고 있습니다. 팀을 이끌어가는 리더로서 팀원들에게 제 할 일을 하지 못한 것 같아 마음이 무겁습니다. 성과가 낮은 팀원은 어떻게 이끌어야 할까요?

1️⃣‘열린 질문’ 통해 천천히 변화 기다려야
윤대현 교수의 솔루션(서울대병원 정신건강의학과 교수)

변화는 누구에게나 어렵습니다. 그 이유는 무엇일까요? 묘하고 신비로운 인간의 ‘마음’ 때문입니다. 사연자분이 팀원과 일대일 대화를 나눌 때, 사실은 네 명의 객체가 이야기를 나누고 있습니다.

팀장과 팀원 외에도 팀장의 마음과 팀원의 마음도 함께 대화에 참여하는 것이죠. 그런데 사람의 언어와 마음의 언어는 서로 다른 모습을 갖고 있습니다. 사람은 논리적 언어를 사용하지만 마음은 은유적 언어를 사용하기 때문에 머리로는 이해를 했는데도 마음은 반대일 수 있습니다.

우리는 먼저 상대방의 행동을 긍정적으로 변화시키는 것이 얼마나 어려운 것인지 이해하고 인정해야 합니다. 그러니 사연자분이 최선을 다해 코칭했다고 해서 팀원이 바뀔 거라고 기대하지 마십시오. 팀원이 바뀌지 않았다고 과도한 자기비판을 할 필요도 없습니다. 지나치게 부정적인 자기 인식은 리더에게 추천할 만한 덕목이 아니니까요.

효과적인 소통을 위해 쉽게 사용할 수 있는 방법으로는 ‘직면적 소통’이 있습니다. 말 그대로 상대방 잘못을 직접 지적해 자신의 문제를 직면하게 하는 것이죠. “이번에도 마감을 못 지켰네요. 이러다가 우리 팀 실적이 꼴찌겠어요!” 같은 직설적인 말이 직면적 소통입니다.

이 방법은 상대의 마음에 불편함과 부끄러움을 만들고 그 부정적인 감정을 이용해 행동의 변화를 유발합니다. 다만 반복할수록 효과가 떨어지는 문제가 발생합니다. 또한 저항 심리가 작용해 동기부여는 커녕 있던 동기마저 없앨 수 있습니다.

동기부여를 통해 팀원의 행동을 변화시키고 싶다면 직면적 소통보다는 ‘열린 질문’을 해야 합니다. 열린 질문이란 일방적 지시가 아닌 의견을 묻는 것입니다.

“어제 지시한 프로젝트는 다 마쳤나요?” “오늘도 지각이네요. 또 늦잠 잤나요?”가 닫힌 질문이라면, “프로젝트 기획하는 데 어려움은 없나요?” “아침에 일어나는 게 힘든가요? 자꾸 지각하는 이유가 뭘까요?”는 열린 질문입니다.

열린 질문에는 리더의 일방적인 주장이나 지시가 담겨 있지 않아서 팀원에게 저항감을 주지 않습니다. 그래서 마음이 좀 더 쉽게 열립니다.

프로젝트의 어려움을 물어보면, 그간 느꼈던 어려움을 이야기하면서 스스로 자연스럽게 문제를 인식하게 됩니다. 스스로 문제를 인식했기 때문에 해결 방안에 관한 이야기를 나눌 때도 더 능동적으로 대화할 수 있습니다.

리더가 열린 질문에 익숙하지 않은 이유는 변화가 빨리 일어나길 바라는 조급함과 불안감 때문입니다. 하지만 어떤 변화든 하루아침에 일어날 수는 없습니다. 더구나 자신이 아닌 다른 누군가를 변화시키는 일이라면 더욱더 기다림이 필요합니다.

2️⃣그는 왜 피드백이 통하지 않을까
장은지 대표의 솔루션(이머징리더십인터벤션즈 대표)

인간에게는 자신을 다른 사람보다 우월하다고 생각하는 본성이 있습니다. 이로 인해 많은 사람이 “나 정도면 평균 이상이지”라고 믿습니다. 이것이 ‘평균 이상 효과(better-than-average effect)’입니다.

이렇게 자신의 역량과 성과를 후하게 평가하는 심리적 경향으로, 팀원들은 리더가 자신에 대해 낮은 평가를 했을 때 잘 받아들이지 못하는 경우가 많습니다. 실제 모 대기업을 대상으로 조사한 결과 직원의 70% 이상과 임원의 90% 이상이 자신의 성과를 ‘평균 이상’으로 평가했습니다.

저성과자가 있다면 리더는 피드백을 통해 변화를 유도하고 성과를 높이도록 도와야 합니다. 하지만 저성과자 대다수는 아무리 피드백을 주고 코칭을 해도 잘 변하지 않기 때문에 리더에게 큰 부담으로 작용합니다.

사연자 분 같은 상황에서도 당사자는 아무 문제가 없다고 생각하는 동상이몽이 발생하기도 합니다. 이런 경우에는 팀장의 인식이 아닌 팀원의 인식을 기반으로 피드백이 이뤄져야 하는데, 이것을 아는 리더는 많지 않습니다.

저성과자 문제는 대부분 자기 인식의 결여에서 비롯됩니다. 그렇기 때문에 자신에 대한 평가가 부당하다고 생각하죠. 따라서 리더는 먼저 팀원이 자신의 문제점을 정확하게 인식할 수 있도록 돕고, 그 문제가 무엇인지에 따라 피드백을 해야 합니다.

구성원에게 평가가 공정하다는 인상을 주려면 ‘객관적인 평가’와 ‘지속적인 피드백’을 잘 활용해야 합니다. 주기적인 피드백을 통해 객관적이고 투명하게 소통함으로써 당사자가 본인의 저성과를 인정하고 받아들일 수 있게 해야 합니다.

이걸 잘하는 회사가 넷플릭스입니다. 넷플릭스 리더들은 “경쟁사로 가겠다고 하는 팀원 중 최우선으로 붙잡아야 할 사람은 누구인가?”라는 질문으로 팀원들을 수시로 평가합니다. 그리고 이 질문에서 반복적으로 제외되는 사람은 빠르게 해고됩니다. 잔혹할 만큼 냉정한 문화죠.

넷플릭스에 입사했을 정도의 인재들이라면 ‘나 정도면 평균 이상이지’라고 생각할텐데, 냉혹한 평가를 군말 없이 받아들이는 이유는 무엇일까요? 바로 수시로 이뤄지는 리더의 평가와 피드백 덕분입니다.

자기 역량을 과대평가하는 저성과자가 정확한 자기 인식을 할 수 있도록 도우려면 무엇보다 객관적 평가를 토대로 한 효과적인 피드백이 중요합니다. 저성과자에게 하는 피드백은 필요할 때마다 수시로 이뤄져야 하며, 스스로 문제점을 정확하게 인식할 수 있도록 객관적이면서 구체적이어야 효과가 있습니다.

✅팀원 때문에 골머리를 썩고 있습니다. 문제가 되는 팀원은 업무 역량을 포함해 일을 처리하고 소통하는 방식에 문제가 많은 편입니다. 기회가 있을 때마다 충분한 피드백을 줬지만 아무런 변화가 없습니다. 독한 마음을 먹고 “매번 업무 처리가 늦어져 우리 팀 성과에 문제가 되고 있습니다. 어떻게 생각하세요?”라고 말한 적도 있습니다. 정작 본인은 왜 그런 평가를 받아야 하는지 납득하지 못하겠다며 억울하다는 태도를 보이더라고요. 자신은 주어진 일을 빠짐없이 처리했기 때문에 문제가 없다는 것입니다. 이런 상황들이 되풀이되고 업무 정체가 심해져 다른 팀원의 불만도 쌓여가고 있습니다. 팀을 이끌어가는 리더로서 팀원들에게 제 할 일을 하지 못한 것 같아 마음이 무겁습니다. 성과가 낮은 팀원은 어떻게 이끌어야 할까요? 1️⃣‘열린 질문’ 통해 천천히 변화 기다려야윤대현 교수의 솔루션(서울대병원 정신건강의학과 교수) 변화는 누구에게나 어렵습니다. 그 이유는 무엇일까요? 묘하고 신비로운 인간의 ‘마음’ 때문입니다. 사연자분이 팀원과 일대일 대화를 나눌 때, 사실은 네 명의 객체가 이야기를 나누고 있습니다. 팀장과 팀원 외에도 팀장의 마음과 팀원의 마음도 함께 대화에 참여하는 것이죠. 그런데 사람의 언어와 마음의 언어는 서로 다른 모습을 갖고 있습니다. 사람은 논리적 언어를 사용하지만 마음은 은유적 언어를 사용하기 때문에 머리로는 이해를 했는데도 마음은 반대일 수 있습니다. 우리는 먼저 상대방의 행동을 긍정적으로 변화시키는 것이 얼마나 어려운 것인지 이해하고 인정해야 합니다. 그러니 사연자분이 최선을 다해 코칭했다고 해서 팀원이 바뀔 거라고 기대하지 마십시오. 팀원이 바뀌지 않았다고 과도한 자기비판을 할 필요도 없습니다. 지나치게 부정적인 자기 인식은 리더에게 추천할 만한 덕목이 아니니까요. 효과적인 소통을 위해 쉽게 사용할 수 있는 방법으로는 ‘직면적 소통’이 있습니다. 말 그대로 상대방 잘못을 직접 지적해 자신의 문제를 직면하게 하는 것이죠. “이번에도 마감을 못 지켰네요. 이러다가 우리 팀 실적이 꼴찌겠어요!” 같은 직설적인 말이 직면적 소통입니다. 이 방법은 상대의 마음에 불편함과 부끄러움을 만들고 그 부정적인 감정을 이용해 행동의 변화를 유발합니다. 다만 반복할수록 효과가 떨어지는 문제가 발생합니다. 또한 저항 심리가 작용해 동기부여는 커녕 있던 동기마저 없앨 수 있습니다. 동기부여를 통해 팀원의 행동을 변화시키고 싶다면 직면적 소통보다는 ‘열린 질문’을 해야 합니다. 열린 질문이란 일방적 지시가 아닌 의견을 묻는 것입니다. “어제 지시한 프로젝트는 다 마쳤나요?” “오늘도 지각이네요. 또 늦잠 잤나요?”가 닫힌 질문이라면, “프로젝트 기획하는 데 어려움은 없나요?” “아침에 일어나는 게 힘든가요? 자꾸 지각하는 이유가 뭘까요?”는 열린 질문입니다. 열린 질문에는 리더의 일방적인 주장이나 지시가 담겨 있지 않아서 팀원에게 저항감을 주지 않습니다. 그래서 마음이 좀 더 쉽게 열립니다. 프로젝트의 어려움을 물어보면, 그간 느꼈던 어려움을 이야기하면서 스스로 자연스럽게 문제를 인식하게 됩니다. 스스로 문제를 인식했기 때문에 해결 방안에 관한 이야기를 나눌 때도 더 능동적으로 대화할 수 있습니다. 리더가 열린 질문에 익숙하지 않은 이유는 변화가 빨리 일어나길 바라는 조급함과 불안감 때문입니다. 하지만 어떤 변화든 하루아침에 일어날 수는 없습니다. 더구나 자신이 아닌 다른 누군가를 변화시키는 일이라면 더욱더 기다림이 필요합니다. 2️⃣그는 왜 피드백이 통하지 않을까장은지 대표의 솔루션(이머징리더십인터벤션즈 대표) 인간에게는 자신을 다른 사람보다 우월하다고 생각하는 본성이 있습니다. 이로 인해 많은 사람이 “나 정도면 평균 이상이지”라고 믿습니다. 이것이 ‘평균 이상 효과(better-than-average effect)’입니다. 이렇게 자신의 역량과 성과를 후하게 평가하는 심리적 경향으로, 팀원들은 리더가 자신에 대해 낮은 평가를 했을 때 잘 받아들이지 못하는 경우가 많습니다. 실제 모 대기업을 대상으로 조사한 결과 직원의 70% 이상과 임원의 90% 이상이 자신의 성과를 ‘평균 이상’으로 평가했습니다. 저성과자가 있다면 리더는 피드백을 통해 변화를 유도하고 성과를 높이도록 도와야 합니다. 하지만 저성과자 대다수는 아무리 피드백을 주고 코칭을 해도 잘 변하지 않기 때문에 리더에게 큰 부담으로 작용합니다. 사연자 분 같은 상황에서도 당사자는 아무 문제가 없다고 생각하는 동상이몽이 발생하기도 합니다. 이런 경우에는 팀장의 인식이 아닌 팀원의 인식을 기반으로 피드백이 이뤄져야 하는데, 이것을 아는 리더는 많지 않습니다. 저성과자 문제는 대부분 자기 인식의 결여에서 비롯됩니다. 그렇기 때문에 자신에 대한 평가가 부당하다고 생각하죠. 따라서 리더는 먼저 팀원이 자신의 문제점을 정확하게 인식할 수 있도록 돕고, 그 문제가 무엇인지에 따라 피드백을 해야 합니다. 구성원에게 평가가 공정하다는 인상을 주려면 ‘객관적인 평가’와 ‘지속적인 피드백’을 잘 활용해야 합니다. 주기적인 피드백을 통해 객관적이고 투명하게 소통함으로써 당사자가 본인의 저성과를 인정하고 받아들일 수 있게 해야 합니다. 이걸 잘하는 회사가 넷플릭스입니다. 넷플릭스 리더들은 “경쟁사로 가겠다고 하는 팀원 중 최우선으로 붙잡아야 할 사람은 누구인가?”라는 질문으로 팀원들을 수시로 평가합니다. 그리고 이 질문에서 반복적으로 제외되는 사람은 빠르게 해고됩니다. 잔혹할 만큼 냉정한 문화죠. 넷플릭스에 입사했을 정도의 인재들이라면 ‘나 정도면 평균 이상이지’라고 생각할텐데, 냉혹한 평가를 군말 없이 받아들이는 이유는 무엇일까요? 바로 수시로 이뤄지는 리더의 평가와 피드백 덕분입니다. 자기 역량을 과대평가하는 저성과자가 정확한 자기 인식을 할 수 있도록 도우려면 무엇보다 객관적 평가를 토대로 한 효과적인 피드백이 중요합니다. 저성과자에게 하는 피드백은 필요할 때마다 수시로 이뤄져야 하며, 스스로 문제점을 정확하게 인식할 수 있도록 객관적이면서 구체적이어야 효과가 있습니다.

✅팀원 때문에 골머리를 썩고 있습니다. 문제가 되는 팀원은 업무 

”상사도 관리해야 합니다“ | 오늘 이야기할 주제는 ‘어퍼 매니지먼트(Upper Management)’입니다. 이 용어는 해외에서는 익숙하지만, 국내에서는 아직 생소합니다. 어퍼 매니지먼트란 말 그대로 상사를 어떻게 효과적으로 관리할 것인지에 대한 개념입니다. 보통 매니지먼트라고 하면 팀원이나 조직을 관리하는 것을 떠올리지만 여기서는 반대로 상사와의 관계를 주도적으로 이끌어가는 방법에 

04. 당신은 상사를 어떻게 관리하고 있나요?

개인 커리어를 발전시키기 위해서 보통 새로운 서비스를 성공적으로 런칭하거나, 여러 프로젝트를 동시에 관리하거나, 팀을 이끄는 리더십 등 다양한 방법이 있습니다. 하지만 무엇보다도 직급이 올라가게 되면 상사와의 소통과 협력이 더욱 중요합니다.
이때 필요한 어퍼매니지먼트에 대한 개념을 설명해주신 글이 있어 공유드립니다.

어퍼 매니지먼트란
상사를 어떻게 효과적으로 관리할 것인지에 대한 개념이고, 상사와의 관계를 주도적으로 이끌어가는 방법에 초점을 맞춥니다.
많은 사람들이 상사는 나를 평가하고 관리하는 존재로만 생각하지만, 상사를 효과적으로 관리하고 내가 원하는 방향으로 관계를 이끌어나가는 것이야말로 커리어의 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
상사에게 내 업무를 알리고, 필요할 때 도움을 요청하며, 내 성과를 명확히 전달하는 것이 어퍼 매니지먼트의 핵심입니다.

매커니즘 설정의 중요성
상사와의 정기적인 미팅을 잡는 것은 능사가 아닙니다. 프로젝트가 잘 진행되고 있고 상사의 도움이 필요하지 않다면 미팅을 과감히 취소하는 것도 하나의 전략입니다.
내가 전달하고자 하는 핵심이 무엇인지 고민하고, 무작정 미팅을 잡는 것이 아닌 상사의 시간을 효율적으로 사용하는 것이 중요합니다.
보고는 단순히 칭찬을 받기 위한 것이 아닌 프로젝트의 성공을 위해 필요한 지원을 얻고 결정을 함께 내리기 위한 것입니다. 그렇기에 반드시 필요한 정보만 간결히 전달하고 필요한 도움을 구체적으로 요청해야 합니다.

문제를 감추지 말고 사실에 기반해 보고하라
문제가 발생 했을 때 감추지 않고, 사실에 기반에 균형 잡힌 내용을 보고하는 것이 중요합니다
저는 상사들에게 잘한 점만 강조하기보다 어려운 부분과 해결이 필요한 문제들을 솔직하게 공유했습니다.
문제 보고 시 단순히 "도와주세요"가 아닌 지금까지 어떤 방식으로 문제를 해결하려고 노력했는지 그리고 우리가 고려한 여러 대안을 함께 제시하는 것이 중요합니다
상사에게 모든 결정을 떠넘기려고 하는게 아닌 우리가 제안한 해결책에 대한 동의를 구하거나 보완점을 확인하는것이 좋습니다.

약속과 시간을 철저히 지켜라
여기서 말하는 시간은 프로젝트의 마감 기한 뿐만 아닌 회의록 작성, 추가 자료 제공 등 모든 약속을 포함합니다. 상사가 재촉하지 않는다고 해서 몇 번 약속을 어기게 되면 신뢰를 잃기 쉽습니다. 저는 프로젝트를 진행하면서 회의가 끝난 직후 즉시 회의록을 작성해 공유했고, 모든 팀원들도 각자의 일정과 약속을 철저히 지켰습니다. 이러한 철저한 태도는 상사의 신뢰를 얻는 데 큰 도움이 됩니다.

어퍼 매니지먼트의 핵심은
신뢰를 얻는 것입니다. 상사의 시간을 소중히 여기고, 꾸준히 성실한 모습을 보여준다면 자연스럽게 신뢰를 쌓을 수 있습니다. 이러한 자세는 상사뿐만 아니라 동료나 타 부서와의 협업에서도 큰 도움이됩니다.

개인 커리어를 발전시키기 위해서 보통 새로운 서비스를 성공적으로 런칭하거나, 여러 프로젝트를 동시에 관리하거나, 팀을 이끄는 리더십 등 다양한 방법이 있습니다. 하지만 무엇보다도 직급이 올라가게 되면 상사와의 소통과 협력이 더욱 중요합니다.이때 필요한 어퍼매니지먼트에 대한 개념을 설명해주신 글이 있어 공유드립니다. 어퍼 매니지먼트란상사를 어떻게 효과적으로 관리할 것인지에 대한 개념이고, 상사와의 관계를 주도적으로 이끌어가는 방법에 초점을 맞춥니다. 많은 사람들이 상사는 나를 평가하고 관리하는 존재로만 생각하지만, 상사를 효과적으로 관리하고 내가 원하는 방향으로 관계를 이끌어나가는 것이야말로 커리어의 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 상사에게 내 업무를 알리고, 필요할 때 도움을 요청하며, 내 성과를 명확히 전달하는 것이 어퍼 매니지먼트의 핵심입니다. 매커니즘 설정의 중요성 상사와의 정기적인 미팅을 잡는 것은 능사가 아닙니다. 프로젝트가 잘 진행되고 있고 상사의 도움이 필요하지 않다면 미팅을 과감히 취소하는 것도 하나의 전략입니다.내가 전달하고자 하는 핵심이 무엇인지 고민하고, 무작정 미팅을 잡는 것이 아닌 상사의 시간을 효율적으로 사용하는 것이 중요합니다.보고는 단순히 칭찬을 받기 위한 것이 아닌 프로젝트의 성공을 위해 필요한 지원을 얻고 결정을 함께 내리기 위한 것입니다. 그렇기에 반드시 필요한 정보만 간결히 전달하고 필요한 도움을 구체적으로 요청해야 합니다. 문제를 감추지 말고 사실에 기반해 보고하라문제가 발생 했을 때 감추지 않고, 사실에 기반에 균형 잡힌 내용을 보고하는 것이 중요합니다저는 상사들에게 잘한 점만 강조하기보다 어려운 부분과 해결이 필요한 문제들을 솔직하게 공유했습니다.문제 보고 시 단순히 "도와주세요"가 아닌 지금까지 어떤 방식으로 문제를 해결하려고 노력했는지 그리고 우리가 고려한 여러 대안을 함께 제시하는 것이 중요합니다 상사에게 모든 결정을 떠넘기려고 하는게 아닌 우리가 제안한 해결책에 대한 동의를 구하거나 보완점을 확인하는것이 좋습니다. 약속과 시간을 철저히 지켜라여기서 말하는 시간은 프로젝트의 마감 기한 뿐만 아닌 회의록 작성, 추가 자료 제공 등 모든 약속을 포함합니다. 상사가 재촉하지 않는다고 해서 몇 번 약속을 어기게 되면 신뢰를 잃기 쉽습니다. 저는 프로젝트를 진행하면서 회의가 끝난 직후 즉시 회의록을 작성해 공유했고, 모든 팀원들도 각자의 일정과 약속을 철저히 지켰습니다. 이러한 철저한 태도는 상사의 신뢰를 얻는 데 큰 도움이 됩니다. 어퍼 매니지먼트의 핵심은 신뢰를 얻는 것입니다. 상사의 시간을 소중히 여기고, 꾸준히 성실한 모습을 보여준다면 자연스럽게 신뢰를 쌓을 수 있습니다. 이러한 자세는 상사뿐만 아니라 동료나 타 부서와의 협업에서도 큰 도움이됩니다.

Brunch Story

당신은 상사를 어떻게 관리하고 있나요?

Software engineers shared their favorite IDEs with GenAI features on social media. The most-mentioned one by a comfortable margin was Cursor. WindSurf and Zed also seem to be getting traction at the expense of Visual Studio, and JetBrains.

Which IDEs do software engineers love, and why?

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다.

 * Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음.
 * Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.
 * Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
 * Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.
 * Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.

 * 무료 도구 (기본 사용량 한정):
   * Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공
   * Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공
   * Windsurf: 개인 무료 플랜 제공
   * v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공
   * Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공
   * Cody: 무료 플랜 제공
   * Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공
   * JetBrains AI: 7일간의 무료
 * 유료 도구 ($10-20/월):
   * Cody: Pro 플랜 월 $9
   * GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10
   * JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10
   * Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15
   * Stackblitz: Pro 플랜 월 $18
   * Cursor: Pro 플랜 월 $20
   * v0 by Vercel: 월 $20
     
     
   
   

https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다. <ul ><li>Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음. </li><li>Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.</li><li>Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.</li><li>Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.</li><li>Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.</li></ul> <ul ><li>무료 도구 (기본 사용량 한정):<ul ><li>Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공</li><li>Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공</li><li>Windsurf: 개인 무료 플랜 제공</li><li>v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공</li><li>Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공</li><li>Cody: 무료 플랜 제공</li><li>Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공</li><li>JetBrains AI: 7일간의 무료</li></ul></li><li>유료 도구 ($10-20/월):<ul ><li>Cody: Pro 플랜 월 $9</li><li>GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10</li><li>JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10</li><li>Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15</li><li>Stackblitz: Pro 플랜 월 $18</li><li>Cursor: Pro 플랜 월 $20</li><li>v0 by Vercel: 월 $20 </li></ul> </li></ul> https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

The Pragmatic Engineer

요즘 IDE

Llama 모델이란?먼저, Llama 모델에 대해 간단히 소개하겠습니다.   Llama(Large Language Model Meta AI)는 Meta AI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 마찬가지로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 다양한 크기와 성능을 제공합니다. 이 포스팅에서 다룰 Llama-3.2-1B-Instruction 모델은 약 10억 개의 파라미터를 가진 모델로, sLLM에 해당하는 아주 작은 파라미터를 가지고 있지만, 특정 태스크에서는 뛰어난 성능을 보여주는 모델입니다.한국어 QA 튜닝 방법한국어 QA 시스템의 발전은 국내 AI 산업에서 매우 중요한 부분을 차지합니다. 검색 엔진, 고객 서비스 챗봇, 교육용 AI 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때..

Llama-3.2-1B-Instruction 모델 파인튜닝하기

최근에 Llama 모델을 파인튜닝 해서 모델의 성능을 높여야하는 과제가 있어서,
다양한 자료를 찾아보았습니다.

그런데 대부분의 경우 잘 실행되지 않았고, 알 수 없는 에러로 저를 고생시키기만 했습니다.
그러다가 아래 링크에 있는 내용들을 보고 성공했습니다.

그리고 이를 바탕으로 해서 Llama-70B 모델도 파인튜닝을 할 수 있는 코드를 작성하기도 했습니다.

파인튜닝에 관심있는 분에게 추천드립니다.

https://naakjii.tistory.com/138

최근에 Llama 모델을 파인튜닝 해서 모델의 성능을 높여야하는 과제가 있어서, 다양한 자료를 찾아보았습니다. 그런데 대부분의 경우 잘 실행되지 않았고, 알 수 없는 에러로 저를 고생시키기만 했습니다. 그러다가 아래 링크에 있는 내용들을 보고 성공했습니다. 그리고 이를 바탕으로 해서 Llama-70B 모델도 파인튜닝을 할 수 있는 코드를 작성하기도 했습니다. 파인튜닝에 관심있는 분에게 추천드립니다. https://naakjii.tistory.com/138

NJSUNG BLOG

Llama 를 파인튜닝 해보자.

전문가를 위한 파이썬 | 파이썬의 잠재력을 끌어올리는 프로그래밍 기법다른 언어에서 배운 패턴을 파이썬에 억지로 맞추지 말자. 파이썬의 단순함은 생산성을 빠르게 높여주지만, 그 단순함에 취해 언어가 제공하는 다양……

전문가를 위한 파이썬 | 루시아누 하말류 - 교보문고

저는 파이썬이라는 언어를 매우 좋아합니다.
깔끔하고 알기 쉬운 문법, 친절한 문서, 따뜻한 커뮤니티가 있기 때문입니다.

그런데 쉬운언어라는 선입견들이 있어서,
입문자 단계에서 중급자로 올라가기 위해서는 다양한 노력들을 해야합니다.

파이썬 관련해서 책을 30권정도는 봤는데, 그중에 단 1권만 추천한다면
단연코 '전문가를 위한 파이썬'을 추천합니다.

프로토콜, 메타프로그램, 제너레이터등의 주제를 다루고 있습니다.
조금 어려운 주제 일 수 있지만, 중급자 이상으로 올라가려면 파이썬의 동작방식을 잘 이해해야 될 것입니다.

이 책으로 같이 스터디하시면 아마도 실력이 한단계 더 향상 될것이라 생각합니다 .
https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214847242

저는 파이썬이라는 언어를 매우 좋아합니다. 깔끔하고 알기 쉬운 문법, 친절한 문서, 따뜻한 커뮤니티가 있기 때문입니다. 그런데 쉬운언어라는 선입견들이 있어서, 입문자 단계에서 중급자로 올라가기 위해서는 다양한 노력들을 해야합니다. 파이썬 관련해서 책을 30권정도는 봤는데, 그중에 단 1권만 추천한다면 단연코 '전문가를 위한 파이썬'을 추천합니다. 프로토콜, 메타프로그램, 제너레이터등의 주제를 다루고 있습니다. 조금 어려운 주제 일 수 있지만, 중급자 이상으로 올라가려면 파이썬의 동작방식을 잘 이해해야 될 것입니다. 이 책으로 같이 스터디하시면 아마도 실력이 한단계 더 향상 될것이라 생각합니다 .https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214847242

product.kyobobook.co.kr

중급자를 위한 파이썬 책을 단 한권만 추천한다면?

토스 프로덕트 산스 제작기: 금융 맥락과 디지털 환경을 고려한 서체

< 토스의 서체 '프로덕트 산스', 사랑할 수 밖에 없는 이유 > 

토스가 소비자한테 사랑받는 이유를 찾았어요. 이 글을 읽고 알게 되었다고 해도 과언이 아니에요.
가장 소비자 입장해서 생각했고, 디테일한 것도 놓치지 않았네요. 
게다가, 이렇게 알기 쉽게 글로 풀어서 공유해 주다니.. 
토스 브랜드 디자이너분들의 고민이 듬뿍 담긴 글이기도 해요. 

" 
토스 전용 서체, 토스 프로덕트 산스(Toss Product Sans, 이하 프로덕트 산스) 첫 번째 버전을 개발했어요.
프로덕트 산스를 만들면서 세 가지에 집중했습니다. 균형, 맥락, 그리고 형태예요.
프로덕트 산스를 만든 목적을 기억하시나요? 토스의 모든 환경에서 하나의 서체를 쓰기 위함이에요.
"

로제와 브루노 마스의 ⟨APT.⟩는 얼마를 벌었을까? - 금융이 알고 싶을 때, 토스피드

콘텐츠&퍼포먼스 마케팅

우정은

오늘은 나의 가장 젊은 날🌼

저는 지금껏 당연시 해왔던 것들이 모두 정답은 아니라는 생각으로 새롭고 재미있는 콘텐츠를 기획하기 위해 고민합니다. 요즘은 퍼포먼스 마케팅도 해요. 🧒🏻

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비즈니스 마케팅 매니저

✏️ 콘텐츠 및 프로모션 기획 운영 
📊 퍼포먼스 광고 운영
💻 온오프라인 포럼 
🧐 SQL 활용 데이터 분석 

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