데이터 기반의 사고를 통해 창의적으로 문제를 해결하고, 다양한 협업을 통해 함께 성장할 인재를 기다립니다. 많은 지원 바랍니다! 🙂

[주요 업무]
- CRM 캠페인 운영 지원
- 주요 CRM 채널(앱 푸시/인앱 메시지/LMS 등) 메시지 기획
- 유관부서와 협업을 통한 CRM 채널 운영

[우대 사항]
- 이커머스/플랫폼 기업에서 CRM 업무 경험
- Braze, Amplitude 등 솔루션 사용 경험
- SQL 등 데이터 분석 가능

[진행 과정]
1. 서류 전형
2. 1차 인터뷰
3. 최종 합격 안내 및 입사 조율

📅 지원 기간: 채용 시 마감
📧 지원 방법: 카카오스타일 채용 사이트

데이터 기반의 사고를 통해 창의적으로 문제를 해결하고, 다양한 협업을 통해 함께 성장할 인재를 기다립니다. 많은 지원 바랍니다! 🙂 [주요 업무]- CRM 캠페인 운영 지원- 주요 CRM 채널(앱 푸시/인앱 메시지/LMS 등) 메시지 기획- 유관부서와 협업을 통한 CRM 채널 운영 [우대 사항]- 이커머스/플랫폼 기업에서 CRM 업무 경험- Braze, Amplitude 등 솔루션 사용 경험- SQL 등 데이터 분석 가능 [진행 과정]1. 서류 전형2. 1차 인터뷰3. 최종 합격 안내 및 입사 조율 📅 지원 기간: 채용 시 마감📧 지원 방법: 카카오스타일 채용 사이트

카카오스타일에서 CRM 마케터(인턴)를 채용합니다 🎉

design by 슝슝 (w/DALL-E) 아래 글은 2024년 05월 15일에 발행된 뉴

쿠팡 걱정이 세상에서 제일 쓸데없습니다

2024년 쿠팡 1분기 실적 제대로 해석해 보면 그 이유를 알게 됩니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 쿠팡의 24년 1분기 실적이 공개된 이후, 영업이익이 크게 감소하고 심지어 당기 순이익이 7개 분기 만에 적자로 돌아섰다고 알려지자, 알리익스프레스와 테무 등 중국 커머스의 진출로 인해 쿠팡이 위기를 맞이했다는 기사들이 쏟아지고 있는데, 이는 쿠팡의 실적을 정말 깊게 들여다 보지 않았기에 생긴 오해에 더 가깝습니다.

2️⃣ 환율 이슈와, 회계 기준 변경, 파페치 인수 영향까지 모두 제거하고 본 쿠팡의 실질 매출 성장률은 33%로, 시장 평균 대비 3배, 네이버 대비 5배에 달할 정도로 엄청난 독주 체제를 구축했으며, 더욱이 본업인 프로덕트 커머스 부문의 수익성 역시 높아지고 있기 때문입니다.

3️⃣ 이처럼 호실적에도 불구하고, 쿠팡이 약한 모습을 보이는 건, 전략적으로 필요하기 때문으로, 본격적인 수익화에 나선 상황인 만큼 시장 장악의 이미지가 생기는 것이 마이너스이며, 더 나아가 여전히 도전자라는 인상을 주면 향후 성장성에 대한 의구심도 떨쳐 버릴 수 있기 때문입니다.

💡기묘한 관점➕
매분기 쿠팡의 실적을 볼 때 마다 느끼는 건, 이제 쿠팡의 사업은 확실히 궤도에 올랐다는 겁니다. 이제 경쟁사들은 굴러가기 시작한 플라이 휠을 멈추게 만들기 더욱 더 어려워 지고 있고요. 그래서 관심은 이제 쿠팡이 국내에서 성공한 경험을 바탕으로 해외에서도 성과를 낼 수 있느냐 입니다. 과연 쿠팡은 대만과 파페치에서 확실한 변화를 다시금 만들어 낼 수 있을까요?

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https://bit.ly/3iSbx4e

2024년 쿠팡 1분기 실적 제대로 해석해 보면 그 이유를 알게 됩니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣ 쿠팡의 24년 1분기 실적이 공개된 이후, 영업이익이 크게 감소하고 심지어 당기 순이익이 7개 분기 만에 적자로 돌아섰다고 알려지자, 알리익스프레스와 테무 등 중국 커머스의 진출로 인해 쿠팡이 위기를 맞이했다는 기사들이 쏟아지고 있는데, 이는 쿠팡의 실적을 정말 깊게 들여다 보지 않았기에 생긴 오해에 더 가깝습니다. 2️⃣ 환율 이슈와, 회계 기준 변경, 파페치 인수 영향까지 모두 제거하고 본 쿠팡의 실질 매출 성장률은 33%로, 시장 평균 대비 3배, 네이버 대비 5배에 달할 정도로 엄청난 독주 체제를 구축했으며, 더욱이 본업인 프로덕트 커머스 부문의 수익성 역시 높아지고 있기 때문입니다. 3️⃣ 이처럼 호실적에도 불구하고, 쿠팡이 약한 모습을 보이는 건, 전략적으로 필요하기 때문으로, 본격적인 수익화에 나선 상황인 만큼 시장 장악의 이미지가 생기는 것이 마이너스이며, 더 나아가 여전히 도전자라는 인상을 주면 향후 성장성에 대한 의구심도 떨쳐 버릴 수 있기 때문입니다. 💡기묘한 관점➕매분기 쿠팡의 실적을 볼 때 마다 느끼는 건, 이제 쿠팡의 사업은 확실히 궤도에 올랐다는 겁니다. 이제 경쟁사들은 굴러가기 시작한 플라이 휠을 멈추게 만들기 더욱 더 어려워 지고 있고요. 그래서 관심은 이제 쿠팡이 국내에서 성공한 경험을 바탕으로 해외에서도 성과를 낼 수 있느냐 입니다. 과연 쿠팡은 대만과 파페치에서 확실한 변화를 다시금 만들어 낼 수 있을까요? 🥤트렌드라이트 구독하기https://bit.ly/3iSbx4e

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🚀 쿠팡 걱정이 세상에서 제일 쓸데없습니다

인정합니다만, 그럼에도 불안한 부분이 알리, 테무의 대두 - 가격이 깡패지, 신뢰성에서는 쿠팡이 앞서간다는데동의 합니다. 비싼건 이무래도 알리보다 쿠팡으로 가게되니까 - 와 최근 회원비 인상으로 인한 충성 고객의 이탈이라고 생각합니다. 특히 회원비 인상이야 어쩔수 없는 거지만, 충성고객의 이탈을 방치하면 사업자체가 붕괴할 수도 있음은 쿠팡에서도 신경써야 할 부분이라 생각합니다.

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)
    
    
개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다.

개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다.

하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다.

 1. 사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.
 2. 또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.
 3. 주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.
 4. 많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.
 5. 대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다.
     
온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s> </li></ol>개발자로 일을 하다보면 피할 수 없는 것이 서비스와 관련된 사고를 내는 것이다. 보통은 버그로 인해 이런 일이 발생하게 되는데 이는 사실 코드를 많이 작성하는 개발자들에게 더 많이 발생할 수 밖에 없는데 동일한 사고를 안 내겠다는 개인적인 노력과 동일한 문제가 반복되는 것이 아니라면 성장과정으로 보는 조직적인 관점이 중요하다. 이로 인한 트라우마가 생긴다면 개발자의 커리어에는 치명적인 상처가 생길 수 있다. 개인의 성향에 따라서는 내 코드로 인해 서비스 사고가 났을 때 자책을 하다못해 움츠러들 수 있는데 이 경우 코드를 완벽하게 작성해야겠다는 결론에 도달할 수 있다. 이는 개인에게도 스트레스이기도 하고 조직 관점에서도 느린 속도로 이어지기에 개인적으로도 개발자의 커리어에서 사고는 언제 내느냐의 문제라고 바라보면서 사고 발생시 복기하고 어떻게 하면 재발을 막을지 생각해보는 것이 중요하다. 하지만 그 개인이 속한 개발 조직에서 사고의 책임을 100% 개인에게 돌릴다면 개인이 움츠러 드는 것은 어쩔 수 없다. 이는 특히 기술부채를 안고 갈 수 밖에 상황에서는 더 그러하다. 그러기에 개발 조직의 관점에서는 다음을 생각해보는 것이 좋다. <ol ><li>사고 발생시마다 프로세스를 개선하고 테스트를 추가하는 등의 노력을 병행하는 것이 더 좋다. 사고 마다 레벨을 정해서 심각한 문제들의 경우 사후 부검 프로세스를 통해 이유를 파악하고 재발을 막기 위한 조치들을 취해야 한다.</li><li>또한 사고가 발생했을 때 얼마나 빨리 이를 감지하고 문제해결 프로세스를 시작할지 사고 대처와 관계된 역량을 키우는 것이 중요해진다. 지난 포스팅에서 이야기했던 운영을 고려한 코드를 작성하는 것이 중요해지기 시작하는데 에러 메시지를 이해하기 쉽게 하고 여기저기 로그를 자세히 남기는 것들을 이야기했었다. 어느 정도 규모가 커진 조직이라면 처음에는 백엔드 엔지니어등이 코드 배포와 운영, 모니터링을 담당할 수 있겠지만 별도의 데브옵스 조직이 필요할지 점검해보는 것이 필요할 수도 있다.</li><li>주기적으로 중요 사고에 대한 조치가 취해졌는지 어느 정도로 조치를 취할지 논의할 필요가 있다. 안 그러면 사후부검만 하고 실제 예방 조치는 취해지지 않는 문제가 발생한다. 이는 엔지니어링 리더십의 책임이기도 하다.</li><li>많은 경우 크고 작은 문제들이 고객 리포트로 초기에 발견할 수 있기에 CS팀과의 원활한 커뮤니케이션이 필요할 수 있으며 이 역시 지난 포스팅에서 이야기했었다.</li><li>대부분의 큰 사고는 데이터베이스와 연관된 경우들이 많다. 그래서 데이터베이스의 오래 걸리는 쿼리를 선제적으로 모니터링하고 문제 되는 부분을 찾아 미리 최적화하는 것이 필요하다. 또 하나 해볼 수 있는 것은 중요한 페이지나 중요 API의 실행시간 (latency) 모니터링을 해보는 것이다. &nbsp;</li></ol>온라인 서비스에서 사고는 언제 일어나느냐의 문제지 피해갈 수 있는 문제는 아니다. 사고를 안 내기위해 코드를 완벽하게 작성하려고 하는 것 보다는 문제 감지와 운영이 쉬운 코드를 작성하면서 코드 배포 프로세스와 서비스 모니터링 프로세스를 강화하는 것을 병행하는 것이 더 맞는 방향이다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우기

항상 잘 읽고 있습니다. 좋은 글 감사합니다

그로스 해킹에 대한 개념을 전파시키고 콜드 스타트 등 업계에 큰 영향력을 준 책의 저자이신 앤드류 챈이 최근 그로스 해킹은 더이상 잘 작동...

10 years after "Growth Hacking" | Snippod

최근 종종 #그로스해킹 시대가 저물고 있다는 글들을 자주 접하고 있는데요.
마침 10년전 그로스해킹에 대한 개념을 전파한 A16Z 파트너 앤드류챈이 쓴 "그로스 해킹 10년 후" 라는 글을 쓰셨어요. 🤩

어찌보면 '그로스 해킹 시대의 종료 선언' 처럼 느껴졌습니다. 😮

https://www.snippod.com/snip/9wlvj7n0uha1

최근 종종 #그로스해킹 시대가 저물고 있다는 글들을 자주 접하고 있는데요.마침 10년전 그로스해킹에 대한 개념을 전파한 A16Z 파트너 앤드류챈이 쓴 "그로스 해킹 10년 후" 라는 글을 쓰셨어요. 🤩 어찌보면 '그로스 해킹 시대의 종료 선언' 처럼 느껴졌습니다. 😮 https://www.snippod.com/snip/9wlvj7n0uha1

Snippod

그로스 해킹 시대의 종료 선언

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데, 2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점. 3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중

한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데,

2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점.

3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중에는 신문 광고 매출이 급격하게 줄어들면서 아예 폐업하는 경우도 꽤 있는데,

4. 한국의 주요 메이저 신문사들은 별다른 디지털 혁신 없이도 연매출이 올라가는 경우가 종종 있고, 심지어 한국의 경제 신문들 중에는 전체 매출이 상승 추이에 있는 곳도 있다.

5. 바꿔 말하면, 외국 신문사들은 급격하게 신문 광고 수익이 줄어들면서 반강제적으로 디지털 전환을 할 수밖에 없는 상황에 놓여 있는 반면, 한국에서는 전혀 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되고 있는 셈.

6. 디지털 혁신에 대한 말은 많으나, 개인적으로 한국 레거시 미디어들의 디지털 전환이 느린 이유도 이 때문이라고 생각하는 편.

7. 한국에서는 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되다 보니, 뉴욕타임즈가 십자말풀이를 팔고, 요리 콘텐츠도 파는 등 살아남기 위해 온갖 것들을 하는 것에 비하면, 한국 레거시 미디어들은 좀 덜 다급하달까? 별다른 혁신 없이도 네이버와 유튜브를 통해 콘텐츠를 잘 전파할 수 있기도 하고.

8. 그리고 디지털 시대에 종이 신문 광고 매출이 비교적 잘 유지되는 것만큼이나, 한국 콘텐츠 업계에서 벌어지는 또 다른 독특한 현상은, 대스트리밍 시대에 역설적으로 한국에서는 음반 판매량 및 수익이 전반적인 상승 추세를 보이고 있다는 점.

9. 음반이 굿즈화, 경품화, 레벨화되는 동시에 요즘 많은 사람들이 지적하는 음반 밀어내기 등의 기현상이 계속 벌어지면서, 한국은 스트리밍 시대임에도 과거보다 물리적 음반이 더 많이 팔리고 있는 나라. 물론 최근 들어 성장세가 다소 주춤하고 있다고는 하지만, 그래도 전반적인 추세는 상승 중.

10. 바꿔 말하면, 한국 미디어-콘텐츠 시장에서는 디지털 시대를 역행하는 놀라운 현상들이 펼쳐지고 있는 것인데, 좋게 보면 디지털 시대에 한국에서는 나름 아날로그의 반격(?)이 일어나는 셈이고, 나쁘게 보면 한국은 레거시 사업자들이 업계 전체를 꽉 쥐고 있는 셈.

11. 그래서 이에 대한 비판의 목소리들이 꾸준히 제기되고 있지만, 막상 현실은 거의 바뀌지 않는달까? 그도 그럴 것이, 자본주의 사회에서 시장 내 변화는 날카로운 비판이나 지적으로 인해 만들어지기보다는,

12. 시장 안에서 더 뛰어난 사업자가 더 뛰어난 프로덕트와 더 뛰어난 비즈니스 모델로, 기존의 레거시 사업자를 대체할 때, 비로소 파괴적 혁신이나 변화가 일어나는 경우가 더 많으니까.

13. 즉, 날카로운 비판과 지적을 하는 건 너무나 좋고 심지어 아름답기까지 하지만, 결국에는 창업가정신을 가진 사람들이 기존 레거시의 문제를 파고들어 더 나은 대안을 더 세련된 방식으로 고객들에게 제안하고, 고객들 역시 새로운 방식에 더 열광적으로 호응할 때 비로소 변화의 가능성이 조금씩 생긴달까?

14. 돌이켜보면, 신문사가 망할 것이라는 말은 20년 전에도 있었는데, 외국에선 그런 경우가 있었지만, 한국에서는 그런 경우는 일어난 적이 거의 없지 않나? 물론 신문사들이 건설사에 팔리는 경우는 꽤 있었지만.

15. 그래서 음반 밀어내기 등이 지속되면 K-팝 생태계가 무너질 수도 있다고 말하는 이들이 요즘 많은데, 개인적으로는 그 의견에는 별로 동의하지는 않는 편.

16. 더 나은 대안이 만들어져야 비로소 변화가 촉진될 텐데, 그렇지 않으면 오히려 레거시가 더 견고해질 가능성도 배제할 수는 없지 않나?

17. 그런 의미에서, 이런 독특한 현상이나 문제를 비판의 대상으로 보는 사람들뿐 아니라, 오히려 이 문제들이 건강하게 해결될 때 비즈니스적으로 더 큰 포텐셜이 생긴다는, 이를 ‘기회’로 보는 사람들이 더 있었으면 하는 마음이랄까? 부디 세상에 그런 사람들이 많기를. 그래야 진짜 더 좋은 생태계가 만들어질 테니까. 무튼 나 화이팅

1. 한국 미디어-콘텐츠 업계에는 독특한 현상이 2가지 있다고 한다. 하나는, 전 세계적으로 종이 신문의 광고 매출은 급격하게 줄어들고 있는 추세인데, 2. 한국 역시 전반적으로는 줄어드는 모양새이긴 하나, 그래도 한국의 신문사들은 이를 비교적 잘 방어하고 있다는 점. 3. 디지털 시대에 신문 광고의 경쟁력은 떨어질 수밖에 없어서, 전 세계 신문사들 중에는 신문 광고 매출이 급격하게 줄어들면서 아예 폐업하는 경우도 꽤 있는데, 4. 한국의 주요 메이저 신문사들은 별다른 디지털 혁신 없이도 연매출이 올라가는 경우가 종종 있고, 심지어 한국의 경제 신문들 중에는 전체 매출이 상승 추이에 있는 곳도 있다. 5. 바꿔 말하면, 외국 신문사들은 급격하게 신문 광고 수익이 줄어들면서 반강제적으로 디지털 전환을 할 수밖에 없는 상황에 놓여 있는 반면, 한국에서는 전혀 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되고 있는 셈. 6. 디지털 혁신에 대한 말은 많으나, 개인적으로 한국 레거시 미디어들의 디지털 전환이 느린 이유도 이 때문이라고 생각하는 편. 7. 한국에서는 다른 메커니즘으로 광고비가 집행되다 보니, 뉴욕타임즈가 십자말풀이를 팔고, 요리 콘텐츠도 파는 등 살아남기 위해 온갖 것들을 하는 것에 비하면, 한국 레거시 미디어들은 좀 덜 다급하달까? 별다른 혁신 없이도 네이버와 유튜브를 통해 콘텐츠를 잘 전파할 수 있기도 하고. 8. 그리고 디지털 시대에 종이 신문 광고 매출이 비교적 잘 유지되는 것만큼이나, 한국 콘텐츠 업계에서 벌어지는 또 다른 독특한 현상은, 대스트리밍 시대에 역설적으로 한국에서는 음반 판매량 및 수익이 전반적인 상승 추세를 보이고 있다는 점. 9. 음반이 굿즈화, 경품화, 레벨화되는 동시에 요즘 많은 사람들이 지적하는 음반 밀어내기 등의 기현상이 계속 벌어지면서, 한국은 스트리밍 시대임에도 과거보다 물리적 음반이 더 많이 팔리고 있는 나라. 물론 최근 들어 성장세가 다소 주춤하고 있다고는 하지만, 그래도 전반적인 추세는 상승 중. 10. 바꿔 말하면, 한국 미디어-콘텐츠 시장에서는 디지털 시대를 역행하는 놀라운 현상들이 펼쳐지고 있는 것인데, 좋게 보면 디지털 시대에 한국에서는 나름 아날로그의 반격(?)이 일어나는 셈이고, 나쁘게 보면 한국은 레거시 사업자들이 업계 전체를 꽉 쥐고 있는 셈. 11. 그래서 이에 대한 비판의 목소리들이 꾸준히 제기되고 있지만, 막상 현실은 거의 바뀌지 않는달까? 그도 그럴 것이, 자본주의 사회에서 시장 내 변화는 날카로운 비판이나 지적으로 인해 만들어지기보다는, 12. 시장 안에서 더 뛰어난 사업자가 더 뛰어난 프로덕트와 더 뛰어난 비즈니스 모델로, 기존의 레거시 사업자를 대체할 때, 비로소 파괴적 혁신이나 변화가 일어나는 경우가 더 많으니까. 13. 즉, 날카로운 비판과 지적을 하는 건 너무나 좋고 심지어 아름답기까지 하지만, 결국에는 창업가정신을 가진 사람들이 기존 레거시의 문제를 파고들어 더 나은 대안을 더 세련된 방식으로 고객들에게 제안하고, 고객들 역시 새로운 방식에 더 열광적으로 호응할 때 비로소 변화의 가능성이 조금씩 생긴달까? 14. 돌이켜보면, 신문사가 망할 것이라는 말은 20년 전에도 있었는데, 외국에선 그런 경우가 있었지만, 한국에서는 그런 경우는 일어난 적이 거의 없지 않나? 물론 신문사들이 건설사에 팔리는 경우는 꽤 있었지만. 15. 그래서 음반 밀어내기 등이 지속되면 K-팝 생태계가 무너질 수도 있다고 말하는 이들이 요즘 많은데, 개인적으로는 그 의견에는 별로 동의하지는 않는 편. 16. 더 나은 대안이 만들어져야 비로소 변화가 촉진될 텐데, 그렇지 않으면 오히려 레거시가 더 견고해질 가능성도 배제할 수는 없지 않나? 17. 그런 의미에서, 이런 독특한 현상이나 문제를 비판의 대상으로 보는 사람들뿐 아니라, 오히려 이 문제들이 건강하게 해결될 때 비즈니스적으로 더 큰 포텐셜이 생긴다는, 이를 ‘기회’로 보는 사람들이 더 있었으면 하는 마음이랄까? 부디 세상에 그런 사람들이 많기를. 그래야 진짜 더 좋은 생태계가 만들어질 테니까. 무튼 나 화이팅

Brunch Story

경험으로 역량을 증명하는 방법 | 취업이나 이직 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다. 이력서를 업데이트한다 포트폴리오를 정리한다 면접 스피치를 배운다 이런 준비들도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요. 채용을 하는 회사 입장에서 생각해 보면 좋겠습니다.

취업과 이직에 대한 오해

취업이나 이직을 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다.

1. 이력서를 업데이트한다
2. 포트폴리오를 정리한다
3. 면접 스피치를 배운다

이런 준비도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요.

본질은 회사가 찾고 있는 역량이나 팀이 찾고 있는 태도를 보여줄 수 있는 지원자만의 경험을 준비하는 것입니다. 결국 회사에서 지원자게에 기대하는 것은 훌륭한 역량과 태도이기 때문이에요. 잘 정리된 이력서나 면접 화술이 아니라요. 지원자가 그런 역량과 태도를 가지고 있다는 것을 증명할 수 있는 것은 오롯이 본인의 경험뿐이니, 나의 경험으로 역량을 설득하는 것이 중요합니다.

그럼 회사는 어떤 역량을 기대할까요? 지원하고 싶은 회사의 인재상이나 채용 공고를 읽어보면 쉽게 알 수 있습니다. 채용 공고에 가장 많이 등장 하는 역량은 아래와 같은 것들입니다.

1. 전략적 사고
2. 창의적 사고
3. 실행력
4. 커뮤니케이션

하지만 많은 사람들이 본인만의 경험으로 이런 역량과 태도를 증명하는 것을 어려워합니다.

다양한 이유가 있겠지만 가장 큰 이유는 정작 이런 것들을 무엇을 의미하는지 구체적으로 생각해 본 적이 없기 때문일 것 같아요. 전략과 창의력, 실행력과 커뮤니케이션까지 다들 일하면서 많이 들어보아 친숙하고, 무슨 의미인지도 어렴풋이 알고 있을 거예요.

하지만 스스로의 경험으로 증명하기 위해서는 이런 역량에 대한 나만의 구체적인 정의가 필요합니다. 그게 무엇인지 정의할 수 있어야 ‘내가 그런 사람’이라고 설득할 수 있기 때문입니다. 누구나 쉽게 이해할 수 있는 쉬운 언어로요. 구체적이고 실용적으로 정의할수록 설득력 있게 증명할 수 있습니다.

전략적 사고를 예로 한번 살펴볼게요. 전략적 사고는 무엇일까요?

이때 사람들은 거창한 대답을 생각하는 함정에 빠집니다. ‘다른 사람들이 생각해 내지 못한 전략을 구상해 내는 것이 전략적인 사고다’ 처럼요. 사람들은 두루뭉술하게 생각하는 함정에도 빠집니다. 막연하게 ‘똑똑하거나 논리적인 면모’ 정도로 이것을 해석하는 것이죠. 그래서 나의 사소한 경험으로는 스스로의 전략적인 면모를 증명할 수 없다고 믿어요.

하지만 아닙니다. 우리는 각자의 방식으로 ‘전략적 사고’를 정의할 수 있어요. 훨씬 더 단순하고 실용적으로요.

저는 전략적 사고를 ‘경우의 수로 분해하여 문제를 해결하는 것’으로 정의합니다. ‘경우의 수’라니. 네, 맞습니다. 우리가 학교 수학 시간에 배운 바로 그것이에요. 경우의 수를 활용하면 우리가 원하는 결과로 도달하는 길을 구체화하고 이를 구조적으로 이해할 수 있습니다.

축구로 예를 들어 볼게요. 골이라는 아웃풋에 연결된 인풋은 무엇일까요?

골을 넣으려면 슈팅을 해야 합니다. ‘골 = 슈팅 횟수 * 슈팅 성공률’이라는 경우의 수로 분해해 볼 수 있겠네요. 그럼 슈팅을 하기 위해서는 무엇이 필요 할까요? 수비수를 돌파하고 슈팅 찬스를 만들어야 합니다. ‘슈팅 횟수 = 돌파 시도 * 돌파 성공률’로 생각할 수 있습니다. 돌파를 하려면 패스로 공을 받아야 하니 ‘돌파 시도 = 패스 횟수 * 패스 성공률’로 정의할 수 있겠네요. 이렇게 경우의 수로 목표를 분해하면 구조적으로 결과를 관리할 수 있습니다.

그저 ‘골을 많이 넣어야지’라고 생각하는 것과, ‘나는 돌파 성공률과 슈팅 횟수가 부족하네. 골을 많이 넣기 위해 이것들을 먼저 보완 해야겠다’고 생각하는 것은 천지차이입니다.

골이라는 결과를 다른 방식으로 분해할 수도 있습니다.

축구는 교체까지 생각하면 대략 12~15명 선수가 플레이합니다. 선수 1의 득점은 1분 당 기대할 수 있는 평균 득점과 선수 1의 체력에 따라 플레이할 수 있는 시간을 곱해서 예상할 수 있어요. ‘선수 1의 분당 득점 * 플레이 시간’으로 나타낼 수 있습니다. 한 경기에 나서는 선수들의 기대 득점을 더해서 경우의 수를 분해할 수도 있습니다. 앞에서 살펴본 경우의 수는 슈팅이나 돌파 성공률과 같이 개인 기량 중심이었다면, 이 경우의 수는 선수들의 체력과 선수 구성에 맞춰져 있어요.

‘골을 넣기 위해 선수들한테 열심히 하라고 독려해야지’라고 생각하는 것과, ‘선수 1의 출전 시간은 줄이고 선수 2의 체력은 길러야 더 많은 득점이 가능하겠군’이라고 생각하는 것도 천지차이예요.

이처럼 원하는 결과에 따르는 경우의 수는 다양한 방식으로 분해할 수 있고, 그에 따라 목표에 영향을 미치는 중요한 변수들이 바뀌어 팀의 ‘전략’이 달라지게 됩니다. 저는 이것이 전략적 사고의 단순하고 실용적인 정의라고 생각합니다.

우리는 어떤 일을 할 때 측정가능한 분명한 목표를 세우고, 이를 인과관계를 가진 세부적인 하위 목표들의 경우의 수로 구조화할 수 있습니다. 그리고 경우의 수를 살펴보며 문제와 기회를 찾고 문제를 해결하는 것이 전략적인 면모입니다.

그럼 우리가 취업과 이직을 준비하며 증명해야 하는 ‘전략적인 면모’는 목표를 세우고, 경우의 수로 상황을 분해하여 문제를 해결한 경험이에요. 이런 경험이 있으면 나의 전략적인 면모를 경험을 통해 설득할 수 있습니다. 원하는 목표를 구체화하고, 다양한 경우의 수로 목표를 달성할 방법을 분해해 보고, 이 중에서 우리에게 어떤 것이 가장 필요한지 고민해 본 경험이요. 이런 경험이 자기소개서와 면접에서도 전략적인 면모를 돋보이게 해 줄 거예요.

그래서 저는 작더라도 이런 경험들을 만들어 나가는 것이 취업이나 이직 준비의 핵심이라고 믿습니다.

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얼마 전 서울시에서 주최한 <청년, 돌아봄> 행사에서 발표한 내용의 일부를 요약해 보았습니다. 반응이 좋다면 창의력과 실행력은 어떻게 정의할 수 있는지, 이런 경험을 만들기 위해 무엇이 필요한지, 나머지 내용도 요약해서 공유해 보도록 하겠습니다 :)

https://brunch.co.kr/@zseo/120

취업이나 이직을 준비를 하는 사람들에게 무엇을 준비하고 있는지 물으면 열에 여덟은 이런 대답을 합니다. 1. 이력서를 업데이트한다2. 포트폴리오를 정리한다3. 면접 스피치를 배운다 이런 준비도 취업이나 이직에 큰 도움이 됩니다. 하지만 본질적 준비라고 생각하지는 않아요. 본질은 회사가 찾고 있는 역량이나 팀이 찾고 있는 태도를 보여줄 수 있는 지원자만의 경험을 준비하는 것입니다. 결국 회사에서 지원자게에 기대하는 것은 훌륭한 역량과 태도이기 때문이에요. 잘 정리된 이력서나 면접 화술이 아니라요. 지원자가 그런 역량과 태도를 가지고 있다는 것을 증명할 수 있는 것은 오롯이 본인의 경험뿐이니, 나의 경험으로 역량을 설득하는 것이 중요합니다. 그럼 회사는 어떤 역량을 기대할까요? 지원하고 싶은 회사의 인재상이나 채용 공고를 읽어보면 쉽게 알 수 있습니다. 채용 공고에 가장 많이 등장 하는 역량은 아래와 같은 것들입니다. 1. 전략적 사고2. 창의적 사고3. 실행력4. 커뮤니케이션 하지만 많은 사람들이 본인만의 경험으로 이런 역량과 태도를 증명하는 것을 어려워합니다. 다양한 이유가 있겠지만 가장 큰 이유는 정작 이런 것들을 무엇을 의미하는지 구체적으로 생각해 본 적이 없기 때문일 것 같아요. 전략과 창의력, 실행력과 커뮤니케이션까지 다들 일하면서 많이 들어보아 친숙하고, 무슨 의미인지도 어렴풋이 알고 있을 거예요. 하지만 스스로의 경험으로 증명하기 위해서는 이런 역량에 대한 나만의 구체적인 정의가 필요합니다. 그게 무엇인지 정의할 수 있어야 ‘내가 그런 사람’이라고 설득할 수 있기 때문입니다. 누구나 쉽게 이해할 수 있는 쉬운 언어로요. 구체적이고 실용적으로 정의할수록 설득력 있게 증명할 수 있습니다. 전략적 사고를 예로 한번 살펴볼게요. 전략적 사고는 무엇일까요? 이때 사람들은 거창한 대답을 생각하는 함정에 빠집니다. ‘다른 사람들이 생각해 내지 못한 전략을 구상해 내는 것이 전략적인 사고다’ 처럼요. 사람들은 두루뭉술하게 생각하는 함정에도 빠집니다. 막연하게 ‘똑똑하거나 논리적인 면모’ 정도로 이것을 해석하는 것이죠. 그래서 나의 사소한 경험으로는 스스로의 전략적인 면모를 증명할 수 없다고 믿어요. 하지만 아닙니다. 우리는 각자의 방식으로 ‘전략적 사고’를 정의할 수 있어요. 훨씬 더 단순하고 실용적으로요. 저는 전략적 사고를 ‘경우의 수로 분해하여 문제를 해결하는 것’으로 정의합니다. ‘경우의 수’라니. 네, 맞습니다. 우리가 학교 수학 시간에 배운 바로 그것이에요. 경우의 수를 활용하면 우리가 원하는 결과로 도달하는 길을 구체화하고 이를 구조적으로 이해할 수 있습니다. 축구로 예를 들어 볼게요. 골이라는 아웃풋에 연결된 인풋은 무엇일까요? 골을 넣으려면 슈팅을 해야 합니다. ‘골 = 슈팅 횟수 * 슈팅 성공률’이라는 경우의 수로 분해해 볼 수 있겠네요. 그럼 슈팅을 하기 위해서는 무엇이 필요 할까요? 수비수를 돌파하고 슈팅 찬스를 만들어야 합니다. ‘슈팅 횟수 = 돌파 시도 * 돌파 성공률’로 생각할 수 있습니다. 돌파를 하려면 패스로 공을 받아야 하니 ‘돌파 시도 = 패스 횟수 * 패스 성공률’로 정의할 수 있겠네요. 이렇게 경우의 수로 목표를 분해하면 구조적으로 결과를 관리할 수 있습니다. 그저 ‘골을 많이 넣어야지’라고 생각하는 것과, ‘나는 돌파 성공률과 슈팅 횟수가 부족하네. 골을 많이 넣기 위해 이것들을 먼저 보완 해야겠다’고 생각하는 것은 천지차이입니다. 골이라는 결과를 다른 방식으로 분해할 수도 있습니다. 축구는 교체까지 생각하면 대략 12~15명 선수가 플레이합니다. 선수 1의 득점은 1분 당 기대할 수 있는 평균 득점과 선수 1의 체력에 따라 플레이할 수 있는 시간을 곱해서 예상할 수 있어요. ‘선수 1의 분당 득점 * 플레이 시간’으로 나타낼 수 있습니다. 한 경기에 나서는 선수들의 기대 득점을 더해서 경우의 수를 분해할 수도 있습니다. 앞에서 살펴본 경우의 수는 슈팅이나 돌파 성공률과 같이 개인 기량 중심이었다면, 이 경우의 수는 선수들의 체력과 선수 구성에 맞춰져 있어요. ‘골을 넣기 위해 선수들한테 열심히 하라고 독려해야지’라고 생각하는 것과, ‘선수 1의 출전 시간은 줄이고 선수 2의 체력은 길러야 더 많은 득점이 가능하겠군’이라고 생각하는 것도 천지차이예요. 이처럼 원하는 결과에 따르는 경우의 수는 다양한 방식으로 분해할 수 있고, 그에 따라 목표에 영향을 미치는 중요한 변수들이 바뀌어 팀의 ‘전략’이 달라지게 됩니다. 저는 이것이 전략적 사고의 단순하고 실용적인 정의라고 생각합니다. 우리는 어떤 일을 할 때 측정가능한 분명한 목표를 세우고, 이를 인과관계를 가진 세부적인 하위 목표들의 경우의 수로 구조화할 수 있습니다. 그리고 경우의 수를 살펴보며 문제와 기회를 찾고 문제를 해결하는 것이 전략적인 면모입니다. 그럼 우리가 취업과 이직을 준비하며 증명해야 하는 ‘전략적인 면모’는 목표를 세우고, 경우의 수로 상황을 분해하여 문제를 해결한 경험이에요.&nbsp;이런 경험이 있으면 나의 전략적인 면모를 경험을 통해 설득할 수 있습니다. 원하는 목표를 구체화하고, 다양한 경우의 수로 목표를 달성할 방법을 분해해 보고, 이 중에서 우리에게 어떤 것이 가장 필요한지 고민해 본 경험이요. 이런 경험이 자기소개서와 면접에서도 전략적인 면모를 돋보이게 해 줄 거예요. 그래서 저는 작더라도 이런 경험들을 만들어 나가는 것이 취업이나 이직 준비의 핵심이라고 믿습니다. -- 얼마 전 서울시에서 주최한 &lt;청년, 돌아봄&gt; 행사에서 발표한 내용의 일부를 요약해 보았습니다. 반응이 좋다면 창의력과 실행력은 어떻게 정의할 수 있는지, 이런 경험을 만들기 위해 무엇이 필요한지, 나머지 내용도 요약해서 공유해 보도록 하겠습니다 :) https://brunch.co.kr/@zseo/120

경험으로 역량 증명하기

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1. '일의 격'이 직장인으로서 어떻게 하면 회사생활을 잘할 수 있을까에 대한 가이드였다면, '커넥팅'은 직업인으로 살고 싶은 이들에게 필요한 커리어 설계 가이드다. 책을 다 읽고 든 생각은, '2만 원이 채 안 되는 돈으로 20만 원 이상 값어치의 커리어 코칭을 받았네!'였다.

2. 대부분의 직업이 사라져 '일하는 사람'이 오히려 귀해질 것이라는 AI시대. 저자는 그런 시대에 살아남기 위해서 커리어를 '여정'의 관점으로 바라봐야 하며, 스스로를 '워커(worker)'가 아닌 '플레이어(player)'로 규정해야 한다 말한다. 회사에서 시키는 일을 열심히 하면 워커, 대체 불가능한 전문성을 가지고 조직에 새로운 가치를 만들어낸다면 플레이어. 

3. 워커가 추앙받던 평생직장 시대에는 한 단계씩 더 높은 자리로 승진하기 위해 '커리어 패스'를 만들었다면, 플레이어가 필요한 AI시대에는 다양한 역량과 경험을 계발해 특정 커리어가 필요할 때 이들을 유연하게 조합하는 '커리어 포트폴리오'가 필요하다.

4. 커리어 포트폴리오는 세 가지 블록으로 구성된다. 역량 블록, 경험 블록, 역할 블록. 우리가 보통 경력기술서 앞단에 쓰는 '핵심 역량', '주요 경험' 등과 맥락적으로는 같은 개념이다. 하지만 '블록'이란 개념을 들여와 커리어 설계를 언제든 모듈화가 가능한 게임처럼 느끼게 했다는 것이 재미있는 포인트라 생각했다. 

5. 역량 블록은 해당 직무를 잘하기 위해 필요한 '직무 역량'과 일을 잘하기 위해 필수적으로 갖추어야 하는 '기반 역량'이 있다. 기반 역량은 모든 커리어에 필요한 기본 역량으로, 직무 역량이 아무리 훌륭해도 기본 역량이 부족하면 연차가 쌓여도 더 큰 차원의 업무로 확장해 나가지 못한다. 기반 역량에는 여러 가지가 있지만 쓰고 말하는 커뮤니케이션 역량, 문제 해결 역량, 전략적이고 논리적으로 사고하는 역량, 이 세 가지 기본 역량만큼 중요한 역량이 있을까 싶다. 정말 꾸준한 단련이 필요하다. 

6. 경험 블록이 말하고자 하는 건 결국 'connecting dots'이다. 어떤 경험도 불필요하고 쓸모없는 것은 없기에, 삶에서 겪는 모든 경험을 내 것으로 자산(블록)화해 커리어로 연결될 수 있도록 하자는 것. 하지만 이런 '경험 다다익선' 관점에는 "이것저것 경험하다가 물경력이 될 위험 있지 않나요?"라는 질문이 꼬리를 물듯 따라온다. 저자는 그래서 필요한 것이 커리어의 '목적'이라 강조한다. 여기서의 목적은 단기적인 목표라기보다는 '나는 무엇이, '왜' 되고 싶은가'에 대한, 삶의 지향점에 가깝다. 내가 정말 좋아하고 가치 있게 여기는 것이 무엇인지 고민하자. 이것이 커리어 포트폴리오의 근간이며, 여러 경험들을 꿰는 중심축이다. 커리어의 목적 없이 경험만 주구장창 늘려가는 것이 물경력이다.  

7. 역할 블록은 역량과 경험 블록을 바탕으로 만들 수 있다. 지금 수행 중인 역할, 지금 하고 있는 역할 중 더 강화하고 싶은 역할, 내가 가진 역량/경험 블록을 조합해 앞으로 새롭게 만들 역할 등을 정리하면 된다. 단, 역할 블록에 들어가는 '역할'은 취미로 즐기는 것이 아니라 적어도 내가 그 역할로 인해 수익 또는 가치를 창출해 낼 수 있는 생산적인 것이어야 한다. 나는 수영을 너무 좋아하지만, 수영 강사를 내 역할 블록에 넣을 수는 없다.

8. 각 블록들은 하루아침에 만들어지는 것이 아니다. 주기적으로 정리하고, 업데이트하는 노력이 필요하다. 저자는 여기서 한 발짝 더 나아가, "누군가 당신을 발견할 확률을 높이라"라고 조언한다. 인용한 연구가 인상적이었는데, 화가 49만여 명의 이력을 바탕으로 어떤 화가들이 일류 화랑에서 전시를 하는지 확인한 연구였다. 연구에 따르면, 동일 화랑에서만 계속 전시한 화가보다 유명하진 않아도 세계 곳곳 여러 화랑에서 전시한 화가들이일류 화랑 전시로 연결될 가능성이 6배 이상 높았다고 한다. 연구진이 내린 결론, '초기부터 집요하고 끈질기게 탐색하는 것이 운을 높이는 비결이다. 재능만으로는 안 된다. 누군가의 눈에 띌 확률을 높여라.' 

9. 이 책의 대부분은 커리어 포트폴리오를 만들고 확장하는 방법을 소개하지만, 마지막 챕터에서는 포트폴리오를 강화하기 위한 태도의 중요성에 대해 말하고 있다. 태도도 강력한 커리어 블록이라 강조한 저자의 근거는 이렇다. "당신의 능력이나 경험이 아직 그리 뛰어나지 않다면? 성실과 열심으로 무장하라. 구시대 꼰대의 가치라고 폄하하지 말라. 그것이 당신을 차별화해 줄 것이다. 성실과 열심히 이 세대에 환영받지 못하기에 오히려 상대적으로 그 태도가 더욱 빛난다는 것을 기억하라." 고개가 저절로 끄덕여지는 통찰이다.

1. '일의 격'이 직장인으로서 어떻게 하면 회사생활을 잘할 수 있을까에 대한 가이드였다면, '커넥팅'은 직업인으로 살고 싶은 이들에게 필요한 커리어 설계 가이드다. 책을 다 읽고 든 생각은, '2만 원이 채 안 되는 돈으로 20만 원 이상 값어치의 커리어 코칭을 받았네!'였다. 2. 대부분의 직업이 사라져 '일하는 사람'이 오히려 귀해질 것이라는 AI시대. 저자는 그런 시대에 살아남기 위해서 커리어를 '여정'의 관점으로 바라봐야 하며, 스스로를 '워커(worker)'가 아닌 '플레이어(player)'로 규정해야 한다&nbsp;말한다. 회사에서 시키는 일을 열심히 하면 워커, 대체 불가능한 전문성을 가지고 조직에 새로운 가치를 만들어낸다면 플레이어.&nbsp; 3.&nbsp;워커가 추앙받던 평생직장 시대에는 한 단계씩 더 높은 자리로 승진하기 위해 '커리어 패스'를 만들었다면, 플레이어가 필요한 AI시대에는&nbsp;다양한 역량과 경험을 계발해 특정 커리어가 필요할 때 이들을 유연하게 조합하는 '커리어 포트폴리오'가 필요하다. 4. 커리어 포트폴리오는 세 가지 블록으로 구성된다. 역량 블록, 경험 블록, 역할 블록. 우리가 보통 경력기술서 앞단에 쓰는&nbsp;'핵심 역량', '주요 경험' 등과 맥락적으로는 같은 개념이다.&nbsp;하지만 '블록'이란 개념을 들여와 커리어 설계를 언제든 모듈화가 가능한 게임처럼 느끼게 했다는 것이 재미있는 포인트라 생각했다.&nbsp; 5. 역량 블록은 해당 직무를 잘하기 위해 필요한 '직무 역량'과&nbsp;일을 잘하기 위해 필수적으로 갖추어야 하는 '기반 역량'이 있다. 기반 역량은 모든 커리어에 필요한 기본 역량으로, 직무 역량이 아무리 훌륭해도 기본 역량이 부족하면 연차가 쌓여도 더 큰 차원의 업무로 확장해 나가지 못한다. 기반 역량에는 여러 가지가 있지만 쓰고 말하는 커뮤니케이션 역량, 문제 해결 역량, 전략적이고 논리적으로 사고하는 역량, 이 세 가지 기본 역량만큼 중요한 역량이 있을까 싶다.&nbsp;정말 꾸준한 단련이 필요하다.&nbsp; 6. 경험 블록이 말하고자 하는 건 결국&nbsp;'connecting dots'이다. 어떤 경험도 불필요하고 쓸모없는 것은 없기에, 삶에서 겪는 모든 경험을 내 것으로 자산(블록)화해 커리어로 연결될 수 있도록 하자는 것. 하지만 이런 '경험 다다익선' 관점에는 "이것저것 경험하다가 물경력이 될 위험 있지 않나요?"라는 질문이 꼬리를 물듯&nbsp;따라온다. 저자는 그래서 필요한 것이 커리어의 '목적'이라 강조한다. 여기서의 목적은 단기적인 목표라기보다는 '나는 무엇이, '왜' 되고 싶은가'에 대한,&nbsp;삶의 지향점에 가깝다.&nbsp;내가 정말 좋아하고 가치 있게 여기는 것이 무엇인지&nbsp;고민하자.&nbsp;이것이 커리어 포트폴리오의 근간이며, 여러 경험들을 꿰는 중심축이다. 커리어의 목적 없이 경험만 주구장창 늘려가는 것이 물경력이다. &nbsp; 7. 역할 블록은 역량과 경험 블록을 바탕으로 만들 수 있다. 지금 수행 중인 역할, 지금 하고 있는 역할 중 더 강화하고 싶은 역할,&nbsp;내가 가진 역량/경험 블록을 조합해 앞으로 새롭게 만들 역할 등을 정리하면 된다.&nbsp;단, 역할 블록에 들어가는 '역할'은 취미로 즐기는 것이 아니라 적어도 내가 그 역할로 인해 수익 또는 가치를 창출해 낼 수 있는 생산적인 것이어야 한다. 나는 수영을 너무 좋아하지만, 수영 강사를 내 역할 블록에 넣을 수는 없다. 8. 각 블록들은 하루아침에 만들어지는 것이 아니다. 주기적으로 정리하고, 업데이트하는 노력이 필요하다.&nbsp;저자는 여기서 한 발짝 더 나아가, "누군가 당신을 발견할 확률을 높이라"라고 조언한다. 인용한 연구가 인상적이었는데, 화가 49만여 명의 이력을 바탕으로 어떤 화가들이 일류 화랑에서 전시를 하는지 확인한 연구였다. 연구에 따르면, 동일 화랑에서만 계속 전시한 화가보다 유명하진 않아도 세계 곳곳 여러 화랑에서 전시한 화가들이일류 화랑 전시로 연결될 가능성이 6배 이상 높았다고 한다. 연구진이 내린 결론, '초기부터 집요하고 끈질기게 탐색하는 것이 운을 높이는 비결이다. 재능만으로는 안 된다. 누군가의 눈에 띌 확률을 높여라.'&nbsp; 9. 이 책의 대부분은 커리어 포트폴리오를 만들고 확장하는&nbsp;방법을 소개하지만, 마지막 챕터에서는 포트폴리오를 강화하기 위한 태도의 중요성에 대해 말하고 있다.&nbsp;태도도&nbsp;강력한 커리어 블록이라 강조한 저자의 근거는 이렇다.&nbsp;"당신의 능력이나 경험이 아직 그리 뛰어나지 않다면? 성실과 열심으로 무장하라. 구시대 꼰대의 가치라고 폄하하지 말라. 그것이 당신을 차별화해 줄 것이다. 성실과 열심히 이 세대에 환영받지 못하기에 오히려 상대적으로 그 태도가 더욱 빛난다는 것을 기억하라." 고개가 저절로 끄덕여지는 통찰이다.

📚AI시대, '일하는 사람'으로 남으려면

lt;p&gt;This is an introductory level microlearning course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods. It also covers Google Tools to help you develop your own Gen AI apps.&lt;/p

Introduction to Generative AI | Google Cloud Skills Boost

구글에서 무료로 AI 코스들을 많이 열어주었네요!! 대부분 아주 짧아 깊은 내용을 다루고 있지는 않지만 AI 공부에 있어서 꼭 알아야 하는 꼭지점들을 잘 정리해주고 있어서 공부의 방향성을 잡기에 좋아보입니다! 모두 한글 스크립트가 친절히 제공되고 있으니 가벼운 마음으로 청취해보세요!

 1. Introduction to Generative AI
    1. 생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=ko
 2. Introduction to Large Language Models
    1. 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법 학습
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539?locale=ko
 3. Introduction to Responsible AI
    1. 책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554?locale=ko
 4. Introduction to Image Generation
    1. 산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541?locale=ko
 5. Encoder-Decoder Architecture
    1. 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543?locale=ko
 6. Attention Mechanism
    1. 이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537?locale=ko
 7. Transformer Models and BERT Model
    1. ansformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538?locale=ko
 8. Create Image Captioning Models
    1. 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542?locale=ko
 9. Introduction to Generative AI Studio
    1. 생성형 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 맞춤설정하여 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 도와주는 Vertex AI 제품인 생성형 AI 스튜디오를 소개
    2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552?locale=ko

구글에서 무료로 AI 코스들을 많이 열어주었네요!! 대부분 아주 짧아 깊은 내용을 다루고 있지는 않지만 AI 공부에 있어서 꼭 알아야 하는 꼭지점들을 잘 정리해주고 있어서 공부의 방향성을 잡기에 좋아보입니다! 모두 한글 스크립트가 친절히 제공되고 있으니 가벼운 마음으로 청취해보세요! <ol ><li>Introduction to Generative AI<ol ><li>생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=ko</li></ol></li><li>Introduction to Large Language Models<ol ><li>대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법 학습</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539?locale=ko</li></ol></li><li>Introduction to Responsible AI<ol ><li>책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554?locale=ko</li></ol></li><li>Introduction to Image Generation<ol ><li>산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541?locale=ko</li></ol></li><li>Encoder-Decoder Architecture<ol ><li>기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543?locale=ko</li></ol></li><li>Attention Mechanism<ol ><li>이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537?locale=ko</li></ol></li><li>Transformer Models and BERT Model<ol ><li>ansformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538?locale=ko</li></ol></li><li>Create Image Captioning Models<ol ><li>딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542?locale=ko</li></ol></li><li>Introduction to Generative AI Studio<ol ><li>생성형 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 맞춤설정하여 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 도와주는 Vertex AI 제품인 생성형 AI 스튜디오를 소개</li><li>https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552?locale=ko </li></ol></li></ol>

Qwiklabs

무료 Google AI 코스들

얼마 전 부터 정체불명의 계정들로부터 DM이 계속 오네요.

공통점은
 1. 홍콩, 중국계 커리어를 가진 여성 계정들임
 2. 의미 없는 대화를 자꾸 시도함
 3. 답변 안 하면 답변 안 한다고 DM 하는데 매우 무례함
채팅방 나와도 또 DM 하네요.

스트레스가 상당해서 탈퇴하고 앱을 지워야하나 진지하게 고민 중입니다.

얼마 전 부터 정체불명의 계정들로부터 DM이 계속 오네요. 공통점은<ol><li>홍콩, 중국계 커리어를 가진 여성 계정들임</li><li>의미 없는 대화를 자꾸 시도함</li><li>답변 안 하면 답변 안 한다고 DM 하는데 매우 무례함</li></ol>채팅방 나와도 또 DM 하네요. 스트레스가 상당해서 탈퇴하고 앱을 지워야하나 진지하게 고민 중입니다.

커리어리 채팅 차단 방법이 있을까요?

저도 공감합니다 :(
페이크 계정인거 티 나서 답을 안 하는데 무례한 말들이 계속..

작은 브랜드의 무기들: (1)작은 브랜드가 브랜딩하는 법

그거 아세요?
대한민국 99.9%의 정체.

대한민국에서 중소기업이 차지하는 비율은 놀랍게도 728만개로 99.9%를 차지하고 있다고 해요. 특히 1인 기업이 전년 대비 42만 개나 급증한 가운데 전체 기업 수 증가(42만 7,813개)의 98%를 차지했다고 하네요.

여러분도 언젠가 나만의 브랜드를 꿈꾸고 계시지는 않은가요?

저의 지난 15년에 가까운 커리어는 대기업에서 시작해서 스타트업까지 다양했어요. 그 과정에서 알게 되었어요. 마케팅과 브랜딩의 성공방정식이 모두 동일하지 않다는 것을요. 그리고 코앞 생존이 필수인 작은 곳에서는 수십 년간 이어온 큰 기업의 방식을 그대로 적용하기 어렵다는 것을요.

대한민국 99.9%를 위한 작은 브랜드를 위한 무기를 꺼내볼까 합니다.

브랜드 시작의 무기 : 브랜드는 누구인가요?

세상의 성장을 만드는 무기연구소를 만들고, 1인 기업부터 예비 창업자, 수십명의 직원이 있는 곳까지 다양한 업종에 걸쳐 100개가 넘는 브랜드의 고민을 듣습니다. 가장 많이 듣는 고민 이야기가 바로 ‘브랜딩’이었습니다.

그럼 브랜드에 대해 질문을 드립니다. 그러면 어떤 상품으로 어떤 채널에서 팔고 있는지 이야기를 들려주시죠. 거기에 빠져있는 게 있습니다. 그 브랜드가 누구인지에 대해서요.

브랜드는 누구인가요?

바로 브랜드가 어디서 시작되어 세상의 어떤 변화를 만들고 있는지가 '누구'인지가 됩니다. 그걸 이야기하면 브랜드의 정의가 됩니다. 그걸 한 줄로 요약하면 슬로건이 되고, 그걸 펼치면 브랜드 스토리가, 그걸 고객의 언어로 만들면 원메시지가 되죠.

스몰 브랜드의 브랜딩은 수십장에 걸친 기획서도 아니고, 현란하고 화려한 로고와 비주얼 패키지도 아니에요. 바로 이렇게 스몰 브랜드의 정의는 바로 그걸 만드시는 분들의 경험과 머릿속에 있습니다. 

놀랍게도 그렇게 함께 정의가 된 브랜드들이 더 많은 팔로워로, 더 많은 매출로, 더 많은 트래픽으로 이어지게 되는 현상을 만나게 됩니다. 여러분의 브랜드는 누구인가요? 제가 드린 질문으로부터 시작해보시면 어떨까요?

브랜드의 무기 TIP : 시작할 때는 이것부터!

여러분의 브랜드를 매력적으로 만들기 위해 아래 질문을 드려요. 이 질문에 대해 곰곰이 생각해 보시고 글로 적어보시길 바랄게요. 생각은 깊이. 글은 쉽고 단순하게. 그럼 여러분의 브랜드를 정의할 수 있는 좋은 힌트가 되실 거예요.

 * 브랜드는 어디로부터 시작되었나요?
 * 브랜드가 누구를 위해 존재하나요?
 * 브랜드는 어떤 변화를 만들고 있나요?

그거 아세요?대한민국 99.9%의 정체. 대한민국에서 중소기업이 차지하는 비율은 놀랍게도 728만개로 99.9%를 차지하고 있다고 해요. 특히 1인 기업이 전년 대비 42만 개나 급증한 가운데 전체 기업 수 증가(42만 7,813개)의 98%를 차지했다고 하네요. 여러분도 언젠가 나만의 브랜드를 꿈꾸고 계시지는 않은가요? 저의 지난 15년에 가까운 커리어는 대기업에서 시작해서 스타트업까지 다양했어요. 그 과정에서 알게 되었어요. 마케팅과 브랜딩의 성공방정식이 모두 동일하지 않다는 것을요. 그리고 코앞 생존이 필수인 작은 곳에서는 수십 년간 이어온 큰 기업의 방식을 그대로 적용하기 어렵다는 것을요. 대한민국 99.9%를 위한 작은 브랜드를 위한 무기를 꺼내볼까 합니다. 브랜드 시작의 무기 : 브랜드는 누구인가요? 세상의 성장을 만드는 무기연구소를 만들고, 1인 기업부터 예비 창업자, 수십명의 직원이 있는 곳까지 다양한 업종에 걸쳐 100개가 넘는 브랜드의 고민을 듣습니다. 가장 많이 듣는 고민 이야기가 바로 ‘브랜딩’이었습니다. 그럼 브랜드에 대해 질문을 드립니다. 그러면 어떤 상품으로 어떤 채널에서 팔고 있는지 이야기를 들려주시죠. 거기에 빠져있는 게 있습니다. 그 브랜드가 누구인지에 대해서요. 브랜드는 누구인가요? 바로 브랜드가 어디서 시작되어 세상의 어떤 변화를 만들고 있는지가 '누구'인지가 됩니다. 그걸 이야기하면 브랜드의 정의가 됩니다. 그걸 한 줄로 요약하면 슬로건이 되고, 그걸 펼치면 브랜드 스토리가, 그걸 고객의 언어로 만들면 원메시지가 되죠. 스몰 브랜드의 브랜딩은 수십장에 걸친 기획서도 아니고, 현란하고 화려한 로고와 비주얼 패키지도 아니에요. 바로 이렇게 스몰 브랜드의 정의는 바로 그걸 만드시는 분들의 경험과 머릿속에 있습니다.&nbsp; 놀랍게도 그렇게 함께 정의가 된 브랜드들이 더 많은 팔로워로, 더 많은 매출로, 더 많은 트래픽으로 이어지게 되는 현상을 만나게 됩니다. 여러분의 브랜드는 누구인가요? 제가 드린 질문으로부터 시작해보시면 어떨까요? 브랜드의 무기 TIP : 시작할 때는 이것부터! 여러분의 브랜드를 매력적으로 만들기 위해 아래 질문을 드려요. 이 질문에 대해 곰곰이 생각해 보시고 글로 적어보시길 바랄게요. 생각은 깊이. 글은 쉽고 단순하게. 그럼 여러분의 브랜드를 정의할 수 있는 좋은 힌트가 되실 거예요. <ul ><li>브랜드는 어디로부터 시작되었나요?</li><li>브랜드가 누구를 위해 존재하나요?</li><li>브랜드는 어떤 변화를 만들고 있나요?</li></ul>

작은 브랜드가 브랜딩하는 법

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 사고 대처 능력 키우

Test UI changes and production fixes with the powerful network response overrides in Chrome DevTools. Mock response headers, files, API requests, and more wi...

Override and mock network responses #DevToolsTips

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다.

저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다.

프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다. 저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다. 프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI ﻿

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API의 응답을 프론트에서 손쉽게 변경하기

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다.

현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다.

이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다.

이들의 특징은 다음과 같다.
 1. 리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다
 2. 자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다
 3. 실수를 인정하지 않는다
 4. 사과라는걸 모른다
 5. 남탓을 한다.
 6. 다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.
 7. A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다
 8. 모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다

이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다.

 * 잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.
 * 피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.
 * 상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.
 * 인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.
 * 생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.
 * 팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.

직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다.

현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다.

이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다.

앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

여러번의 이직을 거쳐왔지만 직장에서 동료와 직접적으로 문제가 된 적은 거의 없었다. 대부분 어느정도 의견차이가 있다고 하더라도 말도안되는 정도로 벗어나는 경우가 없기 때문에 대화로 의견타협을 할 수 있었다. 현직장에는 문제가 많다. 팀이 생긴지 2년정도밖에 안됐고 그간 거쳐간 리더들이 하나같이 잘못된 리더십을 행사하는 바람에 능력있는 사람들은 이미 다 빠져나갔다. 그러고나니 남아있던 경력만 많은 나르시스트가 감언이설과 장시간의 노동으로 테크리드 자리를 꿰찬듯 하다. 이미 한 번 철옹성을 쌓아올려 기회를 만든 이 나르시스트는 자신의 권위에 도전한다고 판단되는 모든 행위들을 권력으로 찍어누르면서 자리를 지키기위해 안간힘을 쓴다. 이들의 특징은 다음과 같다.<ol ><li>리더십이 아닌 자신의 직위를 내세운다</li><li>자신의 계획에 조금이라도 벗어나는 의견을 용납하지 못한다</li><li>실수를 인정하지 않는다</li><li>사과라는걸 모른다</li><li>남탓을 한다.</li><li>다른 사람의 실수를 들추며 자신을 치켜세운다.</li><li>A와의 1:1 미팅에서 B를 까고 B와의 1:1 미팅에서 A를 깐다</li><li>모든 일의 공을 자신으로 돌린뒤 잡무를 팀원들에게 분배한다</li></ol> 이외에도 기타등등 조직에 악영향을 많이 끼친다. 어디까지나 미국 한정이지만 이것에 대응하기위해 지금까지 다음과 같은 방법을 활용하고있다. <ul ><li>잘못된 행동이나 의사결정에 대한 정확한 기록. 일/시/상황 등을 기록한다.</li><li>피드백은 되도록 매니져가 있는 상황에서 프로페셔널 한 매너를 지키며 전달한다.</li><li>상대가 감정적으로 나오더라도 그것에 동요하지 않는다.</li><li>인사팀과 매니져에게 기록해온 상황을 보고한다.</li><li>생각이 같은 팀원을 찾아 동맹을 만든다.</li><li>팀 내부도 중요하지만 외부 리더들과 좋은 관계를 유지한다.</li></ul> 직장에서 아무리 이해가 되지 않는 행동이나 의사결정을 지속적으로 내리는 리더를 만나더라도 준비 없이 권위에 도전하는건 위험하다. 특히나 상대적으로 직장내에서 입지가 좁다면 우선 나에대한 지지와 신뢰를 주변으로부터 얻는게 우선이다. 굴러들어온 돌이 박힌돌을 빼내려면 굴러들어오는 모멘텀과 동시에 나의 덩치를 불리는게 우선이다. 현 직장에 입사한지 1년이 지났다. 사실 이정도 되면 전직장에서는 일이 지루해져 다음 일자리를 찾기 시작했을 타이밍인데 불행 중 다행인지 이런 환경 덕분에 매일매일 새롭고 흥미로운 듯 하다. 매일이 새로운 경험이고 노하우도 쌓이는 것 같아서 어떻게보면 이런 환경에 들어온게 좋은 기회인 것 같기도 하다. 이제 슬슬 박힌돌을 빼내는 시도를 해 보려고 하고있다. 나로써도 처음하는 경험이고 여러가지 변수도 있어서 성공할 것이라는 확신은 아직 없지만, 지금까지 배운 것 들 만으로도 충분히 값진 경험을 한 것 같다. 앞으로 종종 진행상황을 업데이트 하겠다.

직장에서 나르시스트를  상대하는 방법

몇 달 전, 반려생활에 처음 합류한 후 진행했던 첫 과제에 대한 내용을 블로그에 포스팅했더니 좋은 반응을 많이 받았습니다. 그래서 이번엔 시간을 조금 더 앞당겨, 반려생활에 합류하게 되기까지의 과정을 블로그에 적어 공유해 보고자 합니다. 반려생활에 지원할 무렵인 2023년 11월, 저는 우아한테크코스라는 부트캠프 캠퍼스에서 한창 프로그래밍 공부를 하고...

반려생활, 서버 개발자, 700대 1

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요.

https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

반려생활에 입사하진 4개월된 승현님이 합류까지의 과정을 재미나게 적어주셨네요. https://blog.ban-life.com/%EB%B0%98%EB%A0%A4%EC%83%9D%ED%99%9C-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-700%EB%8C%80-1-1aa370e64781

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반려생활에 합류하기 위한 여정

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다.

가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요.

이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??
근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요. 

그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는  DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다.

따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다. 

Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 환경에서 개발을 하다보면 Hydration에러를 종종 만나게 되는데요. 이 에러는 서버에서 생성된 HTML과 클라이언트에서 생성되는 HTML간에 불일치가 발생할때 발생합니다. 가령 useEffect내 API호출을 한다던지, 세션이나 쿠키 같은 요인에 따라 렌더링 컴포넌트가 다를때라던지, 자바스크립트 실행 타이밍이 다를때 이 에러를 접하게 되는데요. 이 Hydration에러는 왜 발생하는 것일까요??근본적인 원인은 렌더링을 두 번 하기 때문입니다. 서버 사이드 렌더링 후, 클라이언트 사이드에서 추가 렌더링을 하면서 데이터의 불일치가 발생하는 것인데요.&nbsp; 그럼 왜 렌더링을 두 번 할까요? 언뜻 보기엔 두 번 렌더링이 비효율적인것 같아 보이는데요. 두 번 렌더링을 하게 되면 최초 초기 로딩 시 최소한의 정보만을 포함하고 있어 빠르게 렌더링이 가능합니다. 또한 검색엔진은 빠른 렌더링을 중요한 랭킹 요소로 고려하므로 SEO에도 유리 합니다. 초기 렌더링 이후에는&nbsp; DOM 요소에 속성을 매칭 시키는 작업을 하는데요. 이 이벤트 리스너를 붙이는 작업은 페이지를 다시 그리지 않으므로 추가적인 렌더링 비용이 발생하지 않습니다. 따라서, Hydration은 효율적인 초기 페이지 로딩과 동적 웹 애플리케이션 기능의 균형을 맞추기 위한 과정 입니다. 다만 Hydration 에러는 개발 과정에서 다루기 까다로운 문제중 하나인데요. Next.js 에서도 에러를 줄이기 위한 방안을 지속적으로 모색하고 기술적인 접근을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Zustand에서는 과거에 persist미들웨어를 사용할때 Hydration에러가 발생하였는데요 V3부터는 클라이언트 측에서 상태를 다시 로드하도록 하여 서버와 클라이언트 사이의 데이터 불일치 문제를 해결하였습니다.&nbsp; Hydration 과정과 이로 인해 발생할 수 있는 에러를 제대로 관리하면, 사용자 경험을 향상시키고 웹사이트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

Next.js 개발 시 자주 마주치는 Hydration 에러 이해

Microsoft Word - sosp067-decandia1.doc

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요.

이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다.

이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요.

앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~ 

 1. Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:
 * Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 2. Google File System:
 * Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 3. Scaling Memcached at Facebook:
 * Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf

 4. BigTable:
 * Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 5. Borg - Large Scale Cluster Management at Google: 
 * Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 6. Cassandra:
 * Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4

 7. Attention Is All You Need: 
 * 기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&utm_medium=email

 8. Kafka:
 * Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.
 * https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email 

 9. FoundationDB:
 * FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 10. Amazon Aurora:
 * Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 11. Spanner: 
 * Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 12. MapReduce:
 * MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 13. Shard Manager:
 * Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&utm_medium=email

 14. Dapper:
 * Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다. 
 * https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 15. Flink:
 * Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine

 16. A Comprehensive Survey on Vector Databases:
 * 벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다. 
 * https://arxiv.org/pdf/2310.11703

 17. Zanzibar:
 * 구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 18. Monarch: 
 * 구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 19. Thrift:
 * Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 20. Bitcoin:
 * 비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 21. WTF - Who to Follow Service at Twitter:
 * WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다. 
 * https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 22. MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:
 * Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 23. GoTo Considered Harmful: 
 * https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 24. Raft Consensus Algorithm:
 * Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다. 
 * https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

 25. Time Clocks and Ordering of Events:
 * 분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 
 * https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요. 이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다. 이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요. 앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~&nbsp; <ol ><li>Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store: </li></ol><ul ><li>Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="2"><li>Google File System: </li></ol><ul ><li>Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="3"><li>Scaling Memcached at Facebook: </li></ol><ul ><li>Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf</li></ul> <ol start="4"><li>BigTable: </li></ol><ul ><li>Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="5"><li>Borg - Large Scale Cluster Management at Google:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="6"><li>Cassandra: </li></ol><ul ><li>Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4</li></ul> <ol start="7"><li>Attention Is All You Need:&nbsp;</li></ol><ul ><li>기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="8"><li>Kafka: </li></ol><ul ><li>Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.</li><li>https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email&nbsp;</li></ul> <ol start="9"><li>FoundationDB: </li></ol><ul ><li>FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="10"><li>Amazon Aurora: </li></ol><ul ><li>Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="11"><li>Spanner:&nbsp; </li></ol><ul ><li>Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="12"><li>MapReduce: </li></ol><ul ><li>MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="13"><li>Shard Manager:</li></ol><ul ><li>Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="14"><li>Dapper: </li></ol><ul ><li>Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="15"><li>Flink: </li></ol><ul ><li>Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine</li></ul> <ol start="16"><li>A Comprehensive Survey on Vector Databases: </li></ol><ul ><li>벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://arxiv.org/pdf/2310.11703</li></ul> <ol start="17"><li>Zanzibar: </li></ol><ul ><li>구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="18"><li>Monarch:&nbsp;</li></ol><ul ><li>구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="19"><li>Thrift: </li></ol><ul ><li>Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="20"><li>Bitcoin: </li></ol><ul ><li>비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="21"><li>WTF - Who to Follow Service at Twitter: </li></ol><ul ><li>WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="22"><li>MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine: </li></ol><ul ><li>Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="23"><li>GoTo Considered Harmful:&nbsp;</li></ol><ul ><li>https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="24"><li>Raft Consensus Algorithm: </li></ol><ul ><li>Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul> <ol start="25"><li>Time Clocks and Ordering of Events: </li></ol><ul ><li>분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다.&nbsp;</li><li>https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&amp;utm_medium=email</li></ul>

allthingsdistributed.com

“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다.

정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다.

얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠.

일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다.

여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람은 많고 하는 사람은 적습니다. 정보는 넘쳐납니다. 어떻게 하면 되는지 소개하는 글과 영상이 참 많습니다. 우리는 매일 그 정보를 접합니다. 무엇을 하는 법, 무엇이 되는 법에 대한 정보를 접합니다. 얻는 정보를 토대로 시작하는 사람은 적습니다. 정보를 믿지 못하기 때문일 수도 있고 다른 일을 하고 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 조금 더 완벽한 시작을 준비하는 것일 수도 있죠. 일단 시작했다고 해도 끝까지 해내는 사람은 더 적습니다. 중간에 그만둬야 할 수많은 이유가 있으니까요. 시작했던 이유를 끝까지 고수하고 계속한다는 건 절대 쉽지 않습니다. 여러분이 만약 무슨 일이든 시작해서 끝까지 해냈다면, 그것만으로 충분히 대단한 사람일지도 모릅니다.

아는 사람, 하는 사람

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관입니다.

문제정의가 일머리의 90%입니다

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인

다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다.

1️⃣ 직접 사실 확인하기

검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다.

2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기

추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다.

3️⃣ 거꾸로 생각하기

문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다.

4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기

정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다.

5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기

19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 <지능의 함정>에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다.

https://www.redbusbagman.com/problems/

일머리가 좋다는 것은 어떤 의미일까요? 일을 잘하는 동료들을 관찰해 보니 일을 할 때 한 가지 공통점이 있었습니다. 일을 할 때 문제가 무엇인지, 진짜 문제가 무엇인지 정의하고 시작하는 습관인데요. 많은 경우 요청으로 일을 시작하거든요. 요청을 받으면 무릎반사처럼 요청에 따라 일을 할 때가 많습니다. 요청한 기간에 맞춰, 요청한 태스크를 해드리는 것은 '내부 고객을 위한 서비스 제공자'라는 마인드를 길러줄 때도 있지만, 정말 문제가 무엇인지 모르고 목표가 아니라 태스크 자체에 매몰되도록 만듭니다. 항상 '문제가 무엇인가요?'라는 질문을 요청한 동료와 함께 정의하는 것부터 시작해야 합니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "나에게 1시간이 주어진다면, 55분 동안 문제를 찾고 5분 동안 그것을 풀 것이다" - 아인슈타인 다음 5가지 방법은 문제를 제대로 정의하기 위해서 직접 해볼 수 있는 행동 가이드입니다. 1️⃣ 직접 사실 확인하기 검색해서 답을 찾는 것으로는 부족합니다. 간접조사는 직접조사와 함께 조합할 때 힘이 있습니다. 사용자 경험이나 비즈니스 문제를 표면적인 데이터로만 정의하는 것이 아니라 직접 써보고, 직접 써본 사람을 만나보는 것이 필요합니다. UX 리서치는 문제를 정확하게 정의하기 위한 목적으로 활용되고 있습니다. 2️⃣ 문제를 정확하게 표현하기 추상적이거나 모호하게 서술한 문제는 해결할 수 없습니다. 예컨대, "전기차 배터리 성능이 너무 떨어진다"라는 문제는 해결하기 어렵습니다. "전기차 주행거리를 400km 이상으로 늘려야 한다"로 바꾸면 어떨까요? 측정할 수 있는 문제로 바꾸었고, 목표를 짚을 수 있습니다. 의견, 판단이 아니라 관찰할 수 있는 사실에서 출발해야 문제를 정확하게 정의할 수 있습니다. 3️⃣ 거꾸로 생각하기 문제를 보면 답을 구하고 싶어 집니다. 대화할 때도 비슷합니다. "이게 고민이에요"라고 말한 상대에게 무언가 도움이 되는 답을 말해주고 싶습니다. 그냥 들어주기만 해도 도움이 될 때에도 말이죠. 문제를 발견하면 바로 해결책을 찾기보다는 관점을 달리해서, "이게 왜 문제일까?"라는 질문으로 시야를 틔우는 것이 중요합니다. "전기차 주행거리가 400km 이상으로 늘려야 한다"의 진짜 문제는 '에어컨을 켠 상태로는 300km밖에 갈 수 없다'와 같이 다른 상황적 요인이 단서가 될 수 있습니다. 4️⃣ "왜" 그런지 반복해서 묻기 정의한 문제에 대해서 해결책을 정하기 전에 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던져보는 겁니다. 5 WHYS라는 기법을 활용할 수도 있습니다. 진짜 문제는 "왜 그럴까?"라는 질문을 반복해서 던졌을 때 발견할 수 있습니다. 오티스 엘리베이터는 엘리베이터 속도에 대한 불만을 해결하려고 강력한 모터와 윤활 시스템을 만들었지만, 불만은 사그라들지 않았습니다. 본질은 엘리베이터 속도가 아니라 엘리베이터에서 느끼는 지루함이었죠. 거울을 설치하자 불만은 사그라들었습니다. 도착할 때까지 기다리는 시간이 지루해서 생긴 불만은 모터로 해결할 수 없었습니다. 5️⃣ 내가 틀릴 수 있다는 것을 의심하기 19세기 위대한 심리학자 윌리엄 제임스는 "고작 자신의 편견을 재배열할 뿐이면서 자신은 생각을 하고 있다고 믿는 사람이 한둘이 아니다"라는 말을 남겼습니다. 데이비드 롭슨의 &lt;지능의 함정&gt;에서는 똑똑한 사람일수록 오히려 특정한 종류의 어리석은 생각에 더 쉽게 빠져들 수 있다며 그 이유로 머리가 좋고 교육 수준이 높은 사람들은 이를테면 실수에서 교훈을 얻거나 타인의 조언을 받아들이는 성향이 상대적으로 적다는 점, 실수를 해도 제법 그럴듯한 논쟁으로 자기 논리를 정당화하는 능력이 남보다 뛰어나기 때문에 자신의 견해에 의심을 품지 않는 교조적 태도가 그 원인이라고 지적합니다. 문제정의를 제대로 하려면 적절한 의심과 겸손, 균형감각이 필요합니다. https://www.redbusbagman.com/problems/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪문제정의가 일머리의 90%입니다⟫

1. Research
- ChatGPT
- YouChat
- Perplexity
- Copilot
- Gemini

2. Image
- Leap AI
- Copilot
- Segmind
- Midjourney
- Stable Diffusion

3. CopyWriting
- Rytr
- Copy AI
- Writesonic
- Adcreative AI

4. Writing
- Jasper
- HIX AI
- Jenny AI
- Textblaze

5. Website
- 10Web
- Durable
- Framer
- Style AI

6. Video
- Klap
- Opus
- Eightify
- InVideo
- HeyGen
- Runway
- ImgCreator AI
- Morphstudio .xyz

7. Meeting
- Tldv
- Otter
- Noty AI
- Fireflies

8. SEO
- VidIQ
- Seona AI
- BlogSEO
- Keywrds ai

9. Chatbot
- Droxy
- Chatbase
- Mutual info
- Chatsimple

10. Presentation
- Decktopus
- Slides AI
- Gamma AI
- Designs AI
- Beautiful AI

11. Automation
- Make
- Zapier
- Xembly
- Bardeen

12. Prompts
- FlowGPT
- Alicent AI
- PromptBox
- Promptbase
- Snack Prompt

13. UI/UX
- Figma
- Uizard
- UiMagic
- Photoshop

14. Design
- Canva
- Flair AI
- Designify
- Clipdrop
- Autodraw
- Magician design

15. Logo Generator
- Looka
- Designs AI
- Brandmark
- Stockimg AI
- Namecheap

16. Audio
- Lovo ai
- Eleven labs
- Songburst AI
- Adobe Podcast

17. Marketing
- Pencil
- Ai-Ads
- AdCopy
- Simplified
- AdCreative

18. Startup
- Tome
- Ideas AI
- Namelix
- Pitchgrade
- Validator AI

19. Productivity
- Merlin
- Tinywow
- Notion AI
- Adobe Sensei
- Personal AI

20. Social media management
- Tapilo
- Typefully
- Hypefury
- TweetHunter

 * Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965

1. Research- ChatGPT- YouChat- Perplexity- Copilot- Gemini 2. Image- Leap AI- Copilot- Segmind- Midjourney- Stable Diffusion 3. CopyWriting- Rytr- Copy AI- Writesonic- Adcreative AI 4. Writing- Jasper- HIX AI- Jenny AI- Textblaze 5. Website- 10Web- Durable- Framer- Style AI 6. Video- Klap- Opus- Eightify- InVideo- HeyGen- Runway- ImgCreator AI- Morphstudio .xyz 7. Meeting- Tldv- Otter- Noty AI- Fireflies 8. SEO- VidIQ- Seona AI- BlogSEO- Keywrds ai 9. Chatbot- Droxy- Chatbase- Mutual info- Chatsimple 10. Presentation- Decktopus- Slides AI- Gamma AI- Designs AI- Beautiful AI 11. Automation- Make- Zapier- Xembly- Bardeen 12. Prompts- FlowGPT- Alicent AI- PromptBox- Promptbase- Snack Prompt 13. UI/UX- Figma- Uizard- UiMagic- Photoshop 14. Design- Canva- Flair AI- Designify- Clipdrop- Autodraw- Magician design 15. Logo Generator- Looka- Designs AI- Brandmark- Stockimg AI- Namecheap 16. Audio- Lovo ai- Eleven labs- Songburst AI- Adobe Podcast 17. Marketing- Pencil- Ai-Ads- AdCopy- Simplified- AdCreative 18. Startup- Tome- Ideas AI- Namelix- Pitchgrade- Validator AI 19. Productivity- Merlin- Tinywow- Notion AI- Adobe Sensei- Personal AI 20. Social media management- Tapilo- Typefully- Hypefury- TweetHunter <ul ><li>Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965</li></ul>

X (formerly Twitter)

20가지 작업 대체를 위한 100가지 AI 도구

To answer that, I would like to say that, mastering these do's and don'ts while writing code isn't just about impressing your peers (though that's a nice bonus). It's about writing code that's easier...

15 + 11 Mistakes Every Java Developer MUST avoid TODAY

1. Nulls와 Optionals
Bad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.
public String getString() {
	return null;
}

Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.
public Optional<String> getString() {
	return Optional.empty();
}

 
2. String.valueOf()로 String 변환
Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.
double d = 3.14525;
String s = "" + d;

Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.
double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);

 
3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf() 
Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i< sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}

Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.
int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

 
4.  컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()
Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}

Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}

 
5. Concurrent Modification Exception 방지
Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}

Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다. 
List<String> words = new ArrayList<>();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator<String> iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]

 
6. 정규표현식 사전 컴파일
Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.
String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");

Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.
final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");

 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]
원문

1. Nulls와 OptionalsBad Practice: 메서드에서 바로 null을 리턴하는 건 NPE를 유발할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">public String getString() {
	return null;
}</code></pre>Good Practice: null에 대한 명확한 핸들링과 에러 방지를 위해 Optional을 사용합니다.<pre ><code class="language-java">public Optional&lt;String&gt; getString() {
	return Optional.empty();
}</code></pre>&nbsp;2. String.valueOf()로 String 변환Bad Practice: + 연산자를 사용해 문자열을 합칩니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14525;
String s = "" + d;</code></pre>Good Practice: 내장 메서드를 활용합니다.<pre ><code class="language-java">double d = 3.14245;
String s = String.valueOf(d);</code></pre>&nbsp;3. array를 복사할 때 Arrays.copyOf()&nbsp;Bad Practice: 정석적으로 array를 복사합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = new int[sourceArray.length];
for (int i = 0; i&lt; sourceArray.length; i++) {
	targetArray[i] = sourceArray[i];
}</code></pre>Good Practice: Arrays.copyOf() 메서드를 사용합니다.<pre ><code class="language-java">int[] sourceArray = {1,2,3,4,5};
int[] targetArray = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);</code></pre>&nbsp;4.&nbsp; 컬렉션이 비어있는지 체크하기 위해 isEmpty()Bad Practice: length()나 size()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.length() == 0) {
	// Do something
}</code></pre>Good Practice: isEmpty()로 string이나 컬렉션이 비어있는지 체크합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.isEmpty()) {
	// Do something
}</code></pre>&nbsp;5. Concurrent Modification Exception 방지Bad Practice: 리스트를 순회하고 있는 동안 요소를 제거하여 ConcurrentModificationException을 일으킵니다.<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

for(String word : words) {
	if (word.equals("A")) {
 	words.remove(word);
 }
}</code></pre>Good Practice: iterator remove 메서드나 removeIf() 메서드를 사용합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">List&lt;String&gt; words = new ArrayList&lt;&gt;();
words.add("A");
words.add("B");
words.add("C");

Iterator&lt;String&gt; iterator = words.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
 String word = iterator.next();
 if (word.equals("A")) {
 iterator.remove(); // Use iterator's remove method to safely remove elements
 }
}

System.out.println(words); // Output: [B, C]</code></pre>&nbsp;6. 정규표현식 사전 컴파일Bad Practice: 런타임 시에 정규표현식을 컴파일합니다.<pre ><code class="language-java">String text = "Hello, World!";
if(text.matches("Hello.*")) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = text.replaceAll("\\s", "");</code></pre>Good Practice: 정규표현식을 사전컴파일하고 재사용합니다.<pre ><code class="language-java">final Pattern PATTERN1 = Pattern.compile("Hello.*");
final Pattern PATTERN2 = Pattern.compile("\\s");

String text = "Hello, World!";
if(PATTERN1.matcher(text).matches()) {
	System.out.println("Matches!");
}
String replaced = PATTERN2.matcher(text).replaceAll("");</code></pre>&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/124]원문

🕊️ [Medium] 자바 개발자가 피해야 하는 11가지 실수 (

비즈니스 모델의 탄생 : 네이버 통합검색

💡마케터분들, 혹시 이 책 갖고 있나요?💡

📎일주일에 3권씩은 책을 읽는 편이지만 책을 구매해서 읽는 편은 아닙니다. 막상 책장에서 꺼내 다시 곱씹어볼 책들은 손에 꼽히기 때문인데요.

📎”비즈니스 모델의 탄생”은 손에 꼽는 책들 중 하나입니다. 일하다가 좀처럼 답이 구해지지 않을 때, 꺼내보면 막혀있던 문제가 무엇이었는지 MECE적으로 접근할 수 있게 가이드해주는 책이기 때문입니다.

📎이 책은 창업자 뿐만 아니라, 브랜드마케터, 디지털마케터 모두에게 권장할만 합니다.
무엇보다 복잡한 텍스트가 아니라 간단한 구조도와 다이어그램으로 정리되어 있어 짧은 시간 내에 필요한 부분만 캐치해서 문제를 살펴보기 매우 용이하기도 하기 때문이에요.
(가로가 긴 캔버스형태라 사무실에 꽂아두면 꽤 간지가 나는 효과도 있고요..)

📎 이 책은 총 4장으로 구성되어 있는데, (비즈니스 캔버스와 패턴, 디자인 테크닉, 전략적 컨셉, 프로세스)
시간이 없다면 1장 ‘비즈니스 캔버스’만 훑어봐도 내가 몸담고 있는 사업과 그 안에서의 내가 담당하는 역할, 문제의 본질과 해법을 전체적으로 조망할 수 있습니다. 

📎 그래서 구체적으로는 무엇을 캐치할 수 있냐고요? 이 책을 꺼내보면 내가 몸담고 있는 사업에서 
- 어떤 고객들을 타깃해야 하는지
- 그들에게 어떤 가치를 제공하는 것이 좋을지
- 어떤 채널로, 어떤 관계를 맺고 
- 어떤 수익원 비용관리는 어떻게 해야 하는지
- 최종적으로 어떤 핵심자원을 가지고 있어야 하는지를 필요한 부분만 색인처럼 찾아볼 수 있습니다. 상당히 고민하고 빠짐없이 사업과 마케팅의 요소들을 정리한 책임엔 분명한 것 같습니다.

💡결론적으로, 방향을 설정하고 있는 스타트업, 어디서부타 시작할지 난감함 마케터, 문제가 무엇인지조차 잘 파악이 안되는 의욕넘치는 모든 직장인들에게 도움이 되는 책입니다. 책장에 하나쯤은 꽂아두시길 권해드려요.

Naver

좋은 책추천 감사드립니다🙋‍♂️

CJ엔터테인먼트에서 시작해 tvN을 거쳐 방송, 캐릭터, 디지털을 지나온 12년차 마케터 초인입니다. 온갖 콘텐츠와 브랜드의 덕후이기도 하고, 여러 디지털 채널을 운영하며 상상하고 노는 실험을 하고 있습니다.

초인 마케팅랩 LEADER

마케터 초인(윤진호)

CJ ENM, 월트디즈니, GFFG(노티드)까지 미디어, 캐릭터, F&B로 커리어를 쌓은 15년 차 마케팅 디렉터입니다. 글로, 이야기로, 클래스로 <초인 마케팅랩>에서 브랜드와 비즈니스의 성장무기를 만듭니다. 일의 성장을 위한 무기책 <마케터의 무기들>을 썼습니다.

커리어리 Lead Community Manager

최자민

지금까지 신규 사업 팀 초기 멤버로 일하며 콘텐츠 혹은 사람을 발굴해왔습니다. “Frontiers are where you find them.” 이라는 문장을 마음에 새기며 일하고 있습니다. 
#콘텐츠기획 #콘텐츠제작 #커뮤니티기획

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 Lead Product Manager

김광종

퍼블리 그로스매니저로 커리어를 시작하여, 프로덕트매니저와 사업총괄을 거쳐, 커리어리팀을 리드하였습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책/교육/경제에 관심이 있습니다.
자유로운 삶을 추구하지만, 지금은 일에 매여 있습니다..

서비스 기획

2017-2018
가맹점 상권분석 서비스 기획
- 주변상권, 동종업종 매출분석 등

M포인트 활성화 마케팅
- 포인트 적립/이용 데이터 분석
- 대형가맹점 계약 및 활성화마케팅
(11번가, 이베이, 인터파크 등 포인트 이용 100억 규모 프로모션)

서비스 마케터

2011-2013
엠넷 디지털마케팅
- 쇼미더머니, 슈퍼스타k 온라인마케팅

2013-2014
Cj one 광고플랫폼 TF
- 모바일첫화면 광고플랫폼 구축,마케팅

2015-2017 
Cj 디지털뮤직 서비스마케팅팀
- 모바일서비스기획, 회원유치마케팅

네이버 제휴통장 서비스 PM
테크핀 대출서비스 기획, 연동
신용카드 모집대행 기획, 제휴
네이버 체크카드 상품기획 운영

시니어매니저

인문학부

김정훈

인터넷전문은행에서 서비스기획팀을 리드하고 있습니다.
금융앱의 이용 및 고객의 engagement를 제고하는 서비스를 기획하는 일을 하고 있습니다. 

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