일하는 친구들의 일 수다! '일친구' 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다! 

'일친구' 시즌 1을 들으며 
'나도 함께 대화하고 싶다!'고 생각하셨던 분, 
시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 
시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요. 
2024년의 끝자락, 
일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영! 
<2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?> 주제로 
일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요.
📌일시 : 12월 18일 수요일 저녁 7시~9시 (6시 40분까지 꼭 미리 와주세요.)
📌장소 : 북어위크 (서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호)
📌참가비 : 15,000원 (커피와 간단한 다과가 준비됩니다.)

일친구 공개방송에 초대합니다! 

일하는 친구들의 일 수다! ’일친구‘ 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다!

’일친구‘ 시즌 1을 들으며 ’나도 함께 대화하고 싶다!‘고 생각하셨던 분, 시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요.
2024년의 끝자락, 일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영!

<2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?> 주제로 일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요.

🎙️공개방송 안내
- 일시: 12월 18일 (수) 저녁 7시~9시
- 장소: 북어위크 @_bookaweek_
(서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호)
- 참가비: 15,000원 (커피와 간단한 다과 제공)
*당일 공개방송이 녹음될 예정입니다.

💌 참여 방법
1️⃣ 모집 기간: 12/2(월)~12/8(일)
2️⃣ 방청자 발표: 12/11(수) DM으로 개별 안내 (총 20명 추첨)

일하는 친구들의 일 수다! ’일친구‘ 시즌 1을 마무리하며 공개 방송을 진행합니다! ’일친구‘ 시즌 1을 들으며 ’나도 함께 대화하고 싶다!‘고 생각하셨던 분, 시즌 1이 끝나서 아쉬우셨던 분을 위해, 시즌 2가 시작 전, 그 아쉬움을 채울 특별한 시간을 준비했어요. 2024년의 끝자락, 일친구들과 함께 모여 일에 대한 대화를 찐하게 나누실 분들 대환영! &lt;2025, 내 일과 삶은 어떻게 챙겨야 할까?&gt; 주제로 일친구들과 함께 고민하고 대화하며 새로운 한 해를 준비해 봐요. 🎙️공개방송 안내 - 일시: 12월 18일 (수) 저녁 7시~9시 - 장소: 북어위크 @_bookaweek_ (서울 강남구 자곡로11길 28 LH수서2단지 상가 2층, 201호) - 참가비: 15,000원 (커피와 간단한 다과 제공) *당일 공개방송이 녹음될 예정입니다. 💌 참여 방법 1️⃣ 모집 기간: 12/2(월)~12/8(일) 2️⃣ 방청자 발표: 12/11(수) DM으로 개별 안내 (총 20명 추첨)

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'일친구' 공개방송에 초대합니다 : )

일 하다 눈이 가는 소식을 큐레이션해서 공유합니다

TREND REPORT "2024년 11월에 본 것"

무거운 눈에 불편했던 것들은 다시 원래 자리로 돌아왔는지요? 저는 오랜만에 재택근무라는 제도에 대해 생각해 봤습니다. 지금 회사를 다니기 전까지 약 4년 넘게 재택근무로 일을 하다 매일 출퇴근을 하면서 생산성을 관리하는 균형감각을 어떻게 가질 수 있을까 고민한 날들이 많았는데요. 눈이 쌓인 길을 걸으며 미끄러지지 않으려 균형을 잡으려고 하면서도 배차간격을 가늠하기도 어려운 빨간색 광역버스를 놓칠까, 발걸음을 재촉했던 경험이 강렬했기 때문입니다. 건조한 눈에 비해 무거운 눈은 3배 더 무겁다고 합니다. 비가 될까, 눈이 될까 고민하는 사이에 눈 속에 비가 가득 찼기 때문인데요. 애매해지면 몸이 무거워지는 것 같습니다. 내가 옳다고 생각하는 가치를 좌고우면 하지 않고 한 발씩 내딛는 마음으로 12월을 맞이하시면 어떨까요? 사진은 출근에 실패하고 집으로 돌아가는 길에 발견한 설렘의 순간입니다.

아! 2024년이 가기 전에 부탁드리고 싶은 게 한 가지 있습니다. 제가 인스타그램에 레드버스백맨 (@redbusbagman) 계정을 만들어 둔지는 오래되었지만 매주 1개의 포스팅을 올리기로 다짐을 했거든요! 잠깐 시간을 내서 팔로우를 해주신다면 그것만으로 관심과 애정을 느끼기에 충분할 것 같습니다. 매달 1번씩 뉴스레터로, 매주 1번은 인스타그램에서 만나요! ✨

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 그들이 사는 세상에서 조용히 멈춰버린 아크 🚥
2️⃣ 현대카드는 애플페이 도입으로 어떤 효과를 얻었을까? 🧃
3️⃣ 좋은 질문의 특징 🙋🏻‍♂️
4️⃣ 나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것 ⏳
5️⃣ 키오스크 디지털 소외 현상, 화면 개선이 답일까? 🍟
6️⃣ 우리는 왜 사용자의 진짜 니즈를 놓치는가 🍽️

https://maily.so/redbusbagman/posts/1gz2410xr3q

무거운 눈에 불편했던 것들은 다시 원래 자리로 돌아왔는지요? 저는 오랜만에 재택근무라는 제도에 대해 생각해 봤습니다. 지금 회사를 다니기 전까지 약 4년 넘게 재택근무로 일을 하다 매일 출퇴근을 하면서 생산성을 관리하는 균형감각을 어떻게 가질 수 있을까 고민한 날들이 많았는데요. 눈이 쌓인 길을 걸으며 미끄러지지 않으려 균형을 잡으려고 하면서도 배차간격을 가늠하기도 어려운 빨간색 광역버스를 놓칠까, 발걸음을 재촉했던 경험이 강렬했기 때문입니다. 건조한 눈에 비해 무거운 눈은 3배 더 무겁다고 합니다. 비가 될까, 눈이 될까 고민하는 사이에 눈 속에 비가 가득 찼기 때문인데요. 애매해지면 몸이 무거워지는 것 같습니다. 내가 옳다고 생각하는 가치를 좌고우면 하지 않고 한 발씩 내딛는 마음으로 12월을 맞이하시면 어떨까요? 사진은 출근에 실패하고 집으로 돌아가는 길에 발견한 설렘의 순간입니다. 아! 2024년이 가기 전에 부탁드리고 싶은 게 한 가지 있습니다. 제가 인스타그램에 레드버스백맨 (@redbusbagman) 계정을 만들어 둔지는 오래되었지만 매주 1개의 포스팅을 올리기로 다짐을 했거든요! 잠깐 시간을 내서 팔로우를 해주신다면 그것만으로 관심과 애정을 느끼기에 충분할 것 같습니다. 매달 1번씩 뉴스레터로, 매주 1번은 인스타그램에서 만나요!&nbsp;✨ [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 그들이 사는 세상에서 조용히 멈춰버린 아크 🚥2️⃣ 현대카드는 애플페이 도입으로 어떤 효과를 얻었을까? 🧃3️⃣ 좋은 질문의 특징 🙋🏻‍♂️4️⃣ 나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것 ⏳5️⃣ 키오스크 디지털 소외 현상, 화면 개선이 답일까? 🍟6️⃣ 우리는 왜 사용자의 진짜 니즈를 놓치는가 🍽️ https://maily.so/redbusbagman/posts/1gz2410xr3q

레드버스백맨

《46번째 뉴스레터를 어찌어찌 어김없이 보냈습니다》

커피챗을 100번 넘게 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를

포트폴리오에 사이드, 스텔스 프로젝트에서 성과 표현하기

커피챗을 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를 강조하라고 하는데 어떻게 해야 할까요? 2가지를 기억하시면 좋겠습니다.

포트폴리오에 넣을 데이터가 없는게 고민이에요

1️⃣ 포트폴리오 본질에 충실하세요

먼저, 포트폴리오에서 중요한 건 프로젝트나 서비스에 대한 소개가 아니라 지원자 본인의 '문제 해결 능력'을 '논리적'으로 또 '설득력'있게 보여주는 것입니다. 인터뷰어로 UX팀 지원자의 포트폴리오를 검토할 때 가장 흔히 범하는 실수가 지원자(메신저)에 대한 이야기 없이 프로덕트에 대한 메시지에 대해서만 보여주는 경우였습니다. 서비스 소개서, IR 자료가 아니라 본인의 고민, 가설, 결정, 커뮤니케이션, 이 과정에서 고민했던 지점과 판단한 방식이 잘 드러나야 합니다. 주장을 뒷받침할 데이터가 있으면 좋지만 데이터가 없어도 괜찮습니다. 대부분의 지원자가 동일한 문제를 겪고 있어요. 데이터가 있으면 좋겠지만, 같은 문제과 어려움으로 데이터가 없는 경우도 많죠. 그러니 문제 정의와 논리적 전개에 충실하는 것이 우선이고 실제로 더 중요합니다.

2️⃣ 정량뿐만 아니라 정성까지 데이터인걸요

두 번째로 정성 데이터를 적극적으로 활용하는 겁니다. 정성 데이터로 활용할 수 있는 것은 동료의 리뷰, 고객의 VoC, SNS에 공개된 내용, App Store 리뷰도 포함됩니다. 후행적이지만 현시점에서 당시 서비스를 이용했던 고객을 리크루팅 해서 인터뷰를 진행해 (1) 당시 서비스를 알게 된 계기 (2) 사용했던 이유 (3) 중단한 or 계속 사용하는 이유 3가지만 확인하더라도 의미 있는 데이터가 됩니다.

정량 데이터가 없더라도 활용할 수 있는 정성 데이터 4가지

 1. App Store 또는 공개된 사용자의 리뷰
 2. 제품을 함께 만든 내부 관계자의 의견 (회고, Lessons Learned)
 3. 미디어 노출, SNS 검색 등 Desk Research로 확보할 수 있는 자료
 4. 유사한 기능을 가진 대체재, 경쟁사 제품에 대한 고객 반응 또는 시장 임팩트 (제한적 활용)

후행 인터뷰를 통해서 검증하면 좋은 3가지

 1. 고객이 처음 서비스를 알게 된 계기
 2. 처음 서비스에 회원가입을 해서 사용한 이유
 3. 현재 서비스 이용을 중단한 계기 또는 계속 이용하는 이유

프로덕트 디자이너나 UX 리서처를 채용할 때 가장 중요하게 생각하는 건 '문제를 정의하고 해결하는 능력'입니다. 보이는 것보다 실제 쓰이는 것, 현상보다는 근원적인 문제를 고민해서 솔루션을 탐색하고 검증하는 능력을 요구합니다. 데이터는 문제 해결을 위한 보조 자료이지 데이터 자체가 문제의 본질인 경우는 없습니다. 나의 생각의 흐름을 논리적으로 전달할 수 있는 가능한 방법에 집중하시면 좋겠습니다.

https://redbusbagman.com/myportfoliodata/

커피챗을 하면서 가장 어려워하는 지점 중 하나가 '성과를 데이터로 증명하기'입니다. 사실 회사의 비공개 프로젝트, 클라이언트가 있는 프로젝트 또는 현재 진행형이라면 이 성과를 수치로 보여준다는 것이 쉽지 않습니다. 데이터 기반의 성장을 추구하는 조직이라도 모든 기능 적용에 대해 코호트 분석을 하긴 어렵기 때문에 데이터 중심 조직에서 커리어를 쌓더라도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 포트폴리오에 '성과', '임팩트'를 강조하라고 하는데 어떻게 해야 할까요? 2가지를 기억하시면 좋겠습니다. 포트폴리오에 넣을 데이터가 없는게 고민이에요 1️⃣ 포트폴리오 본질에 충실하세요 먼저, 포트폴리오에서 중요한 건 프로젝트나 서비스에 대한 소개가 아니라 지원자 본인의 '문제 해결 능력'을 '논리적'으로 또 '설득력'있게 보여주는 것입니다. 인터뷰어로 UX팀 지원자의 포트폴리오를 검토할 때 가장 흔히 범하는 실수가 지원자(메신저)에 대한 이야기 없이 프로덕트에 대한 메시지에 대해서만 보여주는 경우였습니다. 서비스 소개서, IR 자료가 아니라 본인의 고민, 가설, 결정, 커뮤니케이션, 이 과정에서 고민했던 지점과 판단한 방식이 잘 드러나야 합니다. 주장을 뒷받침할 데이터가 있으면 좋지만 데이터가 없어도 괜찮습니다. 대부분의 지원자가 동일한 문제를 겪고 있어요. 데이터가 있으면 좋겠지만, 같은 문제과 어려움으로 데이터가 없는 경우도 많죠. 그러니 문제 정의와 논리적 전개에 충실하는 것이 우선이고 실제로 더 중요합니다. 2️⃣&nbsp;정량뿐만 아니라 정성까지 데이터인걸요 두 번째로 정성 데이터를 적극적으로 활용하는 겁니다. 정성 데이터로 활용할 수 있는 것은 동료의 리뷰, 고객의 VoC, SNS에 공개된 내용, App Store 리뷰도 포함됩니다. 후행적이지만 현시점에서 당시 서비스를 이용했던 고객을 리크루팅 해서 인터뷰를 진행해 (1) 당시 서비스를 알게 된 계기 (2) 사용했던 이유 (3) 중단한 or 계속 사용하는 이유 3가지만 확인하더라도 의미 있는 데이터가 됩니다. 정량 데이터가 없더라도 활용할 수 있는 정성 데이터 4가지 <ol ><li>App Store 또는 공개된 사용자의 리뷰</li><li>제품을 함께 만든 내부 관계자의 의견 (회고, Lessons Learned)</li><li>미디어 노출, SNS 검색 등 Desk Research로 확보할 수 있는 자료</li><li>유사한 기능을 가진 대체재, 경쟁사 제품에 대한 고객 반응 또는 시장 임팩트 (제한적 활용)</li></ol> 후행 인터뷰를 통해서 검증하면 좋은 3가지 <ol ><li>고객이 처음 서비스를 알게 된 계기</li><li>처음 서비스에 회원가입을 해서 사용한 이유</li><li>현재 서비스 이용을 중단한 계기 또는 계속 이용하는 이유</li></ol> 프로덕트 디자이너나 UX 리서처를 채용할 때 가장 중요하게 생각하는 건 '문제를 정의하고 해결하는 능력'입니다. 보이는 것보다 실제 쓰이는 것, 현상보다는 근원적인 문제를 고민해서 솔루션을 탐색하고 검증하는 능력을 요구합니다. 데이터는 문제 해결을 위한 보조 자료이지 데이터 자체가 문제의 본질인 경우는 없습니다. 나의 생각의 흐름을 논리적으로 전달할 수 있는 가능한 방법에 집중하시면 좋겠습니다. https://redbusbagman.com/myportfoliodata/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪포트폴리오에 사이드, 스텔스 프로젝트에서 성과 표현하기⟫

스포츠화 시장의 절대 강자 나이키와 아디다스의 아성이 흔들리고 있다. 코로나19가 만든 전 세계적 펀러닝(fun-running) 열풍 속에서, 아무도 주목하지 않았던 두 브랜드가 시장의 새로운 강자로 부상했다. ‘온

나이키와 아디다스가 놓친 것[허태윤의 브랜드 스토리]

그동안 나이키와 아디다스의 몰락을 다룬 기사들은 꽤 많았습니다. 하지만 그 이유를 분석한 내용을 찾아보려 해도 모두 지극히 정성적인 분석에 그치는 경우가 많았습니다. '아디다스는 느렸고, 나이키는 오만했다'는 식의 자평일 뿐 왜 젊은 세대가 '호카'에 열광하고 '온'에 극찬을 아끼지 않는지, 왜 2000년대에는 아빠 신발을 넘어 할아버지 신발이라 평가되던 아식스를 지금 다시 고평가 하는지 명확한 이유는커녕 히스토리조차 설명해 주지 못하는 기사가 대부분이었죠.

물론 비즈니스의 판도가 하루아침에 뒤집어지는 경우는 흔치 않으니 분석이 까다로울 거라는 것은 충분히 납득이 갑니다. 사실 저도 나이키 몰락 이유에 대해 글을 한 번 써봐야지 생각했다가.. 자료 조사 단계에서 포기했거든요. 일단 갈피를 잡을 수 없을 정도로 너무도 방대한 기간의 데이터가 한몫했고, 해외에서조차 갖가지 관점과 해석이 존재했기 때문에 섣불리 덤벼들 수 없었기 때문입니다.

그러다 오늘 오전 허태윤 교수님이 쓴 칼럼을 읽게 되었는데요, (솔직히 제목만 보고서는 또 비슷한 이야기를 하겠지 싶었는데) 의외로 '호카'와 '온'의 부흥 포인트를 굵직굵직하게 정리해놓으셔서 앞으로 살펴볼 지점들이 조금 더 선명해지는 느낌을 받았습니다.
특히 이 두 브랜드가 어디서부터 입소문이 났고 어디를 성장 모멘텀으로 잡았는지, 그리고 그 중심에는 어떤 인물들이 브랜드의 페르소나 역할을 했는지를 짚어주시는 게 참 좋더라고요.

때문에 저는 이 한편으로 나이키와 아디다스의 부진을 명쾌히 이해했다고는 말할 수 없더라도 앞으로 두 브랜드의 행보와 다른 브랜드의 약진을 살펴보는데 꽤 큰 도움을 얻었다고 말할 수는 있을 것 같습니다. 제가 기사를 공유하며 여러분들께도 권해드리는 이유고요. (기사 길지 않습니다.. 5분만 투자하시면 됩니다.)

개인적으로는 이런 기사들이 자주 등장했으면 하는 바람입니다. 특히 한 비즈니스에 치우쳐 다른 비즈니스를 바라보는 다소 편향된 시각보다 산업 연구를 하시는 분들이 더욱 심층적으로 취재해 주셨으면 하는 마음이 크고요. 그럼 적어도 저처럼 브랜드를 들여다보고 디깅하는 것을 좋아하는 사람들에겐 방향성을 잘 잡을 수는 기회가 될 것 같다는 생각이니까요, 부디 브랜드의 세계에도 기획 취재성 기사가 많아지기를 진심으로 바라봅니다.

그동안 나이키와 아디다스의 몰락을 다룬 기사들은 꽤 많았습니다. 하지만 그 이유를 분석한 내용을 찾아보려 해도 모두 지극히 정성적인 분석에 그치는 경우가 많았습니다. '아디다스는 느렸고, 나이키는 오만했다'는 식의 자평일 뿐 왜 젊은 세대가 '호카'에 열광하고 '온'에 극찬을 아끼지 않는지, 왜 2000년대에는 아빠 신발을 넘어 할아버지 신발이라 평가되던 아식스를 지금 다시 고평가 하는지 명확한 이유는커녕 히스토리조차 설명해 주지 못하는 기사가 대부분이었죠. 물론 비즈니스의 판도가 하루아침에 뒤집어지는 경우는 흔치 않으니 분석이 까다로울 거라는 것은 충분히 납득이 갑니다. 사실 저도 나이키 몰락 이유에 대해 글을 한 번 써봐야지 생각했다가.. 자료 조사 단계에서 포기했거든요. 일단 갈피를 잡을 수 없을 정도로 너무도 방대한 기간의 데이터가 한몫했고, 해외에서조차 갖가지 관점과 해석이 존재했기 때문에 섣불리 덤벼들 수 없었기 때문입니다. 그러다 오늘 오전 허태윤 교수님이 쓴 칼럼을 읽게 되었는데요, (솔직히 제목만 보고서는 또 비슷한 이야기를 하겠지 싶었는데) 의외로 '호카'와 '온'의 부흥 포인트를 굵직굵직하게 정리해놓으셔서 앞으로 살펴볼 지점들이 조금 더 선명해지는 느낌을 받았습니다. 특히 이 두 브랜드가 어디서부터 입소문이 났고 어디를 성장 모멘텀으로 잡았는지, 그리고 그 중심에는 어떤 인물들이 브랜드의 페르소나 역할을 했는지를 짚어주시는 게 참 좋더라고요. 때문에 저는 이 한편으로 나이키와 아디다스의 부진을 명쾌히 이해했다고는 말할 수 없더라도 앞으로 두 브랜드의 행보와 다른 브랜드의 약진을 살펴보는데 꽤 큰 도움을 얻었다고 말할 수는 있을 것 같습니다. 제가 기사를 공유하며 여러분들께도 권해드리는 이유고요. (기사 길지 않습니다.. 5분만 투자하시면 됩니다.) 개인적으로는 이런 기사들이 자주 등장했으면 하는 바람입니다. 특히 한 비즈니스에 치우쳐 다른 비즈니스를 바라보는 다소 편향된 시각보다 산업 연구를 하시는 분들이 더욱 심층적으로 취재해 주셨으면 하는 마음이 크고요. 그럼 적어도 저처럼 브랜드를 들여다보고 디깅하는 것을 좋아하는 사람들에겐 방향성을 잘 잡을 수는 기회가 될 것 같다는 생각이니까요, 부디 브랜드의 세계에도 기획 취재성 기사가 많아지기를 진심으로 바라봅니다.

n.news.naver.com

지는 나이키와 뜨는 호카에 대한 모멘텀 히스토리

능동태는 메시지를 간결하게 전달해 가독성과 전달력을 높입니다.

🥹 이 프로젝트는 다양한 사용자 데이터를 통해 최종 설계가 결정되었습니다.
🙆 다양한 사용자 데이터를 분석해 최종 설계를 결정했습니다.

🥹 새로운 디자인 정책이 A팀에서 발표되었습니다.
🙆 A팀이 새로운 디자인 정책을 발표했습니다.

능동태는 메시지를 간결하게 전달해 가독성과 전달력을 높입니다. 🥹 이 프로젝트는 다양한 사용자 데이터를 통해 최종 설계가 결정되었습니다.🙆 다양한 사용자 데이터를 분석해 최종 설계를 결정했습니다. 🥹 새로운 디자인 정책이 A팀에서 발표되었습니다.🙆 A팀이 새로운 디자인 정책을 발표했습니다.

✍️ 수동태 보단 능동태 쓰기

7가지 결과해석용 데이터 패턴에 대하여 | 목차 1) 경험 단순화와 효율성 개선 2) 사용자 행동 선호도 비교 (A/B 테스트) 3) 서비스 인식 및 만족도 개선 4) UI 및 정보 구조 개선 5) 비즈니스 성과 개선 6) 유저 피드백 기반 개선 7) 그 외  UX/UI, 프로덕트 디자인 포트폴리오를 만들며 "성과를 어떻게 보여줄까?"라는 질문에 막힌 적 있나요? 최근 문제 해결형 포트폴리오는 프로

30화 UX/UI 디자인 포트폴리오에서의 결과해석은?

👉 UX/UI, 프로덕트 디자인 포트폴리오를 만들며 "성과를 어떻게 보여줄까?"라는 질문에 막힌 적 있나요? 최근 문제 해결형 포트폴리오는 프로젝트 말미, 결과해석에 대한 명시가 들어가는 추세입니다.

<대표적인 결과 해석 데이터 패턴>
1. 경험 단순화와 효율성 개선
2. 사용자 행동 선호도 비교 (A/B 테스트)
3. 서비스 인식 및 만족도 개선
4. UI 및 정보 구조 개선
5. 비즈니스 성과 개선

✅ 관련 내용을 모은 브런치 글 공유합니다.

👉 UX/UI, 프로덕트 디자인 포트폴리오를 만들며 "성과를 어떻게 보여줄까?"라는 질문에 막힌 적 있나요? 최근 문제 해결형 포트폴리오는 프로젝트 말미, 결과해석에 대한 명시가 들어가는 추세입니다. &lt;대표적인 결과 해석 데이터 패턴&gt;1. 경험 단순화와 효율성 개선2. 사용자 행동 선호도 비교 (A/B 테스트)3. 서비스 인식 및 만족도 개선4. UI 및 정보 구조 개선5. 비즈니스 성과 개선 ✅ 관련 내용을 모은 브런치 글 공유합니다.

Brunch Story

📊 데이터가 없는데 UX/UI 포트폴리오에 결과 해석은 어떻게 하죠?

🔗 디자인 취업 고민 오픈 채팅방을 운영 중입니다.

✅ 실제로 디자인 취업 고민이 있으신 분들만 오셨으면 합니다! (700명 정원)

입사 과정에서 겪는 다양한 어려움을 함께 나누고, 실질적인 조언을 주고받을 수 있는 분위기를 지향합니다. 서로의 고민을 이야기하고, 더 나은 포트폴리오를 만들기 위한 인사이트를 얻어가세요

<디자인 취업 고민>
https://open.kakao.com/o/gqr3zbNg

2022년 1월 4일부터 2024년 11월 18일까지, 약 3년을 우아한형제들과 함께해서 즐거웠습니다 :)   왜 떠나는가? 사실 이직해야지! 하고 결심해서 시작한 것은 아니었다. 3-4년차가 이직하기 참 좋을 때라는데, 나는 과연 이직을 할 수 있을까에 대한 궁금증이 제일 컸다. 부업으로 꾸준히 멘토링을 하는 입장에서 취업/이직이 점점 어려워지고 있구나도 많이 느낄 수 있었다. 물론 연차를 더 쌓은 후 이직을 하는 길도 있었다. 하지만 우아한형제들이 첫 회사인 나는, 약 3년이라는 기간동안 대부분 회사 내부 서비스만을 개발했다. 디자인시스템, 어드민, 운영 도구 등등.. 어떻게 보면 서비스 회사에서 서비스 개발은 해보지 않은 셈이다. 이러다가 더 연차가 쌓였을 때, 만일 서비스 회사에 지원을 하게 된다면 서비스 경험이 없는 나를 과연 뽑을지에 대한 의문이 컸다. 주니어라면 와서 배우면 되는 부분이지만, 시니어라면 팀을 이끄는 역량이 필요할지도 모르는데 경험조차 없다면.. 계속 개…

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.
다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!
https://www.jeong-min.com/77-resignation/

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!https://www.jeong-min.com/77-resignation/

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

An end-to-end open source machine learning platform for everyone. Discover TensorFlow's flexible ecosystem of tools, libraries and community resources.

TensorFlow

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다!

🎃 텐서플로우
 * https://www.tensorflow.org/
 * 연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여
   * 프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적
   * 리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원
 * TensorFlow의 주요 특징 및 기능
   * TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공
   * 유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원
   * 시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard
   * 프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능
   * 커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티
   * 사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스
 * TensorFlow 구현 모범 사례
   * 코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동
   * 모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지

🎃 PyTorch
 * https://pytorch.org/
 * 직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품
   * 포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점
   * 엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장
   * NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적
   * 동적 계산 그래프를 유연하게 처리
 * PyTorch 아키텍처 및 구성 요소
   * PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심
   * 텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산
   * 신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어
   * 최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘
   * 데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구
 * PyTorch 개발 워크플로
   * 데이터 준비
     * 입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기
     * 사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성
     * 필요한 전처리 변환 적용
   * 모델 개발
     * torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기
     * 포워드 패스 계산 구현하기
     * 손실 함수 및 옵티마이저 구성

🎃 LangChain
 * https://www.langchain.com/
 * 개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상
   * 강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원
 * LangChain 프레임워크 개요
   * LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화
   * 프럼프트 관리 및 최적화
   * 데이터 증강 생성
   * 의사 결정을 위한 자율 에이전트
   * 컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템
 * 광범위한 통합 기능
   * 외부 데이터 소스
     * 문서 저장소
     * 벡터 데이터베이스
     * API 엔드포인트
   * 개발 도구
     * 버전 관리 시스템
     * 모니터링 플랫폼
     * 배포 서비스
   * 비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략
     * 빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용
     * 가능한 경우 API 호출 일괄 처리
     * 효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링

🎃 허깅 페이스 트랜스포머
 * https://huggingface.co/docs/transformers/en/index
 * 허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치
 * 허깅 페이스의 핵심 기능
   * 바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브
   * PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합
   * 고급 토큰화 및 전처리 도구
   * 이전 학습을 위한 기본 지원
   * 포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스
 * 허깅 페이스 구현 가이드
   * 허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.
     * 이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장
     * 최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중
   * 파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.
     * 여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능
   * 로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.
     * 기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택
   * 프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.
     * 이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장

🎃 LlamaIndex
 * https://www.llamaindex.ai/
 * 데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크
   * LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화
   * 엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장
 * LlamaIndex의 특징 및 기능
   * 정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심
   * 여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)
   * 고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)
   * 다중 문서 합성 기능
   * 쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능
   * 벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원
   * OpenAI 함수 호출 API 호환성
 * 라마인덱스 개발 프로세스
   * 데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식
     * 데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요
   * 쿼리 프로세스:
     * 노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집
     * 응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성
     * 채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화
 * 비용 최적화 전략
   * 인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함
   * 개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공

🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)
 * https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction
 * 책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시
   * 강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장
   * 프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능
   * OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공
   * 프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원
 * OpenAI 프레임워크 구성 요소
   * 위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템
   * 통합 사이버 보안 조치
   * 안전 자문 그룹(SAG) 감독
   * 책임 있는 확장 정책 구현
   * 고급 모니터링 및 테스트 프로토콜
 * OpenAI 구현 전략
   * 안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식
   * 철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.
   * 시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합
 * 비용 최적화 전략:
   * 대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링
   * 사용량 임계값 및 알림 구현
   * 작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택
   * 언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제

🎃 Microsoft JARVIS
 * https://github.com/microsoft/JARVIS
 * 지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS
   * 서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행
   * 로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원
   * 엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공
 * JARVIS 플랫폼 개요
   * JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템
   * 플랫폼의 특징:
     * 멀티모달 처리 기능
     * 실시간 웹 액세스 통합
     * 고급 작업 계획 시스템
     * 모델 간 협업
     * 포괄적인 API 지원
     * 지능형 리소스 관리
 * JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)
   * 작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화
   * 모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택
   * 작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행
   * 응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성
 * 배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항
   * 최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지
   * 표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)
   * 클라우드 배포: 유연한 확장 옵션
   * 리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합

🎀 결론 🎀
 * 이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.
   * TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월
   * LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화
   * Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장
 * 모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.

 * 출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9

간단한 챗봇 구축부터 복잡한 언어 모델 개발까지, 이러한 프레임워크는 최신 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다. 2024년에 주목할 만한 가장 중요한 AI 프레임워크 7가지 내용을 공유해봅니다! 🎃 텐서플로우<ul ><li>https://www.tensorflow.org/</li><li>연구용 및 프로덕션용 머신 러닝 애플리케이션을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 AI 프레임워크 생태계에 대한 Google의 강력한 기여<ul ><li>프레임워크 자체는 오픈 소스이므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적</li><li>리소스에는 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, TensorFlow Hub를 통한 데이터 세트가 포함되어 있어 AI 솔루션을 빠르게 개발 및 배포 지원</li></ul></li><li>TensorFlow의 주요 특징 및 기능<ul ><li>TensorFlow의 핵심은 AI 개발을 위해 선호되는 강력한 기능 세트 제공</li><li>유연한 아키텍처: 원활한 전환을 통해 CPU 및 GPU 컴퓨팅 모두 지원</li><li>시각화 도구: 상세한 모델 검사 및 디버깅을 가능하게 하는 TensorBoard</li><li>프로덕션 준비 완료: 모바일, 엣지, 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 배포 가능</li><li>커뮤니티 지원: 광범위한 문서와 활발한 개발자 커뮤니티</li><li>사전 학습된 모델: 바로 사용할 수 있는 방대한 모델 라이브러리 액세스</li></ul></li><li>TensorFlow 구현 모범 사례<ul ><li>코드를 더 작고 관리하기 쉬운 함수로 리팩터링하고 가장 큰 계산 블록을 @ tf.function으로 장식하여 최적의 성능을 발휘할 때 가장 잘 작동</li><li>모델 개발의 경우, 높은 수준의 모델 구성을 위해 Keras API를 활용하면서 필요한 경우 낮은 수준의 TensorFlow 연산에 대한 액세스를 유지</li></ul></li></ul> 🎃 PyTorch<ul ><li>https://pytorch.org/</li><li>직관적인 디자인과 동적 계산 기능으로 AI 프레임워크 환경에 혁신을 일으킨 Meta AI의 PyTorch는 연구자와 개발자 모두에게 사랑받는 제품<ul ><li>포럼, 포괄적인 문서, Meta AI 연구팀의 정기 업데이트를 통한 광범위한 커뮤니티 지원의 이점</li><li>엔터프라이즈 사용자를 위해 PyTorch Enterprise는 향상된 기능과 전용 지원 채널을 제공하여 프로덕션 환경에서 안정적인 배포 보장</li><li>NumPy 및 Pandas를 비롯한 Python의 과학 컴퓨팅 에코시스템과 원활하게 통합되어 생성형 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 데 특히 효과적</li><li>동적 계산 그래프를 유연하게 처리</li></ul></li><li>PyTorch 아키텍처 및 구성 요소<ul ><li>PyTorch의 아키텍처는 개발 단계에서 실시간으로 모델을 조정할 수 있는 Autograd라는 동적 계산 그래프 시스템 중심</li><li>텐서 연산: GPU 가속을 통한 고급 수학적 연산</li><li>신경망 모듈: 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 네트워크 레이어</li><li>최적화 도구: 모델 트레이닝을 위한 정교한 알고리즘</li><li>데이터 유틸리티: 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 도구</li></ul></li><li>PyTorch 개발 워크플로<ul ><li>데이터 준비<ul ><li>입력 데이터를 PyTorch 텐서로 변환하기</li><li>사용자 정의 데이터 세트 및 데이터 로더 생성</li><li>필요한 전처리 변환 적용</li></ul></li><li>모델 개발<ul ><li>torch.nn을 사용하여 네트워크 아키텍처 정의하기</li><li>포워드 패스 계산 구현하기</li><li>손실 함수 및 옵티마이저 구성</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LangChain<ul ><li>https://www.langchain.com/</li><li>개발자가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 LangChain은 복잡한 LLM 기능과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 획기적인 AI 프레임워크로 부상<ul ><li>강력한 문서, 광범위한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트를 통해 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 구축하면서 투자를 극대화할 수 있도록 지원</li></ul></li><li>LangChain 프레임워크 개요<ul ><li>LangChain은 모듈식 아키텍처와 제너레이티브 AI 개발을 위해 특별히 설계된 포괄적인 도구 세트를 통해 차별화</li><li>프럼프트 관리 및 최적화</li><li>데이터 증강 생성</li><li>의사 결정을 위한 자율 에이전트</li><li>컨텍스트 유지를 위한 메모리 시스템</li></ul></li><li>광범위한 통합 기능<ul ><li>외부 데이터 소스<ul ><li>문서 저장소</li><li>벡터 데이터베이스</li><li>API 엔드포인트</li></ul></li><li>개발 도구<ul ><li>버전 관리 시스템</li><li>모니터링 플랫폼</li><li>배포 서비스</li></ul></li><li>비용을 최적화하기 위해 몇 가지 전략<ul ><li>빈번한 쿼리를 위한 캐싱 메커니즘 활용</li><li>가능한 경우 API 호출 일괄 처리</li><li>효율적인 리소스 할당을 위해 사용 패턴 모니터링</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 허깅 페이스 트랜스포머<ul ><li>https://huggingface.co/docs/transformers/en/index</li><li>허깅 페이스 트랜스포머 라이브러리는 포괄적인 도구와 모델로 구성된 에코시스템을 통해 전 세계 개발자가 고급 자연어 처리를 이용할 수 있도록 하여 인공지능 대중화의 최전선 위치</li><li>허깅 페이스의 핵심 기능<ul ><li>바로 사용할 수 있는 수천 개의 모델이 포함된 사전 학습된 모델 허브</li><li>PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합</li><li>고급 토큰화 및 전처리 도구</li><li>이전 학습을 위한 기본 지원</li><li>포괄적인 문서 및 커뮤니티 리소스</li></ul></li><li>허깅 페이스 구현 가이드<ul ><li>허깅 페이스 트랜스포머 구현은 빠른 개발을 가능하게 하는 간단한 접근 방식.<ul ><li>이 프로세스는 모델 선택에서 시작하여 미세 조정 및 배포를 통해 확장</li><li>최적의 결과를 얻으려면 개발자는 모델 아키텍처 세부 사항을 자동으로 처리하고 다양한 모델 유형에 걸쳐 일관된 인터페이스를 제공하는 AutoClass 시스템을 활용하는 데 집중</li></ul></li><li>파이프라인 아키텍처를 통해 작업을 처리하는 데 탁월하므로 개발자는 최소한의 코드로 복잡한 NLP 작업 구현 가능.<ul ><li>여기에는 기본 텍스트 분류부터 고급 생성 AI 애플리케이션까지 모든 것 가능</li></ul></li><li>로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공하며, 비용은 계산 요구 사항과 모델 복잡성에 따라 차이.<ul ><li>기업 사용자는 SSO 지원, 감사 로그, 전용 인프라 옵션과 같은 추가 기능의 혜택</li></ul></li><li>프로덕션 환경에서 작업하는 개발자를 위해 허깅 페이스는 허브에서 직접 전용 및 자동 확장 인프라를 제공하는 추론 엔드포인트 제공.<ul ><li>이를 통해 최적화된 리소스 활용을 통해 비용 효율성을 유지하면서 안정적인 성능 보장</li></ul></li></ul></li></ul> 🎃 LlamaIndex<ul ><li>https://www.llamaindex.ai/</li><li>데이터와 대규모 언어 모델 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 LlamaIndex는 개발자가 상황 인식 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신하는 강력한 데이터 프레임워크<ul ><li>LLM을 통해 다양한 데이터 소스에 액세스하고 쿼리할 수 있도록 하는 데 특화</li><li>엔터프라이즈 배포를 위해 가상의 문서 임베딩과 다양한 벡터 저장소와의 통합과 같은 고급 기능을 제공하여 조직이 비용 효율성을 유지하면서 AI 프레임워크 구현 확장</li></ul></li><li>LlamaIndex의 특징 및 기능<ul ><li>정교한 데이터 처리 및 검색 기능 중심</li><li>여러 소스 통합을 위한 데이터 커넥터(LlamaHub)</li><li>고급 문서 작업(삽입, 삭제, 업데이트)</li><li>다중 문서 합성 기능</li><li>쿼리 엔진 선택을 위한 라우터 기능</li><li>벡터 스토어 통합 및 ChatGPT 플러그인 지원</li><li>OpenAI 함수 호출 API 호환성</li></ul></li><li>라마인덱스 개발 프로세스<ul ><li>데이터 처리와 쿼리를 모두 최적화하는 2단계 접근 방식<ul ><li>데이터 처리 단계에서 프레임워크는 지식 베이스를 '노드' 객체로 저장된 관리 가능한 청크로 분할하는데, 이는 LLM의 토큰 제한을 처리하는 데 매우 중요</li></ul></li><li>쿼리 프로세스:<ul ><li>노드 수집: 쿼리 컨텍스트에 따라 관련 데이터 수집</li><li>응답 합성: LLM 통합을 사용하여 컨텍스트가 풍부한 답변 생성</li><li>채팅 엔진 구현: 데이터에 대한 지속적인 대화 활성화</li></ul></li></ul></li><li>비용 최적화 전략<ul ><li>인덱스 구축 및 쿼리 단계에서 비용을 예측하기 위한 토큰 예측기 구현 포함</li><li>개발자가 토큰 사용량을 효과적으로 관리하고 예측할 수 있도록 TokenCounting Handler 콜백 및 MockLLM 구현과 같은 기본 제공 도구를 제공</li></ul></li></ul> 🎃 OpenAI 프레임워크(OPF)<ul ><li>https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction</li><li>책임감 있는 안전하고 윤리적인 AI 프레임워크 구현을 위한 새로운 표준 제시<ul ><li>강력한 안전 프로토콜과 최첨단 개발 도구를 결합하여 AI 배포의 혁신과 책임 보장</li><li>프레임워크의 종량제 시스템은 모델 선택 및 사용 패턴에 따라 비용이 달라지는 유연한 확장 가능</li><li>OpenAI는 사용자 지정 데이터 보존 기간과 향상된 보안 기능을 포함한 포괄적인 지원 옵션을 제공</li><li>프레임워크의 통합 기능은 다양한 개발 환경으로 확장되어 연구 이니셔티브와 프로덕션 규모의 애플리케이션을 모두 지원</li></ul></li><li>OpenAI 프레임워크 구성 요소<ul ><li>위험 평가를 위한 종합적인 평가 시스템</li><li>통합 사이버 보안 조치</li><li>안전 자문 그룹(SAG) 감독</li><li>책임 있는 확장 정책 구현</li><li>고급 모니터링 및 테스트 프로토콜</li></ul></li><li>OpenAI 구현 전략<ul ><li>안전과 효율성에 중점을 둔 구조화된 접근 방식</li><li>철저한 위험 평가로 시작하여 정기적인 안전 훈련과 레드팀 연습을 통해 배포를 계속 진행.</li><li>시스템 배포 제어를 위한 절차적 조치와 함께 AI 알고리즘을 개선하기 위한 기술 솔루션을 통합</li></ul></li><li>비용 최적화 전략:<ul ><li>대시보드를 통한 토큰 사용량 모니터링</li><li>사용량 임계값 및 알림 구현</li><li>작업 요구 사항에 따른 전략적 모델 선택</li><li>언어 API는 토큰당 가격이 책정되는 반면, 이미지 생성 모델은 해상도 기반 요금제</li></ul></li></ul> 🎃 Microsoft JARVIS<ul ><li>https://github.com/microsoft/JARVIS</li><li>지능형 컨트롤러 아키텍처를 통해 여러 AI 모델을 오케스트레이션하는 획기적인 시스템인 Microsoft의 최신 AI 프레임워크 환경 혁신 JARVIS<ul ><li>서로 다른 AI 모델 간의 원활한 상호 작용을 지원하므로 단일 모델로는 독립적으로 수행할 수 없는 복잡한 작업 실행</li><li>로컬 및 클라우드 기반 배포 모델을 모두 지원</li><li>엔터프라이즈 구현을 위해 JARVIS는 맞춤형 모델 통합, 전용 지원 채널, 특수 배포 옵션 등의 고급 기능 제공</li></ul></li><li>JARVIS 플랫폼 개요<ul ><li>JARVIS의 핵심은 ChatGPT를 기본 컨트롤러로 활용하는 협업 시스템</li><li>플랫폼의 특징:<ul ><li>멀티모달 처리 기능</li><li>실시간 웹 액세스 통합</li><li>고급 작업 계획 시스템</li><li>모델 간 협업</li><li>포괄적인 API 지원</li><li>지능형 리소스 관리</li></ul></li></ul></li><li>JARVIS 개발 워크플로(4단계 워크플로우)<ul ><li>작업 계획: ChatGPT가 사용자 요청을 분석하여 관리 가능한 하위 작업으로 세분화</li><li>모델 선택: Hugging Face에서 적절한 전문가 모델을 지능적으로 선택</li><li>작업 실행: 실시간 모니터링을 통해 선택한 모델의 조정된 실행</li><li>응답 통합: 결과를 일관된 출력으로 종합적으로 합성</li></ul></li><li>배포 옵션에 따른 리소스 요구 사항<ul ><li>최소 설정: 16GB VRAM, 100GB 스토리지</li><li>표준 설정: 64GB RAM(Jetson AGX Orin에 권장)</li><li>클라우드 배포: 유연한 확장 옵션</li><li>리소스 관리 시스템은 비용 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합</li></ul></li></ul> 🎀 결론 🎀<ul ><li>이 7가지 각 프레임워크는 각기 다른 용도로 사용됩니다.<ul ><li>TensorFlow(프러덕션 환경)와 PyTorch(연구환경)는 딥러닝 탁월</li><li>LangChain과 LlamaIndex는 LM 기반 애플리케이션 구축에 특화 및 LLM 애플리케이션 간소화</li><li>Hugging Face, OpenAI, Microsoft JARVIS는 자연어 처리와 멀티모달 AI 경계 확장</li></ul></li><li>모든 프레임워크를 동시에 마스터하려고 시도하기보다는 당면한 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크부터 시작하세요.</li></ul> <ul ><li>출처: https://dev.to/pavanbelagatti/7-cutting-edge-ai-frameworks-every-developer-should-master-13l9</li></ul>

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IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다.

커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다.

요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다. 

 * “회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"
 * “백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”
 * “회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?” 

어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다. 

훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다. 

요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다. 커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다. 요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다.&nbsp; <ul ><li>“회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"</li><li>“백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”</li><li>“회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?”&nbsp;</li></ul> 어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다.&nbsp; 훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다.&nbsp; 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교와 커리어의 차이점

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

2024년을 마무리하기 전,
지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요.

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지
📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지
📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지

이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도,
대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에,
스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

여러분들의 의견은 어떠신가요?
여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년을 마무리하기 전, 지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요. 제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다. 📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지 📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지 📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지 이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도, 대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에, 스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요? 여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년 이력서 업데이트

메모이제이션(memoization)와 캐싱은 프로그래밍의 기본 개념입니다. 이 글에서는 자바스크립트와 타입스크립트의 예시를 통해 메모이제이션에 대해 자세히 소개합니다.


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요.

개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.

만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다!

글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요. 개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다! 글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

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자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

중앙일보의 고품격 주간 경제지

[허태윤의 브랜드 스토리] 성공한 브랜드의 비밀은 확실한 내부 브랜딩 전략

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다.

디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다.

구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다."

* 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다.

https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

배민의 '배민다움' - 아이디어 생성과정에서 직원들 스스로가 배민다움을 이해하고 발전시켜나가며 체화한 스토리는 유명합니다. 직원들의 투표를 통해 호수가 보이는 잠실로 사무실을 이전했고, ‘송파구에서 일 잘하는 법’으로 명명한 배민 직원의 업무 지침도 배민다움을 직원들에게 공유하고 이해시키기 위해 만들어 내부에서 외부로 향했습니다. 디즈니의 '캐스트' - 디즈니에서는 테마파크 직원들은 ‘캐스트’라 불립니다. 영화가 끝나고 엔딩 크레딧이 올라가면 등장인물들의 이름이 올라가 듯 디즈니는 테마파크를 무대로 생각하고 그곳에서 일하는 직원은 고객을 위해 연기하는 배우라고 생각합니다 공연하는 직원, 청소하는 직원, 햄버거를 파는 직원 등 이들 모두는 디즈니가 찍는 영화의 한 장면을 담당한다고 자부하고 있습니다. 고객을 관객이라고 상정하고 그들이 파는 것은 훌륭한 기술이나 서비스가 아니라 꿈·환상, 그리고 사랑이라는 보이지 않는 가치라는 점을 직원들에게 먼저 설득합니다. 구글의 '20% 룰' - 최고의 기업이 되기 이전에도 구글은 직원을 최고의 자산이라 생각하며 그에 걸맞은 대우를 해주는 것으로 유명했습니다. 전 세계 국가에서 모인 인재들을 위해 카페테리아에 최고의 셰프들이 만든 요리를 모두 맛볼 수 있게 했죠. 특히, ‘20% 타임제’를 통해 업무 시간의 20%는 개인적 관심사에 시간을 보낼 수 있게 해 직원들은 자발적으로 자신의 관심사와 회사의 일을 연결해 훌륭한 성과를 만들고 있습니다. 실제로 구글 로고를 디자인한 한국인 데니스 황은 구글 맵스, g메일 등의 로고도 ‘20% 타임’을 통해 만들었죠. 한마디로 구글은 내부 고객들에게 먼저 브랜드를 팔고, 구글의 열정적 팬이 된 직원들이 다시 고객에 파는 회사라고 할 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "송소고택* 방으로 안내하기 전, 내일 손님을 맞을 다른 방 아궁이에 잠시 멈췄다. 참나무 향이 기분 좋게 나며 벌겋게 타는 장작을 보여주며 “손님이 예약하면 하루 전부터 방에 불을 이렇게 땝니다. 당일 날 때면 방이 뜨거워 손님이 잘 수가 없어서 하루 전에 불을 땝니다. 이틀 동안 그 온기로만 손님들이 편한 밤을 보내시지요”라고 설명했다. 온돌처럼 은은한 온기를 담은 목소리로 전해지는 진심은 추위를 녹이고도 남았다." * 1880년경 지어진 ‘송소고택’은 청송의 만석꾼 심호택의 99칸 살림집이다. 지금까지 딱 3개가 남아 있는 조선시대 99칸 집 중 가장 아름다운 고택으로 알려져 있다. 송소고택은 청송 심 씨 11대 종손인 심재오 선생이 직접 관리를 하고 손님을 맞는다. https://jmagazine.joins.com/economist/view/331826

포브스 코리아

《고객 경험(Customer eXperience)은 내부로부터》

1
가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다.

2
이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다.

3
대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다.

4
다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다.

#엔드말라리아

1 가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다. ​ ​2 이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다. ​ ​3 대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다. ​ ​4 다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다. ​ #엔드말라리아 ​

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요.

몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요.

‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다.

일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요. 몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요. ‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다. 일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더

톡하듯 쉽게 메일 하세요

얼마 전에 카카오메일 PC버전이 출시되었어요. 어떤 배경에서 카카오메일을 만들게 되었고, 어떤 미래를 그리고 있는지 궁금했는데 마침 카카오 브런치에 기획자 인터뷰가 올라왔어요.

➡️ 카카오메일을 기획한 배경
카카오톡과 메일을 상황이나 상태에 따라 자유롭게 이용한다면 한층 효율적이고 편리한 커뮤니케이션을 할 수 있을 것이라는 생각에서 출발 

➡️ 카카오메일 챗봇의 미래
수신받은 메일에 맞는 답장도 해 주고 일정 등록이 필요하면 알아서 등록해주고 메일함 용량이 가득 차서 메일을 받을 수 없기 전에 알려주는 역할 

➡️ 핵심 타겟은? 
카톡으로 업무 커뮤니케이션을 많이 하는 분들 (카톡으로 의견을 나누다가 해당 내용들을 이메일로 한번씩 정리해서 주고 받는 시나리오)

서동환

와이즈플래닛컴퍼니 경영지원실 HR 담당

이혁

안녕하세요! 조직의 성장을 주도하는 '성장 퍼실리테이터' 이혁입니다. 현 기업에서 HR (채용/교육/제도) 담당하고 있습니다. 커피챗 언제나 환영입니다 :D

베를린-서울 스타트업 에코시스템 빌더

이은서

베를린에서 독일 진출 한국 스타트업들을 돕고 있습니다.
베를린-서울의 스타트업 씬을 잇는 에코시스템 빌더 123factory를 이끌고 있습니다. 

저자

심리학

첫 이메일 계정을 생성한 것이 1994년. 첫 비즈니스 이메일을 보낸 것이 14세에 웹진 편집장을 맡았던 1997년. 그 후 20년 간 영리, 비영리, 공공 영역에서 직/간접적으로 일하며 수많은 이메일을 보내고 받았습니다. 이메일마케팅 서비스 ‘Stibee'를 기획하며 쌓은 노하우를 바탕으로 다양한 강연과 기고를 했습니다. 현재 크리에이티브솔루션 기업 슬로워크에서 CPO로 일하고 있습니다.

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