회사 동료들과 2024년 9월 24일 첫 회차를 시작으로, 2024년 11월 12일 마지막 회차까지 마무리하며 약 3달 간의 스터디가 끝났다.워낙 몰랐던 지식을 습득하고 배우는 것을 좋아해서 스터디는 이것저것 다양하게 해왔었는데, 모더레이터(Moderator)로써 내가 스터디를 진행하고 이끌어나가는 경험은 처음이었던지라 많이 떨리면서도 책임감도 크게 느껴지는, 새로운 경험이었다. 이 새로움이 잊혀지기 전에 글로써 남겨보고자 한다.  0. 처음 시작은 서동요였다."유진님. 회사에서 SQL스터디 하신다면서요!""아 진짜요? SQL도 따로 스터디하시는구나. 누가 하신대요?""어, 유진님이 가르쳐주신다는데요?""? ...제가요?" 친한 디렉터 동료와 우연히 엘레베이터에서 만나 반갑게 인사를 나눴는데 들은 말이었..

3달 간의 SQL스터디를 마무리하며... (부제: 모더레이터로써의 스터디 후기)

사내 SQL 스터디를 준비하고, 진행하면서 느꼈던 부분을 잘 정리해주신 글입니다. 저도 전직장에서 총 10번의 SQL 스터디를 모더레이팅 했던 경험이 있는데요 (지금 생각하니, 10번은 진짜 빡셌네요...) 비슷한 생각을 하면서 공감했던 포인트들이 글에 녹아들어 있어서 꽤 반가웠습니다.

SQL 문법은 그냥 스킬셋이지만, 실제로 SQL 스터디가 사내에서 의미있게 활용되려면 단순히 스킬셋을 전달하는 것 이상으로, 데이터를 볼 수 있는 조회 환경이나 데이터를 통해 커뮤니케이션하는 사내 문화가 얼마나 잘 되어있는지가 중요하다고 생각합니다. '데이터 민주화'에 대해 고민하는 조직이라면, 이 글을 한번 읽어보시길 권합니다.

사내 SQL 스터디를 준비하고, 진행하면서 느꼈던 부분을 잘 정리해주신 글입니다. 저도 전직장에서 총 10번의 SQL 스터디를 모더레이팅 했던 경험이 있는데요 (지금 생각하니, 10번은 진짜 빡셌네요...) 비슷한 생각을 하면서 공감했던 포인트들이 글에 녹아들어 있어서 꽤 반가웠습니다. SQL 문법은 그냥 스킬셋이지만, 실제로 SQL 스터디가 사내에서 의미있게 활용되려면 단순히 스킬셋을 전달하는 것 이상으로, 데이터를 볼 수 있는 조회 환경이나 데이터를 통해 커뮤니케이션하는 사내 문화가 얼마나 잘 되어있는지가 중요하다고 생각합니다. '데이터 민주화'에 대해 고민하는 조직이라면, 이 글을 한번 읽어보시길 권합니다.

데이터리드가 될 예정입니다.

[모더레이터로써의 SQL 스터디 후기]

리서처의 일은 관찰과 질문을 통해 경험을 들여다보고 문제를 정의하는 것입니다. 그렇다면 리서처가 던지는 질문 중 좋은 질문은 어떤 특성이 있을까요?

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 좋은 질문은 답하기 쉽습니다.

어려운 표현이 없고 질문이 명확하여 꾸며내지 않고도 말할 수 있어야 합니다. 꾸며내거나, 생각하게 만드는 질문, 머뭇거리게 하는 질문을 통해 받은 응답은 기어코 받더라도 해석 자체가 어렵습니다. 그러니 답하기 쉬운 질문은 거꾸로 유효한 데이터를 추출할 수 있는 유일한 방법이기도 합니다. 쉬운 질문은 보통 아래의 특징을 갖고 있습니다.

 * 한 번에 하나씩 묻기
 * 짧게 묻기
 * 익숙한 단어를 익숙한 방식으로 묻기
 * 쉽고 사생활과 덜 관련된 내용부터 묻기
 * 최근의 일에 대해서 묻기

2️⃣ 좋은 질문은 답하기 편안합니다.

좋은 질문은 답변을 하는 사람이 예의를 갖추기 위해서, 나의 표현이 상대로 하여금 부끄러움을 느끼게 할까 답변을 할 때 고민하지 않아도 됩니다. 인터뷰에서 질문에 답을 하는 것은 상호관계성 속에 나타나는 사회적 행동이기 때문에 인터뷰이는 무의식 중에 자신의 답변을 선별하려고 할 수 있습니다. 사회적, 차별적 인식에 대해 명확히 스크리닝함으로써 불편한 상황을 만들지 않는 것이 중요합니다.

3️⃣ 적절한 양의 응답을 이끌어냅니다.

많은 응답(수), 발화량이 있다고 좋은 걸까요? 꼭 그렇지 않습니다. 애초에 질문을 할 때에는 리서치의 목적 아래 질문의 대상과 질문의 내용, 순서가 설계되는데 질문에 답을 할 수 있는 대표성을 갖는 정확한 집단을 정해두고 적합한 인터뷰이(Right Person)에게 묻는다면 많은 응답에 집착할 필요가 없습니다.

리서처의 일은 관찰과 질문을 통해 경험을 들여다보고 문제를 정의하는 것입니다. 그렇다면 리서처가 던지는 질문 중 좋은 질문은 어떤 특성이 있을까요? [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 좋은 질문은 답하기 쉽습니다. 어려운 표현이 없고 질문이 명확하여 꾸며내지 않고도 말할 수 있어야 합니다. 꾸며내거나, 생각하게 만드는 질문, 머뭇거리게 하는 질문을 통해 받은 응답은 기어코 받더라도 해석 자체가 어렵습니다. 그러니 답하기 쉬운 질문은 거꾸로 유효한 데이터를 추출할 수 있는 유일한 방법이기도 합니다. 쉬운 질문은 보통 아래의 특징을 갖고 있습니다. <ul ><li>한 번에 하나씩 묻기</li><li>짧게 묻기</li><li>익숙한 단어를 익숙한 방식으로 묻기</li><li>쉽고 사생활과 덜 관련된 내용부터 묻기</li><li>최근의 일에 대해서 묻기</li></ul> 2️⃣ 좋은 질문은 답하기 편안합니다. 좋은 질문은 답변을 하는 사람이 예의를 갖추기 위해서, 나의 표현이 상대로 하여금 부끄러움을 느끼게 할까 답변을 할 때 고민하지 않아도 됩니다. 인터뷰에서 질문에 답을 하는 것은 상호관계성 속에 나타나는 사회적 행동이기 때문에 인터뷰이는 무의식 중에 자신의 답변을 선별하려고 할 수 있습니다. 사회적, 차별적 인식에 대해 명확히 스크리닝함으로써 불편한 상황을 만들지 않는 것이 중요합니다. 3️⃣ 적절한 양의 응답을 이끌어냅니다. 많은 응답(수), 발화량이 있다고 좋은 걸까요? 꼭 그렇지 않습니다. 애초에 질문을 할 때에는 리서치의 목적 아래 질문의 대상과 질문의 내용, 순서가 설계되는데 질문에 답을 할 수 있는 대표성을 갖는 정확한 집단을 정해두고 적합한 인터뷰이(Right Person)에게 묻는다면 많은 응답에 집착할 필요가 없습니다.

《좋은 질문의 특징》

4번째 주제입니다. | 오늘의 10분 만에 이해 시리즈의 4번째 주제는 <AI 추천 엔진>입니다. 2022년 말부터 시작된 AI 기술 혁명이긴 해도 아직 대부분의 소프트웨어 프로덕트/서비스 사용자에게 AI는 챗GPT와 자율 주행 자동차가 가장 대표적인 서비스로 이해될 수 있죠. 하지만, 현실은 이미 우리 생활 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 여러분의 휴대폰을 얼굴이나 지문으로

10분 만에 이해하는 AI 추천 엔진

이번 주 10분만에 이해하기 시리즈는 AI추천엔진입니다.

여러분이 사용하는 페이스북이나 인스타그램, 유튜브, 틱톡 같은 소셜미디어는 모든 콘텐츠가 AI를 통해 추천 제공되는 거야 여기 계신 모든 분들이 잘 알고 계시죠?

AI는 어떤 뉴스의 업데이트를 어떻게 표시할지 결정하고 내가 연결하고 싶은 사람들을 결정합니다. 인터넷 쇼핑을 할 때도 나에 대해 아는 만큼 매력적인 추천을 합니다.

AI 추천 엔진은 머신 러닝을 사용하여 사용자 행동 데이터에서 패턴을 찾아 나만을 위한 맞춤형 추천을 생성함으로써 다음에 볼 동영상, 좋아할 만한 노래, 관심 있을 만한 제품을 제안합니다.
이것이 어떻게 동작에 대해 핵심을 따라 설명해 보았습니다.
-------------
- AI 추천엔진 구성을 위한 5단계
1. 데이터 수집 (Collect and Ingest)
i. 명시적(explicit) 데이터
ii. 암시적(Implicit) 데이터
2. 데이터 저장 (Store)
3. 데이터 분석 (Analysis)
4. 데이터 필터링 (Filter)
i. 협업 필터링 (Collaborative filtering)
ii. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based filtering)
iii. 하이브리드 필터링 (Hybrid filtering)
5. 피드백 루프 (Feedback)
- AI 추천 엔진의 이점과 과제
===========
관심 있는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.

이번 주 10분만에 이해하기 시리즈는 AI추천엔진입니다. 여러분이 사용하는 페이스북이나 인스타그램, 유튜브, 틱톡 같은 소셜미디어는 모든 콘텐츠가 AI를 통해 추천 제공되는 거야 여기 계신 모든 분들이 잘 알고 계시죠? AI는 어떤 뉴스의 업데이트를 어떻게 표시할지 결정하고 내가 연결하고 싶은 사람들을 결정합니다. 인터넷 쇼핑을 할 때도 나에 대해 아는 만큼 매력적인 추천을 합니다. AI 추천 엔진은 머신 러닝을 사용하여 사용자 행동 데이터에서 패턴을 찾아 나만을 위한 맞춤형 추천을 생성함으로써 다음에 볼 동영상, 좋아할 만한 노래, 관심 있을 만한 제품을 제안합니다.이것이 어떻게 동작에 대해 핵심을 따라 설명해 보았습니다.-------------- AI 추천엔진 구성을 위한 5단계1. 데이터 수집 (Collect and Ingest) i. 명시적(explicit) 데이터 ii. 암시적(Implicit) 데이터2. 데이터 저장 (Store)3. 데이터 분석 (Analysis)4. 데이터 필터링 (Filter) i. 협업 필터링 (Collaborative filtering) ii. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based filtering) iii. 하이브리드 필터링 (Hybrid filtering)5. 피드백 루프 (Feedback)- AI 추천 엔진의 이점과 과제===========관심 있는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.

Brunch Story

<10분 만에 이해하는 AI 추천 엔진>

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

때론 사람이 바뀌어야 프로세스가 지켜지고, 환경이 개선되더라고요

수학교사의 디지털전환 솔루션 '수학비서'를 제공하는 포스트매스가 27억원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다고 17일 밝혔다. 이번 투자에는 더인벤션랩, 신용보증기금 등이 참여했으며 누적투자금은 약 50억원이다. 포스트

문제은행 플랫폼 '수학비서', 27억 시리즈A 투자유치…월 BEP도 달성

포스트매스가 운영하는 '수학비서'는 교사들을 위한 무료 문제은행 플랫폼이다. PDF로 제공하는 기존 문제은행 기업과 달리 한글파일(HWP)을 지원하고 원클릭 유사문제 검색, PPT 변환 등 교육 현장에 최적화된 기능을 제공한다. 교과서, EBS 등 학교 수업에 필수적인 문제 데이터베이스(DB)도 무료로 제공하고 있다. 현재 100개 이상의 고등학교에서 활발히 사용 중이다.

https://n.news.naver.com/article/008/0005115496?sid=101

포스트매스가 운영하는 '수학비서'는 교사들을 위한 무료 문제은행 플랫폼이다. PDF로 제공하는 기존 문제은행 기업과 달리 한글파일(HWP)을 지원하고 원클릭 유사문제 검색, PPT 변환 등 교육 현장에 최적화된 기능을 제공한다. 교과서, EBS 등 학교 수업에 필수적인 문제 데이터베이스(DB)도 무료로 제공하고 있다. 현재 100개 이상의 고등학교에서 활발히 사용 중이다. https://n.news.naver.com/article/008/0005115496?sid=101

n.news.naver.com

요즘은 정말 먹고 자는 것 말고는 대부분 시간에 강의 준비만 한다. 2~3시간 분량의 가벼운 Spring Boot TDD 강의를 기획했는데 현실은 슬라이드 200장과 커밋 40개에 다가가는 중이다. 드디어 컨텐트 제작 끝이 보이고 이번주에는 촬영을 시작할 수 있을 듯 하다.

이제 주변 분들에게 컨텐트 리뷰를 받기 시작했는데 반응이 괜찮아서 다행이다.

요즘은 정말 먹고 자는 것 말고는 대부분 시간에 강의 준비만 한다. 2~3시간 분량의 가벼운 Spring Boot TDD 강의를 기획했는데 현실은 슬라이드 200장과 커밋 40개에 다가가는 중이다. 드디어 컨텐트 제작 끝이 보이고 이번주에는 촬영을 시작할 수 있을 듯 하다. 이제 주변 분들에게 컨텐트 리뷰를 받기 시작했는데 반응이 괜찮아서 다행이다.

성공적 B2B 세일즈 미팅을 위한 준비 (1) | B2B 관계에서 신뢰 구축이 우선입니다. B2B 씬에서 신뢰는 단순히 중요한 것을 넘어 모든 것입니다. 빠른 구매와 일회성 상호작용이 중심이 되는 B2C 관계와 달리, B2B 관계는 장기적인 약속과 공유된 목표를 기반으로 발전합니다. 이러한 특성은 특히 스타트업에게 독특한 도전을 제시합니다. 새로운 플레이어인 스타트업은 과연 어떻게 기존 고객의 신뢰를 얻을

B2B에서 '신뢰'는 첫 시작이자 모든 것

[B2B에서 신뢰는 첫 시작이자 모든 것입니다.]
“신뢰는 B2B 관계에서 단순한 거래를 넘어, 장기적인 파트너십의 시작점이 됩니다.”

B2B에서는 단순한 거래를 넘어 장기적인 파트너십이 중요합니다. 고객은 제품이 아닌 파트너십에 투자합니다. 신뢰는 협력과 성공의 시작입니다. 신뢰는 의사결정의 핵심이자 지속 가능한 성장을 가능하게 하는 토대입니다. 고객은 신뢰를 통해 장기 계약, 정보 공유, 그리고 추천 같은 깊이 있는 협력이 이루어집니다.

신뢰를 쌓기 위해서는 몇 가지가 중요합니다.
 * 약속 이행: 사소한 약속도 반드시 지키세요.
 * 전문성 입증: 고객이 원하는 솔루션과 인사이트를 제공하세요.
 * 고객 성공에 집중: 고객의 성장이 곧 우리의 성공입니다.
 * 투명성 유지: 정직한 커뮤니케이션은 신뢰를 강화합니다.
 * 감정적 접근: 공감과 경청으로 고객의 어려움을 이해하세요.

빠른 성과를 위해 과대 약속하거나 공격적으로 접근하지 마세요. 신뢰는 시간이 걸리지만, 장기적으로 고객의 추천과 충성도를 이끄는 가장 강력한 자산이 됩니다. 빠른 성과를 쫓기보다 일관성과 진정성으로 신뢰를 쌓아보세요.

B2B에서 신뢰를 전략의 기본으로 삼으세요. 성공적인 파트너십과 지속 가능한 성장이 자연스럽게 따라올 것입니다.

https://brunch.co.kr/@joshkim413/48

[B2B에서 신뢰는 첫 시작이자 모든 것입니다.]“신뢰는 B2B 관계에서 단순한 거래를 넘어, 장기적인 파트너십의 시작점이 됩니다.” B2B에서는 단순한 거래를 넘어 장기적인 파트너십이 중요합니다. 고객은 제품이 아닌 파트너십에 투자합니다. 신뢰는 협력과 성공의 시작입니다. 신뢰는 의사결정의 핵심이자 지속 가능한 성장을 가능하게 하는 토대입니다. 고객은 신뢰를 통해 장기 계약, 정보 공유, 그리고 추천 같은 깊이 있는 협력이 이루어집니다. 신뢰를 쌓기 위해서는 몇 가지가 중요합니다.<ul ><li>약속 이행: 사소한 약속도 반드시 지키세요.</li><li>전문성 입증: 고객이 원하는 솔루션과 인사이트를 제공하세요.</li><li>고객 성공에 집중: 고객의 성장이 곧 우리의 성공입니다.</li><li>투명성 유지: 정직한 커뮤니케이션은 신뢰를 강화합니다.</li><li>감정적 접근: 공감과 경청으로 고객의 어려움을 이해하세요.</li></ul> 빠른 성과를 위해 과대 약속하거나 공격적으로 접근하지 마세요. 신뢰는 시간이 걸리지만, 장기적으로 고객의 추천과 충성도를 이끄는 가장 강력한 자산이 됩니다. 빠른 성과를 쫓기보다 일관성과 진정성으로 신뢰를 쌓아보세요. B2B에서 신뢰를 전략의 기본으로 삼으세요. 성공적인 파트너십과 지속 가능한 성장이 자연스럽게 따라올 것입니다. https://brunch.co.kr/@joshkim413/48

<img src='https://image.thebell.co.kr/thebell10/img/icon-news.png'> 해당기사는 유료기사로 변경되거나 기사가 존재하지 않습니다.이용에 불편을 드려서 죄송합니다.문의는 (T)02-724-4162 입니다.

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에이티넘성장투자조합 2023은 결성된 후 약 1년동안 약정금액의 4분의 1을 소진했다. 에이티넘인베스트먼트에 따르면 해당 조합의 소진율은 지난 14일 기준으로 24.9%다. 펀드의 투자기간이 4년인 점을 감안할 때 충분히 투자기간 내 투자를 마칠 수 있는 속도다. 시간이 갈 수록 투자에 속도가 나고 있다는 점을 감안할 때 조기소진도 충분히 가능할 것으로 전망된다.

특히 이목을 모으는 건 부문별 투자금액이다. 바이오·헬스케어 영역에서 가장 많은 투자금이 집행됐다. 1~3분기 바이오·헬스케어 부문의 투자금액은 630억원으로 전체 투자금액의 34.4%에 달하는 것으로 나타났다. 딥테크 600억원(32.9%), 서비스·플랫폼 503억원(27.5%), 콘텐츠·IP 부문에선 95억원(5.2%)이 투자됐다.

http://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&newskey=202411151437591000104228

에이티넘성장투자조합 2023은 결성된 후 약 1년동안 약정금액의 4분의 1을 소진했다. 에이티넘인베스트먼트에 따르면 해당 조합의 소진율은 지난 14일 기준으로 24.9%다. 펀드의 투자기간이 4년인 점을 감안할 때 충분히 투자기간 내 투자를 마칠 수 있는 속도다. 시간이 갈 수록 투자에 속도가 나고 있다는 점을 감안할 때 조기소진도 충분히 가능할 것으로 전망된다. 특히 이목을 모으는 건 부문별 투자금액이다. 바이오·헬스케어 영역에서 가장 많은 투자금이 집행됐다. 1~3분기 바이오·헬스케어 부문의 투자금액은 630억원으로 전체 투자금액의 34.4%에 달하는 것으로 나타났다. 딥테크 600억원(32.9%), 서비스·플랫폼 503억원(27.5%), 콘텐츠·IP 부문에선 95억원(5.2%)이 투자됐다. http://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&amp;newskey=202411151437591000104228

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수학 및 시각 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보이는 것으로 알려진 Google의 제미나이 모델이 드디어 iPhone용 앱으로 출시되었습니다.

애플 생태계에 제대로 진입한 뉴스가 도움이 되었는지, LMSys 아레나로 알려진 챗봇 아레나 순위에서 (https://lmarena.ai/?leaderboard) OpenAI의 GPT-4o를 제치고 1위를 차지했습니다.

하지만 개인적인 생각으로는 이게 무슨 최신 팝 빌보드차트도 아니고 순위가 무슨 큰 의미가 있을까 싶습니다. 우리가 자동차를 구입할 때 엔진의 모든 성능을 꼼꼼하게 비교하고 사지 않고 더더욱 엔진만 좋다고 구매를 결정하지도 않지요. 휴대폰의 하드웨어 성능만이 구매결정 요소가 아니듯, 이제는 그것을 사용하여 내가 원하는 무엇을 더 잘할 수 있는가에 선택기준이 있다고 생각합니다.

개인도 그런 경향이 있겠지만, 기업인 경우엔 더욱 더 (X + AI)나 (X * AI) 가 아닌 X^AI로 기존의 기업 자산인 모수 X에 지수의 역할을 해 줄 수 있는 프로세스 모델로서의 AI를 찾아내는 것이 중요하다는 생각입니다.

1위를 했다고 하는 Gemini-Exp-1114는 현재 Gemini 앱이나 웹사이트에서는 사용할 수 없습니다. 그럼 이게 또 뭐지? 할 수도 있지만, 새로운 아이디어를 시도하고자 하는 개발자를 위한 플랫폼인 Google AI Studio 무료 계정에 가입해야만 액세스할 수 있습니다. 즉 아직은 완벽하게 테스트된 버전이 아닐수도 있고, 퍼포먼스를 극대화하기 위한 프로토타입일 수도 있다는 뜻입니다.

그런 와중에서 리더보드 Top 150 순위에 대한민국 기업이나 연구기관에서 만든 모델이 하나도 없다는 사실은 참 씁쓸한 현실이긴 합니다.
https://blog.google/products/gemini/gemini-iphone-app/

수학 및 시각 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보이는 것으로 알려진 Google의 제미나이 모델이 드디어 iPhone용 앱으로 출시되었습니다. 애플 생태계에 제대로 진입한 뉴스가 도움이 되었는지, LMSys 아레나로 알려진 챗봇 아레나 순위에서 (https://lmarena.ai/?leaderboard) OpenAI의 GPT-4o를 제치고 1위를 차지했습니다. 하지만 개인적인 생각으로는 이게 무슨 최신 팝 빌보드차트도 아니고 순위가 무슨 큰 의미가 있을까 싶습니다. 우리가 자동차를 구입할 때 엔진의 모든 성능을 꼼꼼하게 비교하고 사지 않고 더더욱 엔진만 좋다고 구매를 결정하지도 않지요. 휴대폰의 하드웨어 성능만이 구매결정 요소가 아니듯, 이제는 그것을 사용하여 내가 원하는 무엇을 더 잘할 수 있는가에 선택기준이 있다고 생각합니다. 개인도 그런 경향이 있겠지만, 기업인 경우엔 더욱 더 (X + AI)나 (X * AI) 가 아닌 X^AI로 기존의 기업 자산인 모수 X에 지수의 역할을 해 줄 수 있는 프로세스 모델로서의 AI를 찾아내는 것이 중요하다는 생각입니다. 1위를 했다고 하는 Gemini-Exp-1114는 현재 Gemini 앱이나 웹사이트에서는 사용할 수 없습니다. 그럼 이게 또 뭐지? 할 수도 있지만, 새로운 아이디어를 시도하고자 하는 개발자를 위한 플랫폼인 Google AI Studio 무료 계정에 가입해야만 액세스할 수 있습니다. 즉 아직은 완벽하게 테스트된 버전이 아닐수도 있고, 퍼포먼스를 극대화하기 위한 프로토타입일 수도 있다는 뜻입니다. 그런 와중에서 리더보드 Top 150 순위에 대한민국 기업이나 연구기관에서 만든 모델이 하나도 없다는 사실은 참 씁쓸한 현실이긴 합니다.https://blog.google/products/gemini/gemini-iphone-app/

<아이폰용 구글 제미나이앱 출시>

Redis는 Java 애플리케이션에서 캐싱, 세션 관리, 실시간 데이터 저장소로 자주 사용됩니다. Redis 클라이언트에서 데이터를 저장하거나 가져올 때, 데이터는 반드시 직렬화되어야 합니다. 직렬화 방식은 성능과 코드의 유지보수에 큰 영향을 미치기 때문에 잘 선택해야 합니다. 이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다. JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.  장점:Java ..

Java Redis 직렬화 삼총사: Json, String, JDK

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.
 
JdkSerializationRedisSerializer
JDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다. 
 
장점:
 * Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음
 * 복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능
단점:
 * 직렬화된 데이터가 상대적으로 큼
 * 직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림
public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
} 

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"

 
StringRedisSerializer
String 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.
 
장점:
 * 속도가 빠르고 갑벼움
 * 데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움
단점:
 * 객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐
 * 복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음 
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, String> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, String> template = new RedisTemplate<>();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET message
"Hello, World!"

 
GenericJackson2JsonRedisSerializer
JSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.
 
장점:
 * 데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움
 * 다양한 언어 간 호환성 우수
 * 객체 타입을 손쉽게 복원 가능
단점:
 * 데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음
 * 이진 데이터보다는 느림
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"

 
케이스별 선택
 * 여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천
 * 같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천
 * 단순 데이터: StringRedisSerializer 추천
 * 복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)
 
저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.
 
결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.&nbsp;JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.&nbsp;&nbsp;장점:<ul ><li>Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음</li><li>복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능</li></ul>단점:<ul ><li>직렬화된 데이터가 상대적으로 큼</li><li>직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}&nbsp;</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"</code></pre>&nbsp;StringRedisSerializerString 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.&nbsp;장점:<ul ><li>속도가 빠르고 갑벼움</li><li>데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움</li></ul>단점:<ul ><li>객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐</li><li>복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음&nbsp;</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, String&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, String&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET message
"Hello, World!"</code></pre>&nbsp;GenericJackson2JsonRedisSerializerJSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.&nbsp;장점:<ul ><li>데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움</li><li>다양한 언어 간 호환성 우수</li><li>객체 타입을 손쉽게 복원 가능</li></ul>단점:<ul ><li>데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음</li><li>이진 데이터보다는 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"</code></pre>&nbsp;케이스별 선택<ul ><li>여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천</li><li>같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천</li><li>단순 데이터: StringRedisSerializer 추천</li><li>복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)</li></ul>&nbsp;저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.&nbsp;결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

덕토피아

🕊️ Java Redis직렬화 삼총사: Json, String, 

Hibernate 는 지연 로딩, 캐싱, 쿼리 순서 최적화 등 개발자가 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있도록 여러가지 편의 기능을 제공합니다. 저는 오늘 이 ‘편의 기능’ 때문에 ‘불편해진’ 경험들에 대해 이야기 해보려 합니다.

Hibernate 의 ‘불편한’ 편의 기능들

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들
Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?
https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

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유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다.

 * 인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서
 * 그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며
 * 그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?

답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다.

여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다.

여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다.

 * 엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.
 * 구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.

유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다. <ul ><li>인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서</li><li>그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며</li><li>그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?</li></ul> 답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다. 여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다. 여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다. <ul ><li>엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.</li><li>구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.</li></ul>

일론 머스크의 면접 질문

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다.

02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.
'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.
그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다.
"저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?"

03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요.
하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠.

04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다.

05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠.

06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠.

07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요.

08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠.
반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠.

09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요.

10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠.
그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다. 02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다."저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?" 03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요. 하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠. 04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다. 05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠. 06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠. 07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요. 08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠. 반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠. 09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요. 10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠. 그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

일은 성향이 아니라 역량으로 하는 거죠

Why Engineers Need To Write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다.

 * 글쓰기는 곧 일의 일부
   * 중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.
   * 기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.
   * 특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다.
     
     
 * 글쓰기는 자기 확장의 도구
   * 글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.
   * 예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.
   * 직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.

 * 글쓰기는 사고력을 강화한다
   * 글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.
   * 디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.
   * 이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.

 * AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다
   * ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.
   * 글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.

여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :)

https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다. <ul ><li>글쓰기는 곧 일의 일부<ul ><li>중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.</li><li>기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.</li><li>특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다. </li></ul></li><li>글쓰기는 자기 확장의 도구<ul ><li>글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.</li><li>예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.</li><li>직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>글쓰기는 사고력을 강화한다<ul ><li>글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.</li><li>디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.</li><li>이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다<ul ><li>ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.</li><li>글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.</li></ul></li></ul> 여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :) https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

www.developing.dev

개발자가 글을 써야 하는 이유

러시아도 놀라게 한 열정 ‘만학도 전설’ 공근식 박사 1992년 발행된 농업 잡지 ‘농진종묘’에는 직접 수확한 수박 한 통을 든 채 활짝 웃는 농부 공근식(충북 영동군 심천면 초강리)씨의 사진이 큼지막하게 실렸다. 

수박 농사 짓다 우주 공학… 농부처럼 공부하라, 결과는 정직하리니

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠”

2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요”

3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요”

4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요”

5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요”

6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요”

- 공근식 박사

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠” 2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요” 3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요” 4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요” 5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요” 6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요” - 공근식 박사

만학도의 전설, 공근식 박사의 공부법

이 글을 읽으시기 전에 이전의 글 <10분 만에 RAG 이해하기>를 먼저 읽고 오시면 지금 이 글의 이해에 도움이 됩니다. 0. 등장 배경 이미 잘 알고 계시지만, 이미 시장에는 OpenAI의 ChatGPT, 앤쓰로픽의 끌로드, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바X 와 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며 각

10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요?

 1. 반복 업무 자동화 🛠️
    이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!
 2. 데이터 분석과 통합 📊
    다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.
 3. AI와 함께 일하는 역량 🚀
    앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.

결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊

https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요? <ol ><li>반복 업무 자동화 🛠️ 이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!</li><li>데이터 분석과 통합 📊 다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.</li><li>AI와 함께 일하는 역량 🚀 앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.</li></ol> 결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊 https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

10분만에 랭체인(LangChain) 이해하기

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가 - 링크드인에서 팔로워가 80,000명에 달하는 Julie Zhuo가 3일 전에 올린 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다.

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요.

1️⃣ 문제에 대해 탐구하고
2️⃣ 솔루션을 제안하고
3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고
4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고
5️⃣ 그 결과를 수용하고
6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고

진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠.

직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다.

https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요. 1️⃣ 문제에 대해 탐구하고2️⃣ 솔루션을 제안하고3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고5️⃣ 그 결과를 수용하고6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고 진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠. 직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다. https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

《인플루언서와 유명세가 있는 사람의 차이》

1️⃣ 취업 루트 및 경험담

01. 미국 취업 루트: https://careerly.co.kr/comments/51260
02. 캐나다 취업 허가증 수령 경험담: https://careerly.co.kr/comments/56992
03. 미국 이민/해외 취업 준비 중이라면 꼭 알아야 하는 것: https://careerly.co.kr/comments/56991
04. 실리콘 밸리 개발자의 7가지 찰랜지: https://careerly.co.kr/comments/72236
05. 미국 생활하면서 가장 힘들었던 점: https://careerly.co.kr/comments/52097
06. 미국 취업 비자, 4월이 가장 절망적일 수 있는 이유: https://careerly.co.kr/comments/54680

2️⃣ 영어관련 자료

01. 개발자에게 필요한 영어 실력: https://careerly.co.kr/comments/56961
02. 영어 공부팁: https://careerly.co.kr/comments/60926
03. 영어 독해 공부법: https://careerly.co.kr/comments/67571

3️⃣ 면접관련 자료

01. 해외 개발자 면접 프로세스: https://careerly.co.kr/comments/56503
02. 해외 취업 준비 리소스: https://careerly.co.kr/comments/56991
03. 최종 면접 통과 준비를 위한 무료 노션 템플릿: https://careerly.co.kr/comments/72967
04. 취업 준비생 주목! 새로운 개발자 면접 유형: https://careerly.co.kr/comments/67219
05. 해외 취업 필수 코스 3탄 - 행동 인터뷰: https://careerly.co.kr/comments/54721

4️⃣ 이력서관련 자료

01. 좋은 영문 이력서 작성을 위해 절대 하면 안되는 실수: https://careerly.co.kr/comments/49380

5️⃣ 연봉 정보

01. 해외 개발자의 실제 연봉 데이터는? https://careerly.co.kr/comments/49341
02. 미국 지역별 연봉 정보: https://careerly.co.kr/comments/61147
03. 회사가 주는 대로 받는 게 아닌 요즘 개발자 연봉 구성: https://careerly.co.kr/comments/72735
04. 수석 엔지니어의 정확한 연봉, 세율 그리고 세후 실수령액 +세금 보고서: https://careerly.co.kr/comments/72449

6️⃣ 해외 및 외국계 회사관련 자료

01. 워라밸 보장하는 미국 회사 리스트: https://careerly.co.kr/comments/51258

가끔 해외 취업 관련 DM 보내주시는데, 한곳에 모아서 볼 수 있는 곳이 없어서 그동안 포스팅했던 글을 정리해서 올립니다. 해외 취업 준비할 때 가장 어려웠던 점은 공식 사이트 외에 경험담을 통해서만 알 수 있는 점들을 쉽게 접할 수 없었던 것 같아요. 개인 경험담도 있지만 여러 자료를 읽고 공감했던 것까지 모두 모아봤습니다. 추가로 궁금하신 점은 댓글에 남겨주세요 :)

해외 취업이 목표라면 지금부터 알아둬야 할 20가지 자료

Unlock - Survival to Thrival

[GTM 핏 아시나요?]

※PMF(Product Market Fit) : <제품(서비스)> 시장 궁합>이라는 뜻. PMF이 맞다라는 의미는 출시한 제품(서비스)를 원하는 고객을 충분히 찾았다는 의미이다.

많은 스타트업(특히 초기 스타트업)은 PMF에 목을 메고 있습니다. 그래서 스타트업 특히 초기 스타트업에 다니시는 분들이라면 하루에 최소 3번을 듣는 단어 입니다. 그러면 왜 스타트업들은 PMF에 목을 멜까요? 이유는 <살아남기 위해서>입니다. 그 만큼 중요하게 생각합니다. 그런데 이렇게 중요한 PMF가 헛소리라고요?

PMF가 헛소리라는 이유는 3가지입니다.
👉PMF를 찾았다는 것을 확인할 수 있는 기준이 모호하다.
👉PMF는 못 찾았지만 어쨌거나 생존이 가능한 상태가 있을 수 있다.
👉PMF는 찾았지만 거기에서 더 성장하지 못하는 경우가 있을 수 있다.

PMF의 대안은 무엇이 있을까요?
👉GTM(Go to Market) 핏'이라는 개념을 PMF의 대안으로 볼 수 있습니다. GTM(Go to Market) 핏은 사랑해 줄 고객을 찾는 것이 아닌 <더 큰 시장으로 빠르게 확장해 나가기 위한 방법론>입니다. 즉, 쓰는 사람만 쓰는 작은 서비스가 아닌 세상을 바꿀 수 있는 서비스로 성장하기 위해서 필요한 방법론입니다.

스타트업이 매우 제한된 예산과 인력으로 최대한의 큰 변화를 만들어 내기 위해서는 PMF에 목을 메는 것 보다 어떻게 하면 더 큰 시장으로 빠르게 확장하며 성장할 수 있는지 고민이 필요한 것 같습니다.

Unlock: Finding Go-To-Market Fit l Survival to Thrival

이 글은 제 글을 무단으로 표절한 것으로 보이네요. 저는 유명하지도 않은 사람인데 당황스럽습니다.

당신의 아이디어가 더 빨리 성장할 수 있도록 돕습니다📈여러 팀의 그로스를 도와줬고 도와주고 있습니다. 그로스는 마법을 부려서 제품을 두세배 성장시키는 것이 아니라 그로스 문화를 정착시키는 퍼실리에이팅 업무라고 생각합니다.

그로스 컨설턴트

장영운

당신의 아이디어가 더 빨리 성장할 수 있도록 돕습니다📈

여러 팀의 그로스를 도와줬고 도와주고 있습니다. 그로스는 마법을 부려서 제품을 두세배 성장시키는 것이 아니라 그로스 문화를 정착시키는 퍼실리에이팅 업무라고 생각합니다.

대기업에서 스타트업으로! 백오피스에서 퍼포먼스 마케터! 제 2의 커리어를 쌓아가고  있습니다. 저만 알기 아까운 지식과 경험을 다양한 콘텐츠 형태로 공유하고자 "프로젝트 톰"을 운영하고 있습니다.

Senior PM

유동완

대기업에서 스타트업으로! 백오피스에서 퍼포먼스 마케터! 제 2의 커리어를 쌓아가고  있습니다. 저만 알기 아까운 지식과 경험을 다양한 콘텐츠 형태로 공유하고자 "프로젝트 톰"을 운영하고 있습니다.
#그로스마인드셋 #그로스마케팅 #데이터분석 #도전적인 #독서

텀블벅

신장훈

만나면 좋은 친구
#격투기 #아웃리치 #PO #크라우드펀딩 #그로스마인드셋 #기획자 #끊임없이배우기 #독서 #스타트업 #질문하는

체험주의자 마케터

김태완

- 애플펜슬보다 팔로미노 블랙윙을 좋아하는 사람
- 왕복 200km를 출퇴근하며 살아가고 있습니다.
#콘텐츠마케팅 #그로스마인드셋 #끊임없이배우기 #질문하는 #네트워킹 #독서

글로벌 사일로 마케팅 파트장

퍼포먼스마케터

DMS14기

프로젝트 톰 Web

실무에 바로 써먹는 퍼포먼스 마케팅 지식과, 마케터 커리어 관련 주제를 올리고 있습니다.

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