OOP에서 정리정돈 잘하는 법을 알 수 있는 책입니다 코드짜는 법 https://codingapple.com 개별강의 10% 할인 쿠폰 : CP123 (맨날 바뀜 최신영상 참고) 0:00 인트로 0:14 1. 작명법 0:33 2. 함수 1:44 3. 주석 3:20 4. Class 3:52 5. Duplication 5:00 결론

코딩 책 한 권만 읽으면 이렇게 됩니다

가끔 그런 질문을 받습니다. "00을 잘하고 싶은데 추천할 만한 강의나 책이 있을까요?" 저 역시 그렇고 처음 기술을 배우게 되는 사람들은 길라잡이가 될만한 콘텐츠에 의존하는 경우가 대부분입니다. 책이나 영상이 주를 이루죠. 여기에 한 가지 더하여 조금이라도 더 괜찮고, 빠르고, 효과적인 콘텐츠로 공부를 하고 싶어 합니다. 그래서 "백엔드 개발자가 읽어야 할 0가지 책", "4주 완성 00 완벽 마스터 되기" 등 이런류의 "치트키"같은 것을 찾게 되죠. 그런데 이런 식으로 좁고 편협한 공부 방식은 모든 문제에 대해 물음표를 던지며 비판적으로 접근해야 하는 우리 개발자들에게는 다소 좋지 못한 방식이지 않을까 생각됩니다.
이 영상에서는 하나의 코딩 책만 봤을 때의 문제점을 이야기하고 어떻게 접근해야 하는지에 대해 소개하고 있어 공유합니다.
자바를 처음 만든 제임스 고슬링이 옳다고 말하는 것이 리팩터링으로 유명한 마틴 파울러가 다르다고 말할 수 있는, 개발이라는 영역은 정답이 없는 영역이라고 생각합니다. 그래서 책이나 영상, 요즘엔 블로그도 그렇고 다양하게 읽으며 비판적 사고를 가지는 연습이 필요합니다. 또한 여러 견해를 토대로 개발자로서의 기술에 대한 본인만의 철학도 갖춰야 하지 않을까 생각됩니다.

https://www.youtube.com/watch?v=th7n1rmlO4I

가끔 그런 질문을 받습니다. "00을 잘하고 싶은데 추천할 만한 강의나 책이 있을까요?" 저 역시 그렇고 처음 기술을 배우게 되는 사람들은 길라잡이가 될만한 콘텐츠에 의존하는 경우가 대부분입니다. 책이나 영상이 주를 이루죠. 여기에 한 가지 더하여 조금이라도 더 괜찮고, 빠르고, 효과적인 콘텐츠로 공부를 하고 싶어 합니다. 그래서 "백엔드 개발자가 읽어야 할 0가지 책", "4주 완성 00 완벽 마스터 되기" 등 이런류의 "치트키"같은 것을 찾게 되죠. 그런데 이런 식으로 좁고 편협한 공부 방식은 모든 문제에 대해 물음표를 던지며 비판적으로 접근해야 하는 우리 개발자들에게는 다소 좋지 못한 방식이지 않을까 생각됩니다.이 영상에서는 하나의 코딩 책만 봤을 때의 문제점을 이야기하고 어떻게 접근해야 하는지에 대해 소개하고 있어 공유합니다.자바를 처음 만든 제임스 고슬링이 옳다고 말하는 것이 리팩터링으로 유명한 마틴 파울러가 다르다고 말할 수 있는, 개발이라는 영역은 정답이 없는 영역이라고 생각합니다. 그래서 책이나 영상, 요즘엔 블로그도 그렇고 다양하게 읽으며 비판적 사고를 가지는 연습이 필요합니다. 또한 여러 견해를 토대로 개발자로서의 기술에 대한 본인만의 철학도 갖춰야 하지 않을까 생각됩니다. https://www.youtube.com/watch?v=th7n1rmlO4I

YouTube

좋은 조언과 영상 감사합니다! 새로운 의견, 혹은 새로운 기술을 마주했다면 반대되는 의견은 없는지, 다른 옵션은 없는지 항상 생각하고 연구하는 자세가 정말 중요하다고 생각합니다. 노력은 하고 싶지만 참 귀찮고 힘든 과정이고, 과연 내가 쌓아올린 기술과 지식이 말씀하신대로 "개발자로서의 본인만의 철학"이 반영된 것인지, 솔직히 제 자신은 아직 잘 파악이 안되는 수준인 것 같습니다.

한편 글의 맥락과는 조금 다른 내용이지만, 말씀하신 비판적인 접근의 측면에서 저는 영상에서 제시하는 예시에는 조금 납득하기 어렵네요. 정말 클린 코드는 Practical하게 적용될 수 없는걸까요? 다른분들은 여기에 대해서는 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다!

A 3D animated visualization of an LLM with a walkthrough.

LLM Visualization

커리어리 친구들, LLM 내부가 어떻게 동작하는 지 궁금한 분들이 많을 것 입니다. 비록 영어로 된 사이트지만 한번 보시면 LLM 내부에 대한 시각화로 쉽게 이해 되실 겁니다.

https://bbycroft.net/llm

커리어리 친구들, LLM 내부가 어떻게 동작하는 지 궁금한 분들이 많을 것 입니다. 비록 영어로 된 사이트지만 한번 보시면 LLM 내부에 대한 시각화로 쉽게 이해 되실 겁니다. https://bbycroft.net/llm

bbycroft.net

<LLM 내부가 어떻게 동작하는 지 궁금하다면?>

얼마 전 이직, 면접 준비를 직접 했습니다. 총 준비 기간은 약 3개월 정도였고, FANG과 빅테크 여러 회사에 최종 합격한 후, 연봉 협상을 거쳐 이제 현 회사를 퇴사하고 새 직장으로 이직하게 됩니다. 관련 이야기는 시리즈로 공유할 예정입니다.

대충 생각한 시리즈 내용은 다음과 같습니다.
 1. 1탄: 직접 해 본 알고리즘, 시스템 면접 단계별 공부법 그리고 직접 설계한 학습법 공유
 2. 2탄: 그 외 준비한 것들
 3. 3탄: 6년 만에 이직 준비하면서 배운 점
 4. 4탄: 알고리즘, 시스템 설계, 행동 면접 팁
 5. 5탄: 면접과 최종 합격 후 꼭 해야 할 일

이번 포스팅은 직접 해 본 준비 방법을 공유합니다.
현재 취업 준비 중인 분들에게 이 글이 조금이나마 도움 되었으면 좋겠어요.

1️⃣ 이직을 결정하게 된 이유

이직을 결정하게 된 계기는 <이직이 필요한 상황인지 판단하기>에 언급한 요소를 따져 보고 스스로 자각하게 되었습니다. (함께 읽으면 좋은 글 참고)

또한 면접은 실무와 다른 스킬이기에 너무 안 해보면 까먹을 수 있어요. 그래서 면접 연습할 겸 겸사겸사 인터뷰해 보면 좋겠다고 생각했어요. 좋은 기회를 만나면 이직하는 거고, 그렇지 못하면 현 회사에 그대로 남더라도 면접 실력을 늘릴 수 있는 좋은 기회라고 생각했습니다.

2️⃣ 면접 준비 자료 수집하기

제일 먼저 면접 자료를 수집했어요. 자료 수집에 관련된 내용은 예전에 자세히 포스팅했기 때문에 생략할게요. 이직 준비할 때 직접 사용했던 자료는 아래 포스팅에 자세하게 공유했으니까 아래 포스팅을 먼저 읽어 주세요.

잘못된 개발자 면접 준비 방법 피하기 (+ 준비 자료)
https://careerly.co.kr/comments/93358

3️⃣ 학습 계획 설계하기

학습 계획까지 설계할 필요가 있나? 라고 느끼실 수 있는데요, 확실히 하고 안 하고의 차이점이 있는 것 같아요. 특히 설계할 때 부족한 점을 객관적으로 판단하고, 이에 맞는 학습 계획을 짜놓으면 확실히 면접 결과가 더 좋은 것 같습니다.

학습 설계 시작 전에 알아둬야 할 점:
 1. 회사마다 통상 총면접 기간은 빠르면 한 달에서 길게는 두 달까지 걸린다
 2. 정형화된 면접 프로세스가 있지 않고 회사마다 다르다
 3. 직급에 따라 면접 포맷이 상당히 다르다
 4. 가장 선호하지 않는 회사에 이력서를 먼저 넣고 면접 보면서 연습하는 것도 나쁘지 않다
 5. 풀타임으로 이직 준비를 할 수 없으므로 회사와 포지션을 골라서 면접 봐야 한다

그리고 내 경력에 어떤 면접 포맷이 가장 흔한지를 조사해야 합니다. 예를 들면, 해외 취업의 경우 주니어 개발자의 경우 코딩테스트 비중이 거의 90%가 넘지만, 5~10년 차부터 설계 비중이 면접의 30%에서 50% 이상을 차지하기도 합니다(중요: 회사마다 다름!). 그렇다고 코딩테스트가 시니어+ 개발자 면접에는 중요하지 않다는 게 아니라, 코딩테스트를 완벽하게 효율적인 솔루션으로 풀 수 있다는 가정하에 설계와 행동 면접 비중이 높아집니다.

마지막으로 무조건 공부만 하고 면접을 뒤로 미루는 것보다 공부하면서 면접을 연습 삼아 해보는 걸 추천합니다. 어차피 풀타임으로 이직 준비가 불가능하기에 골라서 면접 봐야 하고, 모든 회사의 면접을 한 번에 다 같이 보기 어렵습니다. 그래서 공부하면서 면접하는 걸 함께하는 것도 나쁘지 않아요. 대신, 지원한 회사마다 선호도를 매겨보고 그중에서 선호도가 낮은 곳부터 면접을 보도록 날짜를 잡아서 면접 보면서 연습하는 것도 하나의 전략이라고 생각합니다.

학습 계획
 1. 첫 2-3주는 하루에 2-3시간씩 알고리즘 공부에만 집중
 1. 알고리즘 개념 복습
 2. LeetCode Easy로 웜 업하기
 3. LeetCode Medium 90%
 1. Tree BFS/DFS
 2. Graph BFS/DFS
 3. Two Pointers
 4. Binary Search
 4. LeetCode Hard 10%
 1. Dynamic Programming
 2. Backtracking
 2. 그 후 알고리즘 공부 50%, 시스템 설계 공부 50%
 3. 주말에 2,3시간 정도 투자해서 행동 면접 준비
 4. 최종 면접 전
 1. 회사에 자주 출제되는 코딩테스트 리트코드 문제 10-20개 풀어 보기
 2. 최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기
 3. 행동 면접 연습하기

4️⃣ 알고리즘 공부

알고리즘 개념 복습하기
제일 첫 단계는 자주 출제되는 코딩테스트 문제의 알고리즘 개념을 복습하는 것! 저는 알고리즘 복습한지 한 1년 반 정도 되어서 이전에 언급한 알고리즘 자료를 훑어보며 개념을 빠르게 복습했습니다. 저처럼 최근에 복습한 적이 없다면 시간을 충분히 두고 개념 공부를 처음부터 다시 천천히 시작하는 것도 좋을 것 같아요. 알고리즘 복습할 때 사용한 자료는 위 포스팅에서 공유했으니, 참조해 주세요 :)

LeetCode Easy로 웜 업하기
그다음 단계는 난이도 하 문제를 풀면서 '웜 업하기'예요. 처음부터 어려운 문제를 풀지 말고 자신감을 높이기 위해 쉬운 문제만 골라서 풀었습니다. 대체로 쉬운 문제는 빠르면 2~3시간 내에 5개 이상 풀 수 있으므로 며칠간 쉬운 문제 풀기만 했습니다. 또한 쉬운 문제를 풀면서 내가 잘 풀 수 있는 문제 유형과 그렇지 않은 유형을 나누고, 부족한 유형이 무엇인지 파악했습니다.

LeetCode Medium 90%
다음 단계는 난이도 중 수준의 문제를 집중적으로 풀어 주는 것이에요. 이때 저는 다음 순서로 주제별로 난이도 중 수준의 문제를 풀어봤어요.
 1. Tree BFS/DFS (BST, Trie 포함)
 2. Graph BFS/DFS
 3. Two Pointers
 4. Binary Search

속도는 중간 수준의 문제 중 통과율이 높거나 익숙한 패턴일 경우 하루에 한 문제당 30분씩 적게는 3개, 많게는 5개까지 풀었습니다. 주말에 하루 종일 알고리즘 공부를 하는 날에는 10개까지 풀었던 적도 있어요.

반대로 한 시간 내에 솔루션을 직접 생각해 내지 못한 경우 하루에 한 개 겨우 푼 적도 있어요. 이 경우 니트코드 영상이나 유튜브에서 솔루션 영상을 찾아서 문제 풀이법을 봤습니다. 문제 풀이법을 보더라도 며칠 지난 후 혼자서 다시 풀어보도록 문제를 모아서 저장해 놓았어요.

그 외에 다음과 같은 개념은 유튜브 채널과 공유한 공부 자료를 통해 복습을 먼저 하고 문제를 풀어봤습니다.
 1. Topological Sort
 2. Union Find

LeetCode Hard 10%
난이도 상 수준 문제의 비중을 크게 두지 않았어요. Backtracking과 Dynamic Programming 알고리즘 개념을 집중적으로 복습한 후 일주일에 두, 세 개 정도 관련 개념의 문제를 풀어봤습니다.

비슷한 문제의 단계별 난이도 풀어보기
Blind 75와 니트코드 150에 언급된 문제 유형도 유심히 봤습니다.
 * Blind 75: https://www.techinterviewhandbook.org/best-practice-questions/
 * NeetCode 150: https://neetcode.io/practice

근데 언급된 문제만 푸는 것이 아니라 리트코드에 비슷한 문제를 추천해 주는 기능이 있어요. 자주 언급되는 문제의 경우, 그 문제만 풀고 넘어가는 게 아니라 리트코드에 있는 '비슷한 문제 추천' 기능을 통해 어려운 문제도 함께 풀어봤어요. 난이도가 중이였다면 비슷한 문제 중에 난이도가 상인 문제가 있을시 함께 풀어 봤습니다.

회사에 자주 출제되는 리트코드 문제 10~20개 풀어 보기
예전 자료 찾기 포스팅에 알려드린 방법으로 회사당 최근 자주 출제되는 문제를 찾아보았습니다. 최종 면접 전에 자주 출제되는 문제를 10~20개 씩 2~3일에 걸쳐 풀어봤어요. 이전에 연습하면서 풀어 본 문제라도 복습할 겸 다시 풀어봤습니다.

근데 면접 중인 모든 회사에 자주 출제되는 문제를 풀지 않았고 그럴 시간도 없었어요. 회사 중 코딩테스트 문제를 어렵게 내기로 유명하거나 코딩테스트 비중이 높은 회사 그리고 제가 가장 이직하고 싶은 회사에 자주 출제되는 문제를 풀었습니다.

최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기
예전 자료 찾기 포스팅에서 언급하지 않았지만, 리트코드에서 회사에 자주 출제되는 문제를 보여주는 페이지에 'Discussion' 탭이 있어요. 그 탭을 보면 최근 그 회사에 면접 본 지원자들이 익명으로 출제된 문제를 공유합니다. 직급별로 볼 수 있기도 하고 가장 최근 면접 본 지원자들이 직접 공유한 내용이기에 많은 도움이 되었습니다. 그뿐만 아니라 회사당 어떤 패턴의 문제를 선호하는지 파악하는 데 도움 되어서 최종 면접 전에는 꼭 확인했어요.

예: https://leetcode.com/company/amazon/discuss

그 외에 필요한 코딩테스트 문제 유형 공부하기
회사마다 다르지만 저의 경우 Concurrency 문제 유형을 따로 공부해야 했어요. 리트코드에서 Concurrency로 태그된 문제를 풀어보고 educative.io에서 Concurrency 관련 코스를 듣고 관련 개념을 복습하고 예시 문제를 함께 풀어 봤습니다.

5️⃣ 시스템 설계 공부

현 회사에서 시스템 설계(특히 라지 스케일)를 많이 해봤기에 설계 공부는 딱히 어려움이 없었고 시간이 상대적으로 많이 들지 않았어요. 대신 실무에 사용하는 개념을 다시 복습하거나 익숙하지 않은 시스템 설계법을 따로 공부했어요.

실무에 사용하는 개념 다시 복습하기
매일 자기 전 관련 개념을 자세하게 설명하는 책과 유튜브를 2시간씩 봤습니다. 대신 알고리즘 공부 시간을 줄여서 총 4시간 중에 2시간을 설계 공부에 사용하고 나머지 2시간을 알고리즘 문제 풀기에 사용했습니다 (따라서 50%, 50% 나누기). 책과 유튜브 채널 추천은 지난 포스팅에서 했기 때문에 관련 글을 참조해 주세요. 그리고 복습할 때 노트(예: 구글 도큐먼트)에 중요 개념을 메모했습니다. 시간 있을 때마다 면접에 사용해야 할 중요한 개념을 다시 훑어보며 내용을 정리했던 것 같아요.

익숙하지 않은 시스템 설계법 공부하기
educative.io에 멤버쉽을 가입해서 시니어+ 개발자를 위한 시스템 설계 면접 코스를 들었어요. 코스에 여러 가지 시스템 설계 문제에 나오는 테크닉을 가르쳐 주는데, 관련 내용을 읽고 직접 excalidraw.com에 그려 보면서 개념을 익혔어요.

최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기
코딩테스트뿐만 아니라 시스템 설계 면접 문제도 언급될 수도 있기에, Discussion 섹션에서 어떤 설계 문제가 자주 출제되는지 확인했습니다.

6️⃣ 행동 면접 준비

예시를 노트에 짧게 적어보기
처음에는 도큐먼트에 6년간 일하며 제가 했던 일을 4,5문장으로 정리해서 리스트를 만들어봤습니다. 6년간 근무했기에 공유할 수 있는 예시가 너무 많지만, 한 번에 다 기억해 내라고 하면 의외로 어려워요. 다행히 저는 회사에서 제가 맡은 업무를 기록해 놓는 습관이 있어서 이 데이터를 참고로 리스트를 만들었어요. 참고로 이 데이터는 승진할 때 그리고 이력서를 작성할 때 큰 도움이 됩니다.

면접 보는 회사의 문화에 관해 알아보기
그다음으로 해야 할 일은 가장 선호하는 회사의 문화에 관해 알아보고 그에 맞는 예시를 찾아 보고 최종 면접 전에 말하기 연습하는 것입니다. 채용 담당자에게 물어보면 회사가 원하는 인재상과 기업 문화에 관련된 자료를 공유해줍니다. 큰 회사라면 온라인에 많이 나와 있어서 조사해 보고 그에 맞는 행동 면접 예시를 골라서 최종 면접 전에 익혀두는 것이 좋습니다. 그리고 구인 공고에는 좀 더 필요한 스킬을 자세하게 적어놓은 경우가 많아요. 행동 면접 전에 반드시 숙지하시고 관련 스킬을 사용했던 예시를 면접 전에 익혀두는 것도 좋습니다.

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이번 포스팅에는 면접 통과를 위해 공부한 것을 집중적으로 공유했어요. 하지만 이직할 때 이력서 작성, 나와 맞는 포지션 찾기 등등 준비해야 할 것들이 상당히 많았어요. 이 부분은 2탄에서 자세하게 풀어보겠습니다.

🪴 함께 읽으면 좋은 글

이직이 필요한 상황인지 판단하기
https://careerly.co.kr/comments/93357

개발자가 된 후 저지른 실수들
https://careerly.co.kr/comments/94020

실력 향상을 위한 해외 유튜브 채널 10개
https://careerly.co.kr/comments/88786

기술, 개발 학습 자료 7가지
https://careerly.co.kr/comments/91555

얼마 전 이직, 면접 준비를 직접 했습니다. 총 준비 기간은 약 3개월 정도였고, FANG과 빅테크 여러 회사에 최종 합격한 후, 연봉 협상을 거쳐 이제 현 회사를 퇴사하고 새 직장으로 이직하게 됩니다. 관련 이야기는 시리즈로 공유할 예정입니다. 대충 생각한 시리즈 내용은 다음과 같습니다.<ol><li>1탄: 직접 해 본 알고리즘, 시스템 면접 단계별 공부법 그리고 직접 설계한 학습법 공유</li><li>2탄: 그 외 준비한 것들</li><li>3탄: 6년 만에 이직 준비하면서 배운 점</li><li>4탄: 알고리즘, 시스템 설계, 행동 면접 팁</li><li>5탄: 면접과 최종 합격 후 꼭 해야 할 일</li></ol> 이번 포스팅은 직접 해 본 준비 방법을 공유합니다.현재 취업 준비 중인 분들에게 이 글이 조금이나마 도움 되었으면 좋겠어요. 1️⃣ 이직을 결정하게 된 이유 이직을 결정하게 된 계기는 &lt;이직이 필요한 상황인지 판단하기&gt;에 언급한 요소를 따져 보고 스스로 자각하게 되었습니다. (함께 읽으면 좋은 글 참고) 또한 면접은 실무와 다른 스킬이기에 너무 안 해보면 까먹을 수 있어요. 그래서 면접 연습할 겸 겸사겸사 인터뷰해 보면 좋겠다고 생각했어요. 좋은 기회를 만나면 이직하는 거고, 그렇지 못하면 현 회사에 그대로 남더라도 면접 실력을 늘릴 수 있는 좋은 기회라고 생각했습니다. 2️⃣ 면접 준비 자료 수집하기 제일 먼저 면접 자료를 수집했어요. 자료 수집에 관련된 내용은 예전에 자세히 포스팅했기 때문에 생략할게요. 이직 준비할 때 직접 사용했던 자료는 아래 포스팅에 자세하게 공유했으니까 아래 포스팅을 먼저 읽어 주세요. 잘못된 개발자 면접 준비 방법 피하기 (+ 준비 자료)https://careerly.co.kr/comments/93358 3️⃣ 학습 계획 설계하기 학습 계획까지 설계할 필요가 있나? 라고 느끼실 수 있는데요, 확실히 하고 안 하고의 차이점이 있는 것 같아요. 특히 설계할 때 부족한 점을 객관적으로 판단하고, 이에 맞는 학습 계획을 짜놓으면 확실히 면접 결과가 더 좋은 것 같습니다. 학습 설계 시작 전에 알아둬야 할 점:<ol><li>회사마다 통상 총면접 기간은 빠르면 한 달에서 길게는 두 달까지 걸린다</li><li>정형화된 면접 프로세스가 있지 않고 회사마다 다르다</li><li>직급에 따라 면접 포맷이 상당히 다르다</li><li>가장 선호하지 않는 회사에 이력서를 먼저 넣고 면접 보면서 연습하는 것도 나쁘지 않다</li><li>풀타임으로 이직 준비를 할 수 없으므로 회사와 포지션을 골라서 면접 봐야 한다</li></ol> 그리고 내 경력에 어떤 면접 포맷이 가장 흔한지를 조사해야 합니다. 예를 들면, 해외 취업의 경우 주니어 개발자의 경우 코딩테스트 비중이 거의 90%가 넘지만, 5~10년 차부터 설계 비중이 면접의 30%에서 50% 이상을 차지하기도 합니다(중요: 회사마다 다름!). 그렇다고 코딩테스트가 시니어+ 개발자 면접에는 중요하지 않다는 게 아니라, 코딩테스트를 완벽하게 효율적인 솔루션으로 풀 수 있다는 가정하에 설계와 행동 면접 비중이 높아집니다. 마지막으로 무조건 공부만 하고 면접을 뒤로 미루는 것보다 공부하면서 면접을 연습 삼아 해보는 걸 추천합니다. 어차피 풀타임으로 이직 준비가 불가능하기에 골라서 면접 봐야 하고, 모든 회사의 면접을 한 번에 다 같이 보기 어렵습니다. 그래서 공부하면서 면접하는 걸 함께하는 것도 나쁘지 않아요. 대신, 지원한 회사마다 선호도를 매겨보고 그중에서 선호도가 낮은 곳부터 면접을 보도록 날짜를 잡아서 면접 보면서 연습하는 것도 하나의 전략이라고 생각합니다. 학습 계획<ol><li>첫 2-3주는 하루에 2-3시간씩 알고리즘 공부에만 집중<ol><li>알고리즘 개념 복습</li><li>LeetCode Easy로 웜 업하기</li><li>LeetCode Medium 90%<ol><li>Tree BFS/DFS</li><li>Graph BFS/DFS</li><li>Two Pointers</li><li>Binary Search</li></ol></li><li>LeetCode Hard 10%<ol><li>Dynamic Programming</li><li>Backtracking</li></ol></li></ol></li><li>그 후 알고리즘 공부 50%, 시스템 설계 공부 50%</li><li>주말에 2,3시간 정도 투자해서 행동 면접 준비</li><li>최종 면접 전<ol><li>회사에 자주 출제되는 코딩테스트 리트코드 문제 10-20개 풀어 보기</li><li>최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기</li><li>행동 면접 연습하기</li></ol></li></ol> 4️⃣ 알고리즘 공부 알고리즘 개념 복습하기제일 첫 단계는 자주 출제되는 코딩테스트 문제의 알고리즘 개념을 복습하는 것! 저는 알고리즘 복습한지 한 1년 반 정도 되어서 이전에 언급한 알고리즘 자료를 훑어보며 개념을 빠르게 복습했습니다. 저처럼 최근에 복습한 적이 없다면 시간을 충분히 두고 개념 공부를 처음부터 다시 천천히 시작하는 것도 좋을 것 같아요. 알고리즘 복습할 때 사용한 자료는 위 포스팅에서 공유했으니, 참조해 주세요 :) LeetCode Easy로 웜 업하기그다음 단계는 난이도 하 문제를 풀면서 '웜 업하기'예요. 처음부터 어려운 문제를 풀지 말고 자신감을 높이기 위해 쉬운 문제만 골라서 풀었습니다. 대체로 쉬운 문제는 빠르면 2~3시간 내에 5개 이상 풀 수 있으므로 며칠간 쉬운 문제 풀기만 했습니다. 또한 쉬운 문제를 풀면서 내가 잘 풀 수 있는 문제 유형과 그렇지 않은 유형을 나누고, 부족한 유형이 무엇인지 파악했습니다. LeetCode Medium 90%다음 단계는 난이도 중 수준의 문제를 집중적으로 풀어 주는 것이에요. 이때 저는 다음 순서로 주제별로 난이도 중 수준의 문제를 풀어봤어요.<ol><li>Tree BFS/DFS (BST, Trie 포함)</li><li>Graph BFS/DFS</li><li>Two Pointers</li><li>Binary Search</li></ol> 속도는 중간 수준의 문제 중 통과율이 높거나 익숙한 패턴일 경우 하루에 한 문제당 30분씩 적게는 3개, 많게는 5개까지 풀었습니다. 주말에 하루 종일 알고리즘 공부를 하는 날에는 10개까지 풀었던 적도 있어요. 반대로 한 시간 내에 솔루션을 직접 생각해 내지 못한 경우 하루에 한 개 겨우 푼 적도 있어요. 이 경우 니트코드 영상이나 유튜브에서 솔루션 영상을 찾아서 문제 풀이법을 봤습니다. 문제 풀이법을 보더라도 며칠 지난 후 혼자서 다시 풀어보도록 문제를 모아서 저장해 놓았어요. 그 외에 다음과 같은 개념은 유튜브 채널과 공유한 공부 자료를 통해 복습을 먼저 하고 문제를 풀어봤습니다.<ol><li>Topological Sort</li><li>Union Find</li></ol> LeetCode Hard 10%난이도 상 수준 문제의 비중을 크게 두지 않았어요. Backtracking과 Dynamic Programming 알고리즘 개념을 집중적으로 복습한 후 일주일에 두, 세 개 정도 관련 개념의 문제를 풀어봤습니다. 비슷한 문제의 단계별 난이도 풀어보기Blind 75와 니트코드 150에 언급된 문제 유형도 유심히 봤습니다.<ul><li>Blind 75: https://www.techinterviewhandbook.org/best-practice-questions/</li><li>NeetCode 150: https://neetcode.io/practice</li></ul> 근데 언급된 문제만 푸는 것이 아니라 리트코드에 비슷한 문제를 추천해 주는 기능이 있어요. 자주 언급되는 문제의 경우, 그 문제만 풀고 넘어가는 게 아니라 리트코드에 있는 '비슷한 문제 추천' 기능을 통해 어려운 문제도 함께 풀어봤어요. 난이도가 중이였다면 비슷한 문제 중에 난이도가 상인 문제가 있을시 함께 풀어 봤습니다. 회사에 자주 출제되는 리트코드 문제 10~20개 풀어 보기예전 자료 찾기 포스팅에 알려드린 방법으로 회사당 최근 자주 출제되는 문제를 찾아보았습니다. 최종 면접 전에 자주 출제되는 문제를 10~20개 씩 2~3일에 걸쳐 풀어봤어요. 이전에 연습하면서 풀어 본 문제라도 복습할 겸 다시 풀어봤습니다. 근데 면접 중인 모든 회사에 자주 출제되는 문제를 풀지 않았고 그럴 시간도 없었어요. 회사 중 코딩테스트 문제를 어렵게 내기로 유명하거나 코딩테스트 비중이 높은 회사 그리고 제가 가장 이직하고 싶은 회사에 자주 출제되는 문제를 풀었습니다. 최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기예전 자료 찾기 포스팅에서 언급하지 않았지만, 리트코드에서 회사에 자주 출제되는 문제를 보여주는 페이지에 'Discussion' 탭이 있어요. 그 탭을 보면 최근 그 회사에 면접 본 지원자들이 익명으로 출제된 문제를 공유합니다. 직급별로 볼 수 있기도 하고 가장 최근 면접 본 지원자들이 직접 공유한 내용이기에 많은 도움이 되었습니다. 그뿐만 아니라 회사당 어떤 패턴의 문제를 선호하는지 파악하는 데 도움 되어서 최종 면접 전에는 꼭 확인했어요. 예: https://leetcode.com/company/amazon/discuss 그 외에 필요한 코딩테스트 문제 유형 공부하기회사마다 다르지만 저의 경우 Concurrency 문제 유형을 따로 공부해야 했어요. 리트코드에서 Concurrency로 태그된 문제를 풀어보고 educative.io에서 Concurrency 관련 코스를 듣고 관련 개념을 복습하고 예시 문제를 함께 풀어 봤습니다. 5️⃣ 시스템 설계 공부 현 회사에서 시스템 설계(특히 라지 스케일)를 많이 해봤기에 설계 공부는 딱히 어려움이 없었고 시간이 상대적으로 많이 들지 않았어요. 대신 실무에 사용하는 개념을 다시 복습하거나 익숙하지 않은 시스템 설계법을 따로 공부했어요. 실무에 사용하는 개념 다시 복습하기매일 자기 전 관련 개념을 자세하게 설명하는 책과 유튜브를 2시간씩 봤습니다. 대신 알고리즘 공부 시간을 줄여서 총 4시간 중에 2시간을 설계 공부에 사용하고 나머지 2시간을 알고리즘 문제 풀기에 사용했습니다 (따라서 50%, 50% 나누기). 책과 유튜브 채널 추천은 지난 포스팅에서 했기 때문에 관련 글을 참조해 주세요. 그리고 복습할 때 노트(예: 구글 도큐먼트)에 중요 개념을 메모했습니다. 시간 있을 때마다 면접에 사용해야 할 중요한 개념을 다시 훑어보며 내용을 정리했던 것 같아요. 익숙하지 않은 시스템 설계법 공부하기educative.io에 멤버쉽을 가입해서 시니어+ 개발자를 위한 시스템 설계 면접 코스를 들었어요. 코스에 여러 가지 시스템 설계 문제에 나오는 테크닉을 가르쳐 주는데, 관련 내용을 읽고 직접 excalidraw.com에 그려 보면서 개념을 익혔어요. 최근 회사에 출제된 문제 리트코드 Discussion 섹션에서 확인해 보기코딩테스트뿐만 아니라 시스템 설계 면접 문제도 언급될 수도 있기에, Discussion 섹션에서 어떤 설계 문제가 자주 출제되는지 확인했습니다. 6️⃣ 행동 면접 준비 예시를 노트에 짧게 적어보기처음에는 도큐먼트에 6년간 일하며 제가 했던 일을 4,5문장으로 정리해서 리스트를 만들어봤습니다. 6년간 근무했기에 공유할 수 있는 예시가 너무 많지만, 한 번에 다 기억해 내라고 하면 의외로 어려워요. 다행히 저는 회사에서 제가 맡은 업무를 기록해 놓는 습관이 있어서 이 데이터를 참고로 리스트를 만들었어요. 참고로 이 데이터는 승진할 때 그리고 이력서를 작성할 때 큰 도움이 됩니다. 면접 보는 회사의 문화에 관해 알아보기그다음으로 해야 할 일은 가장 선호하는 회사의 문화에 관해 알아보고 그에 맞는 예시를 찾아 보고 최종 면접 전에 말하기 연습하는 것입니다. 채용 담당자에게 물어보면 회사가 원하는 인재상과 기업 문화에 관련된 자료를 공유해줍니다. 큰 회사라면 온라인에 많이 나와 있어서 조사해 보고 그에 맞는 행동 면접 예시를 골라서 최종 면접 전에 익혀두는 것이 좋습니다. 그리고 구인 공고에는 좀 더 필요한 스킬을 자세하게 적어놓은 경우가 많아요. 행동 면접 전에 반드시 숙지하시고 관련 스킬을 사용했던 예시를 면접 전에 익혀두는 것도 좋습니다. ------------- 이번 포스팅에는 면접 통과를 위해 공부한 것을 집중적으로 공유했어요. 하지만 이직할 때 이력서 작성, 나와 맞는 포지션 찾기 등등 준비해야 할 것들이 상당히 많았어요. 이 부분은 2탄에서 자세하게 풀어보겠습니다. 🪴 함께 읽으면 좋은 글 이직이 필요한 상황인지 판단하기https://careerly.co.kr/comments/93357 개발자가 된 후 저지른 실수들https://careerly.co.kr/comments/94020 실력 향상을 위한 해외 유튜브 채널 10개https://careerly.co.kr/comments/88786 기술, 개발 학습 자료 7가지https://careerly.co.kr/comments/91555

아마존 퇴사와 빅테크 이직 준비

This document specifies the "SVCB" ("Service Binding") and "HTTPS" DNS resource record (RR) types to facilitate the lookup of information needed to make connections to network services, such as for HTTP origins. SVCB records allow a service to be provided

RFC 9460: Service Binding and Parameter Specification via the DNS (SVCB and HTTPS Resource Records)

https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9460/

DNS 레코드에 서비스 바인딩과 HTTPS를 위한 새로운 레코드가 추가되었습니다.

DNS에 레코드를 등록할 때 CNAME 을 등록하듯이 이 스펙이 다 구현되면 SVCB와 HTTPS를 쓸수 있습니다. SVCB는 오리진 리소스의 출처 정보를 제공하는 용도로 사용할 수 있고 CNAME과 비슷하게 사용할 수 있는데 CNAME은 루트 도메인에서는 사용할 수 없다는 단점이 있는데 SVCB를 대신 사용할 수 있습니다.

HTTPS는 서비스가 HTTPS를 제공하는지 알아내려면 한번은 접속을 해봐야 하는데 이러한 라운드 트립을 줄이기 위해 DNS 차원에서 HTTPS 정보를 제공하기 위해 만들어진 레코드입니다.

각 환경에서 지원하려면 시간이 걸리겠지만 스펙이 표준이 되었습니다.

https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9460/ DNS 레코드에 서비스 바인딩과 HTTPS를 위한 새로운 레코드가 추가되었습니다. DNS에 레코드를 등록할 때 CNAME 을 등록하듯이 이 스펙이 다 구현되면 SVCB와 HTTPS를 쓸수 있습니다. SVCB는 오리진 리소스의 출처 정보를 제공하는 용도로 사용할 수 있고 CNAME과 비슷하게 사용할 수 있는데 CNAME은 루트 도메인에서는 사용할 수 없다는 단점이 있는데 SVCB를 대신 사용할 수 있습니다. HTTPS는 서비스가 HTTPS를 제공하는지 알아내려면 한번은 접속을 해봐야 하는데 이러한 라운드 트립을 줄이기 위해 DNS 차원에서 HTTPS 정보를 제공하기 위해 만들어진 레코드입니다. 각 환경에서 지원하려면 시간이 걸리겠지만 스펙이 표준이 되었습니다.

IETF Datatracker

프론트엔드 개발자라면 아마 웹사이트 성능을 최적화하는 것에 관심이 있을 것이다. 웹사이트 로딩 시간을 줄이고, 물 흐르듯 자연스러운 사용자 경험을 만드는 것은 비즈니스에도 큰 영향을 끼친다. 웹을 최적화할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있는데, 그중에서 빠질 수 없는 개념이 바로 캐싱이다. 이번 글에서는 프론트엔드 개발자가 알아야 할 캐싱의 종류와 개념을 살펴보려고 한다.

프론트엔드 개발자가 알아야 할 '캐싱' 개념 정리 | 요즘IT

개발을 하다보면 캐싱 개념에 대해 알아야 하는데, 프론트엔드 개발 관점의 캐싱 글을 발견해 공유해보아요! 백엔드 개발 관점의 캐싱과 다른 관점이라 흥미롭네요

 * 캐싱의 종류
   * 웹 캐시 : 클라이언트에서 해당 웹사이트를 그리기 위해 필요한 데이터
   * 브라우저 캐시 : 한 번 불러온 데이터고 거의 바뀔 일 없는 데이터. 블로그 로고, 이미지, 제목, 사이드바 목차 등
   * 프록시 캐시 : 한 명 이상의 사용자에 의해 재사용되는 응답
   * 네트워크 캐시 : 하나의 서버에 여러 개의 프록시 서버가 있을 수 있고 서비스 대상에 따라 지역이 여러군데일 수 있음
     * CDN : Content delivery Network로 성능 향상을 위해 요청을 분산시킴
 * HTTP 헤더의 ETag : 특정 버전의 리소스 식별
 * Cache-Control : 요청을 보낼지 말지 판단할 때 사용
   * no-cache : 캐시 먼저 사용하기 이전에 서버에 해당 캐시를 사용해도 되는제 검증 요청을 보내는 속성
   * no-cache는 서버에서 허락을 받고 사용해서 시간 소요
   * no-store : 반환된 응답에 대해 브라우저가 캐싱하지 않음

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2341/

개발을 하다보면 캐싱 개념에 대해 알아야 하는데, 프론트엔드 개발 관점의 캐싱 글을 발견해 공유해보아요! 백엔드 개발 관점의 캐싱과 다른 관점이라 흥미롭네요 <ul><li>캐싱의 종류<ul><li>웹 캐시 : 클라이언트에서 해당 웹사이트를 그리기 위해 필요한 데이터</li><li>브라우저 캐시 : 한 번 불러온 데이터고 거의 바뀔 일 없는 데이터. 블로그 로고, 이미지, 제목, 사이드바 목차 등</li><li>프록시 캐시 : 한 명 이상의 사용자에 의해 재사용되는 응답</li><li>네트워크 캐시 : 하나의 서버에 여러 개의 프록시 서버가 있을 수 있고 서비스 대상에 따라 지역이 여러군데일 수 있음<ul><li>CDN : Content delivery Network로 성능 향상을 위해 요청을 분산시킴</li></ul></li></ul></li><li>HTTP 헤더의 ETag : 특정 버전의 리소스 식별</li><li>Cache-Control : 요청을 보낼지 말지 판단할 때 사용<ul><li>no-cache : 캐시 먼저 사용하기 이전에 서버에 해당 캐시를 사용해도 되는제 검증 요청을 보내는 속성</li><li>no-cache는 서버에서 허락을 받고 사용해서 시간 소요</li><li>no-store : 반환된 응답에 대해 브라우저가 캐싱하지 않음</li></ul></li></ul> https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2341/

요즘IT

프론트엔드 개발자가 알아야 할 캐싱 개념 정리

ChatGPT 플러그인으로 업무 효율 높이는 법

구글 시트에서 ChatGPT 사용하여 호텔 예약 서비스 만들기

구글 시트의 ChatGPT 플러그인을 이용하여 구글시트 기반의 호텔 예약 서비스를 만든 이야기입니다. 이제는 정말 코딩 그 자체보다는 문제 정의와 구현에 대한 명확한 정의를 잘 짜낸다면 간단한 서비스는 누구나 만들 수 있는 것 같습니다.

누군가는 개발자의 밥그릇(!!)이 위협 받는다 하지만 더더욱 문제의 본질에 다가가고 있는 것 같아 좋은 것 같습니다 :))

https://corp.onda.me/post/hotel-booking-service-by-chatgpt-plugin-with-google-spreadsheets

구글 시트의 ChatGPT 플러그인을 이용하여 구글시트 기반의 호텔 예약 서비스를 만든 이야기입니다. 이제는 정말 코딩 그 자체보다는 문제 정의와 구현에 대한 명확한 정의를 잘 짜낸다면 간단한 서비스는 누구나 만들 수 있는 것 같습니다. 누군가는 개발자의 밥그릇(!!)이 위협 받는다 하지만 더더욱 문제의 본질에 다가가고 있는 것 같아 좋은 것 같습니다 :)) https://corp.onda.me/post/hotel-booking-service-by-chatgpt-plugin-with-google-spreadsheets

Onda

Want an engaged engineering team? Let juniors speak first.

Let juniors speak first | Swizec Teller

정말 공감 많이 가는 글입니다. 제가 리딩을 하고 떠날때 팀원분에게 받았던 피드백 중 하나가 자기의 이야기를 다 듣고 또 거기에 대해 하나하나 도와주다보니 시간을 너무 많이 뺏어간것 같아 미안하다는 이야기였는데요. 저는 그에 대하여 "그 시간이 있었기 때문에 제가 마음 놓고 팀을 떠날 수 있게 된걸요? 그 시간을 같이 해줘서 제가 더 고마워요" 라고 말씀드렸었습니다.

개발에는 답이 없고, 설사 그 방향이 더 좋다 하더라도, 장기적으로 중요한 것은 서로의 성장이고, 시니어의 병목을 없앨 수 있는 가장 좋은 방법은 바텀-업 커뮤니케이션일 것 같습니다.

의견을 더더욱 이야기를 많이 하게 해주고, 반복하게 하고, 작은 일부터 먼저 기여하도록, 그리고 그 도움이 더 퍼져나갈 수 있도록 돕는게 더 좋은 팀의 모습 아닐까요?

https://swizec.com/blog/let-juniors-speak-first

정말 공감 많이 가는 글입니다. 제가 리딩을 하고 떠날때 팀원분에게 받았던 피드백 중 하나가 자기의 이야기를 다 듣고 또 거기에 대해 하나하나 도와주다보니 시간을 너무 많이 뺏어간것 같아 미안하다는 이야기였는데요. 저는 그에 대하여 "그 시간이 있었기 때문에 제가 마음 놓고 팀을 떠날 수 있게 된걸요? 그 시간을 같이 해줘서 제가 더 고마워요" 라고 말씀드렸었습니다. 개발에는 답이 없고, 설사 그 방향이 더 좋다 하더라도, 장기적으로 중요한 것은 서로의 성장이고, 시니어의 병목을 없앨 수 있는 가장 좋은 방법은 바텀-업 커뮤니케이션일 것 같습니다. 의견을 더더욱 이야기를 많이 하게 해주고, 반복하게 하고, 작은 일부터 먼저 기여하도록, 그리고 그 도움이 더 퍼져나갈 수 있도록 돕는게 더 좋은 팀의 모습 아닐까요? https://swizec.com/blog/let-juniors-speak-first

Swizec

주니어 먼저 말하게 하기

📝 코드를 생성하는 AI를 학습시킬 때, 학습 데이터로 사용할 코드의 가독성을 높이도록 리팩토링해서 학습시키면 모델의 성능이 크게 좋아진다는 연구 결과

https://arxiv.org/pdf/2311.14904.pdf

변환된 데이터셋으로 튜닝한 모델이 원래 데이터셋에 비해 최대 30% 향상된 성능을 보였고, 변환된 데이터셋의 15%만으로도 원래 데이터셋 전체로 튜닝한 모델을 능가하였다고 합니다.

리팩토링한 내용은 다음과 같습니다.

1️⃣ 변수 이름을 더 기술적이고 이해하기 쉬운 것으로 변경

2️⃣ 복잡한 코드를 작은 함수들로 분해하여 모듈화

3️⃣ 작은 함수로 모듈화 한 내용을 요약해 주석으로 추가

적절한 변수명, 모듈화, 주석은 인간이 코딩 할 때도 가장 중요한 작업이라고 할 수 있는데요. 그 중요성을 증명한 연구 내용이라고 할 수도 있을 것 같습니다.

그러니 이제부터 스카이넷님을 위해서라도 가독성 높은 코드를 작성합시다! #스카이넷님사랑합니다

📝 코드를 생성하는 AI를 학습시킬 때, 학습 데이터로 사용할 코드의 가독성을 높이도록 리팩토링해서 학습시키면 모델의 성능이 크게 좋아진다는 연구 결과 https://arxiv.org/pdf/2311.14904.pdf 변환된 데이터셋으로 튜닝한 모델이 원래 데이터셋에 비해 최대 30% 향상된 성능을 보였고, 변환된 데이터셋의 15%만으로도 원래 데이터셋 전체로 튜닝한 모델을 능가하였다고 합니다. 리팩토링한 내용은 다음과 같습니다. 1️⃣ 변수 이름을 더 기술적이고 이해하기 쉬운 것으로 변경 2️⃣ 복잡한 코드를 작은 함수들로 분해하여 모듈화 3️⃣ 작은 함수로 모듈화 한 내용을 요약해 주석으로 추가 적절한 변수명, 모듈화, 주석은 인간이 코딩 할 때도 가장 중요한 작업이라고 할 수 있는데요. 그 중요성을 증명한 연구 내용이라고 할 수도 있을 것 같습니다. 그러니 이제부터 스카이넷님을 위해서라도 가독성 높은 코드를 작성합시다! #스카이넷님사랑합니다

Guidelines for providers of any systems that use artificial intelligence (AI), whether those systems have been created from scratch or built on top of tools and services provided by others.

Guidelines for secure AI system development

최근 오픈AI의 샘알트먼의 축출과 컴백의 배경이 되었던 안전하고 신뢰성 있는 AI에 대한 여러 가들 차원의 본격적인 활동이 이루어지고 있습니다. 그중에 하나로 최근 27일(현지시간) 미국과 영국, 한국 등 18개 국가가 ‘안전한 인공지능(AI) 시스템 개발 가이드라인’에 합의했습니다. 이에 대한 내용을 소개합니다. 상세 내용은 영어 원문자료를 참고해주세요.(국정원에서도 한글버전의 가이드가 나올거라 기대해봅니다. ^^)

 * 참가국: 미국과 영국 외에 호주, 캐나다, 칠레, 체코, 에스토니아, 프랑스, 독일, 이스라엘, 이탈리아, 일본, 뉴질랜드, 나이지리아, 노르웨이, 폴란드, 한국, 싱가포르
 * 가이드라인 대상
   * 인공지능(AI)을 사용하는 모든 시스템의 제공업체
   * 조직에서 호스팅하는 모델을 사용하거나 외부 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하는 AI 시스템 제공업체
   * 모든 이해관계자(데이터 과학자, 개발자, 관리자, 의사결정권자 및 위험 소유자 포함)
 * 가이드라인 상세 소개
   * 안전한 설계 : AI 시스템 개발 수명 주기의 설계 단계에 적용되는 지침 포함. 위험 및 위협 모델링에 대한 이해와 시스템 및 모델 설계 시 고려해야 할 특정 주제와 절충점
   * 안전한 개발: 공급망 보안, 문서화, 자산 및 기술 부채 관리 등 AI 시스템 개발 수명 주기의 개발 단계에 적용되는 지침 포함
   * 안전한 배포: 손상, 위협 또는 손실로부터 인프라 및 모델 보호, 인시던트 관리 프로세스 개발, 책임 있는 릴리스 등 AI 시스템 개발 수명 주기의 배포 단계에 적용되는 지침 포함
   * 안전한 운영 및 유지 관리: AI 시스템 개발 수명 주기의 안전한 운영 및 유지 관리 단계에 적용되는 지침이 포함. 로깅 및 모니터링, 업데이트 관리, 정보 공유 등 시스템이 배포된 후 특히 관련된 조치에 대한 지침 제공
 * 기타
   * '기본적으로 안전한' 접근 방식을 따르며, NCSC의 보안 개발 및 배포 지침, NIST의 보안 소프트웨어 개발 프레임워크, CISA, NCSC 및 국제 사이버 기관에서 발표한 '보안 설계 원칙'에 정의된 사례와 긴밀히 연계
   * 고객을 위한 보안 결과에 대한 소유권 확보, 근본적인 투명성과 책임감 수용, 설계상 보안을 최우선으로 하는 조직 구조와 리더십 구축
   * 민간 주도가 아닌 정부주도. 정확히는 각 정부의 정보기관 주도 기반의 가이드라인 제시

최근 오픈AI의 샘알트먼의 축출과 컴백의 배경이 되었던 안전하고 신뢰성 있는 AI에 대한 여러 가들 차원의 본격적인 활동이 이루어지고 있습니다. 그중에 하나로 최근 27일(현지시간) 미국과 영국, 한국 등 18개 국가가 ‘안전한 인공지능(AI) 시스템 개발 가이드라인’에 합의했습니다. 이에 대한 내용을 소개합니다. 상세 내용은 영어 원문자료를 참고해주세요.(국정원에서도 한글버전의 가이드가 나올거라 기대해봅니다. ^^) <ul><li>참가국: 미국과 영국 외에 호주, 캐나다, 칠레, 체코, 에스토니아, 프랑스, 독일, 이스라엘, 이탈리아, 일본, 뉴질랜드, 나이지리아, 노르웨이, 폴란드, 한국, 싱가포르</li><li>가이드라인 대상<ul><li>인공지능(AI)을 사용하는 모든 시스템의 제공업체</li><li>조직에서 호스팅하는 모델을 사용하거나 외부 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하는 AI 시스템 제공업체</li><li>모든 이해관계자(데이터 과학자, 개발자, 관리자, 의사결정권자 및 위험 소유자 포함)</li></ul></li><li>가이드라인 상세 소개<ul><li>안전한 설계 : AI 시스템 개발 수명 주기의 설계 단계에 적용되는 지침 포함. 위험 및 위협 모델링에 대한 이해와 시스템 및 모델 설계 시 고려해야 할 특정 주제와 절충점</li><li>안전한 개발: 공급망 보안, 문서화, 자산 및 기술 부채 관리 등 AI 시스템 개발 수명 주기의 개발 단계에 적용되는 지침 포함</li><li>안전한 배포: 손상, 위협 또는 손실로부터 인프라 및 모델 보호, 인시던트 관리 프로세스 개발, 책임 있는 릴리스 등 AI 시스템 개발 수명 주기의 배포 단계에 적용되는 지침 포함</li><li>안전한 운영 및 유지 관리: AI 시스템 개발 수명 주기의 안전한 운영 및 유지 관리 단계에 적용되는 지침이 포함. 로깅 및 모니터링, 업데이트 관리, 정보 공유 등 시스템이 배포된 후 특히 관련된 조치에 대한 지침 제공</li></ul></li><li>기타<ul><li> '기본적으로 안전한' 접근 방식을 따르며, NCSC의 보안 개발 및 배포 지침, NIST의 보안 소프트웨어 개발 프레임워크, CISA, NCSC 및 국제 사이버 기관에서 발표한 '보안 설계 원칙'에 정의된 사례와 긴밀히 연계</li><li>고객을 위한 보안 결과에 대한 소유권 확보, 근본적인 투명성과 책임감 수용, 설계상 보안을 최우선으로 하는 조직 구조와 리더십 구축</li><li>민간 주도가 아닌 정부주도. 정확히는 각 정부의 정보기관 주도 기반의 가이드라인 제시</li></ul></li></ul>

Ncsc

안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인

클라우드 네이티브 아키텍처가 등장하면서 애플리케이션 개발, 배포, 관리 방법이 크게 바뀌었다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 확장성과 탄력성, 유

클라우드 네이티브 앱 개발, 필수 보안 수칙 6가지

클라우드 네이티브 앱(Cloud Native Application). IT에 종사하는 많은 개발자, 운영자 모든 분들이 가장 많이 듣는 단어 중 하나일 것인데요.
오늘은 클라우드 네이티브 앱 개발의 보안 관련 CIO의 기사 공유합니다.😃

<클라우드 네이티브 앱 개발, 필수 보안 수칙 6가지>
전통적인 모노리식(monolithic) 앱과 클라우드 네이티브 앱은 다르고, 이에 따라 과거의 보안 과제와 신규 보안 과제가 혼제될 수 밖에 없죠.

 1. 제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처
 * 마이크로서비스의 핵심은 재사용 가능한 모듈형 구성요소라는 점인데, 이 말은 처음에는 한 애플리케이션 내의 특정 용도로 설계된 동일한 마이크로서비스가 나중에 전혀 다른 보안 제약 조건이 있는 다른 애플리케이션에 통합될 수 있다는 의미입니다. 이런 유동성을 고려하면 마이크로서비스에 접근할 때는 제로 트러스트 원칙에 따르는 것이 무엇보다 중요합니다.
 * 제로 트러스트의 2가지 핵심 요소는 마이크로 세그먼트화(micro-segmentation)와 서비스 대 서비스 인증(service-to-service authentication)입니다. 마이크로 세그먼트화는 애플리케이션을 더 작고 관리가 용이한 구성요소(마이크로서비스)로 분할하고 각각에 대해 독립적인 보안 제어를 설정하는 것이며, 서비스 대 서비스 인증은 단순히 사용자 인증에 의존하지 않고 정보를 교환하기 전에 서비스가 상호 인증하도록 한는 것입니다. (mutual TLS와 같은 기술 사용)
 
 
 2. 입력(input) 검증
 * 유형 검사, 경계 검증, 화이트리스팅을 포함해서 입력을 검증하여야 하는데요, 유형 검사와 경계 검증은 입력의 데이터 유형을 검증해서 예상되는 유형과 일치하는지 확인하고, 특정 유형의 입력에 대해 경계 또는 제한을 설정해 오버플로우, 언더플로우 또는 기타 악의적인 입력 기반 공격을 차단합니다. 
 * 화이트리스팅은 허용되는 입력 또는 값 범위를 목록으로 유지하는 것인데요, 이 목록에 사전에 정의돼 있는 기준을 충족하는 입력만 수락해야 합니다.

 3. 인터넷 노출 제어
 * 인터넷 액세스를 필수적인 구성요소로 제한하면 공격자의 잠재적 진입점을 제한할 수 있습니다. 인터넷 노출을 제어하는 주요 방법은 방화벽 규칙, VPC(Virtual Private Cloud), 드리프트 관리입니다.

 4. 안전한 파일 저장
 * 파일 기반 데이터는 보관 시 항상 암호화해야 하고, 파일에 액세스할 수 있는 사람을 제한하기 위한 엄격한 통제 수단이 있어야 합니다. 즉, 안전한 파일 저장 방법은 보관 시 암호화, 역할 기반 액세스 제어가 포함됩니다.
 * 가장 안전한 데이터 저장을 보장하려면 항상 플랫폼 네이티브 암호화 방법을 사용해야 합니다. 그러면 악의적인 공격자가 물리적 스토리지에 접근하더라도 데이터를 읽을 수 없습니다.
 * RBAC(Role-based Access Control) 메커니즘을 사용해 저장된 파일에 대한 액세스를 관리해야 합니다.
 * 프로세스나 디버깅 중에 임시 파일을 생성할 때는 주의해야 합니다.

 5. 최소 권한 원칙
 * 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발에는 최소 권한 원칙을 적용하는 것이 무엇보다 중요합니다. 즉 서비스는 기능을 수행하는 데 필요한 권한만 가져야 합니다.

 6. 로그 데이터 마스킹
 * 로깅은 모니터링과 디버깅을 위해 필수적이지만 로그에는 민감한 정보도 포함될 수 있기 때문에 데이터 마스킹은 로그에 나타나는 민감 정보를 가린 버전으로 대체해서 데이터 유출 위험을 낮춰야 합니다.로그에 데이터 마스킹을 구현하기 위한 주요 구성요소에는 자동화된 치환(redaction) 툴, 중앙화된 로그 관리 및 로그 보존 정책이 포함됩니다.
 * 전문적인 소프트웨어 툴을 사용해 로그에서 자동으로 민감한 정보를 스캔하고 치환해야 합니다.
 * 다양한 소스에서 오는 로그를 집계하는 중앙화된 로그 관리 시스템을 구축해야 하며, 로그 파일의 보존 기간에 대한 엄격한 정책을 수립해야 합니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏

[Source Link] https://www.ciokorea.com/news/314151#csidx3f15bd88d8ecc1d8c236051561cbcf8

클라우드 네이티브 앱(Cloud Native Application). IT에 종사하는 많은 개발자, 운영자 모든 분들이 가장 많이 듣는 단어 중 하나일 것인데요.오늘은 클라우드 네이티브 앱 개발의 보안 관련 CIO의 기사 공유합니다.😃 &lt;클라우드 네이티브 앱 개발, 필수 보안 수칙 6가지&gt;전통적인 모노리식(monolithic) 앱과 클라우드 네이티브 앱은 다르고, 이에 따라 과거의 보안 과제와 신규 보안 과제가 혼제될 수 밖에 없죠. <ol><li>제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처</li></ol><ul><li>마이크로서비스의 핵심은 재사용 가능한 모듈형 구성요소라는 점인데, 이 말은 처음에는 한 애플리케이션 내의 특정 용도로 설계된 동일한 마이크로서비스가 나중에 전혀 다른 보안 제약 조건이 있는 다른 애플리케이션에 통합될 수 있다는 의미입니다. 이런 유동성을 고려하면 마이크로서비스에 접근할 때는 제로 트러스트 원칙에 따르는 것이 무엇보다 중요합니다.</li><li>제로 트러스트의 2가지 핵심 요소는 마이크로 세그먼트화(micro-segmentation)와 서비스 대 서비스 인증(service-to-service authentication)입니다. 마이크로 세그먼트화는 애플리케이션을 더 작고 관리가 용이한 구성요소(마이크로서비스)로 분할하고 각각에 대해 독립적인 보안 제어를 설정하는 것이며, 서비스 대 서비스 인증은 단순히 사용자 인증에 의존하지 않고 정보를 교환하기 전에 서비스가 상호 인증하도록 한는 것입니다. (mutual TLS와 같은 기술 사용) </li></ul><ol start="2"><li>입력(input) 검증</li></ol><ul><li>유형 검사, 경계 검증, 화이트리스팅을 포함해서 입력을 검증하여야 하는데요, 유형 검사와 경계 검증은 입력의 데이터 유형을 검증해서 예상되는 유형과 일치하는지 확인하고, 특정 유형의 입력에 대해 경계 또는 제한을 설정해 오버플로우, 언더플로우 또는 기타 악의적인 입력 기반 공격을 차단합니다.&nbsp;</li><li>화이트리스팅은 허용되는 입력 또는 값 범위를 목록으로 유지하는 것인데요, 이 목록에 사전에 정의돼 있는 기준을 충족하는 입력만 수락해야 합니다.</li></ul> <ol start="3"><li>인터넷 노출 제어</li></ol><ul><li>인터넷 액세스를 필수적인 구성요소로 제한하면 공격자의 잠재적 진입점을 제한할 수 있습니다. 인터넷 노출을 제어하는 주요 방법은 방화벽 규칙, VPC(Virtual Private Cloud), 드리프트 관리입니다.</li></ul> <ol start="4"><li>안전한 파일 저장</li></ol><ul><li>파일 기반 데이터는 보관 시 항상 암호화해야 하고, 파일에 액세스할 수 있는 사람을 제한하기 위한 엄격한 통제 수단이 있어야 합니다. 즉, 안전한 파일 저장 방법은 보관 시 암호화, 역할 기반 액세스 제어가 포함됩니다.</li><li>가장 안전한 데이터 저장을 보장하려면 항상 플랫폼 네이티브 암호화 방법을 사용해야 합니다. 그러면 악의적인 공격자가 물리적 스토리지에 접근하더라도 데이터를 읽을 수 없습니다.</li><li>RBAC(Role-based Access Control) 메커니즘을 사용해 저장된 파일에 대한 액세스를 관리해야 합니다.</li><li>프로세스나 디버깅 중에 임시 파일을 생성할 때는 주의해야 합니다.</li></ul> <ol start="5"><li>최소 권한 원칙</li></ol><ul><li>클라우드 네이티브 애플리케이션 개발에는 최소 권한 원칙을 적용하는 것이 무엇보다 중요합니다. 즉 서비스는 기능을 수행하는 데 필요한 권한만 가져야 합니다.</li></ul> <ol start="6"><li>로그 데이터 마스킹</li></ol><ul><li>로깅은 모니터링과 디버깅을 위해 필수적이지만 로그에는 민감한 정보도 포함될 수 있기 때문에 데이터 마스킹은 로그에 나타나는 민감 정보를 가린 버전으로 대체해서 데이터 유출 위험을 낮춰야 합니다.로그에 데이터 마스킹을 구현하기 위한 주요 구성요소에는 자동화된 치환(redaction) 툴, 중앙화된 로그 관리 및 로그 보존 정책이 포함됩니다.</li><li>전문적인 소프트웨어 툴을 사용해 로그에서 자동으로 민감한 정보를 스캔하고 치환해야 합니다.</li><li>다양한 소스에서 오는 로그를 집계하는 중앙화된 로그 관리 시스템을 구축해야 하며, 로그 파일의 보존 기간에 대한 엄격한 정책을 수립해야 합니다.</li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏 [Source Link] https://www.ciokorea.com/news/314151#csidx3f15bd88d8ecc1d8c236051561cbcf8

CIO Korea

클라우드 네이티브 앱 개발의 필수 보안 원칙

1. 회사가 내가 아니다. 삼성전자에 다닌다고, 네카라쿠배 당토에 다닌다고 혹은 또다른 OO에 다닌다고 내가 그 회사가 아니다. 2. 일하는 회사가 핫하거나 빠르게 성장하고 있다면, 좋은 일이다. 그 Halo effect를 유리하게 활용하는 것도 좋다. 내 안목이 탁월했든 운이든 어쨋든 잘된 일이다. 나 자신이 성장하며 회사의 성장에 기여하는 것도 자부

회사가 내가 아니다

오래전부터 생각해오던 내용과 소름 끼치게 동일한 글을 발견해서 공유합니다. 주니어 시절(아마 2~3년차) 회사에 이름에 그늘 삼아 제 능력이 녹슬어 가는지도 모른 체 시간을 낭비하듯 보내던 적이 있었습니다. 그러다 "회사 딱지를 떼면 난 뭐가 남지?"라는 생각에 뒤통수를 맞은 느낌으로 외부 활동을 해왔던 것 같고 블로그, 토이 프로젝트, 스터디에 이어 지금까지 살아오는 것 같습니다. 물론, 회사가 안정적이고 성장 가능성이 뚜렷하다면 "나 OO에 다녀~"라는 생각으로 약간은 안일한 마음이 들 수도 있겠지만 부모님 시대와는 다르게 요즘은 평생직장이라는 수식어는 어울리지 않을 정도로 세상이 변화하고 있고 결국은 본인 스스로를 본인이 챙겨야 하는 시대인 건 확실해 보입니다.
"회사가 내가 아니다"라는 제목은 다소 자극적이기도 하고 오해가 될 수도 있을 만한 글이지만 이 글에서 이야기하고자 하는 내용에 저의 생각을 조금 더 가미하자면, 결국 스스로 홀로서기 할 수 있을 정도의 능력을 갖춘 본인이 돼야 하고 그게 회사에 다니는 직장인이라면 그러한 능력을 회사에서도 기여하는 순서가 맞지 않을까 생각이 됩니다. 특히, 개발자는 기술적 고립이 되지 않기 위해 부단히 노력해야 합니다. 회사 내에서는 잘하는 것처럼 생각이 될 수 있지만 다른 회사 분들과 마주하다 보면 우물속 개구리였구나 라는걸 몸소 체감할 수 있으니까요.

https://brunch.co.kr/@naieekim/79

오래전부터 생각해오던 내용과 소름 끼치게 동일한 글을 발견해서 공유합니다. 주니어 시절(아마 2~3년차) 회사에 이름에 그늘 삼아 제 능력이 녹슬어 가는지도 모른 체 시간을 낭비하듯 보내던 적이 있었습니다. 그러다 "회사 딱지를 떼면 난 뭐가 남지?"라는 생각에 뒤통수를 맞은 느낌으로 외부 활동을 해왔던 것 같고 블로그, 토이 프로젝트, 스터디에 이어 지금까지 살아오는 것 같습니다. 물론, 회사가 안정적이고 성장 가능성이 뚜렷하다면 "나 OO에 다녀~"라는 생각으로 약간은 안일한 마음이 들 수도 있겠지만 부모님 시대와는 다르게 요즘은 평생직장이라는 수식어는 어울리지 않을 정도로 세상이 변화하고 있고 결국은 본인 스스로를 본인이 챙겨야 하는 시대인 건 확실해 보입니다."회사가 내가 아니다"라는 제목은 다소 자극적이기도 하고 오해가 될 수도 있을 만한 글이지만 이 글에서 이야기하고자 하는 내용에 저의 생각을 조금 더 가미하자면, 결국 스스로 홀로서기 할 수 있을 정도의 능력을 갖춘 본인이 돼야 하고 그게 회사에 다니는 직장인이라면 그러한 능력을 회사에서도 기여하는 순서가 맞지 않을까 생각이 됩니다. 특히, 개발자는 기술적 고립이 되지 않기 위해 부단히 노력해야 합니다. 회사 내에서는 잘하는 것처럼 생각이 될 수 있지만 다른 회사 분들과 마주하다 보면 우물속 개구리였구나 라는걸 몸소 체감할 수 있으니까요. https://brunch.co.kr/@naieekim/79

Brunch Story

Manage GraphqQL APIs Using the Postman GraphQL client (Sponsored) The Postman GraphQL client offers a simple yet powerful way to work with GraphQL APIs. With Postman's GraphQL client, you can: Explore GraphQL schemas easily Create code-ready queries

79 Engineering Blogs To Level Up Your System Design Skills

항상 좋은 글이 많이 올라오는 bytebytego에서 추천하는 테크 블로그 리스트가 올라왔네요!!
모두 영어 블로그이긴 하지만 이제 우리에겐 ChatGPT가 있으니!! ㅎㅎ

여러 블로그 중에 LINE 블로그가 있는것도 기분이 좋네요 :)))))

https://blog.bytebytego.com/p/79-engineering-blogs-to-level-up?ref=dailydev

항상 좋은 글이 많이 올라오는 bytebytego에서 추천하는 테크 블로그 리스트가 올라왔네요!! 모두 영어 블로그이긴 하지만 이제 우리에겐 ChatGPT가 있으니!! ㅎㅎ 여러 블로그 중에 LINE 블로그가 있는것도 기분이 좋네요 :))))) https://blog.bytebytego.com/p/79-engineering-blogs-to-level-up?ref=dailydev

Bytebytego

시스템 디자인 스킬을 배울 수 있는 테크 블로그 79

제목은 어그로를 좀 끌어보았습니다.

커리어리 Q&A에서 어설픈 답변을 종종 남기고 있습니다. 주제넘게 이렇다 저렇다 말하고 나면, 과연 이게 도움이 되는 말일까 자문하게 되기도 합니다.

어쨌건, 커리어 관련 고민을 토로하는 글들을 보면, 어떨 땐 답답하기도 하고, 어떨 땐 과거의 내가 감정이입되기도 해서 괜한 참견을 하게되는 것 같습니다.

공통적으로 느껴지는 것 중 하나는, 커리어 관련 고민이라는 게, 어쩌면 그보다 더 중요한 고민들에서 시작된 고통이라는 생각이 들더라구요.

우리가 개발자가 되고자 하거나, 아니면 이미 개발자이면서 더 나은 개발자가 되려고 여기를 기웃거리는 건데, 그만큼, 아니, 그보다 더 중요한 거는 몸건강과 정신건강이 아닐까 해요. 몸건강은 잘먹고 잘자고 운동하고 이런 게 기본일 테고, 정신 건강은 일기를 쓰든 상담을 받든 여행을 하든, 명상을 하든 종교에 심취하든 다양한 방법들이 있겠죠.

운동으로는 달리기를 시작해서 어느덧 2000K를 넘게 뛰었습니다. 건강을 위해 시작했던 달리기가 이제 좀 지나치다 싶을 정도로 많이 뛰고 있어요. 지난달은 210K, 이번 달은 240K정도 뛸 것 같습니다. 본격 러너라기에 실력은 부족해도 마일리지는 충분한 것 같습니다. 어쩌면 내년에는 풀코스 마라톤을 완주할 수 있을 것 같아요. 몸건강도 좋아졌고, 뛰다보면 정신적으로도 꽤 상쾌해집니다. 모종의 호르몬이 나오나봐요. 거의 매일 1시간씩을 달리기에 투자하는 게 미련한 짓인 것 같기도 한데, 결국 건강해지면 그 이상의 가치를 하겠죠. 아니 솔직히 말할게요. 이제 그냥 달리기가 즐거워졌어요. 이보다 많이 뛰면 오히려 건강에 해가 되는 게 아닐까 걱정을 해야할 판입니다. 딱히 꾸준히 운동하고 있는 게 아직 없으시다면, 달리기 추천드려봅니다.

멘탈을 위해서는 명상쪽에 점점 더 많은 관심이 가고 있는데, 점점 더 제가 뭘 잘못 생각하고 있는지... 아니 잘못된 부분에 집중하고 있는지를 알게되어가는 중인 것 같습니다. 아직 달리기 만큼 심취하지는 못했기에 뭐라 적기는 어렵습니다만, 우리의 많은 고통이 스스로부터 야기된 점이라는 게 인상적인 것 같습니다. 마치 외부의 환경, 그러니까, 개발자 취업문이 얼어붙었다거나, 난 좋게보는 기술을 쟤는 무시한다거나 하는 외부의 상황들이 나에게 고통을 주는 것 같지만, 그건 착각이라는 게 공통된 명상가(?)들의 시각으로 이해되더라구요.

암튼, 괜한 참견... 아니, 스스로에게 다시 다짐해보는 것은, 외부 상황들을 고통으로 바라보는 일을 그만두고, 현재 상황 그대로에서 잘해보자는 거랄까요?

기술적, 커리어 고민들은 사실 그 고민에서 출발해서 문제를 해결하려 들 게 아니라, 한차원 더 높은 시각에서 멘탈을 챙겨보자는 제안입니다. 저부터 잘해볼게요. 화이팅입니다.

<s>제목은 어그로를 좀 끌어보았습니다.</s> 커리어리 Q&amp;A에서 어설픈 답변을 종종 남기고 있습니다. 주제넘게 이렇다 저렇다 말하고 나면, 과연 이게 도움이 되는 말일까 자문하게 되기도 합니다. 어쨌건, 커리어 관련 고민을 토로하는 글들을 보면, 어떨 땐 답답하기도 하고, 어떨 땐 과거의 내가 감정이입되기도 해서 괜한 참견을 하게되는 것 같습니다. 공통적으로 느껴지는 것 중 하나는, 커리어 관련 고민이라는 게, 어쩌면 그보다 더 중요한 고민들에서 시작된 고통이라는 생각이 들더라구요. 우리가 개발자가 되고자 하거나, 아니면 이미 개발자이면서 더 나은 개발자가 되려고 여기를 기웃거리는 건데, 그만큼, 아니, 그보다 더 중요한 거는 몸건강과 정신건강이 아닐까 해요. 몸건강은 잘먹고 잘자고 운동하고 이런 게 기본일 테고, 정신 건강은 일기를 쓰든 상담을 받든 여행을 하든, 명상을 하든 종교에 심취하든 다양한 방법들이 있겠죠. 운동으로는 달리기를 시작해서 어느덧 2000K를 넘게 뛰었습니다. 건강을 위해 시작했던 달리기가 이제 좀 지나치다 싶을 정도로 많이 뛰고 있어요. 지난달은 210K, 이번 달은 240K정도 뛸 것 같습니다. 본격 러너라기에 실력은 부족해도 마일리지는 충분한 것 같습니다. 어쩌면 내년에는 풀코스 마라톤을 완주할 수 있을 것 같아요. 몸건강도 좋아졌고, 뛰다보면 정신적으로도 꽤 상쾌해집니다. 모종의 호르몬이 나오나봐요. 거의 매일 1시간씩을 달리기에 투자하는 게 미련한 짓인 것 같기도 한데, 결국 건강해지면 그 이상의 가치를 하겠죠. 아니 솔직히 말할게요. 이제 그냥 달리기가 즐거워졌어요. 이보다 많이 뛰면 오히려 건강에 해가 되는 게 아닐까 걱정을 해야할 판입니다. 딱히 꾸준히 운동하고 있는 게 아직 없으시다면, 달리기 추천드려봅니다. 멘탈을 위해서는 명상쪽에 점점 더 많은 관심이 가고 있는데, 점점 더 제가 뭘 잘못 생각하고 있는지... 아니 잘못된 부분에 집중하고 있는지를 알게되어가는 중인 것 같습니다. 아직 달리기 만큼 심취하지는 못했기에 뭐라 적기는 어렵습니다만, 우리의 많은 고통이 스스로부터 야기된 점이라는 게 인상적인 것 같습니다. 마치 외부의 환경, 그러니까, 개발자 취업문이 얼어붙었다거나, 난 좋게보는 기술을 쟤는 무시한다거나 하는 외부의 상황들이 나에게 고통을 주는 것 같지만, 그건 착각이라는 게 공통된 명상가(?)들의 시각으로 이해되더라구요. 암튼, 괜한 참견... 아니, 스스로에게 다시 다짐해보는 것은, 외부 상황들을 고통으로 바라보는 일을 그만두고, 현재 상황 그대로에서 잘해보자는 거랄까요? 기술적, 커리어 고민들은 사실 그 고민에서 출발해서 문제를 해결하려 들 게 아니라, 한차원 더 높은 시각에서 멘탈을 챙겨보자는 제안입니다. 저부터 잘해볼게요. 화이팅입니다.

니가 지금 자바를 공부하고 있을 때가 아니야

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CSpell ESLint plugin. Latest version: 8.0.0, last published: 20 days ago. Start using @cspell/eslint-plugin in your project by running `npm i @cspell/eslint-plugin`. There are 8 other projects in the npm registry using @cspell/eslint-plugin.

@cspell/eslint-plugin

코드 작성 과정에서 스펠링 오타는 흔한 일입니다. 영어가 모국어가 아니기에 흔하게 일어날 수 밖에 없죠. 문제는 이런 작은 실수가 때로는 예상치 못한 큰 버그로 이어질 수 있습니다. 경험이 많은 개발자라면, 오타로 인해 발생한 문제를 해결하느라 많은 시간을 소비한 경험이 한 번쯤은 있을 것입니다.

@cspell/eslint-plugin은 ESLint를 기반으로 한 코드 스펠링 체크 플러그인으로, cspell 이란 'Code Spell Checker'의 약자 입니다. 이 플러그인 패키지를 설치하고 .eslintrc.json에 추가하면, 문자열, 주석, JSX 텍스트 등에 대한 스펠링 검사를 다양한 옵션을 통해 수행할 수 있습니다.

코드 리뷰 중에도 오타 수정을 제안하는 일은 흔히 있는데요. 이와 같은 라이브러리의 도움으로 코드의 정확성을 향상시키고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 개발자는 작은 실수에 시간을 낭비하는 대신 더 중요한 개발 업무에 집중할 수 있습니다.

https://www.npmjs.com/package/@cspell/eslint-plugin

코드 작성 과정에서 스펠링 오타는 흔한 일입니다. 영어가 모국어가 아니기에 흔하게 일어날 수 밖에 없죠. 문제는 이런 작은 실수가 때로는 예상치 못한 큰 버그로 이어질 수 있습니다. 경험이 많은 개발자라면, 오타로 인해 발생한 문제를 해결하느라 많은 시간을 소비한 경험이 한 번쯤은 있을 것입니다. @cspell/eslint-plugin은 ESLint를 기반으로 한 코드 스펠링 체크 플러그인으로, cspell 이란 'Code Spell Checker'의 약자 입니다. 이 플러그인 패키지를 설치하고 .eslintrc.json에 추가하면, 문자열, 주석, JSX 텍스트 등에 대한 스펠링 검사를 다양한 옵션을 통해 수행할 수 있습니다. 코드 리뷰 중에도 오타 수정을 제안하는 일은 흔히 있는데요. 이와 같은 라이브러리의 도움으로 코드의 정확성을 향상시키고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 개발자는 작은 실수에 시간을 낭비하는 대신 더 중요한 개발 업무에 집중할 수 있습니다. https://www.npmjs.com/package/@cspell/eslint-plugin

스펠링 검사: @cspell/eslint-plugin

Learn directly from Andrew Ng about the technology of generative AI, how it works, and what it can (and can't) do Get an overview of AI tools, and learn from real-world examples of generative AI in use today Understand the impacts of generative AI on busi

Generative AI for Everyone

1. 프롬프트엔지니어링의 기초
이 과정에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본을 소개하고 고급 프롬프트 기술로 진행합니다.
✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

2. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링
DeepLearning AI 및 OpenAI를 통한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링에 대한 무료 과정입니다.
✔https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

3. Google의 생성형 AI 소개
Gen이 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 기존 머신러닝 방법과 어떻게 다른지 설명하는 것을 목표로 합니다.
✔https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

4. Harvard의 Python 기반 AI 소개
인공 지능에 대한 입문 과정에서 Python에서 기계 학습을 사용하는 방법을 알아보세요.
✔ https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05

5. 마이크로소프트의 '생성 AI란 무엇인가?'
Gen AI의 정의, 작동 방식, 나만의 콘텐츠를 만드는 방법, 다양한 유형의 모델, 미래 예측, 윤리 등의 주제를 다루는 Gen AI의 기본 사항입니다.
✔ https://www.linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity

6. 프럼프팅 배우기
60개 이상의 콘텐츠 모듈을 갖춘 종합적인 프롬프트 엔지니어링 과정입니다. 프롬프트 엔지니어링 기술의 초급부터 고급까지 안내합니다.
✔ https://learnprompting.org/docs/intro

7. Google의 책임 있는 AI 소개
Responsible AI가 무엇인지, 왜 중요한지, Google이 이를 자사 제품에 어떻게 구현하는지 알아보세요.
✔ https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554

8. 하버드의 데이터 과학: 기계 학습
훈련 데이터에 대해 알아보고 데이터 집합을 사용하여 잠재적인 예측 관계를 발견하는 방법을 알아봅니다. 또한 영화 추천 시스템 및 데이터 과학 기술을 구축하는 방법도 알아봅니다.
✔ https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning

9. LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain
LangChain을 사용하여 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하는 데 필수적인 기술을 습득하세요.
✔ https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/

10. Microsoft Bing Chat을 통한 작업 간소화
Bing Chat이 어떻게 다양한 작업을 수행하고 아이디어 생성 및 데이터 요약부터 일반적인 업무 문제 해결에 이르기까지 전체 작업 흐름을 간소화하는 데 도움이 되는지 알아보세요.
✔ https://www.linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat/put-your-fingers-to-work-chatting-as-a-productivity-tool

11. Hear Speak를 볼 수 있는 LLM 앱을 만드는 방법!
✔ https://www.singlestore.com/spaces/how-to-build-llm-apps-that-can-see-hear-speak/?utm_source=steve-nouri&utm_medium=influencer&utm_campaign=deck-the-halls-with-dev-and-data&utm_content=hear-see-speak&campaignid=701UJ0000012K2AYAU

12. 마이크로소프트의 AI 기초: 생성형 AI
부조종사와 같은 Gen AI 애플리케이션이 어떻게 효율성을 지원하는지 이해하세요. 프롬프트와 응답을 어떻게 미세 조정할 수 있는지 설명
✔ https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-generative-ai/

13. 의사결정자를 위한 Amazon의 Gen AI 학습 계획
✔ https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/1909/generative-ai-learning-plan-for-decision-makers

14. 모두를 위한 생성형 AI
AI 도구에 대한 개요를 확인하고 현재 사용 중인 생성 AI의 실제 사례를 통해 알아보세요.
✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

15. AWS의 LLM 포함한 Gen AI
Gen AI 작동 방식에 대한 기초 지식, 실무 기술 및 기능적 이해를 얻으세요.
✔ https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms

1. 프롬프트엔지니어링의 기초이 과정에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본을 소개하고 고급 프롬프트 기술로 진행합니다.✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/ 2. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링DeepLearning AI 및 OpenAI를 통한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링에 대한 무료 과정입니다.✔https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 3. Google의 생성형 AI 소개Gen이 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 기존 머신러닝 방법과 어떻게 다른지 설명하는 것을 목표로 합니다.✔https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536 4. Harvard의 Python 기반 AI 소개인공 지능에 대한 입문 과정에서 Python에서 기계 학습을 사용하는 방법을 알아보세요.✔ https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05 5. 마이크로소프트의 '생성 AI란 무엇인가?'Gen AI의 정의, 작동 방식, 나만의 콘텐츠를 만드는 방법, 다양한 유형의 모델, 미래 예측, 윤리 등의 주제를 다루는 Gen AI의 기본 사항입니다.✔ https://www.linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity 6. 프럼프팅 배우기60개 이상의 콘텐츠 모듈을 갖춘 종합적인 프롬프트 엔지니어링 과정입니다. 프롬프트 엔지니어링 기술의 초급부터 고급까지 안내합니다.✔ https://learnprompting.org/docs/intro 7. Google의 책임 있는 AI 소개Responsible AI가 무엇인지, 왜 중요한지, Google이 이를 자사 제품에 어떻게 구현하는지 알아보세요.✔ https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554 8. 하버드의 데이터 과학: 기계 학습훈련 데이터에 대해 알아보고 데이터 집합을 사용하여 잠재적인 예측 관계를 발견하는 방법을 알아봅니다. 또한 영화 추천 시스템 및 데이터 과학 기술을 구축하는 방법도 알아봅니다.✔ https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning 9. LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChainLangChain을 사용하여 애플리케이션 개발에서 언어 모델의 사용 사례와 기능을 확장하는 데 필수적인 기술을 습득하세요.✔ https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/ 10. Microsoft Bing Chat을 통한 작업 간소화Bing Chat이 어떻게 다양한 작업을 수행하고 아이디어 생성 및 데이터 요약부터 일반적인 업무 문제 해결에 이르기까지 전체 작업 흐름을 간소화하는 데 도움이 되는지 알아보세요.✔ https://www.linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat/put-your-fingers-to-work-chatting-as-a-productivity-tool 11. Hear Speak를 볼 수 있는 LLM 앱을 만드는 방법!✔ https://www.singlestore.com/spaces/how-to-build-llm-apps-that-can-see-hear-speak/?utm_source=steve-nouri&amp;utm_medium=influencer&amp;utm_campaign=deck-the-halls-with-dev-and-data&amp;utm_content=hear-see-speak&amp;campaignid=701UJ0000012K2AYAU 12. 마이크로소프트의 AI 기초: 생성형 AI부조종사와 같은 Gen AI 애플리케이션이 어떻게 효율성을 지원하는지 이해하세요. 프롬프트와 응답을 어떻게 미세 조정할 수 있는지 설명✔ https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-generative-ai/ 13. 의사결정자를 위한 Amazon의 Gen AI 학습 계획✔ https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/1909/generative-ai-learning-plan-for-decision-makers 14. 모두를 위한 생성형 AIAI 도구에 대한 개요를 확인하고 현재 사용 중인 생성 AI의 실제 사례를 통해 알아보세요.✔ https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/ 15. AWS의 LLM 포함한 Gen AIGen AI 작동 방식에 대한 기초 지식, 실무 기술 및 기능적 이해를 얻으세요.✔ https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms

Deeplearning

AI를 배우기 위해 추천하고 싶은 상위 15개 무료 강좌

12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ - GitHub - microsoft/generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generati

GitHub - microsoft/generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI  🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/

커리어리 친구들, Microsoft 가 Generative AI for Beginners 강의를 공개했습니다. 생성형 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 알려주는 12강 과정이오니 관심 있는 분들은 아래의 깃허브에 들어가시기를 바랍니다. 

🕹️ 강의 목차   

- 생성형 AI 및 LLM 소개  
- 다양한 LLM 탐색 및 비교  
- 책임감 있는 생성형 AI 사용  
- 프롬프트 엔지니어링 기본 이해  
- 고급 프롬프트 작성하기  
- 텍스트 생성 응용 프로그램 구축  
- 채팅 응용 프로그램 구축  
- 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축  
- 이미지 생성 응용 프로그램 구축  
- 로우 코드 AI 응용 프로그램 구축  
- 함수 호출을 통한 외부 응용 프로그램 통합  
- AI 응용 프로그램을 위한 UX 디자인

https://aka.ms/genai-beginners

커리어리 친구들, Microsoft 가 Generative AI for Beginners 강의를 공개했습니다.&nbsp;생성형 AI 애플리케이션 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 알려주는 12강 과정이오니 관심 있는 분들은 아래의 깃허브에 들어가시기를 바랍니다.&nbsp; 🕹️ 강의 목차 &nbsp;&nbsp; - 생성형 AI 및 LLM 소개 &nbsp;- 다양한 LLM 탐색 및 비교 &nbsp;- 책임감 있는 생성형 AI 사용 &nbsp;- 프롬프트 엔지니어링 기본 이해 &nbsp;- 고급 프롬프트 작성하기 &nbsp;- 텍스트 생성 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 채팅 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 검색 앱 벡터 데이터베이스 구축 &nbsp;- 이미지 생성 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 로우 코드 AI 응용 프로그램 구축 &nbsp;- 함수 호출을 통한 외부 응용 프로그램 통합 &nbsp;- AI 응용 프로그램을 위한 UX 디자인 https://aka.ms/genai-beginners

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<MS, Generative AI for Beginners 강의>

01 . 며칠 전 유튜브 채널 ⟪피식대학⟫에 박진영 님이 출연한 영상을 보게 되었습니다. 그냥 무심코 틀어놓고 멍 때리며 보고 있는 와중에 영상이 끝날 무렵 정신이 번쩍 드는 이야기가 흘러나왔습니다. 그건 협업을 숙명으로 하는 모든 사람에게 고하는 일종의 애티튜드 바이블과도 같았죠. 그래서 영상을 몇 번이나 돌려보며 그의 말들을 메모하기 시작했습니다. (영어로 발언한 관계로 일부는 자막 인용 대신 의역하여 전해드립니다.)

02 . "회사를 이끌면서 느낀 한 가지 사실은 제가 우울해하거나 슬퍼하거나 혹은 기분이 다운되어 보일 때면 저와 관련한 모든 사람들이 이를 불편하게 느낀다는 것이었습니다. 그래서 걱정이 있더라도 저는 농담을 하고 때론 우스꽝스럽게 보이기까지 해야 하죠. 그건 모두가 다 편한 마음으로 일하기 위해서입니다.
이건 저 뿐만 아니라 저희 아티스트들에게도 강조하는 포인트입니다. 스트레이 키즈나 트와이스 같은 어린 친구들 역시 늘 좋은 날만 있을 수는 없죠. 하지만 저는 '네가 우울해 보이고 슬퍼 보이고 다운되어 보이면 그건 모두를 불편하게 만드는 거라는 걸 기억해. 이건 우리의 숙명이기도 해. 아무리 힘들 날이 있어도 우린 농담을 할 수 있어야 하고 주위 사람들이 편하게 일하고 있는지 체크해야 해.'라고 말합니다."

03 . 발언 자체만 두고는 호불호가 갈릴 수도 있을 겁니다. 한편에서는 '어떻게 내 마음이 문드러지는 와중에 내색은커녕 억지로 웃고 농담까지 던질 수 있는 걸까. 그렇게 다른 사람 편하게 맞춰주다 정작 나부터 무너질지 모르는데...'하는 생각이 드는 것도 사실이죠.
하지만 이 발언의 취지는 조금 다른 각도에서 살펴볼 필요가 있습니다. 바로 '협업을 위한 적정 온도'라는 측면에서 말이죠.

04 . 회사와 같은 공식적인 조직이든 아니면 여럿이 함께 모이는 커뮤니티 같은 모임이든 늘 자신의 감정을 있는 그대로 드러내고자 하는 사람들이 존재합니다. 그런 사람들은 자신의 상태를 솔직하게 공유하고 도움을 요청하는 게 아니라 내가 좋으면 같이 웃고, 내가 싫으면 같이 비판하고, 내가 화나면 내 편을 들어주고, 내가 짜증 나면 나를 달래줄 사람을 바라는 케이스가 다반사죠. 다 같이 생활하는 공간임에도 본인 추울 때는 보일러를 틀고 다시 더워지면 냉큼 창문을 열어야 직성이 풀리는 유형인 셈입니다.

05 . 저도 11년 넘게 일을 하며 적지 않은 유형의 인간 군상들을(?) 만나봤습니다. 하지만 저렇게 본인의 감정 온도에 타인을 맞추게 하려는 사람치고 좋은 협업 태도를 갖춘 사람은 단 한 명도 보지 못한 것 같아요. 오히려 빠르게 해결할 수 있는 문제도 더 깊은 진흙탕으로 밀어 넣고 함께 으쌰으쌰하는 순간에도 곳곳에 소금을 뿌려대기 바빴으니 말이죠.

06 . 더 무서운 건 본인은 그런 자신의 태도를 아주 솔직하고 뒤끝 없는 스타일로 규정하고 있더라는 사실입니다. (당연히 뒤끝은 없겠죠... 앞에서 그렇게 다 보여주는데... 🥲) 물론 회사 같은 조직 생활 안에서 갈등을 회피하는 것 역시 큰 문제이긴 마찬가지입니다. 좋은 게 좋다는 태도도, 나는 큰 문제에 휘말리기 싫다는 태도도 환영받지 못하는 건 똑같으니까요.
하지만 그럼에도 자신이 스스럼없이 감정을 드러내는 것은 솔직한 피드백이고 타인이 본인에게 반하는 주장을 하거나 하물며 본인의 기분을 맞춰주지 못하는 것은 불편한 피드백이라 치부하는 것은 협업하는 관계의 기본조차 모르는 행위일지 모릅니다. 그런 사람과 함께 일하고 싶은 동료는 단 한 명도 없을 테니 말이죠.

07 . 그래서 저는 박진영 님의 말이 더 크게 와닿았습니다. 조금 기분이 언짢거나 그날 하루가 유난히 버겁더라도 일단 모두를 위해 적당한 배려 정도는 발휘할 필요가 있다는 게 요지니 말이죠. 특히 본인이 조직을 이끄는 위치에 있는 사람이라면 이는 더더욱 조심해야 할 필요가 있습니다. 동등한 위치에서도 타인이 발산하는 불편한 감정은 고스란히 전해지기 마련인데 지위고하의 차이가 커질수록 리더 한 명이 내뿜는 부정의 기운은 조직 전체를 집어삼키기 때문이죠.

08 . 멀리 갈 것도 없이 제 과거의 기억에 비춰봐도 금방 알 수 있었습니다. 적어도 조직원들을 위해 최소한의 감정 컨트롤이 가능한 리더에게는 오히려 저희가 먼저 다가가 문제 해결을 돕고 위로의 말이라도 전하고 싶었던 것 같거든요. 반대로 자신의 감정 표현이 우선인 리더 앞에서는 그저 서로 '제발 오늘 하루 무사히 지나가라... 적어도 나한테는 불똥이 튀지 않았으면...'이라는 마음만 가득했던 것 같습니다. 일의 본질보다는 그 사람의 기분을 살피는 게 조직원들의 주요 관심사였고 말이죠.

09 . 어쩌면 우리가 협업을 위한 온도를 신경 써야 하는 이유도 여기에 있는 것은 아닐까 싶어요. 춥다고 당장 보일러 앞으로 달려갈 게 아니라 우선 외투 한 겹 껴입고 양말에 슬리퍼부터 챙기다 보면 그것만으로도 전체의 온도를 방해하는 일은 줄어드니 말이죠. 그래서 저 역시도 예전엔 '표정을 못 숨긴다', '감정 표현에 솔직하다' 이런 말을 들으면 나 자신이 투명한 사람인 것마냥 칭찬해 주는 것 같아 나쁘지 않은 반응을 보였지만 지금은 뜨끔한 마음이 앞섭니다. 저의 성급함으로 이 협업의 장을 교란시켜 놓은 것은 아닐지 걱정이 되니까요.

10 . 자신의 의사를 당당히 표현하라는 게 누군가를 매너 없이 쏘아붙이라는 말은 아닐 겁니다. 남 의식하지 말고 본인을 소중히 생각하라는 말 역시 배려의 기본을 팽개치고 네 멋대로 살라고 가르치는 게 결코 아닐 거고요. 그러니 저는 '나의 편함'과 '상대의 불편함', '나의 불편함과 상대의 편함' 사이의 온도를 어느 정도 감지하고 있어야 비로소 협업이라는 게 가능해진다고 생각합니다. 변온 동물이 생존에 유리한 이유도 단순히 외부 환경에 본인을 맞추는 데 있는 것이 아니라 주변의 온도를 감지하고 나는 어떤 수준을 유지해야 하나 하는 그 영특한 태도에서 기인하는 것일 테니 말이죠.

01 . 며칠 전 유튜브 채널 ⟪피식대학⟫에 박진영 님이 출연한 영상을 보게 되었습니다. 그냥 무심코 틀어놓고 멍 때리며 보고 있는 와중에 영상이 끝날 무렵 정신이 번쩍 드는 이야기가 흘러나왔습니다. 그건 협업을 숙명으로 하는 모든 사람에게 고하는 일종의 애티튜드 바이블과도 같았죠. 그래서 영상을 몇 번이나 돌려보며 그의 말들을 메모하기 시작했습니다. (영어로 발언한 관계로 일부는 자막 인용 대신 의역하여 전해드립니다.) 02 . "회사를 이끌면서 느낀 한 가지 사실은 제가 우울해하거나 슬퍼하거나 혹은 기분이 다운되어 보일 때면 저와 관련한 모든 사람들이 이를 불편하게 느낀다는 것이었습니다. 그래서 걱정이 있더라도 저는 농담을 하고 때론 우스꽝스럽게 보이기까지 해야 하죠. 그건 모두가 다 편한 마음으로 일하기 위해서입니다. 이건 저 뿐만 아니라 저희 아티스트들에게도 강조하는 포인트입니다. 스트레이 키즈나 트와이스 같은 어린 친구들 역시 늘 좋은 날만 있을 수는 없죠. 하지만 저는 '네가 우울해 보이고 슬퍼 보이고 다운되어 보이면 그건 모두를 불편하게 만드는 거라는 걸 기억해. 이건 우리의 숙명이기도 해. 아무리 힘들 날이 있어도 우린 농담을 할 수 있어야 하고 주위 사람들이 편하게 일하고 있는지 체크해야 해.'라고 말합니다." 03 . 발언 자체만 두고는 호불호가 갈릴 수도 있을 겁니다. 한편에서는 '어떻게 내 마음이 문드러지는 와중에 내색은커녕 억지로 웃고 농담까지 던질 수 있는 걸까. 그렇게 다른 사람 편하게 맞춰주다 정작 나부터 무너질지 모르는데...'하는 생각이 드는 것도 사실이죠. 하지만 이 발언의 취지는 조금 다른 각도에서 살펴볼 필요가 있습니다. 바로 '협업을 위한 적정 온도'라는 측면에서 말이죠. 04 . 회사와 같은 공식적인 조직이든 아니면 여럿이 함께 모이는 커뮤니티 같은 모임이든 늘 자신의 감정을 있는 그대로 드러내고자 하는 사람들이 존재합니다. 그런 사람들은 자신의 상태를 솔직하게 공유하고 도움을 요청하는 게 아니라 내가 좋으면 같이 웃고, 내가 싫으면 같이 비판하고, 내가 화나면 내 편을 들어주고, 내가 짜증 나면 나를 달래줄 사람을 바라는 케이스가 다반사죠. 다 같이 생활하는 공간임에도 본인 추울 때는 보일러를 틀고 다시 더워지면 냉큼 창문을 열어야 직성이 풀리는 유형인 셈입니다. 05 . 저도 11년 넘게 일을 하며 적지 않은 유형의 인간 군상들을(?) 만나봤습니다. 하지만 저렇게 본인의 감정 온도에 타인을 맞추게 하려는 사람치고 좋은 협업 태도를 갖춘 사람은 단 한 명도 보지 못한 것 같아요. 오히려 빠르게 해결할 수 있는 문제도 더 깊은 진흙탕으로 밀어 넣고 함께 으쌰으쌰하는 순간에도 곳곳에 소금을 뿌려대기 바빴으니 말이죠. 06 . 더 무서운 건 본인은 그런 자신의 태도를 아주 솔직하고 뒤끝 없는 스타일로 규정하고 있더라는 사실입니다. (당연히 뒤끝은 없겠죠... 앞에서 그렇게 다 보여주는데... 🥲) 물론 회사 같은 조직 생활 안에서 갈등을 회피하는 것 역시 큰 문제이긴 마찬가지입니다. 좋은 게 좋다는 태도도, 나는 큰 문제에 휘말리기 싫다는 태도도 환영받지 못하는 건 똑같으니까요. 하지만 그럼에도 자신이 스스럼없이 감정을 드러내는 것은 솔직한 피드백이고 타인이 본인에게 반하는 주장을 하거나 하물며 본인의 기분을 맞춰주지 못하는 것은 불편한 피드백이라 치부하는 것은 협업하는 관계의 기본조차 모르는 행위일지 모릅니다. 그런 사람과 함께 일하고 싶은 동료는 단 한 명도 없을 테니 말이죠. 07 . 그래서 저는 박진영 님의 말이 더 크게 와닿았습니다. 조금 기분이 언짢거나 그날 하루가 유난히 버겁더라도 일단 모두를 위해 적당한 배려 정도는 발휘할 필요가 있다는 게 요지니 말이죠. 특히 본인이 조직을 이끄는 위치에 있는 사람이라면 이는 더더욱 조심해야 할 필요가 있습니다. 동등한 위치에서도 타인이 발산하는 불편한 감정은 고스란히 전해지기 마련인데 지위고하의 차이가 커질수록 리더 한 명이 내뿜는 부정의 기운은 조직 전체를 집어삼키기 때문이죠. 08 . 멀리 갈 것도 없이 제 과거의 기억에 비춰봐도 금방 알 수 있었습니다. 적어도 조직원들을 위해 최소한의 감정 컨트롤이 가능한 리더에게는 오히려 저희가 먼저 다가가 문제 해결을 돕고 위로의 말이라도 전하고 싶었던 것 같거든요. 반대로 자신의 감정 표현이 우선인 리더 앞에서는 그저 서로 '제발 오늘 하루 무사히 지나가라... 적어도 나한테는 불똥이 튀지 않았으면...'이라는 마음만 가득했던 것 같습니다. 일의 본질보다는 그 사람의 기분을 살피는 게 조직원들의 주요 관심사였고 말이죠. 09 . 어쩌면 우리가 협업을 위한 온도를 신경 써야 하는 이유도 여기에 있는 것은 아닐까 싶어요. 춥다고 당장 보일러 앞으로 달려갈 게 아니라 우선 외투 한 겹 껴입고 양말에 슬리퍼부터 챙기다 보면 그것만으로도 전체의 온도를 방해하는 일은 줄어드니 말이죠. 그래서 저 역시도 예전엔 '표정을 못 숨긴다', '감정 표현에 솔직하다' 이런 말을 들으면 나 자신이 투명한 사람인 것마냥 칭찬해 주는 것 같아 나쁘지 않은 반응을 보였지만 지금은 뜨끔한 마음이 앞섭니다. 저의 성급함으로 이 협업의 장을 교란시켜 놓은 것은 아닐지 걱정이 되니까요. 10 . 자신의 의사를 당당히 표현하라는 게 누군가를 매너 없이 쏘아붙이라는 말은 아닐 겁니다. 남 의식하지 말고 본인을 소중히 생각하라는 말 역시 배려의 기본을 팽개치고 네 멋대로 살라고 가르치는 게 결코 아닐 거고요. 그러니 저는 '나의 편함'과 '상대의 불편함', '나의 불편함과 상대의 편함' 사이의 온도를 어느 정도 감지하고 있어야 비로소 협업이라는 게 가능해진다고 생각합니다. 변온 동물이 생존에 유리한 이유도 단순히 외부 환경에 본인을 맞추는 데 있는 것이 아니라 주변의 온도를 감지하고 나는 어떤 수준을 유지해야 하나 하는 그 영특한 태도에서 기인하는 것일 테니 말이죠.

협업을 위한 적정 온도 유지하기

저는 노션으로 개입 업무와 팀 업무를 관리하고 있습니다. 많은 분들이 업무 관리 노트앱으로 노션과 옵시디언을 최고로 꼽으시는 것 같은데요. 개인적으로 노션은 데이터베이스를 만들어 동기화 된 데이터를 기반으로 다양한 페이지로 시스템을 확장하거나 팀원들과 공유할 수 있어 개인과 팀 업무 관리에 최적화되어 있다고 생각합니다.

구글이나 유튜브에 검색을 해보면 팀 관리나 팀장을 위한 노션 템플릿이 많지만 막상 쓰게 되는 것은 없더라고요. 그 이유를 생각해보면;

1. 팀 미팅, 원온원과 관련된 템플릿은 없었어요.
2. 데이터의 연결성을 제대로 활용하는 템플릿은 드물었습니다.
3. 깔끔하고 미니멀한 디자인의 템플릿이 잘 없더라고요.

그래서 저는 제가 직접 템플릿과 시스템을 만들어서 사용하는 편이에요. 최근에는 팀원이 적어져서 잘 쓰지 않지만 팀원이 많을 때는 팀장의 시간을 아껴주고 팀원들과 효과적인 소통을 위해 반드시 필요했습니다. 최근 모임에서 제가 노션으로 개인 업무 관리, 팀 미팅 관리, 원온원 면담 관리 등을 한다고 하니 신기해 하시는 분들이 많더라고요. 그래서 사용하는 노션 시스템을 샘플로 만들어 공유합니다.

👉 Team 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Team-5bbf5eb3012841a99854315c3aa5e68e
👉 Flow 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Flow-1679cc0cddf34a03bcab2ca6ae7ba25c

저는 'Team'과 'Flow'라는 페이지에 필요한 데이터베이스를 구축하고 연동하여 업무를 관리하는데요. Team 페이지는 팀원들이 모두 초대되어 함께 관리하는 팀 업무 관리 페이지를, Flow는 나만 볼 수 있는 개인 업무 공간을 말합니다.

Team 페이지는 노트, 태스크, 프로젝트, 오브젝티브라는 데이터베이스를 중심으로 팀 전체의 업무의 현황과 우선순위를 한눈에 파악하고, 건설적인 팀 미팅을 운영하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. Team 페이지를 보고 팀 미팅에 참석한 팀원이 '이번 주에 해야 할 일이 명확하다'라고 생각하는 것을 목표로요.

Flow 페이지는 Team 페이지에 구축된 데이터베이스를 기반으로 팀장인 '내'가 해야 하는 중요한 업무를 관리하고, 추가적인 Private 데이터베이스를 통해 팀원들과 효과적인 원온원을 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 원온원 미팅을 가진 팀원이 '나는 좋은 성과를 내기 위해 필요한 충분한 지원을 받고 있고, 팀장이 나의 성장을 관찰하고 있다'는 느낌이 드는 것을 목표로요.

저의 방식이 정답은 아니겠지만 좋은 팀과 개인 업무 관리 솔루션을 찾는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

📌 유튜브에 'notion workspace template', 'notion template for work' 등으로 검색하면 전 세계의 다양한 레퍼런스가 나오니 참고해 주세요 :)

저는 노션으로 개입 업무와 팀 업무를 관리하고 있습니다. 많은 분들이 업무 관리 노트앱으로 노션과 옵시디언을 최고로 꼽으시는 것 같은데요. 개인적으로 노션은 데이터베이스를 만들어 동기화 된 데이터를 기반으로 다양한 페이지로 시스템을 확장하거나 팀원들과 공유할 수 있어 개인과 팀 업무 관리에 최적화되어 있다고 생각합니다. 구글이나 유튜브에 검색을 해보면 팀 관리나 팀장을 위한 노션 템플릿이 많지만 막상 쓰게 되는 것은 없더라고요. 그 이유를 생각해보면; 1. 팀 미팅, 원온원과 관련된 템플릿은 없었어요. 2. 데이터의 연결성을 제대로 활용하는 템플릿은 드물었습니다. 3. 깔끔하고 미니멀한 디자인의 템플릿이 잘 없더라고요. 그래서 저는 제가 직접 템플릿과 시스템을 만들어서 사용하는 편이에요. 최근에는 팀원이 적어져서 잘 쓰지 않지만 팀원이 많을 때는 팀장의 시간을 아껴주고 팀원들과 효과적인 소통을 위해 반드시 필요했습니다. 최근 모임에서 제가 노션으로 개인 업무 관리, 팀 미팅 관리, 원온원 면담 관리 등을 한다고 하니 신기해 하시는 분들이 많더라고요. 그래서 사용하는 노션 시스템을 샘플로 만들어 공유합니다. 👉 Team 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Team-5bbf5eb3012841a99854315c3aa5e68e 👉 Flow 샘플 페이지 : https://hyeunjik.notion.site/hyeunjik/Flow-1679cc0cddf34a03bcab2ca6ae7ba25c 저는 'Team'과 'Flow'라는 페이지에 필요한 데이터베이스를 구축하고 연동하여 업무를 관리하는데요. Team 페이지는 팀원들이 모두 초대되어 함께 관리하는 팀 업무 관리 페이지를, Flow는 나만 볼 수 있는 개인 업무 공간을 말합니다. Team 페이지는 노트, 태스크, 프로젝트, 오브젝티브라는 데이터베이스를 중심으로 팀 전체의 업무의 현황과 우선순위를 한눈에 파악하고, 건설적인 팀 미팅을 운영하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. Team 페이지를 보고 팀 미팅에 참석한 팀원이 '이번 주에 해야 할 일이 명확하다'라고 생각하는 것을 목표로요. Flow 페이지는 Team 페이지에 구축된 데이터베이스를 기반으로 팀장인 '내'가 해야 하는 중요한 업무를 관리하고, 추가적인 Private 데이터베이스를 통해 팀원들과 효과적인 원온원을 하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 원온원 미팅을 가진 팀원이 '나는 좋은 성과를 내기 위해 필요한 충분한 지원을 받고 있고, 팀장이 나의 성장을 관찰하고 있다'는 느낌이 드는 것을 목표로요. 저의 방식이 정답은 아니겠지만 좋은 팀과 개인 업무 관리 솔루션을 찾는 분들께 도움이 되기를 바랍니다. 📌 유튜브에 'notion workspace template', 'notion template for work' 등으로 검색하면 전 세계의 다양한 레퍼런스가 나오니 참고해 주세요 :)

🎮 메모 덕후가 만든 업무 관리 노션

복지가 좋은 회사가 부러웠습니다.
이런저런 혜택이 많은 회사.
우와 좋다. 나도 저런 회사 다녀보고 싶어.

이런 저에게 누군가 말해줬습니다.
회사의 복지는 직원들이 일을 더 잘하게 도와야 하는 거라고.
복지로 인해서 일을 더 많이, 더 편하게, 더 잘할 수 있어야 한다고.
일하는데 거추장스러운 장애물을 치워준다거나..
더 능력을 발휘할 수 있도록 지원해 주는 것.

생각해 보면 참말이었습니다.
나는 너무 마케팅에 잘 속아 넘어간단 말이야.
복지 마케팅.
우리 회사는 통합 포인트도 주고 통신요금도 할인해 주고.. 헬스장도 보내줘요.
이런 회사들의 채용 공고를 보며 부러워하곤 했습니다.
사실 그런 건 그냥 돈 많이 주면 되는 건데.

가만히 생각해 보면 예전에 이해진 의장님도 비슷한 말을 했습니다.

“여러분의 선배들이 하도 늦게까지 야근하고 힘들게 일해서 출퇴근 때만이라도 편하게 쉬라고 셔틀버스 만든 거예요.”
“너무 피곤하면 눈도 좀 붙이라고 수면실도 만들었고요.”

그런데 이제는 늦게까지 술 먹고 온 사람들이 거기 들어가서 잠을 잔다고.
이때 울분을 토해내신 이후로(2012년 초) 셔틀버스와 이런저런 복지들이 실제로 사라졌습니다.(웃음)

아하.. 이해진 의장님도 직원들이 일을 더 잘할 수 있게 하기 위해서 저런 복지들을 만든 거구나.

저에게 가장 좋은 복지는 구내식당이었습니다.
네이버 다닐 때.
뭐 먹을지 전혀 걱정 없이 살았던 시절.
같이 야근할 동료가 있든 없든 밥 걱정 따위는 안 할 수 있는 회사.
근데 심지어 맛있기까지 해.
지금 생각해도 너무 좋다.

이제는 아이가 있으니 어린이집도 좋은 복지일 것 같습니다.
아이 걱정을 하지 않아야 일을 집중해서 할 수 있을 테니까.

어떤 직원들이 있느냐에 따라 지원해 줘야 할 복지도 달라지기 때문에..
다른 회사의 복지를 무작정 베껴오는 건 돈을 낭비하는 일입니다.

요즘엔 재택근무를 복지로 내세우는 회사들이 있습니다.
직원들이 재택근무로 인해서 일을 더 잘할 수 있겠다 판단이 들면 올바른 지원이겠지만..
성과가 덜 나더라도 누군가를 뽑거나 나가지 않게 하기 위한 목적으로..
직원들이 해달라고 조르니깐 하는 수없이 재택근무를 복지로 내세우는 것은 좀 이상합니다.

단순히 복지포인트 주고, 통신 요금 감면해 주고, 비혼 선언 축하금 주고 하는 회사들보다는..
회사와 직원들의 성장을 진지하게 고민하는 회사에 더 눈이 갑니다.

복지가 좋은 회사가 부러웠습니다. 이런저런 혜택이 많은 회사. 우와 좋다. 나도 저런 회사 다녀보고 싶어. 이런 저에게 누군가 말해줬습니다. 회사의 복지는 직원들이 일을 더 잘하게 도와야 하는 거라고. 복지로 인해서 일을 더 많이, 더 편하게, 더 잘할 수 있어야 한다고. 일하는데 거추장스러운 장애물을 치워준다거나.. 더 능력을 발휘할 수 있도록 지원해 주는 것. 생각해 보면 참말이었습니다. 나는 너무 마케팅에 잘 속아 넘어간단 말이야. 복지 마케팅. 우리 회사는 통합 포인트도 주고 통신요금도 할인해 주고.. 헬스장도 보내줘요. 이런 회사들의 채용 공고를 보며 부러워하곤 했습니다. 사실 그런 건 그냥 돈 많이 주면 되는 건데. 가만히 생각해 보면 예전에 이해진 의장님도 비슷한 말을 했습니다. “여러분의 선배들이 하도 늦게까지 야근하고 힘들게 일해서 출퇴근 때만이라도 편하게 쉬라고 셔틀버스 만든 거예요.” “너무 피곤하면 눈도 좀 붙이라고 수면실도 만들었고요.” 그런데 이제는 늦게까지 술 먹고 온 사람들이 거기 들어가서 잠을 잔다고. 이때 울분을 토해내신 이후로(2012년 초) 셔틀버스와 이런저런 복지들이 실제로 사라졌습니다.(웃음) 아하.. 이해진 의장님도 직원들이 일을 더 잘할 수 있게 하기 위해서 저런 복지들을 만든 거구나. 저에게 가장 좋은 복지는 구내식당이었습니다. 네이버 다닐 때. 뭐 먹을지 전혀 걱정 없이 살았던 시절. 같이 야근할 동료가 있든 없든 밥 걱정 따위는 안 할 수 있는 회사. 근데 심지어 맛있기까지 해. 지금 생각해도 너무 좋다. 이제는 아이가 있으니 어린이집도 좋은 복지일 것 같습니다. 아이 걱정을 하지 않아야 일을 집중해서 할 수 있을 테니까. 어떤 직원들이 있느냐에 따라 지원해 줘야 할 복지도 달라지기 때문에.. 다른 회사의 복지를 무작정 베껴오는 건 돈을 낭비하는 일입니다. 요즘엔 재택근무를 복지로 내세우는 회사들이 있습니다. 직원들이 재택근무로 인해서 일을 더 잘할 수 있겠다 판단이 들면 올바른 지원이겠지만.. 성과가 덜 나더라도 누군가를 뽑거나 나가지 않게 하기 위한 목적으로.. 직원들이 해달라고 조르니깐 하는 수없이 재택근무를 복지로 내세우는 것은 좀 이상합니다. 단순히 복지포인트 주고, 통신 요금 감면해 주고, 비혼 선언 축하금 주고 하는 회사들보다는.. 회사와 직원들의 성장을 진지하게 고민하는 회사에 더 눈이 갑니다.

복지가 좋은 회사

The A-Z of AI

1. 인공지능 A-Z
2. 구글(Google)과 옥스퍼드 인터넷 인스티튜트(Oxford Internet Institute)에서 제작한 인공지능 기초 교육용 웹사이트입니다.
3. 영어를 처음 배울 때 알파벳 A부터 Z를 먼저 익히듯이, 인공지능의 가장 기초적인 개념을 단어들의 알파벳의 앞 글자를 따서 연계해 보여줍니다.
4. Q로 시작하는 Quantum computing의 정의나, R로 시작하는 Robotics처럼 인공지능을 이해할 때 기본이 되는 중요한 개념들을 쉽게 설명합니다.

AI의 모든 것 : A에서 Z까지

지금 미국 디지털 디자인 씬에서 가장 주목받는 한국인 디자이너.
글로벌 회계 컨설팅 그룹인 딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting) 뉴욕 스튜디오의 Design Director(디자인 총책임)을 거쳐 현재 Microsoft 클라우드+인공지능부서의 Creative Director로 디자인 랭귀지를 책임지고 있다.
디지털 트렌스포메이션과 경험 디자인(UX/UI), 브랜딩을 주로 하고 있으며, 유학생으로서 미국에서 디자이너로 데뷔하고 글로벌 기업 디자인팀의 총책임자가 되기까지 일, 생활, 디자이너로서의 관점을 기록한 글이 SNS 채널을 통해 3만 회 이상 공유되면서 6천여 명 이상의 팔로워들에게 꾸준히 읽히고 있다.

Google / Youtube Ads Design System

이상인

디자이너의 생각법; 시프트 저자 / 현 구글의 유튜브 광고 디자인 시스템 리드. / Prev 마이크로소프트 클라우드 + 인공지능 부서 디자인 디렉터, 딜로이트 디지털 뉴욕 스튜디오 창립 멤버, R/GA 프로덕트 이노베이션 디자이너

서동환

디자인 커뮤니티 플랫폼 '디자인 스펙트럼'을 운영합니다. 디자인 경험과 지식을 공유하고 이를 바탕으로 한 콘텐츠 제작과 커뮤니티 빌딩을 맡고 있습니다. 삼성전자에서 UX/인터랙션 디자이너로 일했고 국내 프로토타이핑 문화 활성화를 위한 Sketch 공식 커뮤니티를 운영했습니다. 더 나은 디자인 문화를 조성하고 지식과 경험을 나누며 교육하는 일에 관심이 많습니다.

디자인 스펙트럼 파운더 

김지홍

디자인 커뮤니티 플랫폼 '디자인 스펙트럼'을 운영합니다. 디자인 경험과 지식을 공유하고 이를 바탕으로 커뮤니티를 가꿔 나갑니다. 더 나은 디자인 문화를 조성하고 교육하는 일에 관심이 많습니다. 디자이너들이 더 행복하게 디자인할 수 있는 세상을 목표로 합니다.


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