sora의 성능은 정말 어마무시하네요..
아티스트 Paul Trillo와 OpenAI가 콜라보해서 만든 TED 홍보영상이예요.
로고 빼곤 모두 Sora로 만들었다는데, 정말 인공지능은 미래를 알고 있는 것일까요...?ㅋㅋㅋㅋ

https://twitter.com/TEDTalks/status/1781351036877156452

sora의 성능은 정말 어마무시하네요..아티스트 Paul Trillo와 OpenAI가 콜라보해서 만든 TED 홍보영상이예요.로고 빼곤 모두 Sora로 만들었다는데, 정말 인공지능은 미래를 알고 있는 것일까요...?ㅋㅋㅋㅋ https://twitter.com/TEDTalks/status/1781351036877156452

X (formerly Twitter)

OpenAI sora가 바라본 40년 후 TED 홍보영상

어떤 기술이든 대중화가 되려면 가격이 시장에서 받아들여지는 수준이 되어야 한다.

그런면에서 가격을 한 번 살펴보았다.

효율적인 추론 인프라를 가진 Groq에서 Llama 3 8B의 가격이 1백만 토큰당 약 USD 0.75 달러.

Llama 3 8B는 GPT-3.5를 능가하는 모델로, 작은 작업에 사용하기에는 충분하다.

평균적으로 사용하는 토큰수를 정의하긴 어렵지만, 표준 Lorem ipsum이 토큰 약 100개로 이루어져 있으므로 이를 기준으로 계산 해 보면, 1백만 작업당 약 7.5달러 정도가 된다.

작업의 비교가 정확하게 되는 건 아니지만, 현재의 클라우드 인프라 중 가벼운 작업에 사용하는 Edge Function에 비교 해 볼 수 있겠다.

Edge Function의 가격은 Vercel 등의 유명한 플랫폼들에서 보통 1백만 호출당 USD 2달러로 가격이 책정되어 있다.

🧮 Llama 3 8B 가격은 이의 약 3.75배 정도.

작년 이맘때만해도 비용이 얼마나 나올까 부들부들 떨면서 썼는데 벌써 부담이 크지 않게 됐다. 게다가 LLM의 가격은 계속 저렴해지고 있으므로, 비용 걱정 없이(는 아니겠지만😅) 마구 쓸 수 있는 날도 얼마 남지 않은 것 같다.

어떤 기술이든 대중화가 되려면 가격이 시장에서 받아들여지는 수준이 되어야 한다. 그런면에서 가격을 한 번 살펴보았다. 효율적인 추론 인프라를 가진 Groq에서 Llama 3 8B의 가격이 1백만 토큰당 약 USD 0.75 달러. Llama 3 8B는 GPT-3.5를 능가하는 모델로, 작은 작업에 사용하기에는 충분하다. 평균적으로 사용하는 토큰수를 정의하긴 어렵지만, 표준 Lorem ipsum이 토큰 약 100개로 이루어져 있으므로 이를 기준으로 계산 해 보면, 1백만 작업당 약 7.5달러 정도가 된다. 작업의 비교가 정확하게 되는 건 아니지만, 현재의 클라우드 인프라 중 가벼운 작업에 사용하는 Edge Function에 비교 해 볼 수 있겠다. Edge Function의 가격은 Vercel 등의 유명한 플랫폼들에서 보통 1백만 호출당 USD 2달러로 가격이 책정되어 있다. 🧮 Llama 3 8B 가격은 이의 약 3.75배 정도. 작년 이맘때만해도 비용이 얼마나 나올까 부들부들 떨면서 썼는데 벌써 부담이 크지 않게 됐다. 게다가 LLM의 가격은 계속 저렴해지고 있으므로, 비용 걱정 없이(는 아니겠지만😅) 마구 쓸 수 있는 날도 얼마 남지 않은 것 같다.

📝 LLM API의 대중화가 왔다. 1년만에. 벌써.

현재 원티드랩 에서 제공하는 자료에 따르면,
데이터 분석가의 연봉은 신입 기준으로 3,538만원입니다.

제가 생각했던 것보다 다른 직종에 비해 생각보다는 높지 않는 것 같아요.
특히 개발자 또는 엔지니어들의 높은 초봉에 비해서는 '겨우 이 정도야?'라고 생각할수 도 있어요.

하지만 데이터 분석가는 경력이 쌓일수록 점점 더 높은 상승률을 보여주고 있어요.

3년차의 데이터 분석가는 4,205만원
6년차는 5,171만원,
10년차는 약 7,000만원이라는 금액으로 측정되고 있습니다.

물론 평균값이라는 것을 고려하면 각 지역이나 회사마다 차이는 존재할 거에요.
현재 미국에서는 데이터 분석가의 평균 초봉은 약 $69,000불에서 $85,000 사이로 측정되고 있어요.

데이터 분석가는 매우 경쟁력있는 직종 중 하나임에는 틀림없습니다.
하지만 가장 제가 생각하는 가장 좋은 점은 바로 그거에요.
매일매일 새롭게 성장하는 자신을 볼 수 있다는 점이죠.

#데이터리차드 #데이터분석가 #원티드랩 #연봉 #초봉

현재 원티드랩 에서 제공하는 자료에 따르면, 데이터 분석가의 연봉은 신입 기준으로 3,538만원입니다. 제가 생각했던 것보다 다른 직종에 비해 생각보다는 높지 않는 것 같아요. 특히 개발자 또는 엔지니어들의 높은 초봉에 비해서는 '겨우 이 정도야?'라고 생각할수 도 있어요. 하지만 데이터 분석가는 경력이 쌓일수록 점점 더 높은 상승률을 보여주고 있어요. 3년차의 데이터 분석가는 4,205만원 6년차는 5,171만원, 10년차는 약 7,000만원이라는 금액으로 측정되고 있습니다. 물론 평균값이라는 것을 고려하면 각 지역이나 회사마다 차이는 존재할 거에요. 현재 미국에서는 데이터 분석가의 평균 초봉은 약 $69,000불에서 $85,000 사이로 측정되고 있어요. 데이터 분석가는 매우 경쟁력있는 직종 중 하나임에는 틀림없습니다. 하지만 가장 제가 생각하는 가장 좋은 점은 바로 그거에요. 매일매일 새롭게 성장하는 자신을 볼 수 있다는 점이죠. #데이터리차드 #데이터분석가 #원티드랩 #연봉 #초봉

2024년, 데이터 분석가의 연봉을 알아봅시다.

매주 최신 AI 뉴스를 전달드립니다🪙 비트코인 GPT 인공지능 AI 자동매매 시스템 만들기https://youtu.be/MgatVqXXoeA조코딩과 코딩 공부하기https://jocoding.net/조카소 - 자막/번역/더빙 AI, 사진 AI 등https://jocasso.cod...

AI 뉴스 - 라마3 출시, 어도비 속 소라, MS VASA, AI 핀 논란, 압도하는 오픈AI, 구글 AI 1000억 투자 등

모두 아시겠지만 조코딩 유튜브 채널에선 라이브, 팟캐스트도 진행하고,
다양한 IT 기술 소개부터.. 이전엔 개발자들의 소개팅 예능 프로그램과 웹 드라마, 간혹 공모전도 열어요!

예전에 있었던 드라마 좋좋소와 비슷한 좋코딩 너무 재밌었습니다 ㅋㅋㅋㅋ

우선 구독하고, 지나다니면서 가끔씩이라도 보세요!

https://www.youtube.com/@jocoding/videos

모두 아시겠지만 조코딩 유튜브 채널에선 라이브, 팟캐스트도 진행하고, 다양한 IT 기술 소개부터.. 이전엔 개발자들의 소개팅 예능 프로그램과 웹 드라마, 간혹 공모전도 열어요! 예전에 있었던 드라마 좋좋소와 비슷한 좋코딩 너무 재밌었습니다 ㅋㅋㅋㅋ 우선 구독하고, 지나다니면서 가끔씩이라도 보세요! https://www.youtube.com/@jocoding/videos

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최신 IT 뉴스 어디서 보냐구요?

React is the Best - Suno.ai 작사 : Sonauto.ai(70%), claude3(20%), codingapple(10%) 작곡 : Suno AI 10달러 딸깍 저작권 : 없음 리액트가 뭐냐면 https://codingapple.com/ 개별강의 10% 할인 쿠폰 : UMAK47 (맨날 바뀜 최신영상 참고)

(해외에서 난리난 곡) React is the Best

요즘 (구 트위치) 스트리머들이 Suno AI에서 딸깍 클릭 한번으로 노래를 작곡/작사하는 모습을 봤는데요,
코딩애플도 역시 재밌게 힙합 노래를 발표했네요 (?) ㅋㅋㅋㅋ

Suno AI 사용법은 인터넷 찾아보면 많이 나오는데요!
우선 퀄리티부터 보시죠!

(제목이 리액트 이즈 베스트라니 ㅋㅋㅋㅋ)

https://www.youtube.com/watch?v=pVQPfTleC_4

요즘 (구 트위치) 스트리머들이 Suno AI에서 딸깍 클릭 한번으로 노래를 작곡/작사하는 모습을 봤는데요, 코딩애플도 역시 재밌게 힙합 노래를 발표했네요 (?) ㅋㅋㅋㅋ Suno AI 사용법은 인터넷 찾아보면 많이 나오는데요!우선 퀄리티부터 보시죠! (제목이 리액트 이즈 베스트라니 ㅋㅋㅋㅋ) https://www.youtube.com/watch?v=pVQPfTleC_4

이젠 작사 작곡이 대단한 AI.. Suno AI 🎧

이거 정말 신기하더라구요 ㅋㅋㅋㅋ

저도 해당 영상을 접하고 오.. 이렇게까지 가능하다고? 라며 호기심에 접근했다가 어느정도 티가 나지만, 꽤 높은 퀄리티에 깜짝 놀랬어요.

리액트나 자바스크립트 타입스크립트 등 생각보다 넓은 이해를 가지고 있고 장르도 잘 알아서 맞춰 분위기도 만들더라구요.. 무서우면서 신기해요

https://api.jiwoo.so/audio?filename=Developer
뮤직 앱플레이어 하나 개발하려고 만든 api인데
이렇게 맛있게(?) 만들어주더라구요 .. ㅋㅋ

📝 6년 전 2018년, LLM의 시초격인 BERT와 Llama 3와의 비교.

지금의 LLM이 있게 한 구글의 Transformer 아키텍처를 이용한 (거의)최초의 범용 거대 언어 모델인 BERT는, 약 40억개의 토큰으로 약 1억개의 파라미터(base 기준)를 가진 모델입니다.

Llama 3의 기본 모델이라고 할 수 있는 70B는 70억개의 파라미터를 가진 모델을 15조개의 토큰으로 학습시킨 모델이죠.

BERT 대비 Llama 3의 파라미터는 약 700배, 학습데이터는 약 3,750배입니다. 😳🤯

Llama 3의 제일 작은 버전만 해도 80억개로 약 74배나 되는 크기입니다.

그런데 BERT가 처음 나왔을 때만해도 이것도 크다면서 모두가 최적화에 매진했는데요. 그 중 가장 유명한 ALBERT의 베이스 모델이 약 1천 2백만개로, Llama 3 8B와 비교하면 약 666배가 됩니다. (아..악마의 수!!)

Llama 모델이 아닌 다른 모델 들 중 지금으로써 가장 작은 모델들이 약 1~2B 정도인데요. 그것만 해도 약 10~20배가 됩니다. 그리고 이것들은 모바일에서 쌩쌩 돌아가죠. 😅

그러니까 6년전만해도 대규모 언어 모델이라고 불렸던 것이, 지금은 모바일 버전의 1/10밖에 안되는 모델이 되었다는 것이죠.

그리고 GPT-3가 처음 나왔을 때 175B이라고 해서 미친거 아냐? 소리가 절로 나왔는데, 지금은 음. 뭐 퀀타이제이션해서 좀 무리하면 맥북 최고 사양 정도면(?) 돌릴 수 있는.. 그런 것이 되었죠.

그러니 10년은 커녕 5년 뒤도 예측 할 수 없는게 지금의 기술 업계인 것 같습니다. 이럴 때 일수록 미래를 예측하려하기보다 그냥 하고 싶은 일을 하는게 맞는게 아닌가 싶습니다.

📝 6년 전 2018년, LLM의 시초격인 BERT와 Llama 3와의 비교. 지금의 LLM이 있게 한 구글의 Transformer 아키텍처를 이용한 (거의)최초의 범용 거대 언어 모델인 BERT는, 약 40억개의 토큰으로 약 1억개의 파라미터(base 기준)를 가진 모델입니다. Llama 3의 기본 모델이라고 할 수 있는 70B는 70억개의 파라미터를 가진 모델을 15조개의 토큰으로 학습시킨 모델이죠. BERT 대비 Llama 3의 파라미터는 약 700배, 학습데이터는 약 3,750배입니다. 😳🤯 Llama 3의 제일 작은 버전만 해도 80억개로 약 74배나 되는 크기입니다. 그런데 BERT가 처음 나왔을 때만해도 이것도 크다면서 모두가 최적화에 매진했는데요. 그 중 가장 유명한 ALBERT의 베이스 모델이 약 1천 2백만개로, Llama 3 8B와 비교하면 약 666배가 됩니다. (아..악마의 수!!) Llama 모델이 아닌 다른 모델 들 중 지금으로써 가장 작은 모델들이 약 1~2B 정도인데요. 그것만 해도 약 10~20배가 됩니다. 그리고 이것들은 모바일에서 쌩쌩 돌아가죠. 😅 그러니까 6년전만해도 대규모 언어 모델이라고 불렸던 것이, 지금은 모바일 버전의 1/10밖에 안되는 모델이 되었다는 것이죠. 그리고 GPT-3가 처음 나왔을 때 175B이라고 해서 미친거 아냐? 소리가 절로 나왔는데, 지금은 음. 뭐 퀀타이제이션해서 좀 무리하면 맥북 최고 사양 정도면(?) 돌릴 수 있는.. 그런 것이 되었죠. 그러니 10년은 커녕 5년 뒤도 예측 할 수 없는게 지금의 기술 업계인 것 같습니다. 이럴 때 일수록 미래를 예측하려하기보다 그냥 하고 싶은 일을 하는게 맞는게 아닌가 싶습니다.

Carotid.AI

아직 임상실험중이지만,
뇌로 혈류를 공급하는 혈관이 좁아지는 경동맥(목동맥) 협착이 생기는 경우
이상잡음
이 들리게 되는데, 이를 AI와 이어폰으로 감지해보는 것입니다!
이해하기 쉽게 표현하면, 물이 나오는 호스를 좁아지도록 누르면 “쉬익”하는 소리가 나는것처럼 혈관도 좁아지면 소리가 나게 되고 이런 소리를 AI가 감지...!

물론 아직(?) 식약처 허가가 되지 않았고, 임상실험중이지만 앞으로 다가올 세상이 기대되네요!

https://carotid.ai/

아직 임상실험중이지만, 뇌로 혈류를 공급하는 혈관이 좁아지는 경동맥(목동맥) 협착이 생기는 경우 <code >이상잡음</code>이 들리게 되는데, 이를 AI와 이어폰으로 감지해보는 것입니다! 이해하기 쉽게 표현하면, 물이 나오는 호스를 좁아지도록 누르면 “쉬익”하는 소리가 나는것처럼 혈관도 좁아지면 소리가 나게 되고 이런 소리를 AI가 감지...! 물론 아직(?) 식약처 허가가 되지 않았고, 임상실험중이지만 앞으로 다가올 세상이 기대되네요! https://carotid.ai/

carotid.ai

네? AI로 이어폰만 있으면 경동맥 협착을 찾는다구요?

요즘 7살도 추천서비스 만들수 있는 이유

생각해보니, 요즘 chatGPT 이후 너무 글과 그림 생성에만 포커스가 맞춰진 것 같아요,

코딩애플에서 좋은 아이디어를 줬는데요,
벡터기반으로 단어/그림을 살펴보고, 유사도를 살펴보는 서비스인데,
논문 표절도 체크할 수 있고, 유사 상품도 추천할 수 있고 다양하게 써볼 수 있을 것 같아요!

중간에 미연시 게임의 채팅 서비스도 이야기하는데 ㅋㅋㅋㅋ
'우리 같은 사람들 여자랑 카톡할 기회가 없기 때문에' ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
코딩애플 같은 선배랑 같이 일하고 싶어요 ㅋㅋㅋㅋㅋ

https://youtu.be/kQwxIkspINk?si=LoCQM03LFzDJDWeI

생각해보니, 요즘 chatGPT 이후 너무 글과 그림 생성에만 포커스가 맞춰진 것 같아요, 코딩애플에서 좋은 아이디어를 줬는데요, 벡터기반으로 단어/그림을 살펴보고, 유사도를 살펴보는 서비스인데, 논문 표절도 체크할 수 있고, 유사 상품도 추천할 수 있고 다양하게 써볼 수 있을 것 같아요! 중간에 미연시 게임의 채팅 서비스도 이야기하는데 ㅋㅋㅋㅋ'우리 같은 사람들 여자랑 카톡할 기회가 없기 때문에' ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ코딩애플 같은 선배랑 같이 일하고 싶어요 ㅋㅋㅋㅋㅋ https://youtu.be/kQwxIkspINk?si=LoCQM03LFzDJDWeI

5분이면 AI 서비스 뚝딱! 더이상 그림과 글만 쓰지 마세요!

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까?

패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요)

https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung

20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다.

팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까? 패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요) https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung 20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다. 팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

업스테이지 1000억, AGI 5년내 등장, 애플 AI PC, 페북 AI 탑재, 라마3 공개, 빅테크 AI 칩 등

메타, 오픈소스 AI 모델 라마3 대공개🦙 | 4월 4주 AI Weekly

메타가 오픈소스 AI 모델 라마3를 공개했습니다.
이외에도 한국의 업스테이지가 약 1천억 시리즈B에 투자 성공했고,
애플의 AI PC도전, 빅테크의 AI칩 전쟁 등 지난주 핫 했던 뉴스들을 모아봤습니다.

https://stib.ee/8h4C

메타가 오픈소스 AI 모델 라마3를 공개했습니다.이외에도 한국의 업스테이지가 약 1천억 시리즈B에 투자 성공했고,애플의 AI PC도전, 빅테크의 AI칩 전쟁 등 지난주 핫 했던 뉴스들을 모아봤습니다. https://stib.ee/8h4C

Stibee

메타 AI 모델 라마3 대공개 🦙 등 | 4월 4주 AI 주요뉴스

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요?

한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다.

취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다.

그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다.

꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다.

https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요? 한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다. 취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다. 그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다. 꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다. https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

[책] 개발자 기술 면접 노트

REST (Representational State Transfer): REST is a widely adopted architectural style for designing networked applications. It is based on a set of principles and constraints, such as using standard...

Most popular API architecture styles in our Digital World

REST (Representational State Transfer)
REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.
 
SOAP (Simple Object Access Protocol)
SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.
 
SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다. 
 
GraphQL
GraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.
 
facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.
 
gRPC (Google Remote Procedure Call)
gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다. 
 
gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.
 
WebSocket
WebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.
 
WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다. 
 
Webhook
Webhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]
원본:

REST (Representational State Transfer)REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.&nbsp;SOAP (Simple Object Access Protocol)SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.&nbsp;SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다.&nbsp;&nbsp;GraphQLGraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.&nbsp;facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.&nbsp;gRPC (Google Remote Procedure Call)gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다.&nbsp;&nbsp;gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.&nbsp;WebSocketWebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.&nbsp;WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다.&nbsp;&nbsp;WebhookWebhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]원본:

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🕊️ 개발 세계에서 인기 있는 API 아키텍처 스타일

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다</li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.</li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하

최근 오픈소스가 활성화되면서 새로운 프로그래밍 언어가 다양하게 나오고 있는데요. 그중에도 2024, 2025년도에 두각을 드러낼 것 같다고 생각한 프로그래밍 언어도 소개합니다.

2024년, 배우면 좋을 프로그래밍 언어 ② | 원티드

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다!

안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :)

특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :)

파트1은 아래에서 보실수 있습니다.

Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다! 안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :) 특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :) 파트1은 아래에서 보실수 있습니다. Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

원티드

2024년도에 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2

원문 : Navigating the future of frontend...

(번역) 프런트엔드의 미래 탐색하기

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

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프런트엔드의 미래 탐색하기

프로덕트 매니저 (PM) 는 성공적인 제품과 서비스를 만들어내기 위해 다양한 역량을 갖추어야 합니다. 성공적인 (최소한 덜 실패하는) 프로덕트 매니저가 되기 위해 갖추어야 할 8가지 역량을 제 경험에 비추어 정리해보았습니다.

프로덕트 매니저의 필수 역량 8가지: 혁신을 이끄는 성장의 레시피

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요.

2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다.

3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다.

4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다.

5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다.

6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다.

7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라.

8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다.

++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;)

https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요. 2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다. 3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다. 4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다. 5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다. 6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다. 7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라. 8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다. ++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;) https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

SlashPage

프로젝트를 성공적으로 마무리하려면 어떻게 해야 하나?

함수, 이렇게 만들면 넌 주니어

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.
이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다.

 * 함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.
   * 내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다.
     
     
 * 'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.
   * 함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다.
     
     
 * 도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)
   * 비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.

함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다. <ul ><li>함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.<ul ><li>내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다. </li></ul></li><li>'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.<ul ><li>함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다. </li></ul></li><li>도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)<ul ><li>비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.</li></ul></li></ul> 함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

함수 이름 작성 팁

나 없이 조직이 돌아가지 않으면 내가 트롤이다 | 조직의 중요한 결정은 다 나 몰래 내려진다. '윗분들은' 정말 쉬쉬하고 싶은 것일까?' 에 이어 다시 IT 원주민들의 회사 생활을 엿보자. 원준팀의 '애니메이션 커뮤니티' 서비스는 점점 성장해서 직원 수도 100여 명이 넘고 다음 시리즈 유치도 성공하며 업계에서 꽤 이름 난 스타트업이 되었다.

리더가 없어도 의사결정할 수 있어야 한다.

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다.

예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다   

 1. 팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.
 2. 의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.
 3. 상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.

IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.  역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다. 

내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다.

문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다.  불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.  리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다.

역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다. 각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다

의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다.

이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다.

1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다.

리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다.

2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다.

프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

3. 정보가 적시에 전달된다.

정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다.

https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다. 예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다 &nbsp;&nbsp; <ol ><li>팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.</li><li>의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.</li><li>상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.</li></ol> IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.&nbsp;&nbsp;역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다.&nbsp; 내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다. 문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다. &nbsp;불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.&nbsp;&nbsp;리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다. 역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다.&nbsp;각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다 의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다. 1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다. 리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다. 2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다. 프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 3. 정보가 적시에 전달된다. 정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다. https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

Brunch Story

리더가 없어도 결정은 내려진다.

누구나 직장에서 도망치고싶은, 부끄러운 순간들이 있을겁니다. 그럴 때 누구는 도망하고, 누구는 인내하며, 누구는 부정하고, 누구는 부끄러움을 모르기도 합니다. 그리고 누군간 극복하고 해내고 맙니다. 저는 그 중 도망자였습니다. 부끄러운 고백입니다. 이 글은 제가 토스에 다녔던 2015년-2016년 두 해, 토스의 극초기에 겪었던 실패의 회고입니다.

유난한 도전과 도망: 어느 직장인의 부끄러운 회고

https://jaypark.me/11

재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.
누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

https://jaypark.me/11 재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

박재한 블로그

어느 직장인의 회고

Next.js 14.2 includes development, production, and caching improvements. Including new configuration options, 99% Turbopack tests passing, and more.

Next.js 14.2

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다.

 * Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조
   * 개발 모드 (
     next dev --turbo
     )에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.
   * 빌드(
     next build
     ) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.
 * 빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬
   * 서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.
   * 미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균
     2.2GB
     에서
     190MB
     미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.
 * 에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌
   * Next.js에서 종종 겪던
     Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server
     에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.
 * React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중
   * 아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.

자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다. <ul ><li>Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조<ul ><li>개발 모드 (<code >next dev --turbo</code>)에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.</li><li>빌드(<code >next build</code>) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.</li></ul></li><li>빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬<ul ><li>서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.</li><li>미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균 <code >2.2GB</code>에서 <code >190MB</code> 미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.</li></ul></li><li>에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌<ul ><li>Next.js에서 종종 겪던 <code >Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server</code> 에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.</li></ul></li><li>React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중<ul ><li>아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.</li></ul></li></ul> 자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

Nextjs

Next.js 14.2 릴리즈

6만 AI팀이 협업하는 인공지능 플랫폼

데이터사이언티스트 AI 컴피티션

데이콘은 데이터사이언티스트들의 각종 대회를 주최하고, 참여하는 플랫폼이에요!
학생 뿐 아니라 일반인들도 참여할 수 있고, 상금도 있어요! 💰

연습문제도 있으니 참여해보시고, 
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함께 나갈 재밌는 사람들 모집합니다! 🙋🏻‍♂️

Dacon

카카오스타일 | CRM 데이터 분석가 & Team Lead

이건승

데이터에 대한 기술적 이해뿐만 아니라 마케팅/비즈니스 등 도메인 역량의 균형을 추구하고 있습니다.

데이터에 관한 이야기를 하고 배우는 것을 좋아하며,
데이터 마케팅, CRM 관련 블로그를 운영하고 있습니다.
#데이터분석 #데이터애널리스트 #CRM #infj

상명대학교 소프트웨어학과

정준경

Junior Penetration Tester

13ye01h4

인공지능 전문가들! 배틀 뜨자! 🥊

데이터 분석

Technical Lead

1) 자금운용시스템 개발 및 운영 (2014. 02 ~ 2019.09) 
 - 삼성전자 재경팀 자금그룹의 자금 유동성 및 현금흐름 실시간 파악을 위한 거래내역 실시간 관리(SAP RFC 호출을 통해 ERP 데이터 송수신 I/F), 금융 Risk 조기대응을 위한 각종 금융/경제지표(Bloomberg(미국미디어기업)로부터 Daily I/F) 조회를 위한 삼성전자 자금 정보 조회 시스템
- 자금운용시스템-중국공상은행 전문 인터페이스 개발 (2015. 04 ~ 2015.07) 
- 시스템 DB(Oracle > PostgreSQL(PPAS)) 전환 (2016. 09 ~ 2017.01)
- 시스템 on-premise > PaaS 전환 (2018. 08 ~ 2018.12)
2) 공시통합관리시스템 개발 및 운영 (2014. 02 ~ 2019.09) 
 - 삼성전자 표준개발플랫폼(SDP)과 Java, JSP, HTML을 활용하여 공시유발 가능 사건 발생 사전 감지 및 공시대상 여부 판단의 효율화하는 시스템
- 공시통합관리시스템 on-premise > PaaS 전환 (2018. 08 ~ 2018.12)
3) 대규모기업집단공시현황시스템 개발 및 운영 (2016. 03 ~ 2019.09) 
 - .NET, SharePoint 솔루션을 활용하여 삼성그룹 관계사의 대표회사로서 삼성전자가 수행하는 대규모 기업집단현황 공시 작업에 따른 프로세스 및 체계적으로 관리하고 공시 자료의 정확성을 유지하기 위한 시스템
4) ITSM&ITIL 관리 (2015. 03 ~ 2019.09)
- 삼성SDS 전사 ITSM T/F에 소속되어 IT 운영 성과 관리 기획 및 운영
- Global ERP 의 ITSM 운영 업무


선임

1) 통합로그시스템 개발 및 운영 (2019. 09 ~ 2021.06, 2020년 하반기 신규 구축)
 - 전자금융감독규정, 신용정보법 시행령 및 감독규정, 개인정보보호법 및 시행령, 정보통신망법 및 시행령에 의거, 정보처리시스템의 가동 기록과 단말기 접속에 관한 기록 및 정보보안로그, 시스템로그 등을 자동으로 기록하고 보관하는 통합로그시스템
 - 구축 당시보다 늘어난 로그 양에 따라 업무 지원 지연을 줄이고, 디지털 혁신 추진을 통해 기존 활용하지 않던 로그를 분석하여 새로운 인사이트 도출을 위해 데이터 분석이 가능한 통합로그 시스템 신규 구축 (2020년 하반기)
데이터 분석이 가능한 통합로그 시스템 신규 구축 프로젝트 상세 내용
- 데이터 분석 플랫폼 구축 프로젝트 수행 (PM) 및 Growth 전략 수립
- 전사 데이터 분석을 목적으로 한 시스템 설계, 실시간 대시보드 구축 및 관리
- 기존 5년 데이터 마이그레이션 및 분석을 통한 Growth 전략 수립
- 고객 편의성 향상을 위한 고객 로그 데이터 분석, AB테스트를 통한 UX/UI개선
2) 이상금융탐지시스템 개발 및 운영 (2019. 09 ~ 2021.06) 
 - 전자금융거래 시 단말기 정보와 접속 정보, 거래 정보 등을 수집하고 분석해 의심스러운 거래를 실시간으로 탐지한 후 이를 차단하는 시스템
 - 다양하게 변화하는 사기방법을 탐지하기 위해 개인화 데이터를 활용한 시계열 비지도 학습 탐지 기능과 사고를 예측하기 위한 지도 학습 예측 기능 추가 (2020년 상반기)


1) 카카오워크 산업 패키지 기획 (2022.01~2022.06)
- 중대재해처벌법 관련 건설산업 전용 패키지 기획
2) 카카오워크 플랫폼 기획 (2021.12~2022.06)
 - 3rd party solution을 위한 봇 플랫폼 / 마켓플레이스 기획
 - 카카오워크 데이터 분석 및 대시보드 기획/설계/운영
- 서비스 개발 우선순위 선정을 위한 프로세스 수립
3) 카카오워크 에코플랫폼 확장 및 지원 (2021.06~2022.03)
 - 서비스 파트너 앱 기술 지원 및 가이드 도구 작성
 - 확장서비스 내 파트너의 계약 및 서비스 기획
 - 앱(3rd party solution, service) 리서치
4) 사내 기술 교육 진행
- 서비스 기획자를 위한 기초 기술 교육 진행
- 데이터 분석 교육 진행


Product Manager

1) 네이버쇼핑 BI
 - BI 데이터 분석 환경 고도화
 - 네이버쇼핑 KR BI시스템 개발 및 운영
 - 네이버쇼핑 JP(My SmartStore) BI 시스템 개발 및 운영
 - 데이터 분석 (성과관리, CRM, 모델링 등)
2) Commerce Data Platform T/F 
 - 네이버쇼핑 레이크하우스 정책 수립
- ODS > DW > DataMart > Summary 데이터 설계
3) 사내 데이터 교육

Data Analyst

2013 산업경영시스템학회 논문 최우수상

산업공학 학사

이장근

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세상을 탐구하고 고민하며 알아갑니다. 개발, PM, 데이터분석 경험을 바탕으로 많은 이야기를 나누고 싶습니다. 🤔

인공지능 전문가들! 배틀 뜨자! 🥊

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