현재 엄청난 투자 금액 대비 비용 대비 수익성 문제가 부각되고 있다고 한다. 그리고 이에 따라 AI 거품이 꺼지고 있다고.

하는데,

일단, 현재의 대규모 모델이 필요한 AI 산업은 여전히 인프라를 구축하는 단계다. 그런데 계획된 국가 기간망이 아니기 때문에 가볍게 보는 것 같다.

기간망이 완성되기 까지는 시간이 많이 걸리기 때문에 잘 드러나지 않지만, 기간망이 완성되면 진짜 돈을 쭉쭉 빨아들이게 되고, 무엇보다 가장 먼저 대중화(표준적 사용) 시키는 회사가 대부분을 먹게 된다.

AWS를 생각해보면 된다. 그래서 지금 빅테크고 뭐고 다들 돈을 미친듯이 쏟아붓고 있는 것.

하지만, 그런 단계임에도 불구하고 이미 돈을 벌고 있는 SaaS 회사가 엄청나게 많다. 다만 MRR기준 몇백만원에서 몇천만원 수준의 서비스가 많고, 기존의 중대형 회사들은 가치를 더하는 것이 많기 때문에 겉으로 크게 들어나지 않을 뿐이다.

투자 회사들의 포트폴리오만 봐도 이제 실질적인 문제를 푸는 회사들이 많아졌다. 그리고 이런 회사들이 많아진다는 것은 인프라를 제공하는 회사들이 자연스럽게 돈을 벌게 된다는 뜻이다.

막 뭘 크게크게 벌어야 산업이 커진다는 생각은 이제 버릴 때도 되지 않았나.

그리고 대규모 AI는 고속도로나 통신망과 같기 때문에 이런건 국가 수준으로 지원하는게 필요하다고 생각한다. 그런데 지금 그걸 지원을 안하고 있는 정도가 아니라 R&D 예산 삭감에 있는 예산도 줄줄이 새고 있는 우리나라의 AI는 미래가 업ㅅ..

현재 엄청난 투자 금액 대비 비용 대비 수익성 문제가 부각되고 있다고 한다. 그리고 이에 따라 AI 거품이 꺼지고 있다고. 하는데, 일단, 현재의 대규모 모델이 필요한 AI 산업은 여전히 인프라를 구축하는 단계다. 그런데 계획된 국가 기간망이 아니기 때문에 가볍게 보는 것 같다. 기간망이 완성되기 까지는 시간이 많이 걸리기 때문에 잘 드러나지 않지만, 기간망이 완성되면 진짜 돈을 쭉쭉 빨아들이게 되고, 무엇보다 가장 먼저 대중화(표준적 사용) 시키는 회사가 대부분을 먹게 된다. AWS를 생각해보면 된다. 그래서 지금 빅테크고 뭐고 다들 돈을 미친듯이 쏟아붓고 있는 것. 하지만, 그런 단계임에도 불구하고 이미 돈을 벌고 있는 SaaS 회사가 엄청나게 많다. 다만 MRR기준 몇백만원에서 몇천만원 수준의 서비스가 많고, 기존의 중대형 회사들은 가치를 더하는 것이 많기 때문에 겉으로 크게 들어나지 않을 뿐이다. 투자 회사들의 포트폴리오만 봐도 이제 실질적인 문제를 푸는 회사들이 많아졌다. 그리고 이런 회사들이 많아진다는 것은 인프라를 제공하는 회사들이 자연스럽게 돈을 벌게 된다는 뜻이다. 막 뭘 크게크게 벌어야 산업이 커진다는 생각은 이제 버릴 때도 되지 않았나. 그리고 대규모 AI는 고속도로나 통신망과 같기 때문에 이런건 국가 수준으로 지원하는게 필요하다고 생각한다. 그런데 지금 그걸 지원을 안하고 있는 정도가 아니라 R&amp;D 예산 삭감에 있는 예산도 줄줄이 새고 있는 우리나라의 AI는 미래가 업ㅅ..

📝 AI로 돈을 못벌고 있어서 거품이 꺼지고 있다는 기사

IT를 잘 알지는 못하고 관심만 가지고 있습니다. 요즘 뉴스나 여러 매체를 통해서 보면.. AI가 활용되는 분야가 매우 많을 것으로 생각됩니다. 제가 생각하는 AI활용 분야는 정부 정책분야로..기존의 매우 한정되고 경직된? 정책 실행의 한계를 벗어날 수 있다고 생각됩니다..즉 AI기술을 통해..보다 미래지향적이고. 더 넓고 깊은 통찰과 시야를 확보함으로써..보다 좋은 방향의 정책을 제시할 수 있을 것입니다. 그러기 위해서는 AI가 흡수하는 정보가  정치. 경제. 사회. 문화적인 편견이나 이해관계에서 벗어난 정보여야 하는 것이 중요할 것 같습니다. 예를들면 지방자치단체에서 하천정비를 한다던지..산을 깍아 개발을 한다던지 할 때..현재는 아무 거리낌없이 허술한 법과 제도하에서..자연을 파괴하고 환경을 오염시키는 개발을 서슴치않고 하고 있다면..AI를 적용하는 정책에서는..여러 환경적. 역사적. 문화적. 등의 관련 전문가들의 논문이나 이론..철학..기타 비슷한 개발로 안한 사례 등을 참고 및 적용하여..보다 올바른 매뉴얼을 제시받을 수 있고..올바른 개발방향의 힌트를 얻음으로서..개발로 인한 여러 후유증이나 피해를 사전에 예방 할 수 있을 것입니다. 이렇듯 AI기술(인프라 구축 및 적용 노력..)을 통해 여러 정부의 당면한 정책에 대해..보다 현명하고 슬기롭게 적용하면 좋겠다는 생각입니다. 그러나 그러한 AI를 개발하는데 있어서..매우 공정하고 열린 데이터를 잘 수집?하고 선별?하는  것과 윤리적이고 양심적인? 문제 등등의 문화?가 바르게 정립?이 되어야 할 것 같습니다. 이외에도 그러한 AI시스템을 구축하는 여러 과정에서 투명성 등과 검증. 보안 등.. 다양한 문제를 슬기롭게 대응?하는 과정이 필요할 것 같습니다.

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Naver

회사 테크 블로그 모음 👨🏻‍💻

리텐션을 올리기 위해서는 어떤 AI 모델을 학습시켜야 할까요? 아자르에서 아하 모멘트 프레임워크로 AI 추천 모델의 타겟 지표를 설정한 방법을 소개합니다.

아자르에서 AI 기반 추천 모델의 타겟 지표를 설정하는 방법 (feat. 아하 모멘트)

 * 하이퍼커넥트의 기술 블로그에 글이 올라왔는데 인상적이라 공유해보아요
 * 너무 좋은 글이고 아래 내용은 글의 일부만 담겨 있으니 원문을 꼭 보시길 추천드려요
 * Precision-Recall을 사용한 방법도 인상적이였어요

---

 * AI로 리텐션을 올릴 수 있을까? => 1차 지표가 아니라 어렵긴 함. 모델링이 어렵기도 함
   * 리텐션을 최적화하기 위해 잔류 여부에 영향을 미치며 최적화가 쉬운 1차 지표를 식별하고 최적화하며 간접적으로 리텐션을 개선해야 함
 * 리텐션에 기여하는 1차 지표
   * 신규 사용자를 먼저 진행. 신규 사용자가 처음으로 서비스의 가치를 느끼게 하는 핵심 경험을 아하 모먼트로 정의하고 찾아봄
   * 가입 후 X일 이내에 Y 행동을 Z회 수행하는 것
   * X=1일, 24시간 이내의 행동에 초점을 맞춤
   * 이 결정은 데이터 분석을 통해 D1 리텐션이 개선되면 그 후 Dn 리텐션이 향상되라는 가정을 하고 진행함
   * 아하 모먼트 후보군을 파악하기 위해 이진 분류기의 성능을 평가할 때 사용하는 Precision-Recall 커브를 도출하는 아이디어를 차용함. 여러 분류기의 성능을 비교하는 목적으로 사용
   * 아하 모멘트를 신규 사용자의 행동으로부터 잔류 여부를 예측하는 분류기라 생각하고, 조건을 바꾸며 성능 비교
   * (1) 아하 모멘트를 경험한 사용자 중 얼마나 많은 비율이 잔류했는지 (2) 잔류한 사용자 중 얼마나 많은 비율이 아하 모멘트를 경험했는지를 파악함
위 작업은 1차 지표와 리텐션 간의 상관관계를 확인할 수 있지만, 인과 증거는 되지 않음
 * 좋은 추천을 받지 못해 추천 요청을 많이 하게 되는 사용자나 악성 사용자를 만난 사용자여도 리텐션이 높게 관측되는 상황이 발생하는데, 서비스 내에 활발하게 활동하는 정도와 리텐션의 두 요인에 모두 영향을 주는 교란 변수(Confounder)가 존재하기 때문
 * A, B 모두에 영향을 미치는 변수 C를 교란 변수라 함
 * 교란 변수를 최대한 통제한 후 데이터 분석
 * 인과 관계를 가진 1차 지표를 어떻게 찾을까?
   * 하나의 시계열이 다른 시계열을 예측할 수 있는지 여부로 인과 관계를 짐작하는 Granger causality의 아이디어를 차용해 시간의 흐름에 따라 사용자 비율과 리텐션 추세를 시계열로 나타내 비교하기로 함
   * 두 추세가 서로 다르면 인과 관계를 가질 가능성이 낮다고 판단해 후보에서 제외함
   * 여기서 발견된 후보를 선정하고 실험을 위한 가설 세운 후, 여기에 맞는 AI 기반 추천 모델의 목적 함수 정의 -> AB Test

https://hyperconnect.github.io/2024/04/26/azar-aha-moment.html

<ul ><li>하이퍼커넥트의 기술 블로그에 글이 올라왔는데 인상적이라 공유해보아요</li><li>너무 좋은 글이고 아래 내용은 글의 일부만 담겨 있으니 원문을 꼭 보시길 추천드려요</li><li>Precision-Recall을 사용한 방법도 인상적이였어요</li></ul> --- <ul ><li>AI로 리텐션을 올릴 수 있을까? =&gt; 1차 지표가 아니라 어렵긴 함. 모델링이 어렵기도 함<ul ><li>리텐션을 최적화하기 위해 잔류 여부에 영향을 미치며 최적화가 쉬운 1차 지표를 식별하고 최적화하며 간접적으로 리텐션을 개선해야 함</li></ul></li><li>리텐션에 기여하는 1차 지표<ul ><li>신규 사용자를 먼저 진행. 신규 사용자가 처음으로 서비스의 가치를 느끼게 하는 핵심 경험을 아하 모먼트로 정의하고 찾아봄</li><li>가입 후 X일 이내에 Y 행동을 Z회 수행하는 것</li><li>X=1일, 24시간 이내의 행동에 초점을 맞춤</li><li>이 결정은 데이터 분석을 통해 D1 리텐션이 개선되면 그 후 Dn 리텐션이 향상되라는 가정을 하고 진행함</li><li>아하 모먼트 후보군을 파악하기 위해 이진 분류기의 성능을 평가할 때 사용하는 Precision-Recall 커브를 도출하는 아이디어를 차용함. 여러 분류기의 성능을 비교하는 목적으로 사용</li><li>아하 모멘트를 신규 사용자의 행동으로부터 잔류 여부를 예측하는 분류기라 생각하고, 조건을 바꾸며 성능 비교</li><li>(1) 아하 모멘트를 경험한 사용자 중 얼마나 많은 비율이 잔류했는지 (2) 잔류한 사용자 중 얼마나 많은 비율이 아하 모멘트를 경험했는지를 파악함</li></ul></li></ul>위 작업은 1차 지표와 리텐션 간의 상관관계를 확인할 수 있지만, 인과 증거는 되지 않음<ul ><li>좋은 추천을 받지 못해 추천 요청을 많이 하게 되는 사용자나 악성 사용자를 만난 사용자여도 리텐션이 높게 관측되는 상황이 발생하는데, 서비스 내에 활발하게 활동하는 정도와 리텐션의 두 요인에 모두 영향을 주는 교란 변수(Confounder)가 존재하기 때문</li><li>A, B 모두에 영향을 미치는 변수 C를 교란 변수라 함</li><li>교란 변수를 최대한 통제한 후 데이터 분석</li><li>인과 관계를 가진 1차 지표를 어떻게 찾을까?<ul ><li>하나의 시계열이 다른 시계열을 예측할 수 있는지 여부로 인과 관계를 짐작하는 Granger causality의 아이디어를 차용해 시간의 흐름에 따라 사용자 비율과 리텐션 추세를 시계열로 나타내 비교하기로 함</li><li>두 추세가 서로 다르면 인과 관계를 가질 가능성이 낮다고 판단해 후보에서 제외함</li><li>여기서 발견된 후보를 선정하고 실험을 위한 가설 세운 후, 여기에 맞는 AI 기반 추천 모델의 목적 함수 정의 -&gt; AB Test</li></ul></li></ul> https://hyperconnect.github.io/2024/04/26/azar-aha-moment.html

Hyperconnect Tech Blog

아자르에서 AI 추천 모델의 타겟 지표를 설정하는 방법 (아하모먼트)

AI가 무섭게 발전하는 세상에서 (약간 개발자 중심으로) 커리어에 관한 이야기를 해보았습니다. 개발자가 아니어도 영상을 보는데 큰 문제는 없을꺼라 믿습니다. AI가 무섭게 발전하고 거기에 불경기까지 이어지면서 모든 직군에서 어떤 일을 해야 내 커리어가 안전해질지 걱정들이 많습니다. 정답은 없지만 오히려 이런 때야 말로 "나"와 "현재"에 집중할 때가 아닌가 싶습니다.

AI 시대의 커리어 성장이란?

지난 일주일 동안 다양한 사람들을 대상으로 세 곳의 다른 채널을 통해 커리어에 관한 이야기를 했는데 QA 시간에 들어온 질문들을 보면 가장 큰 고민들은 경기가 어렵다보니 취업에 관한 것도 있었지만 인공지능이란 위협(?)에 관한 것이 가장 많았다.

 * 무엇을 하면 안전할지?
 * 개발자 직군은 어떻게 변할지?
 * 개발자 직군이 존재하기나 할지?
   
나라고 그 위협을 피해갈 수 있는 것도 아니고 아주 좋은 해결책이 보이지도 않고 세상이 앞으로 어떻게 변화할지도 모르겠다. 너무 FOMO에 빠져 기술변화를 바로 뒤에 따라가려 하는 것 보다는 조금 뒤에서 새로운 생산성 툴들을 사용하며 내 일의 효율성을 높이는 것이 더 건강한 관점인 듯 하고 가장 중요한 것은 변화를 두려워하지 않는 자세가 아닌가 싶고 여기에 호기심과 필요에 의한 학습습관과 내가 원하는 것이 무엇인지 고민하는 것이 첨가된다면 금상첨화가 아닌가 싶다..

정답을 알려주지는 못했지만 커리어를 바라보는 관점에 관한 유튜브 영상을 만들어보았는데 영상 보시고 댓글에 질문을 달아주시면 답변을 달고 모아서 글과 영상으로 만들어보도록 하겠다.

https://youtu.be/0S4V6bpvtt4

지난 일주일 동안 다양한 사람들을 대상으로 세 곳의 다른 채널을 통해 커리어에 관한 이야기를 했는데 QA 시간에 들어온 질문들을 보면 가장 큰 고민들은 경기가 어렵다보니 취업에 관한 것도 있었지만 인공지능이란 위협(?)에 관한 것이 가장 많았다. <ul ><li>무엇을 하면 안전할지?</li><li>개발자 직군은 어떻게 변할지?</li><li>개발자 직군이 존재하기나 할지? </li></ul>나라고 그 위협을 피해갈 수 있는 것도 아니고 아주 좋은 해결책이 보이지도 않고 세상이 앞으로 어떻게 변화할지도 모르겠다. 너무 FOMO에 빠져 기술변화를 바로 뒤에 따라가려 하는 것 보다는 조금 뒤에서 새로운 생산성 툴들을 사용하며 내 일의 효율성을 높이는 것이 더 건강한 관점인 듯 하고 가장 중요한 것은 변화를 두려워하지 않는 자세가 아닌가 싶고 여기에 호기심과 필요에 의한 학습습관과 내가 원하는 것이 무엇인지 고민하는 것이 첨가된다면 금상첨화가 아닌가 싶다.. 정답을 알려주지는 못했지만 커리어를 바라보는 관점에 관한 유튜브 영상을 만들어보았는데 영상 보시고 댓글에 질문을 달아주시면 답변을 달고 모아서 글과 영상으로 만들어보도록 하겠다. https://youtu.be/0S4V6bpvtt4

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AI 세상에 개발자의 자리가 있을까요?

안녕하세요, 프로젝트 썸원의 윤성원입니다.

[2024년 5월] 썸원 프라임 멤버십 모집 안내 | Notion

1. 요즘 날씨가 오락가락하고 있지만, 어느새 봄이 왔고, 곧 여름이 오지 않을까 싶은데요. 작년 겨울에는 갑작스러운 사무실 건물 화재 사고로 정신없이 보냈는데,

2. 자연의 순리대로 꽃 피는 봄이 오듯, 사무실 엘리베이터 공사도 완료되어, 그동안 진행하지 못했던 여러 모임과 기획들을 하나하나씩 풀어나가고 있습니다.

3. 그런 의미에서 다가오는 5월부터는 멤버십이 좀 더 풍부해지지 않을까 싶은데요. 다운 님, 시현 님과 함께 시도하고 있는 소모임들도 더디지만 조금씩 자리를 잡아가고 있고, 곧 민주 님과도 새로운 소모임을 하나 열 수 있지 않을까 싶어요.

4. 뿐만 아니라, 콘텐츠 비즈니스에 대해 좀 더 심도 있게 탐구하고 토론하는 ‘유튜브 비즈니스 스터디 모임’도 준비하고 있는데요. 디지털에서 콘텐츠로 비즈니스를 하는 사람들 중에는 혼자서 이런저런 고민을 하는 경우가 많은데, 좋은 사례와 실패한 사례를 함께 공부하고 토론하면 좋겠다는 생각으로 이를 준비하고 있습니다.

5. 글쓰기 리츄얼 또한 계속 고도화되고 있는데요. ‘발췌+요약+리라이팅 리츄얼'에서 시작해, ‘아무말 글쓰기 클럽’, ‘발췌+요약+리라이팅 리츄얼 캐주얼 버전', ‘발췌+요약+북클럽' 등 다양한 버전으로 글쓰기 모임이 ‘스핀 오프’되고 있어요.

6. 딥한 시즌형 모임뿐 아니라, ‘주말 모닝 클럽’, ‘서교동 산책단', ‘책사랑 나눔회' 등 가볍게 만나 서로의 일상을 나누고 대화하는 모임들도 계속 생기고 있고요.

7. 콘텐츠적으로도 멤버십 회원분들에게 더 좋은 경험을 전해드리고자 여러 고민을 하고 있는데요. AI를 활용해 기존에 쌓은 콘텐츠 아카이브를 활용하는 방법도을 계속 고민하고 있는데, 아직까지 만족할 만한 뭔가가 나오지 않아서 이 부분은 살짝 표류 상태에 있습니다.

8. 혼자 고민하는 것만으로는 답이 잘 안 나올 것 같기도 해서, 관련한 모임을 한 번 만들어봐야 하나도 생각하고 있고요.

9. 숏폼 활용도 장기적 과제 중 하나인데, 많은 사람들이 숏폼을 그저 도파민을 자극하는 유희적 도구로 취급하는 경향이 있지만, 저는 그 안에서도 좋은 텍스트를 읽고자 하는 사람들은 소수라도 존재할 것이라고 믿기에 충분한 여력을 만들어서 여기까지 도전해보는 것이 계획 중 하나랍니다.

10. 물론 ‘혼자서 이걸 어떻게 다 하느냐’고 걱정 혹은 다그치는 분들도 계시지만, 할 수 있는 선에서 최선을 다하는 것 이외에 다른 고민은 별로 안 하는 편이라, 하다 보면 길이 보이지 않을까 싶고, 그러다 ‘도움이 필요할 땐 적극적으로 도움을 요청하면 되지 않나’라고 생각하고 있어요.

11. 그리고 아직도 실행하고 싶은 계획과 콘텐츠들이 굉장히 쌓여 있는 상황이라, 사업을 한 지 3년이 넘었는데도 해야 할 일이 많네요. 그러니 더더 열심히 해야 겠지요 (호호)

12. 그런 의미에서, 5월에는 더 풍성해질 썸원 프라임 멤버십에 관심 있으신 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 5월에는 특별히 4개월 동안 멤버십을 이용할 수 있는 ‘시즌 멤버십’도 모집하니 이 부분도 많은 관심 부탁드립니다. 고민 없이 바로 연간 멤버십으로 탑승해주셔는 것도 넘넘 영광스러운 일이고요 (호호) 그럼 다들 화이팅 하시옵고, 늘 감사합니다 ;)

https://somewon.notion.site/2024-5-0bff80d3547242da9fd82912603f18e7

1. 요즘 날씨가 오락가락하고 있지만, 어느새 봄이 왔고, 곧 여름이 오지 않을까 싶은데요. 작년 겨울에는 갑작스러운 사무실 건물 화재 사고로 정신없이 보냈는데, 2. 자연의 순리대로 꽃 피는 봄이 오듯, 사무실 엘리베이터 공사도 완료되어, 그동안 진행하지 못했던 여러 모임과 기획들을 하나하나씩 풀어나가고 있습니다. 3. 그런 의미에서 다가오는 5월부터는 멤버십이 좀 더 풍부해지지 않을까 싶은데요. 다운 님, 시현 님과 함께 시도하고 있는 소모임들도 더디지만 조금씩 자리를 잡아가고 있고, 곧 민주 님과도 새로운 소모임을 하나 열 수 있지 않을까 싶어요. 4. 뿐만 아니라, 콘텐츠 비즈니스에 대해 좀 더 심도 있게 탐구하고 토론하는 ‘유튜브 비즈니스 스터디 모임’도 준비하고 있는데요. 디지털에서 콘텐츠로 비즈니스를 하는 사람들 중에는 혼자서 이런저런 고민을 하는 경우가 많은데, 좋은 사례와 실패한 사례를 함께 공부하고 토론하면 좋겠다는 생각으로 이를 준비하고 있습니다. 5. 글쓰기 리츄얼 또한 계속 고도화되고 있는데요. ‘발췌+요약+리라이팅 리츄얼'에서 시작해, ‘아무말 글쓰기 클럽’, ‘발췌+요약+리라이팅 리츄얼 캐주얼 버전', ‘발췌+요약+북클럽' 등 다양한 버전으로 글쓰기 모임이 ‘스핀 오프’되고 있어요. 6. 딥한 시즌형 모임뿐 아니라, ‘주말 모닝 클럽’, ‘서교동 산책단', ‘책사랑 나눔회' 등 가볍게 만나 서로의 일상을 나누고 대화하는 모임들도 계속 생기고 있고요. 7. 콘텐츠적으로도 멤버십 회원분들에게 더 좋은 경험을 전해드리고자 여러 고민을 하고 있는데요. AI를 활용해 기존에 쌓은 콘텐츠 아카이브를 활용하는 방법도을 계속 고민하고 있는데, 아직까지 만족할 만한 뭔가가 나오지 않아서 이 부분은 살짝 표류 상태에 있습니다. 8. 혼자 고민하는 것만으로는 답이 잘 안 나올 것 같기도 해서, 관련한 모임을 한 번 만들어봐야 하나도 생각하고 있고요. 9. 숏폼 활용도 장기적 과제 중 하나인데, 많은 사람들이 숏폼을 그저 도파민을 자극하는 유희적 도구로 취급하는 경향이 있지만, 저는 그 안에서도 좋은 텍스트를 읽고자 하는 사람들은 소수라도 존재할 것이라고 믿기에 충분한 여력을 만들어서 여기까지 도전해보는 것이 계획 중 하나랍니다. 10. 물론 ‘혼자서 이걸 어떻게 다 하느냐’고 걱정 혹은 다그치는 분들도 계시지만, 할 수 있는 선에서 최선을 다하는 것 이외에 다른 고민은 별로 안 하는 편이라, 하다 보면 길이 보이지 않을까 싶고, 그러다 ‘도움이 필요할 땐 적극적으로 도움을 요청하면 되지 않나’라고 생각하고 있어요. 11. 그리고 아직도 실행하고 싶은 계획과 콘텐츠들이 굉장히 쌓여 있는 상황이라, 사업을 한 지 3년이 넘었는데도 해야 할 일이 많네요. 그러니 더더 열심히 해야 겠지요 (호호) 12. 그런 의미에서, 5월에는 더 풍성해질 썸원 프라임 멤버십에 관심 있으신 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 5월에는 특별히 4개월 동안 멤버십을 이용할 수 있는 ‘시즌 멤버십’도 모집하니 이 부분도 많은 관심 부탁드립니다. 고민 없이 바로 연간 멤버십으로 탑승해주셔는 것도 넘넘 영광스러운 일이고요 (호호) 그럼 다들 화이팅 하시옵고, 늘 감사합니다 ;) https://somewon.notion.site/2024-5-0bff80d3547242da9fd82912603f18e7

Somewon on Notion

5월 썸원 프라임 멤버십 모집 안내

by Binbing Hou, Stephanie Vezich Tamayo, Xiao Chen, Liang Tian, Troy Ristow, Haoyuan Wang, Snehal Chennuru, Pawan Dixit This is the first of the series of our work at Netflix on leveraging data...

Evolving from Rule-based Classifier: Machine Learning Powered Auto Remediation in Netflix Data...

 * 넷플릭스에서 운영 자동화를 위해 머신러닝을 사용한 케이스를 정리한 첫 글
   * 자동 진단, 자동 수정, 자동 구성, 자동 튜닝, 자동 확장, 자동 디버깅 등 운영 자동화는 최신 데이터 플랫폼의 성공을 위한 핵심 요소
   * 룰베이스에서 ML 서비스를 사용해 자동으로 수정하는 것을 목표로 했던 프로젝트에 대한 소개
   * Spark 작업의 Memory 구성 오류와 분류되지 않은 오류를 처리하기 위해 자동 복원(Auto Remediation) 기능을 배포했고, 그 효과는 메모리 설정 오류의 56%를 자동으로 수정하고 모든 오류로 인한 금전적 비용 50% 절감했음
 * 소개
   * 넷플릭스의 데이터 플랫폼엔 하루에 수십만 개의 Workflow, 수백만개의 Job이 실행되고 있음
   * 장애가 발생한 작업이 전체 워크로드 중 작은 부분이여도 장애를 진단하고 해결하는 것이 운영 부담이 될 수 있음(여러 일이 생기기에)
   * 오류를 효율적으로 처리하기 위해 룰 베이스 분류기를 사용하는 Pensive라는 서비스를 개발함 -> 일련의 규칙에 따라 작업 오류를 분류 -> 스케줄러가 작업을 다시 시도할지 여부를 결정 -> 엔지니어가 진단하고 해결할 수 있는 인사이트 제공
   * 그러나 시스템의 규모가 커지고, 복잡해지면서 메모리 설정 오류, 미분류 오류 처리에 대한 지원이 제한되었음. 예를 들어 OOM 오류로 인한 작업 실패를 진단하기 위해 팀 전체의 노력이 필요함
 * 머신러닝을 사용해 재시도 성공 확률, 재시도 비용을 예측하고 최적의 후보 구성을 권장 사항으로 선택함. 그리고 자동으로 적용
 * 장점
   * Integreate Intelligence : 통합된 지식
     * 도메인 전문가의 컨텍스트를 기반으로 Error Class 별로 Static하고 결정론적인 분류 결과를 제공
     * 작업별로 성능과 비용을 고려한 권장 사항 제공
   * Full Automated : 완전 자동화
     * 오류를 분류, 권장 사항을 가져오고, 적용하는 파이프라인이 완전 자동화
     * 수정 프로세스에 사람의 개입이 필요하지 않음
   * Multi-objective Optimization : 다양한 목적의 최적화
     * 성능(재시도 성공 확률)과 컴퓨팅 비용 효율성(작업 실행에 드는 금전적 비용)을 모두 고려해 권장 사항을 생성
     * 예를 들어 메모리 설정 오류는 작업 실행의 메모리 사용량과 관련된 파라미터를 검색하고, 실패 확률과 컴퓨팅 비용의 선형 조합을 최소화하는 조합을 추천함
 * 규칙 기반 분류기
   * Log collector : 로그 수집
   * Rule Execution Engine : 미리 정의된 Rule과 일치시키는 작업. 오류를 식별하기 위한 정규식이 포함
   * Result Finalizer : 오류 분류 결과를 확정하는 역할. 가장 먼저 일치하는 규칙의 분류에 따라 최종 분류 결정
 * 도전 과제
   * 메모리 설정 오류
     * 일시적이지 않은 오류는 여전히 엔지니어가 수동으로 작업을 해야 함
     * 메모리를 작게 설정하면 OOM, 크게 설정하면 리소스 낭비
     * 데이터 플랫폼에 1달에 약 600건의 메모리 설정 오류가 발생 -> 많은 노력
   * 분류되지 않은 오류
     * 규칙을 수동으로 추가해야 오류로 분류가 됨
     * 새 규칙 추가를 위한 노력도 필요함
     * 300개 이상의 규칙이 추가되었지만 전체 장애의 50%가 분류되지 않음
 * Auto Remediation
   * 권장사항 생성 : 규칙 기반으로 모든 오류 분류, 그 후에 머신러닝 서비스를 사용해 권장사항 제공
   * Nightingale : Metaflow를 사용해 학습된 머신러닝 모델을 실행하는 서비스. 재시도 권장 사항을 생성하는 역할
     * 오류를 다시 시작할 수 있는지 여부
     * 작업을 다시 시작하기 위한 권장 구성
   * ConfigService : 온라인 설정 서비스
     * 정의된 Scope와 함께 JSON patch로 ConfigService에 저장
     * 스케줄러가 권장 설정을 가져오기 위해 ConfigService를 호출하면 스케줄러는 원래 구성을 ConfigService에 전달 -> ConfigService는 원래 구성에 JSON 패치를 적용 -> 스케줄러가 변경된 설정으로 다시 작업 시작
   * Pensive : 룰베이스 오류 분류기
   * 스케줄러 : 작업을 스케줄링. Netflix Maestro 사용
 * 머신러닝 서비스
   * 나이팅게일이 실패한 작업에 대한 재시도 정책을 생성하고, 재시도 성공 확률과 작업 실행 비용의 균형을 맞춤
     * 예측 모델 : 재시도 속성에 따라 성공 확률, 재시됴 비용을 추정
       * 매일 오프라인으로 재학습
     * 최적화 프로그램 : 실패 확률과 비용의 선형 조합을 최소화하는 구성을 도출
   * 데이터 플랫폼에서 재시도 성공 결과와 실행 비용을 모두 기록해 신뢰할 수 있는 레이블을 제공

https://netflixtechblog.com/evolving-from-rule-based-classifier-machine-learning-powered-auto-remediation-in-netflix-data-039d5efd115b

<ul ><li>넷플릭스에서 운영 자동화를 위해 머신러닝을 사용한 케이스를 정리한 첫 글<ul ><li>자동 진단, 자동 수정, 자동 구성, 자동 튜닝, 자동 확장, 자동 디버깅 등 운영 자동화는 최신 데이터 플랫폼의 성공을 위한 핵심 요소</li><li>룰베이스에서 ML 서비스를 사용해 자동으로 수정하는 것을 목표로 했던 프로젝트에 대한 소개</li><li>Spark 작업의 Memory 구성 오류와 분류되지 않은 오류를 처리하기 위해 자동 복원(Auto Remediation) 기능을 배포했고, 그 효과는 메모리 설정 오류의 56%를 자동으로 수정하고 모든 오류로 인한 금전적 비용 50% 절감했음</li></ul></li><li>소개<ul ><li>넷플릭스의 데이터 플랫폼엔 하루에 수십만 개의 Workflow, 수백만개의 Job이 실행되고 있음</li><li>장애가 발생한 작업이 전체 워크로드 중 작은 부분이여도 장애를 진단하고 해결하는 것이 운영 부담이 될 수 있음(여러 일이 생기기에)</li><li>오류를 효율적으로 처리하기 위해 룰 베이스 분류기를 사용하는 Pensive라는 서비스를 개발함 -&gt; 일련의 규칙에 따라 작업 오류를 분류 -&gt; 스케줄러가 작업을 다시 시도할지 여부를 결정 -&gt; 엔지니어가 진단하고 해결할 수 있는 인사이트 제공</li><li>그러나 시스템의 규모가 커지고, 복잡해지면서 메모리 설정 오류, 미분류 오류 처리에 대한 지원이 제한되었음. 예를 들어 OOM 오류로 인한 작업 실패를 진단하기 위해 팀 전체의 노력이 필요함</li></ul></li><li>머신러닝을 사용해 재시도 성공 확률, 재시도 비용을 예측하고 최적의 후보 구성을 권장 사항으로 선택함. 그리고 자동으로 적용</li><li>장점<ul ><li>Integreate Intelligence : 통합된 지식<ul ><li>도메인 전문가의 컨텍스트를 기반으로 Error Class 별로 Static하고 결정론적인 분류 결과를 제공</li><li>작업별로 성능과 비용을 고려한 권장 사항 제공</li></ul></li><li>Full Automated : 완전 자동화<ul ><li>오류를 분류, 권장 사항을 가져오고, 적용하는 파이프라인이 완전 자동화</li><li>수정 프로세스에 사람의 개입이 필요하지 않음</li></ul></li><li>Multi-objective Optimization : 다양한 목적의 최적화<ul ><li>성능(재시도 성공 확률)과 컴퓨팅 비용 효율성(작업 실행에 드는 금전적 비용)을 모두 고려해 권장 사항을 생성</li><li>예를 들어 메모리 설정 오류는 작업 실행의 메모리 사용량과 관련된 파라미터를 검색하고, 실패 확률과 컴퓨팅 비용의 선형 조합을 최소화하는 조합을 추천함</li></ul></li></ul></li><li>규칙 기반 분류기<ul ><li>Log collector : 로그 수집</li><li>Rule Execution Engine : 미리 정의된 Rule과 일치시키는 작업. 오류를 식별하기 위한 정규식이 포함</li><li>Result Finalizer : 오류 분류 결과를 확정하는 역할. 가장 먼저 일치하는 규칙의 분류에 따라 최종 분류 결정</li></ul></li></ul><ul ><li>도전 과제<ul ><li>메모리 설정 오류<ul ><li>일시적이지 않은 오류는 여전히 엔지니어가 수동으로 작업을 해야 함</li><li>메모리를 작게 설정하면 OOM, 크게 설정하면 리소스 낭비</li><li>데이터 플랫폼에 1달에 약 600건의 메모리 설정 오류가 발생 -&gt; 많은 노력</li></ul></li><li>분류되지 않은 오류<ul ><li>규칙을 수동으로 추가해야 오류로 분류가 됨</li><li>새 규칙 추가를 위한 노력도 필요함</li><li>300개 이상의 규칙이 추가되었지만 전체 장애의 50%가 분류되지 않음</li></ul></li></ul></li><li>Auto Remediation<ul ><li>권장사항 생성 : 규칙 기반으로 모든 오류 분류, 그 후에 머신러닝 서비스를 사용해 권장사항 제공</li><li>Nightingale : Metaflow를 사용해 학습된 머신러닝 모델을 실행하는 서비스. 재시도 권장 사항을 생성하는 역할<ul ><li>오류를 다시 시작할 수 있는지 여부</li><li>작업을 다시 시작하기 위한 권장 구성</li></ul></li><li>ConfigService : 온라인 설정 서비스<ul ><li>정의된 Scope와 함께 JSON patch로 ConfigService에 저장</li><li>스케줄러가 권장 설정을 가져오기 위해 ConfigService를 호출하면 스케줄러는 원래 구성을 ConfigService에 전달 -&gt; ConfigService는 원래 구성에 JSON 패치를 적용 -&gt; 스케줄러가 변경된 설정으로 다시 작업 시작</li></ul></li><li>Pensive : 룰베이스 오류 분류기</li><li>스케줄러 : 작업을 스케줄링. Netflix Maestro 사용</li></ul></li></ul><ul ><li>머신러닝 서비스<ul ><li>나이팅게일이 실패한 작업에 대한 재시도 정책을 생성하고, 재시도 성공 확률과 작업 실행 비용의 균형을 맞춤<ul ><li>예측 모델 : 재시도 속성에 따라 성공 확률, 재시됴 비용을 추정<ul ><li>매일 오프라인으로 재학습</li></ul></li><li>최적화 프로그램 : 실패 확률과 비용의 선형 조합을 최소화하는 구성을 도출</li></ul></li><li>데이터 플랫폼에서 재시도 성공 결과와 실행 비용을 모두 기록해 신뢰할 수 있는 레이블을 제공</li></ul></li></ul> https://netflixtechblog.com/evolving-from-rule-based-classifier-machine-learning-powered-auto-remediation-in-netflix-data-039d5efd115b

Medium

넷플릭스 데이터 플랫폼의 머신러닝 기반 자동 복원

Apple has announced over $250 million of investment to enhance its campus in Singapore's Ang Mo Kio district, where it has earmarked new...

Apple to Invest $250M+ in Singapore Campus to Expand AI Roles

커리어리 친구들, 애플이 싱가폴에 AI 분야에 상당히 투자를 하는군요! 팩토리 확장은 베트남과 말레이지아 등으로 투자 계획이 있다고 합니다 🙂

https://www.macrumors.com/2024/04/18/apple-invests-cash-singapore-campus-ai/

커리어리 친구들, 애플이 싱가폴에 AI 분야에 상당히 투자를 하는군요! 팩토리 확장은 베트남과 말레이지아 등으로 투자 계획이 있다고 합니다 🙂 https://www.macrumors.com/2024/04/18/apple-invests-cash-singapore-campus-ai/

MacRumors

<애플, 싱가폴에 AI 투자>

1. 균형점의 일반적 정의는 '여러 힘이 작용해 한번 들어서면 안정된 채 오래 머무는 상태'다.

2. 이 정의에 따라 우리는 대부분 균형점인 세계에 살고 있다. 그러나 때때로 불균형이 존재 하기도 한다.

3. 우리 학자는 균형점을 예측하고 분석하길 좋아한다. 안정된 상태에서는 모수와 변수가 정지되어 있으니 분석이 가능하기 때문이다.

4. 반면 불균형점은 저변 환경이 흔들려 분석이나 예측이 불가능하고 종류도 무진 많다.

5. 이 나이에 세상을 돌이켜 보니 이해하지 못했던 정치• 경제• 사회에서의 많은 불균형점들이 기억난다.

6. 미국에서 널리 존경받는 대법원 판사 올리버 웬들 홈스의 말에 공감이 간다.

7. "젊은이는 원칙을 안다. 그러나 나이든 이는 예외를 안다."

#경영이라는세계

1. 균형점의 일반적 정의는 '여러 힘이 작용해 한번 들어서면 안정된 채 오래 머무는 상태'다. 2. 이 정의에 따라 우리는 대부분 균형점인 세계에 살고 있다. 그러나 때때로 불균형이 존재 하기도 한다. 3. 우리 학자는 균형점을 예측하고 분석하길 좋아한다. 안정된 상태에서는 모수와 변수가 정지되어 있으니 분석이 가능하기 때문이다. 4. 반면 불균형점은 저변 환경이 흔들려 분석이나 예측이 불가능하고 종류도 무진 많다. 5. 이 나이에 세상을 돌이켜 보니 이해하지 못했던 정치• 경제• 사회에서의 많은 불균형점들이 기억난다. 6. 미국에서 널리 존경받는 대법원 판사 올리버 웬들 홈스의 말에 공감이 간다. 7. "젊은이는 원칙을 안다. 그러나 나이든 이는 예외를 안다." #경영이라는세계

< 젊은이는 '원칙'을 안다. 그러나 나이 든 이는 '예외'를 안다 >

제 첫번째 포트폴리오는 실패율 100%였습니다. 제가 처음으로 취업을 준비하던 시절, 저는 대략 20개의 게임 회사에 지원서를 썼고, 모두 떨어졌습니다. 사실 지금 생각하면 떨어지는 게 당연했던 것 같습니다. 그때 저의 포트폴리오는 작은 Docs 파일 하나였고, 거기엔 제가 만든 게임 제목과 스크린샷, 그리고 짧은 설명이 한두 줄 있었습니다.

저의 첫 게임 회사 포트폴리오

✅ 제 첫번째 포트폴리오는 실패율 100%였습니다.
제가 처음으로 취업을 준비하던 시절, 저는 대략 20개의 게임 회사에 지원서를 썼고, 모두 떨어졌습니다. 사실 지금 생각하면 떨어지는 게 당연했던 것 같습니다. 그때 저의 포트폴리오는 작은 Docs 파일 하나였고, 거기엔 제가 만든 게임 제목과 스크린샷, 그리고 짧은 설명이 한두 줄 있었습니다.

물론 포트폴리오 외에도 제가 매력적이지 않다는 생각을 많이 했던 것 같습니다.
네.. 제 첫 번째 포트폴리오는 100% 실패율을 보인 실패작이었습니다.

✅ 포트폴리오의 재구성
그래서 그때부터 저는 선배/후배/동기를 따지지 않고, 많은 지인들에게 제 포트폴리오와 이력서를 보여주고 다녔고, 물어보곤 했습니다.

> 어떤 거 같아?
> 내 경험이 잘 드러나는거 같아?

다양한 질문들을 했고, 최대한 피드백을 받아서 수정하곤 했습니다.

그때 제가 받은 피드백 첫 번째는 문장이었습니다. 즉, ‘제가 쓴 내용이 뭔 내용인지 모르겠다’ 였죠. 피드백을 주었던 사람들 대부분이 컴퓨터 공학이나 컴퓨터 소프트웨어를 하는 사람들이었기에 이런 피드백은 많이 충격적이었습니다.

그래서 가능하면 포트폴리오엔 이해 가능한 문장을 쓰려고 노력했던 것 같습니다.

두 번째는 협업을 강조 하는 것이었습니다. 저는 함께했던 프로젝트들을 표현할 때 ‘조별과제였다.’, ‘나는 무슨 역할을 했다’라는 식으로 표현을 하곤 했는데, 보는 사람 입장에서 중요한 건, 이게 조별과제로 진행했고 내가 무슨 역할을 했다가 궁금한 게 아니라, 하나의 프로젝트를 함께 작업하면서 생긴 문제들을 어떻게 해결했는지를 궁금해 한다는 점이었습니다.
그래서 함께 작업하기 위해 Subversion을 썼고, 어떻게 관리했는지, 프로젝트에서 업무를 나누기 위해 인터페이스를 어떻게 구성했는지, 프로그래머가 아닌 팀원을 위해 도구 같은 걸 만든 경험을 강조했습니다.

✅ 단 한번의 성공
대략 한 달 정도 기간 동안 포트폴리오를 대폭 수정했고, 핵심적인 내용을 담으려고 많이 노력했습니다. 그리고, 다시 이력서를 제출했었습니다. 떨어졌던 20개의 회사 중에 아직까지 채용을 하고 있는 5개의 회사에 지원했고, 그중 하나에서 연락이 왔습니다. 한번 뵙고 싶다고… 단 한 번의 성공이 이뤄지는 순간이었습니다.

그때의 떨림은 아직도 잊지 못합니다.

면접은, 결론을 이야기하자면 제가 수정한 포트폴리오가 잘 동작했음을 증명하는 면접 자리였습니다. 우선 완전 신입에 제대로 게임 개발을 배워본 적 없는 지원자에게 면접관들이 주로 물어본 건 두 개였습니다.

 * 개인의 문제 해결 방식
 * 협업을 풀어나간 방식

약 1시간이 넘는 시간 동안 이 주제에 대해서 질의응답을 하고, 그때 면접 보고 들어간 곳이 제 게임 개발자로서의 첫 시작이었습니다.

✅ 짧은 홍보
오늘 이러한 글을 쓰게 된 이유는, 게임 개발자 포트폴리오에 대해서 제 경험을 공유하는 자리가 생기게 되었기 때문입니다.

이번에 유데미(Udemy)와 게임 개발 챌린지 기획전에 멘토로 참여하게 되었습니다.
유데미에서 게임 개발 강의를 들으시면 바로 참여가 가능한 챌린지 기획전인데요.

멘토로써, 포트폴리오 관점에서 다양한 피드백뿐만 아니라, 게임 개발자를 위한 포트폴리오 특강도 진행할 예정입니다. 제 포트폴리오 썰 외에도 제가 면접관으로써 직접 본 매력적이었던 포트폴리오와, 저의 포트폴리오 히스토리도 함께 공유드릴 예정이니 많은 게임 개발자 지망생분들의 참여 부탁드려요!!

-> https://udemy.wjtb.co.kr/event/id/250

✅ 제 첫번째 포트폴리오는 실패율 100%였습니다.제가 처음으로 취업을 준비하던 시절, 저는 대략 20개의 게임 회사에 지원서를 썼고, 모두 떨어졌습니다. 사실 지금 생각하면 떨어지는 게 당연했던 것 같습니다. 그때 저의 포트폴리오는 작은 Docs 파일 하나였고, 거기엔 제가 만든 게임 제목과 스크린샷, 그리고 짧은 설명이 한두 줄 있었습니다. 물론 포트폴리오 외에도 제가 매력적이지 않다는 생각을 많이 했던 것 같습니다. 네.. 제 첫 번째 포트폴리오는 100% 실패율을 보인 실패작이었습니다. ✅ 포트폴리오의 재구성그래서 그때부터 저는 선배/후배/동기를 따지지 않고, 많은 지인들에게 제 포트폴리오와 이력서를 보여주고 다녔고, 물어보곤 했습니다. &gt; 어떤 거 같아? &gt; 내 경험이 잘 드러나는거 같아? 다양한 질문들을 했고, 최대한 피드백을 받아서 수정하곤 했습니다. 그때 제가 받은 피드백 첫 번째는 문장이었습니다. 즉, ‘제가 쓴 내용이 뭔 내용인지 모르겠다’ 였죠. 피드백을 주었던 사람들 대부분이 컴퓨터 공학이나 컴퓨터 소프트웨어를 하는 사람들이었기에 이런 피드백은 많이 충격적이었습니다. 그래서 가능하면 포트폴리오엔 이해 가능한 문장을 쓰려고 노력했던 것 같습니다. 두 번째는 협업을 강조 하는 것이었습니다. 저는 함께했던 프로젝트들을 표현할 때 ‘조별과제였다.’, ‘나는 무슨 역할을 했다’라는 식으로 표현을 하곤 했는데, 보는 사람 입장에서 중요한 건, 이게 조별과제로 진행했고 내가 무슨 역할을 했다가 궁금한 게 아니라, 하나의 프로젝트를 함께 작업하면서 생긴 문제들을 어떻게 해결했는지를 궁금해 한다는 점이었습니다.그래서 함께 작업하기 위해 Subversion을 썼고, 어떻게 관리했는지, 프로젝트에서 업무를 나누기 위해 인터페이스를 어떻게 구성했는지, 프로그래머가 아닌 팀원을 위해 도구 같은 걸 만든 경험을 강조했습니다. ✅ 단 한번의 성공대략 한 달 정도 기간 동안 포트폴리오를 대폭 수정했고, 핵심적인 내용을 담으려고 많이 노력했습니다. 그리고, 다시 이력서를 제출했었습니다. 떨어졌던 20개의 회사 중에 아직까지 채용을 하고 있는 5개의 회사에 지원했고, 그중 하나에서 연락이 왔습니다. 한번 뵙고 싶다고… 단 한 번의 성공이 이뤄지는 순간이었습니다. 그때의 떨림은 아직도 잊지 못합니다. 면접은, 결론을 이야기하자면 제가 수정한 포트폴리오가 잘 동작했음을 증명하는 면접 자리였습니다. 우선 완전 신입에 제대로 게임 개발을 배워본 적 없는 지원자에게 면접관들이 주로 물어본 건 두 개였습니다. <ul ><li>개인의 문제 해결 방식</li><li>협업을 풀어나간 방식</li></ul> 약 1시간이 넘는 시간 동안 이 주제에 대해서 질의응답을 하고, 그때 면접 보고 들어간 곳이 제 게임 개발자로서의 첫 시작이었습니다. ✅ 짧은 홍보오늘 이러한 글을 쓰게 된 이유는, 게임 개발자 포트폴리오에 대해서 제 경험을 공유하는 자리가 생기게 되었기 때문입니다. 이번에 유데미(Udemy)와 게임 개발 챌린지 기획전에 멘토로 참여하게 되었습니다.유데미에서 게임 개발 강의를 들으시면 바로 참여가 가능한 챌린지 기획전인데요. 멘토로써, 포트폴리오 관점에서 다양한 피드백뿐만 아니라, 게임 개발자를 위한 포트폴리오 특강도 진행할 예정입니다. 제 포트폴리오 썰 외에도 제가 면접관으로써 직접 본 매력적이었던 포트폴리오와, 저의 포트폴리오 히스토리도 함께 공유드릴 예정이니 많은 게임 개발자 지망생분들의 참여 부탁드려요!! -&gt; https://udemy.wjtb.co.kr/event/id/250

소난의 블로그

React의 서버 컴포넌트가 좋긴한데, Next.js 에서 디폴트로 해 놓은 건 좀 애매한 것 같기도 하다.

클라사이드 처리가 많은 진짜 웹 “앱”을 하나 만들어보고 있는데, 하다보니까 모든 컴포넌트에 다 “use client” 붙이고 있음.. 🥲

React의 서버 컴포넌트가 좋긴한데, Next.js 에서 디폴트로 해 놓은 건 좀 애매한 것 같기도 하다. 클라사이드 처리가 많은 진짜 웹 “앱”을 하나 만들어보고 있는데, 하다보니까 모든 컴포넌트에 다 “use client” 붙이고 있음.. 🥲

작은 팀부터 규모 있는 기업까지 다양한 곳에서 정말 많은 분들을 뽑아도 보고 탈락도 시켜본 자로서 정리해본 개발자 이력서 스타일에 대해서.

나는 개인적으로 개발자 이력서를 디자이너 포트폴리오 꾸미듯 꾸미기는 선호하지 않는다. 그렇다고 전형적인 이력서 포맷도 그닥이다. 자유양식의 심플 a4 스타일로 간결 1장 분량이면 좋고 길어도 2-3 페이지 정도를 선호한다.

내가 좋아하는 구성은
 * 사진(사진은 필수는 아니다) 이름, 전화번호, 이메일 주소
 * 경력 : 최신이 위로 올라오게 내림차순
 * 학력/교육 : 최종전공학력 위주.
   교육은 직무와 연관된 코스만 간단하게.
 * git repo, blog 등. 기술블로그 경우만.
   
이메일은 수시로 체크 가능한게 좋다. 이상하게 내 경험으로는 네이버 카카오 메일보다 gmail 지원자가 개발자의 경우는 채용까지 연결되는 경우가 많았다. 경험일 뿐이고 지금 지원하는 회사가 카카오, 네이버라면 당연히각 사의 메일주소를 쓰는게 낫겠다.

경력은 주로 아래로 구성된다.
 * 회사명, 재직기간
 * 담당 업무와 개발스택
 * 주요 활약이나 성과
JD(Job Descriptions) 와 연결된 담당 업무나 개발 스텍을 써보자.
 * AWS 기반 ec2 에 java + spring boot 로 구성된 백엔드 API 개발담당
 * React Native 를 활용한 사용자용 모바일 앱 개발
 * Jsp, html, css, JavaScript 로 구성된 was 개발
 * PyTorch 기반의 image classification, detection model 구현 및 serving API 개발 담당
 * swift 를 활용한 iOS native app 개발
등등 JD 에서 찾고 있는 스택과 맞는 경력사항을 간결하게 기술하자.

주요활약이나 성과
실제 내가 주도해서 달성했던 성과나 해결했던 문제를 기술해 주는게 좋다. 아래는 예제다.
 * operator 가 수동 분리하던 업무를 자동화하여 기존 처리량의 200% 를 달설하게 적은 수의 운영자가 더 많은 업무처리가 가능하도록 함
 * 20만 동접 채팅 및 입장 기능을 구현
 * 카카오, 네이버, 애플 로그인 연동으로 사용자의 소셜 로그인을 지원하고 간편가입을 구현.
 * RestFul API 체계를 구축하여, 다양한 이종 단말기 디바이스에서 유연한 연동이 가능하도록 제공
 * *** API 연동 개발을 통해 ML 모델을 구현하고 *** 기반으로 serving 체계 구축
 * 앱리뉴얼을 통해 사용자 MAU 20만 달성 앱 개발 운영 업무를 담당
 * **** 을 활용하여 CI/CD 체계 구축을 통해 개발생산성을 향상시켰고 상시 안정적인 운영배포 체계 구축
등등. 구체적이고 본인의 성과가 확실한 경력이라면 역시 간단히 써주는게 좋다.
인턴쉽 경험과 정규직 경험은 확실히 써주는게
좋다. 애매하게 인턴쉽을 정규직처럼 쓴다거나 하는데 어차피 기간에 나오니 인턴 경험이면 당당하게 인턴쉽 으로 명기하는데 더 좋은 인상을 준다.

학력/교육
최종학력과 교육 수강 내역을 쓰는데 최종학력이 개발쪽이 아니라면(예 학부는 개발전공인데 mba 를 했다거나
이종 석박사 과정을 했다면) 최종학력과 학부 경력까지 쓰자. 최종학력이 연관이라면 최종 학력만 쓰는 것도 좋겠다.

교육 수강내용은 타이틀과 어떤 과정이었는지만 간단히 쓰는게 좋다. 경력이 충분하다면 역시 스킵해도 된다.

신입이라 경력이 없다면 직무연관 동아리 활동이나 경진대회 수상이력, 이수한 교육 프로그램 등을 추가할 수 있으나 경력자라면 굳이 추가할 필요가 없다. 만약 채용 직무 관련 전공자가 아니라면 경력자라도 물론 관련활동이나 받은 교육내용을 써 주는 것도 좋다.
단 주의할 점은 짧게 간단하게. 간혹 당황스러운 건 교육 프로그램 과정에서 만든 프로젝트로 유명 사이트나 앱 기능 하나를 구현해 본걸 장황하게 쓰는 경우라던가, 기획자를 뽑는게 아닌데 아이디어 자체 강조형이면 좀 난감스럽다. 예를 들면 "*** 창업 경진대회 1위 수상" 이면 충분하고 이후 진행이 잘 되서 면접에 가게 되면 더 물어볼 수 있는 수준만 쓰는 게 이 파트 노하우다.

더 궁금한 사람들을 위해 git repo 는 반드시 이력서 초반 혹은 말미에 넣는 건 기본 중의 기본! 기술블로그는 있다면 남기자. 난 솔직히 git repo 는 들여다보는데 기술블로그는 잘 보진 않는다.

git 은 토이프로젝트라도 당연히 내 개인 프로젝트들이 들어 있어야 한다. 어디선가 베껴온 건 바로 티나니까, 내 코드를 넣어두되, 간단해도 되니 일반적인 개발언어별 컨벤션을 따르는게 좋겠고 lint 를 사용해 두는 걸 권장한다. 그리고 전직장이나 다른 사람들 기여가 더 높은 팀 프로젝트를 올려두는 건 오히려 마이너스다. 기본 비밀유지를 못하는 도덕적 법적 문제를 일으킬 수 있는 사람으로 보여질 수 있기 때문이다.

일단 구구절절 자기소개를 그리 신경 쓸 필요가 없다. 직장은 이 직무에 제일 잘 맞는 사람을 찾기를 원하기 때문에 잘 정리되고 깔끔한 구성이면 충분하다.

그리고 인턴이면 인턴, 신입이면 신입 또는 신입경력무관, 경력자면 경력에 맞는 곳에만 지원하자. 지원자가 많은 회사의 서류전형자라면 자격요건에 해당 안되는 경우는 무조건 스킵할 확률이 높기 때문이다.

그리고 서류전형을 통과해도 코딩테스트, 기술면접이 있기 때문에 경력을 과장하거나 회사나 팀의 성과를 모두 내 성과인 것 처럼 쓸 필요는 없다. 내가 했던 일이 뽑고 있는 직무와 관련도가 높은 곳을 찾고 그 점을 어필하는 게 좋은 전략 아닐까.

요즘 자의건 타의건 이직을 고민하는 개발자 분들이 주변에 많은 시기. 그간 다양한 직능의 다양한 직종의 분들을 면접 전형해 본 사람으로서 스킬 투척!

작은 팀부터 규모 있는 기업까지 다양한 곳에서 정말 많은 분들을 뽑아도 보고 탈락도 시켜본 자로서 정리해본 개발자 이력서 스타일에 대해서. 나는 개인적으로 개발자 이력서를 디자이너 포트폴리오 꾸미듯 꾸미기는 선호하지 않는다. 그렇다고 전형적인 이력서 포맷도 그닥이다. 자유양식의 심플 a4 스타일로 간결 1장 분량이면 좋고 길어도 2-3 페이지 정도를 선호한다. 내가 좋아하는 구성은<ul><li>사진(사진은 필수는 아니다) 이름, 전화번호, 이메일 주소</li><li>경력 : 최신이 위로 올라오게 내림차순</li><li>학력/교육 : 최종전공학력 위주.교육은 직무와 연관된 코스만 간단하게.</li><li>git repo, blog 등. 기술블로그 경우만. </li></ul>이메일은 수시로 체크 가능한게 좋다. 이상하게 내 경험으로는 네이버 카카오 메일보다 gmail 지원자가 개발자의 경우는 채용까지 연결되는 경우가 많았다. 경험일 뿐이고 지금 지원하는 회사가 카카오, 네이버라면 당연히각 사의 메일주소를 쓰는게 낫겠다. 경력은 주로 아래로 구성된다.<ul><li>회사명, 재직기간</li><li>담당 업무와 개발스택</li><li>주요 활약이나 성과</li></ul>JD(Job Descriptions) 와 연결된 담당 업무나 개발 스텍을 써보자.<ul><li>AWS 기반 ec2 에 java + spring boot 로 구성된 백엔드 API 개발담당</li><li>React Native 를 활용한 사용자용 모바일 앱 개발</li><li>Jsp, html, css, JavaScript 로 구성된 was 개발</li><li>PyTorch 기반의 image classification, detection model 구현 및 serving API 개발 담당</li><li>swift 를 활용한 iOS native app 개발</li></ul>등등 JD 에서 찾고 있는 스택과 맞는 경력사항을 간결하게 기술하자. 주요활약이나 성과실제 내가 주도해서 달성했던 성과나 해결했던 문제를 기술해 주는게 좋다. 아래는 예제다.<ul><li>operator 가 수동 분리하던 업무를 자동화하여 기존 처리량의 200% 를 달설하게 적은 수의 운영자가 더 많은 업무처리가 가능하도록 함</li><li>20만 동접 채팅 및 입장 기능을 구현</li><li>카카오, 네이버, 애플 로그인 연동으로 사용자의 소셜 로그인을 지원하고 간편가입을 구현.</li><li>RestFul API 체계를 구축하여, 다양한 이종 단말기 디바이스에서 유연한 연동이 가능하도록 제공</li><li>*** API 연동 개발을 통해 ML 모델을 구현하고 *** 기반으로 serving 체계 구축</li><li>앱리뉴얼을 통해 사용자 MAU 20만 달성 앱 개발 운영 업무를 담당</li><li>**** 을 활용하여 CI/CD 체계 구축을 통해 개발생산성을 향상시켰고 상시 안정적인 운영배포 체계 구축</li></ul>등등. 구체적이고 본인의 성과가 확실한 경력이라면 역시 간단히 써주는게 좋다.인턴쉽 경험과 정규직 경험은 확실히 써주는게좋다. 애매하게 인턴쉽을 정규직처럼 쓴다거나 하는데 어차피 기간에 나오니 인턴 경험이면 당당하게 인턴쉽 으로 명기하는데 더 좋은 인상을 준다. 학력/교육최종학력과 교육 수강 내역을 쓰는데 최종학력이 개발쪽이 아니라면(예 학부는 개발전공인데 mba 를 했다거나이종 석박사 과정을 했다면) 최종학력과 학부 경력까지 쓰자. 최종학력이 연관이라면 최종 학력만 쓰는 것도 좋겠다. 교육 수강내용은 타이틀과 어떤 과정이었는지만 간단히 쓰는게 좋다. 경력이 충분하다면 역시 스킵해도 된다. 신입이라 경력이 없다면 직무연관 동아리 활동이나 경진대회 수상이력, 이수한 교육 프로그램 등을 추가할 수 있으나 경력자라면 굳이 추가할 필요가 없다. 만약 채용 직무 관련 전공자가 아니라면 경력자라도 물론 관련활동이나 받은 교육내용을 써 주는 것도 좋다.단 주의할 점은 짧게 간단하게. 간혹 당황스러운 건 교육 프로그램 과정에서 만든 프로젝트로 유명 사이트나 앱 기능 하나를 구현해 본걸 장황하게 쓰는 경우라던가, 기획자를 뽑는게 아닌데 아이디어 자체 강조형이면 좀 난감스럽다. 예를 들면 "*** 창업 경진대회 1위 수상" 이면 충분하고 이후 진행이 잘 되서 면접에 가게 되면 더 물어볼 수 있는 수준만 쓰는 게 이 파트 노하우다. 더 궁금한 사람들을 위해 git repo 는 반드시 이력서 초반 혹은 말미에 넣는 건 기본 중의 기본! 기술블로그는 있다면 남기자. 난 솔직히 git repo 는 들여다보는데 기술블로그는 잘 보진 않는다. git 은 토이프로젝트라도 당연히 내 개인 프로젝트들이 들어 있어야 한다. 어디선가 베껴온 건 바로 티나니까, 내 코드를 넣어두되, 간단해도 되니 일반적인 개발언어별 컨벤션을 따르는게 좋겠고 lint 를 사용해 두는 걸 권장한다. 그리고 전직장이나 다른 사람들 기여가 더 높은 팀 프로젝트를 올려두는 건 오히려 마이너스다. 기본 비밀유지를 못하는 도덕적 법적 문제를 일으킬 수 있는 사람으로 보여질 수 있기 때문이다. 일단 구구절절 자기소개를 그리 신경 쓸 필요가 없다. 직장은 이 직무에 제일 잘 맞는 사람을 찾기를 원하기 때문에 잘 정리되고 깔끔한 구성이면 충분하다. 그리고 인턴이면 인턴, 신입이면 신입 또는 신입경력무관, 경력자면 경력에 맞는 곳에만 지원하자. 지원자가 많은 회사의 서류전형자라면 자격요건에 해당 안되는 경우는 무조건 스킵할 확률이 높기 때문이다. 그리고 서류전형을 통과해도 코딩테스트, 기술면접이 있기 때문에 경력을 과장하거나 회사나 팀의 성과를 모두 내 성과인 것 처럼 쓸 필요는 없다. 내가 했던 일이 뽑고 있는 직무와 관련도가 높은 곳을 찾고 그 점을 어필하는 게 좋은 전략 아닐까. 요즘 자의건 타의건 이직을 고민하는 개발자 분들이 주변에 많은 시기. 그간 다양한 직능의 다양한 직종의 분들을 면접 전형해 본 사람으로서 스킬 투척!

서류전형은 통과할만한 신입 or 주니어 경력 개발자 이력서 스타일

Hi I have finally solved 300 problems on LeetCode. Following is the distribution of the topics I have solved questions from and the number of questions in each of them. The major thing I have learnt...

I Solved 300+ Leetcode problems , Here is what I learnt.

마침내 리트코드에서 300개의 문제를 해결했습니다. 이 여정에서 중요한 부분은 다음과 같습니다.
 
 1. 고급 토픽에 집중하기: 동적 프로그래밍(DP), 이진 검색, 그래프, 트리 및 우선순위 큐와 같은 주제는 인터뷰에서 자주 질문을 받으며, 익숙해 지기 위해서는 시간과 인내심이 필요하기 때문에 계속해서 집중합니다.
 2. 다른 사람과 비교하지 않기: 우리는 모두 다른 개체이기 때문에, 자신의 학습곡선을 그대로 받아들이는 것이 좋습니다. 당신의 여정을 다른 사람과 비교하지 마세요.
 3. 일하면서 300개의 문제를 해결하는 데 10개월이 걸렸고, 일부 사람들은 그 절반의 시간만을 투자할지도 모르지만 괜찮습니다. 그것은 저만의 여정이니 다른 사람을 생각하며 내 기분을 상하게 하지 않을 것입니다.
 4. medium 단계의 문제는 최소 30분 동안 시도하기: 30분 동안 최선을 다하고, 그 후에는 힌트를 보는 것을 주저하지 마세요. 아무 문제가 없더라도 내가 모르는 특정한 기술이나 개념이 있을 수 있으므로 힌트를 찾아보세요.
 5. 최고가 되기 위한 동기를 가지기: 최고가 되기 위한 열망은 장애물을 극복하도록 도와줍니다. 
 6. 훈련하기: 처음에는 그것이 숙제처럼 느껴질 수 있지만, 서서히 적응하게 되어 삶의 일부가 될 것입니다. 

번역: [https://ducktopia.tistory.com/122]
원문:

마침내 리트코드에서 300개의 문제를 해결했습니다. 이 여정에서 중요한 부분은 다음과 같습니다.&nbsp;<ol ><li>고급 토픽에 집중하기: 동적 프로그래밍(DP), 이진 검색, 그래프, 트리 및 우선순위 큐와 같은 주제는 인터뷰에서 자주 질문을 받으며, 익숙해 지기 위해서는 시간과 인내심이 필요하기 때문에 계속해서 집중합니다.</li><li>다른 사람과 비교하지 않기: 우리는 모두 다른 개체이기 때문에, 자신의 학습곡선을 그대로 받아들이는 것이 좋습니다. 당신의 여정을 다른 사람과 비교하지 마세요.</li><li>일하면서 300개의 문제를 해결하는 데 10개월이 걸렸고, 일부 사람들은 그 절반의 시간만을 투자할지도 모르지만 괜찮습니다. 그것은 저만의 여정이니 다른 사람을 생각하며 내 기분을 상하게 하지 않을 것입니다.</li><li>medium 단계의 문제는 최소 30분 동안 시도하기: 30분 동안 최선을 다하고, 그 후에는 힌트를 보는 것을 주저하지 마세요. 아무 문제가 없더라도 내가 모르는 특정한 기술이나 개념이 있을 수 있으므로 힌트를 찾아보세요.</li><li>최고가 되기 위한 동기를 가지기: 최고가 되기 위한 열망은 장애물을 극복하도록 도와줍니다.&nbsp;</li><li>훈련하기: 처음에는 그것이 숙제처럼 느껴질 수 있지만, 서서히 적응하게 되어 삶의 일부가 될 것입니다.&nbsp;</li></ol> 번역: [https://ducktopia.tistory.com/122]원문:

🕊️  [Medium] 300개 이상의 리트코드 문제를 해결한 방

01 . 숏폼 콘텐츠의 자극성에 비판을 가하고 싶은 생각은 전혀 없지만 가끔 숏폼 피드를 보다 보면 저도 모르게 희한한 감정이 들 때가 있습니다. 조금 전까지는 예능 프로에서 레전드 짤로 불리는 하이라이트를 보며 낄낄대다가 곧장 다음 콘텐츠를 넘기면 그때는 또 세상을 아주 올바르게 살아가야 할 법한 중요한 말들이 쏟아지거든요. 그렇게 축구 하이라이트를 지나 사람이 금성에 떨어지면 어떻게 되는지를 알려주는 과학 콘텐츠를 만날 때면 이제 어떤 감정으로 콘텐츠를 대해야 하는지 의아해질 때도 많기 때문이죠.

02 . 그중에서도 저는 요즘 동기부여에 관한 콘텐츠를 어떻게 받아들여야 하는지가 참 고민입니다. 저 역시 책 읽는 걸 좋아하고 콘텐츠 보는 걸 즐기는 편이라 중요한 문장이나 의미 있게 다가온 장면들이 있으면 어떻게든 남겨두려고 하거든요.
특히 숏폼 콘텐츠가 뜨고 나서부터는 수많은 유명인들의 인터뷰에 큼지막한 자막을 입히고 웅장한 BGM을 깔아서 전달하는 게시물들이 늘어나다 보니 왠지 아주 특별하지 않은 내용도 꼭 저장을 해 둬야 할 것 같은 주요한 콘텐츠처럼 받아들여지는 순간도 없지 않습니다.

03 . 이상하다 싶었죠. 오히려 책을 읽으며 적당히 하이라이트하고, 기록하고, 때로는 필사를 해가며 얻은 인사이트들보다 훨씬 간편하고 임팩트 있게 마주할 수 있는 동기부여 콘텐츠들이 넘쳐나는 세상인데 정작 왜 동기부여가 제대로 되지 않을까 싶은 그 사실이 무척 궁금해진 겁니다.
그래서 오늘은 지극히 개인적인 해석과 지극히 개인적인 방법들을 한 번 소개해 볼까 합니다. 바로 명언 중독의 시대에 동기부여 콘텐츠를 적절히 활용하기 위한 방법으로 말이죠.

04 . 우선 저는 비타민의 역설을 이야기하고 싶습니다. 많이들 아시다시피 비타민은 우리 몸에 필요한 일정 수준의 양분으로 흡수되고 나면 초과분은 모두 몸 밖으로 배출되게 됩니다. 때문에 고함량의 비타민을 여러 번 복용한다고 해도 건강에 주는 이점은 딱히 없는 셈이죠.
그런데 저는 동기부여에 관한 콘텐츠도 크게 다를 바가 없다고 생각합니다. 숏폼이든 아니면 다른 형태든 간에 좋은 말을 많이 스크랩해놓는 것이 주는 가장 큰 충족은 '내가 좋은 콘텐츠를 일단 저장해놨다'라는 순간의 자기만족이거든요. 때문에 나중에는 우리 몸밖으로 모두 흘러나가버릴 걸 잘 알면서도 어떤 식으로든 도움이 된다는 생각에 '삼키고 보자'는 심리가 발동하는 겁니다.

05 . 이런 딜레마에서 벗어나려면 결국 또 취사선택의 마법을 부려야 합니다. 이전에도 글을 통해 '메모하는 것보다 정리하는 게 훨씬 중요하다'는 말을 전달한 적이 있었는데요, 저는 이른바 '동기부여'로 분류되는 콘텐츠들을 보고 저장하더라도 되도록 일주일에 베스트(?) 콘텐츠 하나만을 골라보려고 노력합니다. 다시 말해 정말 나 스스로에게 도움이 되고, 두고두고 생각해도 맞는 말인 것 같고, 내 삶에서 내가 직접 실천해 볼 수 있다고 생각되는 콘텐츠를 딱 하나만 선정해 보는 거죠. 그렇게 감히 '명언을 고른다'는 생각으로 접근하면 동기부여 콘텐츠를 보는 눈은 완전히 달라지게 됩니다.

06 . 더불어 저는 어떤 콘텐츠를 보건 간에 결국 텍스트로 변환해서 정리해두려고 노력합니다. 앞서 말한 것처럼 콘텐츠는 늘 극적인 임팩트를 주는 연출이 담겨있으니까요, 그 효과 자체를 부정하는 것은 아니지만 우리가 궁극적으로 취해야 할 것이 메시지라면, 그 메시지를 둘러싸고 있는 당의정 캡슐을 모두 녹여내고서 메시지 그 자체에 주목해 볼 필요가 있는 겁니다.
이렇게 텍스트만으로 주요한 내용을 정리해두면 스크랩해둔 콘텐츠 원본을 볼 때와는 꽤 다른 느낌을 받을 수 있습니다. 처음 콘텐츠를 만날 때보다 감동이 줄어들 때도 물론 있지만 또 어떤 말들은 그 감동이 배가되기도 하거든요. 그러니 마음에 드는 콘텐츠를 만날 때면 조금 시간이 걸리더라도 가급적 글만으로 담백히 남겨두려는 시도를 해보는 것이 좋습니다.

07 . 마지막으로는 콘텐츠의 성격을 규정하고 분류해 보는 겁니다. 저는 동기부여 콘텐츠에는 크게 두 가지 기준이 있다고 생각하는데요, 하나는 지금 내가 하고 있는 생각에 부스트를 달아주는 형태의 콘텐츠고 다른 하나는 나에게 새로운 시각과 관점을 주는 콘텐츠라는 겁니다. 때문에 이 콘텐츠가 요즘 내가 추구하는 가치관을 응원해 주는 것인지 아니면 '세상에 그런 생각만 있는 건 아니란다'라며 새로운 눈을 뜨게 해주는 콘텐츠인지 구분해 보는 것만으로도 콘텐츠의 활용도가 완전히 달려집니다. 저는 이 작은 행동만으로도 우리가 타인이 만들어 놓은 좋은 말들을 아주 잘 써먹을 수 있다고 봅니다.

08 . 아마 여러분 주위에 있는 사람들의 대화를 유심히 보다 보면 하나의 공통점을 발견할 수 있을 겁니다.
"OOO이 하는 유튜브 보다 보니까 들은 말인데~"
"엊그제 나혼산 보다가 OOO이 하는 거 보면서 느낀 건데~"
"숏츠 보다가 OOO 선생님이 해주는 이야기에서 말야~"
라는 말이 생각보다 우리 대화의 아주 큰 지분을 차지하고 있다는 사실 말이죠.

09 . 물론 아무런 감흥도, 생각도, 주관도, 자각도 없이 사는 것보다야 훨씬 나은 일이지만 결국 한 번이라도 내 마음에 동요를 일으킨 뭔가를 만날 때는 어떻게라도 그걸 붙잡아두고 재가공해서 흡수하는 일이 꼭 필요합니다. 저는 그게 이렇게 차고 넘치는 명언의 시대를 현명하게 살아가는 방법이 아닐까 싶기도 하고 말이죠.

10 . 좀 우스운 비유이긴 하지만 저는 식당에 가서 메뉴 추천을 받을 때 '아유 저흰 다 맛있어요'라고 하시는 사장님보다는 '오늘은 특히 이게 좋습니다'라든가 '요즘엔 손님들이 이걸 제일 많이 찾으십니다'라고 말해 줄 때가 훨씬 좋습니다. 전자는 더 이상 대화를 이어갈 소스가 없는 반면 후자는 사장님 나름대로 선택하고 편집한 작은 이유라도 있을 테니까요. 설사 그 과정을 스스로 경험한 사람의 생각이 나와 다를지언정 나로 하여금 판단의 기준을 만들어주는 사람들은 언제나 고마운 법이죠. 그리고 우리 역시 그런 사람일 때 더 매력적이 되는 것 같고요.

01 . 숏폼 콘텐츠의 자극성에 비판을 가하고 싶은 생각은 전혀 없지만 가끔 숏폼 피드를 보다 보면 저도 모르게 희한한 감정이 들 때가 있습니다. 조금 전까지는 예능 프로에서 레전드 짤로 불리는 하이라이트를 보며 낄낄대다가 곧장 다음 콘텐츠를 넘기면 그때는 또 세상을 아주 올바르게 살아가야 할 법한 중요한 말들이 쏟아지거든요. 그렇게 축구 하이라이트를 지나 사람이 금성에 떨어지면 어떻게 되는지를 알려주는 과학 콘텐츠를 만날 때면 이제 어떤 감정으로 콘텐츠를 대해야 하는지 의아해질 때도 많기 때문이죠. 02 . 그중에서도 저는 요즘 동기부여에 관한 콘텐츠를 어떻게 받아들여야 하는지가 참 고민입니다. 저 역시 책 읽는 걸 좋아하고 콘텐츠 보는 걸 즐기는 편이라 중요한 문장이나 의미 있게 다가온 장면들이 있으면 어떻게든 남겨두려고 하거든요. 특히 숏폼 콘텐츠가 뜨고 나서부터는 수많은 유명인들의 인터뷰에 큼지막한 자막을 입히고 웅장한 BGM을 깔아서 전달하는 게시물들이 늘어나다 보니 왠지 아주 특별하지 않은 내용도 꼭 저장을 해 둬야 할 것 같은 주요한 콘텐츠처럼 받아들여지는 순간도 없지 않습니다. 03 . 이상하다 싶었죠. 오히려 책을 읽으며 적당히 하이라이트하고, 기록하고, 때로는 필사를 해가며 얻은 인사이트들보다 훨씬 간편하고 임팩트 있게 마주할 수 있는 동기부여 콘텐츠들이 넘쳐나는 세상인데 정작 왜 동기부여가 제대로 되지 않을까 싶은 그 사실이 무척 궁금해진 겁니다.그래서 오늘은 지극히 개인적인 해석과 지극히 개인적인 방법들을 한 번 소개해 볼까 합니다. 바로 명언 중독의 시대에 동기부여 콘텐츠를 적절히 활용하기 위한 방법으로 말이죠. 04 . 우선 저는 비타민의 역설을 이야기하고 싶습니다. 많이들 아시다시피 비타민은 우리 몸에 필요한 일정 수준의 양분으로 흡수되고 나면 초과분은 모두 몸 밖으로 배출되게 됩니다. 때문에 고함량의 비타민을 여러 번 복용한다고 해도 건강에 주는 이점은 딱히 없는 셈이죠.그런데 저는 동기부여에 관한 콘텐츠도 크게 다를 바가 없다고 생각합니다. 숏폼이든 아니면 다른 형태든 간에 좋은 말을 많이 스크랩해놓는 것이 주는 가장 큰 충족은 '내가 좋은 콘텐츠를 일단 저장해놨다'라는 순간의 자기만족이거든요. 때문에 나중에는 우리 몸밖으로 모두 흘러나가버릴 걸 잘 알면서도 어떤 식으로든 도움이 된다는 생각에 '삼키고 보자'는 심리가 발동하는 겁니다. 05 . 이런 딜레마에서 벗어나려면 결국 또 취사선택의 마법을 부려야 합니다. 이전에도 글을 통해 '메모하는 것보다 정리하는 게 훨씬 중요하다'는 말을 전달한 적이 있었는데요, 저는 이른바 '동기부여'로 분류되는 콘텐츠들을 보고 저장하더라도 되도록 일주일에 베스트(?) 콘텐츠 하나만을 골라보려고 노력합니다. 다시 말해 정말 나 스스로에게 도움이 되고, 두고두고 생각해도 맞는 말인 것 같고, 내 삶에서 내가 직접 실천해 볼 수 있다고 생각되는 콘텐츠를 딱 하나만 선정해 보는 거죠. 그렇게 감히 '명언을 고른다'는 생각으로 접근하면 동기부여 콘텐츠를 보는 눈은 완전히 달라지게 됩니다. 06 . 더불어 저는 어떤 콘텐츠를 보건 간에 결국 텍스트로 변환해서 정리해두려고 노력합니다. 앞서 말한 것처럼 콘텐츠는 늘 극적인 임팩트를 주는 연출이 담겨있으니까요, 그 효과 자체를 부정하는 것은 아니지만 우리가 궁극적으로 취해야 할 것이 메시지라면, 그 메시지를 둘러싸고 있는 당의정 캡슐을 모두 녹여내고서 메시지 그 자체에 주목해 볼 필요가 있는 겁니다.이렇게 텍스트만으로 주요한 내용을 정리해두면 스크랩해둔 콘텐츠 원본을 볼 때와는 꽤 다른 느낌을 받을 수 있습니다. 처음 콘텐츠를 만날 때보다 감동이 줄어들 때도 물론 있지만 또 어떤 말들은 그 감동이 배가되기도 하거든요. 그러니 마음에 드는 콘텐츠를 만날 때면 조금 시간이 걸리더라도 가급적 글만으로 담백히 남겨두려는 시도를 해보는 것이 좋습니다. 07 . 마지막으로는 콘텐츠의 성격을 규정하고 분류해 보는 겁니다. 저는 동기부여 콘텐츠에는 크게 두 가지 기준이 있다고 생각하는데요, 하나는 지금 내가 하고 있는 생각에 부스트를 달아주는 형태의 콘텐츠고 다른 하나는 나에게 새로운 시각과 관점을 주는 콘텐츠라는 겁니다. 때문에 이 콘텐츠가 요즘 내가 추구하는 가치관을 응원해 주는 것인지 아니면 '세상에 그런 생각만 있는 건 아니란다'라며 새로운 눈을 뜨게 해주는 콘텐츠인지 구분해 보는 것만으로도 콘텐츠의 활용도가 완전히 달려집니다. 저는 이 작은 행동만으로도 우리가 타인이 만들어 놓은 좋은 말들을 아주 잘 써먹을 수 있다고 봅니다. 08 . 아마 여러분 주위에 있는 사람들의 대화를 유심히 보다 보면 하나의 공통점을 발견할 수 있을 겁니다."OOO이 하는 유튜브 보다 보니까 들은 말인데~""엊그제 나혼산 보다가 OOO이 하는 거 보면서 느낀 건데~""숏츠 보다가 OOO 선생님이 해주는 이야기에서 말야~"라는 말이 생각보다 우리 대화의 아주 큰 지분을 차지하고 있다는 사실 말이죠. 09 . 물론 아무런 감흥도, 생각도, 주관도, 자각도 없이 사는 것보다야 훨씬 나은 일이지만 결국 한 번이라도 내 마음에 동요를 일으킨 뭔가를 만날 때는 어떻게라도 그걸 붙잡아두고 재가공해서 흡수하는 일이 꼭 필요합니다. 저는 그게 이렇게 차고 넘치는 명언의 시대를 현명하게 살아가는 방법이 아닐까 싶기도 하고 말이죠. 10 . 좀 우스운 비유이긴 하지만 저는 식당에 가서 메뉴 추천을 받을 때 '아유 저흰 다 맛있어요'라고 하시는 사장님보다는 '오늘은 특히 이게 좋습니다'라든가 '요즘엔 손님들이 이걸 제일 많이 찾으십니다'라고 말해 줄 때가 훨씬 좋습니다. 전자는 더 이상 대화를 이어갈 소스가 없는 반면 후자는 사장님 나름대로 선택하고 편집한 작은 이유라도 있을 테니까요. 설사 그 과정을 스스로 경험한 사람의 생각이 나와 다를지언정 나로 하여금 판단의 기준을 만들어주는 사람들은 언제나 고마운 법이죠. 그리고 우리 역시 그런 사람일 때 더 매력적이 되는 것 같고요.

명언 중독의 시대를 살아가는 법

Learn the top mistakes made while using ChatGPT and how to fix them effectively.

You Are Using ChatGPT Wrong! Here are 3 Mistakes You've Probably Done!

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃

<ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지>

🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)
 * 사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭
 * ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.
 * GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.

🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트
 * LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.
 * 이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.

🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기
 * 완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.
 * 컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)
 * 작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)
 * 지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)
 * 명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)
 * 개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏
[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃 &lt;ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지&gt; 🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)<ul ><li>사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭</li><li>ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.</li><li>GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.</li></ul> 🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트<ul ><li>LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.</li><li>이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.</li></ul> 🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기<ul ><li>완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.<ul ><li>컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)</li><li>작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)</li><li>지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)</li><li>명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)</li><li>개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)</li></ul></li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

ChatGPT 사용 시 유용한 3가지 팁

GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)을 터미널에서 사용할 수 있는 GitHub Copilot in the CLI가 지난달부터 GA, 즉 누구나 이용할 수 있게 공개되었다. 누구나라고는 하지만 [GitHub Copilot...

GitHub Copilot을 CLI 명령어에서 도움받을 수 있는 GitHub Copilot in the CLI :: Outsider's Dev Story

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다.

GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다.

GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1717

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copilot in the CLI가 GitHub Copilot 사용자라면(유료) 누구나 이용할 수 있도록 공개되었습니다. GitHub Copilot in the CLI는 Copilot의 AI기능을 터미널에서도 쓸수 있도록 원하는 CLI 명령어를 쉽게 찾을수 있거나 CLI 명령어가 어떤 의미인지 알 수 있도록 도와주는 명령어입니다. GitHub Copilot in the CLI가 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1717

Outsider's Dev Story

작년부터 베타 테스트를 진행하다가 지난 3월 GitHub Copi

뽑지 말아야할 CTO, 뽑아야할 CTO 대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기 때문에 VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다. 좋은... | 14 comments on LinkedIn

Dennis Kim on LinkedIn: #스타트업 #startup #cto #기술총괄 #창업 #투자 #배달의민족 #배민 #데마에칸 #php #파이썬 #python #java... | 14 comments

대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기에, VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다.
좋은 CTO는 무엇인가에 대해 명확한 정답은 없지만, Dennis Kim님께서 개인적으로 공감이 가도록 정리해주신 내용이 있어 공유드립니다.

👁️ 좋은 기술 리드의 예
 * 데마에칸을 에러 없이 새로운 코드로 짠 팀의 기술 리드
 * PHP에서 자바로 리팩토링을 한 배달의 민족
 * C++로 된 코드를 자바 스프링으로 거의 리팩토링을 진행한 토스 증권팀의 기술 리드

🏋️ 좋은 팀은 보이지 않는 기술 부채를 청산하고 미래로 달릴 수 있는 기반을 만듭니다.
기술은 회사의 미래와 사업적 가중치에서 균형을 잡아야합니다. 그렇지 못한 경우에는 CTO의 개인적인 욕심과 취미활동이 됩니다. 그렇게 되면 회사는 방향을 잃거나 비용을 낭비하게 되고, 투자 받을 타이밍에 투자를 못받게 됩니다. 개발 총괄의 자리는 개발 인력의 수준을 끌어올리고 기술 지향점의 비전을 공유할 수 있어야 합니다.

💁‍♂️ 뽑지 말아야할 CTO는 ?
 * SNS 중독, 코딩은 절대 시간이기 때문에 적당히 해야 합니다.
 * SNS와 커뮤니티에서 그루급이고 너무 커뮤니티에 진심인 분
 * 전 회사에서 분쟁이 있었던 분
 * 마이너한 기술 스택을 고집하는 분 (=개발자 뽑기 힘들어요. 인공지능 쪽 아니면 파이썬이 주력이면 갈아 엎는 데 더 비용과 시간이 들어요)
 * SI 회사에서 오래다니신분 (=어떤 코드가 나올지 팀원들을 SI 노가다로 굴릴 수 있어요)
 * 빅테크 기업 출신 (=코딩은 하는데 회사의 복지, 시스템을 빅테크로 만들어달라고 합니다. 회사는 돈을 버는 곳입니다.)
 * 개발문화를 중시하는 분 (=개발자에게 인심은 얻지만, 회사는 개발과 서비스를 만드는데 개발문화를 전도하는 컬쳐 전도사가 되면 안됩니다.)

🏄🏻‍♂️ 좋은 CTO는 ?
 * 꾸준하게 자신의 생각을 글로 씁니다.
 * 레거시를 어떤 전략으로 리팩토링할지 항상 고민합니다.
 * 팀의 성장을 돕습니다.
 * 채용을 잘 할 수 있는 개발 스택을 늘 고민합니다.
 * 회사의 방향성에 맞는 개발 스택을 자신의 기술 스택보다 앞서 선택합니다.
 * 커뮤니케이션과 소통을 잘 합니다.
 * 다양한 사회 경험, 사업 경험과 호기심이 있습니다.
 * 회사의 성장 목표를 일치하기 위해 C레벨과 소통합니다.

대부분의 테크 기업은 투자를 받으면서 VC에서 좋은 CTO를 요구하는 경우가 많습니다. 기술 기반의 기업에서 기술적으로 중요한 결정은 스타트업의 흥망을 좌우하는 경우가 대부분이기에, VC도 C레벨의 이력과 경험을 중요하게 봅니다.좋은 CTO는 무엇인가에 대해 명확한 정답은 없지만, Dennis Kim님께서 개인적으로 공감이 가도록 정리해주신 내용이 있어 공유드립니다. 👁️ 좋은 기술 리드의 예<ul ><li>데마에칸을 에러 없이 새로운 코드로 짠 팀의 기술 리드</li><li>PHP에서 자바로 리팩토링을 한 배달의 민족</li><li>C++로 된 코드를 자바 스프링으로 거의 리팩토링을 진행한 토스 증권팀의 기술 리드</li></ul> 🏋️ 좋은 팀은 보이지 않는 기술 부채를 청산하고 미래로 달릴 수 있는 기반을 만듭니다.기술은 회사의 미래와 사업적 가중치에서 균형을 잡아야합니다. 그렇지 못한 경우에는 CTO의 개인적인 욕심과 취미활동이 됩니다. 그렇게 되면 회사는 방향을 잃거나 비용을 낭비하게 되고, 투자 받을 타이밍에 투자를 못받게 됩니다. 개발 총괄의 자리는 개발 인력의 수준을 끌어올리고 기술 지향점의 비전을 공유할 수 있어야 합니다. 💁‍♂️ 뽑지 말아야할 CTO는 ?<ul ><li>SNS 중독, 코딩은 절대 시간이기 때문에 적당히 해야 합니다.</li><li>SNS와 커뮤니티에서 그루급이고 너무 커뮤니티에 진심인 분</li><li>전 회사에서 분쟁이 있었던 분</li><li>마이너한 기술 스택을 고집하는 분 (=개발자 뽑기 힘들어요. 인공지능 쪽 아니면 파이썬이 주력이면 갈아 엎는 데 더 비용과 시간이 들어요)</li><li>SI 회사에서 오래다니신분 (=어떤 코드가 나올지 팀원들을 SI 노가다로 굴릴 수 있어요)</li><li>빅테크 기업 출신 (=코딩은 하는데 회사의 복지, 시스템을 빅테크로 만들어달라고 합니다. 회사는 돈을 버는 곳입니다.)</li><li>개발문화를 중시하는 분 (=개발자에게 인심은 얻지만, 회사는 개발과 서비스를 만드는데 개발문화를 전도하는 컬쳐 전도사가 되면 안됩니다.)</li></ul> 🏄🏻‍♂️ 좋은 CTO는 ?<ul ><li>꾸준하게 자신의 생각을 글로 씁니다.</li><li>레거시를 어떤 전략으로 리팩토링할지 항상 고민합니다.</li><li>팀의 성장을 돕습니다.</li><li>채용을 잘 할 수 있는 개발 스택을 늘 고민합니다.</li><li>회사의 방향성에 맞는 개발 스택을 자신의 기술 스택보다 앞서 선택합니다.</li><li>커뮤니케이션과 소통을 잘 합니다.</li><li>다양한 사회 경험, 사업 경험과 호기심이 있습니다.</li><li>회사의 성장 목표를 일치하기 위해 C레벨과 소통합니다.</li></ul>

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뽑지말아야할 CTO, 뽑아야할 CTO

 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)

문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다.

문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 말고 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다.

반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다.

"자기 검열"이 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다.

그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력한 다음에 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 성공 경험이 다른 환경에서의 성공을 보장하지 않는다.

내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

<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> 문제 정의 능력이란 무엇일까? 내가 맡은 업무를 제대로 파악하는 것을 말한다. 내 업무의 우선 순위를 이해하고 문맥을 파악하는 것과 업무의 완료를 의미하는 성공과 실패 기준 혹은 지표를 이해하는 것을 말한다. 나에게 업무를 준 사람의 의도를 파악하기 위한 의사소통이 필수이며 의사소통에 대해서는 지난 포스트에서 내 의견을 공유했다. 문제 정의를 잘못하면 어떻게 될까? 엉뚱한 방향으로 불필요한 노력을 쏟을 가능성이 아주 높아진다. 등산을 예로 들어보자. 어느 산으로 올라가는지 명확히 알아야 열심히 올라간 성과가 인정받게 된다. 열심히 하지 않았느냐고 항변하는 것은 별 의미가 없다. 그래서 어디로 가야할지 대충 알아서 판단하지 말고 (자기검열하지 말고) 많이 물어봐야한다. 반대로 이야기하면 리더에게는 결정의 "명확성"이 중요해진다. "알아서 잘해주세요"와 같은 결정은 완전한 위임이 아니라면 리더에 대한 신뢰를 스스로 깎아먹는 행동이다. 틀릴 가능성이 있더라도 결과에 대한 기대를 명확히 해야 팀원들이 덜 헤맨다. 같은 방향으로 움직였다면 결과적으로 틀린 방향이라도 회고하며 같이 배울 수 있는 포인트들이 분명히 있다. "자기 검열"이 문제 정의에 가장 큰 걸림돌이 된다. 이 정도는 내가 알아서 해야지 물어보면 멍청해보이지는 않을지, 내 매니저가 바빠보이는데 물어보면 민폐는 아닐지 등등 여러가지 이유가 있겠지만 불편함을 견디며 등산 예처럼 방향과 목적지를 먼저 확인하기 위해 같이 대화해봐야 그 다음에 열심히 하는 것이 의미가 있다. 그런데 "자기 검열"은 주니어만 하는 것이 아니다. 경력을 충분히 쌓은 시니어들도 때로는 본인에 대한 기대라는 중압감에 물어보면 일을 못하는 사람이라 느껴지지 않을까 싶어 물어보지 못하고 그럼으로써 문제 정의를 제대로 못하는 경우들을 보았다. 아무리 경력이 많아도 자기가 맡은 업무를 제대로 파악하려 노력한 다음에 일을 시작하는 것은 꼭 필요하다. 너무 자신감이 넘치는 경우에도 동일한 실수를 하기 쉽다. 예를 들어 대기업에서 하던 업무를 작은 스타트업에 조인해서 하는 경우 작은 회사라는 이유만으로 깔보며 이 정도는 우습지라고 생각하며 문제정의를 제대로 안하는 경우 실패할 가능성이 아주 높다. 모든 환경은 그 환경 나름대로의 차이가 있는 것이기에 한 환경에서의 성공 경험이 다른 환경에서의 성공을 보장하지 않는다. 내 경력과 상관없이 항상 맡은 업무를 시작하기 전에 질문을 바탕으로 의사소통을 하고 문제정의하는 것 꼭 필요하다. 이는 타고나는 재능이라기 보다는 실수와 연습을 통해 더 잘하게 되는 기술이란 점도 잊지 말자. 이는 레벨이 올라갈수록 더 중요하다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 4. 문제 정의 잘하

개발자로서 우리는 코드의 품질과 유지보수성을 중요하게 여긴다. 하지만 이러한 기술적 가치 추구가 때로는 비즈니스 가치 창출이라는 본질을 잊게 만들기도 한다.

회사에 소속된 개발자라면 자신의 역량을 비즈니스 목표 달성에 기여하는 데 사용해야 한다. 완벽한 코드를 작성하는 것보다 적절한 품질을 유지하면서 빠르게 가치를 전달하는 것이 더욱 중요할 때가 있다. 물론 장기적으로는 코드 품질과 개발 문화를 개선해 나가는 노력도 필요하다. 하지만 이는 단기적인 비즈니스 성과와 균형을 이뤄야 한다. 지나친 완벽주의는 오히려 개발 속도를 늦추고 기회를 놓치게 만들 수 있기 때문이다.

좋은 설계 원칙과 아키텍처 패턴, 그리고 실천법은 변화에 빠르게 대응하기 위한 도구다. 상황에 맞게 적절한 수준으로 적용하여 개발 효율성과 코드 품질 사이의 균형을 찾아야 한다.

비즈니스 임팩트를 만들어내는 것이 핵심임을 잊지 말고, 클린 코드에 대한 열정을 비즈니스 가치 창출까지 연결시켜야 한다.

개발자로서 우리는 코드의 품질과 유지보수성을 중요하게 여긴다. 하지만 이러한 기술적 가치 추구가 때로는 비즈니스 가치 창출이라는 본질을 잊게 만들기도 한다. 회사에 소속된 개발자라면 자신의 역량을 비즈니스 목표 달성에 기여하는 데 사용해야 한다. 완벽한 코드를 작성하는 것보다 적절한 품질을 유지하면서 빠르게 가치를 전달하는 것이 더욱 중요할 때가 있다. 물론 장기적으로는 코드 품질과 개발 문화를 개선해 나가는 노력도 필요하다. 하지만 이는 단기적인 비즈니스 성과와 균형을 이뤄야 한다. 지나친 완벽주의는 오히려 개발 속도를 늦추고 기회를 놓치게 만들 수 있기 때문이다. 좋은 설계 원칙과 아키텍처 패턴, 그리고 실천법은 변화에 빠르게 대응하기 위한 도구다. 상황에 맞게 적절한 수준으로 적용하여 개발 효율성과 코드 품질 사이의 균형을 찾아야 한다. 비즈니스 임팩트를 만들어내는 것이 핵심임을 잊지 말고, 클린 코드에 대한 열정을 비즈니스 가치 창출까지 연결시켜야 한다.

클린 코드와 비즈니스 임팩트

A modern JavaScript library for handling Hangul characters. - toss/es-hangul

GitHub - toss/es-hangul: A modern JavaScript library for handling Hangul characters.

es-hangul
은 쉽게 한글을 다룰 수 있도록 돕는 JavaScript 라이브러리입니다. 토스에서 오픈소스로 공개하고 유지보수 중인 라이브러리로, 2024년 4월 11일에 첫 커밋된 따끈따끈한 라이브러리입니다. (히스토리를 보면 원래 공개되있던 toss/slash의 @toss/hangul 패키지가 분리된 것으로 보입니다.)

한글 특성 상 국내 개발자들의 기여가 많이 필요한 영역이기 때문에, 유지보수가 쉽지 않습니다. Hangul.js, Josa.js 같은 유명한 라이브러리들도 몇 년 전 커밋을 마지막으로 관리가 멈춰있습니다. 이런 점에서
es-hangul
의 가치가 더욱 빛나는 것 같습니다.

es-hangul
에서 사용할 수 있는 일부 함수들의 예시를 정리해보았습니다.

chosungIncludes
: 단어가 해당 초성을 포함하는지 여부를 반환하는 함수
import { chosungIncludes } from 'es-hangul'

chosungIncludes('프론트엔드', 'ㅍㄹㅌ') // true

combineHangulCharacter
: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수
import { combineHangulCharacter} from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'
combineHangulCharacter('ㅌ', 'ㅗ') // '토'

josa
: 조사 붙여주는 함수
import { josa } from 'es-hangul';

josa('샴푸', '이/가') // '샴푸가'

josa('바깥', '으로/로') // '바깥으로'

disassembleHangul
: 자모 해체하는 함수
import { disassembleHangul } from 'es-hangul'

disassembleHangul('값') // 'ㄱㅏㅂㅅ'

combineHangulCharacter
: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수
import { combineHangulCharacter } from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'

removeLastHangulCharacter
: 인자로 주어진 한글 문자열에서 가장 마지막 문자 하나를 제거하여 반환하는 함수
import { removeLastHangulCharacter } from 'es-hangul'

removeLastHangulCharacter('안녕하세요 값') // '안녕하세요 갑'
removeLastHangulCharacter('프론트엔드') // '프론트엔ㄷ'

https://github.com/toss/es-hangul

<code>es-hangul</code>은 쉽게 한글을 다룰 수 있도록 돕는 JavaScript 라이브러리입니다. 토스에서 오픈소스로 공개하고 유지보수 중인 라이브러리로, 2024년 4월 11일에 첫 커밋된 따끈따끈한 라이브러리입니다. (히스토리를 보면 원래 공개되있던 toss/slash의 @toss/hangul 패키지가 분리된 것으로 보입니다.) 한글 특성 상 국내 개발자들의 기여가 많이 필요한 영역이기 때문에, 유지보수가 쉽지 않습니다. Hangul.js, Josa.js 같은 유명한 라이브러리들도 몇 년 전 커밋을 마지막으로 관리가 멈춰있습니다. 이런 점에서 <code>es-hangul</code>의 가치가 더욱 빛나는 것 같습니다. <code>es-hangul</code>에서 사용할 수 있는 일부 함수들의 예시를 정리해보았습니다. <code>chosungIncludes</code>: 단어가 해당 초성을 포함하는지 여부를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { chosungIncludes } from 'es-hangul'

chosungIncludes('프론트엔드', 'ㅍㄹㅌ') // true</code></pre> <code>combineHangulCharacter</code>: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { combineHangulCharacter} from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'
combineHangulCharacter('ㅌ', 'ㅗ') // '토'</code></pre> <code>josa</code>: 조사 붙여주는 함수<pre><code class="language-js">import { josa } from 'es-hangul';

josa('샴푸', '이/가') // '샴푸가'

josa('바깥', '으로/로') // '바깥으로'</code></pre> <code>disassembleHangul</code>: 자모 해체하는 함수<pre><code class="language-js">import { disassembleHangul } from 'es-hangul'

disassembleHangul('값') // 'ㄱㅏㅂㅅ'</code></pre> <code>combineHangulCharacter</code>: 인자로 초성, 중성, 종성을 받아 하나의 한글 문자를 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { combineHangulCharacter } from 'es-hangul'

combineHangulCharacter('ㄱ', 'ㅏ', 'ㅂㅅ') // '값'</code></pre> <code>removeLastHangulCharacter</code>: 인자로 주어진 한글 문자열에서 가장 마지막 문자 하나를 제거하여 반환하는 함수<pre><code class="language-js">import { removeLastHangulCharacter } from 'es-hangul'

removeLastHangulCharacter('안녕하세요 값') // '안녕하세요 갑'
removeLastHangulCharacter('프론트엔드') // '프론트엔ㄷ'</code></pre>https://github.com/toss/es-hangul

GitHub

현대적인 JavaScript 한글 라이브러리, es-hangul

저부터 고백하자면, 수도 없이 경험한 것 같습니다. 팀에서 보고서 템플릿을 바꿔서 예전 내용을 옮겨야 할 때, 고객사 별로 같은 문서에 내용만 다르게 사용하고 있었는데 하나 수정하면 다른 곳도 다 일일이 바꿔줘야 할 때... 사용하는 툴에 따라 이런 일이 매우 적을 수는 있지만, 그래도 최소 한 번쯤은 이런 경험을 하셨을 거예요.

다음 분기에 5개월 일하기 vs. 지금 5시간 논의하기

DB 설계 (혹은 DB 마이그레이션) 관련 업무를 진행할 때, 기획자는 어떤 것들을 챙기면 좋을까요? 막연하게 개발팀에서 알아서 잘 하겠지... 라고 미뤄뒀다가 나중에 큰 고생을 하는 것을 방지하기 위해서 ㅎㅎ 기획 단계에서 챙겨야 하는 것들에 대해 정리한 아티클입니다. 실제로 알라미에서 동기화 기능을 개발하면서, 중간중간 담당자들 머리를 아프게 했던 사례들을 기반으로 쓴 글인데요. 되돌리기 어려운 의사결정들을 초기에 어떻게 잘 할 수 있는지 살펴보시면 좋을 것 같네요.

DB 설계 (혹은 DB 마이그레이션) 관련 업무를 진행할 때, 기획자는 어떤 것들을 챙기면 좋을까요? 막연하게 개발팀에서 알아서 잘 하겠지... 라고 미뤄뒀다가 나중에 큰 고생을 하는 것을 방지하기 위해서 ㅎㅎ 기획 단계에서 챙겨야 하는 것들에 대해 정리한 아티클입니다. 실제로 알라미에서 동기화 기능을 개발하면서, 중간중간 담당자들 머리를 아프게 했던 사례들을 기반으로 쓴 글인데요. 되돌리기 어려운 의사결정들을 초기에 어떻게 잘 할 수 있는지 살펴보시면 좋을 것 같네요.

[다음 분기에 5개월 일하기 vs 지금 5시간 논의하기]

개인들의 강력한 패시브 인컴 수익화 도구이자 비즈니스 경쟁 구도를 바꿀 새로운 트렌드가 시작되었음을 느낄 수 있었습니다. ChatGPT, Dalle2, Midjourney 등 인공지능과의 대화를 통해 글과 이미지를 생성해주는 놀라운 인공지능 서비스가 갑자기 우리 삶에 찾아왔습니다. 대게 무료로 써볼 수 있게 되어 있어서, 많은 사람들이 그 놀라움을 직접 경험해보고 온라인 세상에서 놀라움을 간증하고 있습니다.

AI와 노코드로 자동 블로그를 만들어보고 느낀 점

ChatGPT에 대한 놀라움을 전하는 글들을 많이 보셨을텐데요. 제가 더 놀랐고, 더 강조하고 싶은 활용은 바로 ChatGPT의 엔진 역할을 하는 GPT3를 API로 쓸 수 있다는 것입니다.

마치 페라리 슈퍼카의 엔진만 떼와서 나만의 전동 킥보드를 만들거나, 우리 영세 자동차 회사가 생산한 바디에 그 엔진을 끼워넣을 수 있다는 겁니다. 이미 GPT3의 엔진을 가지고 사람들은 자기만의 서비스를 만들고 있으며, 제가 시도해본 자동 블로그 역시 그러한 시도의 하나의 예가 될거 같아요. 이런 API의 활용으로 ChatGPT가 일으킬 변화가 가속화 될거라고 예상해 봅니다.

그리고 그 변화의 방향은 아마 "개인/소규모 비즈니스의 약진"과 "양극화"일 거 같습니다. AI와 노코드를 잘 쓰는 것만으로 1인 기업이나 소규모 기업이 왠만한 중소 기업보다 더 높은 생산성을 달성할 수 있거라고 생각하고, 그 결과 개인의 삶과 비즈니스 경쟁 구도의 양극화가 심화될거 같아요.

자면서도 돈이 벌린다는 패시브인컴이 한국에서도 꽤 화두인데요. 제휴 마케팅, 블로그 마케팅, 스마트스토어가 사실 주요 액션 아이템인데 저는 AI와 노코드가 훨씬 더 강력한 수단이자 향후 주류가 될 수익화 방법이라고 생각해요. 제가 노코드를 연구하면서, 노코드가 1인 기업/크리에이터의 비즈니스 인에이블러(Enabler)라는 생각을 많이 하고 있었는데, GPT3 API와 결합하면서 이 속도와 영향력이 더 강화될거라는 예감이 강하게 들었습니다.

노코드캠프

와디즈 프로

정우성

대동산업 관리이사

조무영

마케터

최원석

지속적인 성장을 추구하는 마케터입니다.
대기업에서 커리어를 시작했고 스타트업 마케터로 커리어를 이어가고 있습니다.
고객에게 유의미한 가치를 제공함으로써 비즈니스를 성장시킬 수 있는 마케터로 성장해 나가고 싶습니다.


ChatGPT가 더 놀랍고 무서운 이유 : API

채용사업팀 리더

프로덕트 매니저

세일즈 매니저

경제학부

개발, IT를 모르더라도 테크 기술을 활용해 더 똑똑하게 일하는 방법을 돕고 싶습니다. 저는 노코드/생성형 AI/생산성을 주제로 컨텐츠와 강의를 하는 크리에이터입니다. 나만의 온라인 비즈니스를 만들거나, 디지털 기반으로 더 효율적으로 일하는 방법을 고민하는 분들께 쉽고 빠른 솔루션을 제시해드릴게요. AI 시대, 저와 함께 10배 생산성을 갖춘 슈퍼 개인이 되어보세요!

ChatGPT가 더 놀랍고 무서운 이유 : API

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