아이가 프로그래밍의 즐거움을 하루라도 빨리 느끼길 바라는 마음에,
첫 프로젝트로 마치 과일 가게처럼 동작하는 간단한 CLI 프로그램에 도전했습니다.

하지만… 역시 변수, 조건문, 반복문만 배운 상태에서 제가 너무 서둘렀던 걸까요? 😅

- 자료형이 뭐야?
- 정수는 또 뭐야?
- 소수점이 뭐야?
- 뭐야 뭐야 뭐야?

예상치 못한 아이의 질문 공세에 진땀을 쪽 뺐네요. 😂

그래도 이런 호기심 하나하나가 배움의 출발점이라는 걸 새삼 느꼈습니다.

📺 에릭과 달레의 코딩일기 5탄: https://youtu.be/8qTOMspDzy8

아이가 프로그래밍의 즐거움을 하루라도 빨리 느끼길 바라는 마음에, 첫 프로젝트로 마치 과일 가게처럼 동작하는 간단한 CLI 프로그램에 도전했습니다. 하지만… 역시 변수, 조건문, 반복문만 배운 상태에서 제가 너무 서둘렀던 걸까요? 😅 - 자료형이 뭐야? - 정수는 또 뭐야? - 소수점이 뭐야? - 뭐야 뭐야 뭐야? 예상치 못한 아이의 질문 공세에 진땀을 쪽 뺐네요. 😂 그래도 이런 호기심 하나하나가 배움의 출발점이라는 걸 새삼 느꼈습니다. 📺 에릭과 달레의 코딩일기 5탄: https://youtu.be/8qTOMspDzy8

🍊🥭 에릭과 달레의 첫 번째 프로그램 도전 🍎🍌

AGENTS.md is a simple, open format for guiding coding agents. Think of it as a README for agents.

AGENTS.md

최근에 코딩 IDE와 AI 에이전트들이 우후죽순 출시되면서, AI에게 프로젝트에 대한 중요한 정보와 규칙들을 알려주기 위한 방식들도 난립하고 있었는데요. 이것들이 이제 AGENTS.md 로 통일될 것 같습니다.

README.md 가 인간을 위한 프로젝트 설명의 기본 파일이 된 것 처럼, 앞으로 AGENTS.md 가 AI 에이전트를 위한 기본 파일이 될 것 같습니다. 아주 마음이 편안해지네요. (대충 개비스콘 짤)

최근에 코딩 IDE와 AI 에이전트들이 우후죽순 출시되면서, AI에게 프로젝트에 대한 중요한 정보와 규칙들을 알려주기 위한 방식들도 난립하고 있었는데요. 이것들이 이제 AGENTS.md 로 통일될 것 같습니다. README.md 가 인간을 위한 프로젝트 설명의 기본 파일이 된 것 처럼, 앞으로 AGENTS.md 가 AI 에이전트를 위한 기본 파일이 될 것 같습니다. 아주 마음이 편안해지네요. (대충 개비스콘 짤)

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What is YEJI doing? : 네이버 블로그

제게 커피챗을 연달아 요청하셨던 분이 커피챗 후기를 남겨주셨습니다. 커피챗을 왜 받아야 하는지, 어떤 상대에게 받는 것이 유용했는지, 왜 유용했고 실제 느낀 효용은 어땠는지 잘 정리해 주셨습니다. 이런 분과 현업에서 함께 일하는 기회를 하루 더 빨리 만들기 위해 제가 더 영향력을 발휘하고 싶다는 마음도 들고, 가끔은 이런 후기 덕분에 "괜찮은 사람이 되어가는 기분"도 느끼곤 합니다.

https://blog.naver.com/annamel/223923889887

제게 커피챗을 연달아 요청하셨던 분이 커피챗 후기를 남겨주셨습니다. 커피챗을 왜 받아야 하는지, 어떤 상대에게 받는 것이 유용했는지, 왜 유용했고 실제 느낀 효용은 어땠는지 잘 정리해 주셨습니다. 이런 분과 현업에서 함께 일하는 기회를 하루 더 빨리 만들기 위해 제가 더 영향력을 발휘하고 싶다는 마음도 들고, 가끔은 이런 후기 덕분에 "괜찮은 사람이 되어가는 기분"도 느끼곤 합니다. https://blog.naver.com/annamel/223923889887

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⟪커피챗 중독자의 커피챗 후기⟫

데이터를 분석한다는 것은 숫자 안에 숨겨진 의미를 찾는 일입니다. 사람이나 현상이 남긴 숫자 데이터를 수집하고 가공하여 분석함으로써 원하는 메시지를 찾는 것이 바로 데이터 분석입니다.
데이터를 분석한다는 것은 곧 알고 싶은 내용이 명확히 있다는 의미입니다. 막연히 숫자만 바라보면 의미가 떠오르지 않습니다. 궁금한 내용을 바탕으로 숫자를 통해 가정하고 추론하여 원하는 결과를 도출해야 합니다. 한마디로 데이터는 원하는 결과를 얻기 위한 근거 수단이라고 할 수 있습니다.


요즘 저는 사람 관련 데이터를 주로 확인하고 있습니다. 여러 사람들의 이력서나 포트폴리오 문서를 읽고, 그 가운데 잘 작성되었다고 생각하는 샘플을 추출합니다. 특별히 어떤 점이 잘 작성되었는지 이유를 도출하고, 해당 인사이트를 이력서 및 포트폴리오 작성 가이드 문서에 반영합니다. 또는 조직에 필요한 인재 영입 시 참고 자료로 활용하기도 합니다.
특정 채용 포지션에서 서류 합격 가능성이 높은 이력서를 보고, 어떤 조건이 서류 통과 결과를 만드는지 분석하기도 합니다. 경험, 역량, 학력, 연봉, 기타 조건 등 항목별로 서류 전형 결과를 좌우하는 정도를 정의하는 것입니다.


개인적으로 커리어 코칭을 할 때는 각 사람의 성격, 경험, 가치관, 관심사, 역량, 목표에 대한 내용을 확인합니다. 이 6가지 항목을 바탕으로 한 사람에게 어울리는 역할을 추론해보는 것입니다. 이전에 만났던 다양한 역할의 사람들을 떠올리며 정보를 연결해봅니다. 그래서 총 3가지 정도 순서대로 추천 직무를 제안합니다.
보통은 내담자가 스스로 희망하고 있는 직무가 1순위인 경우가 많습니다. 무엇보다 자신이 좋아하고 원하는 일에 대한 영향력이 가장 크기 때문입니다. 누가 시켜서 하는 일보다 자신이 좋아서 하는 일의 완료 확률과 성공 확률이 높다고 생각합니다. 따라서 커리어 코칭은 내담자의 생각에 확신을 더해주는 작업이라고 볼 수 있습니다. 코치가 정답을 제시하는 것이 아니라 내담자가 품고 있는 꿈을 지지하고 실제로 실현할 수 있도록 돕는 역할입니다.
가장 난감한 상황은 사람들이 하고 싶은 일이 전혀 없는 경우입니다. 정말 막연하게라도 꿈꾸는 직업이 있을 법한데, 전혀 원하는 일이 없는 경우 코치가 적극적으로 직업을 추천해줍니다. 그럴 때 마음에 부담감을 많이 느낍니다. 정말 추천한 일을 하면 내담자가 행복해질 수 있을까 하는 고민이 들기 때문입니다.
어쩌면 그렇게 경험이 시작되고 나면 올바른 길을 찾는 데 도움이 될 것이라고 생각하기도 합니다. 중요한 것은 지금 당장 겪고 있는 혼란을 종식시키고 도전을 시작하도록 돕는 일입니다. 도전을 가로막고 있던 심리적 허들을 낮추고 "당신도 할 수 있다"는 자신감을 심어주는 일이 진정한 좋은 코치의 역할이라고 믿습니다.


대화가 어려운 상대는 내 말에 반응이 없는 사람이 아닐까요? 이래도 무반응, 저래도 무반응으로 콧방귀만 뀌고 크고 작은 대꾸 없이 허공만 응시하는 상대와 대화를 지속하기 어렵습니다. 좋거나 싫거나 반응을 하고 상대방의 의견에 대꾸를 하는 것이 대화를 만드는 과정입니다.
이러한 데이터가 축적되면 한 마디 말로 사람을 평가할 수 있습니다. 대화가 잘 되는 사람, 안 되는 사람, 잘 통하는 사람, 소통이 어려운 사람, 피해야 할 사람, 가까이할 사람을 구분할 수 있게 됩니다. 단 한 마디 말로 향후 미래에 친하게 지낼 수 있을지 판단을 내리게 됩니다. 이렇게 첫인상 인지 데이터는 무서운 힘을 가지고 있습니다. 그러니 밝게 웃고 호감을 주는 인상을 만드는 것이 중요합니다.


그러므로 면접은 사실 초반부에 의사결정이 완료된다고 할 수 있습니다. 인사를 나누고 몇 가지 질문에 대한 답을 들어보면 호감인지, 비호감인지 판단이 내려집니다. 물론 면접 진행 과정에서 초반부에 잃었던 점수를 만회하는 경우도 있습니다. 다만, 많은 경우 초반의 결과가 끝까지 이어집니다.
이와 같은 의미에서 자기소개 내용이 중요하기도 합니다. 내용 자체가 면접 결과 당락을 좌우한다기보다는, 말하는 태도와 자신감이 호감을 사는 캐릭터로 비춰야 합니다. 면접, 미팅 등 모든 인간관계의 처음이 이후 과정과 결과를 만드는 데 중요한 데이터가 되는 것은 틀림없는 사실입니다.


데이터는 확률을 체크하는 도구입니다. 세상에 100% 확률을 가진 게임은 없다고 생각합니다. 더 높은 확률만이 존재할 뿐 완벽한 것은 없습니다. 따라서 자신이 원하는 결과를 얻기 위해 확률이 높은 선택이 무엇인지 데이터를 참고하는 것이 현명한 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
직관적인 감각도 개인 경험 데이터가 작동하는 것이므로, 상황에 따라 왜 그런 감각이 발동하는지 논리적으로 추론해본다면 훨씬 강력한 의사결정 근거를 마련할 수 있다고 봅니다.
오늘 어떤 선택을 앞두고 있다면, 데이터에 근거하여 고민하고 판단하는 지혜가 생기길 진심으로 응원합니다.

﻿데이터를 분석한다는 것은 숫자 안에 숨겨진 의미를 찾는 일입니다. 사람이나 현상이 남긴 숫자 데이터를 수집하고 가공하여 분석함으로써 원하는 메시지를 찾는 것이 바로 데이터 분석입니다.데이터를 분석한다는 것은 곧 알고 싶은 내용이 명확히 있다는 의미입니다. 막연히 숫자만 바라보면 의미가 떠오르지 않습니다. 궁금한 내용을 바탕으로 숫자를 통해 가정하고 추론하여 원하는 결과를 도출해야 합니다. 한마디로 데이터는 원하는 결과를 얻기 위한 근거 수단이라고 할 수 있습니다. 요즘 저는 사람 관련 데이터를 주로 확인하고 있습니다. 여러 사람들의 이력서나 포트폴리오 문서를 읽고, 그 가운데 잘 작성되었다고 생각하는 샘플을 추출합니다. 특별히 어떤 점이 잘 작성되었는지 이유를 도출하고, 해당 인사이트를 이력서 및 포트폴리오 작성 가이드 문서에 반영합니다. 또는 조직에 필요한 인재 영입 시 참고 자료로 활용하기도 합니다.특정 채용 포지션에서 서류 합격 가능성이 높은 이력서를 보고, 어떤 조건이 서류 통과 결과를 만드는지 분석하기도 합니다. 경험, 역량, 학력, 연봉, 기타 조건 등 항목별로 서류 전형 결과를 좌우하는 정도를 정의하는 것입니다. 개인적으로 커리어 코칭을 할 때는 각 사람의 성격, 경험, 가치관, 관심사, 역량, 목표에 대한 내용을 확인합니다. 이 6가지 항목을 바탕으로 한 사람에게 어울리는 역할을 추론해보는 것입니다. 이전에 만났던 다양한 역할의 사람들을 떠올리며 정보를 연결해봅니다. 그래서 총 3가지 정도 순서대로 추천 직무를 제안합니다.보통은 내담자가 스스로 희망하고 있는 직무가 1순위인 경우가 많습니다. 무엇보다 자신이 좋아하고 원하는 일에 대한 영향력이 가장 크기 때문입니다. 누가 시켜서 하는 일보다 자신이 좋아서 하는 일의 완료 확률과 성공 확률이 높다고 생각합니다. 따라서 커리어 코칭은 내담자의 생각에 확신을 더해주는 작업이라고 볼 수 있습니다. 코치가 정답을 제시하는 것이 아니라 내담자가 품고 있는 꿈을 지지하고 실제로 실현할 수 있도록 돕는 역할입니다.가장 난감한 상황은 사람들이 하고 싶은 일이 전혀 없는 경우입니다. 정말 막연하게라도 꿈꾸는 직업이 있을 법한데, 전혀 원하는 일이 없는 경우 코치가 적극적으로 직업을 추천해줍니다. 그럴 때 마음에 부담감을 많이 느낍니다. 정말 추천한 일을 하면 내담자가 행복해질 수 있을까 하는 고민이 들기 때문입니다.어쩌면 그렇게 경험이 시작되고 나면 올바른 길을 찾는 데 도움이 될 것이라고 생각하기도 합니다. 중요한 것은 지금 당장 겪고 있는 혼란을 종식시키고 도전을 시작하도록 돕는 일입니다. 도전을 가로막고 있던 심리적 허들을 낮추고 "당신도 할 수 있다"는 자신감을 심어주는 일이 진정한 좋은 코치의 역할이라고 믿습니다. 대화가 어려운 상대는 내 말에 반응이 없는 사람이 아닐까요? 이래도 무반응, 저래도 무반응으로 콧방귀만 뀌고 크고 작은 대꾸 없이 허공만 응시하는 상대와 대화를 지속하기 어렵습니다. 좋거나 싫거나 반응을 하고 상대방의 의견에 대꾸를 하는 것이 대화를 만드는 과정입니다.이러한 데이터가 축적되면 한 마디 말로 사람을 평가할 수 있습니다. 대화가 잘 되는 사람, 안 되는 사람, 잘 통하는 사람, 소통이 어려운 사람, 피해야 할 사람, 가까이할 사람을 구분할 수 있게 됩니다. 단 한 마디 말로 향후 미래에 친하게 지낼 수 있을지 판단을 내리게 됩니다. 이렇게 첫인상 인지 데이터는 무서운 힘을 가지고 있습니다. 그러니 밝게 웃고 호감을 주는 인상을 만드는 것이 중요합니다. 그러므로 면접은 사실 초반부에 의사결정이 완료된다고 할 수 있습니다. 인사를 나누고 몇 가지 질문에 대한 답을 들어보면 호감인지, 비호감인지 판단이 내려집니다. 물론 면접 진행 과정에서 초반부에 잃었던 점수를 만회하는 경우도 있습니다. 다만, 많은 경우 초반의 결과가 끝까지 이어집니다.이와 같은 의미에서 자기소개 내용이 중요하기도 합니다. 내용 자체가 면접 결과 당락을 좌우한다기보다는, 말하는 태도와 자신감이 호감을 사는 캐릭터로 비춰야 합니다. 면접, 미팅 등 모든 인간관계의 처음이 이후 과정과 결과를 만드는 데 중요한 데이터가 되는 것은 틀림없는 사실입니다. 데이터는 확률을 체크하는 도구입니다. 세상에 100% 확률을 가진 게임은 없다고 생각합니다. 더 높은 확률만이 존재할 뿐 완벽한 것은 없습니다. 따라서 자신이 원하는 결과를 얻기 위해 확률이 높은 선택이 무엇인지 데이터를 참고하는 것이 현명한 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.직관적인 감각도 개인 경험 데이터가 작동하는 것이므로, 상황에 따라 왜 그런 감각이 발동하는지 논리적으로 추론해본다면 훨씬 강력한 의사결정 근거를 마련할 수 있다고 봅니다.오늘 어떤 선택을 앞두고 있다면, 데이터에 근거하여 고민하고 판단하는 지혜가 생기길 진심으로 응원합니다.﻿

사람과 데이터

중국 전국시대에 객경(客卿) 제도가 있었다. 다른 나라의 인재를 데려와 국가의 요직에 앉히는 것이다. 심지어 국무총리에 해당하는 자리에 외국의 인재를 앉히기도 했다. 말하자면, 미국인을 대한민국의 총리에 임명하는 셈인 것이다.


이 객경 제도는 여러 나라가 활용했다. 치열한 경쟁 속에서 국가의 존망이 오락가락했고, 살아남기 위해서는 인재의 유치가 무엇보다 중요했던 것이다. 그리고, 객경제도를 어느 나라보다 적극적으로 활용한 진나라가 결국 중국의 첫 번째 통일 왕조가 된다.


여기서 중요한 것은 바로 외부인에게 맡긴 ‘역할’이다. 잘해도 그만, 못 해도 그만인 역할을 외부인에게 맡긴 것이 아니다. 권한과 책임이 막강한 역할까지 외부인에게 맡겼다. 권한과 책임이 큰 역할일수록 조직의 운명에 큰 영향을 미치고, 조직의 운명에 큰 영향을 미치는 역할일수록 능력이 중요하기 때문이다.


핵심은 ‘외부인’이 아니다. 내부인 중에서도 능력만 충분하다면 얼마든지 중요한 역할을 맡을 수 있다. 조직의 운명에 영향을 미치는 중요한 역할일수록, 관계나 그동안의 공적보다 능력을 중요하게 봐야 한다는 이야기다.


#조직 #역할 #인재

중국 전국시대에 객경(客卿) 제도가 있었다. 다른 나라의 인재를 데려와 국가의 요직에 앉히는 것이다. 심지어 국무총리에 해당하는 자리에 외국의 인재를 앉히기도 했다. 말하자면, 미국인을 대한민국의 총리에 임명하는 셈인 것이다. 이 객경 제도는 여러 나라가 활용했다. 치열한 경쟁 속에서 국가의 존망이 오락가락했고, 살아남기 위해서는 인재의 유치가 무엇보다 중요했던 것이다. 그리고, 객경제도를 어느 나라보다 적극적으로 활용한 진나라가 결국 중국의 첫 번째 통일 왕조가 된다. 여기서 중요한 것은 바로 외부인에게 맡긴 ‘역할’이다. 잘해도 그만, 못 해도 그만인 역할을 외부인에게 맡긴 것이 아니다. 권한과 책임이 막강한 역할까지 외부인에게 맡겼다. 권한과 책임이 큰 역할일수록 조직의 운명에 큰 영향을 미치고, 조직의 운명에 큰 영향을 미치는 역할일수록 능력이 중요하기 때문이다. 핵심은 ‘외부인’이 아니다. 내부인 중에서도 능력만 충분하다면 얼마든지 중요한 역할을 맡을 수 있다. 조직의 운명에 영향을 미치는 중요한 역할일수록, 관계나 그동안의 공적보다 능력을 중요하게 봐야 한다는 이야기다. #조직 #역할 #인재

진나라는 어떻게 통일 왕조가 되었나

필리핀 고객상담 직군 48개 공고에 지원한 70,884건 지원서를 인간 면접관, AI 면접관을 무작위로 배정하여 채용 결과를 비교한 실험입니다.

AI 면접관이 인간에 비해 매우 높은 비율로 성과가 좋았는데요. 주요 결과는 다음과 같습니다.

- 오퍼율: 8.70% → 9.73% (+12%)
- 입사율: 5.63% → 6.62% (+18%)
- 30일 유지율: 4.62% → 5.42% (+17%)
- 성차별 보고율: 5.98% → AI 3.30% (-45%)

역시 이젠 인터뷰도 AI가 하는 시대가 될 것은 확실할 것 같은데요.

그렇다면 역시 미리미리 AI와 인터뷰 연습을 준비 해 두시면 좋겠죠? 아미고 인터뷰 코칭도 많은 관심 부탁드립니당~😘🥰

아미고 👉 https://ameego.club

논문 링크 👉 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=53957099

필리핀 고객상담 직군 48개 공고에 지원한 70,884건 지원서를 인간 면접관, AI 면접관을 무작위로 배정하여 채용 결과를 비교한 실험입니다. AI 면접관이 인간에 비해 매우 높은 비율로 성과가 좋았는데요. 주요 결과는 다음과 같습니다. - 오퍼율: 8.70% → 9.73% (+12%)- 입사율: 5.63% → 6.62% (+18%)- 30일 유지율: 4.62% → 5.42% (+17%)- 성차별 보고율: 5.98% → AI 3.30% (-45%) 역시 이젠 인터뷰도 AI가 하는 시대가 될 것은 확실할 것 같은데요. 그렇다면 역시 미리미리 AI와 인터뷰 연습을 준비 해 두시면 좋겠죠? 아미고 인터뷰 코칭도 많은 관심 부탁드립니당~😘🥰 아미고 👉 https://ameego.club 논문 링크 👉 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=53957099

📝 음성 AI를 이용한 채용 인터뷰 실험 논문

야이ㅆ..처묵처묵한 내 토큰 뱉어내!! ㅠㅠㅠㅠ

야이ㅆ..처묵처묵한 내 토큰 뱉어내!! ㅠㅠㅠㅠ

SQL을 체계적으로 공부해보고 싶다면, 이 블로그 글을 즐겨찾기에 저장하고 필요할 때마다 꺼내보시길 추천합니다.

이 글 하나면 끝, SQL 입문부터 코딩테스트까지 완전 정복하기

안녕하세요, 데이터리안의 보민입니다.
SQL 공부 해야한다는 건 알겠는데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 고민되시죠?
 
😇 데이터 요청하는 시간이 너무 아까워요. 직접 데이터 뽑아볼 수 있는 SQL 실력을 만들고 싶어요.


🧐 토스, 쿠팡, 배민(우아한형제들) 등에서 일하는 인하우스 데이터 분석가가 되고 싶어요. SQL 코딩테스트 준비는 어떻게 해야하나요?


🥺 SQL 공부를 하고 싶은데 어디에서부터 시작해야할지 막막해요.
 
이런 고민을 하고 계신 분들이 더이상 헤메지 않을 수 있도록, 입문자를 위한 도서 추천부터 코딩테스트 준비, 실무 활용 사례까지 주제별로 추천해드리고 싶은 콘텐츠들을 알차게 모았습니다.


SQL을 체계적으로 공부해보고 싶다면, 이 블로그 글을 즐겨찾기에 저장하고 필요할 때마다 꺼내보시길 추천합니다. 이 글이 꼭 필요할 것 같은 동료, 지인이 있다면 블로그 글 링크를 공유해주세요 🙌


https://dub.sh/aB3sNdH

안녕하세요, 데이터리안의 보민입니다.SQL 공부 해야한다는 건 알겠는데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 고민되시죠?&nbsp;😇&nbsp;데이터 요청하는 시간이 너무 아까워요. 직접 데이터 뽑아볼 수 있는 SQL 실력을 만들고 싶어요. 🧐&nbsp;토스, 쿠팡, 배민(우아한형제들) 등에서 일하는 인하우스 데이터 분석가가 되고 싶어요. SQL 코딩테스트 준비는 어떻게 해야하나요? 🥺&nbsp;SQL 공부를 하고 싶은데 어디에서부터 시작해야할지 막막해요.&nbsp;이런 고민을 하고 계신 분들이 더이상 헤메지 않을 수 있도록, 입문자를 위한 도서 추천부터 코딩테스트 준비, 실무 활용 사례까지 주제별로 추천해드리고 싶은 콘텐츠들을 알차게 모았습니다. SQL을 체계적으로 공부해보고 싶다면, 이 블로그 글을 즐겨찾기에 저장하고 필요할 때마다 꺼내보시길 추천합니다. 이 글이 꼭 필요할 것 같은 동료, 지인이 있다면 블로그 글 링크를 공유해주세요 🙌 https://dub.sh/aB3sNdH

datarian.io

이 글 하나면 끝, SQL 추천 책부터 코테 노하우까지 완전 정복하기

이력서에 강점을 어필하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 자신의 이전 경험과 지원하려는 회사의 비즈니스 모델이 다를 때 더욱 어렵게 느껴집니다. 분명 직무 기술 역량은 거의 100% 부합하는데도, 이전 경험의 성격이 지원 회사의 비즈니스 모델과 달라서 생기는 간극이 있기 때문입니다. 이를 극복하기 위해서는 직무 기술적 적합성을 더욱 강조해야 합니다.
실제 업무에서 가장 중요한 것은 직무 역량입니다. 산업이나 도메인 경험을 무시할 수는 없지만, 극복이 불가능한 영역은 아닙니다. 물론 산업이나 도메인 지식을 얻기 위해 부단한 노력이 필요하지만, 아주 특수한 분야가 아닌 이상 학습을 통해 충분히 습득할 수 있습니다.


중요한 것은 두 가지입니다.
첫째, 직무 역량의 적합성을 강조하는 것입니다. 지원하는 포지션에서 요구하는 기술적 역량과 자신의 능력이 얼마나 일치하는지를 구체적으로 보여주어야 합니다.
둘째, 빠른 학습 능력을 증명하는 것입니다. 자신의 부족함을 보완하기 위해 노력한 구체적인 사례를 통해 학습 능력을 입증해야 합니다. 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜 학습했는지를 구체적으로 설명한다면 학습 능력을 증명할 수 있습니다.
학습 능력이 증명되면, 이전 경험이 없는 산업이나 도메인 지식 부족이 충분히 극복 가능한 과제임을 설득할 수 있습니다. 특히 학습한 내용이 지원 조직에서 원하는 직무 기술 중 하나라면 더욱 효과적입니다.
중요한 것은 왜 학습이 필요했는지, 얼마나 치열하게 노력했는지, 얼마나 효율적이고 효과적인 방식으로 학습했는지를 증명하는 것입니다.


최근 부트캠프를 수료하고 1년간 백엔드 개발자로 근무한 후 이직을 고민하는 분과 이력서 개선에 대해 논의했습니다. 이 분은 대학에서 인문계열을 전공했고, 졸업 후 서비스 운영 분야에서 1년간 근무한 경험이 있었습니다.
서비스 운영 업무 중 개발 관련 이슈로 회사에 큰 손해가 발생하는 상황을 목격하고, 직접 해결하고 싶다는 의지가 생겨 개발자의 길을 선택했습니다. 일을 그만두고 두 번의 부트캠프를 수료하여 마침내 꿈꾸던 개발자가 되었습니다.
복합적인 이유로 회사를 나와 새로운 도전을 모색하던 중, 서류 합격률이 저조해 도움을 요청했습니다. 이력서에서 두 가지 아쉬운 부분을 발견했습니다.
 1. 이전 근무 기업의 특수한 비즈니스 모델
 2. 대학에서 소프트웨어 관련 전공을 하지 않았다는 점
현실적으로 많은 회사가 컴퓨터공학 전공자를 선호합니다. 채용 공고에 명시하든 그렇지 않든, 컴퓨터공학 전공자에게 더 높은 점수를 부여하는 것이 사실입니다.


하지만 이는 충분히 극복 가능한 과제입니다. 쉽지는 않지만 불가능하지는 않습니다. 지원 기업에서 요구하는 기술을 얼마나 깊이 있게 학습했는지 증명할 수 있다면 가능한 도전이 될 것입니다.
중요한 것은 지식과 기술에 대한 학습과 고민의 깊이입니다. 학교에서 배웠는지, 학원에서 배웠는지는 지식과 기술의 본질이 아닙니다. 본질적으로는 지원 기업이 요구하는 역량이 있음을 증명하는 것이며, 이를 위해 자신의 상황에서 필요한 증명이 무엇인지 정확히 진단해야 합니다.


타고난 재능으로 크게 노력하지 않고도 특정 분야를 잘하는 사람이 있습니다. 반면 재능은 부족하지만 그 일을 너무 좋아해서 열정적으로 노력하는 사람도 있습니다. 제3자의 시선에서 볼 때, 누가 더 함께 일하면 도움이 될까요?
개인의 선호는 갈릴 수 있지만, 자신의 일을 좋아해서 꾸준히 노력하는 모습이 더 많은 사람에게 호감과 존경을 받지 않을까 생각합니다.
우리는 어떤 모습이 되어야 할까요? 이미 충분한 스펙을 가지고 있으니 더 이상 노력하지 않고 현재 능력에 안주하는 것으로 충분할까요? 아니면 좋아하는 일을 찾아 지속적으로 끊임없이 발전시키는 성실한 도전자가 되어야 할까요?


노력을 이기는 힘은 없다고 생각합니다. 꾸준한 노력으로 만든 습관과 역량은 바위를 뚫고 물을 가르는 힘이 있다고 믿습니다. 그런 내공을 얻는 날까지 부단히 노력하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿이력서에 강점을 어필하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 자신의 이전 경험과 지원하려는 회사의 비즈니스 모델이 다를 때 더욱 어렵게 느껴집니다. 분명 직무 기술 역량은 거의 100% 부합하는데도, 이전 경험의 성격이 지원 회사의 비즈니스 모델과 달라서 생기는 간극이 있기 때문입니다. 이를 극복하기 위해서는 직무 기술적 적합성을 더욱 강조해야 합니다.실제 업무에서 가장 중요한 것은 직무 역량입니다. 산업이나 도메인 경험을 무시할 수는 없지만, 극복이 불가능한 영역은 아닙니다. 물론 산업이나 도메인 지식을 얻기 위해 부단한 노력이 필요하지만, 아주 특수한 분야가 아닌 이상 학습을 통해 충분히 습득할 수 있습니다. 중요한 것은 두 가지입니다.첫째, 직무 역량의 적합성을 강조하는 것입니다. 지원하는 포지션에서 요구하는 기술적 역량과 자신의 능력이 얼마나 일치하는지를 구체적으로 보여주어야 합니다.둘째, 빠른 학습 능력을 증명하는 것입니다. 자신의 부족함을 보완하기 위해 노력한 구체적인 사례를 통해 학습 능력을 입증해야 합니다. 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜 학습했는지를 구체적으로 설명한다면 학습 능력을 증명할 수 있습니다.학습 능력이 증명되면, 이전 경험이 없는 산업이나 도메인 지식 부족이 충분히 극복 가능한 과제임을 설득할 수 있습니다. 특히 학습한 내용이 지원 조직에서 원하는 직무 기술 중 하나라면 더욱 효과적입니다.중요한 것은 왜 학습이 필요했는지, 얼마나 치열하게 노력했는지, 얼마나 효율적이고 효과적인 방식으로 학습했는지를 증명하는 것입니다. 최근 부트캠프를 수료하고 1년간 백엔드 개발자로 근무한 후 이직을 고민하는 분과 이력서 개선에 대해 논의했습니다. 이 분은 대학에서 인문계열을 전공했고, 졸업 후 서비스 운영 분야에서 1년간 근무한 경험이 있었습니다.서비스 운영 업무 중 개발 관련 이슈로 회사에 큰 손해가 발생하는 상황을 목격하고, 직접 해결하고 싶다는 의지가 생겨 개발자의 길을 선택했습니다. 일을 그만두고 두 번의 부트캠프를 수료하여 마침내 꿈꾸던 개발자가 되었습니다.복합적인 이유로 회사를 나와 새로운 도전을 모색하던 중, 서류 합격률이 저조해 도움을 요청했습니다. 이력서에서 두 가지 아쉬운 부분을 발견했습니다.<ol ><li>이전 근무 기업의 특수한 비즈니스 모델</li><li>대학에서 소프트웨어 관련 전공을 하지 않았다는 점</li></ol>현실적으로 많은 회사가 컴퓨터공학 전공자를 선호합니다. 채용 공고에 명시하든 그렇지 않든, 컴퓨터공학 전공자에게 더 높은 점수를 부여하는 것이 사실입니다. 하지만 이는 충분히 극복 가능한 과제입니다. 쉽지는 않지만 불가능하지는 않습니다. 지원 기업에서 요구하는 기술을 얼마나 깊이 있게 학습했는지 증명할 수 있다면 가능한 도전이 될 것입니다.중요한 것은 지식과 기술에 대한 학습과 고민의 깊이입니다. 학교에서 배웠는지, 학원에서 배웠는지는 지식과 기술의 본질이 아닙니다. 본질적으로는 지원 기업이 요구하는 역량이 있음을 증명하는 것이며, 이를 위해 자신의 상황에서 필요한 증명이 무엇인지 정확히 진단해야 합니다. 타고난 재능으로 크게 노력하지 않고도 특정 분야를 잘하는 사람이 있습니다. 반면 재능은 부족하지만 그 일을 너무 좋아해서 열정적으로 노력하는 사람도 있습니다. 제3자의 시선에서 볼 때, 누가 더 함께 일하면 도움이 될까요?개인의 선호는 갈릴 수 있지만, 자신의 일을 좋아해서 꾸준히 노력하는 모습이 더 많은 사람에게 호감과 존경을 받지 않을까 생각합니다.우리는 어떤 모습이 되어야 할까요? 이미 충분한 스펙을 가지고 있으니 더 이상 노력하지 않고 현재 능력에 안주하는 것으로 충분할까요? 아니면 좋아하는 일을 찾아 지속적으로 끊임없이 발전시키는 성실한 도전자가 되어야 할까요? 노력을 이기는 힘은 없다고 생각합니다. 꾸준한 노력으로 만든 습관과 역량은 바위를 뚫고 물을 가르는 힘이 있다고 믿습니다. 그런 내공을 얻는 날까지 부단히 노력하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

스펙을 뛰어넘는 힘

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다.

진짜 1인 개발자 전성시대

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다.

그때는 개발 환경과 생태계가 편리해진다는 이유로 많은 직장인 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있다는 생각을 했습니다.
앱스토어, GitHub, AWS, Flutter, GA, Firebase, Let’s Encrypt, Cloudflare 등등.

하지만 AI가 코딩을 해줄 날이 이렇게 빨리 올 줄은 전혀 예상을 못 했었습니다.
그러니깐… 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했지, 디자이너, 마케터, 기획자들이 다 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했던 건 아닙니다.

그런데 진짜 그런 엄청난 세상이 와버렸습니다.
회사에서 여러 사람들이 모여 매일 야근하고 한땀한땀 코딩하던 시절이 진짜 있었나?
바로 몇 년 전 일인데 90년대 이야기 아닌가 싶을 정도로 아득하게 느껴집니다.

직장인 개발자가 99.5%, 자기 서비스를 만드는 1인 개발자는 0.5%나 되려나요?
앞으로는 90대 10 정도까지는 올라올 수도 있지 않을까라는 생각을 합니다.
대기업이든 스타트업이든 개발자 개인이든 모두에게 엄청난 변화가 오고 있습니다.

미리 자리를 잡아둔 게 정말 다행이다 싶다는 생각…
그리고 무수히 생기는 경쟁자들 덕분에 저도 멈춰있지 말고 만들어 보고 싶었던 것들을 모두 만들어보다는 생각이 듭니다.


https://jeho.page/essay/2025/08/11/solo-developer.html

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다. 그때는 개발 환경과 생태계가 편리해진다는 이유로 많은 직장인 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있다는 생각을 했습니다. 앱스토어, GitHub, AWS, Flutter, GA, Firebase, Let’s Encrypt, Cloudflare 등등. 하지만 AI가 코딩을 해줄 날이 이렇게 빨리 올 줄은 전혀 예상을 못 했었습니다. 그러니깐… 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했지, 디자이너, 마케터, 기획자들이 다 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했던 건 아닙니다. 그런데 진짜 그런 엄청난 세상이 와버렸습니다. 회사에서 여러 사람들이 모여 매일 야근하고 한땀한땀 코딩하던 시절이 진짜 있었나? 바로 몇 년 전 일인데 90년대 이야기 아닌가 싶을 정도로 아득하게 느껴집니다. 직장인 개발자가 99.5%, 자기 서비스를 만드는 1인 개발자는 0.5%나 되려나요? 앞으로는 90대 10 정도까지는 올라올 수도 있지 않을까라는 생각을 합니다. 대기업이든 스타트업이든 개발자 개인이든 모두에게 엄청난 변화가 오고 있습니다. 미리 자리를 잡아둔 게 정말 다행이다 싶다는 생각… 그리고 무수히 생기는 경쟁자들 덕분에 저도 멈춰있지 말고 만들어 보고 싶었던 것들을 모두 만들어보다는 생각이 듭니다. https://jeho.page/essay/2025/08/11/solo-developer.html

K리그 프로그래머

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혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때
뭔가 AI 스러운 뻔한 디자인 때문에
아쉬운적 있으신가요??

아래 순서를 따라하시면 훨씬 더 예쁜
디자인을 뽑으실 수 있을거에요.

1. 구글 검색해서 내 서비스의
도메인과 비슷한 레퍼런스 찾기
2. ChatGPT 에게 레퍼런스 URL 주면서
디자인 원칙 뽑아달라고 하기
(컨텐츠 맥락 고려해서)
3. 디자인 원칙(JSON)을 적용해서
기존 페이지 디자인 개선 요청

더 자세한 내용이 궁금하시다면
아래 영상을 참고해주셔요. 🤗

https://lnkd.in/gSRZ8mZ2

혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때 뭔가 AI 스러운 뻔한 디자인 때문에 아쉬운적 있으신가요?? 아래 순서를 따라하시면 훨씬 더 예쁜 디자인을 뽑으실 수 있을거에요. 1. 구글 검색해서 내 서비스의 도메인과 비슷한 레퍼런스 찾기 2. ChatGPT 에게 레퍼런스 URL 주면서 디자인 원칙 뽑아달라고 하기 (컨텐츠 맥락 고려해서) 3. 디자인 원칙(JSON)을 적용해서 기존 페이지 디자인 개선 요청 더 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 영상을 참고해주셔요. 🤗 https://lnkd.in/gSRZ8mZ2

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혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때
뭔가 

(다시 돌아온 노션 이력서 절기)

취업 학원에서 그렇게 가르치고, 몇몇 잘난척 하는 주니어들이 나는 노션으로 취업했다. 노션 이력서로 대기업 가는 법 이런 무책임한(거짓말이거나 실제론 아니거나 특수한 경우일 것) 글이 유행처럼 번지던 시기가 있었는데 그게 한때 핫해서 아직까지도 여파가..있는 것 같은데요.

정작 큰 회사들은 자체 지원 툴로 이력서를 받기는게 보통이고, 노션같은 외부 사이트는 내용이 변경될 수 있어서 PDF로 받는게 일반적인며..

아 그러고보니 노션 이력서 쓰는 법으로 구조화한답시고 토글이나 서브 페이지로 내용을 넣도록 설명하는데, 그렇게하면 그걸 검토한다고해도 정신없어서 눈에도 안들어오고 시간없어서 그냥 덮어버리기도 합니다. 안봐요. 싫어요.

이력서는 위에서 아래로 주르륵 쉽게 읽어나갈 수 있게 쓰되, 특별하게 쓰고 싶으면 웹소보듯 팝콘 뜯고 싶게 글을 잘 쓰시면 됩니다.

노션은 이력서를 읽고 더 궁금해질 때 가서 볼 수 있는 부가자료로 만들고 링크를 첨부하는 정도는 좋습니다.

그렇다고해도 복잡한 구조화는 금물. 큰 회사일수록 그거 검토할 시간이 없어요. 이력서 수백개씩 검토해야하는데 그걸 언제봐요. 그거 검토하는 건 기본 이력서가 통과되고 난 다음입니다.

이상 노션 이력서 때문에 영원히 고통받았던 사람 올림. (요즘은 그런 사람들이 좀 줄어든 것 같긴합니다.)

(다시 돌아온 노션 이력서 절기) 취업 학원에서 그렇게 가르치고, 몇몇 잘난척 하는 주니어들이 나는 노션으로 취업했다. 노션 이력서로 대기업 가는 법 이런 무책임한(거짓말이거나 실제론 아니거나 특수한 경우일 것) 글이 유행처럼 번지던 시기가 있었는데 그게 한때 핫해서 아직까지도 여파가..있는 것 같은데요. 정작 큰 회사들은 자체 지원 툴로 이력서를 받기는게 보통이고, 노션같은 외부 사이트는 내용이 변경될 수 있어서 PDF로 받는게 일반적인며.. 아 그러고보니 노션 이력서 쓰는 법으로 구조화한답시고 토글이나 서브 페이지로 내용을 넣도록 설명하는데, 그렇게하면 그걸 검토한다고해도 정신없어서 눈에도 안들어오고 시간없어서 그냥 덮어버리기도 합니다. 안봐요. 싫어요. 이력서는 위에서 아래로 주르륵 쉽게 읽어나갈 수 있게 쓰되, 특별하게 쓰고 싶으면 웹소보듯 팝콘 뜯고 싶게 글을 잘 쓰시면 됩니다. 노션은 이력서를 읽고 더 궁금해질 때 가서 볼 수 있는 부가자료로 만들고 링크를 첨부하는 정도는 좋습니다. 그렇다고해도 복잡한 구조화는 금물. 큰 회사일수록 그거 검토할 시간이 없어요. 이력서 수백개씩 검토해야하는데 그걸 언제봐요. 그거 검토하는 건 기본 이력서가 통과되고 난 다음입니다. 이상 노션 이력서 때문에 영원히 고통받았던 사람 올림. (요즘은 그런 사람들이 좀 줄어든 것 같긴합니다.)

이력서 노션으로 절대 쓰지 마세요.

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?”
토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다.

“무엇을 만들까”보다 “왜 해야 하나요?”를 묻는 사람들, 토스페이먼츠 PM

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?” 토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다. 화면을 기획하거나, 기능을 정리하는 일보다 먼저 우리는 문제의 본질을 정의하고 싶은 사람들입니다. 그렇다면 ‘문제의 본질’부터 고민하는 토스페이먼츠의 PM은 실제로 어떤 방식으로 일하고 있을까요? 토스페이먼츠 PM 김명훈님의 이야기를 함께 들어보세요.

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?” 토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다. 화면을 기획하거나, 기능을 정리하는 일보다 먼저 우리는 문제의 본질을 정의하고 싶은 사람들입니다. 그렇다면 ‘문제의 본질’부터 고민하는 토스페이먼츠의 PM은 실제로 어떤 방식으로 일하고 있을까요? 토스페이먼츠 PM 김명훈님의 이야기를 함께 들어보세요.

toss.im

“무엇을 만들까”보다 “왜 해야 하나요?”를 묻는 사람들, 토스페

1. 최첨단 컴퓨터과학의 알고리즘이 내놓는 해결책이 효율적이지도, 늘 맞는다고도 할 수 없다. 알고리즘이 아예 존재하지 않는 듯한 상황도 있다.

2. 그러나 완벽한 알고리즘이 아직 나오지 않은 영역에서도, 몇 세대에 걸친 컴퓨터과학자들과 현실세계의 가장 어려운 문제들 사이의 씨름을 통해 많은 깨달음이 도출되어왔다.

3. 힘들여 얻은 이 교훈들은 합리성에 관한 우리의 직관과 어긋나곤 하며, 세상만사를 산뜻한 몇 줄의 공식에 억지로 담아내려고 시도하는 수학자의 옹색한 처방과는 전혀 달라 보인다.

4. 그런 교훈들은 이렇게 말한다. 언제나 모든 대안을 고려할 필요는 없다. 매번 최상인 것처럼 보이는 결과를 내놓을 필요도 없다.

5. 때로는 무질서해져라. 가볍게 돌아다녀라. 참고 기다려라. 본능을 믿고 너무 오래 고심하지 마라. 느긋해져라. 동전을 던져라. 용서하지만 잊지는 마라. 자신이 옳다고 믿어라.



#알고리즘인생을계산하다

1. 최첨단 컴퓨터과학의 알고리즘이 내놓는 해결책이 효율적이지도, 늘 맞는다고도 할 수 없다. 알고리즘이 아예 존재하지 않는 듯한 상황도 있다. ​2. 그러나 완벽한 알고리즘이 아직 나오지 않은 영역에서도, 몇 세대에 걸친 컴퓨터과학자들과 현실세계의 가장 어려운 문제들 사이의 씨름을 통해 많은 깨달음이 도출되어왔다. ​3. 힘들여 얻은 이 교훈들은 합리성에 관한 우리의 직관과 어긋나곤 하며, 세상만사를 산뜻한 몇 줄의 공식에 억지로 담아내려고 시도하는 수학자의 옹색한 처방과는 전혀 달라 보인다. ​4. 그런 교훈들은 이렇게 말한다. 언제나 모든 대안을 고려할 필요는 없다. 매번 최상인 것처럼 보이는 결과를 내놓을 필요도 없다. ​5. 때로는 무질서해져라. 가볍게 돌아다녀라. 참고 기다려라. 본능을 믿고 너무 오래 고심하지 마라. 느긋해져라. 동전을 던져라. 용서하지만 잊지는 마라. 자신이 옳다고 믿어라. ​ #알고리즘인생을계산하다

< 모든 선택지를 검토하다 아무것도 못 하는 당신에게 >

아빠와 함께한 네 번째 코딩 시간,
아이가 자기만의 개발 용어를 만들기 시작했습니다.

🍜 짜파게티 → 문법 오류 날 때 뜨는 빨간 줄
👩‍🦲 대머리 → 공백 한 칸
👨‍🦲 빅 대머리 → 탭 들여쓰기

"아빠, 여기 짜파게티 있어요!" 하며 신나게 오류를 찾아내는 모습을 보니,
정확한 전문 용어보다 아이의 눈높이에 맞춰주는 것이 훨씬 중요하다는 걸 깨닫습니다.

📺 에릭과 달레의 코딩일기 4탄: https://youtu.be/Mr8KTklQk7w

👉 여러분은 처음 코딩을 배울 때 만든 "나만의 표현"이 있었나요?

아빠와 함께한&nbsp;네 번째 코딩 시간, 아이가 자기만의 개발 용어를 만들기 시작했습니다. 🍜 짜파게티 → 문법 오류 날 때 뜨는 빨간 줄 👩‍🦲 대머리 → 공백 한 칸 👨‍🦲 빅 대머리 → 탭 들여쓰기 "아빠, 여기 짜파게티 있어요!" 하며 신나게 오류를 찾아내는 모습을 보니, 정확한 전문 용어보다 아이의 눈높이에 맞춰주는 것이 훨씬 중요하다는 걸 깨닫습니다. 📺 에릭과 달레의 코딩일기 4탄: https://youtu.be/Mr8KTklQk7w 👉 여러분은 처음 코딩을 배울 때 만든 "나만의 표현"이 있었나요?

🍜 짜파게티가 왜 거기서 나와?

Contribute to psmon/kopring-reactive-labs development by creating an account on GitHub.

kopring-reactive-labs/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER at main · psmon/kopring-reactive-labs

액터모델(코틀린버전)을 이용해 이벤트 소스(샘플:가상월렛)와 분산 상태관리(Cluster Durable State)
를 바이브 모드로 작성한 코드샘플로 로컬환경에서 클러스터,이벤트소싱 작동검증이 포함되어있습니다.

- https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER

- https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_EVENTSOURCE

액터모델(코틀린버전)을 이용해 이벤트 소스(샘플:가상월렛)와 분산 상태관리(Cluster Durable State)를 바이브 모드로 작성한 코드샘플로 로컬환경에서 클러스터,이벤트소싱 작동검증이 포함되어있습니다. - https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER - https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_EVENTSOURCE

GitHub

액터모델을 이용 이벤트소스/클러스터상태관리를 우아하게하기 - 코틀

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

우연히 유튜브에서 "신입 개발자 취준생이라면 고개를 들어 이 영상을 보라 | 공무원 포기하고 개발자 됐어요"라는 영상을 발견했다. 최근 취업을 준비하며 어떤 회사에서 일을 시작해야 하는지에 대해 고민을 가지고 있는 분과 대화를 나눈 적이 있어, 궁금한 마음에 봤다. 영상 속 인터뷰 내용이 내가 평소 생각하던 태도와 닮아 있어 많이 공감되었다.

나는 첫 회사가 커리어를 결정하지 않는다고 생각한다. 중요한 건 어떤 회사를 가든 내가 그 안에서 무엇을 하고, 어떻게 성장하는가다.

물론 첫 회사의 이름값이나 보상, 복지, 산업 성장성 같은 외부 조건이 초기 커리어에 주는 영향은 무시할 수 없다. 하지만 그 영향은 의외로 오래가지 않는다. 한두 해만 지나면, 사람들은 내가 어떤 회사에 있었는지가 아니라, 그 안에서 무슨 일을 하고 어떤 성과를 만들었는지를 보게 된다.

여기서 차이를 만드는 건 주도성이다. 주어진 일만 처리하는 사람과, 문제를 발견하고 해결하며 새로운 것을 제안하는 사람은 시간이 갈수록 전혀 다른 커리어 곡선을 그린다. 회사의 문화가 이를 뒷받침한다면, 성장 속도는 훨씬 빨라진다. 좋은 피드백 문화, 실패를 허용하는 분위기, 협력적인 동료는 한 사람의 잠재력을 단숨에 끌어올린다.

하지만 그런 환경이 아니라면? 방법은 여전히 있다. 사이드 프로젝트, 커뮤니티 활동, 오픈소스 기여를 통해서다. 회사가 성장을 지원하지 않는다면, 회사 밖에서 성장의 기회를 만들 수 있다. 그렇게 얻은 역량과 네트워크는 결국 내 커리어의 자산이 된다.

결국 내가 제어할 수 없는 부분은 내려놓고, 할 수 있는 것에 집중하는 게 중요하다. 환경이 완벽하길 바라다 보면, 아무것도 시작하지 못한 채 시간이 흘러간다. 반대로, 현재의 자리에서 배울 수 있는 것, 기여할 수 있는 것, 시도해볼 수 있는 것을 붙잡고 움직이다 보면, 어느 순간 커리어는 스스로의 힘으로 길을 만든다.

영상 속 인터뷰 주인공도 비슷한 길을 걸었다. 그는 첫 직장에서 다소 레거시한 기술 스택을 마주하며 고민이 많았지만, 거기에 머물지 않았다. 자신이 공부해온 최신 기술 트렌드를 회사에 제안했고, 이를 직접 구현해냈다. 결과적으로 그는 회사의 기술 문화와 방향성을 바꾸는 데 중요한 역할을 했다. 경력 1년이 채 되지 않은 신입이었지만, 끊임없는 학습 의지, 실현 가능한 제안, 그리고 가시적인 성과는 회사로부터 전폭적인 신뢰를 얻는 계기가 되었고, 신입 채용 면접관이라는 역할까지 맡게 됐다.

더 인상 깊었던 점은, 그는 회사 업무에 충실하면서도 개인 성장을 위한 사이드 프로젝트를 병행했다는 것이다. 즉, 환경 탓보다는 자신이 할 수 있는 것에 집중하며, 성장을 위한 행동을 끊임없이 이어갔다는 점이다.

물론 그의 성과 뒤에는 개방적인 회사 문화도 있었다. 제안을 받아들이고 시도할 기회를 주는 환경이 있었기에 시너지가 극대화될 수 있었다. 하지만 그 환경조차도, 그가 먼저 움직이지 않았다면 무의미했을 것이다.

결국 커리어는 회사가 만들어주는 것이 아니다. 내가 만들고, 내가 책임진다. 회사는 그 여정에서 잠시 함께 가는 동반자일 뿐이다.


https://youtu.be/WGeVbWnFeF4?feature=shared

우연히 유튜브에서 "신입 개발자 취준생이라면 고개를 들어 이 영상을 보라 | 공무원 포기하고 개발자 됐어요"라는 영상을 발견했다. 최근 취업을 준비하며 어떤 회사에서 일을 시작해야 하는지에 대해 고민을 가지고 있는 분과 대화를 나눈 적이 있어, 궁금한 마음에 봤다. 영상 속 인터뷰 내용이 내가 평소 생각하던 태도와 닮아 있어 많이 공감되었다. 나는 첫 회사가 커리어를 결정하지 않는다고 생각한다. 중요한 건 어떤 회사를 가든 내가 그 안에서 무엇을 하고, 어떻게 성장하는가다. 물론 첫 회사의 이름값이나 보상, 복지, 산업 성장성 같은 외부 조건이 초기 커리어에 주는 영향은 무시할 수 없다. 하지만 그 영향은 의외로 오래가지 않는다. 한두 해만 지나면, 사람들은 내가 어떤 회사에 있었는지가 아니라, 그 안에서 무슨 일을 하고 어떤 성과를 만들었는지를 보게 된다. 여기서 차이를 만드는 건 주도성이다. 주어진 일만 처리하는 사람과, 문제를 발견하고 해결하며 새로운 것을 제안하는 사람은 시간이 갈수록 전혀 다른 커리어 곡선을 그린다. 회사의 문화가 이를 뒷받침한다면, 성장 속도는 훨씬 빨라진다. 좋은 피드백 문화, 실패를 허용하는 분위기, 협력적인 동료는 한 사람의 잠재력을 단숨에 끌어올린다. 하지만 그런 환경이 아니라면? 방법은 여전히 있다. 사이드 프로젝트, 커뮤니티 활동, 오픈소스 기여를 통해서다. 회사가 성장을 지원하지 않는다면, 회사 밖에서 성장의 기회를 만들 수 있다. 그렇게 얻은 역량과 네트워크는 결국 내 커리어의 자산이 된다. 결국 내가 제어할 수 없는 부분은 내려놓고, 할 수 있는 것에 집중하는 게 중요하다. 환경이 완벽하길 바라다 보면, 아무것도 시작하지 못한 채 시간이 흘러간다. 반대로, 현재의 자리에서 배울 수 있는 것, 기여할 수 있는 것, 시도해볼 수 있는 것을 붙잡고 움직이다 보면, 어느 순간 커리어는 스스로의 힘으로 길을 만든다. 영상 속 인터뷰 주인공도 비슷한 길을 걸었다. 그는 첫 직장에서 다소 레거시한 기술 스택을 마주하며 고민이 많았지만, 거기에 머물지 않았다. 자신이 공부해온 최신 기술 트렌드를 회사에 제안했고, 이를 직접 구현해냈다. 결과적으로 그는 회사의 기술 문화와 방향성을 바꾸는 데 중요한 역할을 했다. 경력 1년이 채 되지 않은 신입이었지만, 끊임없는 학습 의지, 실현 가능한 제안, 그리고 가시적인 성과는 회사로부터 전폭적인 신뢰를 얻는 계기가 되었고, 신입 채용 면접관이라는 역할까지 맡게 됐다. 더 인상 깊었던 점은, 그는 회사 업무에 충실하면서도 개인 성장을 위한 사이드 프로젝트를 병행했다는 것이다. 즉, 환경 탓보다는 자신이 할 수 있는 것에 집중하며, 성장을 위한 행동을 끊임없이 이어갔다는 점이다. 물론 그의 성과 뒤에는 개방적인 회사 문화도 있었다. 제안을 받아들이고 시도할 기회를 주는 환경이 있었기에 시너지가 극대화될 수 있었다. 하지만 그 환경조차도, 그가 먼저 움직이지 않았다면 무의미했을 것이다. 결국 커리어는 회사가 만들어주는 것이 아니다. 내가 만들고, 내가 책임진다. 회사는 그 여정에서 잠시 함께 가는 동반자일 뿐이다. https://youtu.be/WGeVbWnFeF4?feature=shared

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첫 회사보다 중요한 것

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[🦄 유니콘·빅테크] 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드·채용 담당 경력 - 우디디자인랩

디자이너 면접 끝에 꼭 듣는 말,
“혹시 마지막 질문 있으신가요?”

그냥 형식적인 마무리 같지만, 사실 지원자가 회사랑 팀에 얼마나 진심인지 보여줄 수 있는 순간이기도 합니다.

예를 들어,
- 디자이너가 기획·개발 논의에 초반부터 참여할 수 있는 구조인지
- 팀에서 주고받는 피드백이나 성장 기회가 어떤 방식으로 있는지
- 요즘 팀이 가장 집중하는 문제는 뭔지, 내가 어디서 기여할 수 있을지

이런 물음들은 그냥 일자리 찾는 사람이 아니라 같이 고민하고 성장할 팀을 찾는 사람이라는 걸 보여줄 수 있습니다. 마지막 1분, 생각보다 중요할지 모릅니다 :)

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디자이너 면접 끝에 꼭 듣는 말,“혹시 마지막 질문 있으신가요?” 그냥 형식적인 마무리 같지만, 사실 지원자가 회사랑 팀에 얼마나 진심인지 보여줄 수 있는 순간이기도 합니다. 예를 들어,- 디자이너가 기획·개발 논의에 초반부터 참여할 수 있는 구조인지- 팀에서 주고받는 피드백이나 성장 기회가 어떤 방식으로 있는지- 요즘 팀이 가장 집중하는 문제는 뭔지, 내가 어디서 기여할 수 있을지 이런 물음들은 그냥 일자리 찾는 사람이 아니라 같이 고민하고 성장할 팀을 찾는 사람이라는 걸 보여줄 수 있습니다. 마지막 1분, 생각보다 중요할지 모릅니다 :) —우디의 포폴 컨설팅 재오픈했습니다!https://www.latpeed.com/products/QkCkT

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면접에서 진심을 보여주는 마지막 질문

English Summary > English Full Text [ 요약 ] 저는 아레나입니다. 저의 티스토리 블로그 방문자 수가 어떻게 증가했는지에 대해 소개합니다. 저는 검색 유입에 집중하고 있으며, 다음 검색 유입보다는 구글과 네이버 검색 유입이 더 많아지는 것을 목표로 하고 있습니다. 블로그 첫 페이지에 올라가는 것은 쉽지만, 순위를 유지하는 것은 어렵습니다.

하루 1만명 방문하는 티스토리, 애드센스 수익은 얼마? :: ChatGPT 정리

저는 아레나입니다.
저의 티스토리 블로그 방문자 수가 어떻게 증가했는지에 대해 소개합니다.
저는 검색 유입에 집중하고 있으며, 다음 검색 유입보다는 구글과 네이버 검색 유입이 더 많아지는 것을 목표로 하고 있습니다.
블로그 첫 페이지에 올라가는 것은 쉽지만, 순위를 유지하는 것은 어렵습니다.
하루 방문자 100명정도에서는 수익이 크지 않으며, 특정 키워드나 특화된 블로그의 경우는 글을 쓸 때마다 구글 첫 페이지에 올라갈 수 있습니다.
초기 단계에서는 100달러를 넘기는 것이 쉽지 않으며, 수익이 증가하는 속도는 방문자 수가 늘어날 때 빨라집니다.
고수익을 내려고 기술적인 부분으로만 운영하게 되면 한계가 있고, 부작용이 있으므로 권장되지 않습니다.
월 800달러 수익은 환율 1300원 기준으로 월 100만원 수익과 동일합니다.

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하루 1만명 방문하는 티스토리, 애드센스 수익은 얼마?

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하루 1만명 방문하는 티스토리, 애드센스 수익은 얼마?

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