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

코딩 책 한 권만 읽으면 이렇게 됩니다

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

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

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

youtube.com

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

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

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

프론트엔드 개발자가 알아야 할 '캐싱' 개념 정리 | 요즘IT

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

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

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

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

요즘IT

프론트엔드 개발자가 알아야 할 캐싱 개념 정리

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

Guidelines for secure AI system development

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

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

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

Ncsc

안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인

The share of workers being called back to the office has flatlined, suggesting remote work is an entrenched feature of the U.S. labor market. 

Return to office is ‘dead,’ Stanford economist says. Here’s why

CNBC의 기사 중 사무실 복귀(Return to the office) 관련 의미있는 글이 있어 공유해봅니다.(feat. DeepL)

코로나19 팬데믹 초기에 재택근무 일수가 급증한 후 2022년까지 감소세를 보였습니다. 그러나 2023년에 들어와서는 감소세로 돌아섰는데, 이는 더 많은 기업이 직원들을 사무실로 다시 불러들이지 않고 있음을 시사합니다. 장기적인 기술 및 인구통계학적 추세에 따르면 2025년 이후에는 원격 근무의 보급률이 증가할 것으로 예상됩니다.

경제학자들은 사무실로 복귀하는 근로자의 비율이 평준화되어 팬데믹 시대의 광범위한 원격 근무 현상이 미국 노동 시장의 영구적인 형태로 변경하고 있음을 시사한다고 말했습니다. 이에 대해 스탠퍼드 대학교의 경제학 교수이자 재택근무 혁명 전문가인 닉 블룸은 이번 주에 "사무실로의 복귀는 죽었다"라고 썼습니다.

근무 형태 및 태도 설문조사에 따르면
 * 코로나19 팬데믹 초기인 2020년 5월, 유급 전일 근무자의 61.5%가 재택근무를 했습니다. 기업들이 직원들을 다시 대면 근무로 복귀시키면서 이 비율은 2022년까지 약 절반으로 떨어졌습니다. 하지만 2023년에는 이야기가 달라졌습니다. 블룸은 CNBC와의 인터뷰에서 올해 유급 재택근무 비율은 약 28%를 기록하며 "완전히 제자리걸음"을 하고 있다고 말했습니다. 이는 팬데믹 이전의 7% 수준보다 여전히 4배나 높은 수치입니다.
 * 미국 인구조사국의 가구 펄스 조사에서도 비슷한 추세가 나타나고 있다고 그는 말했습니다. 한편, 직원들의 사무실 출근 빈도를 측정하는 카슬 데이터에 따르면 미국 10대 대도시의 사무실 점유율은 2023년에 약 50%로 정체될 것으로 보인다고 블룸은 말했습니다.

원격 근무가 유지되는 이유
 * 원격 근무의 초기 급증은 코로나19 봉쇄와 자택 대기 명령으로 인해 촉발되었습니다.하지만 많은 근로자가 이 방식을 선호하게 되었습니다. WFH 리서치에 따르면 출퇴근이 필요 없고, 근무 일정이 유연하며, 출근 준비 시간이 줄어든다는 점이 주요 이점으로 꼽혔습니다.
 * 이러한 추세는 2021년 초부터 미국의 뜨거운 고용 시장으로 인해 더욱 강화되어 근로자들에게 전례 없는 영향력을 발휘하고 있습니다. 근로자가 회사 복리후생이 마음에 들지 않으면 회사를 그만두고 다른 곳에서 더 나은 근무 환경과 급여를 제공하는 직장을 구할 수 있는 가능성이 높아졌습니다.
 * 연구에 따르면 일반적인 근로자는 재택근무의 가치를 8%의 임금 인상과 동일시하는 것으로 나타났습니다.

개인 금융 측면에서
 * 재택근무 트렌드는 단순히 근로자에게만 유리한 것이 아닙니다. 경제학자들은 재택근무가 많은 기업에게 이익이 되는 제도라고 말합니다.부동산, 임금 및 채용 비용 절감, 근로자 유지율 향상, 인재 채용을 위한 인력 풀 확대 등의 잠재적 이점이 있습니다. 한편, 블룸은 근로자의 생산성은 저하되지 않았다고 말했습니다.

'놀라운 다양성'을 보여주는 원격 정책
 * 오늘날 대부분의 원격 근무는 '하이브리드' 방식의 일부로 이루어지며, 일부는 집에서, 나머지는 사무실에서 근무합니다. 2023년 10월 현재 재택근무가 가능한 직원의 약 47%가 하이브리드 근무를 하고 있으며, 19%는 풀타임 원격 근무를, 34%는 완전 현장 근무를 하고 있다고 WFH 리서치는 밝혔습니다.
 * 현재 온라인 채용 공고의 약 11%가 완전 원격 근무 또는 하이브리드 근무를 광고하는 반면, 팬데믹 이전에는 3%에 불과했다고 ZipRecruiter의 수석 이코노미스트인 줄리아 폴락은 말합니다.
 * 폴락은 원격 근무가 노동 시장의 새로운 표준이지만 회사마다 상당한 차이가 있다고 말했습니다. 예를 들어, 최근 ZipRecruiter가 고용주를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 7%의 근로자는 일주일에 하루는 사무실에 출근해야 하는 반면, 9%는 이틀, 13%는 3일, 8%는 4일에 출근해야 하는 것으로 나타났습니다. 5명 중 1명꼴인 18%는 대면 근무일에 대한 재량권을 가지고 있습니다.

2025년 이후에도 원격 근무가 증가할 것으로 예상되는 이유
 * 경제학자들은 원격 근무의 보급률이 팬데믹 이전 수준으로 떨어질 가능성은 낮지만, 미국의 경기 침체와 고용 시장 약화로 인해 원격 근무의 보급률이 다소 떨어질 수 있다고 말했습니다.
 * 그러나 재택근무는 기업의 비용 절감에도 도움이 되기 때문에 의미 있는 감소를 보려면 심각한 경기 침체가 발생해야 할 것이라고 블룸은 말했습니다.
 * 장기적인 추세로 볼 때 재택근무를 하는 직원의 비율은 2025년부터 증가할 가능성이 높다고 블룸은 말합니다. 예를 들어, 기술 발전으로 원격 근무가 더 쉬워질 것이라고 블룸은 말했습니다. 또한 젊은 회사와 CEO들은 하이브리드 근무 방식에 더 열광하는 경향이 있으며, 이는 기존 비즈니스 책임자들이 은퇴함에 따라 시간이 지남에 따라 더 많은 인기를 얻을 것이라고 그는 덧붙였습니다.

CNBC의 기사 중 사무실 복귀(Return to the office) 관련 의미있는 글이 있어 공유해봅니다.(feat. DeepL) 코로나19 팬데믹 초기에 재택근무 일수가 급증한 후 2022년까지 감소세를 보였습니다. 그러나 2023년에 들어와서는 감소세로 돌아섰는데, 이는 더 많은 기업이 직원들을 사무실로 다시 불러들이지 않고 있음을 시사합니다. 장기적인 기술 및 인구통계학적 추세에 따르면 2025년 이후에는 원격 근무의 보급률이 증가할 것으로 예상됩니다. 경제학자들은 사무실로 복귀하는 근로자의 비율이 평준화되어 팬데믹 시대의 광범위한 원격 근무 현상이 미국 노동 시장의 영구적인 형태로 변경하고 있음을 시사한다고 말했습니다. 이에 대해 스탠퍼드 대학교의 경제학 교수이자 재택근무 혁명 전문가인 닉 블룸은 이번 주에 "사무실로의 복귀는 죽었다"라고 썼습니다. 근무 형태 및 태도 설문조사에 따르면<ul><li>코로나19 팬데믹 초기인 2020년 5월, 유급 전일 근무자의 61.5%가 재택근무를 했습니다. 기업들이 직원들을 다시 대면 근무로 복귀시키면서 이 비율은 2022년까지 약 절반으로 떨어졌습니다. 하지만 2023년에는 이야기가 달라졌습니다. 블룸은 CNBC와의 인터뷰에서 올해 유급 재택근무 비율은 약 28%를 기록하며 "완전히 제자리걸음"을 하고 있다고 말했습니다. 이는 팬데믹 이전의 7% 수준보다 여전히 4배나 높은 수치입니다.</li><li>미국 인구조사국의 가구 펄스 조사에서도 비슷한 추세가 나타나고 있다고 그는 말했습니다. 한편, 직원들의 사무실 출근 빈도를 측정하는 카슬 데이터에 따르면 미국 10대 대도시의 사무실 점유율은 2023년에 약 50%로 정체될 것으로 보인다고 블룸은 말했습니다.</li></ul> 원격 근무가 유지되는 이유<ul><li>원격 근무의 초기 급증은 코로나19 봉쇄와 자택 대기 명령으로 인해 촉발되었습니다.하지만 많은 근로자가 이 방식을 선호하게 되었습니다. WFH 리서치에 따르면 출퇴근이 필요 없고, 근무 일정이 유연하며, 출근 준비 시간이 줄어든다는 점이 주요 이점으로 꼽혔습니다.</li><li>이러한 추세는 2021년 초부터 미국의 뜨거운 고용 시장으로 인해 더욱 강화되어 근로자들에게 전례 없는 영향력을 발휘하고 있습니다. 근로자가 회사 복리후생이 마음에 들지 않으면 회사를 그만두고 다른 곳에서 더 나은 근무 환경과 급여를 제공하는 직장을 구할 수 있는 가능성이 높아졌습니다.</li><li>연구에 따르면 일반적인 근로자는 재택근무의 가치를 8%의 임금 인상과 동일시하는 것으로 나타났습니다.</li></ul> 개인 금융 측면에서<ul><li>재택근무 트렌드는 단순히 근로자에게만 유리한 것이 아닙니다. 경제학자들은 재택근무가 많은 기업에게 이익이 되는 제도라고 말합니다.부동산, 임금 및 채용 비용 절감, 근로자 유지율 향상, 인재 채용을 위한 인력 풀 확대 등의 잠재적 이점이 있습니다. 한편, 블룸은 근로자의 생산성은 저하되지 않았다고 말했습니다.</li></ul> '놀라운 다양성'을 보여주는 원격 정책<ul><li>오늘날 대부분의 원격 근무는 '하이브리드' 방식의 일부로 이루어지며, 일부는 집에서, 나머지는 사무실에서 근무합니다. 2023년 10월 현재 재택근무가 가능한 직원의 약 47%가 하이브리드 근무를 하고 있으며, 19%는 풀타임 원격 근무를, 34%는 완전 현장 근무를 하고 있다고 WFH 리서치는 밝혔습니다.</li><li>현재 온라인 채용 공고의 약 11%가 완전 원격 근무 또는 하이브리드 근무를 광고하는 반면, 팬데믹 이전에는 3%에 불과했다고 ZipRecruiter의 수석 이코노미스트인 줄리아 폴락은 말합니다.</li><li>폴락은 원격 근무가 노동 시장의 새로운 표준이지만 회사마다 상당한 차이가 있다고 말했습니다. 예를 들어, 최근 ZipRecruiter가 고용주를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 7%의 근로자는 일주일에 하루는 사무실에 출근해야 하는 반면, 9%는 이틀, 13%는 3일, 8%는 4일에 출근해야 하는 것으로 나타났습니다. 5명 중 1명꼴인 18%는 대면 근무일에 대한 재량권을 가지고 있습니다.</li></ul> 2025년 이후에도 원격 근무가 증가할 것으로 예상되는 이유<ul><li>경제학자들은 원격 근무의 보급률이 팬데믹 이전 수준으로 떨어질 가능성은 낮지만, 미국의 경기 침체와 고용 시장 약화로 인해 원격 근무의 보급률이 다소 떨어질 수 있다고 말했습니다.</li><li>그러나 재택근무는 기업의 비용 절감에도 도움이 되기 때문에 의미 있는 감소를 보려면 심각한 경기 침체가 발생해야 할 것이라고 블룸은 말했습니다.</li><li>장기적인 추세로 볼 때 재택근무를 하는 직원의 비율은 2025년부터 증가할 가능성이 높다고 블룸은 말합니다. 예를 들어, 기술 발전으로 원격 근무가 더 쉬워질 것이라고 블룸은 말했습니다. 또한 젊은 회사와 CEO들은 하이브리드 근무 방식에 더 열광하는 경향이 있으며, 이는 기존 비즈니스 책임자들이 은퇴함에 따라 시간이 지남에 따라 더 많은 인기를 얻을 것이라고 그는 덧붙였습니다.</li></ul>

CNBC

직장 복귀는 '죽었다'

저희 팀(AI Product팀)은 실험적 성격의 AI 기술개발을 시도하면서 비즈니스적 가치를 발굴하는 일과 함께 서비스에 필요한 AI 기술을 개발하고 적용하는 일들도 동시에 진행하고 있다보니, 경험이 쌓이면 쌓여갈수록 AI와 Biz간의 간극을 더 체감하게 됩니다. 

사실 이 간극이란게 그다지 새로운 관찰도 아니지만, 생각보다 그 해법에 대한 논의는 많지 않은 것 같다는 생각이 들어 짧게나마 고민을 해봤습니다.

아주 단순하게는 a) 엔지니어가 비즈니스를 잘 이해하거나, b) 반대로 Biz 조직이 기술을 잘 이해하거나 둘 중 하나일 수 밖에 없겠으나, 현실은 개인/조직의 역량 문제, 조직적 문제 등이 뒤엉켜 생각보다 풀기 어렵거나 일반화하기 어려운 때문인지도 모르겠습니다.

[AI to Biz] - a)

a)는, AI 엔지니어가 Biz의 니즈를 잘 이해하여 기술을 개발하고 담당조직에 기술적용을 제안하는 것인데, 여기에 몇가지 허들이 있습니다.
 * AI 엔지니어가 직접 Biz나 UX의 문제를 파고들어 고민할만한 여건(환경, 정보, 시간 등등)이 충분하지 않은 경우가 많기에, 고민의 결과가 현실과 거리가 있는 경우가 있습니다 (실용성 부족, 기술투자 대비 효과 고려 부족 등).
 * 전달방법에 있어서 Biz 담당자들이 이해할 수 있는 언어와 사례를 들어 설명하는 것이 중요하지만, 안타깝게도 많은 엔지니어들이 이런 관점에서의 커뮤니케이션 역량이 부족한 경우가 많습니다 (수식이 난무하는 슬라이드 구성 등).
 * Biz에 적절하면서도 현실성 있는 솔루션을 찾았다 해도, 시스템 아키텍처 구성이나 서비스 운영 측면에서의 효율적 방안을 찾는 것도 쉬운 일은 아닙니다. 서비스 개발팀(SW 엔지니어)과의 협업에 있어서 적절한 개발범위를 협의하고 이에 맞는 아키텍처를 설계하는 것도 Biz 와의 커뮤니케이션만큼이나 많은 고민과 논의가 필요합니다.

[Biz to AI] - b)

b)는 Biz 조직에서 기술적용 시나리오를 나름대로 열심히 고민해서 제안해오는 경우인데, 대개는 아무래도 AI 기술에 대한 이해부족으로 인해 부적절한 기술을 제안하는 경우가 많습니다. 그러다보니 AI 엔지니어들은 제안된 기술자체에 매몰되어 부정적인 반응을 늘어놓는 경우가 많습니다 (그 방법으로는 이런 문제가 생길 우려가 있어요, 그걸 하려면 이러이러한 것들이 선행되어야 하기에 오래 걸려요 등). 

이 때는 제안된 기술자체보다도 Biz 의 근본적인 니즈가 무엇인지를 파악하고 그에 적절한 솔루션을 제안하는 일종의 컨설팅적인 감각과 커뮤니케이션을 필요로 하는데, 이런 역량을 가진 AI 엔지니어는 찾아보기란 그리 쉽지 않습니다.

[As a Product]

AI 기술은 일반적인 개발과 달리, 긴 일정에 걸쳐 모델을 개발했다고 하더라도 그 성능을 담보하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 많은 논의를 거쳐 AI 기술을 개발하기로 결정했다면, 사전에 내부적인 PoC를 거치는 단계가 필요할 수 있습니다(적정한 성능이 확보된 시점에 기술을 적용할 수 있도록). 

Biz측에서 기술적용의 의지치가 높은 경우라면, 단계적(기술수준, 적용 트래픽의 제한 등) 기술적용 전략을 고려해야 하고 각 단계에서 예상되는 Biz impact에 대해서도 유관조직과 충분히 협의해두어야 합니다.

또한 각 단계별, 혹은 지속적인 성능개선 노력을 추진할 수 있도록 사전에 OCE(Online Controlled Experiments) 환경(시스템은 물론 의사결정 과정에 필요한 조직적 협의기준을 포함하는)을 사전에 구축해두는 것을 권장하고 싶습니다. 그렇지 않으면 기술개발 방향성 자체가 잘못된 것인지 혹은 아직 AI 모델이 충분히 숙성되지 않은 것인지 판단하기 어렵기 때문입니다. 그리고 이 판단의 부재는 십중팔구 프로젝트 중단 또는 AI 조직의 신뢰도/사기저하 등으로 이어질 수 있습니다.

단순히 결과적인 실적지표만으로 성공여부를 판단하기보다는 고객의 반응성을 분석해가며 lesson들을 꾸준히 쌓아가는 것이 중요한데, 그렇지 않으면 AI 기술의 특성상 개발에 많은 비용이 필요함에도, Biz 라는 타겟에 탄착군을 형성하지 못하고 마구 난사해버리는 결과를 낳을 수도 있습니다. 또 이러한 lesson(분석결과)들은 예상보다 낮은 기술효과를 보였을 때에라도 꾸준하게 추진할 수 있는 조직적 동력을 제공합니다. 이런 측면에서 AI 엔지니어와 데이터분석가가 함께 협업할 수 있는 구조는 매우 중요하다고 생각합니다.

[UX, UX, UX]

AI나 Biz 어느 한쪽이라도 UX 관점에서의 고민이 충분치 않으면, 기술자체에 매몰되어 매우 비효율적이고 결과적으로 실패한 기술투자가 될 가능성이 높습니다. 그러나 안타깝게도 UX를 중심으로 AI와 Biz를 바라볼 수 있는 역량을 갖기란 쉽지 않고, 이 역할을 특정조직에서 담당하기도 쉽지 않기에, 결국 UX 관점에서의 조직적 역량을 높이는 것 외에는 답이 없어 보인다는 것이 현재까지의 제 견해입니다(UX 관점의 강력한 리더십 또는 원칙 필요).

그리고 이 조직적 빈틈을 채워주는 역할로는, 기존에 존재하는 직군 중에라면 기획자들이 여기에 해당할 수도 있겠으나 AI 시대에는 위에 서술한 고려들과 물론 지속적인 기술 follow-up 까지 필요하기에 새로운 형태의 직군이 필요하지 않을까 하는 생각입니다. 아직 이런 직군의 Job title 또는 JD는 못봤던 것 같아서(적극적으로 찾아보지는 못했습니만), 혹시 알고 계신 분은 힌트를 주시면 감사하겠습니다 :)

----
'UX 심리학'이란 책을 읽어보려다가 갑자기 여러 생각들이 떠오르는 바람에 첫표지를 열다 말고 급하게나마 글을 써봅니다. 이 생각들에 대해 또 다른 퍼즐을 제공해주지 않을까 기대하게 되네요.

저희 팀(AI Product팀)은 실험적 성격의 AI 기술개발을 시도하면서 비즈니스적 가치를 발굴하는 일과 함께 서비스에 필요한 AI 기술을 개발하고 적용하는 일들도 동시에 진행하고 있다보니, 경험이 쌓이면 쌓여갈수록 AI와 Biz간의 간극을 더 체감하게 됩니다.&nbsp; 사실 이 간극이란게 그다지 새로운 관찰도 아니지만, 생각보다 그 해법에 대한 논의는 많지 않은 것 같다는 생각이 들어 짧게나마 고민을 해봤습니다. 아주 단순하게는 a) 엔지니어가 비즈니스를 잘 이해하거나, b) 반대로 Biz 조직이 기술을 잘 이해하거나 둘 중 하나일 수 밖에 없겠으나, 현실은 개인/조직의 역량 문제, 조직적 문제 등이 뒤엉켜 생각보다 풀기 어렵거나 일반화하기 어려운 때문인지도 모르겠습니다. [AI to Biz] - a) a)는, AI 엔지니어가 Biz의 니즈를 잘 이해하여 기술을 개발하고 담당조직에 기술적용을 제안하는 것인데, 여기에 몇가지 허들이 있습니다.<ul><li>AI 엔지니어가 직접 Biz나 UX의 문제를 파고들어 고민할만한 여건(환경, 정보, 시간 등등)이 충분하지 않은 경우가 많기에, 고민의 결과가 현실과 거리가 있는 경우가 있습니다 (실용성 부족, 기술투자 대비 효과 고려 부족 등).</li><li>전달방법에 있어서 Biz 담당자들이 이해할 수 있는 언어와 사례를 들어 설명하는 것이 중요하지만, 안타깝게도 많은 엔지니어들이 이런 관점에서의 커뮤니케이션 역량이 부족한 경우가 많습니다 (수식이 난무하는 슬라이드 구성 등).</li><li>Biz에 적절하면서도 현실성 있는 솔루션을 찾았다 해도, 시스템 아키텍처 구성이나 서비스 운영 측면에서의 효율적 방안을 찾는 것도 쉬운 일은 아닙니다. 서비스 개발팀(SW 엔지니어)과의 협업에 있어서 적절한 개발범위를 협의하고 이에 맞는 아키텍처를 설계하는 것도 Biz 와의 커뮤니케이션만큼이나 많은 고민과 논의가 필요합니다.</li></ul> [Biz to AI] - b) b)는 Biz 조직에서 기술적용 시나리오를 나름대로 열심히 고민해서 제안해오는 경우인데, 대개는 아무래도 AI 기술에 대한 이해부족으로 인해 부적절한 기술을 제안하는 경우가 많습니다. 그러다보니 AI 엔지니어들은&nbsp;제안된 기술자체에 매몰되어 부정적인 반응을 늘어놓는 경우가 많습니다 (그 방법으로는 이런 문제가 생길 우려가 있어요, 그걸 하려면 이러이러한 것들이 선행되어야 하기에 오래 걸려요 등).&nbsp; 이 때는 제안된 기술자체보다도 Biz 의 근본적인 니즈가 무엇인지를 파악하고 그에 적절한 솔루션을 제안하는 일종의 컨설팅적인 감각과 커뮤니케이션을 필요로 하는데, 이런 역량을 가진 AI 엔지니어는 찾아보기란 그리 쉽지 않습니다. [As a Product] AI 기술은 일반적인 개발과 달리, 긴 일정에 걸쳐 모델을 개발했다고 하더라도 그 성능을 담보하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 많은 논의를 거쳐 AI 기술을 개발하기로 결정했다면, 사전에 내부적인 PoC를 거치는 단계가 필요할 수 있습니다(적정한 성능이 확보된 시점에 기술을 적용할 수 있도록).&nbsp; Biz측에서 기술적용의 의지치가 높은 경우라면, 단계적(기술수준, 적용 트래픽의 제한 등) 기술적용 전략을 고려해야 하고 각 단계에서 예상되는 Biz impact에 대해서도 유관조직과 충분히 협의해두어야 합니다. 또한 각 단계별, 혹은 지속적인 성능개선 노력을 추진할 수 있도록 사전에 OCE(Online Controlled Experiments) 환경(시스템은 물론 의사결정 과정에 필요한 조직적 협의기준을 포함하는)을 사전에 구축해두는 것을 권장하고 싶습니다. 그렇지 않으면 기술개발 방향성 자체가 잘못된 것인지 혹은 아직 AI 모델이 충분히 숙성되지 않은 것인지 판단하기 어렵기 때문입니다. 그리고 이 판단의 부재는 십중팔구 프로젝트 중단 또는 AI 조직의 신뢰도/사기저하 등으로 이어질 수 있습니다. 단순히 결과적인 실적지표만으로 성공여부를 판단하기보다는 고객의 반응성을 분석해가며 lesson들을 꾸준히 쌓아가는 것이 중요한데, 그렇지 않으면 AI 기술의 특성상 개발에 많은 비용이 필요함에도, Biz 라는 타겟에 탄착군을 형성하지 못하고 마구 난사해버리는 결과를 낳을 수도 있습니다. 또 이러한 lesson(분석결과)들은 예상보다 낮은 기술효과를 보였을 때에라도 꾸준하게 추진할 수 있는 조직적 동력을 제공합니다. 이런 측면에서 AI 엔지니어와 데이터분석가가 함께 협업할 수 있는 구조는 매우 중요하다고 생각합니다. [UX, UX, UX] AI나 Biz 어느 한쪽이라도 UX 관점에서의 고민이 충분치 않으면, 기술자체에 매몰되어 매우 비효율적이고 결과적으로 실패한 기술투자가 될 가능성이 높습니다. 그러나 안타깝게도 UX를 중심으로 AI와 Biz를 바라볼 수 있는 역량을 갖기란 쉽지 않고, 이 역할을 특정조직에서 담당하기도 쉽지 않기에, 결국 UX 관점에서의 조직적 역량을 높이는 것 외에는 답이 없어 보인다는 것이 현재까지의 제 견해입니다(UX 관점의 강력한 리더십 또는 원칙 필요). 그리고 이 조직적 빈틈을 채워주는 역할로는, 기존에 존재하는 직군 중에라면 기획자들이 여기에 해당할 수도 있겠으나 AI 시대에는 위에 서술한 고려들과 물론 지속적인 기술 follow-up 까지 필요하기에 새로운 형태의 직군이 필요하지 않을까 하는 생각입니다. 아직 이런 직군의 Job title 또는 JD는 못봤던 것 같아서(적극적으로 찾아보지는 못했습니만), 혹시 알고 계신 분은 힌트를 주시면 감사하겠습니다 :) ----'UX 심리학'이란 책을 읽어보려다가 갑자기 여러 생각들이 떠오르는 바람에 첫표지를 열다 말고 급하게나마 글을 써봅니다. 이 생각들에 대해 또 다른 퍼즐을 제공해주지 않을까 기대하게 되네요.

'Biz 에 AI 를 적용한다는 것'

학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 의미 전달이 애매한 일부 문장은 삭제했습니다. 이번 글은 Thomas Smith가 미디엄에 쓴 글을 정리한 것입

맞춤 GPT에 비전API도, 오픈AI 업글 왜 중요한가

친구들, 황치규 기자님의 믿고 보는 브럼치 글. 오픈AI 개발자 컨퍼런스에서 나왔던 내용를 다룬 글을 공유하고자 합니다. 

"마찬가지로 초기 스마트폰은 제한된 수의 리소스들에 대한 접근을 제공했고 대부분 제작자가 제어했다. 앞서 언급한 앱스토어가 출시되고 안드로이드 OS가 출시되고 서드파티 앱과 콘텐츠가 폭발적으로 증가하면서 스마트폰의 잠재력이 본격적으로 나타났다. 생성 AI도 비슷한 시점에 와 있다. 이전에는 대부분 사람들이 개별 기업이 제공하는 고도로 통제된 인터페이스를 통해 AI 시스템과 상호작용했다. 콘텐츠를 생성하는 챗봇을 사용하고 싶으면 챗GPT로 갔다. 사진이 필요하면 디스코드에 접속해 미드저니 봇에 메시지를 보냈다.

지난주 오픈AI가 내세운 변화는 AI 생태계를 완전히 새로운 방향으로 이끌고 있다. 예를 들어 오픈AI는 수년 동안 외부 개발자가 시스템과 인터페이스할 수 있는 API를 제공해 왔다. 하지만 강력한 시각적 기능과 대규모 컨텍스트 창을 개발자에게 공개하기로 한 결정과 GPT를 커스터마이징할 수 있는 코드 없는 도구를 구축하기로 한 것은 오픈AI가 엄격하게 통제되는 챗GPT 인터페이스를 넘어 기술을 중심으로 진정한 생태계를 구축하겠다는 의지의 표현이기도 하다.

개발자에게는 놀라운 소프트웨어를 구축할 수 있는 새로운 툴킷을 제공한다는 점에서 매우 반가운 소식이다. 하지만 사용자들에게도 큰 소식이다. 기업들이 오픈AI API를 사용해 기존 소프트웨어에 더 많은 생성 AI 도구를 구축함에 따라 앱이 훨씬 더 스마트하고 시각적이며 효율적으로 발전하게 될 것이다. 생성AI는 웹사이트에 로그인해 사용하는 도구가 아니라, 사용자가 상호작용하는 모든 기술을 미묘하게 개선하는 근본적인 레이어가 될 것이다."

https://brunch.co.kr/@delight412/639

친구들, 황치규 기자님의 믿고 보는 브럼치 글. 오픈AI 개발자 컨퍼런스에서 나왔던 내용를 다룬 글을 공유하고자 합니다.&nbsp; "마찬가지로 초기 스마트폰은 제한된 수의 리소스들에 대한 접근을 제공했고 대부분 제작자가 제어했다. 앞서 언급한 앱스토어가 출시되고 안드로이드 OS가 출시되고 서드파티 앱과 콘텐츠가 폭발적으로 증가하면서 스마트폰의 잠재력이 본격적으로 나타났다. 생성 AI도 비슷한 시점에 와 있다. 이전에는 대부분 사람들이 개별 기업이 제공하는 고도로 통제된 인터페이스를 통해 AI 시스템과 상호작용했다. 콘텐츠를 생성하는 챗봇을 사용하고 싶으면 챗GPT로 갔다. 사진이 필요하면 디스코드에 접속해 미드저니 봇에 메시지를 보냈다. 지난주 오픈AI가 내세운 변화는 AI 생태계를 완전히 새로운 방향으로 이끌고 있다. 예를 들어 오픈AI는 수년 동안 외부 개발자가 시스템과 인터페이스할 수 있는 API를 제공해 왔다. 하지만 강력한 시각적 기능과 대규모 컨텍스트 창을 개발자에게 공개하기로 한 결정과 GPT를 커스터마이징할 수 있는 코드 없는 도구를 구축하기로 한 것은 오픈AI가 엄격하게 통제되는 챗GPT 인터페이스를 넘어 기술을 중심으로 진정한 생태계를 구축하겠다는 의지의 표현이기도 하다. 개발자에게는 놀라운 소프트웨어를 구축할 수 있는 새로운 툴킷을 제공한다는 점에서 매우 반가운 소식이다. 하지만 사용자들에게도 큰 소식이다. 기업들이 오픈AI API를 사용해 기존 소프트웨어에 더 많은 생성 AI 도구를 구축함에 따라 앱이 훨씬 더 스마트하고 시각적이며 효율적으로 발전하게 될 것이다. 생성AI는 웹사이트에 로그인해 사용하는 도구가 아니라, 사용자가 상호작용하는 모든 기술을 미묘하게 개선하는 근본적인 레이어가 될 것이다." https://brunch.co.kr/@delight412/639

Brunch Story

<황치규 컬럼-오픈AI 업들 왜 중요한가>

의 저자 에릭 리스는 스타트업을 "극도의 불확실성 속에서 새로운 사업을 창조하는 조직"으로 정의한다. 나는 스타트업 디자이너이다. 불확실성에 유연하게 대처하는 것이 스타트업 디자이너의 덕목이자 생존 방식이라고 생각한다. 나의 경험을 토대로, 이 글에서는 스타트업의 불확실성이 어디에서 비롯되는지 알아보고, 그 가운데 스타트업 디자이너에게 필요한 스킬이 무엇인지, 소프트스킬과 하드스킬로 나누어 이야기해보려 한다.

스타트업 디자이너에게 불확실성이란 | 요즘IT

새로운 회사, 새로운 업, 여전한 직업인으로 살아간 지 5개월이 되었습니다. 완전한 이커머스업에서 부동산개발업으로, 디지털 온리 프로덕트에서 오프라인을 포괄하는 업무로 바뀌었음에도 여전히 제게 유효한 역량은 '소프트스킬'이고 그중 '커뮤니케이션' 비중이 높다고 느낍니다. 그러다 문득 전에 썼던 글을 다시 폈는데, '일을 오래 할수록 더 중요한 것은 소프트스킬'이라고 적었습니다. 여전히 어떤 것을 만들고 바꿀 땐 그것이 본질적으로 어떤 가치가 있는지, 어떤 효용(임팩트)이 있는지, 여러 대안 중에 왜 이 안을 가장 적절하다고 평가하는지 등을 전달하고 설득하며 공유합니다. 아래는 커뮤니케이션의 본질을 잘 짚은 글이라 제 생각을 더해 소개합니다.

"회사에서 멋진 어른이 되려면 어떻게 해야 하나요?"라는 질문을 나이가 많으신 다른 부서 선배에게 드린 적이 있다. 약간은 가볍고 농담 섞인 질문이었는데, 답변은 묵직했다.

"같은 말을 반복하는 것에 지치지 않아야 합니다."

그 당시 나는 한번 말하면 못 알아듣는 동료들에 대해 답답해하고 있었기 때문에 상당히 놀랐다. 그러고 보니 최근 링크드인에서 이런 글을 읽었다. 어떤 스타트업 CEO가 "왜 회의마다 같은 얘기를 언제까지 반복해야 하는지 모르겠고 지친다는 생각을 했었지만, 이제는 그것이 커뮤니케이션의 핵심임을 깨달았다"라는 회고였다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 커뮤니케이션의 이상과 현실

완벽한 커뮤니케이션을 예로 들면 이런 모습을 떠올릴 수 있습니다.

 * 상대방에게 뭔가를 설명하면 철석같이 이해함
 * 완벽한 핸드오프 문서를 전달해 개발자로부터 후속 질문이 들어오지 않음
 * 문제가 발생했을 때 동료들이 혼자 온갖 부정적인 상상의 나래를 펼치기보다 불편한 지점을 명확하게 공유하고 개선하기 위해 의견을 적극적으로 나눔

그러나 실제 커뮤니케이션 비용이 높은 조직 내 현실은 이런 모습에 가깝습니다.

 * 상대방에게 뭔가를 설명하면 쉽게 이해하지 못함
 * 메일, 자료, 미팅에서 전달했던 내용이지만 지금까지의 커뮤니케이션 내용을 잊음
 * 문제를 공론화하고 정의하기 위한 미팅에서는 가장 임팩트가 큰 조직에서 의견을 적극적으로 나누고 유관 부서는 의견을 소극적으로 나눔

2️⃣ 뛰어난 커뮤니케이션 습관

 * 미팅에서 이야기한 내용을 간략히라도 정리해서 참석자에게 공유함
 * 이때 회의 주요 결정사항과 부서 별 후속 액션 아이템을 정리함
 * 가장 중요한 결정사항은 문서로만 커뮤니케이션 하지 않고 직접 만나서, 여의치 않으면 전화로 소통
 * 같은 말을 반복하는 것에 지치지 않기

[ 함께 보면 좋은 콘텐츠 📮 ]

레드버스백맨, ⟪부드러운 역량 vs. 딱딱한 기술⟫
https://www.redbusbagman.com/softskillandhardskill/

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2173/

새로운 회사, 새로운 업, 여전한 직업인으로 살아간 지 5개월이 되었습니다. 완전한 이커머스업에서 부동산개발업으로, 디지털 온리 프로덕트에서 오프라인을 포괄하는 업무로 바뀌었음에도 여전히 제게 유효한 역량은 '소프트스킬'이고 그중 '커뮤니케이션' 비중이 높다고 느낍니다. 그러다 문득 전에 썼던 글을 다시 폈는데, '일을 오래 할수록 더 중요한 것은 소프트스킬'이라고 적었습니다. 여전히 어떤 것을 만들고 바꿀 땐 그것이 본질적으로 어떤 가치가 있는지, 어떤 효용(임팩트)이 있는지, 여러 대안 중에 왜 이 안을 가장 적절하다고 평가하는지 등을 전달하고 설득하며 공유합니다. 아래는 커뮤니케이션의 본질을 잘 짚은 글이라 제 생각을 더해 소개합니다. "회사에서 멋진 어른이 되려면 어떻게 해야 하나요?"라는 질문을 나이가 많으신 다른 부서 선배에게 드린 적이 있다. 약간은 가볍고 농담 섞인 질문이었는데, 답변은 묵직했다. "같은 말을 반복하는 것에 지치지 않아야 합니다." 그 당시 나는 한번 말하면 못 알아듣는 동료들에 대해 답답해하고 있었기 때문에 상당히 놀랐다. 그러고 보니 최근 링크드인에서 이런 글을 읽었다. 어떤 스타트업 CEO가 "왜 회의마다 같은 얘기를 언제까지 반복해야 하는지 모르겠고 지친다는 생각을 했었지만, 이제는 그것이 커뮤니케이션의 핵심임을 깨달았다"라는 회고였다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 커뮤니케이션의 이상과 현실 완벽한 커뮤니케이션을 예로 들면 이런 모습을 떠올릴 수 있습니다. <ul><li>상대방에게 뭔가를 설명하면 철석같이 이해함</li><li>완벽한 핸드오프 문서를 전달해 개발자로부터 후속 질문이 들어오지 않음</li><li>문제가 발생했을 때 동료들이 혼자 온갖 부정적인 상상의 나래를 펼치기보다 불편한 지점을 명확하게 공유하고 개선하기 위해 의견을 적극적으로 나눔</li></ul> 그러나 실제 커뮤니케이션 비용이 높은 조직 내 현실은 이런 모습에 가깝습니다. <ul><li>상대방에게 뭔가를 설명하면 쉽게 이해하지 못함</li><li>메일, 자료, 미팅에서 전달했던 내용이지만 지금까지의 커뮤니케이션 내용을 잊음</li><li>문제를 공론화하고 정의하기 위한 미팅에서는 가장 임팩트가 큰 조직에서 의견을 적극적으로 나누고 유관 부서는 의견을 소극적으로 나눔</li></ul> 2️⃣ 뛰어난 커뮤니케이션 습관 <ul><li>미팅에서 이야기한 내용을 간략히라도 정리해서 참석자에게 공유함</li><li>이때 회의 주요 결정사항과 부서 별 후속 액션 아이템을 정리함</li><li>가장 중요한 결정사항은 문서로만 커뮤니케이션 하지 않고 직접 만나서, 여의치 않으면 전화로 소통</li><li>같은 말을 반복하는 것에 지치지 않기</li></ul> [ 함께 보면 좋은 콘텐츠 📮 ] 레드버스백맨, ⟪부드러운 역량 vs. 딱딱한 기술⟫https://www.redbusbagman.com/softskillandhardskill/ https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2173/

⟪완벽한 커뮤니케이션보다, 지치지 않는 커뮤니케이션⟫

✔️UX 라이팅 원칙은 라이팅을 함에 있어서 근간이 되어주는 기본 뼈대같은 개념이에요. 이 원칙 위에서 ‘무엇을 말할 것인지’, ‘어떻게 말할 것인지’를 고민합니다.

✔️구글, 토스, 삼성카드, 카카오, 쿠팡 등 서비스마다 UX 라이팅 가이드라인을 살펴보면 각자가 정의한 UX 라이팅 원칙은 약간씩 다르긴 한데요. 하지만 공통적으로 4가지 개념은 모두가 동의하는 것 같아요. 바로 정확성, 간결성, 일관성, 유용성입니다.

✔️실제로 UX writing을 할 때 이 4가지 관점에서 메시지를 도출하고 보기 좋게 다듬고 알맞게 표현하는 작업을 거칩니다.

✔️다양한 관점에서 사고하되 4가지 원칙을 1/4씩 늘 동등하게 생각할 순 없습니다. 맥락/스펙/케이스/서비스 제공 상황에 따라 어떤 원칙을 우선시 해야할 수 있음을 고려해요.

1️⃣정확성 Clear : 사용자의 원하는 정보를 맥락에 맞게 정확한 어휘로 전달하는 것
 * 틀린 정보를 주고 있지 않은지? 잘못된 정보로 사용자가 실수하거나 모호한 표현으로 사용자를 헷갈리게 하지 말아야 한다.
 * 충분한 정보를 주고 있는지? 올바른 정보라고 하더라도, 정보를 ‘충분히’ 주었는지 역시 신경써야할 일이다. 필요하다면 예시를 넣어 이해를 도울 수도 있고, 맥락과 원인을 함께 말함으로써 고객이 처한 상황을 쉽게 이해하게 할 수도 있다.
 * 적절한 어휘를 사용하고 있는지? 해제 vs 해지, 최대화 vs 최적화 등 비슷한 단어 사이에서 꼭 맞는 표현을 골라 사용해야 한다.
 * 정확성은 사용자 경험을 만드는 게 중요한 역할을 하며, 서비스와 고객 간의 신뢰를 형성하는데 큰 기여를 한다.
 
 
2️⃣간결성 Concise : 한눈에 들어오고 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 것
 * 간결성이 중요한 이유는 2가지다. 첫째, 사용자는 읽으려고 경험하지 않는다. 둘째, UI 텍스트는 모바일과 PC 안에서 시간과 공간의 제약을 크게 받는다.
 * 1문장에는 1메시지만 담는다. 단문을 1-2문장으로만 작성하고, 복문으로 갈 바에야 차라리 단문으로 끊어간다. 필요하면 불릿포인트를 활용하여 가독성을 높이는 것도 방법.
 * 텍스트 중복이 있는지 살펴보고 가능하면 모두 제거한다. 강조를 위해 텍스트를 반복하지 않는다.
 
 
3️⃣일관성 Consistent : 모든 텍스트가 하나의 보이스로 모든 UI에 일관성 있게 적용되는 것
 * 용어의 일관성 : 서비스 내 같은 개념, 같은 화면을 여러가지 용어로 일컫는다면 사용자는 매번 학습해야 한다. 만약 서비스 용어를 정의했다면, 서비스 전체에서 예외없이 동일하게 사용해야 한다.
 * 톤앤보이스의 일관성 : 동일한 보이스로, 한 사람이 말하는 것처럼 일관된 톤앤보이스를 유지하는 것이 중요하다. 이는 곧 브랜드 이미지와도 깊은 관련성을 지닌다.

4️⃣유용성 Useful : 사용자의 다음 행동을 자연스럽게 유도하여 서비스의 편리한 사용을 돕는 것
 * 정보를 전달하는 것을 넘어, 사용자가 어떻게 행동/선택 해야하는지 도움을 주어야 한다.
 * 예를 들면 비밀번호 오류를 말하는 팝업에서 문제와 원인을 명확하게 설명하는 것에서 그치지 않고, 그 다음에 사용자가 할 수 있는 액션, 다시 시도/비밀번호 찾기 등을 함께 제시해주는 것이다.

✍🏻전주경님의 <그렇게 쓰면 아무도 안 읽습니다>와 토레이 파드마저스키 <전략적 UX라이팅>을 읽고 재구성했습니다.

✔️UX 라이팅 원칙은 라이팅을 함에 있어서 근간이 되어주는 기본 뼈대같은 개념이에요. 이 원칙 위에서 ‘무엇을 말할 것인지’, ‘어떻게 말할 것인지’를 고민합니다. ✔️구글,&nbsp;토스,&nbsp;삼성카드, 카카오, 쿠팡 등 서비스마다 UX 라이팅 가이드라인을 살펴보면 각자가 정의한 UX 라이팅 원칙은 약간씩 다르긴 한데요. 하지만 공통적으로 4가지 개념은 모두가 동의하는 것 같아요. 바로 정확성, 간결성, 일관성, 유용성입니다. ✔️실제로 UX writing을 할 때 이 4가지 관점에서 메시지를 도출하고 보기 좋게 다듬고 알맞게 표현하는 작업을 거칩니다. ✔️다양한 관점에서 사고하되 4가지 원칙을 1/4씩 늘 동등하게 생각할 순 없습니다. 맥락/스펙/케이스/서비스 제공 상황에 따라 어떤 원칙을 우선시 해야할 수 있음을 고려해요. 1️⃣정확성 Clear : 사용자의 원하는 정보를 맥락에 맞게 정확한 어휘로 전달하는 것<ul><li>틀린 정보를 주고 있지 않은지? 잘못된 정보로 사용자가 실수하거나 모호한 표현으로 사용자를 헷갈리게 하지 말아야 한다.</li><li>충분한 정보를 주고 있는지? 올바른 정보라고 하더라도, 정보를 ‘충분히’ 주었는지 역시 신경써야할 일이다. 필요하다면 예시를 넣어 이해를 도울 수도 있고, 맥락과 원인을 함께 말함으로써 고객이 처한 상황을 쉽게 이해하게 할 수도 있다.</li><li>적절한 어휘를 사용하고 있는지? 해제 vs 해지, 최대화 vs 최적화 등 비슷한 단어 사이에서 꼭 맞는 표현을 골라 사용해야 한다.</li><li>정확성은 사용자 경험을 만드는 게 중요한 역할을 하며, 서비스와 고객 간의 신뢰를 형성하는데 큰 기여를 한다. </li></ul>2️⃣간결성 Concise : 한눈에 들어오고 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 것<ul><li>간결성이 중요한 이유는 2가지다. 첫째, 사용자는 읽으려고 경험하지 않는다. 둘째, UI 텍스트는 모바일과 PC 안에서 시간과 공간의 제약을 크게 받는다.</li><li>1문장에는 1메시지만 담는다. 단문을 1-2문장으로만 작성하고, 복문으로 갈 바에야 차라리 단문으로 끊어간다. 필요하면 불릿포인트를 활용하여 가독성을 높이는 것도 방법.</li><li>텍스트 중복이 있는지 살펴보고 가능하면 모두 제거한다. 강조를 위해 텍스트를 반복하지 않는다. </li></ul>3️⃣일관성 Consistent : 모든 텍스트가 하나의 보이스로 모든 UI에 일관성 있게 적용되는 것<ul><li>용어의 일관성 : 서비스 내 같은 개념, 같은 화면을 여러가지 용어로 일컫는다면 사용자는 매번 학습해야 한다. 만약 서비스 용어를 정의했다면, 서비스 전체에서 예외없이 동일하게 사용해야 한다.</li><li>톤앤보이스의 일관성 : 동일한 보이스로, 한 사람이 말하는 것처럼 일관된 톤앤보이스를 유지하는 것이 중요하다. 이는 곧 브랜드 이미지와도 깊은 관련성을 지닌다.</li></ul> 4️⃣유용성 Useful : 사용자의 다음 행동을 자연스럽게 유도하여 서비스의 편리한 사용을 돕는 것<ul><li>정보를 전달하는 것을 넘어, 사용자가 어떻게 행동/선택 해야하는지 도움을 주어야 한다.</li><li>예를 들면 비밀번호 오류를 말하는 팝업에서 문제와 원인을 명확하게 설명하는 것에서 그치지 않고, 그 다음에 사용자가 할 수 있는 액션, 다시 시도/비밀번호 찾기 등을 함께 제시해주는 것이다.</li></ul> ✍🏻전주경님의 &lt;그렇게 쓰면 아무도 안 읽습니다&gt;와 토레이 파드마저스키 &lt;전략적 UX라이팅&gt;을 읽고 재구성했습니다.

어디에서나 통하는  UX 라이팅 원칙 4가지

"Spring 에서 AI 애플리케이션을 위한 추상화를 제공합니다."

OpenAI 의 GPT 모델을 이용하여 AI 애플리케이션을 사용하기 위해서는 API 연동이 필요하죠. Python 진영에서는 이미 LangChain 이나 Llama Index 등의 프레임워크가 널리 알려지고 사용되고 있습니다. Spring 팀에서도 생성형 AI 애플리케이션이 Python 개발자뿐만 아니라 여러 프로그래밍 언어에 걸쳐 보편화될 것이라는 믿음으로 Spring AI 프로젝트를 시작했다고 합니다. 실험 프로젝트로 진행하다가 지난 9월에 본격 Spring Project Repository 로 옮겨졌습니다.

Spring AI의 핵심은 AI 애플리케이션 개발의 기반이 되는 추상화를 제공하는 것입니다. 이러한 추상화에는 여러 구현이 있으므로 최소한의 코드 변경으로 쉽게 구성 요소를 교체할 수 있습니다. 예를 들어, Spring AI는 OpenAI 및 Azure OpenAI용 구현이 포함된 AiClient 인터페이스를 도입합니다.

또한 보다 나은 개발 경험을 위해 문서에 대한 Q&A (RAG) 또는 채팅 등 일반적인 사용 사례를 해결하기 위해 여러 기능들이 개발되고 있습니다. 11월 30일 현재 0.7.1 Snapshot 버전까지 진행이 되었으며, v0.8.0 은 12월 초, v0.9.0 은 12월 말로 마일스톤이 잡혀있고, 아마도 내년 상반기에 GA 출시가 되지 않을까 싶습니다.

사용해보기 위해서는 아래 Repository의 README 파일을 참고하여 Snapshot Repo를 추가하고 의존성 설정을 하면 됩니다. 참고로 OpenAI 용과 MS Azure 용을 구분해서 추가하고 있습니다.

Document :
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html

GitHub Repository :
https://github.com/spring-projects/spring-ai

"Spring 에서 AI 애플리케이션을 위한 추상화를 제공합니다." OpenAI 의 GPT 모델을 이용하여 AI 애플리케이션을 사용하기 위해서는 API 연동이 필요하죠. Python 진영에서는 이미 LangChain 이나 Llama Index 등의 프레임워크가 널리 알려지고 사용되고 있습니다. Spring 팀에서도 생성형 AI 애플리케이션이 Python 개발자뿐만 아니라 여러 프로그래밍 언어에 걸쳐 보편화될 것이라는 믿음으로 Spring AI 프로젝트를 시작했다고 합니다. 실험 프로젝트로 진행하다가 지난 9월에 본격 Spring Project Repository 로 옮겨졌습니다. Spring AI의 핵심은 AI 애플리케이션 개발의 기반이 되는 추상화를 제공하는 것입니다. 이러한 추상화에는 여러 구현이 있으므로 최소한의 코드 변경으로 쉽게 구성 요소를 교체할 수 있습니다. 예를 들어, Spring AI는 OpenAI 및 Azure OpenAI용 구현이 포함된 AiClient 인터페이스를 도입합니다. 또한 보다 나은 개발 경험을 위해 문서에 대한 Q&amp;A (RAG) 또는 채팅 등 일반적인 사용 사례를 해결하기 위해 여러 기능들이 개발되고 있습니다. 11월 30일 현재 0.7.1 Snapshot 버전까지 진행이 되었으며, v0.8.0 은 12월 초, v0.9.0 은 12월 말로 마일스톤이 잡혀있고, 아마도 내년 상반기에 GA 출시가 되지 않을까 싶습니다. 사용해보기 위해서는 아래 Repository의 README 파일을 참고하여 Snapshot Repo를 추가하고 의존성 설정을 하면 됩니다. 참고로 OpenAI 용과 MS Azure 용을 구분해서 추가하고 있습니다. Document : https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html GitHub Repository : https://github.com/spring-projects/spring-ai

Spring AI

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

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

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

DNS 레코드에 서비스 바인딩과 HTTPS를 위한 새로운 레코드가 추가되었습니다.

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

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

각 환경에서 지원하려면 시간이 걸리겠지만 스펙이 표준이 되었습니다.

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

IETF Datatracker

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

회사가 내가 아니다

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

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

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

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

79 Engineering Blogs To Level Up Your System Design Skills

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

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

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

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

Bytebytego

시스템 디자인 스킬을 배울 수 있는 테크 블로그 79

제목은 어그로를 좀 끌어보았습니다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

니가 지금 자바를 공부하고 있을 때가 아니야

https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/

AI를 마스터하기 위한 Microsoft의 무료 강좌 6개 입니다!

초보자를 위한 AI 커리큘럼 https://t.co/ZJoF6sSeNc
 * 인공 지능(AI)을 탐구하는 12주, 24레슨 커리큘럼입니다. 심볼릭 AI, 신경망, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 다룹니다. 실습 수업, 퀴즈 및 실습이 포함되어 있습니다.

인공 지능 입문 https://t.co/pRgkJwigbQ
 * 이 과정은 인공지능의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트 관리자, 제품 관리자, 디렉터, 임원 및 AI 분야에서 경력을 시작하는 학생을 위해 만든 것입니다.

생성형 AI란 무엇인가 https://t.co/kfWWPS5qMG
 * 제너레이티브 AI 전문가인 피나르 세이한 데미르닥이 생성형 AI의 기본 사항을 설명합니다.
   * 생성형 AI무엇인지
   * 어떻게 동작하는지
   * 모델별 차이
   * 미래 예측과 윤리적 시사점

생성형 AI: 사려깊은 온라인 검색의 진화 https://t.co/EgNl8WCCZ1
 * 생성형 AI 기반 추론 엔진의 핵심 개념과 검색 엔진 전략과의 차이점에 대해 자세히 알아봅니다.

Microsoft Bing Chat으로 업무 간소화하기 https://t.co/zGhxRKYLg9
 * Bing Chat을 효과적으로 사용하는 방법을 알려드립니다.

생성 AI 시대의 윤리 https://t.co/5KUXaQaK47
 * 생성 AI 도구 및 제품을 배포할 때 윤리적 문제를 해결하는 방법을 알아봅시다.

개인적으로는 초보자를 위한 AI 커리큘럼이 가장 마음에 드는군요!
무료 코스이므로 시간 되실때 재미있게 보시면 좋을 것 같습니다~!

AI를 마스터하기 위한 Microsoft의 무료 강좌 6개 입니다! 초보자를 위한 AI 커리큘럼 https://t.co/ZJoF6sSeNc<ul><li>인공 지능(AI)을 탐구하는 12주, 24레슨 커리큘럼입니다. 심볼릭 AI, 신경망, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 다룹니다. 실습 수업, 퀴즈 및 실습이 포함되어 있습니다.</li></ul> 인공 지능 입문 https://t.co/pRgkJwigbQ<ul><li>이 과정은 인공지능의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트 관리자, 제품 관리자, 디렉터, 임원 및 AI 분야에서 경력을 시작하는 학생을 위해 만든 것입니다.</li></ul> 생성형 AI란 무엇인가 https://t.co/kfWWPS5qMG<ul><li>제너레이티브 AI 전문가인 피나르 세이한 데미르닥이 생성형 AI의 기본 사항을 설명합니다.<ul><li>생성형 AI무엇인지</li><li>어떻게 동작하는지</li><li>모델별 차이</li><li>미래 예측과 윤리적 시사점</li></ul></li></ul> 생성형 AI: 사려깊은 온라인 검색의 진화 https://t.co/EgNl8WCCZ1<ul><li>생성형 AI 기반 추론 엔진의 핵심 개념과 검색 엔진 전략과의 차이점에 대해 자세히 알아봅니다.</li></ul> Microsoft Bing Chat으로 업무 간소화하기 https://t.co/zGhxRKYLg9<ul><li>Bing Chat을 효과적으로 사용하는 방법을 알려드립니다.</li></ul> 생성 AI 시대의 윤리 https://t.co/5KUXaQaK47<ul><li>생성 AI 도구 및 제품을 배포할 때 윤리적 문제를 해결하는 방법을 알아봅시다.</li></ul> 개인적으로는 초보자를 위한 AI 커리큘럼이 가장 마음에 드는군요!무료 코스이므로 시간 되실때 재미있게 보시면 좋을 것 같습니다~!

t.co

마이크로소프트가 공개한 무료 AI 코스들

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

@cspell/eslint-plugin

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

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

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

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

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

스펠링 검사: @cspell/eslint-plugin

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

Generative AI for Everyone

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Deeplearning

AI를 배우기 위해 추천하고 싶은 상위 15개 무료 강좌

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

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

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

🕹️ 강의 목차   

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

https://aka.ms/genai-beginners

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

GitHub

<MS, Generative AI for Beginners 강의>

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

협업을 위한 적정 온도 유지하기

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

🎮 메모 덕후가 만든 업무 관리 노션

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

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

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

가만히 생각해 보면 예전에 이해진 의장님도 비슷한 말을 했습니다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

복지가 좋은 회사

회사별 신입사원 웰컴키트는?...디테일 속 숨은 기업 철학

10개 기업의 신규입사자 웰컴 키트를 분석한 글이에요. 웰컴 키트를 처음 도입한 회사가 네이버라는 것은 이번에 저도 처음 알았네요. 개인적으로 센스가 돋보이는 곳은 단연 우아한형제들, 기업 철학이 잘 반영된 곳은 카카오페이, 의외의 선택으로 놀라움을 안겨준 곳은 넥슨이에요. '친환경 웰컴키트'를 제공한다고 합니다.

Naver

서동환

퍼블리에서 콘텐츠 기획자로 일하고 있습니다. 재미와 의미를 갖춘 훌륭한 콘텐츠를 만드는 것이 목표이지만, 역시 그런 건 너무 어려운 일이라고 생각하면서 그저 성실하게 할 일을 해나가고 있습니다.

콘텐츠 기획/제작

정다운

Country Manager 

김영원

팀장, 브랜드 라이터

매니저

에디터

발행인

사회공헌담당

슬로워크 커뮤니케이션 리드, 브랜드 라이터

성노들

인스타그램

브런치

쉽게 지나쳐서는 안 되는 이야기를 넓게 전합니다. 기업 사회공헌팀에서 커리어를 시작해 소셜섹터 미디어, 기업 사회공헌재단, 소셜벤처에서 일했습니다. 제가 가진 재주로 가까운 곳부터 작게나마 변화를 만드는 데 관심이 있습니다.

댓글 0