토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

때론 사람이 바뀌어야 프로세스가 지켜지고, 환경이 개선되더라고요

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

DEV Community

[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

글 잘 읽었습니다! 혹시 랭체인의 에이전트 기능도 RAG의 종류라고 볼 수 있나요?

사용자가 공유한 콘텐츠

STORM은 AI를 활용해 Wikipedia 스타일의 연구 리포트를 자동으로 생성하는 서비스입니다. 복잡한 주제도 단 3분 만에 포괄적인 논문으로 만들어내며, 모든 내용은 PDF 형식으로 다운로드가 가능합니다.

특히 주목할 만한 점은 논문 내 모든 인용문에 대한 원본 출처 확인이 가능해 신뢰성을 검증할 수 있다는 건데요. 과학 연구부터 문헌 조사까지 폭넓은 활용이 가능한 만큼, 연구자들의 초기 자료 수집과 정리 과정에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

현재는 무료라고 하네요!

https://storm.genie.stanford.edu/

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3분 만에 리서치 끝, 스탠포드의 AI 리서치 도구 'STORM'

2025 수능 문제를 o1-preview로 풀게 한 결과 단 한 문제만 틀렸다고 합니다.

무엇보다 학습 데이터에 들어가 있지 않은 것이 확실한 문제를 푼 것이니 의미가 꽤 큽니다.

정식 o1 도 아니고, o1-preview이니, 내년이 되면 만점을 맞을 가능성이 높겠죠? 최근에는 LLM이 의사와 동일 혹은 높은 수준의 진단을 한다는 연구 결과도 속속 나오고 있고요.

이젠 정말 시험과 자격증의 의미에 대해서 다시 생각해 봐야 할 때가 아닌가 싶네요.

출처: Korean SAT LLM Leaderboard

2025 수능 문제를 o1-preview로 풀게 한 결과 단 한 문제만 틀렸다고 합니다. 무엇보다 학습 데이터에 들어가 있지 않은 것이 확실한 문제를 푼 것이니 의미가 꽤 큽니다. 정식 o1 도 아니고, o1-preview이니, 내년이 되면 만점을 맞을 가능성이 높겠죠? 최근에는 LLM이 의사와 동일 혹은 높은 수준의 진단을 한다는 연구 결과도 속속 나오고 있고요. 이젠 정말 시험과 자격증의 의미에 대해서 다시 생각해 봐야 할 때가 아닌가 싶네요. 출처: Korean SAT LLM Leaderboard

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

제가 예전에 낚이고 나서는 다시는 호구 잡히지 않으려고 합니다 ㅠㅠ몸도 마음도 다 망가져버린 시기였어요 ㅠㅠ

AI 에이전트가 프로그래밍과 사이버 보안에서 중요한 역할을 수행할 전망이다. 이에 더해 워크플로우와 비즈니스 인텔리전스에도 큰 변화를 가져올 것이라고 전문가들은 예측했다.

‘유망한 에이전틱 AI 활용처는…’ 전문가들이 지목한 6가지

최근들어 내년도 AI전망시 항상 포함되는 토픽중에 하나가 바로 AI에이전트입니다. Forrester가 6월에 2025년 최고 떠오르는 기술로 선정한 에이전트 AI는 콘텐츠 생성보다는 운영상의 의사 결정을 강조함으로써 제너레이티브 AI를 한 단계 더 발전시켰습니다. 아래와 같이 여러 기업들이 이미 AI에이전트를 사용하고 있습니다.
 * Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment, NASA의 제트 추진 연구소와 같은 조직에서 이미 이 기술 채택
 * CRM의 선두주자인 Salesforce는 에이전트포스 를 발표하면서 에이전트 AI를 중심으로 전략 수립
 * IT 서비스 관리 대기업인 ServiceNow도 Now 플랫폼에 AI 에이전트 추가
 * Microsoft와 다른 기업들도 이 경쟁에 동참
 * 오픈AI도 인공지능(AI) 에이전트인 오퍼레이터를 내년 1월 출시 예정

AI 에이전트
 * 인간의 개입 없이 다양한 작업을 스스로 수행하는 인공지능 시스템을 의미하는 것으로 매우 광범위하여, 간단한 작업 자동화에서부터 복잡한 의사결정과 실행까지 포함
 * AI 에이전트는 고객 서비스, 공급망 관리, IT 운영 등 과거에는 사람의 개입이 필요했던 반복적인 작업을 자동화할 수 있고, 변화하는 상황에 적응하고 수동 감독 없이 예기치 않은 입력 처리
 * 비결정적인 이성 기반의 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 능력

다음은 여러 AI 전문가들이 꼽은 AI 에이전트의 주요 활용 분야 6가지입니다.

 1. 소프트웨어 개발
 * 에이전트 AI는 AI 코딩 어시스턴트 또는 코파일럿을 대량의 코드를 작성하는 더 스마트한 소프트웨어 개발 도구로 탈바꿈시킬 것으로 예상
 * 코딩 에이전트는 코드에서 사양을 자율적으로 리버스 엔지니어링하고, 사양에서 테스트 케이스와 코드를 포워드 엔지니어링하며, 특정 임계값 기준을 충족하는 아티팩트를 승인하여 전반적인 자동화 수준을 향상시킬 수 있음
 * Gartner는 3년 이내에 더 똑똑한 AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하게 될 것이며, 이로 인해 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 재교육을 받아야 할 것으로 예측

 2. 더 강력한 RPA
 * 에이전트 AI도 작업을 자동화할 수 있지만, 더 높은 수준의 의사 결정 기능이 필요한 더 복잡한 문제를 처리 가능
 * AI를 통해 RPA는 규칙 기반 작업을 넘어 적응 가능한 자율 프로세스로 전환하여 비즈니스 운영 전반의 효율성을 크게 향상시킴
 * RPA가 수행하던 가장 단순한 작업뿐만 아니라 예외 로직이 작동하는 경우의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 교육

 3. 고객 지원 자동화
 * 사람의 안내 없이도 매우 복잡하고 적응적인 의사 결정 프로세스를 처리할 수 있는 능력
 * 고객 서비스 에이전트는 소매업, 금융 서비스, IT 서비스 데스크 지원 등 다양한 산업과 기능에 적용 가능
 * 고도로 큐레이션된 봇이 제한된 수의 질문에 답하는 대신 AI 상담원은 다양한 고객의 요구를 이해하고 상황에 맞는 답변을 제공 가능

 4. 엔터프라이즈 워크플로
 * ServiceNow, Salesforce 및 기타 공급업체가 에이전트 AI를 수용함에 따라 엔터프라이즈 워크플로우가 이 기술의 최적지가 될 것이며, 기업은 일상적인 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화
 * 대규모 공급업체의 IT 도구를 비즈니스 전반에 배포하는 조직은 API로 연결해야 할 수 있는 다양한 솔루션을 사용하는 기업보다 유리할 것. 그래서, 기업들은 모든 데이터를 통합하고 정보 사일로를 피하는 것이 중요

 5. 사이버 보안 및 위협 탐지
 * 사이버 보안의 에이전트형 AI는 보안 및 사기 위협을 거의 실시간으로 자율적으로 탐지, 대응, 완화하여 잠재적 공격에 대한 대응 시간을 단축하고 전반적인 보안 강화
 * 특정 위협과 취약성에 맞게 개인화된 보안 프로토콜을 구현 가능하며, 이러한 에이전트 자동화는 더욱 강력한 방어 메커니즘을 보장
 * 보안AI 에이전트는 일상적인 작업과 보안 대응을 자동화하여 효율성과 비용 절감 도모

 6. 비즈니스 인텔리전스
 * 에이전트형 AI와 BI 솔루션을 결합하면 더 많은 직원이 유용한 분석에 액세스 가능
 * 음성 질문을 기반으로 비즈니스 데이터 인사이트 생성

“에이전트가 할 수 있는 일은 아직 표면적으로 드러나지 않았습니다."라고 그는 말합니다. “우리는 아직 조직이 어떤 모습인지, 어떻게 상호 작용해야 하는지, 어떻게 관리되어야 하는지 모릅니다. 하지만 앞으로 몇 년이 지나면 모든 것을 알아낼 수 있을 것이라고 믿어 의심치 않습니다.”

>> 보다 자세한 내용은 원문을 참고해주세요~

 * 출처: https://www.cio.com/article/3607002/%EC%9C%A0%EB%A7%9D%ED%95%9C-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EC%B2%98%EB%8A%94-%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80%EB%93%A4%EC%9D%B4-%EC%A7%80%EB%AA%A9.html

최근들어 내년도 AI전망시 항상 포함되는 토픽중에 하나가 바로 AI에이전트입니다. Forrester가 6월에 2025년 최고 떠오르는 기술로 선정한 에이전트 AI는 콘텐츠 생성보다는 운영상의 의사 결정을 강조함으로써 제너레이티브 AI를 한 단계 더 발전시켰습니다. 아래와 같이 여러 기업들이 이미 AI에이전트를 사용하고 있습니다.<ul ><li>Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment, NASA의 제트 추진 연구소와 같은 조직에서 이미 이 기술 채택</li><li>CRM의 선두주자인 Salesforce는 에이전트포스 를 발표하면서 에이전트 AI를 중심으로 전략 수립</li><li>IT 서비스 관리 대기업인 ServiceNow도 Now 플랫폼에 AI 에이전트 추가</li><li>Microsoft와 다른 기업들도 이 경쟁에 동참</li><li>오픈AI도 인공지능(AI) 에이전트인 오퍼레이터를 내년 1월 출시 예정</li></ul> AI 에이전트<ul ><li>인간의 개입 없이 다양한 작업을 스스로 수행하는 인공지능 시스템을 의미하는 것으로 매우 광범위하여, 간단한 작업 자동화에서부터 복잡한 의사결정과 실행까지 포함</li><li>AI 에이전트는 고객 서비스, 공급망 관리, IT 운영 등 과거에는 사람의 개입이 필요했던 반복적인 작업을 자동화할 수 있고, 변화하는 상황에 적응하고 수동 감독 없이 예기치 않은 입력 처리</li><li> 비결정적인 이성 기반의 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 능력</li></ul> 다음은 여러 AI 전문가들이 꼽은 AI 에이전트의 주요 활용 분야 6가지입니다. <ol ><li>소프트웨어 개발</li></ol><ul ><li>에이전트 AI는 AI 코딩 어시스턴트 또는 코파일럿을 대량의 코드를 작성하는 더 스마트한 소프트웨어 개발 도구로 탈바꿈시킬 것으로 예상</li><li>코딩 에이전트는 코드에서 사양을 자율적으로 리버스 엔지니어링하고, 사양에서 테스트 케이스와 코드를 포워드 엔지니어링하며, 특정 임계값 기준을 충족하는 아티팩트를 승인하여 전반적인 자동화 수준을 향상시킬 수 있음</li><li>Gartner는 3년 이내에 더 똑똑한 AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하게 될 것이며, 이로 인해 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 재교육을 받아야 할 것으로 예측</li></ul> <ol start="2"><li>더 강력한 RPA</li></ol><ul ><li>에이전트 AI도 작업을 자동화할 수 있지만, 더 높은 수준의 의사 결정 기능이 필요한 더 복잡한 문제를 처리 가능</li><li>AI를 통해 RPA는 규칙 기반 작업을 넘어 적응 가능한 자율 프로세스로 전환하여 비즈니스 운영 전반의 효율성을 크게 향상시킴</li><li>RPA가 수행하던 가장 단순한 작업뿐만 아니라 예외 로직이 작동하는 경우의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 교육</li></ul> <ol start="3"><li>고객 지원 자동화</li></ol><ul ><li>사람의 안내 없이도 매우 복잡하고 적응적인 의사 결정 프로세스를 처리할 수 있는 능력</li><li>고객 서비스 에이전트는 소매업, 금융 서비스, IT 서비스 데스크 지원 등 다양한 산업과 기능에 적용 가능</li><li>고도로 큐레이션된 봇이 제한된 수의 질문에 답하는 대신 AI 상담원은 다양한 고객의 요구를 이해하고 상황에 맞는 답변을 제공 가능</li></ul> <ol start="4"><li>엔터프라이즈 워크플로</li></ol><ul ><li>ServiceNow, Salesforce 및 기타 공급업체가 에이전트 AI를 수용함에 따라 엔터프라이즈 워크플로우가 이 기술의 최적지가 될 것이며, 기업은 일상적인 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화</li><li>대규모 공급업체의 IT 도구를 비즈니스 전반에 배포하는 조직은 API로 연결해야 할 수 있는 다양한 솔루션을 사용하는 기업보다 유리할 것. 그래서, 기업들은 모든 데이터를 통합하고 정보 사일로를 피하는 것이 중요</li></ul> <ol start="5"><li>사이버 보안 및 위협 탐지</li></ol><ul ><li>사이버 보안의 에이전트형 AI는 보안 및 사기 위협을 거의 실시간으로 자율적으로 탐지, 대응, 완화하여 잠재적 공격에 대한 대응 시간을 단축하고 전반적인 보안 강화</li><li>특정 위협과 취약성에 맞게 개인화된 보안 프로토콜을 구현 가능하며, 이러한 에이전트 자동화는 더욱 강력한 방어 메커니즘을 보장</li><li>보안AI 에이전트는 일상적인 작업과 보안 대응을 자동화하여 효율성과 비용 절감 도모</li></ul> <ol start="6"><li>비즈니스 인텔리전스</li></ol><ul ><li>에이전트형 AI와 BI 솔루션을 결합하면 더 많은 직원이 유용한 분석에 액세스 가능</li><li>음성 질문을 기반으로 비즈니스 데이터 인사이트 생성</li></ul> “에이전트가 할 수 있는 일은 아직 표면적으로 드러나지 않았습니다."라고 그는 말합니다. “우리는 아직 조직이 어떤 모습인지, 어떻게 상호 작용해야 하는지, 어떻게 관리되어야 하는지 모릅니다. 하지만 앞으로 몇 년이 지나면 모든 것을 알아낼 수 있을 것이라고 믿어 의심치 않습니다.” &gt;&gt; 보다 자세한 내용은 원문을 참고해주세요~ <ul ><li>출처: https://www.cio.com/article/3607002/%EC%9C%A0%EB%A7%9D%ED%95%9C-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EC%B2%98%EB%8A%94-%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80%EB%93%A4%EC%9D%B4-%EC%A7%80%EB%AA%A9.html</li></ul>

[CIO.COM]에이전트 AI: 비즈니스를 위한 6가지 유망한 사용 사례

rarirar1님의 블로그 : 네이버 블로그

가끔 제가 하고 있는 일과 일에서 얻은 경험, 더 나아가 커리어를 쌓아가며 시도했던 것 중 유효했던 것과 시행착오를 겪은 것들을 모아서 공유해 달라는 요청을 받습니다. 현업에 있기 때문에 현업에 몰입을 하는 것이 먼저라 바쁜 시기에는 감사한 제안을 정중히 거절하기 바쁩니다. 정확히 셈을 해보진 않았지만 10번의 제안이 오면 그중 1, 2개 정도만 겨우 수락하고 진행하는 것 같습니다.

일만 하기도 바쁘고 제 생각을 가만히 돌아보며 성찰하기에도 부족합니다. 그럼에도 제 생각을 공유하는 자리를 가끔씩 가져가려고 의식하는 중입니다. 14년 동안 프로덕트 디자이너, UX 리서처, UX 라이터로서 일 하면서, 6번째 회사에서 일을 하면서, 매번 인더스트리를 바꿔가면서 계속 일 하는 사람으로서 제가 가진 경험에서 누군가는 '같은 시행착오를 겪지 않길 바라는 마음'이 있기 때문입니다. 일 하는 동안 덜 겪어도 되는 시행착오들, 현업에 롤모델이 없어 방황하고 고민했던 시기에 시도했던 것들 중 유용했던 경험들. 성장을 하는 건강한 방식에 대해 누군가 제게도 그때 말해줬다면 정답이 아니더라도 표본으로서 충분히 의미가 있다고 생각했습니다.

지난주 'UX 리서치에 대한 이해와 오해'를 주제로 공유했던 경험에 대해 공감해 주신 수강생 분이 기록해 주신 글을 공유받아 소개합니다. 성장은 배움에서 일어나는 것이 아니라, 배움을 공유하고 공유를 통해 나와 다른 생각을 하는 사람과 연결되고, 연결된 가운데 생각의 변화를 만들고, 그 변화가 다른 사람에게도 이뤄질 수 있도록 돕고, 이걸 반복하는 과정에서 생기는 '함께 변화하는 폭'이라고 믿습니다. (강의에 대한 생각을 기록하고 공유해 주셔서 감사합니다)

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

사실 이 수업은 어떤 수업인지 그렇게 감이 안왔었는데 들으면 들을 수록 정말 눈이 땡그래지는 포인트였다. 일단 4시간 수업의 빌드업이 정말 소름끼치게 완벽하다는 생각이 들었는데 처음에는 좀 가벼운 주제로 시작하다가 마지막으로 갔을 때 디자이너로써 가져야할 마인드와 교훈, 습관을 알려주시며 마무리하셨는데 그 과정이 정말 극극극 J인 나로써 모든게 철저하게 준비된 완벽한 강의처럼 느껴져서 감동 포인트였다. 그리고 가끔씩 던지는 유머코드도 진짜 취향저격이었다. (이것도 되게 전략적이라고 느낌) 아 발표는 저렇게 하는 거구나. 또 철두철미하게 시간을 지키시는 모습 정말 완벽 그자체.. 질문받는시간 수업끝내는 시간 쉬는시간까지 모두다
지키고 장표까지 시간안에 완벽하게 마무리하시는 모습이 정말정말 프로페셔널 해보이셔서 너무너무 감동 포인트였다.

그동안 포트폴리오 팁에서 들을 때 나만의 스토리를 만들어라. 라고 말했을 때 도대체 나만의
스토리가 뭐야? 와닿지 않았었는데, 아 이게 스토리구나 라는 생각이 들었다. 진짜 진짜 커리어를 처음 시작하는 사람들을 위해서 처음부터 장표 끝까지 버리는 내용, 대충넘어가는 부분없이 설계를 하신 느낌? 그런 느낌이라서 너무너무 감동스러웠다 진짜.. 특히나 마음에 와닿았던 내용은 마지막 성숙한 사람이 되기위한 마음가짐이었다.

개인적으로 요즘 가장 큰고민.. 팀플을 할 때 어떤 포지션으로 있을것인가?
동시에 팀플을 두개를 진행하면서 나 자신에 대해 많이 고민했었다.
나는 각각의 팀에서 어떤 역할을 해야할까? 면접 때 나는 협업시 중요한 것은
상대방의 말을 듣고 존중하는 것이라고 대답했었는데 지금 내가 그렇게 하고 있는가?
라고 다시금 되돌아보는 순간이었다. 특히 "성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요"라는 문장을 보고ㅜ생각이 좀 많아졌던 것 같다.

협업이나 팀플에서 중요한 태도를 말할 때 대부분의 사람들이 강조하는 역량이 나의 의견을 확실히 전달하기 위해 노력했고, 팀을 위해 어떻게 이끌었고 갈등을 해결했고, 이런 적극적인 부분만을 강조하는 경우가 많은 것 같다. 물론 그부분도 굉장히 중요한 부분이라고 생각하면서, 나 또한 협업을 할 때 가만히 있는 것은 좋지 않다고 생각해서 최대한 많이 말하려고 노력했었다. 생각해보니 무조건 많이 말한다고 내 기여도가 높아질까? 그렇게 많이 말한다고 해서 좋은 결과가
나올까? 라고 하면 그건 절대 아닌거 같다. 나는 그동안 팀플을 할 때 내가 참여를 했다고 표현하기 위해 일부러라도 더 말하려고 했던적이 많은 것 같다는 생각이 들었는데, 중요한 건 많이 말하는 것이 아니라 적재적소에 나의 의견을 효과적으로 표현하는 것이라는 근본적인 포인트를 내가 잊었구나 라고 느꼈다. 최근 협업을 많이하며 다른사람들이 어떤식으로 협업을 하는가를 관찰하는 편인데 정말 이 중요한 내용을 잊게 되는 경우가 많은 것 같다. 진짜진짜 협업이 잘 되려면 나의 의견을 계속해서 내는 것 보단 상대방의 의견을 경청하고, 공감하고 , 말하는 양을 늘리는 것이 아닌 정확히 필요한 말을 효과적으로 전달하는 것이 아닐까.. 느낀다.

https://blog.naver.com/rarirar1/223662303503

가끔 제가 하고 있는 일과 일에서 얻은 경험, 더 나아가 커리어를 쌓아가며 시도했던 것 중 유효했던 것과 시행착오를 겪은 것들을 모아서 공유해 달라는 요청을 받습니다. 현업에 있기 때문에 현업에 몰입을 하는 것이 먼저라 바쁜 시기에는 감사한 제안을 정중히 거절하기 바쁩니다. 정확히 셈을 해보진 않았지만 10번의 제안이 오면 그중 1, 2개 정도만 겨우 수락하고 진행하는 것 같습니다. 일만 하기도 바쁘고 제 생각을 가만히 돌아보며 성찰하기에도 부족합니다. 그럼에도 제 생각을 공유하는 자리를 가끔씩 가져가려고 의식하는 중입니다. 14년 동안 프로덕트 디자이너, UX 리서처, UX 라이터로서 일 하면서, 6번째 회사에서 일을 하면서, 매번 인더스트리를 바꿔가면서 계속 일 하는 사람으로서 제가 가진 경험에서 누군가는 '같은 시행착오를 겪지 않길 바라는 마음'이 있기 때문입니다. 일 하는 동안 덜 겪어도 되는 시행착오들, 현업에 롤모델이 없어 방황하고 고민했던 시기에 시도했던 것들 중 유용했던 경험들. 성장을 하는 건강한 방식에 대해 누군가 제게도 그때 말해줬다면 정답이 아니더라도 표본으로서 충분히 의미가 있다고 생각했습니다. 지난주 'UX 리서치에 대한 이해와 오해'를 주제로 공유했던 경험에 대해 공감해 주신 수강생 분이 기록해 주신 글을 공유받아 소개합니다. 성장은 배움에서 일어나는 것이 아니라, 배움을 공유하고 공유를 통해 나와 다른 생각을 하는 사람과 연결되고, 연결된 가운데 생각의 변화를 만들고, 그 변화가 다른 사람에게도 이뤄질 수 있도록 돕고, 이걸 반복하는 과정에서 생기는 '함께 변화하는 폭'이라고 믿습니다. (강의에 대한 생각을 기록하고 공유해 주셔서 감사합니다) [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 사실 이 수업은 어떤 수업인지 그렇게 감이 안왔었는데 들으면 들을 수록 정말 눈이 땡그래지는 포인트였다. 일단 4시간 수업의 빌드업이 정말 소름끼치게 완벽하다는 생각이 들었는데 처음에는 좀 가벼운 주제로 시작하다가 마지막으로 갔을 때 디자이너로써 가져야할 마인드와 교훈, 습관을 알려주시며 마무리하셨는데 그 과정이 정말 극극극 J인 나로써 모든게 철저하게 준비된 완벽한 강의처럼 느껴져서 감동 포인트였다. 그리고 가끔씩 던지는 유머코드도 진짜 취향저격이었다. (이것도 되게 전략적이라고 느낌) 아 발표는 저렇게 하는 거구나. 또 철두철미하게 시간을 지키시는 모습 정말 완벽 그자체.. 질문받는시간 수업끝내는 시간 쉬는시간까지 모두다지키고 장표까지 시간안에 완벽하게 마무리하시는 모습이 정말정말 프로페셔널 해보이셔서 너무너무 감동 포인트였다.​그동안 포트폴리오 팁에서 들을 때 나만의 스토리를 만들어라. 라고 말했을 때 도대체 나만의스토리가 뭐야? 와닿지 않았었는데, 아 이게 스토리구나 라는 생각이 들었다. 진짜 진짜 커리어를 처음 시작하는 사람들을 위해서 처음부터 장표 끝까지 버리는 내용, 대충넘어가는 부분없이 설계를 하신 느낌? 그런 느낌이라서 너무너무 감동스러웠다 진짜.. 특히나 마음에 와닿았던 내용은 마지막 성숙한 사람이 되기위한 마음가짐이었다.​개인적으로 요즘 가장 큰고민.. 팀플을 할 때 어떤 포지션으로 있을것인가?동시에 팀플을 두개를 진행하면서 나 자신에 대해 많이 고민했었다.나는 각각의 팀에서 어떤 역할을 해야할까? 면접 때 나는 협업시 중요한 것은상대방의 말을 듣고 존중하는 것이라고 대답했었는데 지금 내가 그렇게 하고 있는가?라고 다시금 되돌아보는 순간이었다. 특히 "성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요"라는 문장을 보고ㅜ생각이 좀 많아졌던 것 같다.​협업이나 팀플에서 중요한 태도를 말할 때 대부분의 사람들이 강조하는 역량이 나의 의견을 확실히 전달하기 위해 노력했고, 팀을 위해 어떻게 이끌었고 갈등을 해결했고, 이런 적극적인 부분만을 강조하는 경우가 많은 것 같다. 물론 그부분도 굉장히 중요한 부분이라고 생각하면서, 나 또한 협업을 할 때 가만히 있는 것은 좋지 않다고 생각해서 최대한 많이 말하려고 노력했었다. 생각해보니 무조건 많이 말한다고 내 기여도가 높아질까? 그렇게 많이 말한다고 해서 좋은 결과가나올까? 라고 하면 그건 절대 아닌거 같다. 나는 그동안 팀플을 할 때 내가 참여를 했다고 표현하기 위해 일부러라도 더 말하려고 했던적이 많은 것 같다는 생각이 들었는데, 중요한 건 많이 말하는 것이 아니라 적재적소에 나의 의견을 효과적으로 표현하는 것이라는 근본적인 포인트를 내가 잊었구나 라고 느꼈다. 최근 협업을 많이하며 다른사람들이 어떤식으로 협업을 하는가를 관찰하는 편인데 정말 이 중요한 내용을 잊게 되는 경우가 많은 것 같다. 진짜진짜 협업이 잘 되려면 나의 의견을 계속해서 내는 것 보단 상대방의 의견을 경청하고, 공감하고 , 말하는 양을 늘리는 것이 아닌 정확히 필요한 말을 효과적으로 전달하는 것이 아닐까.. 느낀다. https://blog.naver.com/rarirar1/223662303503

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《나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것》

데이터 분석은 길고도 복잡한 과정입니다.

데이터 분석의 핵심은
어떤 최신 기술을 사용하느냐,
얼마나 정교하고 복잡한 모델을 사용하느냐가 아닌

비즈니스 의사결정을 할 때
안정되고 예측 가능한 결과값을 가져다주는지,
그리고 그 프로세스가 추후에 반복 사용 가능한지가 중요합니다.

datarichard 를 팔로우하시면,
더 재미있고 가치있는 DATA/AI를 알려드릴게요 :)

데이터 분석은 길고도 복잡한 과정입니다. 데이터 분석의 핵심은 어떤 최신 기술을 사용하느냐, 얼마나 정교하고 복잡한 모델을 사용하느냐가 아닌 비즈니스 의사결정을 할 때 안정되고 예측 가능한 결과값을 가져다주는지, 그리고 그 프로세스가 추후에 반복 사용 가능한지가 중요합니다. datarichard 를 팔로우하시면, 더 재미있고 가치있는 DATA/AI를 알려드릴게요 :)

데이터 분석 프로세스 로드맵

Redis는 Java 애플리케이션에서 캐싱, 세션 관리, 실시간 데이터 저장소로 자주 사용됩니다. Redis 클라이언트에서 데이터를 저장하거나 가져올 때, 데이터는 반드시 직렬화되어야 합니다. 직렬화 방식은 성능과 코드의 유지보수에 큰 영향을 미치기 때문에 잘 선택해야 합니다. 이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다. JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.  장점:Java ..

Java Redis 직렬화 삼총사: Json, String, JDK

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.
 
JdkSerializationRedisSerializer
JDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다. 
 
장점:
 * Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음
 * 복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능
단점:
 * 직렬화된 데이터가 상대적으로 큼
 * 직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림
public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
} 

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"

 
StringRedisSerializer
String 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.
 
장점:
 * 속도가 빠르고 갑벼움
 * 데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움
단점:
 * 객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐
 * 복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음 
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, String> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, String> template = new RedisTemplate<>();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET message
"Hello, World!"

 
GenericJackson2JsonRedisSerializer
JSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.
 
장점:
 * 데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움
 * 다양한 언어 간 호환성 우수
 * 객체 타입을 손쉽게 복원 가능
단점:
 * 데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음
 * 이진 데이터보다는 느림
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
 RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}

저장되는 형태
127.0.0.1:6379> GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"

 
케이스별 선택
 * 여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천
 * 같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천
 * 단순 데이터: StringRedisSerializer 추천
 * 복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)
 
저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.
 
결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 Java에서 Redis 직렬화 시 자주 사용하는 방법들을 비교하고 각 방식의 특징과 예제를 설명합니다.&nbsp;JdkSerializationRedisSerializerJDK 기본 직렬화는 Java 표준 라이브러리에서 제공하는 java.io.Serializable 인터페이스를 사용하여 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 방식입니다. 이 방식은 사용하기 편리하지만, 다소 무거운 오버헤드가 있을 수 있습니다.&nbsp;&nbsp;장점:<ul ><li>Java 내장 기능이라 별도의 라이브러리 필요 없음</li><li>복잡한 객체 구조도 쉽게 직렬화 가능</li></ul>단점:<ul ><li>직렬화된 데이터가 상대적으로 큼</li><li>직렬화/역직렬화 과정이 비교적 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}&nbsp;</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:2
"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x04User...\x78\x6f"</code></pre>&nbsp;StringRedisSerializerString 직렬화는 데이터를 문자열 형태로 저장하는 방식입니다. 이 방식은 간단하고 가볍기 때문에 기본적인 키-값 저장에 적합합니다. 직렬화 과정 없이 단순히 데이터를 문자열로 변환하여 Redis에 저장합니다.&nbsp;장점:<ul ><li>속도가 빠르고 갑벼움</li><li>데이터가 사람이 읽을 수 있어 디버깅이 쉬움</li></ul>단점:<ul ><li>객체 직렬화에 비해 유연성이 떨어짐</li><li>복잡한 데이터 구조에는 적합하지 않음&nbsp;</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, String&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, String&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET message
"Hello, World!"</code></pre>&nbsp;GenericJackson2JsonRedisSerializerJSON 직렬화는 객체를 JSON 문자열로 변환하는 방식입니다. JSON은 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 다양한 언어와 호환이 잘 됩니다. Jackson 라이브러리 등을 활용해 손쉽게 구현할 수 있습니다.&nbsp;장점:<ul ><li>데이터 포맷이 가볍고 사람이 읽기 쉬움</li><li>다양한 언어 간 호환성 우수</li><li>객체 타입을 손쉽게 복원 가능</li></ul>단점:<ul ><li>데이터 크기가 텍스트 기반이라 다소 클 수 있음</li><li>이진 데이터보다는 느림</li></ul><pre ><code class="language-java">import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisConfig {
 public RedisTemplate&lt;String, Object&gt; redisTemplate() {
 RedisTemplate&lt;String, Object&gt; template = new RedisTemplate&lt;&gt;();
 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 // 기타 설정
 return template;
 }
}</code></pre>저장되는 형태<pre ><code class="language-ruby">127.0.0.1:6379&gt; GET user:1
"{\"@class\":\"com.example.User\",\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"</code></pre>&nbsp;케이스별 선택<ul ><li>여러 언어와의 호환성: GenericJackson2JsonRedisSerializer 추천</li><li>같은 언어(Java) 간 데이터 공유: GenericJackson2JsonRedisSerializer 또는 JdkSerializationRedisSerializer 추천</li><li>단순 데이터: StringRedisSerializer 추천</li><li>복잡한 객체 또는 Java 전용 데이터: JdkSerializationRedisSerializer (단, 모든 서비스가 Java인 경우에만)</li></ul>&nbsp;저 같은 경우는 서로 다른 서비스에서 동일한 Redis 클러스터를 사용하고 있었습니다. 동일한 프로젝트가 아니었기에 JdkSerializationRedisSerializer은 사용할 수 없었고, 간단한 데이터도 아니었기에 String을 선택하기에도 어려웠습니다.&nbsp;결국 GenericJackson2JsonRedisSerializer를 선택하였는데, 기본적으로 포함되는 @class 속성은 데이터의 타입 정보를 제공하지만, 다른 서비스에서 필요하지 않았습니다. 이를 비활성화하려면 ObjectMapper 설정을 통해 커스터마이징할 수 있습니다.

덕토피아

🕊️ Java Redis직렬화 삼총사: Json, String, 

Hibernate 는 지연 로딩, 캐싱, 쿼리 순서 최적화 등 개발자가 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있도록 여러가지 편의 기능을 제공합니다. 저는 오늘 이 ‘편의 기능’ 때문에 ‘불편해진’ 경험들에 대해 이야기 해보려 합니다.

Hibernate 의 ‘불편한’ 편의 기능들

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들
Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?
https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

JPA(Hibernate)를 사용하면서 생긴 불평불만들Hibernate 는 정말 좋은 프레임워크일까?https://medium.com/@hyeon9mak/hibernate-%EC%9D%98-%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C-%ED%8E%B8%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%8A%A5%EB%93%A4-06a1fbc7492a

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서비스의 기능은 복잡하진 않지만 꽤 유용하게 활용해 볼 수 있을 것 같더라고요. 하루의 5분으로 기술 인사이트의 확장에 도움이 되길 바라는 마음에 공유드립니다.

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유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다.

 * 인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서
 * 그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며
 * 그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?

답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다.

여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다.

여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다.

 * 엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.
 * 구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.

유튜브 영상을 통해 본 분들도 있겠지만 일론 머스크는 다음과 같은 면접 질문을 통해 Exceptional Ability를 갖춘 사람을 찾으려 한다고 한다. <ul ><li>인생 여정에 대해 말해달라는 걸로 시작해서</li><li>그 과정에서 어떤 어려운 문제에 직면했으며</li><li>그 문제를 어떻게 해결했고 어떤 결정을 내렸는가?</li></ul> 답변을 듣고 꼬리에 꼬리를 물고 계속해서 구체적이고 디테일한 질문을 통해 정말 본인이 한 것인지 아니면 남이 한 걸 본인이 한 것처럼 거짓말하는지도 알 수 있다고 한다. 인생 여정 이야기를 먼저 하는 이유는 그 사람에 대해 더 잘 알고 싶기도 하고 본인 이야기를 해야 좀더 다음 질문에 솔직하게 답변하게 되기 때문이 아닌가 싶다. 여러분들도 한번 위의 질문에 한번 본인이 자문자답해보면 어떨까 싶다. 특히 경력이 어느 정도 되는 분들이라면 어떤 문제를 해결보았고 그 과정에서 어떤 결정을 내렸는지 굉장히 의미있는 질문이다. 특히 "결정"이란 포인트가 중요하다. 커리어 초기에는 내가 결정을 내리기 보다는 남이 내린 결정에 맞춰 일을 하게 되지만 레벨이 올라가면서 결정을 내리는 역할을 하게 된다. 또 좋은 결과로 이루어진 결정만 의미가 있는 것이 아니다. 무엇을 배웠고 다음 번에는 이렇게 다르게 해보겠다는 것도 충분히 좋은 답변이다. 여담으로 X에서 일하는 지인에게 일론 머스크가 CEO가 된 뒤에 무엇이 변했는지 물어보았다. <ul ><li>엔지니어의 수를 25% 밑으로 줄였고 레벨의 수를 확 줄여서 이제는 말단 개발자에서 세번 올라가면 일론 머스크라고 한다. 이제 트럼프가 미국 대통령이 되면서 일론 머스크가 정부 효율성을 높이는 일을 맡을 꺼라고 하던데 칼바람이 불 가능성이 높다. 25%로 줄였음에도 불구하고 전체적인 성과는 좋아졌으면 좋아졌지 나빠지지 않았다고 한다. 어쩌면 파킨슨의 법칙이 적용되고 있었는지도 모르겠다. 파킨슨의 법칙은 주어진 업무는 그 일을 처리할 수 있는 시간만큼 늘어나게 되며 사람이 있는만큼 더 바빠지는 현상을 말한다.</li><li>구글 클라우드에서 X 서비스가 돌고 있었는데 그걸 클라우드 바깥(On-Premise)으로 이전하는 프로젝트를 진행 중이라 한다. 다들 클라우드에서 도는 세상에 비용을 이슈로 클라우드 이전 세상으로 돌아가는 셈인데 이 역시 일론 머스크가 아니라면 할 수 없는 결정이 아닌가 싶다.</li></ul>

일론 머스크의 면접 질문

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다.

02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.
'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.
그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다.
"저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?"

03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요.
하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠.

04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다.

05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠.

06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠.

07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요.

08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠.
반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠.

09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요.

10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠.
그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

01 . 그 어느 때보다 개인의 퍼스널리티가 주목받고 있는 시대에 살고 있다는 사실은 쉽게 부정할 수 없을 겁니다. 대중이 아닌 개인의 차원에서 그들의 니즈를 파악하는 것이 회사는 물론 거대 경제에서도 중요한 목표가 되었고, 우리 개개인 역시도 '나는 어떤 사람인가'에 대한 관심도가 아주 높아졌기 때문이죠. 어쩌면 MBTI를 포함한 각종 성향 테스트, 유행하는 캐릭터들을 활용한 스타일과 케미스트리를 알아보는 게임들이 주목받는 것도 어쩌면 이 이유들에 근거하고 있다고 봐도 무방할 겁니다. 02 . 예전 ⟪기획자의 독서⟫란 책의 도입부에서 이런 취지의 표현을 쓴 적이 있습니다.'세상에 기획자라고 불리는 직무가 아주 많지만, 그중에서도 각자의 무기를 들고 있는 기획자가 늘어나면 좋겠다. 그래서 여러 스타일의 기획자가 존재하고, 그들이 만든 기획물이 세상에 더더욱 많아지면 좋겠다'고 말입니다.그런데 이 표현을 읽고서 몇몇 분들이 DM을 통해 비슷한 질문을 주셨습니다."저는 내향적인 성향인데 마케팅 직무가 잘 어울릴까요? 어떤 무기를 찾아야 하는지 모르겠어요.", "저는 지루한 것을 못 참는 성격인데 한 브랜드를 오래 담당하는 게 좋은 선택일까요?" 03 . 비교적 친분이 있고, 심지어 함께 일해 본 경험이 있는 사람들에게도 쉽게 해줄 수 있는 답이 아니니 당연히 구체적인 답변을 드릴 수 없었습니다. 그에 대한 고민과 결정은 오롯이 본인의 몫이라는 사실을 최대한 정중히 알려드렸던 사실이 기억나니까요. 하지만 동시에 놀랐던 사실 한 가지는 바로 꽤 많은 사람들이 성향과 성격과 역량을 구분 짓지 못하면서 일을 하고 있구나 하는 것이었습니다. 즉, 자기만의 장점을 갈고닦아 그걸 무기로 만드는 과정에서 이 세 가지를 아주 주관적으로 해석해 활용하고 있다는 걸 깨닫게 된 것이죠. 04 . 업무를 할 때도 자주 강조하는 사실이지만 우선 성격과 성향은 명확히 구분되는 개념입니다. 성격은 '현재의 나'로 대표되는 특성이라 할 수 있습니다. 만약 우리를 계량화(?) 할 수 있다면 병원에서 진단을 받는 것처럼 지금 곧장 나에게서 추출해낼 수 있는 특성이 바로 성격인 것이죠. 반대로 성향은 단어에서도 유추할 수 있듯이 '방향'의 목적이 추가된 개념입니다. 즉, 내가 갖고 있는 성격을 기반으로 '나는 어떤 사람이 되고 싶다'는 바람이 꽤 상당 부분 차지하고 있는 미래지향적 특성인 거죠. 그래서 한 줄로 정리하자면 성격은 지금의 나, 성향은 앞으로 나아가는 나라고 해도 큰 무리가 없습니다. 05 . 그런데 간혹 이 두 가지만을 거론하면서 '저는 ~ 이런이런 성격이라 그 업무는 하기가 어려울 것 같아요'라든가 '제 성향과는 맞지 않는 업무인 것 같아서 고민이 됩니다'라는 이야기를 하는 사람들을 자주 봅니다. 물론 본인이 가진 특성이 직무에 지대한 영향을 준다는 것은 결코 부정할 수 없는 사실이지만 냉정하게 따지고 보면 업무는 성격과 성향으로 주어지는 것이 아닙니다. 바로 우리에겐 마지막 남아있는 개념, 바로 '역량'이라는 것이 존재하기 때문이죠. 06 . 그동안 적지 않은 시간을 일해오면서 사람들의 선입견과 전혀 다른 모습을 보이는 유능한 인재들을 꽤 많이 목격했습니다. 분명 저 필드에서 일하려면 꽤나 터프하고 강직한 성격을 가지고 있어야 할 것 같은데, 침착하고 (어찌 보면 내성적인, 하지만) 꼼꼼한 성격의 사람이 훨씬 좋은 결과를 만들어내는 경우도 봤고, 아주 감성적이고 창의적이어야 하는 분야일 것 같음에도 지극히 이성적이고 데이터베이스의 사고를 하는 사람이 희대의 걸작을 만들어내는 사례도 있었으니 말이죠. 사람을 겉으로만, 아니 겉과 속을 나름 알고 있다고 해도 함부로 평가 내리면 안 된다는 사실을 다시 한번 깨닫는 순간이었죠. 07 . 그리고 이 사람들을 지켜보다 보면 한 가지 공통점이 발견되었습니다. 그들은 늘 '성향은 성향이고, 역량은 역량이다'라는 인식이 매우 분명한 사람들이었다는 겁니다. 다시 말해 '나는 A의 성향임이 분명하지만 이 일을 잘하기 위해서는 B라는 역량이 반드시 필요하다'는 사실을 잘 인지하는 인재들이었고, A로 인해 B가 잘 발휘되지 않을 거라는 무리한 가설을 세우지 않는 타입들이었습니다. 무엇보다 A가 필요한 자리에 B를, B가 필요한 자리에 A를 거론하지 않는 메타인지를 갖추고 있다는 게 가장 큰 장점이었고요. 08 . 이건 '성격과 성향은 서로 영향을 줄 수 있을지 몰라도, 이를 역량으로까지 연결 짓는 것은 무리가 있다'는 사실을 잘 보여줍니다. '해당 업무에 대한 경험이 적어서 이 일을 잘 해결할 수 있을지 고민이 됩니다'는 설득력이 있지만, '제 성격이 소심해서 이 일에 맞을지 모르겠어요'는 상당히 설득력이 떨어진다는 얘기인 거죠. 반대로 리더의 입장에서도 역량이 아닌 성격과 성향을 기준으로 업무를 배분하는 것은 적지 않은 리스크를 동반합니다. 개인의 특성이라는 게 참고 요소는 될 수 있을지 몰라도 역량에 앞선 우선 요소가 될 수는 없는 것이니 말이죠. 09 . 우스갯소리가 조금 섞이긴 했지만 가끔 누군가의 질문에 '일이니까요'라고 대답할 때가 있습니다. 예를 들면 '사람 앞에 나서는 걸 부담스러워하는 성격이라고 했는데 발표할 때는 왜 하나도 안 떠세요?'라든가 '외향적인 사람들을 만나면 종종 기가 빨린다고 하셨는데, 어떻게 먼저 제안하고 태핑하고 하는 것에 스트레스받지 않는 거죠?'라는 질문이죠. 그렇다고 제가 그 순간 스스로에게 엄청난 최면을 거는 것도 아닌 라는 걸 돌이켜보면 결국 답은 '그건 내가 할 수 있는 역량의 범위이니, 일이 되게 하기 위해서는 필요한 과정이다'가 맞는 것 같아요. 성격과 성향을 들먹이면서 할 수 있는 일조차 밀어내고, 발전해야 할 부분조차 외면시 하는 것은 성장 욕구가 없는 것과 마찬가지니까요. 10 . 개인의 특성이 주목받는 시대를 넘어 초개인화에 접근하는 세상이라고 하지만, 나라는 개인에 가장 집중해야 하는 사람은 다름 아닌 우리 자신입니다. 그리고 나 자신을 잘 이해하기 위해서는 지금의 나(성격)와 앞으로의 나(성향)를 규정하는 것도 중요하지만 지금 내 손에 들려있는 것과 비교적 쉽고 빠르게 체득할 수 있는 것, 남들보다 더 경쟁적으로 우위를 확보할 수 있는 것(역량)들과의 관계를 파악하는 것도 너무너무 중요합니다. 쌀로 밥을 짓는다는 사실만큼 당연한 것이 '일은 역량으로 한다'는 사실일 테니 말이죠. 그러니 누군가 일로서 여러분을 파악하려 하는 시도를 한다면 그때는 여러분 스스로 먼저 질문을 던져보는 게 좋을 것 같습니다. '나의 성격과 성향은 나의 역량과 어떤 관계를 맺고 있나'라고 말입니다.

일은 성향이 아니라 역량으로 하는 거죠

Why Engineers Need To Write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다.

 * 글쓰기는 곧 일의 일부
   * 중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.
   * 기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.
   * 특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다.
     
     
 * 글쓰기는 자기 확장의 도구
   * 글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.
   * 예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.
   * 직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.

 * 글쓰기는 사고력을 강화한다
   * 글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.
   * 디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.
   * 이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.

 * AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다
   * ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.
   * 글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.

여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :)

https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

여러분은 엔지니어로서 글쓰기를 얼마나 중요하게 생각하시나요? 코딩 역시도 잘 생각해보면 컴퓨터와 소통하기 위한 글쓰기 인데, 다른 개발자들과의 원활한 소통을 위해 내 생각을 글로 잘 쓰는것 역시 점점 더 중요해져가고 있는 것 같습니다. <ul ><li>글쓰기는 곧 일의 일부<ul ><li>중급 엔지니어로 성장하면서 글쓰기가 업무에서 큰 비중을 차지하게 됩니다.</li><li>기술적인 질문을 던지고, 코드 리뷰를 하고, 디자인 문서를 작성하는 등 글쓰기는 협업의 핵심 요소로 자리 잡습니다.</li><li>특히 코로나 이후 비대면 문화가 강화되면서, 비동기적 소통을 위한 문서화가 필수가 되었습니다. </li></ul></li><li>글쓰기는 자기 확장의 도구<ul ><li>글쓰기를 통해 자신의 지식을 팀에 공유하면, 팀 전체의 생산성이 높아집니다.</li><li>예를 들어, 동료의 작업 노트가 위키 형태로 팀원들에게 공유되면서 효율성을 높이는 사례가 있습니다.</li><li>직접 코드를 작성하는 데 한계가 있지만, 글쓰기를 통해 팀을 더 빠르고 효과적으로 움직이게 하는 영향력을 발휘할 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>글쓰기는 사고력을 강화한다<ul ><li>글을 쓰면서 생각을 구조화하고 논리적으로 정리할 수 있습니다.</li><li>디자인 문서를 작성하면서 새로운 최적화 방법이나 문제점을 발견하는 경우도 많습니다.</li><li>이는 단순히 기존의 아이디어를 명확히 하는 것을 넘어, 새로운 아이디어를 창출하는 과정이 됩니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>AI 시대에도 글쓰기의 가치는 여전하다<ul ><li>ChatGPT 같은 도구가 글쓰기를 대신할 수 있어도, 스스로 생각을 글로 표현하는 능력은 중요합니다.</li><li>글쓰기는 단순한 작업이 아니라 사고를 논리적이고 깊이 있게 만들며, 이를 통해 더 나은 결정을 내리게 해줍니다.</li></ul></li></ul> 여러분은 일상 업무에서 글쓰기를 얼마나 활용하고 계신가요? 팀과의 협업을 강화하기 위해 어떤 글쓰기 습관을 도입해볼 수 있을까요? :) https://www.developing.dev/p/why-engineers-need-to-write

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개발자가 글을 써야 하는 이유

러시아도 놀라게 한 열정 ‘만학도 전설’ 공근식 박사 1992년 발행된 농업 잡지 ‘농진종묘’에는 직접 수확한 수박 한 통을 든 채 활짝 웃는 농부 공근식(충북 영동군 심천면 초강리)씨의 사진이 큼지막하게 실렸다. 

수박 농사 짓다 우주 공학… 농부처럼 공부하라, 결과는 정직하리니

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠”

2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요”

3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요”

4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요”

5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요”

6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요”

- 공근식 박사

1. “(늦은 나이에 공부를 시작해 수석 졸업 등을 해서 그런지 저에게 공부 비결을 물어보는 사람들이 많은데) 제가 농부였잖아요? (그래서) 일단 새벽 일찍 일어나요. 고요하고 머리도 팽팽 잘 돌아가요. 능률이 높죠” 2. “(게다가) 러시아는 겨울이 길거든요. 춥고, 졸리고, 수업 가기 싫죠. 그래도 이미 몸은 강의실로 움직이고 있어요. 농부가 밭 매러 가듯이요” 3. “(사람들은 요행을 바라지만) 뿌린 대로 거둔다, 이 말이 맞는 것 같아요. 저는 점심을 안 먹어요. 나이가 있다 보니 식곤증이 세게 와서요. 수학 올림피아드 대회에서 금메달 딴 10대들이랑 경쟁해야 하는데, 졸린 것보다 배고픈 게 낫죠. 지금은 습관이 됐어요” 4. “(늦은 나이에 러시아에서 공부하면서) 진짜 천재들 많이 봤어요. 머리 돌아가는 속도가 달라요. 뭐든 빨라요. 근데 포기도 빨라요. 저는 느리지만 계속하고 있을 뿐이고요” 5. “(물론) 공부에는 때가 있어요. 맞아요. 늦은 나이에 공부하려니 정말 힘들었어요. 그런데요, 반복을 이기는 건 없는 것 같아요. 중요한 건 지치지 않는 거예요” 6. “박사과정 때 들은 말인데요, 한국 학생들은 초반에 두각을 빨리 드러낸대요. 근데 갈수록 뒤처진대요. 중국이나 베트남 학생들은 정반대예요. 걔네는 자주 만나고 서로 묻고 토론하면서 공부해요. 한국 학생은 혼자서 하죠. 혼자 하면 빨리 지쳐요” - 공근식 박사

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만학도의 전설, 공근식 박사의 공부법

이 글을 읽으시기 전에 이전의 글 <10분 만에 RAG 이해하기>를 먼저 읽고 오시면 지금 이 글의 이해에 도움이 됩니다. 0. 등장 배경 이미 잘 알고 계시지만, 이미 시장에는 OpenAI의 ChatGPT, 앤쓰로픽의 끌로드, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바X 와 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며 각

10분 만에 랭체인(LangChain) 이해하기

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요?

 1. 반복 업무 자동화 🛠️
    이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!
 2. 데이터 분석과 통합 📊
    다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.
 3. AI와 함께 일하는 역량 🚀
    앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.

결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊

https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

요즘 회사에서 AI 활용이 점점 더 중요해지고 있어요. 그중 랭체인(LangChain)은 ChatGPT 같은 AI 언어 모델을 더 똑똑하게 사용할 수 있도록 도와주는 툴이에요. 랭체인을 공부하면 어떤 이점이 있을까요? <ol ><li>반복 업무 자동화 🛠️ 이메일 요약, 고객 리뷰 분석 등 귀찮은 반복 작업을 AI가 대신해줘서 시간 절약이 가능해요. 일 더 빠르게 끝내고 칼퇴할 수도!</li><li>데이터 분석과 통합 📊 다양한 데이터에서 빠르게 인사이트를 찾고 보고서 작성까지! 데이터 분석 업무가 편해져서 성과를 확 높일 수 있어요.</li><li>AI와 함께 일하는 역량 🚀 앞으로 AI와 협업은 필수 스킬! 랭체인을 알면 AI를 내 일에 더 유용하게 활용할 수 있어서 회사 내에서 인정받는 인재로 성장할 수 있어요.</li></ol> 결론적으로, 랭체인 공부하면 일잘러로 거듭날 수 있는 기회를 잡는 거죠! 😊 https://brunch.co.kr/@ywkim36/147

Brunch Story

10분만에 랭체인(LangChain) 이해하기

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가 - 링크드인에서 팔로워가 80,000명에 달하는 Julie Zhuo가 3일 전에 올린 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다.

영향력 있는 유명인 vs. 실력 있는 전문가

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요.

1️⃣ 문제에 대해 탐구하고
2️⃣ 솔루션을 제안하고
3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고
4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고
5️⃣ 그 결과를 수용하고
6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고

진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠.

직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다.

https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

링크드인에서 팔로워가 10만 명명에 달하는 Julie Zhuo가 올렸던 글입니다. 원문은 링크드인에서 보실 수 있습니다. 연차가 쌓일 수록, 한 조직에서 계속 일을 오래 할수록 6단계 일 방식 중 스스로 어디까지 하고 있는지 항상 경계하고 의식하는게 필요합니다. 원문 글의 4사분면을 살펴보시면서 글을 읽어보시면 좋겠습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 모든 사람들이 모두 전문가라고 생각하는 사람들은 사분면에서 가장 위쪽(제1사분면)에 있는 사람들입니다. 진짜 전문가(True expert)는 실력과 영향력을 모두 갖췄고 전문가라고 말할 수 있습니다. 모두 되고 싶어하는 롤모델입니다. 그런데 가장 위쪽(제2사분면)에 있는 사람은 실력이 없는데도 전문가라고 평가받기도 합니다. 이런 사람들을 실력이 없지만 유명한 사람, 인플루언서(Armchair influencer)라고 부릅니다. 두 부류에는 어떤 차이가 있을까요? 보통 우리가 일을 할 때에는 아래 6가지 일 하는 단계를 거치는데요. 1️⃣ 문제에 대해 탐구하고2️⃣ 솔루션을 제안하고3️⃣ 솔루션을 직접 실행하고4️⃣ 솔루션이 어떤 영향을 가져오는지 지켜보고5️⃣ 그 결과를 수용하고6️⃣ 학습하고 반복하면서 계속 개선하고 진짜 전문가는 6가지를 모두 하지만, 가짜 전문가는 1 또는 2까지만 합니다. 오른쪽 아래(제4사분면)에는 숨은 실력자(Secret master)가 있습니다. 같이 일을 하다 "이런 사람이 있었다니!"라며 감탄을 안 할 수 없는 사람들이 있습니다. 배우고 싶고, 닮고 싶은 사람들이 실력 없는 유명인과 함께 있는 것이죠. 직접 솔루션을 실행하고 그 결과를 보면서 운영까지 들어가서 개선하는가? 진짜 전문가라면 실행, 운영, 개선이라는 사이클까지 해야 합니다. 모두 평론가가 되기 쉬운 시대에 정말 내가 문제를 해결하고 그 결과를 관찰하며 더 나은 솔루션으로 만들어가고 있는지 가만히 생각해 보면 좋겠습니다. https://redbusbagman.com/armchairinfluencers/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

《인플루언서와 유명세가 있는 사람의 차이》

1️⃣ 취업 루트 및 경험담

01. 미국 취업 루트: https://careerly.co.kr/comments/51260
02. 캐나다 취업 허가증 수령 경험담: https://careerly.co.kr/comments/56992
03. 미국 이민/해외 취업 준비 중이라면 꼭 알아야 하는 것: https://careerly.co.kr/comments/56991
04. 실리콘 밸리 개발자의 7가지 찰랜지: https://careerly.co.kr/comments/72236
05. 미국 생활하면서 가장 힘들었던 점: https://careerly.co.kr/comments/52097
06. 미국 취업 비자, 4월이 가장 절망적일 수 있는 이유: https://careerly.co.kr/comments/54680

2️⃣ 영어관련 자료

01. 개발자에게 필요한 영어 실력: https://careerly.co.kr/comments/56961
02. 영어 공부팁: https://careerly.co.kr/comments/60926
03. 영어 독해 공부법: https://careerly.co.kr/comments/67571

3️⃣ 면접관련 자료

01. 해외 개발자 면접 프로세스: https://careerly.co.kr/comments/56503
02. 해외 취업 준비 리소스: https://careerly.co.kr/comments/56991
03. 최종 면접 통과 준비를 위한 무료 노션 템플릿: https://careerly.co.kr/comments/72967
04. 취업 준비생 주목! 새로운 개발자 면접 유형: https://careerly.co.kr/comments/67219
05. 해외 취업 필수 코스 3탄 - 행동 인터뷰: https://careerly.co.kr/comments/54721

4️⃣ 이력서관련 자료

01. 좋은 영문 이력서 작성을 위해 절대 하면 안되는 실수: https://careerly.co.kr/comments/49380

5️⃣ 연봉 정보

01. 해외 개발자의 실제 연봉 데이터는? https://careerly.co.kr/comments/49341
02. 미국 지역별 연봉 정보: https://careerly.co.kr/comments/61147
03. 회사가 주는 대로 받는 게 아닌 요즘 개발자 연봉 구성: https://careerly.co.kr/comments/72735
04. 수석 엔지니어의 정확한 연봉, 세율 그리고 세후 실수령액 +세금 보고서: https://careerly.co.kr/comments/72449

6️⃣ 해외 및 외국계 회사관련 자료

01. 워라밸 보장하는 미국 회사 리스트: https://careerly.co.kr/comments/51258

가끔 해외 취업 관련 DM 보내주시는데, 한곳에 모아서 볼 수 있는 곳이 없어서 그동안 포스팅했던 글을 정리해서 올립니다. 해외 취업 준비할 때 가장 어려웠던 점은 공식 사이트 외에 경험담을 통해서만 알 수 있는 점들을 쉽게 접할 수 없었던 것 같아요. 개인 경험담도 있지만 여러 자료를 읽고 공감했던 것까지 모두 모아봤습니다. 추가로 궁금하신 점은 댓글에 남겨주세요 :)

해외 취업이 목표라면 지금부터 알아둬야 할 20가지 자료

Storybook의 기본적인 사용법을 알아보고, 또 다양한 Addons 들을 활용하는 방법을 알아봅시다.

Storybook을 다양한 Addon과 함께 활용해보면서 사용법 정복하기

프로젝트 리팩토링 중 스토리북을 알게 되었고, 컴포넌트의 문서화 및 테스팅의 용이성, 그리고 회사들의 모집 공고에서 스토리북도 하나의 기술 스택으로 요구되는 것을 보아 사용해보기로 하였다.

스토리북 공식 문서에 정리되어있는 튜토리얼을 따라해보고 간단하게 스토리를 만들어보는 것 까지는 가능했다.

이 과정에서 든 의문점은 다음과 같다.

 1. Template과 args는 정확히 무엇인지?
 2. 스토리북에서 controls로 임의로 데이터를 조작하는 것 외에 데이터를 연결하는 법은?

블로그를 통해 해결한 점

 * Template
 공식문서를 보면 " Template.bind({})는 함수의 복사본을 만드는 표준 JavaScript의 한 기법 " 이라고 소개되어 있다. 하나의 컴포넌트로 다른 args값을 가지는 복수의 스토리를 만들기 위해서 사용되는 기법이다. (복수의 스토리를 만들게 아니라면 template를 안써도 되는 것 같다.)
 * args
 스토리의 props이자 controls에서 임의로 데이터 조작 가능하다.
 * 데이터 연결
 진행중인 프로젝트에선 recoil을 사용중이며 스토리에서 recoil을 사용하려면 컴포넌트에 <RecoilRoot>을 감싸줘야만 한다. 처음엔 이를 해결하기 위해서 Template안에 <RecoilRoot>을 감싸주었지만, 전역으로 사용하기 위해 preview.js의 decorators에 넣어주는 방식이 있다는 것을 알았다.

추가적으로 addon과 parameter, decorators에 대해서도 알게되었고, 리팩토링 진행 중 사용의 필요성이나 의문점을 느끼게 된다면 따로 정리해보는 시간을 가져보아야 할 것 같다.

참고 문헌
 1. Storybook addon 정리 블로그 - https://velog.io/@velopert/start-storybook#2-2-actions-%EC%95%A0%EB%93%9C%EC%98%A8-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
 2. Storybook 활용 정리 블로그 - https://velog.io/@juno7803/Storybook-Storybook-200-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0#-%EB%8B%A4%EC%8B%9C-story%EB%A5%BC-%EC%9E%91%EC%84%B1%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95
 3. Storybook에 외부 라이브러리 적용 정리 블로그 -
 https://velog.io/@baby_dev/%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EC%99%80-%ED%95%A8%EA%BB%98-%ED%95%98%EB%8A%94-Storybook-%EC%84%A4%EC%A0%95%ED%95%98%EA%B8%B0?ref=codenary#storybook-with-recoil

프로젝트 리팩토링 중 스토리북을 알게 되었고, 컴포넌트의 문서화 및 테스팅의 용이성, 그리고 회사들의 모집 공고에서 스토리북도 하나의 기술 스택으로 요구되는 것을 보아 사용해보기로 하였다. 스토리북 공식 문서에 정리되어있는 튜토리얼을 따라해보고 간단하게 스토리를 만들어보는 것 까지는 가능했다. 이 과정에서 든 의문점은 다음과 같다. <ol><li>Template과 args는 정확히 무엇인지?</li><li>스토리북에서 controls로 임의로 데이터를 조작하는 것 외에 데이터를 연결하는 법은?</li></ol> 블로그를 통해 해결한 점 <ul><li>Template공식문서를 보면 " Template.bind({})는 함수의 복사본을 만드는&nbsp;표준 JavaScript의 한 기법 " 이라고 소개되어 있다. 하나의 컴포넌트로 다른 args값을 가지는 복수의 스토리를 만들기 위해서 사용되는 기법이다. (복수의 스토리를 만들게 아니라면 template를 안써도 되는 것 같다.)</li><li>args스토리의 props이자 controls에서 임의로 데이터 조작 가능하다.</li><li>데이터 연결진행중인 프로젝트에선 recoil을 사용중이며 스토리에서 recoil을 사용하려면 컴포넌트에 &lt;RecoilRoot&gt;을 감싸줘야만 한다. 처음엔 이를 해결하기 위해서 Template안에 &lt;RecoilRoot&gt;을 감싸주었지만, 전역으로 사용하기 위해 preview.js의 decorators에 넣어주는 방식이 있다는 것을 알았다.</li></ul> 추가적으로 addon과 parameter, decorators에 대해서도 알게되었고, 리팩토링 진행 중 사용의 필요성이나 의문점을 느끼게 된다면 따로 정리해보는 시간을 가져보아야 할 것 같다. 참고 문헌<ol><li>Storybook addon 정리 블로그 - https://velog.io/@velopert/start-storybook#2-2-actions-%EC%95%A0%EB%93%9C%EC%98%A8-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0</li><li>Storybook 활용 정리 블로그 - https://velog.io/@juno7803/Storybook-Storybook-200-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0#-%EB%8B%A4%EC%8B%9C-story%EB%A5%BC-%EC%9E%91%EC%84%B1%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95</li><li>Storybook에 외부 라이브러리 적용 정리 블로그 - https://velog.io/@baby_dev/%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EC%99%80-%ED%95%A8%EA%BB%98-%ED%95%98%EB%8A%94-Storybook-%EC%84%A4%EC%A0%95%ED%95%98%EA%B8%B0?ref=codenary#storybook-with-recoil </li></ol>

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퍼블리의 그로스 매니저로 커리어를 시작하여, 현재는 멤버십 사업을 총괄하고 있습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책과 교육, 경제에 관심을 가지고 있습니다.
일하는 것을 싫어하지만, 많이 하고 있습니다..

커리어리 Lead Product Manager

김광종

퍼블리 그로스매니저로 커리어를 시작하여, 프로덕트매니저와 사업총괄을 거쳐, 커리어리팀을 리드하였습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책/교육/경제에 관심이 있습니다.
자유로운 삶을 추구하지만, 지금은 일에 매여 있습니다..

2023-12-06 블로그 읽기 - Storybook

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