기업 자문을 하다보면 대표님들이 여러 가지 문제를 겪고 고생을 하다가 어느 정도 해결이 된 후 간혹 이 말을 하는 경우들을 봤다.

"이제 사업이 뭔지 좀 알 것 같습니다"

고생하다가 시름을 좀 거둔 사람에게 앞으로도 전혀 생각하지 못한, 준비하지 못한 고생들이 기다리고 있다라는 이야기를 할 수는 없다. 하지만 기록했다가 다음 번 자문 때 "이제 다 안다"라는 자만을 경계하라는 말을 꼭 한다.

요즘 많은 사람들이 나에게 하는 질문 중의 하나는 어떻게 마음의 평화를 가지고 사느냐 라는 거다. 겉으로 보기에는 안정적으로 보일지도 모르지만 사실 항상 그런 것은 절대 아니지만 많은 훈련을 했던 부분은 무슨 일이 생겨도 놀라지 않으려 했던 거였고 그게 역설적이지만 나중에 깨달은 점은 항상 놀랄 준비를 하는 것과 동일하다는 거였다.

개인의 커리어건 인생이건 기업의 여정이건 우리가 준비해서 모든 경우의 수를 대비할 수는 없다. 내 계획이 틀릴 수 있다는 생각과 상대방이 내가 기대했던 것처럼 행동하지 않을 수 있다 라는 점을 바탕으로 항상 놀랄 준비가 되어 있는 것이야 말로 내 멘탈을 지키고 평정심을 가질 수 있는 것이 아닐까? 평정심이 있어야, 꾸준함을 가질 수 있고, 꾸준함이 있어야 발전이 있다.

기업 자문을 하다보면 대표님들이 여러 가지 문제를 겪고 고생을 하다가 어느 정도 해결이 된 후 간혹 이 말을 하는 경우들을 봤다. "이제 사업이 뭔지 좀 알 것 같습니다" 고생하다가 시름을 좀 거둔 사람에게 앞으로도 전혀 생각하지 못한, 준비하지 못한 고생들이 기다리고 있다라는 이야기를 할 수는 없다. 하지만 기록했다가 다음 번 자문 때 "이제 다 안다"라는 자만을 경계하라는 말을 꼭 한다. 요즘 많은 사람들이 나에게 하는 질문 중의 하나는 어떻게 마음의 평화를 가지고 사느냐 라는 거다. 겉으로 보기에는 안정적으로 보일지도 모르지만 사실 항상 그런 것은 절대 아니지만 많은 훈련을 했던 부분은 무슨 일이 생겨도 놀라지 않으려 했던 거였고 그게 역설적이지만 나중에 깨달은 점은 항상 놀랄 준비를 하는 것과 동일하다는 거였다. 개인의 커리어건 인생이건 기업의 여정이건 우리가 준비해서 모든 경우의 수를 대비할 수는 없다. 내 계획이 틀릴 수 있다는 생각과 상대방이 내가 기대했던 것처럼 행동하지 않을 수 있다 라는 점을 바탕으로 항상 놀랄 준비가 되어 있는 것이야 말로 내 멘탈을 지키고 평정심을 가질 수 있는 것이 아닐까? 평정심이 있어야, 꾸준함을 가질 수 있고, 꾸준함이 있어야 발전이 있다.

멘탈 관리 - 항상 놀랄 준비의 중요성

개인에게 과연 커리어라는 게 얼마나 의미가 있을까요? 내가 과거에 무슨 회사에서 일 했다 경력이 10년이다 또는 20년이다 그게 대체 무슨 소용인지 나 이런 사람이다라는 명함인가요 어차피 항상 새로운 기술이 나오고 있고 적응 못 하면 도태될 뿐입니다

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

2024년을 마무리하기 전,
지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요.

제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다.

📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지
📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지
📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지

이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도,
대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에,
스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

여러분들의 의견은 어떠신가요?
여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년을 마무리하기 전, 지금까지의 이력을 업데이트한 2024년 버전 이력서를 만들어보았어요. 제가 이력서를 작성할 때 가장 신경쓰는 점은 크게 3가지입니다. 📌 이력서 전체에서 업무 경험과 스킬들이 일관적인 방향성을 가지고 있는지 📌 경력 파트에서 단순히 업무 내용만을 기재하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 수치나 성과를 나타내고 있는지 📌 내가 원하는 직무에 일치하는 관련 키워드나 스킬셋이 잘 나타나있는지 이 3가지를 포함하는 이력서는 나중에 면접 단계로 이어질 때도, 대부분 추가 질문이나 꼬리 질문에서 여쭤보기 때문에, 스스로 잘 정리하고 기록하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요? 여러분들은 이력서를 작성할 때 사용하는 나만의 팁이나 노하우가 있으신가요?

2024년 이력서 업데이트

[행사명]
O!E Women Bridge *O!House(오늘의집) Engineering Women Bridge

[행사 소개]
"왜 시니어 여성 개발자를 만나기 어려울까?"
주니어에서 중니어로, 다시 시니어로 성장하면서 
문득 주위를 둘러보셨나요?

우리는 모두 이 여정을 걷고 있지만, 
롤모델을 찾기 어려워 고민했던 순간들이 있었을 거예요.

O!E Women Bridge는 이런 생각에서 시작되었습니다.
회사와 직급의 경계를 넘어, 서로의 경험과 인사이트를 나누며 
건강하고 지속 가능한 커리어를 함께 그려가는 시간을 가져보려 합니다.

Tech 업계의 다양한 여성 엔지니어들과 함께
실제 경험과 노하우를 공유하고
서로의 성장을 응원하는 자리를 마련했습니다.

여러분의 경험과 이야기가 누군가의 새로운 길이 됩니다.
우리가 만드는 연결의 다리가
테크 업계에 의미 있는 변화를 만들어낼 것입니다.

각자의 자리에서 빛나고 있는 우리들의 이야기로
더 넓은 내일을 만들어갈 수 있도록
O!E Women Bridge에서 만나뵙기를 바랍니다.

[행사 개요]
일시: 2024년 12월 13일(금) 오후 7시
장소: 오늘의집 오피스 *강남역 8번 출구 앞, 삼성생명서초타워 27층 (지도 보기)
참석 인원: 60명 내외

[Timeline]
19:00~19:30: 입장 및 착석 *간단한 식사 및 다과 제공
19:30~20:00: 세선 1 - 엔지니어 커리어 라이프 사이클
20:00~20:45: 세션 2 - 여성 엔지니어로서의 지속 가능한 커

[오늘의집] O!E Women Bridge 참가 신청서

"왜 시니어 여성 개발자를 만나기 어려울까?"
라는 질문에서 시작된 자리라고 하네요!

이런 모임이 더 많아지면 좋겠습니다 응원합니다.

📍 일시 : 2024. 12. 13 (금) 오후 7시
📍 장소 : 오늘의집 오피스 (강남역 8번 출구 앞, 삼성생명서초타워 27층)

📝 참가 신청 링크 : https://ozip.me/eGYwncQ

"왜 시니어 여성 개발자를 만나기 어려울까?" 라는 질문에서 시작된 자리라고 하네요! 이런 모임이 더 많아지면 좋겠습니다 응원합니다. 📍 일시 : 2024. 12. 13 (금) 오후 7시 📍 장소 : 오늘의집 오피스 (강남역 8번 출구 앞, 삼성생명서초타워 27층) 📝 참가 신청 링크 : https://ozip.me/eGYwncQ

Google Docs

제 1회 오늘의집 여성 개발자 네트워킹 모임 개최

능동태는 메시지를 간결하게 전달해 가독성과 전달력을 높입니다.

🥹 이 프로젝트는 다양한 사용자 데이터를 통해 최종 설계가 결정되었습니다.
🙆 다양한 사용자 데이터를 분석해 최종 설계를 결정했습니다.

🥹 새로운 디자인 정책이 A팀에서 발표되었습니다.
🙆 A팀이 새로운 디자인 정책을 발표했습니다.

능동태는 메시지를 간결하게 전달해 가독성과 전달력을 높입니다. 🥹 이 프로젝트는 다양한 사용자 데이터를 통해 최종 설계가 결정되었습니다.🙆 다양한 사용자 데이터를 분석해 최종 설계를 결정했습니다. 🥹 새로운 디자인 정책이 A팀에서 발표되었습니다.🙆 A팀이 새로운 디자인 정책을 발표했습니다.

✍️ 수동태 보단 능동태 쓰기

계란후라이 1127

인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 1탄
인턴 근무 시작하기 전에 인턴 기회를 통해 얻고 싶은 경험과 역량에 대한 목표를 수립해 보세요.

인턴 근무 기간은 1개월에서 6개월이 보통입니다. 1개월은 확실히 짧은 편이고, 6개월은 정말 짧은 기간은 아니죠. 그런데 1개월이든, 6개월이든 정신 차리지 않으면 후딱 지나갑니다. 인턴을 마치고 이력서에 경험을 작성하려고 보면 별로 쓸 말이 없습니다. 뭐 했다는 것만 나열하게 됩니다. 안타깝게도 한 일만 나열한 이력서의 인턴 경험은 별로 영양가가 없습니다.

인턴 경험해 보신 분들은 아시겠지만, 주로 회사에서 시키는 일을 하게 됩니다. 시키는 일의 난이도를 따졌을 때 그렇게 어려운 일이 아닐 가능성이 높습니다. 왜냐하면 인턴 근무자가 아직 직무 역량을 충분히 갖추었다고 판단하지 않기 때문입니다. 일을 배워야 하는 시점에 처음부터 어려운 과제를 주기 어렵습니다. 어떻게 보면 인턴 근무자에 대한 배려고, 그냥 보면 정규 근로자의 일손을 돕는 역할로 인턴을 활용하는 것입니다.

그래서 방심하면 회사에서 시키는 일만 하다가 인턴 기간이 끝나는 황망한 경험을 하게 됩니다. 그럼 위에 언급한 것처럼 이력서에 별로 쓸 말도 없고, 끄적끄적 몇 자 적어도 입사지원 시 채용담당자로부터 긍정적인 피드백을 받기 어렵습니다. 그럼 어쩌란 말이냐? 화내지 마시고 이제부터 제 이야기를 잘 들어주세요.

모든 일에는 반드시 목표가 필요합니다. 인턴 경험도 마찬가지입니다. 목표가 있을 때, 달성하기 위한 계획과 실행이 있고, 과정이 의미 있어집니다. 따라서 인턴 경험을 통한 목표를 수립해야 합니다. 인턴 경험을 통해 달성하고자 하는 목표를 세우는 겁니다. 인턴 근무를 시작하기 전에 이번 기회를 통해 배우고 싶은 것, 꼭 경험하고 싶은 것을 목표로 설정해 보세요.

배우고 싶은 일, 경험하고 싶은 일을 회사가 시켜주지 않습니다. 회사가 요구하는 일을 먼저 처리해야 합니다. 그런데 목표가 있다면 회사가 요구하는 일과 관계없이 자신이 알고 싶은 내용을 파악할 수 있고, 경험하고 싶은 일을 회사에 요구할 수 있습니다. 목표 달성에 실패할 수 있습니다. 괜찮습니다. 우리는 목표를 달성하기 위해 계획을 수립하고 실행해 봤으니 그걸로 충분합니다.

회사에서 인턴으로 근무할 때, 회사와 동료에게 궁금한 것을 묻고, 원하는 것을 요구하기를 주저하지 마세요. 업무에 방해될 것을 걱정하고, 인턴이 이런 것까지 요구하는 것이 맞나 망설여지는 마음은 이해합니다. 그런데 오히려 인턴이니까 충분히 할 수 있습니다. 질문을 받은 사람이 귀찮을 수 있죠. 그건 그분 감정과 사정이고요. 알고 싶은 내용을 알아낼 수 있는 용기가 우리에게 필요합니다. 그리고 요구사항이 받아들여지지 않더라도 이야기라도 해보는 것이 얼마나 멋진가요? 아직 때묻지 않은 인턴과 신입에게 용기와 패기가 필요하다고 생각합니다.

위와 같이 인턴 경험을 만든 사람은 이력서에 할 말이 많습니다. 인턴 경험의 목적과 목표, 자신의 역할, 성과에 대해서 정확하게 설명할 수 있습니다. 인턴 근무 기간이 1개월로 짧아도 충분히 내실 있는 경험을 어필할 수 있습니다. 목표가 있었고, 달성을 위해 계획과 실행을 최선을 다했다면 인턴 근무 기간에 관계없이 의미 있는 경험으로 어필할 수 있다고 믿습니다.

계란후라이 1127 인턴 경험을 할 때, 꼭 기억하세요! 시리즈 1탄인턴 근무 시작하기 전에 인턴 기회를 통해 얻고 싶은 경험과 역량에 대한 목표를 수립해 보세요.​인턴 근무 기간은 1개월에서 6개월이 보통입니다. 1개월은 확실히 짧은 편이고, 6개월은 정말 짧은 기간은 아니죠. 그런데 1개월이든, 6개월이든 정신 차리지 않으면 후딱 지나갑니다. 인턴을 마치고 이력서에 경험을 작성하려고 보면 별로 쓸 말이 없습니다. 뭐 했다는 것만 나열하게 됩니다. 안타깝게도 한 일만 나열한 이력서의 인턴 경험은 별로 영양가가 없습니다.​인턴 경험해 보신 분들은 아시겠지만, 주로 회사에서 시키는 일을 하게 됩니다. 시키는 일의 난이도를 따졌을 때 그렇게 어려운 일이 아닐 가능성이 높습니다. 왜냐하면 인턴 근무자가 아직 직무 역량을 충분히 갖추었다고 판단하지 않기 때문입니다. 일을 배워야 하는 시점에 처음부터 어려운 과제를 주기 어렵습니다. 어떻게 보면 인턴 근무자에 대한 배려고, 그냥 보면 정규 근로자의 일손을 돕는 역할로 인턴을 활용하는 것입니다.​그래서 방심하면 회사에서 시키는 일만 하다가 인턴 기간이 끝나는 황망한 경험을 하게 됩니다. 그럼 위에 언급한 것처럼 이력서에 별로 쓸 말도 없고, 끄적끄적 몇 자 적어도 입사지원 시 채용담당자로부터 긍정적인 피드백을 받기 어렵습니다. 그럼 어쩌란 말이냐? 화내지 마시고 이제부터 제 이야기를 잘 들어주세요.​모든 일에는 반드시 목표가 필요합니다. 인턴 경험도 마찬가지입니다. 목표가 있을 때, 달성하기 위한 계획과 실행이 있고, 과정이 의미 있어집니다. 따라서 인턴 경험을 통한 목표를 수립해야 합니다. 인턴 경험을 통해 달성하고자 하는 목표를 세우는 겁니다. 인턴 근무를 시작하기 전에 이번 기회를 통해 배우고 싶은 것, 꼭 경험하고 싶은 것을 목표로 설정해 보세요.​배우고 싶은 일, 경험하고 싶은 일을 회사가 시켜주지 않습니다. 회사가 요구하는 일을 먼저 처리해야 합니다. 그런데 목표가 있다면 회사가 요구하는 일과 관계없이 자신이 알고 싶은 내용을 파악할 수 있고, 경험하고 싶은 일을 회사에 요구할 수 있습니다. 목표 달성에 실패할 수 있습니다. 괜찮습니다. 우리는 목표를 달성하기 위해 계획을 수립하고 실행해 봤으니 그걸로 충분합니다.​회사에서 인턴으로 근무할 때, 회사와 동료에게 궁금한 것을 묻고, 원하는 것을 요구하기를 주저하지 마세요. 업무에 방해될 것을 걱정하고, 인턴이 이런 것까지 요구하는 것이 맞나 망설여지는 마음은 이해합니다. 그런데 오히려 인턴이니까 충분히 할 수 있습니다. 질문을 받은 사람이 귀찮을 수 있죠. 그건 그분 감정과 사정이고요. 알고 싶은 내용을 알아낼 수 있는 용기가 우리에게 필요합니다. 그리고 요구사항이 받아들여지지 않더라도 이야기라도 해보는 것이 얼마나 멋진가요? 아직 때묻지 않은 인턴과 신입에게 용기와 패기가 필요하다고 생각합니다.​위와 같이 인턴 경험을 만든 사람은 이력서에 할 말이 많습니다. 인턴 경험의 목적과 목표, 자신의 역할, 성과에 대해서 정확하게 설명할 수 있습니다. 인턴 근무 기간이 1개월로 짧아도 충분히 내실 있는 경험을 어필할 수 있습니다. 목표가 있었고, 달성을 위해 계획과 실행을 최선을 다했다면 인턴 근무 기간에 관계없이 의미 있는 경험으로 어필할 수 있다고 믿습니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 315 번째 편지

제보받은 이슈가 재현되지 않을 때 “제 컴에선 되는데요?”라고 반응하기 쉬워요.

정확한 재현 방식을 모르면 문제 해결에 도움이 되지 않죠. 마찬가지로 ’제컴되‘ 같은 반응도 문제 해결에 유익하진 않아요.

개발자들이 서비스를 테스트하는 환경은 최고 수준일 가능성이 높아요. 이슈가 발생하는 환경이 생각보다 흔하고 다양할 수 있다는 점을 잊지 마세요.

조금 더 여유를 갖고 정확한 재현 상황을 알아내는데 집중해 보세요. 문제 해결을 돕고 싶단 자세로 실마리를 찾기 시작해 보세요.

제보받은 이슈가 재현되지 않을 때 “제 컴에선 되는데요?”라고 반응하기 쉬워요. 정확한 재현 방식을 모르면 문제 해결에 도움이 되지 않죠. 마찬가지로 ’제컴되‘ 같은 반응도 문제 해결에 유익하진 않아요. 개발자들이 서비스를 테스트하는 환경은 최고 수준일 가능성이 높아요. 이슈가 발생하는 환경이 생각보다 흔하고 다양할 수 있다는 점을 잊지 마세요. 조금 더 여유를 갖고 정확한 재현 상황을 알아내는데 집중해 보세요. 문제 해결을 돕고 싶단 자세로 실마리를 찾기 시작해 보세요.

제 컴에선 되는데요?

수년전 홍대역 부근 모 학원의 삼성SDS 출신 전 모대학교수님께서 수업중에 한참 설명하고난 다음 학원생들에게 실습을 시켜놓고, 안되는 학생들이 속출하자, 선생님 하시는 말씀이..

: 내컴되???...

자극적인 기억에 남겨봅니다..

계란후라이 1126

‘답습’이라는 단어의 사전적 의미는 ‘옛것을 좇아 그대로 하는 것’입니다. 예를 들면, 성공한 기업과 사람이 걸었던 길을 그대로 좇아가려고 노력하는 모습을 ’답습한다‘라고 부를 수 있습니다.

‘참고‘라는 단어의 사전적 의미는 ’도움이 될 만한 요소로 삼아 살피는 것’입니다. 예를 들면, 새로운 서비스를 기획할 때 이미 성공한 서비스에서 서비스 사용자가 긍정적이라고 생각하는 요소를 살피는 것을 ‘참고한다’라고 부를 수 있습니다.

하늘 아래 완전히 새로운 것은 없다고 이야기합니다. 그만큼 하늘 아래 살고 있는 사람들이 많고, 그 많은 사람들이 생각하는 ‘새로운 것’은 거의 비슷하다는 의미입니다. 실제로 ‘설마 이런 건 없겠지?‘ 하고 무언가를 찾아보면 백발백중 이미 존재하고 있습니다. 새로운 브랜드 네이밍을 떠올리다가 검색 엔진에 물어보면, 그때마다 이미 존재하는 이름이라는 것이 소름 돋았던 기억이 있습니다.

100% 새로울 수 없다는 것을 인정하고, ’나‘보다 먼저 고민을 더 많이 해서 시작한 사람이 만들어 놓은 것을 참고하는 행동은 영리하다고 생각합니다. 그와 같은 행동이 영리한 것이지, 다른 사람의 것을 참고한 결과로 반드시 성공을 거두는 것은 아닙니다. 특히 참고가 답습이 되면 행동이 성공할 가능성은 더욱 낮아집니다.

대한민국은 일본과 미국의 영향을 많이 받아왔고, 지금도 성공한 기업과 사람을 참고하려는 행동을 많이 합니다. 합리적인 선택이라고 생각합니다. 일본과 미국은 대한민국보다 먼저 성장했고, 그래서 거의 모든 면에서 발달해 있기 때문입니다. 사회적인 모습도 점점 그들을 닮아가는 추세라서 먼저 성공한 사업과 문화가 대한민국에도 적용하면 성공할 확률이 높은 것은 당연합니다.

그러나 그대로 하는 답습으로 결코 성공할 수 없다고 믿습니다. 왜냐하면 그들의 우리는 근본적인 사상이 다르기 때문입니다. 근본적인 생각이 달라서 그 위에 쌓을 수 있는 가치도 다르다고 생각합니다. 아무리 좋고 성공한 것이라고 하더라도 근본적인 생각으로 맞지 않는 것이라면 받아들이기 어렵고 따라 하지 않는 것이 좋습니다.

개인적으로 스포츠를 사랑합니다. 대한민국과 다른 나라의 대결 장면을 보는 것을 환장하고 좋아합니다. 대한민국 사람들이 특히 잘하는 스포츠 종목이 있습니다. 양궁, 탁구, 스케이트 등 종목에서 두각을 나타냅니다. 반면, 미국이나 일본 사람들이 잘하는 스포츠 종목은 다릅니다. 야구, 농구, 수영, 육상 등 종목에서 항상 우수한 성적을 거둡니다.

근본적인 생각 위에 각자 잘할 수 있는 분야가 있습니다. 성공한 기업과 사람을 참고할 때, 우리가 받아들이면 도움이 되는 요소를 잘 선별해야 합니다. 그리고 우리만의 방식을 새롭게 창조해야 합니다. 새롭게 창조될 방식이 진짜 새것일지 모르겠습니다. 방점은 새것이 아니라 ‘우리만의 방식’에 찍혀있습니다.

오늘도 새로운 서비스와 기획으로 골머리를 앓고 계실 분들을 진심으로 응원합니다. 참고하려고 너무 노력하는 시간에 스스로의 힘으로 새로운 것을 만들어보면 좋겠습니다. 그런 힘이 이미 여러분 안에 있다는 것을 믿습니다.

계란후라이 1126 ‘답습’이라는 단어의 사전적 의미는 ‘옛것을 좇아 그대로 하는 것’입니다. 예를 들면, 성공한 기업과 사람이 걸었던 길을 그대로 좇아가려고 노력하는 모습을 ’답습한다‘라고 부를 수 있습니다.​‘참고‘라는 단어의 사전적 의미는 ’도움이 될 만한 요소로 삼아 살피는 것’입니다. 예를 들면, 새로운 서비스를 기획할 때 이미 성공한 서비스에서 서비스 사용자가 긍정적이라고 생각하는 요소를 살피는 것을 ‘참고한다’라고 부를 수 있습니다.​하늘 아래 완전히 새로운 것은 없다고 이야기합니다. 그만큼 하늘 아래 살고 있는 사람들이 많고, 그 많은 사람들이 생각하는 ‘새로운 것’은 거의 비슷하다는 의미입니다. 실제로 ‘설마 이런 건 없겠지?‘ 하고 무언가를 찾아보면 백발백중 이미 존재하고 있습니다. 새로운 브랜드 네이밍을 떠올리다가 검색 엔진에 물어보면, 그때마다 이미 존재하는 이름이라는 것이 소름 돋았던 기억이 있습니다.​100% 새로울 수 없다는 것을 인정하고, ’나‘보다 먼저 고민을 더 많이 해서 시작한 사람이 만들어 놓은 것을 참고하는 행동은 영리하다고 생각합니다. 그와 같은 행동이 영리한 것이지, 다른 사람의 것을 참고한 결과로 반드시 성공을 거두는 것은 아닙니다. 특히 참고가 답습이 되면 행동이 성공할 가능성은 더욱 낮아집니다.​대한민국은 일본과 미국의 영향을 많이 받아왔고, 지금도 성공한 기업과 사람을 참고하려는 행동을 많이 합니다. 합리적인 선택이라고 생각합니다. 일본과 미국은 대한민국보다 먼저 성장했고, 그래서 거의 모든 면에서 발달해 있기 때문입니다. 사회적인 모습도 점점 그들을 닮아가는 추세라서 먼저 성공한 사업과 문화가 대한민국에도 적용하면 성공할 확률이 높은 것은 당연합니다.​그러나 그대로 하는 답습으로 결코 성공할 수 없다고 믿습니다. 왜냐하면 그들의 우리는 근본적인 사상이 다르기 때문입니다. 근본적인 생각이 달라서 그 위에 쌓을 수 있는 가치도 다르다고 생각합니다. 아무리 좋고 성공한 것이라고 하더라도 근본적인 생각으로 맞지 않는 것이라면 받아들이기 어렵고 따라 하지 않는 것이 좋습니다.​개인적으로 스포츠를 사랑합니다. 대한민국과 다른 나라의 대결 장면을 보는 것을 환장하고 좋아합니다. 대한민국 사람들이 특히 잘하는 스포츠 종목이 있습니다. 양궁, 탁구, 스케이트 등 종목에서 두각을 나타냅니다. 반면, 미국이나 일본 사람들이 잘하는 스포츠 종목은 다릅니다. 야구, 농구, 수영, 육상 등 종목에서 항상 우수한 성적을 거둡니다.​근본적인 생각 위에 각자 잘할 수 있는 분야가 있습니다. 성공한 기업과 사람을 참고할 때, 우리가 받아들이면 도움이 되는 요소를 잘 선별해야 합니다. 그리고 우리만의 방식을 새롭게 창조해야 합니다. 새롭게 창조될 방식이 진짜 새것일지 모르겠습니다. 방점은 새것이 아니라 ‘우리만의 방식’에 찍혀있습니다.​오늘도 새로운 서비스와 기획으로 골머리를 앓고 계실 분들을 진심으로 응원합니다. 참고하려고 너무 노력하는 시간에 스스로의 힘으로 새로운 것을 만들어보면 좋겠습니다. 그런 힘이 이미 여러분 안에 있다는 것을 믿습니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 314 번째 편지

연말 평가 시즌을 위한 피드백 팁 | 올해도 벌써 한 달 정도밖에 남지 않았다. 불과 며칠 전까지 길거리에 반팔 입은 사람들이 보였는데, 날씨도 꽤 쌀쌀해지니 올해가 다 지나간 게 실감이 난다. 이제 곧 연말 성과평가 시즌이라, 피드백을 위한 몇 가지 팁을 정리해 본다.  『Radical Candor(실리콘밸리의 팀장들)』 저자 킴 스콧은 피드백 매트릭스를 다음과 같이 구분한다. 여기서 X축은

피드백을 위한 조언

연말이 다가온다는 건, 회사의 정기 평가 시즌이 돌아온다는 의미이기도 합니다. 회사마다 효과적인 평가 시스템을 만들기 위해 이런저런 시도를 하고, 조직이나 제도를 변경하는 사례가 많은데요. 개인적으로 다양한 회사에서 여러가지 형태로 평가/피드백을 주고받아 본 경험에 의하면, 시스템보다는 평가자의 의도가 훨씬 더 중요한 것 같습니다. (이 사람의 성장을 도와주기 위한 목적인가? 나의 권력을 내세우기 위함인가? 일렬로 줄을 세우기 위함인가? ...)

이 부분에 대해 좀 더 잘 정리된 글을 찾아서 공유합니다. 연말 성과평가와 피드백을 준비하시는 분들께 도움이 되시길 바랍니다.

연말이 다가온다는 건, 회사의 정기 평가 시즌이 돌아온다는 의미이기도 합니다. 회사마다 효과적인 평가 시스템을 만들기 위해 이런저런 시도를 하고, 조직이나 제도를 변경하는 사례가 많은데요. 개인적으로 다양한 회사에서 여러가지 형태로 평가/피드백을 주고받아 본 경험에 의하면, 시스템보다는 평가자의 의도가 훨씬 더 중요한 것 같습니다. (이 사람의 성장을 도와주기 위한 목적인가? 나의 권력을 내세우기 위함인가? 일렬로 줄을 세우기 위함인가? ...) 이 부분에 대해 좀 더 잘 정리된 글을 찾아서 공유합니다. 연말 성과평가와 피드백을 준비하시는 분들께 도움이 되시길 바랍니다.

Brunch Story

[피드백을 위한 조언]

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?

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

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

 - YouTube

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

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~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

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

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

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

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

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폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

This article is the third and last of a series of 3 articles on how to scope a UX Research project before starting it. If you liked this article and the content I offer, subscribe for you not to miss…

My Framework to Scope UX Research Projects — Part 3/3

불필요하게 리서치를 수행하거나  / 필요하지만 잘못된 방향으로 리서치를 수행하는 것을 방지하는데 도움이 될만한  미디엄 자료 를 발견해서 공유해봅니다 :)
https://bootcamp.uxdesign.cc/my-framework-to-scope-ux-research-projects-part-3-3-bd6f153186c2

💬 아래 질문들에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들과 내용을 소개합니다.
Q. 이 UX 리서치를 수행해야 할까? / 인사이트를 얻기 위한 방법으로 UX 리서치가 적절할까?
Q. 얼마만큼의 리소스를 투입해야 할까?
Q. 세부 방향은 어떻게 잡아야 할까?
(세부 내용 & 각 질문에 대해 어떤 답변이 나오는 것이 Green flag인지 등은 원문에 자세하게 소개되어있어요!)

1️⃣ 첫 번째 필터 : UX 리서치를 진행해야 할까? UX 리서치가 좋은 방법일까? 에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들
- Why is this request important?
- What stage are we in, in the product development process?
- How are we going to use the research insights?
- What state are we in, regarding the product development process?

2️⃣ 두 번째 필터 : 얼마나 많은 리소스를 투입하는게 적절할까? 에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들
- What information do we have on this topic?
- What assumptions do we already have?
- What research is the basis of those assumptions?
- What is the risk of launching the product / feature without prior research?
- What are potential concerns or obstacles?

3️⃣세 번째 필터 : 리서치 방향성을 fine tuning하는데 도움이 되는 질문들
- Who are the users?
- What are the users’ goals?
- What are the use-cases?
- What is the flow for each use-case?

불필요하게 리서치를 수행하거나&nbsp; / 필요하지만 잘못된 방향으로 리서치를 수행하는 것을 방지하는데 도움이 될만한&nbsp; 미디엄 자료 를 발견해서 공유해봅니다 :) https://bootcamp.uxdesign.cc/my-framework-to-scope-ux-research-projects-part-3-3-bd6f153186c2 💬 아래 질문들에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들과 내용을 소개합니다. Q. 이 UX 리서치를 수행해야 할까? / 인사이트를 얻기 위한 방법으로 UX 리서치가 적절할까? Q. 얼마만큼의 리소스를 투입해야 할까? Q. 세부 방향은 어떻게 잡아야 할까? (세부 내용 &amp; 각 질문에 대해 어떤 답변이 나오는 것이 Green flag인지 등은 원문에 자세하게 소개되어있어요!) 1️⃣ 첫 번째 필터 : UX 리서치를 진행해야 할까? UX 리서치가 좋은 방법일까? 에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들 - Why is this request important? - What stage are we in, in the product development process? - How are we going to use the research insights? - What state are we in, regarding the product development process? 2️⃣ 두 번째 필터 : 얼마나 많은 리소스를 투입하는게 적절할까? 에 대해 답변하는데 도움이 될만한 질문들 - What information do we have on this topic? - What assumptions do we already have? - What research is the basis of those assumptions? - What is the risk of launching the product / feature without prior research? - What are potential concerns or obstacles? 3️⃣세 번째 필터 : 리서치 방향성을 fine tuning하는데 도움이 되는 질문들 - Who are the users? - What are the users’ goals? - What are the use-cases? - What is the flow for each use-case?

Medium

상품 기획/관리

민주로움

프로덕트 매니저/서비스 기획

장은진

기획자

현백 김영문

UX 리서치를 필요할 때, 올바르게 수행하는데 도움이 될만한 자료

SaaS

라이프스타일

Figma

UX 디자인

글쓰기

논리적 사고

데이터 분석

리더십

문제 정의하기

사용자 조사

서비스 기획

시간 관리

애자일 프로세스

커뮤니케이션

콘텐츠 기획

프로젝트 매니징

디비디랩의 두 가지 프로덕트 중 유저와 가까운 “우쥬테스트” 라는 앱의 PO를 맡고 있습니다. 
프로덕트 외적으로는 세미나 / 콘텐츠 / 행사 등등으로 다양한  UX 분야 실무자분들과의 접접을 늘리고, 디비디랩의 이미지나 연상작용을 만드는 일을 해나갈 것 같습니다 :) 
다채로운 시도들을 많이 해 볼 예정이에요!
UX 실무자 분들과의 네트워킹 티타임 모두 환영합니다 ☺️

프로덕트 오너

플랫폼

이커머스

교육 / 에듀테크

브랜드 마케팅

이해 관계자 관리

교육 플랫폼 에듀캐스트에서 지식 커뮤니티 서비스 홀릭스로 전환한 뒤 성장하는 모든 과정을 경험했습니다. 

고객 정의부터 다시 시작해 새로운 앱/웹 서비스를 기획해나가는 과정에선 마케팅,브랜딩에 대한 고민을 많이 할 수 있었고  런칭 이후 다양한 기능을 추가해나가며 서비스를 키워나가는 과정 속에선 제품의 핏을 빠르게 찾아나가며 제품을 개선시키는 방법을 배웠습니다. 

또한 직원이자 사용자로서 다양한 무료 / 유료 커뮤니티를 운영하고 직접 브런치,커리어리 등에 글도 연재해나가며 크리에이터가 되어보는 경험을 했습니다. 
이를 통해 제품과 사용자에 대한 이해도를 높였으며 얻은 인사이트를 살려 크리에이터 영업 및 매니징을 전담했습니다. 
영업 과정에선 ”고객입장에서 우리 서비스의 핵심가치가 무엇일까? 써야 할 이유가 무엇일까?“ 를 날카롭게 만들어나갔으며 크리에이터 분들의 비즈니스가 성장해나가는 것을 서포트히고 지켜보며 기쁨을 느꼈습니다. 

Product Manager

비즈니스, 마케팅, 브랜딩 등 다양한 분야에 관심이 많던 공돌이였습니다. 스타트업 대상으로 전략 컨설팅을 진행하는 학회애서 활동하며 학회장을 맡았습니다. 
그 과정에서 다양한 업체와의 프로젝트를 매니징하며 PM으로서의 초석을 닦고 다양한 경험을 해볼 수 있었습니다. 

산업공학과 학사 

레오

운영중인 위클리 UXUI 분석챌린지 🔥

제 모든 활동을 모아보실 수 있습니다. 

Diby라는 UX 리서치 자동화 서비스에서 PO으로 근무하고 있는 레오입니다 :)
+ 브랜딩 , UI/UX, 마케팅, HR, 기획 등등 다양한 분야의 아티클을 찾아읽고 간단한 생각을 공유해보려 합니다. 

UX 리서치를 필요할 때, 올바르게 수행하는데 도움이 될만한 자료

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