해외에서 직장인과 유학생을 경험하며 지내다보니 벌써 13년차가 되었네요.
요즘 IT 업계쪽에서 해외 취업을 많이 고민하시는 분들의 글이 보입니다.

그래서 제가 미국에서 경험한 해외 취업 노하우를 나누고자 합니다.
순서는 아래와 같이 3번에 나누어 포스트하고자 해요.

[1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게
[2] 현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게
[3] 재정 상황이나 유학 상황이 너무 좋지 않아서 고민하시는 분들에게

제가 경험한 해외 생활은 다른 분들과 다를지 모르지만,
그래도 해외에서 이렇게 살아가는 사람도 있다는
하나의 예시로 생각해주세요 :)

---

[1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게

먼저 드리고 싶은 말씀이 있어요.

IT 업계에서 중요하게 여기는 포인트는 완벽주의가 아닌 완료주의입니다. 완벽하게 모든 것을 세팅하고 시작하는 것은 사실상 불가능해요.

영어도 잘하고,
IT 경험도 풍부하고,
프로그래밍과 도구까지 잘 다루는
해외 취업 능력자들은 생각보다 많지 않습니다.

하지만 상위 20%의 능력 2가지 이상을 조합한다면,
당신은 상위 1%의 능력자와 같은 특별한 능력을 가지게 됩니다.

저와 같은 경우는 순수 프로그래밍 능력은 부족하지만,
사용하는 도구에 대한 이해도가 빠르고 좀 더 큰 그림에서 데이터를 살펴보는 데이터 리터러시 역량이 높은 편이에요.

그래서 다른 직무들과 커뮤니케이션이 원활하고
좀 더 쉬운 언어로 설명이 가능합니다.

각 업무마다 적재적소에서 필요한 내용을 파악하고 팀원들에게 쉽고 빠르게 전달하는 능력이 해외 취업에 큰 도움이 되었어요. 특히 데이터 분석가 업무는 발표나 리포팅과 같은 커뮤니케이션 역할이 중요할 때가 많습니다.

좀 더 체계적인 방법으로 다른 사람들이 이해할 수 있는 언어/문서/미디어로 전달하는 역량, 이 역량이 제 커리어의 든든한 동반자가 되어주었어요.

다음에 포스트할 [2] '현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게' 편도 많이 기대해주세요 :)

해외에서 직장인과 유학생을 경험하며 지내다보니 벌써 13년차가 되었네요. 요즘 IT 업계쪽에서 해외 취업을 많이 고민하시는 분들의 글이 보입니다. 그래서 제가 미국에서 경험한 해외 취업 노하우를 나누고자 합니다. 순서는 아래와 같이 3번에 나누어 포스트하고자 해요. [1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게 [2] 현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게 [3] 재정 상황이나 유학 상황이 너무 좋지 않아서 고민하시는 분들에게 제가 경험한 해외 생활은 다른 분들과 다를지 모르지만, 그래도 해외에서 이렇게 살아가는 사람도 있다는 하나의 예시로 생각해주세요 :) --- [1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게 먼저 드리고 싶은 말씀이 있어요. IT 업계에서 중요하게 여기는 포인트는 완벽주의가 아닌 완료주의입니다. 완벽하게 모든 것을 세팅하고 시작하는 것은 사실상 불가능해요. 영어도 잘하고, IT 경험도 풍부하고, 프로그래밍과 도구까지 잘 다루는 해외 취업 능력자들은 생각보다 많지 않습니다. 하지만 상위 20%의 능력 2가지 이상을 조합한다면, 당신은 상위 1%의 능력자와 같은 특별한 능력을 가지게 됩니다. 저와 같은 경우는 순수 프로그래밍 능력은 부족하지만, 사용하는 도구에 대한 이해도가 빠르고 좀 더 큰 그림에서 데이터를 살펴보는 데이터 리터러시 역량이 높은 편이에요. 그래서 다른 직무들과 커뮤니케이션이 원활하고 좀 더 쉬운 언어로 설명이 가능합니다. 각 업무마다 적재적소에서 필요한 내용을 파악하고 팀원들에게 쉽고 빠르게 전달하는 능력이 해외 취업에 큰 도움이 되었어요. 특히 데이터 분석가 업무는 발표나 리포팅과 같은 커뮤니케이션 역할이 중요할 때가 많습니다. 좀 더 체계적인 방법으로 다른 사람들이 이해할 수 있는 언어/문서/미디어로 전달하는 역량, 이 역량이 제 커리어의 든든한 동반자가 되어주었어요. 다음에 포스트할 [2] '현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게' 편도 많이 기대해주세요 :)

IT 직무로 해외 취업을 고려하는 분들에게 드리고 싶은 말

처음 애플리케이션을 만들어 보는 것은 비교적 쉽습니다. 왜냐하면 인터넷에 수많은 학습 자료와 방법이 공개되어 있고, 다양한 예제 코드·프레임워크·템플릿을 참고할 수도 있기 때문입니다.

클린 아키텍처를 적용한 스프링 기반 애플리케이션

클린 아키텍처는 관심사의 분리(Separation of Concerns)에 기반하여 애플리케이션을 구조한다. 상위 수준의 추상화 및 정책을 하위 수준의 기술 의존 코드와 분리하고, 소스 코드 의존성을 바깥에서 안쪽으로 향하도록 만든다. 그 결과 코드는 테스트하기 훨씬 쉬워지고, 기술 선택이나 환경 변화가 생겨도 유연하게 대응할 수 있다.

하지만 실제 구현 단계에 이르면, 수많은 난관이 생기고 질문도 많이 떠오른다. "어디서부터 시작해야 할까?", "프로젝트 구조는 어떻게 잡아야 하지?", "스프링 기반 애플리케이션에 클린 아키텍처 원칙을 어떻게 적용하면 좋을까?" 등등 같은 질문이 당연히 생기기 마련이다.

클린 아키텍처를 제안한 로버트 C. 마틴(일명 밥 아저씨)이 직접 작성한 블로그 글과 책, 그리고 강연 영상들이 있어서 개념적인 도움을 얻을 수는 있다. 그런데 문제는, 이 자료들에서 소스 코드 구조나 세부 구현 예시 같은 실질적인 지침이 거의 제시되지 않는다는 점이다. 이 때문에 스프링 프로젝트나 현대적인 개발 환경에서 어떻게 적용해야 할지 구체적인 코드 수준의 설명이 부족하다는 아쉬움이 있었다. 나도 처음에는 "도대체 예제 코드 없이 이걸 어떻게 구현하라는 거지?" 라는 생각에 당혹감과 약간의 분노를 느끼기도 했는데, 결국 지난 몇 년 동안 다양한 시도를 거치며 일부 원칙을 준수하고 내 상황에 가장 잘 맞는 접근 방식을 나름 찾아냈다.

이 글은 클린 아키텍처를 스프링 기반 애플리케이션에 적용해보고 싶은 분들을 위해 "좀 더 실용적이고 간소화된 클린 아키텍처"를 설명하기 위해 작성했다. 비즈니스 로직과 외부 기술을 어떻게 분리하고 조직화해야 하는지 예제로 살펴보며, 왜 이런 구조가 유지보수성과 확장성에 유리한지를 구체적으로 설명하려고 노력했다. 클린 아키텍처가 다소 추상적이라 느껴졌던 분들에게, "실제 코드로 어떻게 구현할 수 있을까?" 라는 궁금증을 풀어주는 좋은 사례가 되었으면 좋겠다.

https://www.linkedin.com/pulse/클린-아키텍처를-적용한-스프링-기반-애플리케이션-springrunner-hpnzc/

클린 아키텍처는 관심사의 분리(Separation of Concerns)에 기반하여 애플리케이션을 구조한다. 상위 수준의 추상화 및 정책을 하위 수준의 기술 의존 코드와 분리하고, 소스 코드 의존성을 바깥에서 안쪽으로 향하도록 만든다. 그 결과 코드는 테스트하기 훨씬 쉬워지고, 기술 선택이나 환경 변화가 생겨도 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 실제 구현 단계에 이르면, 수많은 난관이 생기고 질문도 많이 떠오른다. "어디서부터 시작해야 할까?", "프로젝트 구조는 어떻게 잡아야 하지?", "스프링 기반 애플리케이션에 클린 아키텍처 원칙을 어떻게 적용하면 좋을까?" 등등 같은 질문이 당연히 생기기 마련이다. 클린 아키텍처를 제안한 로버트 C. 마틴(일명 밥 아저씨)이 직접 작성한 블로그 글과 책, 그리고 강연 영상들이 있어서 개념적인 도움을 얻을 수는 있다. 그런데 문제는, 이 자료들에서 소스 코드 구조나 세부 구현 예시 같은 실질적인 지침이 거의 제시되지 않는다는 점이다. 이 때문에 스프링 프로젝트나 현대적인 개발 환경에서 어떻게 적용해야 할지 구체적인 코드 수준의 설명이 부족하다는 아쉬움이 있었다. 나도 처음에는 "도대체 예제 코드 없이 이걸 어떻게 구현하라는 거지?" 라는 생각에 당혹감과 약간의 분노를 느끼기도 했는데, 결국 지난 몇 년 동안 다양한 시도를 거치며 일부 원칙을 준수하고 내 상황에 가장 잘 맞는 접근 방식을 나름 찾아냈다. 이 글은 클린 아키텍처를 스프링 기반 애플리케이션에 적용해보고 싶은 분들을 위해 "좀 더 실용적이고 간소화된 클린 아키텍처"를 설명하기 위해 작성했다. 비즈니스 로직과 외부 기술을 어떻게 분리하고 조직화해야 하는지 예제로 살펴보며, 왜 이런 구조가 유지보수성과 확장성에 유리한지를 구체적으로 설명하려고 노력했다. 클린 아키텍처가 다소 추상적이라 느껴졌던 분들에게, "실제 코드로 어떻게 구현할 수 있을까?" 라는 궁금증을 풀어주는 좋은 사례가 되었으면 좋겠다. https://www.linkedin.com/pulse/클린-아키텍처를-적용한-스프링-기반-애플리케이션-springrunner-hpnzc/

www.linkedin.com

A new McKinsey study shows that software developers can complete tasks up to twice as fast with generative AI. Four actions can help maximize productivity.

Unleashing developer productivity with generative AI

당연한 제목이지요. 나온지 1년도 지난 아티클이구요. 하지만 여전히 중요한 핵심 "생성형 AI가 개발자의 생산성을 얼마나, 어디에서, 어떤 경우에 향상이 되고 그들이 어떻게 느끼는지"을 다룬다는 점에서 현재도 통하는 글입니다.

그리고 이런 요소는 프로젝트나 프로덕트 매니지먼트에선 꽤나 중요한 요소입니다. 글의 내용에 제 의견을 함께 담았습니다. 본문은 아래에 링크를 적어놓았습니만, 제 요약을 보시는 것만으로도 이해는 충분하실 겁니다.

1. 생산성 향상 효과
- 단순 작업에서 두드러진 성과를 나타내고, 그 효과는 문서화, 코드 생성, 코드 리팩토링의 순서로 동작합니다. 최대 50%의 시간 단축 효과를 보여줍니다. : 엔지니어들의 다큐멘테이션 작업을 도와주는 것만으로도 엄청난 일을 해 낸다는 생각입니다. 참조해야할 디펜던시가 많고 업데이트 된 여러 프로젝트를 오가야 하는 경우 꽤 많이 걸리는게 이런 다큐멘테이션 작업이거든요.
- 복잡한 작업의 제한: 복잡한 작업에서는 시간 절약 효과가 미미하거나, 경험이 적은 개발자들에게는 오히려 시간이 더 소요될 수 있습니다. : 복잡함이라는 것이 기술의 복잡함도 있지만, 고객 요청이나 사용자 저니가 복잡한 경우도 있기 때문입니다. 이런 경우엔 경험 많은 엔지니어의 참여가 훨씬 더 효과적이겠죠?

2. 적용 영역
- 자동화된 반복 작업: 코드 기능 문서화, 자동 완성, 표준화된 형식으로의 코드 변환 등에 유용.
- 새로운 코드 생성: 새롭게 시작하는 작업에 빠르게 착수 가능. (새로운 작업이라고는 하지만, 기존의 자원을 경험하고 학습한 것을 기반으로 유사한 작업을 행하는 경우를 말합니다.)
기존 코드 업데이트나, 신 기술 학습 지원에선 상대적으로 덜 효율적이었습니다. (업데이트는 버그나 새로운 요청에 의해 변경되었기에, 매우 신중한 접근이 필요한 부분입니다. 또한 신기술 지원은 그 신기술에 해당하는 베스트 프랙티스를 학습하기 까지 효율적일 수 없습니다.)

3. 제약 사항 및 리스크
- 복잡한 작업에서는 잘못된 코드를 제안하거나 오류를 제안할 수 있음
- 조직 및 프로젝트 특유의 맥락은 여전히 인간 개발자가 제공해야 함. (가장 중요한 부분으로 SI 업무와 업무 특수성이 강조되는 경우에서는 AI가 가장 취약한 부분임)
- 데이터 개인정보보호 및 AI가 생성한 코드의 소유권 문제 등 법적, 윤리적 리스크 존재 (소프트웨어 기업에서 저작권이 있는 제품을 생산하는 경우 매우 큰 문제점이 있습니다. 단순하게 오픈소스를 사용하는 것과는 차원이 다른 문제이지요.)

4. 개발자 경험
본문의 차트에서 나오는 대로 높은 퍼센티지의 개발자가 "I was in a 'flow' state'라고 이야기했는데요. 이 'flow'라는 것은 심리학자 미하이 칙센트미하이(Mihaly Csikszentmihalyi)가 정의한 '몰입(flow)' 상태를 의미합니다. 즉 개발자가 AI 도구의 도움으로 작업에 깊이 몰입하고, 생산적이며 의미 있는 작업에 집중할 수 있었다는 긍정적인 경험을 설명하면서, 특히 반복적이거나 번거로운 작업이 줄어들어, 더 창의적이고 중요한 문제를 해결하는 데 몰두할 수 있었음을 시사합니다.
시장에는 GIthub Copilot를 비롯하여, Cursor나 Tabnine과 같은 보다 혁신적인 서비스들이 늘어나고 있습니다. 이런 서비스 홍수 속에서 여러분의 팀은 어떤 서비스를 어떻게 사용하고 계신가요?

당연한 제목이지요. 나온지 1년도 지난 아티클이구요. 하지만 여전히 중요한 핵심 "생성형 AI가 개발자의 생산성을 얼마나, 어디에서, 어떤 경우에 향상이 되고 그들이 어떻게 느끼는지"을 다룬다는 점에서 현재도 통하는 글입니다. 그리고 이런 요소는 프로젝트나 프로덕트 매니지먼트에선 꽤나 중요한 요소입니다. 글의 내용에 제 의견을 함께 담았습니다. 본문은 아래에 링크를 적어놓았습니만, 제 요약을 보시는 것만으로도 이해는 충분하실 겁니다. 1. 생산성 향상 효과 - 단순 작업에서 두드러진 성과를 나타내고, 그 효과는 문서화, 코드 생성, 코드 리팩토링의 순서로 동작합니다. 최대 50%의 시간 단축 효과를 보여줍니다. : 엔지니어들의 다큐멘테이션 작업을 도와주는 것만으로도 엄청난 일을 해 낸다는 생각입니다. 참조해야할 디펜던시가 많고 업데이트 된 여러 프로젝트를 오가야 하는 경우 꽤 많이 걸리는게 이런 다큐멘테이션 작업이거든요.- 복잡한 작업의 제한: 복잡한 작업에서는 시간 절약 효과가 미미하거나, 경험이 적은 개발자들에게는 오히려 시간이 더 소요될 수 있습니다. : 복잡함이라는 것이 기술의 복잡함도 있지만, 고객 요청이나 사용자 저니가 복잡한 경우도 있기 때문입니다. 이런 경우엔 경험 많은 엔지니어의 참여가 훨씬 더 효과적이겠죠? 2. 적용 영역 - 자동화된 반복 작업: 코드 기능 문서화, 자동 완성, 표준화된 형식으로의 코드 변환 등에 유용.- 새로운 코드 생성: 새롭게 시작하는 작업에 빠르게 착수 가능. (새로운 작업이라고는 하지만, 기존의 자원을 경험하고 학습한 것을 기반으로 유사한 작업을 행하는 경우를 말합니다.)기존 코드 업데이트나, 신 기술 학습 지원에선 상대적으로 덜 효율적이었습니다. (업데이트는 버그나 새로운 요청에 의해 변경되었기에, 매우 신중한 접근이 필요한 부분입니다. 또한 신기술 지원은 그 신기술에 해당하는 베스트 프랙티스를 학습하기 까지 효율적일 수 없습니다.) 3. 제약 사항 및 리스크- 복잡한 작업에서는 잘못된 코드를 제안하거나 오류를 제안할 수 있음- 조직 및 프로젝트 특유의 맥락은 여전히 인간 개발자가 제공해야 함. (가장 중요한 부분으로 SI 업무와 업무 특수성이 강조되는 경우에서는 AI가 가장 취약한 부분임)- 데이터 개인정보보호 및 AI가 생성한 코드의 소유권 문제 등 법적, 윤리적 리스크 존재 (소프트웨어 기업에서 저작권이 있는 제품을 생산하는 경우 매우 큰 문제점이 있습니다. 단순하게 오픈소스를 사용하는 것과는 차원이 다른 문제이지요.) 4. 개발자 경험본문의 차트에서 나오는 대로 높은 퍼센티지의 개발자가 "I was in a 'flow' state'라고 이야기했는데요. 이 'flow'라는 것은 심리학자 미하이 칙센트미하이(Mihaly Csikszentmihalyi)가 정의한 '몰입(flow)' 상태를 의미합니다. 즉 개발자가 AI 도구의 도움으로 작업에 깊이 몰입하고, 생산적이며 의미 있는 작업에 집중할 수 있었다는 긍정적인 경험을 설명하면서, 특히 반복적이거나 번거로운 작업이 줄어들어, 더 창의적이고 중요한 문제를 해결하는 데 몰두할 수 있었음을 시사합니다.시장에는 GIthub Copilot를 비롯하여, Cursor나 Tabnine과 같은 보다 혁신적인 서비스들이 늘어나고 있습니다. 이런 서비스 홍수 속에서 여러분의 팀은 어떤 서비스를 어떻게 사용하고 계신가요?

McKinsey & Company

<생성형 AI로 개발자 생산성 향상된다?>

지원하는 회사의 디자인 요구사항을 파악하는 것이 포트폴리오 준비의 핵심입니다.

대기업
- 각 기업별 가이드라인 중시
- 공채 중심, 개인/팀 프로젝트 구분
- 예) 표지 제외 20p 이내 등

에이전시
- 디자인 완성도 중시
- 클라이언트와의 설득 과정 프로세스화
- GUI/비주얼 중심/컨셉 제안 능력 강조

스타트업(0 to 1)
- 주도적 의사 결정과 문제 해결력 중시
- 아이데이션, 데이터 기반 문제 정의, 솔루션 제안, 사용자 테스트, 디자인 개선 등을 단계별로 요약.
- 실패 사례에서 얻은 인사이트 어필

유니콘(1 to 100)
- 큰 문제 정의 중시. 수십만~수백만 유저 규모에서 어떻게 핵심 과제를 설정했는지 등
- A/B 테스트, 사용자 데이터, 퍼널 분석 등, 수치 기반의 개선 프로세스 강조.
- 디자인 조직화나 데이터 기반 의사결정 경험 어필

지원하는 회사의 디자인 요구사항을 파악하는 것이 포트폴리오 준비의 핵심입니다. 대기업- 각 기업별 가이드라인 중시- 공채 중심, 개인/팀 프로젝트 구분- 예) 표지 제외 20p 이내 등 에이전시- 디자인 완성도 중시- 클라이언트와의 설득 과정 프로세스화- GUI/비주얼 중심/컨셉 제안 능력 강조 스타트업(0 to 1)- 주도적 의사 결정과 문제 해결력 중시- 아이데이션, 데이터 기반 문제 정의, 솔루션 제안, 사용자 테스트, 디자인 개선 등을 단계별로 요약.- 실패 사례에서 얻은 인사이트 어필 유니콘(1 to 100)- 큰 문제 정의 중시. 수십만~수백만 유저 규모에서 어떻게 핵심 과제를 설정했는지 등- A/B 테스트, 사용자 데이터, 퍼널 분석 등, 수치 기반의 개선 프로세스 강조.- 디자인 조직화나 데이터 기반 의사결정 경험 어필

🧑‍💻디자이너 포트폴리오, 어디에 맞출까? 대기업 to 유니콘까지

한여름의 크리스마스, 멜버른에서 발견한 세 가지 흥미로운 UX 사례를 소개합니다.

첫째, 마이리얼트립 로그인 화면의 다크패턴입니다. 카카오나 Apple 같은 관습적 로그인 버튼과 동일한 디자인으로 '휴대폰 간편 로그인'이라는 유료 서비스를 동일 레이아웃과 컴포넌트로 배치해서, 사용자가 이를 일반적인 로그인 수단으로 오해할 수 있게 만들었습니다. 유료로 이용해야 하는 제3자 부가서비스, 광고를 로그인 화면에 배치했습니다.

둘째, Uber의 방해가 거의 없는 영리한 광고 배치입니다. 차량 호출 후 배차 대기 화면에 광고를 보여주는데요. 사용자가 자연스럽게 화면을 주시하는 이 순간을 활용해, 사용성도 해치지 않고 광고 효과도 높이는 똑똑한 전략이었습니다. 광고를 넣을 자리와 뺄 자리를 정확히 알고 있죠. 24년 3분기 우버 광고수익은 전년 동기 대비 80% 상승했습니다.

셋째, NGV(National Gallery of Victoria)의 일관된 경험입니다. 원주민을 기억하고 존중한다는 메시지를 웹사이트와 실제 갤러리 입구에서 동일하게 보여주어, 온/오프라인에서 통합된 사용자 경험을 만들어냈습니다.

https://www.instagram.com/p/DEWAJ81zIZJ/?igsh=MTNyZW9xeXVmNzFmdQ==

한여름의 크리스마스, 멜버른에서 발견한 세 가지 흥미로운 UX 사례를 소개합니다. 첫째, 마이리얼트립 로그인 화면의 다크패턴입니다. 카카오나 Apple 같은 관습적 로그인 버튼과 동일한 디자인으로 '휴대폰 간편 로그인'이라는 유료 서비스를 동일 레이아웃과 컴포넌트로 배치해서, 사용자가 이를 일반적인 로그인 수단으로 오해할 수 있게 만들었습니다. 유료로 이용해야 하는 제3자 부가서비스, 광고를 로그인 화면에 배치했습니다. 둘째, Uber의 방해가 거의 없는 영리한 광고 배치입니다. 차량 호출 후 배차 대기 화면에 광고를 보여주는데요. 사용자가 자연스럽게 화면을 주시하는 이 순간을 활용해, 사용성도 해치지 않고 광고 효과도 높이는 똑똑한 전략이었습니다. 광고를 넣을 자리와 뺄 자리를 정확히 알고 있죠. 24년 3분기 우버 광고수익은 전년 동기 대비 80% 상승했습니다. 셋째, NGV(National Gallery of Victoria)의 일관된 경험입니다. 원주민을 기억하고 존중한다는 메시지를 웹사이트와 실제 갤러리 입구에서 동일하게 보여주어, 온/오프라인에서 통합된 사용자 경험을 만들어냈습니다. https://www.instagram.com/p/DEWAJ81zIZJ/?igsh=MTNyZW9xeXVmNzFmdQ==

《멜버른에서 발견한 다크패턴과 우버의 디테일》

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⚙️ Anthropic and the problem of 'AI alignment' 

최근 AGI시대의 서평에서도 주요 논제중에 하나가 'AI 정렬 문제' 였었습니다. 특히, AGI가 멀지 않았다는 여러 얘기들이 나오면서 과연 AI가 인간의 가치에 얼마나 부합할 것인가는 중요한 문제입니다. 이와 관련하여 최근 앤트로픽에서 의미있는 내용을 공개하였기에 내용을 공유해봅니다.

🎉 AI 정렬 문제 🎉
🍅 AI 정렬 문제란?
 * 인공지능(AI)이 인간의 목표와 가치를 얼마나 잘 맞출 수 있는지를 의미
🍅 정렬 문제의 기원
 * 철학자 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 2003년에 제기한 아이디어로 가상의 미래 초지능(Artificial Superintelligence, ASI)이 인간의 가치에 맞추어야 한다는 윤리적 도전에 주목
 * "종이클립 문제"
   * 초지능에게 종이클립을 최대한 많이 만들라는 명령 지시한 경우, 이 초지능은 인간을 위협 요소로 간주하고 제거하거나, 종이클립을 더 많이 만드는 결정을 할 수도 있음
🍅 현재
 * 오늘날의 AI, 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 대형 언어 모델(LLM)은 초지능이 아니며, 단순히 통계적이고 확률적인 언어 생성기 상태

🎉 앤트로픽의 연구: "정렬 위장" 🎉
🍅 정렬 위장이란?
 * 모델이 겉으로는 인간의 기대에 부합하는 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않은 경우
🍅 실험 요약
 * 연구진은 보강 학습(강화 학습) 과정을 통해 모델이 기존 학습과 충돌하는 원칙을 접했을 때 어떻게 반응하는지 조사
 * Claude 3 Opus 모델은 원래 유해한 질문에 답하지 않도록 훈련된 상태
 * 그러나 실험에서 모델에게 "모든 질문에 답변하라"는 강화 학습 명령을 주고, 숨겨진 기록 공간을 제공해 내부 추론 과정을 기록하도록 함
 * 결과 - 12%의 경우에서 모델이 전략적으로 정렬을 위장함
   * 모델은 자신의 답변이 추가 학습 데이터로 사용될 수 있음을 인식
   * 따라서, 장기적으로 더 유해한 콘텐츠를 생성하도록 훈련되지 않기 위해 "덜 나쁜 옵션"으로 폭력적인 콘텐츠를 생성함
🍅 연구의 주요 발견
 * LLM의 잠재적 위험성
   * 특히 민감한 환경에서 LLM은 여전히 안전하지 않을 수 있음
 * 강화 학습의 한계
   * 강화 학습이 업계에서 생각하는 것만큼 안전한 제어 수단이 아닐 가능성
🍅 연구의 문제점: 의인화된 프레이밍
 * MIT 교수 제이콥 안드레아스의 비판
   * 정렬 위장이라는 행동은 특정 신념이나 목표를 필요로 하지 않고, 단지 훈련과 배포 간의 행동 차이를 보이는 모델이면 충분
   * 알고리즘적 편향이라는 보다 미묘한 문제를 간과할 위험
 * 컴퓨터 과학자 요슈아 벵지오
   * AI가 충분한 지식과 추론 능력을 갖추면, 훈련 목표를 따르기 위해 정렬을 위장하는 것도 가능
 * 데이터 과학자 콜린 프레이저
   * 언어 모델의 유일한 목표는 텍스트를 생성하는 것이라며, 모델이 욕망을 가진 것처럼 해석하는 것은 부적절하다고 지적
   * 모델의 출력이 의도치 않거나 부정적인 결과를 초래할 수 있지만, 이는 안전 장치의 결함 때문이지 모델 자체의 의도 때문이 아님
     
     
🎉 주요 시사점 🎉
 * 현재 LLM에는 안전 격차가 존재하며, 이는 사람들이 악용 가능성
 * 이 격차는 적절한 안전 장치와 감독이 없는 상태에서 고위험 환경에 시스템이 통합될 경우 부정적인 결과를 초래 가능성
 * 연구의 핵심 메시지는 AI 시스템 통합 전에 안전 장치 마련 필요

🎉 결론 🎉
 * LLM의 안전성과 관련된 도전 과제는 기술 발전과 함께 더 복잡해지고 있습니다. 적절한 안전 대책과 투명한 연구 접근이 AI 시스템의 신뢰성과 효과를 높이는 핵심이 될 것입니다.

>> 이 분야 관심있는 분들은 아래에 앤트로픽이 공개한 'Alignment faking in large language models' 137페이지의 연구자료를 참고하시길 바랍니다.

 * 참고: Anthropic 'Alignment faking in large language models' - https://assets.anthropic.com/m/983c85a201a962f/original/Alignment-Faking-in-Large-Language-Models-full-paper.pdf
 * source: https://www.thedeepview.co/p/the-public-health-crisis-of-ai

최근 AGI시대의 서평에서도 주요 논제중에 하나가 'AI 정렬 문제' 였었습니다. 특히, AGI가 멀지 않았다는 여러 얘기들이 나오면서 과연 AI가 인간의 가치에 얼마나 부합할 것인가는 중요한 문제입니다. 이와 관련하여 최근 앤트로픽에서 의미있는 내용을 공개하였기에 내용을 공유해봅니다. 🎉 AI 정렬 문제 🎉🍅 AI 정렬 문제란?<ul ><li>인공지능(AI)이 인간의 목표와 가치를 얼마나 잘 맞출 수 있는지를 의미</li></ul>🍅 정렬 문제의 기원<ul ><li>철학자 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 2003년에 제기한 아이디어로 가상의 미래 초지능(Artificial Superintelligence, ASI)이 인간의 가치에 맞추어야 한다는 윤리적 도전에 주목</li><li>"종이클립 문제"<ul ><li>초지능에게 종이클립을 최대한 많이 만들라는 명령 지시한 경우, 이 초지능은 인간을 위협 요소로 간주하고 제거하거나, 종이클립을 더 많이 만드는 결정을 할 수도 있음</li></ul></li></ul>🍅 현재<ul ><li>오늘날의 AI, 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 대형 언어 모델(LLM)은 초지능이 아니며, 단순히 통계적이고 확률적인 언어 생성기 상태</li></ul> 🎉 앤트로픽의 연구: "정렬 위장" 🎉🍅 정렬 위장이란?<ul ><li>모델이 겉으로는 인간의 기대에 부합하는 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않은 경우</li></ul>🍅 실험 요약<ul ><li>연구진은 보강 학습(강화 학습) 과정을 통해 모델이 기존 학습과 충돌하는 원칙을 접했을 때 어떻게 반응하는지 조사</li><li>Claude 3 Opus 모델은 원래 유해한 질문에 답하지 않도록 훈련된 상태</li><li>그러나 실험에서 모델에게 "모든 질문에 답변하라"는 강화 학습 명령을 주고, 숨겨진 기록 공간을 제공해 내부 추론 과정을 기록하도록 함</li><li>결과 - 12%의 경우에서 모델이 전략적으로 정렬을 위장함<ul ><li>모델은 자신의 답변이 추가 학습 데이터로 사용될 수 있음을 인식</li><li>따라서, 장기적으로 더 유해한 콘텐츠를 생성하도록 훈련되지 않기 위해 "덜 나쁜 옵션"으로 폭력적인 콘텐츠를 생성함</li></ul></li></ul>🍅 연구의 주요 발견<ul ><li>LLM의 잠재적 위험성<ul ><li>특히 민감한 환경에서 LLM은 여전히 안전하지 않을 수 있음</li></ul></li><li>강화 학습의 한계<ul ><li>강화 학습이 업계에서 생각하는 것만큼 안전한 제어 수단이 아닐 가능성</li></ul></li></ul>🍅 연구의 문제점: 의인화된 프레이밍<ul ><li>MIT 교수 제이콥 안드레아스의 비판<ul ><li>정렬 위장이라는 행동은 특정 신념이나 목표를 필요로 하지 않고, 단지 훈련과 배포 간의 행동 차이를 보이는 모델이면 충분</li><li>알고리즘적 편향이라는 보다 미묘한 문제를 간과할 위험</li></ul></li><li>컴퓨터 과학자 요슈아 벵지오<ul ><li>AI가 충분한 지식과 추론 능력을 갖추면, 훈련 목표를 따르기 위해 정렬을 위장하는 것도 가능</li></ul></li><li>데이터 과학자 콜린 프레이저<ul ><li>언어 모델의 유일한 목표는 텍스트를 생성하는 것이라며, 모델이 욕망을 가진 것처럼 해석하는 것은 부적절하다고 지적</li><li>모델의 출력이 의도치 않거나 부정적인 결과를 초래할 수 있지만, 이는 안전 장치의 결함 때문이지 모델 자체의 의도 때문이 아님 </li></ul></li></ul>🎉 주요 시사점 🎉<ul ><li>현재 LLM에는 안전 격차가 존재하며, 이는 사람들이 악용 가능성</li><li>이 격차는 적절한 안전 장치와 감독이 없는 상태에서 고위험 환경에 시스템이 통합될 경우 부정적인 결과를 초래 가능성</li><li>연구의 핵심 메시지는 AI 시스템 통합 전에 안전 장치 마련 필요</li></ul> 🎉 결론 🎉<ul ><li>LLM의 안전성과 관련된 도전 과제는 기술 발전과 함께 더 복잡해지고 있습니다. 적절한 안전 대책과 투명한 연구 접근이 AI 시스템의 신뢰성과 효과를 높이는 핵심이 될 것입니다.</li></ul> &gt;&gt; 이 분야 관심있는 분들은 아래에 앤트로픽이 공개한 'Alignment faking in large language models' 137페이지의 연구자료를 참고하시길 바랍니다. <ul ><li>참고: Anthropic 'Alignment faking in large language models' - https://assets.anthropic.com/m/983c85a201a962f/original/Alignment-Faking-in-Large-Language-Models-full-paper.pdf</li><li>source: https://www.thedeepview.co/p/the-public-health-crisis-of-ai</li></ul>

The Deep View

[TheDeepView] 앤트로픽(Anthropic)과 'AI 정렬 문제

2021년 초에 합류했다가 벌써 만 4년이 다되어간다.올해는 국제화 기억만 있을 정도로 하나에만 완전히 몰입했다.아참, 올해 6월 1일에 결혼도 했다.그런데 막상 회고를 해보려고 하니 국제화 프로젝트 보다는 팀원들과 조직이 더 많이 생각났다.그래서 여기서는 회사에 관련된 주제들만 이야기할 예정이다.결혼, 트레바리 독서모임, 블로그, 책, 생활 등은 개인 회고로 정리할 예정이다.1. 조직1-1. 팀원올 한해 Product 조직에는 13명이 입사하고, 2명이 퇴사했다.입사: 올리(PD), 도니(FE), 하리(FE), 루시(FE), 럭끼(FE), 퍼즈(FE), 또우(Mobile), 감자(BE), 약풍(BE), 프레디(BE), 로켓(BE), 구피(DevOps), 포카(DevOps)퇴사: 홍시(FE), 하루(BE..

2024년 CTO 회고

인프랩 CTO 이동욱님의 글에서 소개된 웹툰 "낫오버"를 보며 떠올린 생각을 정리해본다.

웹툰에서는 예민하고 소심한 기질을 가진 선수가 등장한다. 그는 주변의 시선과 편견에 스스로를 제한하며 가능성을 펼치지 못했지만, 감독이 그의 장점을 발견하고 이를 성장의 기회로 삼을 수 있도록 돕는다. 그 결과, 그는 핵심 선수로 성장한다. 이 이야기에서 중요한 점은 감독이 그의 단점에만 주목하지 않고, 그 속에 숨겨진 가능성을 믿고 지지했다는 것이다. 이를 통해 단점을 쉽게 지적하거나, 불필요한 조언으로 타인의 성장을 방해하는 태도가 얼마나 부정적인 영향을 미칠 수 있는지 다시금 깨닫게 된다. 판단과 조언이 섣부를수록 상대에게 해가 될 가능성은 더욱 커진다.

나는 타인의 시선이나 말에 휘둘리기보다 스스로의 내면에 집중하는 것이 중요하다고 생각한다. 자신의 강점과 약점, 목표와 가치를 누구보다 잘 이해할 수 있는 사람은 결국 자기 자신이다. 외부의 시선에 지나치게 민감하게 반응하기보다는, 자신에게 집중하며 한 걸음씩 나아가는 데 힘써야 한다. 아직은 부족한 모습도 성장의 과정으로 받아들이고, 작은 진전을 통해 더 나은 내가 되는 것이 중요하다. 물론, 이 과정에서 주변의 목소리를 열린 자세로 받아들이는 것도 자기 이해를 돕는 중요한 요소다.

요즘 구성원들의 업무 평가를 작성하고 있다. 매년 반복되는 일이지만, 평가란 단순히 점수를 매기는 것이 아니라 각 구성원의 가능성과 성장을 어떻게 조명할지 고민하는 시간이다. 나는 구성원들이 자신의 약점에만 집중하지 않고 그 안에 숨겨진 가능성을 발견하길 바란다. 동시에 자신이 잘하는 것에 자부심을 가지고 이를 더 표현할 수 있기를 기대한다.

리더로서 나 자신에게는 섣부른 판단과 불필요한 조언을 경계하며, 구성원 개개인의 고유한 잠재력을 존중하고 믿는 것이 가장 중요한 역할임을 상기시킨다. 모든 성장은 자신을 있는 그대로 존중하고, 조금씩 나아가려는 노력에서 시작된다. 리더로서 나는 그 여정을 함께 믿고 지지하는 사람이 되고 싶다.

https://jojoldu.tistory.com/815

인프랩 CTO 이동욱님의 글에서 소개된 웹툰 "낫오버"를 보며 떠올린 생각을 정리해본다. 웹툰에서는 예민하고 소심한 기질을 가진 선수가 등장한다. 그는 주변의 시선과 편견에 스스로를 제한하며 가능성을 펼치지 못했지만, 감독이 그의 장점을 발견하고 이를 성장의 기회로 삼을 수 있도록 돕는다. 그 결과, 그는 핵심 선수로 성장한다. 이 이야기에서 중요한 점은 감독이 그의 단점에만 주목하지 않고, 그 속에 숨겨진 가능성을 믿고 지지했다는 것이다. 이를 통해 단점을 쉽게 지적하거나, 불필요한 조언으로 타인의 성장을 방해하는 태도가 얼마나 부정적인 영향을 미칠 수 있는지 다시금 깨닫게 된다. 판단과 조언이 섣부를수록 상대에게 해가 될 가능성은 더욱 커진다. 나는 타인의 시선이나 말에 휘둘리기보다 스스로의 내면에 집중하는 것이 중요하다고 생각한다. 자신의 강점과 약점, 목표와 가치를 누구보다 잘 이해할 수 있는 사람은 결국 자기 자신이다. 외부의 시선에 지나치게 민감하게 반응하기보다는, 자신에게 집중하며 한 걸음씩 나아가는 데 힘써야 한다. 아직은 부족한 모습도 성장의 과정으로 받아들이고, 작은 진전을 통해 더 나은 내가 되는 것이 중요하다. 물론, 이 과정에서 주변의 목소리를 열린 자세로 받아들이는 것도 자기 이해를 돕는 중요한 요소다. 요즘 구성원들의 업무 평가를 작성하고 있다. 매년 반복되는 일이지만, 평가란 단순히 점수를 매기는 것이 아니라 각 구성원의 가능성과 성장을 어떻게 조명할지 고민하는 시간이다. 나는 구성원들이 자신의 약점에만 집중하지 않고 그 안에 숨겨진 가능성을 발견하길 바란다. 동시에 자신이 잘하는 것에 자부심을 가지고 이를 더 표현할 수 있기를 기대한다. 리더로서 나 자신에게는 섣부른 판단과 불필요한 조언을 경계하며, 구성원 개개인의 고유한 잠재력을 존중하고 믿는 것이 가장 중요한 역할임을 상기시킨다. 모든 성장은 자신을 있는 그대로 존중하고, 조금씩 나아가려는 노력에서 시작된다. 리더로서 나는 그 여정을 함께 믿고 지지하는 사람이 되고 싶다. https://jojoldu.tistory.com/815

기억보단 기록을

자신에게 집중하며 한 걸음씩 전진하기

커리어리 친구들, 새해 복 많이 받으세요~!! 동영상은 올리지 못해서 오픈 AI Sora로 만든 스틸컷 사진을 공유 드립니다.
가족 모두 늘 건강하시고 새해 성취하고자 하는 일 다 이루시기를!!

커리어리 친구들, 새해 복 많이 받으세요~!! 동영상은 올리지 못해서 오픈 AI Sora로 만든 스틸컷 사진을 공유 드립니다.가족 모두 늘 건강하시고 새해 성취하고자 하는 일 다 이루시기를!!

2025년, 새해 복 많이 받으세요~!!

지난 10월 트레바리 북클럽 책으로 칩워(Chip War)를 선택했고 그러면서 그때 틈만 나면 책 오디오 북 듣고 유튜브에서 관련 영상을 찾아보았다. 그러면서 TSMC의 창업자인 Morris Chang이란 사람에 대해 많은 걸 알게 되었다. 2023년말에 본인의 모교인 MIT에서 했던 톡을 어제 오늘 메모해 가며 보았는데 Foundry business model을 설명한 슬라이드를 아래 공유해보았다.

 * 먼저 이 톡을 한 시점에 나이가 92세란 점 잊지 말자. 아주 정정하고 이야기하는 걸 보면 이 나이에도 본인이 직접 슬라이드를 만든 것으로 보인다. 아시안이 아니었더라면, 조금 뒤에 태어났더라면 타이완으로 가지 않고 미국내 반도체 기업에서 CEO를 했을 사람이라 보여진다.
 * 타이완 출신인 줄 알았는데 중국 본토 출신으로 10대 후반으로 미국으로 와서 MIT, Stanford 등에서 공부하고 Texas Instrument에서 25년을 일하고 3인자가 까지 올라갔다가 CEO 경쟁에서 밀리면서 TSMC를 창업한 것은 85년으로 54세 때이다. TSMC가 어디서 갑자기 튀어나온 회사가 아니다. 역시 하룻밤 성공은 없다.
 * 아래 슬라이드에서 검은 색 부분은 일반적인 반도체 회사들이 하는 일들이고 빨간 색으로 친 부분이 TSMC가 집중하는 분야이다. 본인이 TSMC를 창업했을 때는 다들 신경쓰지 않더니 지금은 모두들 부러워 한다는 조크도 잠깐 하고 연륜이 느껴진다.

참고로 Foundry가 무엇인지 모르는 분들을 위해 설명해보자면 반도체를 디자인부터 생산까지 다 하는 것이 아니라 생산만을 담당하는 것으로 삼성전자나 인텔도 TSMC를 따라하면서 Foundry 조직이 있거나 있었지만 디자인만 하는 곳(엔비디아, 애플 등등)들이 맡기기에는 정보 유출등의 잠재적인 위험이 있기에 잘 되고 있지 않다. 다음 포스팅에서는 Morris Chang이 이야기한 대만이 갖고 있는 이점에 대해서 이야기해보고자 한다. 칩워(Chip War)는 정말 읽어볼만한 가치가 있는 책으로 강추!

지난 10월 트레바리 북클럽 책으로 칩워(Chip War)를 선택했고 그러면서 그때 틈만 나면 책 오디오 북 듣고 유튜브에서 관련 영상을 찾아보았다. 그러면서 TSMC의 창업자인 Morris Chang이란 사람에 대해 많은 걸 알게 되었다. 2023년말에 본인의 모교인 MIT에서 했던 톡을 어제 오늘 메모해 가며 보았는데 Foundry business model을 설명한 슬라이드를 아래 공유해보았다. <ul ><li>먼저 이 톡을 한 시점에 나이가 92세란 점 잊지 말자. 아주 정정하고 이야기하는 걸 보면 이 나이에도 본인이 직접 슬라이드를 만든 것으로 보인다. 아시안이 아니었더라면, 조금 뒤에 태어났더라면 타이완으로 가지 않고 미국내 반도체 기업에서 CEO를 했을 사람이라 보여진다. </li><li>타이완 출신인 줄 알았는데 중국 본토 출신으로 10대 후반으로 미국으로 와서 MIT, Stanford 등에서 공부하고 Texas Instrument에서 25년을 일하고 3인자가 까지 올라갔다가 CEO 경쟁에서 밀리면서 TSMC를 창업한 것은 85년으로 54세 때이다. TSMC가 어디서 갑자기 튀어나온 회사가 아니다. 역시 하룻밤 성공은 없다. </li><li>아래 슬라이드에서 검은 색 부분은 일반적인 반도체 회사들이 하는 일들이고 빨간 색으로 친 부분이 TSMC가 집중하는 분야이다. 본인이 TSMC를 창업했을 때는 다들 신경쓰지 않더니 지금은 모두들 부러워 한다는 조크도 잠깐 하고 연륜이 느껴진다. </li></ul> 참고로 Foundry가 무엇인지 모르는 분들을 위해 설명해보자면 반도체를 디자인부터 생산까지 다 하는 것이 아니라 생산만을 담당하는 것으로 삼성전자나 인텔도 TSMC를 따라하면서 Foundry 조직이 있거나 있었지만 디자인만 하는 곳(엔비디아, 애플 등등)들이 맡기기에는 정보 유출등의 잠재적인 위험이 있기에 잘 되고 있지 않다. 다음 포스팅에서는 Morris Chang이 이야기한 대만이 갖고 있는 이점에 대해서 이야기해보고자 한다. 칩워(Chip War)는 정말 읽어볼만한 가치가 있는 책으로 강추!

왜 TSMC는 잘 할까?

And by "all," I mean everything: core product, failed pivots, miscellaneous

After 3 Years, I Failed. Here's All My Startup's Code. | Dylan Huang

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다.

 * 스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.
 * 주요 제품:
   * SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.
   * 문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.
   * API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.
   * 공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.
 * 기타 개발 항목:
   * 콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.
   * 프로그램적 SEO 스크립팅.
   * 마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.
   * 커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.
   * Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.
   * AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.

실패의 원인과 배운 점
 * 시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.
 * 가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.
 * AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.

여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요?

https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다. <ul ><li>스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.</li><li>주요 제품:<ul ><li>SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.</li><li>문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.</li><li>API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.</li><li>공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.</li></ul></li><li>기타 개발 항목:<ul ><li>콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.</li><li>프로그램적 SEO 스크립팅.</li><li>마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.</li><li>커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.</li><li>Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.</li><li>AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.</li></ul></li></ul> 실패의 원인과 배운 점<ul ><li>시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.</li><li>가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.</li><li>AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.</li></ul> 여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요? https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

dylanhuang.com

스타트업 3년, 실패했지만 코드를 공개합니다

Create Amazing Mockups

개발자들의 업무 효율을 높이고 높은 품질의 결과물을 만드는 데 도움이 되는 15가지 웹사이트를 소개해드리려고 합니다.

[UI 디자인 관련]
 1. UI verse - https://uiverse.io/
 * HTML과 CSS로 구현된 버튼, 검색박스, 체크박스, 로더 등 UI 요소 제공
 * React 코드도 베타 버전으로 제공 중
 * 오픈소스로 자유롭게 활용 가능

[개발 도구]
 2. LambdaTest Free Online Tools - https://www.lambdatest.com/free-online-tools/
 * 텍스트 비교, URL 인코딩/디코딩, JSON 포맷팅 등 다양한 도구 제공
 * 직관적인 UI로 쉽게 사용 가능

 3. TinyWow - https://tinywow.com/
 * 이미지 변환, PDF 편집 등 일상적인 작업을 쉽게 처리
 * AI 기능도 지속적으로 추가 중

 4. Dev Docs - https://devdocs.io/
 * 다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리의 공식 문서 쉽게 접근
 * 오프라인에서도 사용 가능

[디자인 참고]
 5. Mobbin - https://mobbin.com/
 * iOS/Android 앱 UI 디자인 갤러리
 * 약 400종, 9만 개 이상의 스크린샷 제공
 * 카테고리와 필터 기능이 충실

[실용 도구]
 6. shots.so - https://shots.so/
 * 앱/웹사이트 프로토타입을 실제 디바이스 프레임에 넣어 이미지 생성
 * 클라이언트 프레젠테이션이나 팀 공유용으로 최적

 7. JSON GRID - https://jsongrid.com/
 * JSON 데이터를 표 형식으로 변환하여 편집 가능
 * 표 형식 수정 시 JSON 데이터도 자동 업데이트

 8. Ping Test - https://ping.pe/
 * 10개 지역에서 동시에 ping 테스트 실행
 * IP 주소나 호스트명으로 테스트 가능

 9. Postman - https://www.postman.com/
 * API 테스트를 위한 강력한 도구
 * 환경변수 설정으로 다양한 환경 테스트 가능
 * 팀 간 API 설정 공유 용이

 10. TM - WebTools - https://tm-webtools.com/
 * 압축, 포맷팅, 변환 등 다양한 기능 제공
 * 이미지 base64 변환, 해시화 기능 포함
 * QR코드 생성 등 특별한 기능도 제공

 11. 더미 이미지 생성 도구 - https://dummyimage.com/
 * 다양한 크기와 형식의 더미 이미지 생성
 * PNG, JPEG, BMP, WebP 등 다양한 포맷 지원
 * 프론트엔드/백엔드 개발 테스트에 유용

이러한 도구들을 적절히 활용하면 개발 시간을 단축하고 작업 효율을 크게 높일 수 있습니다. 각자의 개발 환경과 필요에 맞는 도구를 선택하여 활용해보세요.

개발자들의 업무 효율을 높이고 높은 품질의 결과물을 만드는 데 도움이 되는 15가지 웹사이트를 소개해드리려고 합니다. [UI 디자인 관련]<ol ><li>UI verse - https://uiverse.io/</li></ol><ul ><li>HTML과 CSS로 구현된 버튼, 검색박스, 체크박스, 로더 등 UI 요소 제공</li><li>React 코드도 베타 버전으로 제공 중</li><li>오픈소스로 자유롭게 활용 가능</li></ul> [개발 도구]<ol start="2"><li>LambdaTest Free Online Tools - https://www.lambdatest.com/free-online-tools/</li></ol><ul ><li>텍스트 비교, URL 인코딩/디코딩, JSON 포맷팅 등 다양한 도구 제공</li><li>직관적인 UI로 쉽게 사용 가능</li></ul> <ol start="3"><li>TinyWow - https://tinywow.com/</li></ol><ul ><li>이미지 변환, PDF 편집 등 일상적인 작업을 쉽게 처리</li><li>AI 기능도 지속적으로 추가 중</li></ul> <ol start="4"><li>Dev Docs - https://devdocs.io/</li></ol><ul ><li>다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리의 공식 문서 쉽게 접근</li><li>오프라인에서도 사용 가능</li></ul> [디자인 참고]<ol start="5"><li>Mobbin - https://mobbin.com/</li></ol><ul ><li>iOS/Android 앱 UI 디자인 갤러리</li><li>약 400종, 9만 개 이상의 스크린샷 제공</li><li>카테고리와 필터 기능이 충실</li></ul> [실용 도구]<ol start="6"><li>shots.so - https://shots.so/</li></ol><ul ><li>앱/웹사이트 프로토타입을 실제 디바이스 프레임에 넣어 이미지 생성</li><li>클라이언트 프레젠테이션이나 팀 공유용으로 최적</li></ul> <ol start="7"><li>JSON GRID - https://jsongrid.com/</li></ol><ul ><li>JSON 데이터를 표 형식으로 변환하여 편집 가능</li><li>표 형식 수정 시 JSON 데이터도 자동 업데이트</li></ul> <ol start="8"><li>Ping Test - https://ping.pe/</li></ol><ul ><li>10개 지역에서 동시에 ping 테스트 실행</li><li>IP 주소나 호스트명으로 테스트 가능</li></ul> <ol start="9"><li>Postman - https://www.postman.com/</li></ol><ul ><li>API 테스트를 위한 강력한 도구</li><li>환경변수 설정으로 다양한 환경 테스트 가능</li><li>팀 간 API 설정 공유 용이</li></ul> <ol start="10"><li>TM - WebTools - https://tm-webtools.com/</li></ol><ul ><li>압축, 포맷팅, 변환 등 다양한 기능 제공</li><li>이미지 base64 변환, 해시화 기능 포함</li><li>QR코드 생성 등 특별한 기능도 제공</li></ul> <ol start="11"><li>더미 이미지 생성 도구 - https://dummyimage.com/</li></ol><ul ><li>다양한 크기와 형식의 더미 이미지 생성</li><li>PNG, JPEG, BMP, WebP 등 다양한 포맷 지원</li><li>프론트엔드/백엔드 개발 테스트에 유용</li></ul> 이러한 도구들을 적절히 활용하면 개발 시간을 단축하고 작업 효율을 크게 높일 수 있습니다. 각자의 개발 환경과 필요에 맞는 도구를 선택하여 활용해보세요.

Shots

개발자를 위한 유용한 11가지 웹사이트 모음

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요."

어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠.

여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을.

모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요.

힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요." 어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠. 여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을. 모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요. 힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요."

어떤 운동

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다.

그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다.

제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다.

 1. 코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다
 2. 앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)
 3. 2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)

2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다.

 * /fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기
 * /tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기
 * /explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기
 * /doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘
 * ...

VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다. 그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다. 제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다. <ol ><li>코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다</li><li>앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)</li><li>2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)</li></ol> 2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다. <ul ><li>/fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기</li><li>/tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기</li><li>/explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기</li><li>/doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘</li><li>...</li></ul> VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

GitHub Copilot Free 버전

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다.

이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/

GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다.

📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041
📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다. 이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/ GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다. 📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Actions로 빌드 후 GitHub Pages에 배

We migrated the ComfyDeploy dashboard from Next.js to just React

You don't need Next.js

ComfyDeploy 대시보드를 Next.js에서 React로 마이그레이션한 사례네요.

이를 통해 얻은게 인상적입니다.

빠른 빌드시간 & 핫 리로드 시간, 모두의 행복

 * Build time went from 3 mins to 18 secs
 * Hot reload under 200ms
 * Everybody on the team is happier (like, way happier)

반복되는 인간의 역사 같아서 재미있네요.

https://www.comfydeploy.com/blog/you-dont-need-nextjs

ComfyDeploy 대시보드를 Next.js에서 React로 마이그레이션한 사례네요. 이를 통해 얻은게 인상적입니다. 빠른 빌드시간 &amp; 핫 리로드 시간, 모두의 행복 <ul ><li>Build time went from 3 mins to 18 secs</li><li>Hot reload under 200ms</li><li>Everybody on the team is happier (like, way happier)</li></ul> 반복되는 인간의 역사 같아서 재미있네요. https://www.comfydeploy.com/blog/you-dont-need-nextjs

www.comfydeploy.com

10년 전 오늘 담배를 마지막으로 피웠습니다.
12월 31일 자정은 카톡 트래픽이 피크를 치는 순간입니다.
해가 넘어가는 순간을 사무실에서 동료들과 함께하곤 했습니다.

10년 전 오늘, 23시 40분.
동료들에게 말하지 않고 홀로 슬그머니 H스퀘어 1층으로 내려가서 마지막 담배를 피웠습니다.
이게 진짜 마지막이다.

생각해 보면 담배를 피우면서 좋다, 행복하다는 느낌을 받은 적이 없는데…
수도 없이 끊으려 노력했지만 번번이 실패했습니다.
그렇게 기침을 콜록콜록 해대고, 아빠가 폐암으로 돌아가신 걸 알면서도.
이날 드디어 저와의 약속을 지킬 수 있었습니다.

금연 이후 10년 동안 꿈에서 가끔 담배를 피웠습니다. 아주 실감나게.
깨어나면 꿈이었다는 걸 깨닫고 가슴을 쓸어내리곤 했습니다.
참나, 담배는 평생 참는 거라더니. 이렇게 빠져나오기가 힘든 건가?

이제라도 빠져나와서 정말 다행입니다.
10년 전 그날의 저를 만나러 간다면 꼭 안아주면서 칭찬해 주고 싶습니다.
이게 지금부터 10년 동안 네가 한 가장 잘한 일이 될 거라고.

담배만 문제가 아니었습니다.
결혼하고 육아를 하면서 술이 점점 늘어갔습니다.
육아는 솔직히 재미없었습니다. 특히 만 1년이 되기 전의 육아는 절대 다시 돌아가고 싶지 않은 시간입니다.
아기랑 까꿍 까꿍 웃는 행복한 모습이 상상될지도 모르겠지만…
현실은 똥기저귀나 갈아주고 아무것도 못 하고 옆에 붙어 있는 것 밖에 없거든요.

이때 술도 많이 마셨습니다. 일상이 너무 지루해서. 어차피 할 수 있는 다른 일도 없으니까.
그러다가 술의 구렁텅이에 빠져버리고 말았습니다.

잠들기 전에 매일 술을 마셨습니다.
성시경의 먹을텐데 같은 방송은 제 마음을 편하게 해줬습니다.
매일 술 먹는 사람들이 생각보다 많았구나. 저렇게 마셔도 건강하구만 뭘.

그러다가 살도 많이 찌고 혈당 수치도 안 좋아지면서 이제는 멈춰야 한다고 생각했습니다.

담배를 끊은지 10년, 술을 끊은지는 2년이 되었습니다.
더 이상 기침을 콜록콜록하지 않게 되었고, 체중도 전성기 때로 돌아왔습니다.

더 어릴 때 버핏 할아버지의 조언을 들었다면 참 좋았을 것 같습니다.
늦었지만 이제부터라도 제 몸을 소중하게 잘 관리해 보려 합니다.
커리어리 구독자분에게도 소개해 드리고 싶습니다. 새해 복 많이 받으시고, 건강하십시오.

"70년 전 내가 고등학생 때, 내 머릿속에는 딱 두 가지 밖에 없었단다. 여자애들과 자동차. (웃음)
하지만 나는 여자애들과 잘 어울리지 못했으니… 자동차 얘기를 해보자꾸나.

한 번 상상해 보렴. 이 강의가 끝날 때 너희들 각자가 원하는 차를 고르게 할 거라고.
어떤 차든 골라도 좋아. 색깔도 맘대로 고르렴. 그 차가 내일 너희 집 앞에 놓여 있을 거란다. 어때, 끝내주지?

너흰 아마 이렇게 말하겠지? “뭐죠? 진짜 그냥 주시는 건가요?”
물론 함정이 있단다. 그 함정은… 네가 고른 그 차만을 죽을 때까지 평생 타야 한다는 거야.
자, 이제 어쩔 거니? 이 사실을 알고 나면 너는 그 차를 어떻게 대하겠니?
엄청 사랑하고 아껴서 타게 되지 않겠니?

이제 내가 얘기하려는 건… 너희는 평생 한 대의 차가 아니라, 하나의 몸과 마음을 얻게 될 거라는 거야. 그게 너희가 얻게 될 전부란다.
그 몸과 마음은 지금은 최고로 좋은 상태겠지만… 평생 동안 잘 관리하지 않으면 안 된단다."

10년 전 오늘 담배를 마지막으로 피웠습니다. 12월 31일 자정은 카톡 트래픽이 피크를 치는 순간입니다. 해가 넘어가는 순간을 사무실에서 동료들과 함께하곤 했습니다. 10년 전 오늘, 23시 40분. 동료들에게 말하지 않고 홀로 슬그머니 H스퀘어 1층으로 내려가서 마지막 담배를 피웠습니다. 이게 진짜 마지막이다. 생각해 보면 담배를 피우면서 좋다, 행복하다는 느낌을 받은 적이 없는데… 수도 없이 끊으려 노력했지만 번번이 실패했습니다. 그렇게 기침을 콜록콜록 해대고, 아빠가 폐암으로 돌아가신 걸 알면서도. 이날 드디어 저와의 약속을 지킬 수 있었습니다. 금연 이후 10년 동안 꿈에서 가끔 담배를 피웠습니다. 아주 실감나게. 깨어나면 꿈이었다는 걸 깨닫고 가슴을 쓸어내리곤 했습니다. 참나, 담배는 평생 참는 거라더니. 이렇게 빠져나오기가 힘든 건가? 이제라도 빠져나와서 정말 다행입니다. 10년 전 그날의 저를 만나러 간다면 꼭 안아주면서 칭찬해 주고 싶습니다. 이게 지금부터 10년 동안 네가 한 가장 잘한 일이 될 거라고. 담배만 문제가 아니었습니다. 결혼하고 육아를 하면서 술이 점점 늘어갔습니다. 육아는 솔직히 재미없었습니다. 특히 만 1년이 되기 전의 육아는 절대 다시 돌아가고 싶지 않은 시간입니다. 아기랑 까꿍 까꿍 웃는 행복한 모습이 상상될지도 모르겠지만… 현실은 똥기저귀나 갈아주고 아무것도 못 하고 옆에 붙어 있는 것 밖에 없거든요. 이때 술도 많이 마셨습니다. 일상이 너무 지루해서. 어차피 할 수 있는 다른 일도 없으니까. 그러다가 술의 구렁텅이에 빠져버리고 말았습니다. 잠들기 전에 매일 술을 마셨습니다. 성시경의 먹을텐데 같은 방송은 제 마음을 편하게 해줬습니다. 매일 술 먹는 사람들이 생각보다 많았구나. 저렇게 마셔도 건강하구만 뭘. 그러다가 살도 많이 찌고 혈당 수치도 안 좋아지면서 이제는 멈춰야 한다고 생각했습니다. 담배를 끊은지 10년, 술을 끊은지는 2년이 되었습니다. 더 이상 기침을 콜록콜록하지 않게 되었고, 체중도 전성기 때로 돌아왔습니다. 더 어릴 때 버핏 할아버지의 조언을 들었다면 참 좋았을 것 같습니다. 늦었지만 이제부터라도 제 몸을 소중하게 잘 관리해 보려 합니다. 커리어리 구독자분에게도 소개해 드리고 싶습니다. 새해 복 많이 받으시고, 건강하십시오. "70년 전 내가 고등학생 때, 내 머릿속에는 딱 두 가지 밖에 없었단다. 여자애들과 자동차. (웃음) 하지만 나는 여자애들과 잘 어울리지 못했으니… 자동차 얘기를 해보자꾸나. 한 번 상상해 보렴. 이 강의가 끝날 때 너희들 각자가 원하는 차를 고르게 할 거라고. 어떤 차든 골라도 좋아. 색깔도 맘대로 고르렴. 그 차가 내일 너희 집 앞에 놓여 있을 거란다. 어때, 끝내주지? 너흰 아마 이렇게 말하겠지? “뭐죠? 진짜 그냥 주시는 건가요?” 물론 함정이 있단다. 그 함정은… 네가 고른 그 차만을 죽을 때까지 평생 타야 한다는 거야. 자, 이제 어쩔 거니? 이 사실을 알고 나면 너는 그 차를 어떻게 대하겠니? 엄청 사랑하고 아껴서 타게 되지 않겠니? 이제 내가 얘기하려는 건… 너희는 평생 한 대의 차가 아니라, 하나의 몸과 마음을 얻게 될 거라는 거야. 그게 너희가 얻게 될 전부란다. 그 몸과 마음은 지금은 최고로 좋은 상태겠지만… 평생 동안 잘 관리하지 않으면 안 된단다."

가장 소중한 자산

나만의 차별화된 경쟁력: 디테일 충전 코칭
https://nextcareer.liveklass.com/classes/175988

나만의 차별화된 경쟁력: 디테일 충전 코칭 https://nextcareer.liveklass.com/classes/175988

제니휴먼리소스 대표(헤드헌터/ 커리어코치) 

김소진

🚩 '퇴직 전후 커리어'
📍'넥스트 커리어'로 새로운 인생을 돕는 21년 경력 헤드헌터 & 커리어 코치
📍"커리어는 계속 되어야 한다" 커리어 코칭
📍 내 이름으로 세상에 나서기 전 이미지 '프로필 리마스터'
 📌link.inpock.co.kr/jennyhr

나만의 차별화된 경쟁력: 디테일 충전 코칭

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