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생성형 AI 기술의 발전과 함께 사용자들의 이목을 사로잡는 서비스가 연일 등장하고 있습니다. 이런 생성형 AI 서비스의 지향점을 바꾸는 결정적인 차이가 어디서 생기는지 아시나요? 그 중 하나는 바로 최종 고객이 일반 사용자(B2C)인지, 혹은 기관(B2B)인지 차이입니다. 엔터프라이즈용 생성형 AI 서비스를 설계하고 개발할 때에는 일반적인 B2C 생성형 AI 서비스와는 다른 관점으로 접근할 필요가 있습니다. 주로 B2B 서비스와 관련된 일을 하는 엔지니어인 제 경험을 살려 B2B 생성형 AI 서비스의 기술적인 특징을 알아보겠습니다.
해야 할 일은 사라지지 않고 문제는 늘 많은데 ‘나도 이런 문제가 있으니 봐주세요’라고 이야기하면 얼마나 생산적인 피드백을 받을 수 있을까요? 심지어 그것이 처음 보는 제품이라면요? 피드백을 받으면 내가 생각하지 못한 힌트를 얻거나, 못 보던 문제를 발견할 수 있다는 것은 누구나 공감할 거라고 생각합니다. 하지만 피드백은 요청하는 사람도 주는 사람도 고려할 게 많은 복잡한 과정입니다. 요청하는 사람은 문제와 맥락을 적절히 설명해야 하고, 주는 사람은 충분히 이해하고 직접 해보거나 그것에 준하는 몰입이 필요합니다. 이번 글에서는 프로덕트 디자이너가 효과적인 피드백을 이끌어 냈던 방법에 대해 소개합니다.
요즘 개발자는 단순히 뛰어난 코드를 작성하는 것만으로는 성공하기 어렵습니다. 저 역시 주니어 개발자일 때, 능력의 부족함을 많이 느꼈습니다. 다만 그때는 ‘일잘러’가 된다기보다 개발 스킬을 키우려고만 노력했습니다. 그래서인지 기술적인 측면에서 성장했지만 능력만큼 인정받지 못하거나 때로는 같이 일하기 힘들다는 말을 듣기도 했습니다. 다른 개발자들도 어떠한 계기가 있어, 조금이라도 빨리 이러한 측면에 관심을 가지고 시도해 봤으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 그런 마음에 이 글을 쓰기 시작했습니다. 개발자도 ‘일잘러’가 되어야 하는 이유와 커리어 단계별로 필요한 역량, 주니어를 위한 성장 가이드를 정리했습니다.
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챗GPT(ChatGPT)로도 해결되지 않는 복잡한 코딩 문제나 깊이 있는 글쓰기에 답답함을 느끼신 적 있나요? 그렇다면 오픈AI(OpenAI) 출신 전문가들이 설립한 앤트로픽(Anthropic)의 최신 모델 ‘클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)’이 여러분이 찾던 해답일 수도 있습니다. 이 생성형 AI는 GPT의 모델 중 GPT-4o를 뛰어넘는 성능으로 화제가 되고 있는데요. 더 정확한 코딩, 더 깊이 있는 분석은 물론, 심지어 실시간으로 코드의 프리뷰까지 가능합니다. 이번 글에선 클로드(Claude)의 여러 기능을 살펴보고, 더 나아가 ChatGPT와 클로드, 두 강력한 생성형 AI를 어떻게 상황에 맞게 활용하여 업무 생산성을 극대화할 수 있는지 알아보겠습니다.
C++은 프로그래밍 언어로서 지난 수십 년간 소프트웨어 개발의 핵심 역할을 해왔습니다. 그러나 C++의 역사에 영광만 있지는 않았습니다. 도전과 기회, 위험이 공존하는 길이었죠. 저 역시 지난 97년, 학창 시절부터 C++을 배우기 시작했습니다. 직업 개발자가 된 다음 지금까지 써온 언어 역시 C++입니다. 어렵고 낡은 언어라며 기피 대상이던 C++ 이해도가 최근 컴퓨터 과학 기초의 중요성이 떠오르며 다시금 중요해졌다는 소식을 들으면 재밌기도 합니다. 그런 의미로 이 글에서는 C++의 과거와 현재, 그리고 미래를 살펴보려고 합니다. 그와 함께 왜 C++을 배우는 것이 여전히 중요한지도 이야기해 보겠습니다.
개발자라면 누구나 ‘코딩테스트’를 준비해 본 경험이 있을 겁니다. 코딩테스트는 여러분의 두뇌가 얼마나 비상한지, 복잡하게 꼬인 문제를 얼마나 천재적인 발상으로 해결할 수 있는지 시험하기 위한 절차가 아닙니다. 대신 정해진 범위 안에서 정형화된 유형별로 출제된 문제를 푸는 시험이죠. 즉, 누구나 공부하는 방법을 알고 제대로 공부한다면 충분히 통과할 수 있습니다. 이번 글에서는 코딩테스트를 어떻게 준비했는지 필자의 노하우를 소개할 예정이며, 개발자로서 코딩테스트에 어떻게 접근하면 좋을지 알아보겠습니다.
처음 크롬을 접했을 때의 희열을 잊을 수 없다. 브라우저와 계정이 직접 연동된다는 것은 아주 큰 편리함을 가져다주었다. 몇 년간 크롬의 모든 것이 좋기만 했다. 하지만 새로운 구글 계정을 만들면서 이야기는 달라졌다. 구글 계정을 여러 개로 나눈 이유는 일과 취미를 분리하기 위함이었다. 그리고 두 번째 계정으로 크롬을 사용하게 되면서 전에는 보이지 않던 단점들이 눈에 들어오기 시작했다. 그때 아크 브라우저를 만나게 되었고, 그동안의 답답함이 해소되는 경험을 했다. 이번 글에서는 개발자의 관점에서 크롬을 정말 사랑하면서도 느꼈던 약간의 아쉬움, 그리고 아크가 그것을 어떻게 개선했는지 리뷰를 통해 살펴보고자 한다.
프로그래밍 언어는 소프트웨어를 개발하는 데 사용되는 도구이며, 이를 통해 다양한 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어가 만들어집니다. 특히 우리는 복잡한 계산이나 데이터 분석을 할 때, 다양한 프로그래밍 언어와 소프트웨어를 사용합니다. 그러나 소프트웨어마다 계산 방식이나 수학적 라이브러리가 다를 수 있어, 동일한 문제를 다루더라도 결과가 다를 수 있습니다. 이러한 차이를 최소화하여 데이터 분석의 일관성을 유지하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이번 글에서는 이러한 소프트웨어 간 계산 차이의 예시(Rounding)와 이유를 살펴보고, 이러한 문제를 해결하고자 진행 중인 ‘CAMIS’ 연구 프로젝트에 대해 알아보겠습니다.
나이키의 부진이 지속되고 있습니다. 2024 회계연도(2023년 6월~2024년 5월) 기준으로 매출 증가율이 겨우 1%에 머물렀는데, 이는 코로나 시기를 제외하면 지난 14년간 최악의 성과였습니다. 이러한 실적 부진으로 인해 하루 만에 주가가 20% 가까이 폭락하기도 했고요. 많은 매체에서는 나이키의 위기 원인을 D2C(Direct-to-Consumer) 전략의 실패에서 찾고 있습니다. D2C 채널에 집중한 것이 호카와 온러닝과 같은 후발 주자들이 성장할 기회를 제공했으며, 그 결과 나이키가 실적 부진에 빠졌다는 겁니다. 오늘은 나이키의 최근 행보를 다각도로 살펴보며, 무엇이 부진을 불러왔는지 살펴보겠습니다.