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중소 IT 채용 시장에는 적합한 사람을 구하기 어렵다는 한탄이 많다. 그런데 간혹 그 어려움의 이유가 보이는 채용 공고를 만나기도 한다. 심지어 최근 본 어떤 공고는 담당 업무 항목을 채우지 않아, “상세내용을 입력하세요” 문구가 그대로 노출되고 있었다. 담당 업무 항목은 구직자의 지원 여부를 결정할 매우 중요한 정보다. 이런 성의 없는 채용 공고는 적합한 인재를 만날 가능성을 떨어뜨릴뿐더러 회사에 대한 인상까지 나쁘게 만든다. 이번 기회에 중소 IT 기업 채용 공고의 나쁜 사례들을 살펴보고 그에 대한 처리 방식을 제안하려고 한다. 중소 IT 기업에서 인사를 담당하거나 관련 있는 분들이 주목하면 좋겠다. 아울러 IT 직군 구직자들도 원하는 일자리를 얻는 데 도움을 얻길 바란다.
랭체인. 도대체 무엇이, 얼마만큼 유용하길래 이렇게 인기가 많아졌을까요? 랭체인은 오픈 소스 프레임워크로, LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 과정을 단순화시킵니다. 복잡한 LLM 기반 애플리케이션을 더 쉽게 만들 수 있는 도구와 추상화를 제공합니다. 즉, 머신러닝이 어떻게 작동하는지, 또는 AI 모델을 어떻게 훈련하는지에 대한 깊은 이해 없이도 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 도와줍니다. 그 덕분에 모델을 블랙 박스로 사용하고자 하는 개발자들에게 널리 채택되었습니다. 에이전트나 RAG 애플리케이션 같은 LLM 기반 앱을 개발할 때 가장 인기 있는 프레임워크로 등극한 것이죠.
추천은 커머스 서비스에서 흔히 볼 수 있는 기능이다. 다만 지금까지 서비스별로 추천을 어떻게 제공하고 있는지 디테일하게 살펴봤던 적은 없었다. 현재 내가 담당하는 도메인의 여러 지면에서도 추천 영역을 제공하고 있는데, 그 형태나 제공 방식이 타사와 어떤 차이가 있는지 궁금해졌다. 이번 글에서는 각 커머스 서비스가 제공하는 추천의 종류, 제공 방식, 형태 등을 살펴보고자 한다. 이어 자사에 ‘추천 영역’을 도입하게 된다면 어떤 식으로 접근하면 좋을지, 고려해야 할 점은 무엇인지 등에 대해 이야기해 보려고 한다.
여기 나침반 또는 등대로 비유되는 IT 산업의 직군이 있습니다. 바로 UX 연구원(UX Researcher)인데요. 이들이 제시하는 방향의 끝에는 언제나 ‘고객’이 있습니다. 사용자라는 지점에 제품이 잘 도달할 수 있도록 길을 안내하는 일이 바로 UX 연구원의 역할입니다. 그 모험의 최전선, 글로벌 빅테크에서 일하고 있는 UX 연구원들을 만났습니다. 틱톡에서 UX 연구팀 디렉터로 근무하는 박수현 님, MS Viva Engage 코파일럿팀에서 일하는 김예림 님과 인터뷰를 진행했습니다. 그들의 이야기를 전합니다.
