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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.
졸업 후 처음 찾아온 취업의 기회는 SI 기업이었습니다. SI 기업에 가면 고객사 등쌀에 맥도 못 춘다는데, 야근도 많고 워라밸도 못 지키는 건 아닌지, 이 프로젝트 저 프로젝트 기웃거리다 전문성을 놓치는 것은 아닌지, 고민은 많았지만 어렵게 찾아온 기회를 놓칠 수는 없었기에 수많은 물음표와 함께 첫 커리어를 시작했습니다. 입사한 지 2년이 가까워진 지금, 그때 고민한 질문에 나름의 답을 해보려 합니다. SI 기업에서 첫 커리어로써 과거 걱정이 무색할 만큼 꽤 괜찮은 시작을 경험했기 때문입니다.
사람들은 이제 월마트의 위기를 말하지 않습니다. 오히려 깨어난 거인 월마트가 아마존과 본격적인 대결을 시작했다고 말하죠. 월마트는 오프라인의 절대적인 입지를 유지하는 가운데, 온라인에서도 2020년 이베이를 제치고 2위 사업자로 올라섰습니다. 오프라인 기반의 전통 유통 기업 월마트와 온라인 기반의 빅테크 아마존. 다시 불타오르고 있는 두 라이벌에 대해 오늘은 조금 다른 각도에서 바라보겠습니다. 이를 위해 새로 도출한 대표 키워드가 있습니다. '통제'하는 아마존, '위임'하는 월마트입니다.
'마음 맞는 동료들과 진지하게 일 얘기하고 싶다.' 내 안에 늘 있었던 갈증이다. 어느 날 과거 함께 일했던 2명의 동료 K군, N군과 연락이 닿았는데, 어찌하다 보니 3명이서 공유 일기장을 쓰게 되었다. 1월 초부터 시작해 약 2달 정도 운영 중인 공유 일기장은 우리들만의 SNS로 확실히 자리 잡았다. DAU는 3명에 불과하나, 1일 리텐션은 100%로 최고의 유저 충성도를 보여준다. 당연하게도 수익화 모델은 없다. 그러나 각자의 삶에 큰 영향을 주고 있기에 돈 이상의 값어치를 하고 있다. 이번 글에서는 이 SNS를 어떤 식으로 운영 중인지, 각자에게 어떤 변화를 이끌어내고 있는지, 나아가 미래의 SNS가 추구해야 할 방향까지 감히 이야기해 보려 한다.
미국의 대형 유통업체 월마트가 2023년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있다. 이른바 오프라인과 온라인을 넘나드는 ‘옴니채널’ 전략을 선보였는데, 여기서 더 나아가 올해는 미래 비전으로 ‘적응형 리테일(adaptive retail)’을 내세웠다. 특히 “온-오프라인의 구분 없이 고객이 월마트의 어떤 채널을 이용하든, 쇼핑의 어떤 단계에 있든 최상의 경험을 제공하는 것”이 중요하다고 강조했다. 최근엔 생성 AI를 적용하여 사용자 만족도를 높이고, 광고 영역과 헬스 영역을 강화하여 매출을 증대하고 있다. 이번 글에서는 월마트의 미래 비전 중 쉽고 빠른 검색과 발견을 돕는 ‘상품 검색 경험’ 고도화 사례를 살펴보고자 한다.
‘React Native, Metro를 넘어서’ 1회에서는 번들러가 무엇인지와 번들러의 역할로 Resolution, Load, Optimization에 관해 소개했습니다. 1부 마지막에서 파일 크기를 줄이기 위한 Optimizaton을 간단히 이야기하고, 파일 크기를 줄이는 테크닉에는 크게 Minification과 Tree Shaking이 있다고 말씀드렸죠. 이 글인 2부에서는 Metro와 ESBuild의 차이를 조금 더 명확하게 알기 위해서, 이 각각의 테크닉이 구체적으로 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다. 그리고 토스에서 Metro를 ESBuild로 바꾼 여정도 소개합니다.
애플리케이션 현대화에 따라 컨테이너 기반의 마이크로서비스 아키텍처가 많은 부분에서 적용되고 있습니다. 이러한 기반 아키텍처는 컨테이너를 기반으로 한 배포 파이프라인이 필요한 경우가 많습니다. 그리고 이러한 배포 파이프라인으로 전달되는 최종 결과물은 컨테이너 이미지이며, 이 결과물을 어떻게 만들어 내는가에 따라서 효율적인 파이프라인을 가지고 있다와 아니다를 말할 수 있습니다. 하지만 우리가 여기서 중요하게 봐야 하는 또 다른 지점이 있는데, 바로 파이프라인등을 통해서 컨테이너가 빌드될 때 컨테이너의 용량을 줄이는 것입니다.
메타 인지를 높이는 데 가장 효과적인 방법은 피드백을 이용하는 것이다. 예를 들면 개발자들은 프로그래밍 언어를 배울 때부터 피드백에 익숙해져 있다. 코드를 타이핑하는 순간 컴파일러가 바로 구체적인 피드백을 준다. 무엇이 잘못되었는지를 바로 인지하고 고친다. 한 줄을 작성해도 그 안에 컴파일러 간의 몇 번의 피드백이 담겨 있다. 피드백을 있는 그대로 수용하는 것만으로 성장으로 연결되지 않는다. 피드백을 어떻게 받아들이는지가 중요하기 때문이다. 이 글은 피드백 받는 당사자 입장에 피드백을 받아들이고 이를 통해 성장하는 법을 다룬다.
