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불과 2년 전까지만 해도 저는 서류 탈락과 면접 불합격 통보를 일상처럼 받아들이고 있었습니다. 그렇게 수십 통의 거절 메일을 받으며, 개발자로서 부족하다고 느끼던 시기가 있었죠. 그러나 이제는 구직 활동조차 하지 않았는데도 여러 곳에서 이직 제안을 받는 상황이 되었습니다. 아마 비슷한 고민을 하는 분들이 있을 겁니다. 회사 업무만으로는 뭔가 부족하다는 느낌, 더 성장하고 싶은데 방법을 모르겠다는 생각… 저도 그랬습니다. 회사 프로젝트는 론칭이 미뤄지기도 하고, 정확히 어떤 기여를 했는지 드러내기도 어려웠죠. 이 글에서는 제가 오픈소스 프로젝트 ‘NotionPresso’를 진행하며 배운 것들을 공유하고자 합니다. 오픈소스 주제를 선정하는 방법부터 구조 설계, 커뮤니티와의 소통, 그리고 결과물을 발전시키는 과정을 담았고, 이 여정을 통해 오픈소스라는 새로운 도전에 대한 작은 동기를 얻을 수 있다면 좋겠습니다.
PM이 성장하는 지점에 대해 정확하게 설명하기 위해 역설적으로 접근하려고 합니다. “우리가 어떤 상황에 놓여 있다면 성장 지점에 도달하지 못하는가, 왜 PM으로서 성장하지 못할 것이라고 생각하는가”에 대해 얘기해 보기로 합시다. PM의 성장은 제품 개발 프로세스 전반부에 뿌려둔 씨앗으로 후반부에서 결실을 맺을 때, 그 수확과 함께 이루어집니다. 무엇보다 숙련되어 가는 것과 성장하는 것이 다르다는 얘기를 하고자 합니다. 언제 어디서나 그렇겠지만, 개인도 숙련되는 것만으로는 만족할 수 없고 조직도 숙련되는 것만으로는 충분히 행복할 수 없습니다. 단순한 숙련과는 다른 차원에서 성장의 기회는 필수적이어야 합니다.
우리는 종종 Java 애플리케이션의 다양한 계층 간 또는 서비스 간에 데이터를 전송해야 합니다. 이를 위해 DTO(Data Transfer Object, 데이터 전송 객체)를 사용합니다. DTO는 복잡한 동작이나 로직 없이 데이터를 담기 위한 간단한 객체입니다. 이 객체의 역할은 데이터를 묶어서 필요한 곳에 전달하는 것이죠. 그런데 Java 14에서 새로운 기능인 ‘Record’가 도입되었습니다. Record는 DTO와 마찬가지로 데이터를 담는 데 초점을 맞춘 특별한 클래스 유형입니다. 중요한 차이점은 Record는 우리가 반복적으로 해야 하는 많은 작업을 자동으로 처리해 준다는 것입니다. Java가 계속 발전함에 따라 언제 DTO를 사용하고 언제 Record를 사용해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 DTO와 Record의 차이점을 알아보고, 특히 현대적인 Java 애플리케이션에서 어떤 것이 더 적합한지 결정하는 데 도움을 드리고자 합니다.
UX 리서처와 데이터 사이언티스트는 무슨 일을 하나요? 두 직군의 역할을 머릿속에 바로 떠올리는 분들도 있을 겁니다. 하지만 제가 체감하기로는 일부 회사에서 UX 리서처가 mixed-method(혼합연구방법)로 역할을 확대하면서 경계가 모호해진 경우가 있습니다. 데이터 사이언티스트도 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, 정량 리서처 등 조금씩 다른 이름과 역할로 규정되는 경우가 있고요. 둘은 소속 조직이 다른 경우가 많고 국내에서 UXR은 상대적으로 늦게 생긴 직군이다 보니, 두 직군이 협업할 때 어떤 시너지가 날지 예상하기 어려워하는 모습도 종종 보곤 했습니다. 이번 글에서는 화해 UX 리서처가 협업하는 여러 직군 중, 데이터 사이언티스트(a.k.a DS)와 협업하는 상황과 사례를 소개해 보려고 합니다.
SI 만렙 개발자는 돈은 많이 벌까요? 당연히 많이 법니다. 하지만 스타트업 같은 파격적인 대우는 없습니다. 아웃소싱 시장이 파격적이지 않거든요. 누구나 아는 유명한 개발자가 있을까요? 글쎄요. SI 시장에선 유명세가 크게 도움이 되지 않습니다. 그렇다면, SI 하다가 네이버 갈 수 있을까요? 갈 수 있습니다. 그렇게 가신 분들이 꽤 있습니다. 다만 수능처럼 1년 재수한다고 갈 수는 없습니다. 이번 편은 “SI 회사”에 취업하는 사회 초년생들을 위한 글입니다. 어떻게 일하고 어떻게 성장할 것이냐, 라는 고민에 도움이 되면 좋겠습니다.
파이썬은 쉽고 강력한 언어로, 프로그래밍 경험이 적은 초보자부터 다양한 문제 해결을 원하는 전문가들까지 폭넓게 사용되고 있습니다. 그만큼 파이썬을 활용하는 방법도 각양각색일 텐데요. 다른 사람들은 파이썬을 어떻게 활용하고 있을까요? 파이콘 한국 2024에서는 각기 다른 배경을 가진 사람들이 모여, 자신만의 파이썬 활용법을 공유하는 세션이 진행될 예정입니다. 오늘은 D-4 파이콘 한국 2024를 앞두고 어떤 사람들이 모일지, 준비된 세션 이야기와 발표자들을 미리 만나보려고 합니다. 지난 1편에 이어 파이썬을 통해 만들어가는 다채로운 이야기에 주목해 보세요. (+ 이번 글에는 파이콘 한국 2024 후원사 티켓 증정 이벤트가 포함되어 있습니다.)
AI 봇을 이용한 자동화 공격이 늘어나며 지속적인 ‘클라우드 보안’ 관리의 필요성이 커지고 있습니다. 보안 공격은 언제, 어디서 발생할지 예측하기 어렵습니다. 어찌 보면 ‘운’에 의존하는 영역이기도 하죠. 특히 스타트업이나 중소기업의 경우, 서비스 안정성이 흔들리면 고객 이탈로 이어질 수 있어 비즈니스의 생존과도 직결될 수 있습니다. 그러나 대부분의 스타트업은 내부에 보안 전문가를 두기 어렵고, 이로 인해 보안 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 SaaS 기반의 보안 플랫폼입니다. 국내 최초로 SaaS형 보안 플랫폼을 선보인 “클라우드브릭” 관계자들을 만나, 스타트업, 중소기업에서도 클라우드 보안을 잘 관리할 수 있는 방안을 들었습니다.
지난 9월, 인스타그램은 18세 미만 사용자를 보호하고자 <인스타그램 10대 계정(Teen Accounts)>이라는 새로운 기능을 도입했습니다. 앞으로 모든 10대용 계정이 비공개 계정으로 전환될 예정입니다. 그에 따라 10대들의 인스타그램 사용 경험도 바뀔 것으로 보이는데요. 10대 계정의 비공개 전환이 이들의 SNS 경험을 어떻게 바꿀지 탐구해 보려고 합니다. 챗GPT(ChatGPT)와 피그마 AI 플러그인으로, 하루 만에 리디자인부터 검증까지 마친 과정을 공유합니다. 특히 민감한 사회적 이슈에 UX 디자이너가 AI 도구를 활용해 어떻게 혁신적으로 대응할 수 있을지 살펴보겠습니다. AI 디자인 접근법에 대한 구체적인 가이드도 함께 정리할게요.
사람들이 콘퍼런스로 모이는 이유는 무엇일까요? 아마도 같은 관심사를 공유하고, 서로의 경험을 나누며 배울 수 있기 때문일 겁니다. 파이콘 한국 2024도 마찬가지입니다. 파이썬을 사랑하는 사람들이 한데 모여, 서로 영감을 주고받을 수 있는 곳이죠. 2014년 첫 파이콘을 시작한 이후 지속적으로 파이썬 생태계를 확장하고, 새로운 기술과 지식을 공유하고자 노력 중인데요. 특히 모든 준비 과정이 커뮤니티의 자발적인 노력으로 이루어지는 비영리 행사이지만, 국내에서 가장 큰 파이썬 행사로 명맥을 이어가고 있습니다. 그렇다면 파이콘 한국 2024는 어떻게 준비되고 있을까요? 2022년에는 고등학생으로서 키노트 발표를, 현재는 파이콘 한국 준비위원회로 활동 중인 이한결 오거나이저를 만나, 이들의 새로운 각오와 이야기를 들어봤습니다.
관계형 데이터베이스는 오랜 시간 데이터 관리의 중심에 자리 잡고 있었습니다. 그러나 인터넷과 모바일의 급격한 성장으로 대규모 비정형 데이터를 다루어야 하는 상황이 늘어났습니다. 그와 함께 RDB의 한계가 드러나기 시작했습니다. 이에 대응하여 등장한 것이 바로 NoSQL입니다. 다만 NoSQL이라는 이름으로 묶여 있는 다양한 데이터베이스는 그저 RDB의 대안이 아닙니다. 이번 글에서는 NoSQL이라는 단순한 분류를 넘어, 세분화된 데이터베이스 관리 시스템의 세계를 탐구해 보고자 합니다. 또, 이토록 다양한 DBMS를 적절히 사용하기 위해 고려할 내용 역시 살펴보겠습니다.
요즘 AI를 도입하지 않는 기업을 찾아보기 어렵습니다. 그만큼 모든 산업 분야에서 AI를 활용하여 업무 효율을 높이고, 서비스를 개선하려는 노력이 활발히 이루어지고 있습니다. 하지만 AI를 도입하여 좋은 성과를 이루어내는 것은 꽤 어려운 일입니다. 우스갯소리로 AI를 ‘돈 먹는 하마’라고 부르는 것도 사실 농담이 아닙니다. AI를 도입해 투자 수익률을 달성하지 못하는 경우가 허다하니까요. 실제로 POC 단계에서 끝내는 이유도 투자 수익률을 감당하지 못해서 끝내는 경우도 많습니다. 그렇다면 어떻게 해야 좋은 성과를 이루어 낼 수 있을까요? 그 해답은 아마 ‘MLOps’에 있을지도 모릅니다.
