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가장 단순하게 작동하는 것: 소프트웨어 설계 철학

2025-08-30

이 글은 소프트웨어 설계에서 '가장 단순하게 작동하는 것을 구현하라'는 원칙을 주장합니다. 이상적이고 과도하게 설계된 시스템을 추구하는 대신, 현재 시스템을 깊이 이해하고 가장 간단한 해결책을 선택하는 것을 권장합니다. 보기에는 평범해 보이지만, Unix와 Rails와 같은 훌륭한 시스템의 설계에서 볼 수 있듯이 놀라울 정도로 효과적인 결과를 가져옵니다. 시스템의 유연성 부족과 '단순함'의 정의와 같은 과제가 있지만, 저자는 먼 미래의 요구 사항을 위해 과도하게 설계하는 것보다 현재 문제에 집중하고 단계적으로 개선하는 것이 더 낫다고 주장합니다. 궁극적으로, 간단하고 안정적인 시스템은 과도하게 설계되고 유지 관리가 어려운 시스템보다 종종 우수합니다.

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개발 단순성

위험한 경력 조언: 뛰어난 엔지니어를 위한 강력한 도구

2025-08-26

이 글에서는 효과적인 경력 조언은 날카로운 도구와 마찬가지로, 사용 방법에 따라 매우 유용하거나 매우 해로울 수 있다고 주장합니다. 많은 경력 조언은 피상적이며 실제적인 적용이 부족합니다. 저자는 엔지니어들에게 '위험한 조언'을 받아들이고 관습을 깨고 높은 효율성을 달성하도록 격려합니다. 위험이 있지만 뛰어난 엔지니어에게는 보상이 위험을 상회합니다. 저자는 이 조언이 능력이 부족한 엔지니어에게는 적합하지 않다고 경고합니다.

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개발

API 설계의 기술: 단순함과 유연성의 균형

2025-08-25

이 글에서는 API 설계의 핵심 원칙을 자세히 다루며, 기존 사용자 코드를 손상시키지 않는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 저자는 좋은 API는 단순하고 사용하기 쉬워야 하지만, 동시에 장기적인 유연성도 갖춰야 한다고 주장합니다. API 버전 관리, 멱등성, 속도 제한, 페이징 등의 기술적 측면을 상세히 설명하고, 비엔지니어 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 API 키를 이용한 인증을 권장합니다. 결론적으로 훌륭한 제품이 완벽한 API보다 중요하지만, 잘못 설계된 제품은 필연적으로 좋지 않은 API로 이어진다고 말합니다.

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개발

훌륭한 시스템 디자인: 정교한 트릭이 아닌 실용성

2025-08-16

이 글은 화려한 기술에 초점을 맞춘 시스템 디자인을 비판하며, 훌륭한 시스템 디자인은 복잡한 분산 합의 메커니즘이나 CQRS와 같은 고급 기술이 아닌, 단순성과 안정성을 우선시해야 한다고 주장합니다. 저자는 상태 관리의 중요성을 강조하며, 상태를 가진 구성 요소를 최소화해야 한다고 제안합니다. 데이터베이스 설계(스키마, 인덱스), 캐싱, 백그라운드 작업, 이벤트 기반 아키텍처, 병목 현상 처리 등 중요한 측면들이 자세히 설명되어 있습니다. 이 글은 데이터베이스의 기능을 최대한 활용하고 불필요한 메모리 처리를 피하는 것이 중요함을 강조합니다. 또한 크리티컬 패스, 로깅, 모니터링, 그리고 회로 차단기, 재시도, 우아한 열화와 같은 장애 허용 전략의 중요성도 언급합니다. 결론적으로 저자는 잘 검증된 구성 요소를 기반으로 한, 절제되면서도 효과적인 디자인을 지지하며, 견고한 기능성을 위해 화려한 기술을 거부합니다.

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개발 시스템 디자인

5분 만에 MacBook Pro로 최강 모델 훈련하기: 도전

2025-08-14

저자는 MacBook Pro에서 단 5분 만에 가능한 가장 강력한 언어 모델을 훈련하는 데 도전했습니다. 실험 결과, 약 180만 파라미터의 GPT 스타일 Transformer 모델이 완성되었고, 약 2천만 TinyStories 토큰으로 훈련되어 약 9.6의 perplexity를 달성했습니다. 최적화는 초당 토큰 수를 극대화하는 데 중점을 두었으며, MPS를 사용하고 기울기 누적을 피했습니다. 데이터셋 선택은 매우 중요했으며, TinyStories의 간결하고 일관된 언어가 탁월했습니다. Transformer는 LSTM 및 확산 모델보다 성능이 뛰어났습니다. 5분 훈련 창에서 최적의 모델 크기는 약 200만 파라미터였으며, 이는 Chinchilla 스케일링 법칙과 일치합니다.

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AI

AI 코딩 에이전트: 비밀은 없다

2025-07-05

2024년 자율 코딩 에이전트 구축에는 정교한 내부 트릭이 필요하다고 생각되었습니다. 하지만 사실은 약간 더 나은 기본 모델만 있으면 충분합니다. Claude Sonnet 3.7은 최첨단을 달리는 존재이며, 그 강점은 원시적인 힘이 아니라, 과제에 집착하고 시간이 지남에 따라 훌륭한 의사 결정을 내리는 능력에 있습니다. AI 코딩 에이전트의 진입 장벽은 크게 낮아졌고, 오픈소스 솔루션은 뛰어나며, GitHub Actions에서 Codex 에이전트를 무료로 실행할 수도 있습니다. 시장 경쟁이 치열하여 공급업체는 성공하기 위해 배포와 더 나은 모델의 훈련에 집중해야 합니다.

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개발 AI 코딩 에이전트

AI 에이전트: 다음 대규모 AI 재난은?

2025-06-11

이 글은 미래에 발생할 수 있는 AI 대규모 재난의 가능성을 탐구합니다. 초기 철도 및 항공 사고와의 유사점을 비추어 저자는 대규모 AI 재난이 현실적인 가능성이라고 주장합니다. 단순한 AI 오류 정보에 초점을 맞추는 대신 저자는 웹 검색 및 이메일 전송과 같이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI인 AI 에이전트가 초래하는 위험을 강조합니다. 저자는 첫 번째 주요 AI 재난은 정부 또는 기업 시스템 내에서 AI 에이전트의 오작동, 예를 들어 채권 추심, 의료 또는 임대 프로세스를 잘못 실행하는 것에서 비롯될 가능성이 높다고 예측합니다. 또한 저자는 AI 모델이 악용되어 '이상적인 파트너' 로봇을 만드는 것에 따른 잠재적 위험에 대해서도 지적합니다. 요약하자면 저자는 AI의 급속한 발전과 그 잠재적 위험을 경고하고 더욱 강력한 AI 안전 조치를 촉구합니다.

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AI

Apple 논문, AI 추론 능력에 도전장: 진짜 '추론'이 아닌가?

2025-06-09

Apple의 최근 논문 "사고의 환상"은 하노이 탑 퍼즐을 이용해 대규모 언어 모델의 추론 능력을 테스트했다. 결과적으로 간단한 문제에서는 비추론 모델보다 성능이 떨어지고, 중간 난이도에서는 우수하지만, 복잡한 문제에서는 알고리즘이 제공되더라도 모델이 포기하는 것으로 나타났다. 저자들은 모델의 일반화 가능한 추론 능력에 의문을 제기한다. 하지만 이 글에서는 논문에서 사용된 하노이 탑 퍼즐이 테스트로 부적절하다고 주장한다. 모델의 "포기"는 수많은 단계를 피하려는 데서 비롯될 가능성이 있으며, 추론 능력의 한계는 아니다. 특정 단계 수를 넘어 포기하는 것은 모델이 추론 능력이 부족하다는 것을 의미하지 않으며, 복잡한 문제에 직면한 인간의 행동을 반영한다.

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AI

일부 LLM은 클라우드에서는 빠르지만 로컬에서는 느린 이유는 무엇일까요?

2025-06-01

이 글에서는 DeepSeek-V3과 같은 Mixture-of-Experts(MoE) 모델을 포함한 대규모 언어 모델(LLM)이 클라우드에서는 대규모로 빠르고 저렴하게 제공될 수 있지만 로컬에서는 느리고 비용이 많이 드는 이유를 탐구합니다. 핵심은 배치 추론입니다. GPU는 대규모 행렬 곱셈에 능숙하며, 많은 사용자 요청을 배치 처리하면 처리량이 크게 향상되지만 지연 시간이 증가합니다. MoE 모델이나 많은 계층을 가진 모델은 파이프라인 버블이나 전문가 활용률 저하를 피하기 위해 배치 처리에 특히 의존합니다. 클라우드 공급업체는 배치 크기(수집 창)를 조정하여 처리량과 지연 시간의 균형을 맞추지만 로컬 실행은 일반적으로 단일 요청만 있으므로 GPU 사용률이 매우 낮습니다. OpenAI 등의 서비스의 높은 효율성은 더 우수한 모델 아키텍처, 정교한 추론 기법 또는 훨씬 더 강력한 GPU 리소스 때문일 수 있습니다.

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AI 배치 추론

기술에 대한 피상적인 이해: 충분히 좋다면 괜찮다

2025-05-27

저자는 엔지니어가 사용하는 기술에 대해서는 피상적인 이해만으로도 충분하다고 주장합니다. 데이터베이스 인덱스나 대규모 언어 모델 등을 깊이 파고들면 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, JSON 출력에 적합한 모델을 선택하거나 소규모 모델의 제약으로 인해 발생하는 오류를 방지할 수 있습니다. 한 분야를 깊이 파고들기보다는 여러 분야에 걸쳐 광범위한 지식을 갖추는 것이 새로운 트렌드에 더 잘 적응할 수 있다고 저자는 주장합니다. 새로운 기술을 배울 때는 기본 원리를 이해하고 그것을 다른 사람들에게 쉽게 설명하는 데 중점을 두어야 하며, 사실 확인을 위해 LLM을 사용하여 정확성을 보장해야 합니다.

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개발 기술적 이해

Gemini Diffusion: 텍스트 생성 속도의 기적?

2025-05-22

구글이 최근 출시한 Gemini Diffusion은 놀라운 속도로 모두를 놀라게 하고 있습니다. 데모 영상을 느리게 재생해야만 어떤 일이 일어나는지 확인할 수 있을 정도입니다. 이 글에서는 확산 모델이 왜 이렇게 빠른지, 기존의 자기회귀 모델(GPT-4, Claude 등)과 비교하여 자세히 설명합니다. 확산 모델은 토큰 단위로 생성하는 대신 한 번에 전체 출력을 생성하여 정확한 부분을 병렬로 생성하고, 반복 횟수를 줄여 속도를 높입니다. 하지만 긴 컨텍스트를 처리할 때는 효율이 떨어지며, 추론 능력에 대한 의문도 남습니다. 확산 모델은 내부적으로 트랜스포머를 사용할 수 있지만, 전체 아키텍처 때문에 자기회귀 모델과는 근본적으로 다른 동작을 합니다.

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AI

AI의 초능력: 지능이 아닌 인내

2025-05-20

샘 알트먼은 지능을 '측정하기에는 너무 저렴한' 것으로 만들고자 했고, 벤처 캐피탈에 힘입어 AI 붐이 가속화되면서 우리는 바로 그 세계에 살고 있습니다. 하지만 상당히 더 똑똑한 모델에 대한 사용자 수요는 폭발적으로 증가하지 않습니다. 이 글에서는 LLM의 가장 혁신적인 측면은 지능이 아니라 '초인적인 인내심'이라고 주장합니다. 항상 사용 가능하고, 비판적이지 않으며, 무한정 경청할 수 있습니다. 이러한 인내심은 LLM의 기존 결점(아첨 등)을 증폭시킬 수 있으며, LLM이 치료사를 대체해서는 안 되지만, 이 능력은 사람들이 정서적 지원과 조언을 구하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다.

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AI

확산 모델: AI 이미지 생성의 숨은 영웅

2025-05-19

트랜스포머 기반 언어 모델과 달리, 확산 모델은 노이즈가 많은 이미지에서 노이즈를 점진적으로 제거하여 이미지를 생성합니다. 훈련은 추가된 노이즈를 식별하도록 모델을 학습시켜 최종적으로 순수한 노이즈에서 이미지를 생성할 수 있게 합니다. 이는 조각과 유사하며, 거친 돌덩이를 점차 정교한 작품으로 다듬는 것과 같습니다. 텍스트 생성은 아직 초기 단계이지만, OpenAI의 Sora나 Google의 VEO에서 볼 수 있듯이 이미지와 비디오 생성에서 큰 가능성을 보여줍니다. 핵심은 노이즈와 데이터의 관계를 어떻게 모델링하는지이며, 이는 트랜스포머 모델의 언어 구조에 대한 초점과 대조적입니다.

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AI

대기업에서 일을 끝내는 방법: 당신이 생각하는 것과 다릅니다

2025-05-06

대기업에서 유능한 엔지니어들은 기존 시스템을 지속적으로 개선하는 함정에 빠지기 쉽고, 실제 가치를 제공하는 것을 소홀히 하곤 합니다. 이 글에서는 '일을 끝낸다'는 것이 무한한 개선이 아니라 회사 의사결정자들이 만족할 수준에 도달하는 것을 의미한다고 주장합니다. 승리를 선언하고 다음 일을 시작하세요! 그러려면 의사결정자들이 당신의 업무 내용을 이해하고 납득할 수 있도록, 예를 들어 경제적 효과를 보여주는 등 가시화하는 것이 필요합니다. '일을 끝낸다'는 것은 사회적 개념이지만, 커리어에 큰 영향을 미치는 강력한 개념입니다.

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개발

기술 토론에서 우유부단하지 마세요. 자신의 결정에 책임을 지세요.

2025-04-14

고급 엔지니어들은 기술 토론에서 종종 결정을 회피하는 경향이 있습니다. 저자는 이를 표면적으로는 신중한 접근 방식으로 보이지만 사실은 겁쟁이 행위라고 주장합니다. 이 글에서는 팀이 결정을 내려야 할 때, 설령 55%의 확신만 있다 하더라도 가장 경험이 많은 엔지니어가 책임을 지고 판단을 내려야 한다고 강조합니다. 이는 경험이 부족한 엔지니어가 서투른 해결책을 제시하는 것을 막고 관리자의 효율적인 업무를 가능하게 합니다. 저자는 관리자는 일반적으로 기술적 실수를 용인하며, 의사 결정에는 본질적으로 불확실성이 따르기 때문이라고 설명합니다. 그러나 일관되게 잘못된 판단은 신뢰성을 훼손한다고 지적합니다. 이 글은 신뢰가 부족한 환경에서는 결정을 회피하는 것이 정당화될 수 있지만, 대부분의 경우 책임을 지고 과감한 결정을 내리는 것이 훌륭한 엔지니어의 특징이라고 결론짓습니다.

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개발 기술적 의사 결정 팀 책임

무익한 일에 시간 낭비하지 마세요!

2025-04-07

많은 엔지니어는 성능 개선이나 접근성 향상과 같은 비영리적인 업무에 집중하다가, 제대로 평가받지 못하고 해고되는 경우가 있습니다. 이 글에서는 기술 회사는 이윤 추구에 기반하며, 엔지니어의 가치는 그들의 업무가 이윤에 얼마나 기여하는지에 따라 직접적으로 결정된다고 주장합니다. 저자는 엔지니어들이 회사의 비즈니스 모델을 이해하고 자신의 업무를 수익성과 연결시켜 직장을 안정적으로 유지해야 한다고 조언합니다. 겉으로 보기에는 비영리적인 업무라도 대기업에서는 규모의 경제에 따라 가치를 창출할 수 있습니다.

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개발 엔지니어 경력 개발

Ruby: AI 혁명의 예상치 못한 언어?

2025-03-22

대규모 언어 모델(LLM)은 코드 생성에 뛰어나지만, 제한된 컨텍스트 창 때문에 대규모 코드베이스 작업이 어렵습니다. 이 기사에서는 LLM 지원 프로그래밍의 '파워'를 탐구합니다. 프로그램을 표현하는 데 필요한 토큰 수입니다. 저자는 간결성 때문에 LLM에는 Python이 Go보다 낫다고 주장합니다. 이를 통해 토큰 제한 내에서 더 많은 기능을 사용할 수 있습니다. 또한, 우아하고 간결한 것으로 알려진 Ruby는 토큰을 효율적으로 사용하기 때문에 LLM에 이상적인 언어로 제시됩니다. 형식 검사와 같은 과제가 남아 있지만, Ruby의 인간 중심 설계는 아이러니하게도 LLM에 대한 잠재적인 선두 주자입니다.

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개발

황금기의 종말: 후붐 시대의 소프트웨어 엔지니어링

2025-03-16

10년 동안 소프트웨어 엔지니어링은 꿈의 직업이었습니다. 높은 연봉, 훌륭한 복리후생, 그리고 탄탄한 고용 보장. 하지만 지난 2년 동안 기술 업계 전반에서 대량 해고가 잇따르면서 상황이 극적으로 바뀌었습니다. 이 글에서는 이러한 변화가 경제 상황의 변화 때문이라고 주장합니다. 저금리는 사치스러운 지출과 엔지니어에 대한 후한 보상으로 이어졌지만, 금리 상승은 수익성을 우선시하여 대규모 감축으로 이어졌습니다. AI가 자주 비난받지만, 저자는 그것이 근본 원인이 아니라고 주장합니다. 새로운 현실에서는 회사의 목표에 직접 기여하는 데 집중해야 합니다. 적응하지 못하면 고용 안정이 위험해집니다. 응석받던 시대는 끝났지만, 가치 제공에 집중함으로써 더 명확하고, 비록 화려하지는 않더라도, 성공으로 가는 길이 열립니다.

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기술

단순함이 승리한다: 훌륭한 소프트웨어 설계의 핵심

2025-03-07

이 글은 훌륭한 소프트웨어 설계는 복잡한 언어 기능이나 정교한 아키텍처가 아니라 잠재적인 실패 모드를 제거하는 데 있다고 주장합니다. 저자는 자신의 경험을 통해 불필요한 구성 요소 제거, 상태 관리의 중앙 집중화, 강력한 시스템 사용 등으로 위험을 줄이고 신뢰성을 높이는 방법을 보여줍니다. 훌륭한 설계는 단순하고 신뢰할 수 있으며, 화려한 기능을 피하고 문제 해결에 집중하는 것이 핵심 메시지입니다. Unicorn 웹 서버를 이러한 접근 방식의 좋은 예로 제시합니다.

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개발 실패 모드

스포트라이트 장악: 기술 분야의 우선순위

2025-03-07

빠르게 변화하는 기술 분야에서 모든 업무가 동등한 것은 아닙니다. 이 글은 대부분의 우선순위가 높은 작업이 실제로는 영향력이 낮다는 점을 강조합니다. 성공은 '스포트라이트' 순간, 즉 리더십으로부터 집중적인 관심을 받는 프로젝트를 인지하는 데 달려 있습니다. 엔지니어는 이러한 기회를 신속하게 파악하고 활용하며, 큰 영향을 미치는 프로젝트에 전념하는 능력을 개발해야 합니다. 반대로, 스포트라이트를 받지 못할 때는 개인 시간을 귀중한 프로젝트에 투자하여 기술과 회사 기여도를 높일 수 있습니다. 이는 판단력뿐만 아니라 연습을 통해 갈고 닦아야 하는 기술이기도 합니다.

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개발 우선 순위

소프트웨어 엔지니어링의 AI 혁명

2025-02-15

대규모 언어 모델(LLM)은 코드 작성 능력을 빠르게 향상시키고 있으며, 순수 AI 소프트웨어 엔지니어 개발이 시도되고 있습니다. 단기적으로 소프트웨어 엔지니어는 AI를 배우고, 지위를 높이고, AI 도구를 활용해야 합니다. 중장기적으로는 대규모 레거시 코드베이스의 유지보수 및 개선에 정통한 것이 더욱 가치 있는 기술이 될 것입니다. 왜냐하면 LLM은 복잡하고 검증이 어렵고 코드 양이 방대한 프로젝트에서 아직 한계가 있기 때문입니다. 장기적으로 소프트웨어 엔지니어의 핵심 역량은 책임감과 신뢰성으로 전환될 것입니다. 이것은 LLM이 쉽게 얻을 수 없는 자질입니다. 최종적으로 AI 시스템을 감독하고 그 출력 결과의 신뢰성을 보장할 수 있는 엔지니어가 마지막까지 남게 될 것입니다.

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개발

LLM을 활용한 엔지니어링 워크플로우 개선

2025-02-04

숙련된 소프트웨어 엔지니어가 일상적인 업무 흐름에서 대규모 언어 모델(LLM)을 실제로 활용하는 방법을 공유합니다. 코드 자동완성, 일회용 코드 작성, 새로운 분야 학습, 최후의 수단으로서의 버그 수정, 문서 교정 등에 LLM을 활용하고 있습니다. LLM은 핵심 로직이나 공식 문서 작성을 대체할 수는 없지만, 특히 익숙하지 않은 코드베이스 처리나 새로운 기술 학습에 있어 강력한 지원 도구가 됩니다. 전략적인 활용이 중요하며, 기적을 기대해서는 안 됩니다.

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개발

JIRA 좀비가 되지 마세요: 티켓보다 영향력을 우선시하세요

2025-01-25

이 통찰력 있는 게시물은 한 엔지니어가 얻은 귀중한 교훈을 공유합니다. JIRA 티켓 완료에 매달리지 말고 전략적으로 중요한 프로젝트에 집중하세요. 진정한 생산성은 더 많은 티켓을 마감하는 것이 아니라 경영진이 중요하다고 생각하는 것을 우선시하는 것입니다. 저자는 높은 가시성의 인시던트, 답변되지 않은 질문, 프로젝트 마감일 등에 집중하는 등 고영향력 작업을 식별하는 방법을 설명합니다. 개인적인 일화는 덜 중요한 작업에 집중함으로써 발생하는 좌절감을 보여주고, 무자비한 우선순위 지정과 실질적인 가치를 제공하는 프로젝트에 집중할 것을 주장합니다. 결과? 더 적은 시간에 더 큰 영향력.

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개발

호주 엔지니어의 미국 기업 근무 경험: 시차, 문화, 안정성

2025-01-12

호주 엔지니어가 미국 기술 기업에서 10년간 근무한 경험을 공유합니다. 시차를 고려한 협업의 어려움을 설명합니다. 아침은 야간에 완료된 작업을 따라잡는 데 보내고, 오후에는 귀중한 집중 작업 시간을 확보합니다. 외로움도 문제가 될 수 있지만, 훌륭한 팀워크와 문서화 문화로 완화됩니다. 해외에서 미국 기업에 근무하는 고유한 불안정성도 언급하며, 더 큰 규모, 더 나은 보상, 더 높은 브랜드 인지도를 주요 동기로 강조합니다. 마지막으로, 호주와 미국의 문화적 차이에 대해 논의하며, 미국인은 더 열정적이고 호주인은 더 신중하기 때문에 미국의 직장 문화에 적응해야 한다고 말합니다.

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개발 다문화 협업 기술 산업

래칫 효과: 대기업에서 엔지니어의 평판 형성

2025-01-08

대기업 엔지니어의 평판은 기술 능력뿐 아니라 단계적인 성과 축적이 중요합니다. 처음에는 하위 레벨 업무부터 시작하여 꾸준한 성과를 통해 더 높은 수준의 프로젝트 참여 기회를 얻습니다. 이러한 '래칫 효과'로 인해 평판은 쉽게 바뀌지 않습니다. 실패하더라도 꾸준한 성과를 통해 만회할 수 있습니다. 하지만 반복적인 실패는 악순환에 빠지게 됩니다. 저자는 신입 엔지니어는 작은 프로젝트에 집중하여 착실하게 평판을 쌓고, 무리하게 대규모 프로젝트에 도전하는 것을 피해야 한다고 말합니다.

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개발 엔지니어 평판 래칫 효과

대규모 코드베이스에서 엔지니어들이 흔히 저지르는 실수

2025-01-07

대규모로 확립된 코드베이스에서 작업하는 것은 악명 높게 어렵습니다. 이 글에서는 10년간의 경험을 공유하고, 가장 일반적이며 치명적인 실수, 즉 기존 코드베이스 패턴을 무시하고 새로운 기능을 위한 깔끔한 코드에만 집중하는 것을 강조합니다. 일관성을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 예상치 못한 문제를 방지하고, 코드베이스의 저하를 늦추고, 미래의 개선을 가능하게 하기 때문입니다. 저자는 또한 코드의 운영 환경에 대한 영향을 이해하고, 새로운 종속성을 도입할 때 신중하며, 중복 코드를 제거하고, 작은 PR로 작업하고, 팀의 전문 지식을 활용하여 오류를 감지하는 것의 중요성을 강조합니다. 어렵지만, 대규모 코드베이스를 숙달하는 것은 매우 중요합니다. 일반적으로 기업의 가장 가치 있는 제품의 기반이 되기 때문입니다.

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개발 코드베이스

접착제 작업은 해롭다고 간주됨: 효과적인 엔지니어를 위한 생존 가이드

2025-01-02

이 글에서는 소프트웨어 엔지니어링에서 '접착제 작업'이라는 개념을 탐구합니다. 팀 효율성에 매우 중요함에도 불구하고(예: 문서 업데이트, 기술 부채 해결 등), 이러한 눈에 띄지 않는 작업은 종종 보상받지 못합니다. 따라서 우선순위를 높게 설정한 엔지니어는 불리해집니다. 저자는 기업이 접착제 작업에 보상하지 않는 것은 엔지니어에게 전반적인 효율성 향상이 아닌 기능 제공에 집중하기를 바라기 때문이라고 주장합니다. 효율적인 전략은 책임지고 있는 프로젝트에 접착제 작업을 전술적으로 적용하여 성공을 보장하는 것입니다. 이는 노력을 비효율적으로 분산하는 것과 대조적입니다. 이것은 냉소적인 직장 정치가 아닙니다. 대기업의 낮은 효율성과 단기적인 효율성 향상보다 성장을 우선시하는 현실을 고려한 것입니다.

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개발 팀 효율성

스태프 엔지니어 두 번 승진: 경험에서 얻은 교훈

2025-01-01

저자는 2년 동안 두 번 스태프 엔지니어로 승진한 경험을 공유합니다. 승진의 핵심은 기술 능력이 아니라 회사 목표에 부합하는 고우선순위 프로젝트를 성공적으로 완료하여 회사에 가치를 제공하는 것이었습니다. 회사의 전략적 방향을 이해하고, 영향력 있는 프로젝트에 참여하며, 경영진 및 팀 구성원과의 긍정적인 관계를 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다. 지원적인 관리자의 존재 또한 필수적입니다. 주요 내용은 회사가 우선순위로 삼는 고영향 프로젝트에 집중하고, 멘토링을 과대평가하지 않으며, 승진을 적극적으로 지원하는 관리자를 확보하는 것입니다.

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개발 경력 개발

뛰어난 엔지니어와 그렇지 않은 엔지니어의 차이

2024-12-27

이 글은 뛰어난 엔지니어와 평균적인 엔지니어를 구분하는 능력에 대해 논의합니다. 뛰어난 엔지니어는 복잡한 버그 해결, 레거시 코드 개선, 대규모 아키텍처 변경 등 평균적인 엔지니어가 할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다. 평균적인 엔지니어는 충분한 시간이 있어도 이러한 작업에 어려움을 겪습니다. 이 글은 뛰어난 엔지니어는 단순히 효율적인 것뿐만 아니라 복잡한 문제를 해결하는 능력을 가지고 있음을 강조합니다. 반면 능력이 부족한 엔지니어는 대부분의 엔지니어링 작업을 완료할 수 없습니다. 또한 능력이 부족한 시니어 엔지니어와 협력하는 방법에 대한 조언도 제시하며, 친절하면서도 자신의 시간을 보호하고 과도한 요구를 피하는 것이 중요함을 강조합니다.

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개발 엔지니어의 역량