생각 정리 37

실패보다 최악인 것.

실패보다 최악인 것.나도 그랬지만, 실패를 두려워 하는 분들을 많이 본다.이걸 했다가 실패하면 흠이 생긴다고 생각하고,누군가가 욕할까봐 두려워서 그럴 수 있다.하지만 최악의 경우는 실패가 두려워서 아무것도 안하는 것이다.예를 들어 취업을 하는데, '저 곳은 내 실력으로는 가기 어려울꺼야'이직을 하고 싶지만, '내가 이 회사를 벗어날 수 있을까? 나보다 잘하는 사람이 훨씬 많겠지?'새로운 도전 기회가 있을 때도 '내 수준으로는 이런 일을 하기 어려울꺼야'이런 생각들은 우리를 아무것도 못하는, 그저 하던 것만 하도록 만드는 역할을 한다.도전하더라도 실패를 하면, 왜 실패를 했는지 회고하거나 그 상황을 다른 사람에게 물어봄으로써 성장하는 계기를 만들 수 있다.도전했는데 실력이 조금 부족했더라도, 운이 좋게 성..

생각 정리 2025.08.19

팀장이 되기 위한 가장 빠른 방법은 개발 역량이 아닙니다.

팀장이 되기 위한 가장 빠른 방법은 개발 역량이 아닙니다.흔히 개발자의 성장 방식은 두가지로 나뉩니다.엔지니어링 역량을 높여 전문가가 되는 것과, 팀장으로써의 역량을 높여 팀을 이끄는 것이죠.엔지니어링 역량이야 시니어들을 보면서, 엔지니어링에 대한 컨퍼런스 등을 참고하면서,늘상 해오던대로 개발에 대한 역량을 높이고, 더 큰 문제를 해결하다보면 자연스럽게 이루어집니다.하지만 팀장의 경우, 어떤 역량을 키워야하는지 잘 모르는 경우가 많더라구요.하지만, 가장 빠르게 팀장을 달 수 있는 방법이 있습니다.바로 '팀장의 일을 모두 빼앗아가는 것'이에요.물론 자기 몫의 일은 해내는게 기본 값이겠죠?제가 이야기를 나눠봤던 분들 중에는, 자신의 팀장님이 어떤 일을 하는지도 잘 모르는 경우가 많았습니다.이건 대기업에 계신..

이력서에도 디자인 패턴이 있다.

이력서의 상세 내용을 적을 때 개발처럼 생각하면 좋다.개발자가 흔히 반복되는 문제를 해결하기 위해 디자인 패턴을 사용하는 것처럼, 이력서에도 패턴이 존재한다.흔히 이야기하는 STAR 기법은 "어려웠던 일을 있는 그대로 전달하기 위한" 목적으로써 사용하는데, 해당 기법은 "문제 수준이 높은 과제"에서만 잘 먹힌다는 점이다.특히나 주니어 같은 경우에는 문제의 수준이 높은 경우가 많이 발생하지 않고, 실패가 많을 수도 있다. 그럼 어떻게 고민해보면 좋을까?디자인 패턴에 대해서도 많은 개발자들이 하는 말이 "디자인 패턴에 코드를 맞추지 말고, 코드를 효율적으로 짜다보면 자연스럽게 디자인 패턴과 맞춰진다" 라고들 한다. 마찬가지로 이력서도 "효율적"으로 작성하면 된다.어떤 이력서가 효율적일까? 이력서의 목적은 "..

실패한 경험을 숨기지 말자.

실패한 경험을 숨기지 말자. 흔히 이력서에 "자신의 성과"만을 입력하고자 하는 사람들이 있다. 물론 충분히 연차가 있고, 그만한 실력이 있다면 그래도 괜찮다. 이미 여러 문제해결을 통해 실패를 했을 것이고, 그게 쌓였을 것이라고 보기 때문이다. 하지만, 저연차일수록 실패한 경험을 숨기는게 마냥 좋은게 아니다. 주로 저연차에게 원하는 것은 "성장속도"인데, 여기서 말하는 성장은 하드스킬의 영역만이 아니다. 실패에서도 배울 수 있는 사람인지, 실패해도 다시 일어날 수 있는 사람인지도 중요하다. 그렇다면 이런 실패한 사례를 어떻게 어필할 수 있을까? 과거로 돌아가 과거를 바꿀 수 없기 때문에, "만약 내가 다시 그 상황을 겪는다면"으로 생각하면 된다. 그리고 우리는 그것을 회고라고 부른다. 블로그에 회고를 해..

여러군데 이력서를 넣고, 합격률을 확인하는건 의미가 없습니다.

여러군데에 이력서를 넣고, 합격률을 확인하는건 대부분 의미가 없습니다. 흔히 개발자적인 생각에서 이력서를 고쳐가며, 이전 이력서는 합격률이 8%, 변경 이후 이력서는 합격률이 15%...와 같은 형태로 체크를 하시는 분이 있습니다. 하지만, 이게 너무나도 의미가 없다는 것을 알고 계신가요? 가장 큰 오류는 '회사의 성격', '채용 담당자'가 모두 다르다는데 있습니다. 어느 회사는 내 이력서에서 내 성실한 태도를 마음에 들어할 수도 있고, 어느 회사는 내 이력서에서 협업 능력을 마음에 들어할 수 있으며, 또 다른 회사는 내 이력서를 마음에 들어하지 않을 수 있다는 것이죠. 말하자면, 이력서와 회사 간의 합격률은 매번 다른 변수에서 실행되는 테스트 케이스입니다. 이런 테스트 케이스가 유효할리 없겠죠? 그렇다..

자존감을 높여야, 성장이 빨라집니다.

저는 멘토링도 익명으로 진행합니다. 흔히 멘토의 배경만 보고 '저 사람 말이 맞을꺼야' 라는 생각을 하는 분들이 꽤나 많기 때문에, 그런 '편한 사고'를 막기 위해, 제가 적는 내용을 의심하고, 직접 생각하게끔 하기 위해 그렇게 진행합니다.그러다보니, 제 멘토링은 일반적인 멘토링보다 시간이 오래걸릴 수 밖에 없습니다. 멘티의 경험담을 듣고, 어떤 부분이 좋은지/나쁜지를 고민하고, 왜 제가 그렇게 생각하는지를 논리적으로 설명하는데, 이 과정에서 '멘티가 이해할 때까지' 설명해야하기 때문이죠.그런데 이 과정에서, 간혹 유난히 시간이 많이 걸리는 케이스들이 있습니다. 이미 마음에 철벽을 많이 쳐버리신 분들이에요.'하지만 다른 사람은 이렇게 생각할꺼야' 라는 자기 비판을 가지고 있어서, 제가 이야기하는 내용이 ..

생각 정리 2025.08.14

생각에 따라 기회의 범위는 넓어진다.

이런 생각을 해보자. 어제까지는 막노동을 하던 사람이, 오늘 갑자기 기막힌 사업을 구상해서 성공할 가능성은 얼마나 될까? 아마 대부분은 불가능에 가깝다고 여길 것이다.왜 그럴까?단지 그 사람이 막노동을 하는 사람이라서가 아니다. 우리는 생략된 배경까지도 생각하여 판단한다. 막노동을 하는 사람은 먹고살기 힘들 것이고, 하루하루 일하는게 삶일테니까.물론, 100% 모든 사람이 그런 것은 아니다. 그럼 그들간의 차이는 어디에서 발생하는걸까? 우물 안 개구리이러한 상황은 분명 막노동을 하는 사람만의 이야기가 아니다.대부분의 사람들은 자신이 맡은 '역할'의 관점을 잘 벗어나지 못한다. 마치 우물 안 개구리처럼, 자신이 보고있는 하늘이 전부라 믿는 것처럼. 그 역할이 주는 안정감과 익숙함에 안주하면서, 다른 세상이..

생각 정리 2025.07.15

일단 문제를 만드는게 중요하다.

대부분의 사람들은 어떤 일을 진행할 때, 무슨 일이 벌어질지부터 걱정합니다.그러나, 말도 안되는 것 같지만 현업에서는 문제를 일단 '만드는' 것이 가장 중요하다는 것, 알고 계신가요?물론 여기서 '문제를 만든다'는 것은 단순히 오류나 버그를 일부러 일으키는 것을 이야기 하는게 아니라,정확히는 해결해야 할 가장 중요한 문제 하나에 집중하는 것이죠.그리고 해결해야 할 문제가 선정되면, 이후에 나타나는 다른 문제들은 그저 발생하는대로 차근차근 해결해 나가면 됩니다.'분석 마비'가 발생하는 순간자주 있을만한 예시를 들어 설명해보겠습니다.새로운 기술 스택도 익힐 겸, 아이디어가 떠올라서 사이드 프로젝트를 시작하려던 경험은 다들 한 번쯤 있으실겁니다.제 경우에는 처음에는 '간단한 기능 하나만 구현해보자'라는 생각으..

생각 정리 2025.07.08

책을 요약한 유튜브는 독서를 대체할 수 있을까?

출퇴근길 지하철에서, 점심시간의 짧은 휴식 시간에 많은 사람들이 습관처럼 유튜브를 켭니다.수많은 콘텐츠를 보다가, 오늘도 성장을 위해 책을 요약해주는 채널이나, 성장을 위한 동기부여 영상 등을 보는 분들이 있으실겁니다.어려운 책의 핵심도 쏙쏙 뽑아서 이야기해주니, 시간도 아끼고, 성장은 했고, 정말 효율적인 방법처럼 느껴지실껍니다. 하지만, 이런 생각을 해본적 있으신가요?"이렇게 영상을 본 것이, 정말 독서를 한 것과 같을까?"책을 읽어본 적이 있나요?책은 정말 많은 장르가 있습니다.에세이, 시집, 소설 등, 여러가지 방법으로 글을 표현하죠.그리고 책을 읽을 때 우리의 뇌는 가만히 있지 않습니다. '이 인물은 어떻게 생겼을까?', '소설 속 배경은 어떤 느낌일까?', '작가가 이 글로 말하고 싶은 의도는..

생각 정리 2025.07.07

앞으로는 '바이브 코딩'이 핵심 역량이 될 것 같다.

아직은 '바이브 코딩은 완성되지 않았다'라는 말들을 하지만, 저는 이미 충분한 역할을 하고 있다고 생각합니다. 직접 활용해본 결과, 앞으로의 프로덕트 팀의 구조는 이렇게 변하지 않을까? 라는 생각에 글을 한번 적어봅니다.현재의 바이브 코딩의 장점은 "빠른 생산성"이지만, 그에 대한 문제점으로는 "믿을 수 없는 안정성"에 있습니다. AI가 생성하는 결과물이 우리의 기대를 벗어나거나, 눈에 보이지 않는 오류를 포함하기 때문인데요. 이러한 문제는 단순히 더 좋은 AI를 기다릴 것이 아니라, 이에 맞춰 조직의 구조를 새롭게 변화시켜야 할 때라고 생각합니다.생산성과 안정성의 딜레마AI는 우리에게 명확한 기회와 위기를 동시에 제시했습니다.기회는 바로 '압도적인 생산성'입니다.아이디어 구상부터 실제 코드 생성까지의 ..