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당신이 AI(ML)팀과 대화가 안되는 3가지 이유
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당신이 AI(ML)팀과 대화가 안되는 3가지 이유

ChatGPT의 등장 이후, 학계에서나 들렸던 다양한 인공지능의 언어들이 사회 곳곳에서 들리기 시작한다. 굳이 인공지능과 관련없던 일을 하는 사람들도 지금은 인공지능을 삶의 곳곳에서 자연스럽게 쓰고

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리더로서 실무에서 손을 떼는데서 오는 두려움에 대해

실무를 하다가 엔지니어링 매니저로 일을 전환한지 2년이 넘었다. 매니저로 전환할 때는 인공지능의 홍수 속에서 의사결정을 하는 직업은 불확실성을 안고 책임을 져야 하기 때문에 인공지능에

· 3 min read
성장은 연속적이기 때문에 면담의 주제도 연속적이어야 합니다.
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성장은 연속적이기 때문에 면담의 주제도 연속적이어야 합니다.

최근 들어 1:1 면담에 대한 다양한 책을 읽어보고 있다. 그러면서 공통적으로 떠오른 질문이 있었다. "3년뒤의 나, 5년 뒤의 나"를 면접

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현상만 해결하려고 하면 문제의 수는 많아지고 해결은 안된다.
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현상만 해결하려고 하면 문제의 수는 많아지고 해결은 안된다.

회사의 규모가 커지게 되면 부서가 많아진다. 전문화라는 측면에서 부서가 많아지는 이유가 설득이 된다. 하지만 부서가 많아지면 얻게 되는 문제도 있다. 바로 고객과의 커뮤니케이션이 파편화될

· 4 min read
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팀에서 프리라이더가 있을 때 리더가 해야할 네 가지 액션

리더로서 일을 한지도 2년이 넘었다. 그 전에도 CEO Staff으로 일하면서 프로젝트를 위해서 버추얼 팀(Virtual Team)팀의 리더로 일한 적이 있었으나, 과제에만 집중할 뿐

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[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스
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[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스

배경 * 조직장은 개발 및 데이터 관련 업무를 한 경험은 있지만, 경력 자체는 데이터 관련 경험이 많지 않았음 * 사내 데이터 엔지니어링, 분석, 과학자 관련 역할을

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[데이터조직] 목적조직과 기능조직 어느 형태가 가장 좋을까?
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[데이터조직] 목적조직과 기능조직 어느 형태가 가장 좋을까?

목적조직과 기능조직은 조직의 형태 중 하나이다.  미국 PM 전문기관인 PMI(Project Management Institute)에 따르면 조직시스템은 크게 다음과 같이 8가지 정도로 구분해볼 수 있다.

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[데이터조직]성공하는(할 수 있는) 프로젝트 만들기
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[데이터조직]성공하는(할 수 있는) 프로젝트 만들기

처음 제목은 “성공하는 프로젝트 만들기” 였는데, 작성하면서 ”성공할 수 있는 프로젝트 만들기“로 바꾸었다. 성공은 다분히 결과론적인 의미를 담고 있기 때문에, 달성하기 위한 필요조건에

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[데이터조직] 팀의 상호의존성을 키운다는 것
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[데이터조직] 팀의 상호의존성을 키운다는 것

구글은 2012년부터 4년에 걸쳐 프로젝트명 Aristole이라는 이름으로 최고 성과를 내는 팀의 조건을 분석하는 프로젝트를 진행한 바 있다. 이 때 프로젝트는 성과를 내는데 있어 주요한

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[데이터조직] 상대방 팀이 성공해야 우리 팀도 성공한다.
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[데이터조직] 상대방 팀이 성공해야 우리 팀도 성공한다.

당연한 이야기이지만, 상대방 팀이 성공해야 우리 팀도 성공한다. 종종 팀의 리더로 일을 하다 보면, 상대방 팀을 업신여기거나, 상대방 팀을 이겨야 하거나, 업무를 모두 그

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[데이터조직]어느날 직원이 그만두겠다고 하였다.
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[데이터조직]어느날 직원이 그만두겠다고 하였다.

어느날 면담을 할 때였다. 평소대로 "요즘 컨디션을 묻는 질문"으로 1:1을 시작하였다. 그런데 웃으면서 구성원이 말하였다. 퇴사하려고 합니다. 퇴사할 수도 있지.

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[데이터조직]내가 하지 않는데 구성원에게 하라고 할 수는 없다.
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[데이터조직]내가 하지 않는데 구성원에게 하라고 할 수는 없다.

제럴드 M 와인버그는 리더십이란 문제해결을 위한 최적의 환경을 구성해나가는 과정이라고 볼 수 있다고 정의한 바 있다. 처음 이 말을 들었으면 이해가 되는 것같으면서도 명확하게

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