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데이터 과학자가 AI를 비즈니스에 잘 도입하기 위한 팁 6 가지

created: 2023-05-11 19:54 modified: 2023-05-11 19:54 title: Write Here tags: (default: []) * tag1 * tag2 featured: false published: false 복잡한 모델 또는 기술이 능사는 아니다. 비즈니스는 그런걸 신경쓰지 않는다. 비즈니스 부서들은 모델의 디테일따위 관심이 없다. 당신이 Naive Bayes를 쓰던 Random Forest를 쓰던 비즈니스 목표를 달성만 해주면 된다. 우선 빠른게 좋다.

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산출물의 크기는 유지한 채, 더욱더 빠르게 프로덕트를 만든다면?

더 빠르게, 더 빠르게 프로덕트를 만들면 어떨까? 매 스프린트에서 만들어야 하는 산출물의 사이즈를 줄이고 줄이면서 속도를 맞출 수 있겠지만, 사이즈를 줄이지 않고 어떻게든 납기일을 맞춘다면 어떻게 될까? 프로덕트는 만들 수 있겠지만, 경직되고 확장에 대한 유연성은 낮추고 그 문제만을 풀기 위해 디자인 될 것이다. 그렇다면 프로덕트를 만들 때마다, 확장은 어렵고, 새롭게

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롤모델이 필요한 이유, What Would Jesus(My Role Model) Do?

이전에 존잡생각에서 "회사에서 본인을 빠르게 성장시키는 방법"에 관한 글을 본 적이 있다. 구체적으로 내용이 기억나지는 않지만, 거기서 나오는 그래프는 기억이 난다. 스타트업 초기에 회사의 성장과 개인의 성장은 비례를 한다. 하지만 어느 시점부터 회사가 규모의 경제의 변곡점에 도달하면 개인의 성장과 회사의 성장의 기울기는 크게 벌어지기 시작한다. 개인은 정체하고

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리더로서 내 사람을 만드는 것은 중요하다.

회사에서 팀장으로 이제 만 1년을 채운다. 이제는 실무 자체는 손을 대지 않되,  코드리뷰나 방향성 정도만 개입을 하고 기타 관리 측면에서 일정이나, 놓치고 있는 부분들에 대해서만 체크를 하고 있다. 하지만 이런 형태의 업무 자체로는 내 커리어의 선택옵션을 늘리는데 크게 도움이 되지 않는다고 생각해서 코칭에 관심을 가지기 시작하였고, 그래서 성과향상를 위한 코칭리더십이라는

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비즈니스에서는 Output보다 Outcome을 고민해야 한다.

개발조직의 팀장으로 온지 이제 1년을 채워간다. 생각보다 쉽지 않고, 여전히 가야할 길이 멀다. 그 중에 가장 쉽지 않았던 부분이 바로 Output과 Outcome에 대한 구별과 이에 기반한 업무 진행방식을 이해시키는 것이었다. 내가 오기 전에도 개발팀은 Output과 Outcome을 충분히 잘 만들고 있었다. 차이가 있다면 Output에 대한 이해도를 바탕으로 능동적으로 일을 하는 것은