에볼루션 바카라 회고

ComfyUI 로 올해 2월에 Generate한 I2I 사진 중 하나. 페이스북의 블루 마크를 받은 프로필 사진이다.

들어가며

나는 매년 회고글을 작성하고 있다. 하지만 올해에는 색다른 방향으로 작성하고자 에볼루션 바카라. 2024년에는 Sionic AI 회사에서 다양한 직군을 경험할 수 있었다. 나름의 진로 체험과도 비슷한 경험이었는데, 내가 새로운 지식을 배우는 것에 관심이 많고 또 열정도 대단하다고 자부하기에 가능했던 일이라고 생각에볼루션 바카라.

이 과정에서 내가 무엇을 잘 하고, 무엇을 못 에볼루션 바카라 지에 대해 더욱 이해할 수 있었다. 덕분에내가 어떤 사람이 되고 싶은 지에 대해서 고민했고, 최근 나름의 결론에 도달하게 되어 이 글에서 작성해보고자 에볼루션 바카라.

내가 경험한 직군들에 대한 소개와 경험담

에볼루션 바카라 Researcher

사람들이 머신러닝 모델러를 분류할 때, ‘학자 테크’를 타는 연구 중심 모델러와 ‘해킹’ 및 엔지니어링을 통해 문제 해결에 집중에볼루션 바카라 모델러로 나누기도 한다. 연구 중심 모델러는 Self-Attention이나 LLM처럼 판도를 바꿀 만한 대규모 연구를 진행한다.반면, 캐글(Kaggle)에서 흔히 볼 수 있는 ‘실무 해킹형’ 모델러들은 엔지니어링과 기발한 아이디어를 총동원해 10~20점씩 도약에볼루션 바카라 식의 성과를 낸다. 여기서는 논문으로 0.1점 올리는 것보다 훨씬 실용적인 접근이 강조된다. 그런데 이 “점수”라는 개념은, 실제 서비스 및 비즈니스 가치 창출과는 또 다른 문제이기도 하다.

올해에는 완벽히 머신러닝으로의 도메인 변경을 성공했다고 자평할 수 있었다. 내가 모르는 도메인에 대해 공부하고 싶어서거꾸로 읽는 SSL 유튜브를 우연히 발견했고 여기 진행자 분이 강재욱 이라는 네이버 리더 분이라고 하길래 그냥 연락해서 나를 좀 멘토링하자고 했다. 멘토링은 별거 아니고 논문을 매주 하나씩 읽는 거다. 강재욱 님과 매주 한 편씩 논문을 보았고, 지금까지 리뷰한 논문은 40 개를 넘는다. 임베딩, 인코더 모델에 대해 읽어야 에볼루션 바카라 페이퍼는 모두 다 보았다고 할 수 있고, 이제 이 분야에서 누군가가 묻는다면 툭하고 개념에 대해 설명할 수 있는 지경에 다다랐다. LLM 분야에서 엄청난 열기와 붐이 있었고, 허깅페이스에서 두각을 보이던 박정환 (maywell) 님을 디스코드로 만나 이야기를 하다가LogicKor라는 리더보드 사이트를 만들어 그야말로 대 히트를 쳤다. LogicKor의 현재 누적 방문자 수는 5만명을 넘겼으며 정환 님과 개인적으로 수다를 나눌 때 사용하던인스트럭트한국 디스코드 서버는 회원 이 800명을 넘겼다.

회사에서도 리서치 업무를 맡아서 진행해보려고 했지만, 잘 되지 않았다. 왜냐하면 피드백 루프가 너무 느리다고 느꼈기 때문이다. 리서치는 긴 호흡을 필요로 한다. 모르는 미지의 영역을 파고 드는 일이며, 과학적이고 명확하고 명쾌해야 에볼루션 바카라 일이기 때문에 기본적으로 애자일 하기가 어렵다. 따라서 나는 리서쳐 일은 나의 생리와 맡지 않다는 결론에 다다랐다. 하지만 중요한 것은 나도 이제 ML 논문을 읽을 수 있고, 나도 논문을 읽는 방법과 테크닉을 익혔으며, 리서쳐와 대화를 할 수 있게 되었다. 리서쳐들이 생각에볼루션 바카라 지점을 나는 빠르게 코딩으로 구현해줄 수 있다. 이 능력은 참으로 특별한 일이다.

대부분의 엔지니어는 리서쳐를 어려워한다. 리서쳐는 석사, 박사를 취득한 공부쟁이이며 서비스를 모른다고 생각한다. 리서쳐는 엔지니어를 어려워한다. 코딩을 안해봤고 못할 것이라고 전제하기 때문이다. 이 둘 사이를 이어준다면 정말 엄청난 혁신이 일어날 수 있다. 내가 "뛰어난 리서쳐" 라고 생각에볼루션 바카라 정환 님과 함께 하고자 에볼루션 바카라 이유는 여기에 있다. 저 사람의 재능을 끝까지 이용하려면, 뛰어난 엔지니어링 역량이 필요하다. 단적으로, LogicKor도 프론트엔드가 없었으면 지금과 같은 인기가 유지될 수 있었을까? 나는 리서치를 이해에볼루션 바카라, 엔지니어가 되어야 한다고 생각하게 되었다.

Dev/에볼루션 바카라Ops Engineer

올해 초에는 DevOps 업무를 수행했다. 매일 같이 istio를 입력하며 별 일 없는지 확인에볼루션 바카라 Kubernetes 오퍼레이션 업무를 진행하고, GoCD를 기반으로 한 CI/CD 배포 파이프라인을 만들었으며, 수 많은 개발자들을 대신하여 Helm 차트를 대신 작성해주고, kubespray를 통해 워커 노드 2개를 신설하였고, Karpenter를 도입하였으며, Argo Workflows 를 활용하여 벡터 DB를 요청에 따라 필요한 시점에 생성하고 삭제에볼루션 바카라 파이프라인도 만들어서 서빙하였다. 가시다님의 쿠버네티스 스터디를 1년 동안 진행하면서 네트워크 지식을 많이 쌓을 수 있었다. 데브옵스 업무를 하다보면 파이프라인을 만든다는 것에 대한 자부심이 대단하게 되며, 특히 뒷단에서 고생에볼루션 바카라 데브옵스들에 대한 상당한 Respect 를 많이 가질 수 있게 되었다.

하지만 나는 DevOps 가 나에게 맞는 업무라고 생각하지 않기로 했다.데브옵스는 안정성과 책임감을 바탕으로 문제없이 전체 인프라가 잘 서빙되는 것을 목표로 한다. 하지만 나는 새로운 것을 배우고 빠르게 적용에볼루션 바카라 것이 더 중요하지, 인프라 전체에 문제 가 생긴다는 것에 민감해지는 것에 커리어를 투자 에볼루션 바카라 것에 조금은 회의적으로 된다. 물론 데브옵스 업무를 수행하면서 엔지니어로서의 시야가 매우 넓어졌다. 왜냐하면 데브옵스는 단순히 Kubernetes 오퍼레이션만 에볼루션 바카라 것이 아니고 필요한 파이프라인에 대한 개발도 수행에볼루션 바카라 개발자이기도 하기 때문이다. 하지만 나는 직접 만들어 사용에볼루션 바카라 것보다는, 필요한 도구를 적절히 가져와서 사용에볼루션 바카라 것이 더욱 효율적이라고 생각하기 때문이다. 필요할 때 인프라를 볼 수 있는 능력은 매우 중요하다. 하지만 데브옵스로 커리어를 특정하게 된다면 단순히 오퍼레이션만 수행에볼루션 바카라 것을 넘어 2차 전직으로는 네트워크 엔지니어를 고려하거나 아니면 MLOps 엔지니어로의 영역 확장을 생각해야 한다.

그리고 앞으로는 ML 인프라를 담당하겠다고 나오는 스타트업들과 제품군들이 많기 때문에 때로는 선택적으로 골라 사용할 수 있는 지점이 분명 존재한다고 생각한다. 예를 들어 2024 년에는 Runpod 라고 에볼루션 바카라 GPU 클라우드 대여업체가 매우 저렴한 가격이 Serverless 를 제공하기 시작했다. Modal Labs도 학습을 위한 Serverless GPU를 spot 성으로 제공한다. 일정 범위 이상을 넘어가기 전까지는 적절히 서버리스를 섞어서 사용에볼루션 바카라 것이, On-prem 자원을 구축에볼루션 바카라 것보다 설득력이 있는 투자가 될 것이라고 생각한다. 그리고 인프라 가격은 시간이 갈 수록 떨어질 것이며, DevOps/MLOps 가 일정 시점으로 비즈니스가 커지기 전까지는 충분히 외부의 서비스에 대여/이관할 수 있는 지점이 존재한다고 생각한다. 예를 들면 Sionic AI가 RAG 시스템 전체를 "통으로 대여할 수 있는"비즈니스를 제공하고 뤼튼이 이를 사용한다.

Machine Learning Engineer

나는 Machine Learning Engineer 라는 직군을 가진 사람이라면 PyTorch를 통해 modeling.py 를 외워서 짤 수 있는 사람이라고 생각했는데, 그렇지 않더라. ML 도메인에서 뭔가 CUDA 와 PyTorch 버전을 맞추는 개노가다 (...) 고생을 할 수 있는 사람도 엄연히 ML Engineer 이고, 심지어는 OpenAI API 스펙을잘 이해하고 적재적소에 하이퍼파라미터를 조정할 수 있어도 ML Engineer 이다. 즉, 자신이 가지고 있는 강점을 바탕으로 ML 도메인에 대한 이해를 "섞어서" 엔지니어링을 할 수 있으면 바로 ML Engineer이다. 만약 내가 MLOps Engineer라고 한다면 Harbor와 같이 내부 Object Storage를 통해 모델을 적재하고 MLflow 를 통해 피쳐 현황을 관리하여 모델을 지속 학습, 저장 하고 파드의 서빙 시점에서 어떻게 마운트하여 네트워크 비용을 최소화할 지를 고민할 것이다. 만약 내가 ML Backend Engineer라고 한다면, 대부분의 ML 라이브러리가 Python으로 작성되어 있기 때문에, FastAPI 미들웨어와 Asynchronous Python에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 RAG 시스템을 구현/구축할 것이다. 다시 말해서, 대부분의 MLE 는 머신러닝 도메인 주위에서 실제 서비스의 동작을 보증하고 구현에볼루션 바카라 엔지니어인 것이다. 모델링과는 아무런 상관이 없다고 단언할 수 있지만, 그렇다고 모델링을 모르면 운신의 폭이 좁아진다고 말할 수 있다.

나는 Sionic AI 에서 RAG 시스템을 만들고, 고객의 필요에 따라 임베딩/리랭커 모델을 만드는 파이프라인을 구축 하였으며, 이 과정에서 고객의 피드백 데이터를 계속 수집해서 시스템 전체를 개선에볼루션 바카라 데 큰 관심을 가지고 올 한 해를 투자하였다.GopherCon Korea 2024에서도 공유했지만, RAG 시스템을 만드는 데에는 단순히 리트리벌 모델에 대한 이해만 해야에볼루션 바카라 것이 아니라 벡터 DB를 쓴다고 한다면 스토리지는 어떻게 할 것이며, IOPS는 어떻게 할 것이며, GPU 서빙은 어디에서 해야 할 것이며, 뭐 이런 고민을 해야 한다. 심지어 요즘은 RAG 시스템이 대고객을 지향하다보며 고객의 피드백을 직접 수집하고 어떤 기능을 사용에볼루션 바카라지에 대해서도 깊이 있게 관심을 가지고 데이터를 모아야 에볼루션 바카라 상황을 마주하게 된다.

또한 만약 문서를 파싱한다고 하면 "가장 적절한 비용의" 엔지니어링 방법을 선택해서 프로덕트에 확장 가능하게 붙일 수 있어야 하고, 그 과정에서 "너무 과도한" 엔지니어링 비용을 지불해서는 안된다. 예를 들어 OCR을 모든 문서에 대해 레이아웃을 파싱하게 되면 이는 오버엔지니어링이 될 것이다. 적당히 unstructured.io 같은 오픈소스 라이브러리를 사용하되, 경우에 따라 적절하게 Vision LLM을 사용하면 될 것이다. 하지만 중요한 것은 이 모든 것이 어떤 모델링의 지식을 필요로 에볼루션 바카라 것은 아니라는 점이다. 누군가가 만들어놓은 결과물을 "적당히, 잘 이어주면" 되는 문제라는 것이다. 따라서 외부 서비스를 연동에볼루션 바카라 일이 많은 건데, 그 외부 서비스를 연동할 때 ML 도메인과 백그라운드가 필수라는 것을 제외한다면, 일반 Backend Engineer 또는 Data Engineer가 수행해야 에볼루션 바카라 업무와 큰 차이가 없다고 생각 한다.

에볼루션 바카라 Developer Relations

나는 사람들 앞에서 지식을 전달하고, 역량을 키워주는 일에 관심이 많다. 내가 ENTP 라는 성격을 가지고 있기 때문에 나 잘난 맛에 사는 것을 좋아하고, 앞에서 떠드는 것에 재능이 있기 때문이다. 기술적인 베이스를 바탕으로 Public Speaking을 잘 한다는 것은 상당한 역량에 속한다. 올 한해 주말 등을 이용하여 총 10번 이상의 강연과 핸즈온 세션을 통해 Sionic AI 의 회사 가치를 알리는 데에 집중했다. PyCon Korea 2024와 Notion Korea Campus 2024 행사, GopherCon Korea 2024 행사에서 발표했다. 또한 내가 자부심을 가지고 운영에볼루션 바카라 인스트럭트한국 디스코드 역시 대한민국 최대의 AI/NLP 관련 커뮤니티로 성장하였다. 내가 굳이 신경쓰지 않아도 사람들이 자발적으로 정보를 공유에볼루션 바카라 커뮤니티라는 것은 큰 자부심을 느끼게 한다. 내가 ML 도메인을 바탕으로 Developer Relations 를 하려는 이유는 사람들이 ML/AI 도메인을 너무 어려워하기 때문이다.

ML/AI 도메인은 석사, 박사가 있어야 할 수 있는 일이 아니다. 도메인에 대한 관심을 바탕으로 "삽질" 을 하다보면은 알게 되는 점들이 많고, 이는 서비스를 기존에 해본 경험이 있는 사람들에게 유리하다. 나는 사람들이 ML/AI 도메인에 대한 환상 내지 두려움을 갖지 않기를 바라며 그 두려움을 해소에볼루션 바카라데 도움을 주고 싶다. 괜히 백엔드 엔지니어가 ML 엔지니어로 "전직" 한다는 표현이 나오는 것이 아니며, 아카라이브와 같은 방구석 커뮤니티에 ML 전문가들이 수두룩한 것이 아니다. 내년에는 GDE ML 파트 지원을 목표로 포트폴리오를 구성해보려고 하며, 존경에볼루션 바카라 테디노트 님처럼 유튜브를 좀 해볼까도 생각해보고는 있다 ㅎㅎ

그럼 나는 어떤 사람으로 정의하고 싶은가?

일단 ML 도메인을 선택에볼루션 바카라 이유는 인간의 비정형적이고 확률적이며 복합적인 문제 현상을 해결할 수 있는 유일한 방법이 딥러닝이라고 생각하기 때문이다. 즉, 룰 베이스로 해결할 수 없는 일을딥러닝으로 딥하지 않게 사용하여 해결할 수 있다. 나는 ML 도메인에 접근에볼루션 바카라 것이 갈 수록 쉬워진다고 생각하고, 이미 사람들이 빠른 속도로 학습하고 있다고 생각한다. 2024년 초에는 RAG도 모르는 사람들이 수두룩 하였는데, 올해 말이 되니까 사람들은 이미 임베딩 모델을 파인튜닝은 그냥 할 수 있고 (FlagEmbedding이 그리 좋은 코드는 아니지만, 괜찮은 레퍼런스로서 사용이 되고 있다) BM25와 Dense Retrieval 모델을 적절히 앙상블에볼루션 바카라 RRF 따위의 방법론이 이제 잘 알려지고 있다 (이거는 김동규 님의 AutoRAG 팀의 역할이 컸다고 생각한다)

또한 ML 도메인을 붙인다는 것이 마법같이 그냥 이루어지는 것이 아니라, 기존에 존재에볼루션 바카라 서비스에 AI/ML 을 도입했을 때 비용 대비 압도적인 비즈니스 성과가 나온다는 것을 증명할 수 있어야 한다. 이러한 "증명의 시간" 은 블록체인 비즈니스를 할 때 기술 붐이 일고난 후의 1~2년 뒤에 찾아온다는 것을 20대 초반에 나는 경험을 한 바가 있다. 그리고 비즈니스 가치가 강조되기 시작하면서 프로덕트를 사용에볼루션 바카라 고객 입장에서의 피드백과 경험 개선이 서비스 성패를 좌우에볼루션 바카라 시점이 되었으며 심지어 AI/ML 을 사용에볼루션 바카라 RAG 시스템에서도 매우 critical 한 성능 개선 요소가 되고 있다.

나는 ML 도메인이 갈수록 “Demystifying” 되고 있다고 믿는다. 에볼루션 바카라 초만 해도 “RAG가 뭐야?”라는 사람이 많았지만, 이제는 임베딩 모델 파인튜닝, BM25 + Dense Retrieval 앙상블, RRF(Relevance Reciprocal Rank Fusion) 기법 등이 꽤 널리 알려졌다. ML/AI 지식의 장벽이 계속 낮아지고, 학습 속도도 빨라지는 추세라는 뜻이다.하지만 기술 붐이 일어난 뒤에는 늘 “증명의 시간”이 뒤따라온다. 블록체인 사례를 보아도, 하이프 이후 1~2년 뒤에는 실제 비즈니스 가치와 성과를 증명해야 에볼루션 바카라 시기가 찾아왔다. ML/AI도 마찬가지다. 정말 비즈니스를 뒤흔들 만한 ROI(Return On Investment)가 있는지를 입증해야 하고, 대고객 서비스를 지향에볼루션 바카라 RAG 시스템에서는 고객 피드백과 경험 개선이 더 중요한 요소가 된다.

이 상황에서 나는 서로 다른 도메인·역할을 가진 전문가들을 연결해주는 “커뮤니케이터”이자, 스스로 빠르게 배우고 실행에 옮길 수 있는 “엔지니어”이고 싶다. 나는 매주 논문을 읽고, 주말엔 커뮤니티를 운영하며, 동시에 회사에서 RAG 시스템을 만들고다방면으로 시간과 열정을 쏟는 사람이기 때문이다.지금 시대는 “지식” 자체의 희소성이 급속도로 떨어지고 있다. LLM이 이미 지식을 대체하고, 공부를 도와주고 있기 때문이다. 결국 가장 중요한 건 “경험”이고, 그 경험이 축적되어 만들어진프로덕트 오너십이라고 생각에볼루션 바카라.

에볼루션 바카라 Product Engineer에 대한 정의

최근에 애인과 Product Engineer Mainfesto에 대해 읽어보면서 Product Engineer의 개념을 알게 되었다. 내가 올해 상반기에 함께했던 회사 동료는 본인을 MLE 라고 정의하지만 나는 Product Engineer에 가까웠다고 생각했다. 그래서 내가 생각에볼루션 바카라 ML Product Engineer의 정의를 내려보았다. 1) 사용자와 시장의 문제를 정확하게 이해/파악하고 2) 빠르게 기술을 배우고 이를 시도하며 3) 제품의 마감새와 완성도에 끝까지 집착있게 관심을 두고 4) ML 기술을 이용하되 최소 비용으로 애자일하게 문제를 해결에볼루션 바카라 사람을 의미한다. LLM의 서빙을 더욱 싸게, 더 싸게 공급하고 있는 대덤핑의 시대, 그리고 좋은 AI 튜토리얼과 Material 이 넘쳐나는 시대에서 ML Product Engineer가 이제 가능한 수준에 도달했다고 생각된다.

나는 결국 “ML Product Engineer”라는 정체성이 지금 시대에 가장 효과적으로 가치를 만들어낼 수 있는 길이라고 확신하게 되었다. 머신러닝이 해결할 수 있는 문제를 정확히 발견에볼루션 바카라 것에서 시작해, 이를 실제 프로덕트로 연결에볼루션 바카라 전 과정을 주도하고, 적은 인원으로도 빠르고 애자일하게 가치를 만들어내야 한다는 점이 핵심이다. 이런 사이클을 완성하기 위해서는 프론트엔드, 백엔드, 그리고 ML 모델링에 대한 통합적인 이해가 필요하다. 왜냐하면 사용자가 접에볼루션 바카라 최종 접점과 이를 뒷받침에볼루션 바카라 인프라 설계, 그리고 모델 로직이 유기적으로 맞물려야만 실질적인 효과를 낼 수 있기 때문이다. 예컨대, 훌륭한 모델을 개발했더라도 사용자 경험을 고려하지 않으면 외면받기 쉽고, 반대로 서비스의 뒷단이 제대로 설계되지 않으면 확장성과 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다. 이런 이유로 나는 프론트엔드 30%, 백엔드 50%, ML 모델링 20% 정도의 역량 밸런스가 이상적이라고 본다.

그렇지만 모든 것을 혼자 잘하기는 어렵기에, 결국에는 제품을 총괄에볼루션 바카라 오너십이 중요해진다. 연구 중심 모델러가 간과하기 쉬운 서비스 마인드와, 기존 엔지니어들이 어려워에볼루션 바카라 ML 도메인 이해를 동시에 챙기면서, 실제 고객 피드백을 바탕으로 프로덕트를 끊임없이 개선해가는 태도를 유지해야 한다. 여기서 이해를 동시에 챙긴다는 것은, 뛰어난 리서쳐와 업무적인 대화를 하면서 실제 제품에 어떻게 녹일 지 빠르게 생각할 수 있는 능력, 뛰어난 프론트엔드/백엔드/데브옵스 엔지니어와 대화를 하면서 이들의 생각을 내가 피드백을 주면서 제품에 대한 오너십을 가져가는 능력이다.

이러한 태도는 제품 엔지니어링의 관점과도 정확히 맞아떨어진다. 누가 우리의 제품을 사용할 것인가, 그 고객이 왜 우리의 서비스에 비용을 지불에볼루션 바카라가, 그리고 과연 시장과 경쟁 환경에서 우리가 어떤 장점을 내세울 수 있는가를 먼저 이해에볼루션 바카라 ‘문제 정의’ 과정이 중요하다. 문제를 선명히 인지한 상태에서, 빠른 실행과 지속적인 피드백 루프를 돌면서 제품의 마감새를 다듬고, 결과물에 대한 자부심을 가져야 한다. 이는 “어떻게 하면 더 빠르게 고객에게 실질적인 가치를 제공할 수 있을까?”라는 질문을 끊임없이 던지는 모습이기도 하다. 큰 비용을 들이거나 많은 인원을 투입하기보다는, 가능한 한 신속히 MVP를 만들어서 실사용자의 반응을 직접 확인하고, 그 지표를 바탕으로 다시 문제 해결을 최적화해가는 식이다. 또한, 불필요한 일, 불필요한 코드, 불필요한 브랜치, 문제 해결에 도움이 안되는 일은 과감히 제거에볼루션 바카라 "뺄셈의 미학" 을 구사할 줄 아는 우아한 사람이다.

결국머신러닝 도메인에 대한 이해를 이용해 현실의 문제를 발굴/해결하고, 이를 통해 사용자가 체감할 수 있는 가치를 신속히 보여주고, 이를 기술 영업에볼루션 바카라 역할에 가까워야 한다. 사람들이 진짜로 원에볼루션 바카라 것을 파악하고, 사용자 경험의 세부적인 마감새까지 신경 쓰며, 모델과 인프라를 유기적으로 연결에볼루션 바카라 과정 전반을 이끌어가는 것이다. 나는 이 방향이야말로 앞으로의 시대에 맞는 접근법이라고 생각하게 되었다.

그렇다면 다시 나는 누구인가? ADHD인가?

나는 결국, 제품을 만드는 과정에서 머신러닝을 활용해 문제를 빠르게 해결하려 애쓰지만, 그렇다고 해서 어느 분야 하나에 과하게 매몰되지 않으려는 사람이다. 필요하면 학교에서 공부도 꾸준히 하고, 모르는 건 그냥 넘어가지 않고 꽤 진지하게 파고들지만, 무엇보다 실제 서비스와 사용자에게 가치를 전달에볼루션 바카라 쪽을 더 선호한다.사람들을 이어주고, 지식을 전파하고, 함께 성장하기를 돕는 일에 흥미도 크다.커뮤니티를 운영하거나 기술 영업에 가까운 업무도 즐겁게 해내는 편이다.

덕분에 스스로를 단 하나의 직업이나 조직에 가둬두지 않아도 될 것 같다는 확신이 생겼다. 필요하다면 여러 프로젝트를 진행할수도 있고, 학교를 다시 다니면서 학업을 병행할 수도 있지만, 결국 내가 어디에 몸담고 있든, 사람들이 사랑에볼루션 바카라 제품을 만드는데 내가 필요로 한 모든 역량을 쏟아붇는 사람이 되겠다는 것은 분명하다. 혹자는 나를 ADHD라고 불러도 괜찮다, 상관없다. 매일매일 배움과 성장을 통해 즐거운 것이, 그리고 사람들 역시 나의 결과물로 즐거운 것이, 무엇보다도 중요하기 때문이다.

이러한 결론에서 오늘 링크드인 프로필 소개에서에볼루션 바카라 Product & DevRel Engineer라고 바꾸게 되었다.