Developer Journey는 전 세계의 다양한 개발자들이 각자의 여정에서 공감할 만한 도전 과제, 기회 및 성과를 공유하는 데 중점을 둔 월간 시리즈입니다. 매달 전 세계 개발자와 그들이 활용하는 Google 도구와 개발 중인 제품을 집중 조명할 예정입니다.
이번 달에는 구글 디벨로퍼 엑스퍼트 및 Women Techmakers의 여러 개발자와 만나 가장 애용하는 Google 도구는 무엇이고, 다양한 공동체를 위해 어떤 애플리케이션을 개발했는지, 그 과정에서 포괄적 디자인이 어떤 역할을 했는지 자세히 알아보았습니다.
저는 오랫동안 Firebase, Google Cloud Platform, CrUX Dashboard, Chrome DevTools를 사용해 왔습니다. 웹 개발자로서 항상 DevTools가 개발자의 생산성을 향상하고 애플리케이션 성능을 강화하고자 새로 도입하는 기능에 기대가 큽니다.
최근에 Project IDX를 사용해보기 시작했는데, 풀 스택 애플리케이션 개발에 쓰이는 100% 웹 기반 작업공간입니다. 이 프로젝트의 앞날이 정말 기대됩니다. 컴퓨터에 아무것도 설치할 필요 없이 브라우저에서 바로 애플리케이션을 개발해 배포할 수 있다는 개념이 정말 마음에 듭니다.
가장 최근의 예를 들자면, 개발자를 위한 공휴일 캘린더인 AdventJS를 배포했습니다. 이미지 최적화를 위해 GoogleChromeLabs 팀의 Squoosh를 사용했고, 웹사이트의 접근성을 보장하고 성능을 미세 조정하는 데 Chrome DevTools의 Lighthouse를 사용했습니다. 그리고 웹사이트 콘텐츠를 영어와 포르투갈어로 번역하는 데는 Google Bard를 사용했습니다.
스페인어를 구사하는 지역 공동체에 JavaScript를 기초부터 가르치기 위해 제가 전에 만든 웹사이트를 확장할 계획입니다. Google Bard를 이용하면 내용을 검사하고 몇 가지 코드를 만들어 학생들에게 과제를 내는 데 도움을 받을 수 있을 것 같습니다.
인내심을 갖고 과정을 즐기라고 말씀드리고 싶습니다. 오래 걸리는 여정이지만, 그럴 만한 가치가 있습니다. 그리고 일부 기술에만 고집하지 말고 호기심을 가지라고 전하고 싶습니다. 마지막으로, 커뮤니티와 지식을 공유하라고 당부하고자 합니다. 배움을 얻고 새로운 사람을 만나려면 그것이 가장 좋은 방법이거든요. 전문가가 아니어도 지식을 공유할 수 있습니다. 가르치는 대상보다 한 걸음만 앞서 있으면 됩니다.
개발과 창작:
생산성과 커뮤니케이션:
마케팅 및 비즈니스:
교육 및 학습:
가장 즐겨 사용하는 도구를 선택한다는 건 좀처럼 쉬운 일이 아닙니다. Bard, TensorflowJS, Google Chrome DevTools는 각각 고유한 강점이 있으니까요. 굳이 고르자면 개인적으로 Google Chrome DevTools가 가장 두드러진다고 생각합니다. 웹 페이지 조사와 디버깅, 코드 변형 테스트, JavaScript에 대한 인사이트 제공 등 다용도로 활용할 수 있어 제 웹 개발 프로젝트에서 아주 중요한 역할을 해왔습니다. 그렇지만, Bard와 TensorFlow.js에도 매우 유용한 기능이 많습니다. Bard는 크리에이티브 콘텐츠 제작에 없어서는 안 될 중요한 역할을 하고, 질의 사항에 답하며, 나아가 코드를 작성할 수 있습니다. 게다가 TensorFlow.js는 JavaScript에서 머신러닝을 지원하고 광범위한 용도로 쉽게 접근할 수 있게 합니다. 도구마다 각자 나름대로 매력이 있으므로 환경과 작업의 구체적인 요구 사항에 따라 선택이 달라질 것 같습니다.
우리 웹사이트 최신 버전에서 현재 이용 가능한 Google 기술을 총동원해 NGO로서 이미지를 보강했습니다. 여기에서 확인하세요.
개발자로서 커리어를 키우기 위해 매력적인 멘토십 프로젝트를 재개할 예정입니다. Bard와 Duet AI는 코드를 검사해 우리 커뮤니티를 위한 이 제품 MVP를 만드는 데 든든한 조력자입니다.
우선, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지, 세상에 어떤 식으로 기여하고 싶은지 생각한 후 창작을 통해 그 목표를 실현하라는 것입니다. 커뮤니티에 의지하고, 멘토나 후원자, 안내자로서 도와주는 사람이 있으면 이 과정이 훨씬 수월합니다.
저는 Google 제품을 모두 잘 활용해 왔습니다. Google Workspace를 매일 이용하고 있으며, 제 개인 웹사이트는 Google 사이트 도구와 Google Cloud 기반입니다. 요즘은 Compute Engine과 Jupyter Notebooks를 원하는 대로 맞춤설정해 사용하기 시작했습니다.
Coursera와 Google Cloud Skills Boost에서 실습을 통해 지식을 쌓으면서, BigQuery, SQL, 대량의 Vertex AI(Generative AI Studio, Matching Engine, 음성 텍스트 변환, 파이프라인, AutoML, 모델 미세 조정), Cloud Run(및 약간의 GKE - Kubernetes), Cloud Functions, Dialogflow 그리고 Document AI를 사용해 전체적인 솔루션을 빌드했습니다.
고객의 요구 사항은 업종에 따라 달라집니다. 채용(Virtual Career Center)이나 콜센터(Contact Center AI)가 대표적입니다. 그래서 각 고객의 요구 사항에 부응하기 위해 다양한 Google 제품을 프로덕션 환경에 배포할 수 있었습니다.
저는 ML과 딥 러닝에 최적화된 도구인 Vertex AI를 가장 애용합니다. AutoML을 NAS(Neural Architecture Search)와 함께 사용했더니 매우 흥미로운 경험도 하고 훌륭한 결과물도 얻을 수 있었습니다. Kubeflow로 머신러닝 파이프라인을 개발하는 것도 특히 즐거웠습니다. 프로덕션에 투입될 예정이라 MLOps 전체가 관여했기 때문입니다.
제가 개발한 채용 솔루션이 중남미 6개국에 구현되어 365,000명 이상의 사용자가 유용하게 사용하고 있습니다. Document AI를 통해 OCR을 사용하여 이력서를 자동 분석하는 솔루션입니다.
Tensorflow를 사용해 어느 호텔 체인 고객에게 수익 예측 솔루션을 제공하기도 했습니다. 이 솔루션 덕분에 고객 측 모델의 정확도가 0.95% 높아졌습니다. Contact Center 솔루션도 개발했는데, 이 경우 Google 음성 텍스트 변환과 분석을 사용해 관리가 간편해지고 전략적 인사이트도 생성해 줍니다.
최근에는 텍스트 임베딩과 SCANN을 통해 Vertex AI Matching Engine을 사용하여 입사 지원자와 공석 직무를 매칭하는 포괄적인 Virtual Career Center 솔루션을 제공하는 팀의 일원으로 일했습니다. 채용 솔루션과 콜센터 솔루션 둘 다 브라질에서 NLP(자연어 처리) 부문 특허를 취득했습니다.
Google Bard는 제 일상적인 루틴입니다. 코딩할 때, 여행 계획을 세울 때, 적절한 대중교통 수단을 이용할 때 뿐만 아니라 세계 각지의 흥미로운 장소에 방문할 때도 도움이 됩니다. 또한 업데이트된 콘텐츠를 사용해 구성된 방식으로 Google 검색을 이용하는 데도 유용합니다. 저는 Google Bard를 LangChain과 함께 사용해 금융 업계에서 최적화에 활용하면 좋겠다고 생각합니다.
기본 지식부터 배우세요.
머신러닝처럼 엄청난 분야는 배움의 유혹이 강렬하지만, 솔루션은 코딩이 큰 부분을 차지합니다. 원하는 언어로 코딩을 제대로 배우는 것부터 시작하세요. 그래야 솔루션을 확장해야 할 때 효율적이고 보안을 보장할 수 있고, 인프라 비용을 절감하고 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.
머신러닝에도 같은 원칙이 적용됩니다. 미적분, 컴퓨터 공학의 기초와 같은 기본적인 분야부터 배우고 나면 지금 온라인에서 공유되는 콘텐츠를 대부분 이해할 수 있습니다. ML부터 배운 다음에 딥 러닝이나 그와 연관된 부문을 본격적으로 탐구하는 것이 좋습니다. 거짓으로 하지 마시고 실제로 노력해서 실현하세요.
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