네이버클라우드 퇴근길 테크밋업 <IT기업 비개발자 모임> 후기 (2023.04)
안녕하세요, 네이버클라우드 팀입니다!
4월 20일 네이버클라우드 강남 교육장 @Ncloud Space에서 열린
<퇴근길 테크밋업 : IT 기업 비개발자 모임> 후기를 공유드립니다.
네이버클라우드는 클라우드 기술 경험 공유와, 교류를 장려하기 위해 매 짝수 월마다 퇴근길 테크밋업을 열고 있습니다. 지금까진 개발자, 엔지니어 분들을 모시고 deep 한 기술 이야기를 나눴다면, 이번 달은 조금은 가벼운 주제로 비개발자 (비전공자) 분들을 초대해서 클라우드와 AI에 대해 배우는 시간을 가졌어요.
▼비개발자 모임을 열게 된 이유 (밋업 공지)
▼지난 테크밋업 기록
이번엔 어떤 내용을 다뤘고 무엇을 배웠는지.
호스트 눈으로 바라본 테크밋업 회고 시작합니다!
폭.풍.마.감
이번 테크밋업은 최초로! 하루가 다 지나기도 전에, 3시간 컷으로 참가 신청이 마감됐습니다. 그동안 얼마나 많은 비개발자 분들이 테크밋업을 기다리셨을지. 진즉에 기획할 걸 그랬어요.
그리고 ‘네이버클라우드가 왜 이런 밋업을 주최하며, 무엇을 얻는 건가?’ 궁금해하시는 분도 많았는데요.
여기에 대한 답은 크게 세 가지입니다.
1) 기술 트렌드 이해
2) 배움에 대한 갈증 해소
3) 비슷한 관심사를 가진 사람들과의 교류 장려
클라우드 서비스 제공사 (CSP)로서 양질의 서비스를 제공하는 것도 중요하지만, 우리의 지식을 나누고 교류가 일어나도록 좋은 판을 깔아드리는 것도 진정한 기술 리더가 되기 위해 응당해야 할 역할이라 생각하거든요. (오…? 좋아,,, 그럴싸했어!!)
함께한 분들
라이너, 구름(goorm), KCC정보통신, 메쉬코리아, UXDBEA, 휴맥스홀딩스, 카카오, 카카오뱅크, 카카오엔터프라이즈, NHN, 써드아이시스템, 콘센트릭스서비스코리아, GS ITM, 솔리드이엔지, 메가존클라우드, 스마일게이트홀딩스. 그리고 네이버클라우드, 네이버 커넥트재단 비개발자 현업 담당자분들과 함께 했습니다.
※ [잠깐!] 이어지는 내용은 개인의 주관적 생각과 의견으로, 특정 기업의 입장을 대변하지 않습니다.
배운 것
클라우드와 AI 전문가에게 배우는 ‘Session’, 참가자의 경험과 생각을 나누는 ‘Share’. 두 파트로 나누어 각각 한 시간씩 진행했습니다.
Session 발표는 네이버클라우드 Cloud Tech Frontier (교육) 정여진 님, AI 컨설턴트 가명현 님이 수고해 주셨어요. (여진님, 명현님. 다시 한번 감사해요!)
‘클라우드 개념, 30분으로 끝내기’ 주제로 시작된 여진 님의 발표. 여진님은 올해 초 네이버클라우드로 입사하셨는데, 최소 3년 이상은 일하신 것처럼 어려울 수 있는 내용을 쉽게 쉽게 설명해 주셨습니다.
여진님 발표 자료에서 몇 가지 발췌해 보았는데요. ‘인터넷 기반의 컴퓨팅’으로 소개된 클라우드 개념부터 ‘프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드, 멀티 클라우드’로 나뉘는 클라우드 종류, 피자 만드는 과정에 비유한 ‘IaaS, PaaS, SaaS’ 개념까지. ‘일단 이 정도만 알면 어디 가서 클라우드 개념은 안다고 말할 수 있겠군’ 생각 드는 유익한 세션이었습니다.
네이버 클라우드 플랫폼에서 제공하는 IaaS, PaaS, SaaS 서비스도 알아보고, 배운 내용을 퀴즈로 복습하는 시간도 가졌습니다. Slido로 실시간 퀴즈로 진행했는데, ‘정답!’ 외칠 필요 없이 모든 사람들이 모바일로 편하게 문제 풀어볼 수 있어서 스릴 만점이었답니다. (여진님 센스!)
Q. 서비스 배포 전 개발 서버에 인프라 운영자만 접근하게 하고 싶다. 일반 사용자 접근 제한 방법은?
Q. 생각보다 사용자가 너무 많이 몰려 서버가 터졌다. 서비스를 정상적으로 제공하기 위한 해결책은 뭘까?
서비스 구축 과정에서 생길 수 있는 사례들로 채워진 8개의 문제. 저도 인프라 구축 담당 개발자가 됐다고 가정하고 풀어봤구요. 배운 내용을 Use Case로 와닿게 이해할 수 있어서 좋았어요.
다음으로 네이버클라우드 AI 컨설턴트 가명현 님의 세션이 이어졌습니다.
주제는 “비전공자도 쉽게 이해하는 생성AI”
생성AI 모델의 종류부터, 생성AI가 적용된 서비스까지 다양하게 훑어볼 수 있었어요.
요 근래 AI가 뜨겁게 급부상한 이후 ‘생성 모델, 언어 모델, 초거대 AI, BERT, GPT..’ 같은 용어를 많이 보고 듣게 되는데.. 사실 어떤 개념인지는 잘 모르고 지나가는 경우가 대부분이었습니다. 왠지 각 잡고 공부해야만 할 것 같고…
어렵게만 느껴지던 AI 관련 개념의 기초를 이해할 수 있는 시간이었답니다.
네이버의 하이퍼클로바 (HyperCLOVA)도 ‘초대규모AI (HyperScale AI)’인데, 말 그대로 ‘초월적인 규모’의 컴퓨팅 환경으로 만든 AI여서 ‘초대규모’라는 이름이 붙었다고 합니다. 사실 개념 자체는 컴퓨터가 데이터를 스스로 분석하고 학습하는 ‘딥러닝’과 비슷하다고 할 수 있는데, 인프라와 데이터 모두 ‘초월적으로’ 크다는 게 차이점이라고 하네요.
중간중간에 빵 터지는 ‘쉬어가는 시간’도 준비해 주신 덕에 아주 재밌었던 시간. (명현님 최고!) 생성AI는 앞으로 어떻게 발전할지, AI의 창작 활동으로 인한 저작권 이슈나 AI가 허위 정보를 만드는 ‘할루시네이션’ 같은 이슈는 어떻게 해결하면 좋을지 등. 여러 가지에 대해 생각해 볼 수 있었습니다.
▼’할루시네이션’의 정의
토의한 것
그렇게 총 60분 Session 파트가 훅~ 지나가고, 5분 짧은 휴식 시간을 가진 뒤 서로의 경험과 생각을 나누는 ‘Share’ 파트가 시작됐습니다. 20초 짧은 자기소개와 함께 시작된 토의 주제는 총 2개.
[토의 주제]
- IT 회사에서 비개발자로 살아남는 나만의 비법
- 생성AI를 비롯한 최근 IT 트렌드에 대한 나의 생각
참가 신청 설문 조사에서 여쭈어본 내용들을 그대로 토의 주제로 만들었습니다. 그중 일부만 먼저 살짝 보여드리면..
와… 참가 신청부터 본인만의 생각을 정성스럽게 꾹꾹 눌러 담아 써주신 거 실환가요..? 진심으로 얼른 같이 힌 자리에 모여 이야기 나누고 싶었어요. 오프 밋업 특성상 자리 제한으로 아쉽게 초대 드리지 못한 분들도 많은데, 소중한 경험과 생각들 전해주셔서 진심으로 감사합니다. (아쉽게 못 뵌 분들도 다음 밋업 통해 뵙고 싶습니다!)
‘회사 일은 받은 만큼만 하면 된다’라는 말도 있죠. 하지만 적어도 이 자리에 함께 계신 분들 만큼은 자신이 하는 업과 주변 환경을 정확히 이해하려 노력하고, 더 나은 방식으로 일해서 의미 있는 결과물을 만들기 위해 고민하는 분들인 것 같다는 생각이 들었습니다.
기억에 남는 인사이트 위주로 공유 드릴게요. 모든 얘기 집중해서 듣느라 사실 현장 메모는 거의 못 했어요. 하지만 현장에서 공유된 내용 대부분이 참가자분들께서 신청란에 남겨주신 내용이기에, 해당 내용을 조금씩 각색해서 공유합니다.
1. IT 회사에서 비개발자로 살아남는 나만의 방법
#콘텐츠
“서핏, 요즘IT, 커리어리 등에서 IT 분야 콘텐츠들을 많이 찾아서 보고 있어요! 강의도 여럿 신청해뒀는데 시간이 안 나서 꾸준히는 못 듣고 있네요ㅠ_ㅠ”
“유튜브 테크 채널이나 긱뉴스를 자주 보고, 그중에서 개발자들이 좋아하고 회자되는 기능들은 어떤 것들인지를 캐치하려고 하는 편입니다. 최근에는 AI 관련 일을 맡으면서, 조금 더 심도 있는 공부를 해야겠다는 생각이 있습니다.
#커뮤니티
“IT 커뮤니티/직장인 동아리에 들어가 끊임없이 업계 사람들과 교류하고 만나고 있어요. 같이 스터디를 하면서 배우는 점도 많고 사람으로부터 배우는 점도 많습니다!”
#물어보기
“모르면 직접 물어보기! 모르는 게 잘못은 아니잖아요..? (그쵸..?) 모르는 용어나 개념이 있을 땐 바로 물어보거나, 그래도 해결이 안 되면 메모를 해뒀다가 자세히 검색을 해봅니다. 모르는 걸 물어가며 지식을 학습하다 보니 다른 일반 비개발자에 비해 IT 지식도 점점 늘어나 서당개로 거듭나고 있는 것 같아요!”
“개발자분들께 기술과 상품에 대해 물어볼 때가 많습니다. 부끄러움은 내려두고 기본적인 것부터 설명을 듣고, 그 외 가이드 등 문서를 찾아보는 편입니다. 또한 비전공자가 해석해서 제작한 기술 관련 콘텐츠도 찾아보는데, 눈높이에 맞게 설명되어 있어 매우 유용하다는 생각입니다.”
#겸손
“겸손! 이 비법입니다. 입사 초에는 모르는 걸 모른다고 말하지 못해 시간을 낭비하기도 했습니다. 퇴근하고 집에서 공부하고, 주말에 보충하면 어떻게든 스스로 해낼 수 있을 것 같습니다. 물론 개인 스터디로 커버할 수 있는 영역도 있었으나, 시간이 너무 오래 걸려 비효율적이었습니다. 동료와 선배가 노력해왔던 시간을 존중하고, 그들의 능력을 믿고, 모르는 것은 잘 정리해서 물어보며 제 것으로 체화 시키는 게 비법이라면 비법일 것 같습니다.”
#준비
“항상 새로운 모험을 할 준비를 하고 있는 것! IT 기업에서 비개발자로 살아남기 위해서는 언제나 새로운 것을 배우고 받아들일 준비를 하고 있어야 한다고 생각해요. 매일 쏟아지고, 바뀌는 모든 것들을 빠르게 캐치하고 내재화해서 업무에 적용할 수 있도록 마음을 열어두려고 노력하는 게 저만의 비법이에요.”
#스토킹
“개발팀의 주간 보고를 스토킹하고, 개발팀 OSS를 스토킹해요. 회의에 들어가서 모르는 용어를 모조리 적고, 사내 wiki를 방랑하며 최대한 많은 정보를 수집합니다. 그래도 모르는 건 개발자와 친분을 쌓으며 가르쳐달라고 하고, 코드 레벨이나 수학적 개념 이해가 필요하면 그땐 포기를… (ㅎㅎ)”
2. 생성AI에 대한 나의 생각
- 창작 영역에 생성AI 활용이 늘고 있으며, 앞으로도 계속될 것이다.
“창의력을 요하는 직업군에서 AI가 노동력을 대체하는 일이 많이 일어나지 않을까 생각합니다. 최근 이미지 생성AI가 핫해지면서 디자인 등 예술 분야에도 AI가 사용되는 것을 보면서 그런 생각을 하게 됐어요. 반면 고급 서비스처럼 사람의 케어와 대우가 필요한 영역은 AI가 인간을 대체하긴 어려울 거라 생각합니다.”
“창작이 필요한 모든 분야에 생성 AI 가 크게 기여할 것이라 생각합니다. 인간은 평생 최소한의 리소스로 최대의 결과를 낼 수 있는 효율성을 목표로 진화해왔기 때문에 생성 AI의 범용성이 넓어질 것으로 예상합니다. 그리고 발전의 속도가 지금까지 기술이 발전해 온 속도 그 이상일 것으로 보입니다.”
“어떤 형태로든 무언가를 만들어내고 창조했던 경험이 있는 사람에게 유리한 세상이 될 것 같습니다. 생성 AI로 결과물을 내기 위해서는 결국 수정/보정/프롬프트 입력(키워드 설정) 등의 사람의 인풋이 들어가니까요. 저는 AI가 인간의 훌륭한 도구가 될 것 같다고 생각해요. 저는 취미로 그림을 그리는데, 이 과정에서 제 아이디어를 더 멋지게 구현해 줄 수 있는 AI를 활용한다는 생각에 오히려 조금 신이 나더라고요.”
“최근에 생성AI가 쓴 최초의 책인 ‘삶의 목적을 찾는 45가지 방법’이 출판된 걸 보면서, 우리가 생성AI를 통해 기대할 수 있는 상황과는 반대된다는 느낌을 받았어요. 보통 AI가 우리에게 가져올 미래를 생각하면 인간이 하고 싶지 않은 또는 하기 위험한 일을 대신해 줄 거라 기대하지만, 지금의 현실은 인간다움을 요구하는 예술 분야에서 생성AI가 가장 먼저 두각을 보이고 있는 것 같아요.”
- 인간의 고유한 특성을 대체하진 못할 것이다.
“생성 AI 가 창작하는 인간을 완전히 대체하기는 어려울 것입니다. 지금도 생성 AI 의 결과물 자체만큼 레퍼런스와 원작에 대한 논의가 화두로 올라오고 있는 만큼 인간에게는 고유성의 가치가 크기 때문입니다. 따라서 인간을 대체하기보단 인간의 최고의 파트너가 되어주는 미래가 가장 이상적이지 않을까 싶습니다.”
“수많은 생성 AI들이 서로 네트 워킹하며 더 빠르게 자동화될 것 같습니다. 생산성에 대한 비용은 그만큼 더 빠르게 절감될 것이고, 인간은 그 속에서 문제 정의와 방향성에 대해 고민하여 “생각하는 존재”로서 남게 될 것으로 보입니다. 같은 맥락에서 가장 희소성 있고 경쟁력 있는 직무 분야는, 사람들은 사람들의 마음을 얻고 관리하는 분야 — 세일즈/마케팅 또는 HR로 꼽게 될 것이라고 생각합니다.”
- 기업에선 이렇게 활용될 것이다.
“기업 입장에서 생각해 보면, 내부적으로는 인사, 법무, 회계, 내부 문서 오류 검토, 요약 등으로 효율성을 높이고, 외부적으로는 영업 및 마케팅 컨텐츠 생성 등으로 비용 절감이 가능할 것 같습니다. 점점 이런 기술들을 적용하지 않으면 도태될 것 같습니다.”
“생성AI는 쓰기에 따라 어떤 산업에서도, 기업에서도, 개인에게서도 큰 생산성을 가져다줄 수 있다고 생각해서 비개발자 직군에게도 매우 유용할 것이라고 생각합니다. 특히 마케팅 카피나 논문 작성, 책 집필 등 초안 잡기 굉장히 좋더라고요. 그래서 다양한 분야에서 모두 적용되고 발전할 수 있을 것 같아요.”
“향후에는 생성형AI가 모든 서비스 백엔드, 프론트엔드에 직간접적으로 영향을 미칠 거라 생각됩니다. 개발자는 생성형AI의 도움을 받아 개발을 하게 될 거고, 콘텐츠 제작자도 마찬가지로 생성형AI의 도움을 받아 콘텐츠를 만들어 낼 것 같습니다. 너무나 당연한 이야기지만 과거 웹 검색을 잘하는 사람이 각광받는 시대가 있었던 것처럼, 생성형AI를 잘 다루고 원하는 리턴을 받아내는 능력이 점차 중요해질 것 같습니다.”
“업무와 관련된 의견을 교환하는데 있어서 생성 AI가 큰 역할을 할 수 있을 것으로 생각합니다. 예를 들어, 개발자(이과)와 기획자(문과) 간의 의사소통에서 의견을 교류할 때, 의견을 이미지화해서 혹은 영상화해서 보다 정확한 의사전달이 가능할 것이라고 생각합니다.”
- 생성AI의 전망은 밝을 것이다.
“생성AI의 전망은 아주 밝을 것 같습니다. 밝으면 밝아질수록 저와 같은 IT 세상에 던져진 비전공자의 미래는 점점 더 암울해질 것 같구요(?). 챗GPT의 도움으로 당장의 업무를 쳐내며 유익을 얻고 있으면서도, 이 녀석 때문에 제 존재의 필요성에 대한 의문이 듭니다. 제가 이 회사에서 필요한 존재일지, 쓸모가 있는 존재인지, 궁금증이 더해지는 요즘입니다.”
“‘근접하지도 않았어. 하지만 빨랐죠.’라는 유행어가 만들어질 정도로 생성AI가 보여주고 있는 퍼포먼스는 비전공자가 봐도 대단한 것 같아요. 그럼에도 이 생성AI가 내놓는 모든 결과물은 결국 마지막 단계에서 사람이 평가하고 판단해야 한다는 한계가 존재한다고 생각해요.”
“매우 성장 가능성이 큰 분야라고 생각합니다. 생성AI덕분에 앞으로 사람들은 이미 있는 지식들을 외우고 모으느라 썼던 시간들을 훨씬 절약할 것입니다. 이렇게 남은 시간은 더 많이 생각하고 창의적인 활동을 하는 데 더 쓸 것이고 높은 차원의 새로운 것들을 만들어 낼 것이라고 생각합니다. 어쩌면 고대 그리스 시대로 돌아가는 셈이죠. 힘든 건 로봇이나 생성AI에게 시키고 인간들은 사유와 철학을 논하는 시대로… 너무 거창한가요? (ㅎㅎ)
- 패러다임을 바꿀 힘이다.
“하나의 유행처럼 곧 지나갈 거라고 보기에는, 생성AI가 보여주는 다양한 묘기(?)들은 저의 기대 이상이어서 분명 많은 산업의 패러다임을 바꿀 힘이 될 것이라고 생각합니다. 물론 아직 부족한 점도, 경계해야 할 점도 많지만 분명한 건 사람의 일과 일상을 조금 더 편리하게 해주는 역할은 확실히 할 것 같습니다.
하찮은 걱정일 수도 있는데.. 휴대폰이 대중화되면서 사람들이 전화번호를 외워야 할 필요성을 예전만큼 갖지 못하게 된 것처럼, 생성 AI가 발전할수록 아름다운 문장을 낳기 위해 치열하게 고민하는 인간의 모습은 더 이상 볼 수 없게 될 것 같기도 해요. 뭔가 삭막하고 비인간적인 세상이 될 것 같은 너낌적인 너낌은 지울 수가 없어요.”
- 아직은 관망할 필요가 있다.
“생성AI 트렌드는 조금 더 지켜보아야 한다고 생각합니다. 짧지만 IT 기업에 있으면서 이 분야(개발)에 오래 계신 분들을 많이 만날 수 있었습니다. 그분들의 공통점은 어떤 시류에 휩쓸리는 것보다 자기 영역을 지키면서 자신만의 무기(그것이 새로운 기술이든, 언어든)를 꾸준히 업데이트하시더라고요. 특이점이 빨리 온 기술들은 굉장히 많았고, 생성AI가 그중에 하나가 될지 새로운 기술의 변혁점이 될지는 잘 모르겠습니다. 실체가 확실하지 않은 무언가 때문에, ‘지금 어떻게 해야 한다-’보다는 그 과정을 지켜보면서 준비를 해나가는 게 맞다고 생각해요.”
“지금의 생성AI는 ‘파도의 고점’ 부분에 있다고 생각합니다. 이전에 비하면 분명 지금도 놀랄만한 수준의 기술력이지만, 사람들의 관심과 열기는 1–2년 정도면 사그라들 것 같습니다. 하지만 생성AI가 우리에게 많은 생각을 하게끔 던져줬다고 생각합니다. 개인적으로는 팩트 체크와 디렉팅 역량은 앞으로 더더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 단순 작업에는 AI를 활용해서 생산성은 올리되 사람의 사고가 요구되는 부분까지는 의존하지 않는 게 우리의 성장 측면에서 필요하다고 생각합니다.”
- 주의가 필요하다
“얼마 전 IT 동아리에서 팀원들과 함께 OpenAI 프로덕트 리서치를 진행하면서, 생성AI는 쓰면 쓸수록 활용하는 ‘유저’들에게 달려있다는 생각이 들었어요. 유저들이 프로덕트의 장단점과 한계점을 명확히 이해하고 똑똑하게 활용한다면 생산성을 높일 수 있지만, 다만 할루시네이션(Hallucination) 이슈 (틀린 답변, 없는 답변을 내놓는 것) 등에 대한 주의와 검토가 필요하다고 생각합니다. 걱정반, 기대반이네요!”
“AI의 탄생이래 생성 AI가 이토록 세간의 주목을 받고 구체화된 적이 없었던 것 같습니다. 하이퍼 스케일의 데이터 확보가 가능한 기업이라면 Global 혹은 Region №1으로 발돋움 할 수 있는 전례 없는 기회라 생각하고 있습니다. 다만 생성 AI에 대한 신뢰성이 담보되는지, 생성 AI가 학습하는 데이터의 지재권은 어디까지 봐야 할지, 생성 AI가 만들어낸 창작물은 지재권을 갖는지 등 새로운 인간(?)에 대해 해결해야 할 과제가 너무나 많다는 생각도 듭니다. 특히 어학 분야에서 생성 AI는 패러다임의 전환을 불러올 가능성이 높습니다. 다국어 기능을 갖춘 생성 AI라면 외국어 작문/문법 등의 학습지도를 할 수 있으며, 고도의 전문분야를 제외하면 어학 학습과 번역기에 대한 니즈까지 완전히 충족시킬 것입니다.”
- 사람을 돕는 모습이 되어야 한다.
“우리가 기대하고 상상하는 모습으로 상용화되기 까지는 시간이 좀 더 필요할 것으로 생각되지만, 그리 긴 시간은 아닐 것 같아요. 어떻게 발전하게 될지는 수많은 경우의 수가 있고 디스토피아적인 전망에도 공감하지만, 결국 사람을 돕는 모습이 되어야만 하겠지요. 인간의 보편적 가치와 다양성, 창의성을 지키는 방향으로 발전하기를 기대하며 인류가 옳은 방향을 찾으리라 믿습니다.”
이토록 다양한 생각을 나누다 보니 시간은 어느덧 9시 15분. 예정된 시간보다도 훨씬 더 오랜 시간 이야기꽃을 피웠습니다. 이후 희망자에 한해 근처 치킨집으로 향해 맥주 한 잔과 함께 배도 채우고, 이야기도 채웠습니다.
기술, 일에 대한 이야기뿐만 아니라, 살아가는 이야기도 편히 나누니 처음에 어색했던 분위기는 점점 사라지고 편안함이 자리 잡았어요. 회사 동료와 얘기할 땐 알지 못했던 다른 회사 이야기도 들을 수 있고. 참 즐거운 시간이었습니다.
그나저나 다들 하트 너무 귀엽게 하셨네요,,? 또 만나요 여러분!
마지막으로 참가자분들의 피드백 설문조사 내용 같이 볼게요.
밋업에 대한 의견은 대체로 좋은 편이었고, 기대 수준에 비해서도 기대와 비슷했거나 이상이었다는 피드백을 주셨습니다. (휴, 다행이다!)
▼만족스러웠던 점
강사님들의 쉽고 재미있는 기술 설명과, 별도 의견 나눌 시간이 있었다는 점을 좋아해 주셨네요. 에그드랍 샌드위치, 치킨 선정에도 나름 심혈을 기울였는데 만족해 주셔서 다행이에요. 만족스러우셨던 점들은 계속해서 잘 유지해 보겠습니다~!
▼아쉬웠던 점
전 사실 이 부분을 더 열심히 보는데요. 초대 인원과 시간 배분은 늘 고민이에요. 초대 인원이 적으면 아쉽고 (특히 이번 같은 비개발자 모임은 더더욱,,!), 반대로 인원이 많으면 의견 교환 시간 배분이 어렵고. 피드백 의견 속에도 있는 것처럼 사람이 많으면 토의 주제를 조금 더 세부적으로 나눠서 소그룹으로 만들어 보는 것도 괜찮겠단 생각이 들었습니다.
다음 밋업땐 아쉬웠던 점을 좋았던 점으로 바꿀 수 있도록 열심히 머리 한 번 굴려 볼게요_!!
다음 테크밋업은?
6월 테크밋업 주제와 일정이 정해지면 네이버 클라우드 플랫폼 교육/행사 게시판 (링크)을 통해 공지드리겠습니다. 행사 소식을 빠르게 받아보고 싶으시면 아래 커뮤니티에 들어오신 후, 수시로 올라오는 소식을 확인해 주세요.
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- 오픈채팅방
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멋진 분들과 함께 해서 진심으로 반갑고 즐거웠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. See you soon!
/끝!
