부제목 : 퇴사 직전 받은 마지막 월급부터 개인 벌이까지 계속 나누라고 하는 동업자, 여러분 생각은 어떠신가요? 글이 다소 길어 사실관계를 순서대로 여러 편(시즌 형식)으로 나누어 올리겠습니다. 끝까지 읽어주시면 감사하겠습니다. 저는 상대방과 약 8개월간 같은 회사에서 함께 근무한 적이 있습니다. 이후 각자 다른 시기에 퇴사하였다가 수년 후, 제가 이사 직책으로 인사권을 가진 회사에 상대방을 직접 소개하고 상대방의 이력서까지 수정해 주어 합격시켜, 약 4개월간 함께 근무한 뒤 다시 각자 다른 시기에 퇴사하였습니다. 다시 수년이 지나 우연히 만남에서 서로 직장에 대한 불만을 이야기하다가 특정 서비스를 함께 개발하기로 하고 공동창업을 시작하였습니다. 저는 창업 초기에는 수개월 이상은 수입이 없을 수 있으므로 기존 직장을 유지하면서 창업을 준비하자고 제안하였으나, 상대방은 병행이 어렵다며 반대하였고, 먼저 자신의 직장에서 퇴사를 해버려, 저 또한 부랴부랴 결국 퇴사하다 보니 상대방보다 2주 가량 늦게 이전 직장에서 퇴사하게 되었습니다. 창업 준비 중 대기업으로부터 사업 제안을 받았지만, 저는 당시 재직 중인 회사와 거래 관계 때문에 전면에 나설 수 없어 상대방에게 영업 미팅을 맡겼습니다. 저는 상대방에게 관련 기술 사이트를 알려주며 며칠만 준비하면 충분히 대응 가능하니, 미팅 시 담당자 상사도 함께 하니 무조건 기술적인 질문에는 무조건 되 할수 있다며 하여, 자신 있게 설명해 달라고 요청했습니다. 그러나 상대방은 제가 알려 준 사이트는 보지도 않았고, 미팅에서 "그 기술은 모른다. 동업자가 해결할 것이다."라고 답변하였고, 이를 들은 대기업 담당자는 곧바로 저에게 연락하여 난처한 상황이 되었습니다. 상대방은 이후 "기술이 부족한 사람처럼 취급받아 자존심이 상했다. "고 하였고, "자신이 얼마나 참담했는 줄 아느냐?" 라고 말했습니다. 그러나 정작 제가 알려준 자료는 확인하지 않았다고 말하기도 하였습니다. 저는 다시 대기업 임원진과 직접 미팅하여 거래가 계속 유지될 수 있도록 수습하였습니다. 창업 직전 각자 다니던 다른 회사에서 함께 퇴사하였는데, 저는 상대방보다 약 2주 늦게 퇴사하였고 저의 회사로부터 한 달 급여를 모두 지급받았습니다. 그러자 상대방은 "그 돈 달라는 건 아니지만 절반 정도는 나누어 줄 수 있는 것 아니냐."며 공동창업을 이유로 제 급여의 절반을 요구하였습니다. 또한 창업 후 상대방은 항상 저보다 약 1시간 늦게 출근하였고 개발도 지연되었습니다. 저는 출퇴근 부담을 줄이기 위해 회사 근처로 숙소를 옮겨보자고 제안했습니다. 숙소를 옮긴 뒤 상대방은 출근 시간은 그리 개선 되지않았으며, 월세, 주차비, 교통비가 늘었다며 주 2회 이상 반복적으로 어려움을 이야기했습니다. 저는 회사 사무실과 숙소를 함께 사용하면 회사가 임차하여 비용을 지원할 수 있다고 여러 차례 제안했지만, 상대방은 생활공간과 사무공간을 함께 쓰기 싫다며, 또한 위와 같은 방식은 도와 주는게 아니다 라며 모두 거절했습니다. 그럼에도 상대방은 이후에도 "동업은 콩 한쪽도 나누어 먹는 것이다.", "그 이후부터는 개인 돈이 아니다."라는 취지로 개인 수입을 나누어야 한다는 말을 반복하였습니다. 위 시기중 저의 이전 직장에서 거래처의 A/S 요청을 저에게 포워딩 하여, 당시 저는 창업 회사 업무에 지장을 주지 않기 위해 주말에 이전 직장의 A/S 업무를 도와 수고비를 받았고, 상대방의 경제사정을 고려하여 그 수고비의 절반까지 나누어 주었습니다. 그러나 상대방은 제가 제안한 현실적인 지원방안은 계속 거부하면서도 생활비 지원이나 개인 수입 분배를 반복적으로 요구하였고, 결국 저는 공동창업을 했다는 이유만으로 제 사비오 동업자의 생계비까지 계속 부담해야 하는 것인지 의문을 갖게 되었습니다. 저는 위와 같이 그에게 개인적 신의는 다했다고 생각 하는데 여러분은 어떻게 생각 하십니까? 1. 직장 동료란 이유로 제가 직장 소개시 그의 이력서까지 손봐주고 2. 이런 소개를 여러번 하는데 이런 직장 소개가 쉬울까요? 3. 그러나 그는 저에게 직장 소개해준적 없더군요? 4. 그럼에도 위와 같이 마치 자신의 생계비 지원요구가 매우 당당하였고 무슨 권리 주장까지 여겨지는 제가 비 정상적이거나 너무 속 좁은 사람일까요? 공동창업 경험 있으신 여러분들의 의견 부탁드립니다.

안녕하세요 증권사(지주사 체계) RM입니다. ✅ 상장사/대주주 주식담보대출 ✅ 법인 단(장)기 자금운용(RP/금리형/실적형 등) ✅ 환전 등 니즈에 맞는 금융상품 제공 가능합니다. 개인쪽지 주시거나 댓글에 메일 남겨주시면 신속하게 회신 드리겠습니다. 감사합니다 ^^

현재 생산직 1년, 품질관리 4년의 경력이 있는 25세입니다 최근 품질 업무에 허무함을 느끼고 있어 기술을 배워볼까 하는데 괜찮을까요..? 용접일을 해보고 싶지만 관련 업무는 해본적이 없어 두렵네요 김포 양촌읍에 거주중이며 괜찮은 회사 있으면 바로 가고싶습니다!

헤드헌팅 회사 브리스캔영에서 진행하고 있는 포지션 리멤버 에서 직접 지원 으로 서류 넣어본적 있는 분 계신가요 ? 다른 헤터들은 늦어도 한 일주일 지나면 다 열람 한 걸로 뜨는데 제가 너무 관심이 있는 포지션들 몇개가 공통되게 브리스켄 영 쪽에 지원한 것들인데 지금 다 열람을 않은 상태로 떠서 … 얘네는 원래 그런 건지 아니면 담당자를 찾아서 직접 연락을통해서 해야 되는 건지 .. 근데 기재 되어 있는 담당자 연락처도 없고 다른 분들 경험은 어땠는지 궁금합니다

AI 산업 판도를 흔들 초저가 폐쇄형 모델 시나리오를 점검한다 최근 일부 온라인 채널을 중심으로 메타가 차세대 폐쇄형 AI 에이전트 모델 ‘Muse Spark 1.1’을 출시했다는 주장이 퍼졌다. 필자가 메타 공식 채널과 주요 기술 커뮤니티를 확인한 결과 해당 모델은 현재까지 존재하지 않는 것으로 드러났다. 다만 이번 소문은 빅테크의 폐쇄형 전략 전환과 초저가 공세가 가져올 산업 지형 변화를 날카롭게 조명한다. 이에 본 기사는 ‘Muse Spark 1.1’ 시나리오를 가상의 렌즈로 삼아 글로벌 AI 경쟁 구도와 중소 기업의 생존 전략을 분석한다.-편집자주- ◆ 메타의 가상 전략 선회, 오픈소스에서 폐쇄형 유료 모델로 메타는 그동안 ‘라마’ 시리즈를 오픈소스로 풀며 AI 민주화의 아이콘으로 자리매김했다. 소문 속 ‘Muse Spark 1.1’은 이러한 기조를 완전히 뒤집는 폐쇄형 유료 모델로 묘사됐다. 만약 메타가 실제로 이 길을 택한다면 이는 생태계 확장에서 직접적인 수익화로 방향을 틀었다는 신호로 해석할 수 있다. 필자는 이것이 단순한 가격 경쟁을 넘어 자사 플랫폼 전체를 하나의 지능형 생태계로 묶으려는 시도라고 본다. 실제로 메타는 왓츠앱과 인스타그램, 스마트 글래스에 탑재할 개인 비서 기능을 연구 중이며, 폐쇄형 고성능 모델은 그 두뇌 역할을 할 수 있다. ◆ 멀티모달 에이전트, 전문 영역에서의 성능 가정 해당 소문은 이 모델이 세금·의료·법률 등 전문 영역에서 기존 모델을 능가한다고 묘사했다. 구체적으로는 경쟁 모델인 Grok 시리즈를 뛰어넘는 멀티모달 추론 능력과 함께, 단순 채팅을 넘어 코드를 작성하고 외부 소프트웨어를 조작하는 에이전트 기능이 강조됐다. 이는 기업의 실제 업무 흐름에 즉시 투입할 수 있는 수준을 의미한다. 국내 사례로, 법률 특화 AI 스타트업 BHSN의 ‘애스크업’이나 의료 영상 판독 솔루션을 개발하는 뷰노는 이미 특정 분야에서 범용 모델 대비 뛰어난 정확도를 입증하고 있다. 결국 전문 지식의 깊이가 범용 모델과의 차별화 지점이라는 점을 시사한다. ◆ 극단적 저가 포위 작전, 경쟁사에 대한 위협 소문 속 가격은 입력 토큰 100만 개당 1.25달러, 출력 토큰 100만 개당 4.25달러로 전해졌다. 이는 오픈AI나 앤트로픽, xAI의 동급 모델 대비 1/4에서 1/10에 불과한 수준이다. 성능은 동등하거나 우위인데 가격은 크게 낮다면 기업 고객의 대규모 이탈이 일어날 수 있다. 필자는 이것이 단순한 ‘덤핑’ 이상이라고 진단한다. 메타는 전 세계 30억 명이 넘는 사용자 기반을 바탕으로 수집한 데이터, 자체 개발 AI 칩(MTIA), 그리고 광고 사업에서 창출하는 막대한 현금을 통해 모델 운영 비용을 상쇄할 수 있기 때문이다. ◆ 저가 전략의 지속 가능성, 수익 구조의 다변화 외부에서는 출혈 경쟁을 우려하지만, 메타의 구조를 분석하면 시나리오는 달라진다. 규모의 경제를 통한 단위당 비용 절감, MTIA 칩 도입에 따른 추론 효율화, 자체 알고리즘 개선 등의 비용 최적화가 가능하다. 또 API 호출 수익뿐 아니라 인스타그램 등 자사 앱 내 AI 서비스의 광고 수익, 스마트 글래스와 결합한 하드웨어 판매, 기업 대상 통합 솔루션 패키지 등으로 수익원을 다변화할 수 있다. 사용자가 늘어날수록 데이터가 축적되고 모델이 똑똑해지는 피드백 구조도 경쟁력을 강화한다. 실제로 메타는 라마 모델을 오픈소스로 풀면서도 자사 인프라에서 최적화된 유료 API를 제공하는 투트랙 전략을 이미 시험 중이다. ◆ 중소 AI 기업의 생존 위기, 그리고 네 가지 돌파 전략 빅테크가 초저가·고성능 모델로 시장을 잠식하면 단순 API 리셀러나 범용 챗봇 스타트업은 직격탄을 맞는다. 필자는 중소 기업의 생존 전략을 다음 네 가지로 압축한다. 첫째, 수직 시장 심화다. 의료 영상 판독, 법률 계약서 리뷰, 제조 현장의 결함 검사 등 규제와 전문성이 요구되는 영역에서 독자적인 데이터와 도메인 지식을 쌓아야 한다. 예컨대 국내 스타트업 뤼이드는 교육 AI에 특화해 글로벌 시장에서도 성과를 내고 있다. 둘째, 엔드투엔드 통합 서비스다. 모델 자체가 아니라 고객 시스템에 맞춘 파인튜닝과 구축·유지보수를 함께 제공하며 서비스형 솔루션으로 전환해야 한다. 셋째, 오픈소스 생태계 협력이다. 메타가 폐쇄형으로 선회할 경우 오히려 기존 라마 등 오픈 모델의 최적화 툴과 호스팅 플랫폼을 공략할 기회가 생긴다. 해외에서는 라마 기반의 기업용 솔루션을 제공하는 코히어나 투게더 AI가 좋은 사례다. 넷째, 틈새 기술 우위다. 오프라인에서 작동하는 초경량 모델이나 극단적 저지연 추론 등 거대 모델이 따라오기 어려운 영역에서 독자적인 기술력을 확보해야 한다. ◆ 거대 플랫폼과 전문 솔루션의 공존, 산업의 새 구조 이번 소문이 던지는 핵심 메시지는 AI 산업이 조만간 소수의 빅테크가 일반 인공지능의 인프라를 독점하고, 수많은 전문 기업이 그 위에서 특화 서비스를 얹는 형태로 재편된다는 점이다. 메타, 오픈AI, 구글은 자본과 플랫폼을 무기로 삼고 중소 기업은 그들이 만들지 못하는 현장의 문제를 풀어내야 한다. 필자는 이것이 ‘거인과 장인의 공존’이라고 표현한다. 국내 기업들은 글로벌 플랫폼에 종속되지 않기 위해 독자적 특화 영역과 데이터 주권을 조기에 확보해야 한다. 결국 AI 산업의 승부처는 모델 크기가 아니라 문제 해결의 깊이로 이동하고 있다. <이길환 AI전문기자(객원)> [email protected] 출처 : https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-meta-model-api/

1. 대기업이지만 중견기업같은 LG전자에서 계약연봉 8100(인센 다합치면 10500 정도) 2. 중견기업같지만 실제로는 대기업인 회사 계약연봉 11000(한동안 인센없다고 생각함) 어디가 더 나은곳인가요? 직무는 2번이 좀더 전문성있는 업무입니다

Agentic AI 설계 패턴은 단순한 모델 호출을 넘어서, 목표 설정부터 계획 수립, 실행, 검증, 협업까지 포함하는 “지능형 시스템 아키텍처”를 만드는 방법론입니다. 각 패턴은 문제의 복잡도, 리스크, 요구되는 신뢰도에 따라 선택됩니다. 아래는 11가지 패턴을 구조적 관점에서 자세히 풀어 설명한 내용입니다. 1. Planner → Executor 패턴 이 패턴은 목표를 계획과 실행으로 분리합니다. Planner는 문제를 단계별 작업으로 분해하고, Executor는 이를 순차적으로 수행합니다. 예를 들어 “반도체 공급망 리스크 분석”을 요청하면 Planner는 데이터 수집, 이상 탐지, 시나리오 분석으로 나누고 Executor가 각 단계 수행합니다. 장점은 복잡한 문제를 구조화할 수 있다는 점이며, 단점은 계획 오류가 전체 결과에 영향을 준다는 것입니다. 적합한 경우는 멀티스텝 분석, 리서치 자동화, 워크플로우 자동화입니다. 2. Router 패턴 입력 요청을 가장 적절한 모델이나 에이전트로 보내는 역할을 합니다. 예를 들어 기술 질문은 LLM A, 코드 생성은 LLM B, 수치 계산은 Python 툴로 보내는 방식입니다. 멀티모델 시스템에서 비용 최적화와 성능 향상에 핵심적입니다. Ontology 기반 분류와 결합하면 매우 강력한 라우팅이 가능합니다. 3. Supervisor 패턴 여러 Worker 에이전트를 감독하는 중앙 컨트롤러입니다. 작업 진행 상태를 모니터링하고 오류 발생 시 재시도 또는 다른 전략을 선택합니다. 실제 시스템에서는 Supervisor가 로그, 품질, 실패율을 관리하는 역할을 합니다. 특히 신뢰성이 중요한 산업 환경에서 필수적입니다. 4. Orchestrator 패턴 전체 시스템 흐름을 관리하는 상위 개념입니다. Planner, Router, Worker, Tool 호출까지 포함해 전체 실행 상태를 추적합니다. 단순한 Supervisor보다 더 넓은 범위의 제어를 수행합니다. 예를 들어 ETL, 분석, 보고 생성까지 하나의 파이프라인으로 관리합니다. 5. Worker 패턴 특정 작업을 수행하는 전문 에이전트입니다. 예를 들어 코드 생성 Worker 논문 요약 Worker 데이터 분석 Worker 이렇게 기능별로 나뉩니다. 마이크로서비스 구조와 유사하며 재사용성과 확장성이 높습니다. 6. Swarm 패턴 중앙 통제 없이 여러 에이전트가 병렬로 협업하는 구조입니다. 각 에이전트는 독립적으로 탐색하고 결과를 공유합니다. 예를 들어 신약 후보 물질 탐색처럼 탐색 공간이 큰 문제에 적합합니다. 단점은 통제와 일관성 유지가 어렵다는 점입니다. 7. Reflection Loop 패턴 에이전트가 자신의 결과를 검토하고 반복적으로 개선하는 구조입니다. 예를 들어 초안 생성 → 오류 검토 → 수정 → 재검토 이 과정을 반복합니다. Explainable AI 관점에서는 내부 reasoning 개선 메커니즘으로 활용됩니다. 8. Critic 패턴 출력 결과를 평가하는 별도의 평가 에이전트입니다. 정확성, 논리성, 정책 준수 등을 기준으로 피드백을 제공합니다. 예를 들어 규제 문서 작성 시 compliance 검증에 활용됩니다. Reflection Loop와 결합하면 성능이 크게 향상됩니다. 9. Judge 패턴 여러 결과 중 최적의 결과를 선택하는 역할입니다. 예를 들어 서로 다른 모델이 생성한 답변을 비교하여 가장 적절한 것을 선택합니다. LLM 앙상블 구조와 유사합니다. 신뢰도 향상에 매우 효과적입니다. 10. Multi-Agent Debate 패턴 여러 에이전트가 서로 다른 관점을 가지고 토론하는 구조입니다. 예를 들어 Agent A는 비용 최적화 관점 Agent B는 리스크 최소화 관점 이렇게 논쟁을 통해 더 균형 잡힌 결론을 도출합니다. 정책 결정, 전략 수립에 매우 유용합니다. 11. Human-in-the-Loop 패턴 AI 결과를 사람이 검증하거나 승인하는 구조입니다. 특히 의료, 금융, 법률과 같은 고위험 영역에서 필수입니다. 예를 들어 AI가 생성한 보고서를 전문가가 최종 검토 후 승인합니다. 완전 자동화보다 속도는 느리지만 신뢰성과 책임성을 확보할 수 있습니다. 핵심 구성 요소 설명 Memory 단기 메모리는 현재 세션 맥락을 유지하고, 장기 메모리는 사용자 이력이나 지식 축적을 담당합니다. RDF나 Knowledge Graph 기반 메모리는 explainability와 추적성을 크게 향상시킵니다. Tool 및 MCP Integration 외부 API, 데이터베이스, 계산 엔진과 연결하는 부분입니다. 예를 들어 Python 실행, SQL 조회, 실시간 데이터 API 호출 등이 포함됩니다. MCP는 이러한 연결을 표준화하는 인터페이스 역할을 합니다. Observability 에이전트 시스템의 상태를 모니터링하는 기능입니다. 지연 시간, 비용, 실패율, 호출 로그 등을 추적합니다. 대규모 시스템에서는 필수입니다. Evaluation 모델과 시스템의 품질을 지속적으로 측정합니다. 정확도, 일관성, 안전성 등을 자동 평가합니다. A/B 테스트나 벤치마크와 결합됩니다. Governance 및 Guardrails 정책, 보안, 접근 제어를 담당합니다. 예를 들어 데이터 접근 권한 제한 민감 정보 필터링 규제 준수 체크 이러한 요소들이 포함됩니다. 정리 관점에서 보면 단일 작업 자동화는 Worker 복잡한 워크플로우는 Planner Orchestrator 신뢰성 강화는 Critic Judge Reflection 대규모 협업은 Swarm Debate 고위험 영역은 Human-in-the-Loop 이렇게 매핑할 수 있습니다.

1. 해당 산업군에서 일을 하다가 인맥, 거래처 활용 창업 - 이런 경우에는 영업을 하셨을 것 같은데 다른 경우는 없겠죠? - 원래 창업을 하기 위해서 해당 회사에 들어간 건지, 아니면 하다 보니 내가 해도 되겠다 싶어서 창업을 하신건지? 궁금합니다. 2. 기술 창업 - 가지고 있던 기술(프로그래밍 등)을 가지고 창업 하신 걸까요? - 이런 경우에 자금은 처음에 어떻게 하셨을까요? 투자를 받으셨을까요? 3. 요식업 창업 4. 다른 계기로 창업을 하신 경우도 있을까요?

퇴사해서 백수인데요 올 여름은 좀 추억도 만들고 여름을 온전하게 느끼고싶어요 친구도 별로없고 애인도 없어서 같이 놀러갈 사람도 없어요 그냥 어른들을 위한 여름방학 프로그램 없을까요.. 너무 철 없어 보일 수도 있겠지만 놀고싶어요 재미나게..

살다보니 회사에 사회에 맞춰져서 취향도 즐거움도 없이 살고있긴함 그래도 사는 의지를 내보려고 애쓰는 중인데 살면서 도댜체 왜 사는지 현타가 오는건 어쩔수가 없네요 나이먹어서그런가

더워서 콩국수 한그릇 면발이 다르네요🥳

집에서 쇼츠만 볼것같아서 그냥 출근함 밀린 일 하나씩 하는 중

최종면접봤고 기다리는중인데 제가 지원햇던 공고가 내용 일부 수정되서 어제 날짜로 다시 올라왔네요 불합인거겠죠?

참고로 난 경력직 이직 진행중인 사람이고 지금은 퇴사한 상태야. 합격 통보 받고 연봉 협상중이었는데 기존에 내가 받던거에 3% 정도만 인상률을 얘기하더라구... 심지어 기존 회사는 점심식대를 따로 지원해 줬었는데 여긴 아니거든.. 그래서 점심식대까지 감안하면 제시하신 연봉은 오히려 제 기준 더 낮아지는거라고 말씀드리고 적어도 이 정돈 맞춰주셔야 할 것 같다고 했거덩? 근데 알겠다고 내부논의 해보고 연락주겠다 했는데 동일 공고 동일 직무로 또 구인공고가 올라갔더라구?? 이런 경우는 어떤 경우야? 나 떨군거야? 경력직으로 이직 경험은 처음이라서