생명정보학 엔지니어 vs. 생명정보학 과학자학교, 연구소, 스타트업 창업, 회사 등 나름 다양한 환경을 겪어오면서 느낀 점. '생명정보학 인력'에 대한 정의와 기대 수준은 정말 천차만별 이라는 점.  오늘 이 혼란을 좀 정리해 보고자 한다. 크게 '생명정보학 인력'은 생명정보학 과학자와 생명정보학 엔지니어로 구분해 볼 수 있을 것 같다. 간략하게 정리해 보면, 아래와 같다. ( 각각의 기준에서의 최소 요건 )생명정보학 과학자( Bioinformatics scientist )생명과학을 연구하는 과학자. wet-lab 보다는 large scale data 를 기반으로 한 dry-lab work을 중심으로 연구를 진행 매우 광범위한 topic 을 포괄. 전통 생명과학, 의약학 전분야순수 Computer science나 Statistics 연구이나 topic 만 생명과학인 경우도 포함될 수 있음엔지니어가 아님과학자로서 discovery 가 가장 중요. 막코딩 ok, 일회용 프로그램 ok. 알고리즘 몰라도 ok심지어 코딩 능력이 없어도 ok. 남들이 만든 소프트웨어를 써도 discovery 하고 publish 할 수 있으면 ok.최소 기준 : 생명정보학 User ( 만들어진 각종 소프트웨어를 활용하기만 해서 생명과학을 연구하는 과학자)가 이 생명정보학 과학자로서 최소 기준. 권장 기준 : 아래 생명정보학 엔지니어로서 역량생명정보학 엔지니어( Bioinformatics engineer ) Large scale 생명과학 big data 를 활용한 '제품 개발자' 시스템 개발, 웹 개발, 데이터 과학 등 제품 개발에 필요한 모든 분야를 포괄할 수 있음. 일상적인 task는 IT 개발자와 거의 일치과학자가 아닐 수도 있음 생명정보학 과학자는 효율 보다는 과학자로서 discovery 가 훨씬 중요하지만, 생명정보학 엔지니어는 효율적인 시스템과 알고리즘을 바탕으로 고품질의 제품을 만들어 내는 것이 중요논문 안 써도 ok. 막코딩 no, 일회용 프로그램 no알고리즘 필수 알고리즘은 시간과 메모리의 함수, '좋은 아이디어' 내기 경쟁이 아님.모르면 효율적인 시스템에 대한 개념 자체를 가질 수 없음.생명정보학 기반 제품의 quality 를 결정.생명정보학 엔지니어로서 역량의 필요성 학자로 생명 현상에 대한 연구를 하는 생명정보학 과학자라면 생명정보학 엔지니어로서 역량을 갖추지 못해도 괜찮다. 하지만,  시스템을 구축하고, 제품을 개발하는 역할이라면 생명정보학 엔지니어로서 역량이 필수적이다. 즉, 학교를 떠나 산업계에 종사하게 되는 순간, '생명정보학 엔지니어'로서 역량은 필수가 된다. 생명과학 계열 학과에서 급조한 생명정보학 프로그램이나 생명과학 연구랩에 소속되어 large scale data를 생산해 소프트웨어를 다루며 연구를 수행한 '생명정보학 user' 수준의 생명정보학자는 산업계에서 요구하는 생명정보학 엔지니어로서 역량을 충분히 갖추지 못했기 때문에, job 을 구하는데 있어 문제를 겪을 공산이 크다. 현재 속한 회사에서 생명정보학 인력 채용에 코딩테스트를 도입해 진행하고 있는데, 알고리즘 풀이도 아닌 수학으로 치자면 더하기 빼기 수준의  파일 입출력, 문자열에서 패턴 개수 세기 등의 문제 몇문제에 대한 통과율은 20% 정도. 생명정보학 석박사 학위를 받은 분들의 결과다.  개인적으로 회사에서 생명정보학 관련된 그룹의 관리자 급 이라면, '생명정보학 엔지니어'로서 역량을 충분히 갖추어야 한다고 본다. 관리자 급은 시스템 구축에서 부터 결정 권한을 가지는데  시스템에 대한 이해, 알고리즘에 대한 이해가 없이는 어떤 컴퓨터를 어떤 사양으로 ( 특히 메모리, HDD) 갖추어야 하는지에서 부터 그저 '비싸고 좋은 것'을 선택하는 수준을 벗어나지 못한다.  DB를 구축해서 쓸 시스템이라면, 전체 DB의 구조를 고려하고, 일상적인 query 의 time complexity를 고려할 수 있어야 하고, 이에 기반한 계산을 통해 용량과 cpu power 를 결정해야 효율적인 시스템을 구축할 수 있다. Genome analysis pipeline을 구축했다면, 각 단계에서 time complexity를 꾸준히 개선해 내는 작업을 해야 한다. 그렇게 꾸준히 효율적인 시스템으로 update 하면서, 제품의 성능이 올라가고 경쟁력이 생긴다. 마치, 구글이 초기 pagerank 알고리즘을 cloud 기반의 거대 시스템으로 확장하며 효율을 올린 것 처럼. 그렇게 해서 어떻게 품질이 올라가느냐? 구글 검색 속도가 빨라지고, 검색 정확도가 높아졌고, 결과로 구글은 검색에서 경쟁력을 더욱 공고히 다질 수 있었다. O(n2) 에 만족하지 않고 O(n), O(logN) 으로 개선하려는 노력을 꾸준히 해 나가야 한다. 그런 엔지니어가 생명정보학 연구/개발 팀 리더가 되어야 한다. 나는 생명정보학 과학자일까 생명정보학 엔지니어일까?아래 항목들 중 yes 가 5-6 개 이상이라면 생명정보학 엔지니어 능력을 갖추었다고 할 수 있을 것 같다. 산업계에서 생명정보학 연구개발팀 리더라면 적어도 10개 이상은 yes 가 되어야 한다고 본다.( 학교/연구소에서 생명정보학 연구 그룹 리더 마찬가지  )Git / Github 로 코드 관리를 한다. Amazon AWS( or MS azure ) 를 능숙하게 쓴다.DB 에서 indexing 을 걸어 쓰는 이유를 time complexity로 설명할 수 있다.재귀와 다이내믹 프로그래밍의 차이를 설명할 수 있다. 웹서버를 구현해 본 경험이 있다.data API 서비스를 구현해 본 경험이 있다.기타 누군가가 사용하는 소프트웨어/웹서비스를 구축해 본 경험이 있다. Pairwise alignment 를 구현하고, time complexity와 메모리 사용량을 계산할 수 있다.반복되는 function들은  모듈을 구축해 활용한다. ( 동료에게 자신있게 권할 수 있는 자신이 구축한  library가 있다 )"불규칙한 시간에 특정 서버에 data file 이 꾸준히 생성되고, 이 파일을 서버에서 원격으로 가져와 처리를 한 후 다시 특정 서버로 전송한 후, 이를 해당 서버의 DB에 저장한다" => 이 일을 완전히 자동화 할 수 있다확률 Distribution을 2개 이상 수식과 함께 설명할 수 있다Rare disease에 대한 유전자 검사를 고위험군에서만 해야 하는 이유를 확률적으로 설명할 수 있다.Multiple testing 문제를 설명할 수 있고, 문제를 해결하는 방법을 설명할 수 있다. 적어도 하나의 Machine learning 방법론과 이 방법론의 성능 측정 방법을 설명할 수 있다. Linear regression과 logstic regression 을 각각 어떤 상황에서 사용하는지 설명할 수 있다. P.S. 사실 생명정보학자나 엔지니어를 구분하지 않고 위의 요건들을 갖춘 사람을 '생명정보학 인력'으로 보는 것이 맞다고 생각함. 다만 국내에서  생명정보학 인력에 대한 기대 수준이 천차만별이다 보니, 최소 요건을 구분해 정리를 해 보고 싶어 '생명정보학 user'( 만들어진 소프트웨어를 활용해 생명과학 연구를 하는 연구자)를 생명정보학자로서 최소 기준으로 정리를 해 본 것. 원칙적으로 생명정보학에 몸담고 있는 사람이라면 위의 요건들은 '최소자격요건' 수준으로 보는 것이 맞다고 봄. #3billion #운영 #인사이트 #스타트업 #마인드셋 #조언 #경험공유

안녕하세요. 언제 어디서나 함께하는 코딩 교실 엘리스입니다 :)아이디어만 좋다면 뭐든 실현해볼 수 있는 시대! 지금은 '프로그래밍'이라는 강력한 무기를 통해 원하는 세계를 실현할 수 있는 잠재적 가능성이 폭발적인 때입니다. 그리고 그 기회는 비단 '개발자'라는 특정 직업에 국한하지 않더라도 각계 분야에 펼쳐져 있는데요. 이미 마케터, 기획자, 디자이너, 콘텐츠 창작자, 금융업계 종사자, 지리학자, 연구원 등 다양한 분야의 많은 사람들이 프로그래밍을 통해 각자의 영역과 세계 곳곳을 새로운 곳으로 만들고 있습니다.높은 급여와 삶의 질을 보장하고 나의 꿈을 펼칠 수 있는 탁월한 수단인 프로그래밍.프로그래밍을 업으로 삼고 있는 사람들의 시작은 어땠을까요?이 글에서는 소프트웨어 엔지니어가 되고자 이제 막 마음먹은 분들을 위해 프로그래머가 되기 위한 다섯 가지 짚고 넘어가면 좋을 팁들을 알려드릴게요.STEP 1. 개발 친화적인 환경 찾아가기서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다컴퓨터 공학 전공자와 비전공자가 가지게 되는 가장 큰 차이는 무엇일까요? 개발에 대한 이론 지식? 개발 능력?물론 모든 게 상대적인 것이겠지만 일반적으로 한 가지 큰 차이가 있다면 바로 '환경'이라고 할 수 있을 듯합니다. 내 주변에 개발과 관련된 자원이 얼마나 풍부한가 하는 점입니다.전공자가 개발을 시작하고자 마음을 먹으면 주위에서 좋은 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 한편 비전공자는 개발 공부를 시작하려고 할 때 레퍼런스로 삼을만한 좋은 예가 없으니 망망대해에 홀로 떠있는 기분이 들 수밖에 없겠죠! 그렇다고 해서 반드시 컴퓨터 공학 전공에서부터 다시 시작하거나 고액의 학원에 다닐 필요는 없습니다. 먼저 개발과 관련된 인적, 물적 자원이 풍부한 곳으로 적극적으로 다가가보세요. 작은 환경의 변화가 큰 변화의 시작점이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!온라인 커뮤니티 활동하기 : 코딩과 관련된 페이스북 그룹에 가입하여 많은 정보를 접하고 질문도 하면서 활동해보세요. 나와 비슷한 상황인 사람을 만나 서로 도움을 주고받을 수도 있고, 내 롤모델이 될만한 훌륭한 개발자를 만나 공부의 동력이 될지도요!개발 동아리, 스터디 등에 참여하기★ 엘리스 코딩 클래스 활용하기 : PC로도, 모바일 앱으로도 언제 어디서든 프로그래밍을 위한 환경에 접속하세요! 엘리스에 로그인하는 것만으로 공부하기 위한 모든 리소스를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 과목별 채팅방을 통해서 함께 공부하고 있는 수강생들, 과목 튜터와의 활발한 대화에 참여할 수 있습니다. STEP 2. 강력한 동기와 조력자 만들기하늘은 스스로 돕는 자를 돕는다컴퓨터 공학 전공자라고 하면 모두 다 개발을 잘할까요? 적어도 아주 조금은 더 잘할까요? 대답은 NO!아무리 많은 이론을 배웠다고 해도 직접 개발을 하지 않는다면 아무런 소용이 없겠지요. 이해도가 다르기 때문에 배움의 속도는 조금 다를 수도 있겠지만 이런 차이보다는 개인의 학습 의지와 동기가 얼마나 분명하냐가 더 중요합니다.막연하게 '개발자'라는 너무 먼 목표만 보고 달리는 것보다는 보다 가까이에 있고 달성하기 쉬운 분명한 목표를 단계별로 설정해보세요. 그리고 '즐거움'을 느낄 수 있는 수단을 찾아 목표 달성을 위한 집중력을 높이세요. 동시에 내가 어려움에 처하거나 헤매고 있을 때 도와줄 조력자가 있다면 금상첨화!Photo by Mimi Thian on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!동기 부여를 위한 작은 목표 설정 : 지식 습득 및 학습과 관련된 목표로 그룹 스터디 참여, 부족한 부분의 프로그래밍 강의 완강, 책 한 권 떼기 등이 있을 수 있고, 더 적극적인 형태의 개발 경험을 위해 공모전, 경진 대회 등 기간과 보상이 정해져 있는 대외 활동 참가 및 수상도 좋은 목표가 될 수 있을 거예요.★ 엘리스 코딩 튜터 활용하기 : 엘리스에는 학습을 도와주는 튜터가 있습니다. 엘리스 튜터는 답을 알려주는 사람이 아니라 답을 찾는 법을 알려주는 길잡이입니다. 공부하다가 막힐 때, 길을 잃은 것 같을 때 엘리스 튜터를 멘토로 삼아 보세요! 구독 및 트랙 이용 시 담당 튜터가 배정되어 개인 채팅방을 통해 1:1 튜터링을 받을 수 있고, 클래스 수강 시 단체 채팅방을 통해 언제든 질문할 수 있습니다.STEP 3. 원하는 개발 분야 탐색해보기  콩 심은 데 콩 나고 팥 심은 데 팥 난다개발에는 아주 숱~한 다양한 분야가 있습니다. 그리고 그 분야에 따라 특성도, 익혀야 하는 언어와 기술도 천차만별인데요. 아래 몇 개의 개발 분야와 사용 언어 및 기술에 대해서 적었으니 참고해보세요. 그리고 이보다 더 다양한 개발의 세계를 탐색해보면서 흥미가 가는 분야가 있다면 구체적으로 검색하고 공부를 시작할 계획을 세워보세요.Photo by Victoriano Izquierdo on Unsplash잘 모르겠다 or 코알못이다파이썬은 분야를 막론하고 많은 분야에서 사용되며 익히기에 쉬워 처음 코딩을 시작하는 입문자에게 가장 적합한 언어 중 하나입니다. 개발 언어부터 접해보고 싶다면 파이썬 언어 학습에서 시작해보세요!웹 개발 '콩 심은 데 콩 나고~'라는 속담을 인용했지만, 사실 다양한 개발 영역의 많은 지식들이 서로 겹치는 부분도 있고, 어느 한 분야를 잘할 수 있을 때 다른 분야로 전향하거나 옮겨가는 일은 보다 수월할 수 있습니다. 개발의 시작을 보다 쉽게 하고 싶다면 웹 개발부터 접근해보세요. 공부할 수 있는 자원이 풍부하고 추후 다른 개발 분야로의 전향도 가능하기 때문이에요.프론트엔드프론트엔드 개발은 주로 웹 환경에서 사용자와 맞닿는 가시적인 부분을 개발하는 영역입니다. 사용자가 코드를 작성하지 않고도 컴퓨터에게 명령을 내리는 등의 의사소통을 그래픽적으로 쉽게 할 수 있도록 가시적으로 만들어주는 것이 바로 프론트엔드 개발자의 역할이라고 할 수 있는데요. 예를 들어 엘리스에 로그인하고 싶을 때 '로그인 버튼을 클릭'하여 쉽게 로그인할 수 있는 인터페이스도 프론트엔드에 해당합니다. * 익혀야 하는 기본기 : HTML, CSS, JavaScript* 좀 더 나아가서 : JavaScript의 프레임 워크인 React.js 또는 Vue.js 또는 Angular.js 백엔드/서버백엔드 개발은 웹 환경에서 보통 사용자에게는 보이지 않는 서버(컴퓨터) 단의 개발을 의미하며, 사용자가 웹 상에서 활동함으로 인해 쌓이는 데이터가 모이는 DB(Data Base)를 다루는 영역을 개발합니다.* 익혀야 하는 기본기데이터베이스에 대한 지식 : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB 등. 서버 쪽의 언어- 금융, 제약 등 전통적인 대기업 : Java의 프레임 워크인 Spring을 많이 사용- 과거 많이 쓰이던 기술 : Php(학습 속도와 개발 속도가 빠르며 무료!)를 많이 사용- 요즘 떠오르는 기술 : Python 기반 프레임 워크인 Django 또는 Flask. JavaScript의 프레임 워크인 Node.js* 좀 더 나아가서 : 클라우드 컴퓨팅 기술 Amazon AWS 또는 Azure에 대한 지식데이터 사이언스 - 데이터 분석가21세기에 가장 각광받는 직업 중 하나로 떠오른 '데이터 사이언티스트'에 대해서 모두 다 한 번쯤은 들어보셨을 거예요. 데이터 사이언스 분야에도 아주 복잡하고 다양한 영역들이 존재하는데요. 통상 데이터 사이언스라고 하면 수학 및 통계에 대한 지식, 컴퓨터 공학에 대한 지식, 인공지능 및 머신러닝과 관련된 기술을 사용하게 됩니다. 너무 많아 보이나요? 아래에는 데이터 사이언스의 많은 영역 중에서도 '데이터 분석가'로서 꼭 알아야 하는 내용을 적었습니다.* 익혀야 하는 기본기수학적 지식 : 통계, 선형대수학분석을 위한 언어 : Python, R* 좀 더 나아가서 : 머신러닝 기술임베디드 개발계산기, 에어컨, 자동차 등의 기계가 일정 기능을 컴퓨터처럼 수행할 수 있도록 기계 내부의 하드웨어 시스템을 구축하는 것이 임베디드 개발입니다. 사물 인터넷(IoT, Internet of Things)이나 하드웨어 부품과 관련된 분야에 관심이 간다면 임베디드 개발에 대해서 좀 더 알아보세요!* 익혀야 하는 기본기임베디드 개발 언어- 가장 많이 사용하는 언어 : C언어 - 국내 전통적인 대기업 : Java- 수요가 많은 언어 : Python (임베디드 분야에서도 빠지지 않고 자주 사용하는 언어! 국내 채용 사이트에서 임베디드 관련 개발 스택으로 많이 요구.)* 좀 더 나아가서 : 무선 통신 기술에 대한 지식*(공통) 개발자라면 익히고 있어야 할 기본기 : Git을 사용한 버전 관리 방법엘리스가 추천하는 실습 기반 과목HTML/CSS | JavaScript | 모바일 웹 코딩Git과 Git 버전 관리 (6월 오픈 예정)Python 기초 I | Python 기초 IIC 언어 | C++Java 기초 및 심화인공지능/머신러닝 기초 | 프로그래밍 수학데이터 분석 | Numpy, Pandas | 크롤링 | Kaggle 문제R 기초 |  R 패키지 | R 데이터 분석STEP 4. 실습, 프로젝트 기반으로 공부하고 개발 경험 쌓기구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배다책을 사고 인강을 결제해도 직접 만들어보면서 익히지 않으면 절대 내 것이 될 수 없는 것이 또 개발!처음 언어를 익히는 단계에서부터 실습 기반으로 직접 코딩하고 그 결과를 확인해보면서 학습하는 것이 중요해요! 필요한 공부를 실습 단위로 쪼개어 직접 구현해보면서 익히고, 좀 더 나아가서는 프로젝트 단위로 구현하면서 실전 기술을 습득해보세요. 또한 실무에서는 혼자 개발하는 것이 아니라 뭐든 '협업'해야 하기 때문에 혼자 하는 프로젝트 외에도 여러 사람들과 함께하는 그룹 프로젝트의 경험이 큰 도움이 될 거예요. 자기소개서, 포트폴리오, 면접 시에도 어떤 프로젝트에서 내가 맡은 부분은 어느 부분이었고 어떻게 주도적으로 이끌었는지가 관건이 될 수 있습니다.엘리스가 추천하는 방법!★ 온라인 코딩 실습으로 기본기 다지기 : 엘리스는 별도의 코딩 환경 세팅 없이 온라인에서 바로 코딩 문제를 풀고 내가 짠 코드의 결과를 확인할 수 있어서 실습 기반으로 학습하기에 탁월한 플랫폼입니다. :) KAIST, SKT, 삼성 SDS 등에서도 활용하는 검증된 플랫폼에서 코딩 실습으로 기본기를 다지세요!프로젝트 단위로 혼자서 만들어보기 : 프로그래밍 언어의 기본에 익숙해졌다면, 직접 A to Z를 구현하는 작은 프로젝트를 통해 실제 필요한 기술이 뭔지 파악해가며 실전 기술을 익혀보세요. 그룹 프로젝트에 참여해서 협업 경험을 통해 익히기 : 취업을 위해서 중요한 것 중 하나인 '협업'능력! 그룹 프로젝트에 참여하여 비단 개발 실력뿐만 아니라 실무에 필요한 다양한 역량 또한 길러보세요.STEP 5. 포트폴리오, 시험 준비하고 개발 직군에 지원하기시작이 반, 그 이상이다!아시겠지만 개발자가 되면 끝인 그런 일은 없겠죠. (어떤 직무에서도 마찬가지일 거예요.) 끊임없는 공부, 새로운 기술 연마, 리팩토링, 문서화, 코딩 공부 코딩 공부!그러니 완벽에서 시작해야 한다는 생각은 버리고 지금까지 최선을 다해온 결과물을 가지고서 개발 직군에 지원하세요. 실제 개발자로 일하게 되면 그 속에서 배우고 성장할 수 있는 자원이 훨씬 더 많아집니다!'자리가 사람을 만든다'라는 말이 괜한 말이 아니니, 더 큰 성장과 가능성이 있는 곳으로 가기 위한 준비와 지원을 주저 없이 해보시길 바라요!Photo by Green Chameleon on Unsplash엘리스가 추천하는 방법!나를 잘 보여줄 포트폴리오 만들기 : (사용한 언어 / 프레임 워크 / 앞의 것을 적용하여 프로젝트에서 내가 한 역할) 별로 정리해두고 내가 커밋한 코드와 함께 보여주기.   블로그 쓰기 : 거창한 것이 아니어도 좋으니 공부하면서 느꼈던 것, 새로 알게 된 지식들, 프로젝트하면서 고민했던 것들을 블로그로 정리해보세요. 내가 구현한 것들을 이미지를 통해서 가시적으로 보여줄 수 있다면 금상첨화!★ 엘리스에서 알고리즘 시험 준비하기 : 이미 많은 수강생 분들이 엘리스 알고리즘 과목을 통해서 코드를 발전시키고 알고리즘 시험 및 취업에 성공하고 있습니다. :) 대기업 입사를 준비하시는 분이라면 엘리스 알고리즘 과목들을 꼭 수강해보세요.이다음의 6번째 스텝은 무엇이 될까요? 아마도 1~5 스텝을 계속 반복해나가면서 익숙해지고, 다른 역할로 각각의 스텝에 참여하게 되는 일이 아닐까요.엘리스는 누구나 프로그래밍을 통해 원하는 일을 할 수 있도록 좋은 강의 콘텐츠와 서비스, 플랫폼으로 여러분의 다섯 스텝에 함께하고자 합니다. :) 막막한 초심자 분들에게 앞으로의 방향성을 그려보는 데에 조금이라도 도움이 되길 바라며 글을 발행합니다.그럼 엘리스에서 만나요! >> 엘리스 아카데미 바로가기* 이밖에 조언, 첨언, 질문 등을 댓글로 남겨주시면 이 글의 독자분들에게 큰 도움이 됩니다.

"회사란 우리가 생각하는 것만큼 대단하지 않습니다."난 회사에 대해 큰 의미를 두지 않습니다. 예전 직장 생활을 시작하던 시절에는 회사를 매우 커다란 존재라고 생각했었습니다. 대학을 졸업하고 병역특례로 회사생활을 시작하다보니 회사에서 시키는 일은 무엇이든 해야 하는 줄 알았습니다. 병역특례가 끝나고 여러 회사를 다니면서 제가 가졌던 생각은 회사와 직원의 관계가 1:1의 관계라는 것이였습니다. 개인은 자신의 재능과 시간을 회사에 제공하고 회사는 그 대가를 지불하는 공평한 관계라고 생각했죠.회사란 무엇일까?"저 회사는 복지가 참 좋아." 이런 이야기가 나오는 회사가 있다면 그 회사에는 복지에 신경을 쓰는 누군가가 있는 것입니다. 왜냐면 회사는 스스로 아무것도 할 수 없는 존재이기 때문입니다. 우리가 회사라고 칭하는 많은 일들은 정확하게는 회사의 누군가를 의미하는 경우가 많습니다. 회사가 나의 가치를 몰라준다는 것은 나의 상사가 나의 가치를 몰라 준다는 것이며 우리 회사가 영업력이 강하다는 것은 영업을 정말 잘하는 누군가가 있거나 영업 관리를 잘하는 누군가가 있다는 것입니다. 이렇게 우리가 칭하는 회사에 대한 이야기는 결국 회사의 구성원에 대한 이야기로 귀결되며 결국은 나에 대한 이야기일 수도 있게 됩니다. 회사와 구성원의 관계저는 회사와 구성원의 관계가 결국 구성원과 구성원의 관계라고 생각합니다. 때문에 좋은 문화를 가진 회사라는 것은 좋은 문화를 가진 구성원들이 모여 있다는 것이며 수평적인 문화를 가졌다는 것 또한 구성원들이 서로의 전문성을 인정하고 결과를 만들어 가는 것에 집중하는 사람들로 이뤄졌다고 생각하고 있습니다.누군가는 회사와 대표를 동일시 여기기도 하지만 저는 대표도 결국 다른 구성원들과 마찬가지로 역활과 책임이 정해진 구성원이라고 생각하고 있습니다. (책임이 정해졌다는 것이 책임이 유한한다는 의미은 아닙니다. 대표는 회사에서 발생하는 모든것에 책임을 지는 구성원입니다.) 그럼에도 우리는 규칙을 지켜야 합니다."회사란 우리가 생각하는 것만큼 대단하지 않습니다."그럼에도 우리는 회사에서 정한 수많은 규칙들을 지켜나가야 합니다. 그건 우리가 서로에게 약속한 규칙이기 때문입니다. 회사가 자율 출근제가 아니라면 회사가 정한 출근시간을 지켜야 합니다. 다른 동료들과 함께 정한 약속이기 때문입니다. 대신 의미없는 규칙들을 없애 나가야 하며 그러기 위한 끊임없는 노력을 해야합니다. 이해할수 없는 제도가 있다면 왜 존재하는지 누군가에게 따져야하며 더 좋은 환경을 만들어 나가기 위해 노력해야 합니다. 그리고 이 모든 것들은 나와 구성원들이 더 일을 잘 할 수 있게 하기 위함입니다.특히 스타트업이라면 더욱 사람이 중요합니다.스타트업은 더욱 그러합니다. 스타트업은 회사라는 프로세스 보다 사람의 역할이 중요하며 한명 한명이 존재의 이유가 분명한 조직입니다. 우리가 이루고자 하는 가치를 실현하는 것에 모든것을 바치는 사람들이 일하는 곳입니다. 회사를 위해서가 아니라 나와 내가 이루고자 하는 가치를 위해 모인 사람들이 일하는 곳입니다. #와탭랩스 #기업문화 #조직문화 #인사이트 #경험공유 #일지

여러분은 중고 거래에 대해 어떻게 생각하시나요?혹시 '평화로운 그 곳'에서 물건을 사고 팔아본 경험이 있으신가요?꼭 익명의 인터넷 사이트 상이 아니라도 크고 작게, 누구나 한번쯤 해봤을 중고 거래.기억을 더듬어 보세요.오래 전 '아나바다'라는 슬로건이 성행하던 시절이 있었는데요. 단순히 아끼고 나누는 것 외에 같은 반 친구들, 한 동네 이웃들과 입지 않는 옷이나 사용하지 않는 물건 등을 바꿔 쓰고 다시 쓰는 알뜰살뜰하고도 가슴 따땃해지는 운동이었죠. 어디 그 뿐인가요? 매해 연말 '사랑나눔 바자회'라는 벼룩시장은 꿀같은 득템은 물론 수익금 일부가 사회 소외된 곳에 기부되어, 세상을 온화히 데우는 데에 동참할 수 있었던 좋은 장이었답니다.나에게서 의미를 잃은 것은 다른 이를 만나 가치를 되찾으며같은 방법으로 나 또한 누군가로부터 무의미해져 버린 것에서 새로운 가치를 찾는 것.도떼기마켓은 그 가치를 일깨우는 연장선 상에 있는 서비스입니다. 도떼기마켓은 보다 쉽고 편하며 안전한 중고 거래를 지향합니다. 당신 또한 우리를 통해 긍정과 호의의 중고 거래를 조우하길 소망합니다. 사람들로 하여금 새로운 라이프 스타일을 경험할 수 있도록 펼쳐진 너른 장이 되길 도떼기마켓은 기꺼이 자처합니다.지금부터 도떼기마켓의 탄생 비하인드 스토리들을 꺼내 들려 드리려고 합니다.이로써 당신의 생각 한켠에 자리한 중고 거래에 대한 인식이 이전보다 조금은 나아지길 기대해봅니다.' 중 고 '이거 지-인짜 좋은데... 뭐라 표현할 방법이 없거든요!2화 도떼기 플리마켓, 보물지도가 되다.: 언제 어디서나, 도떼기 플리마켓 is Everywhere!첫 번째 도떼기 플리마켓은 우릴 자극했습니다.많은 이들을 만나고 다양한 이야기를 들으며 새로운 꿈도 꾸게 되었구요.성장을 하려나 봅니다.# 도떼기 플리마켓, 타오르다.2012년 10월, 경리단길 좁은 골목에서 11팀의 셀러와 함께 했던 '제 1회 도떼기 플리마켓'. 같은 해 11월에 15팀, 15개의 노점을 꾸려 호기롭게 재출격합니다. 이듬해 4월에는 16팀, 6월에는 17팀, 9월에는 18팀을 꾸리게 되며 조금씩 규모를 늘려 가게 되죠.그리고 마침내 2013년 10월, 여의도 IFC몰에 도떼기 플리마켓이 입성합니다. 무려 70여 팀과 함께! 당시로선 도떼기 플리마켓 사상 최대 규모를 달성하는 순간이었죠. 크- 아직도 심장 근처에 너울이 입니다."제 7회 도떼기 플리마켓 with 서울 패션 위크"패션 위크를 즐기러 온 사람들에게 도떼기 플리마켓은 예상치 못한 신선한 트릿이었습니다. 해외 유명 디자이너 브랜드 의류에서부터 어디에서도 본 적 없는 기발한 소품들까지. 패션은 물론 문화를 사랑하는 이들에게 도떼기 플리마켓은 분명 구미를 당길 수 밖에 없는 기가 막힌 진수성찬이었을 테지요. 우리 역시 휘황찬란한 패션 피플들과 어울릴 수 있었던 무척 흥미로운 시간이었구요.사연을 담은 옷을 가진 사람들의 주변엔 언제나 구구절절 다양한 이야기들이 즐비합니다. 옷을 사랑하는 이들은 영화·음악·음식·예술·시선·사람 등 다채로운 '문화'에 대한 이야기, 이를 담은 기억을 사랑합니다. 옷을 사랑하는 누군가들에 의해, 누군가들을 위해 열린 서울 패션 위크에서 도떼기 플리마켓은 더욱 빛나는 기억, 값진 이야기를 들을 수 있었습니다.사람들은 플리마켓을 원하고 있었습니다.많은 사람들이 플리마켓에 참여하고 싶어했죠.# 보물지도, 펼쳐지다."언제 또 하나요?""조금 더 늦게까지 하면 안돼요?""그날은 약속이 있어요. 다른 날도 열어주세요!""저는 집이 부산인데 매번 서울에서만 열리네요..."함께 하고 있는 분들보다 그렇지 못한 분들이 많다는 걸 알았습니다. 플리마켓에 참여하지 못한 분들의 아쉬운 목소리가 귓가를 떠나지 않았습니다. 새로운 가치, 새로운 주인을 만나지 못하고 다시 어두운 구석으로 돌아가버리게 될 값진 옷과 신발들이 수두룩하다 생각하니 안달이 납니다. 충분하지 못한 시간과 넉넉치 못한 공간 탓을 해봅니다. 우리의 이야기를 모두 펼쳐내기에 오프라인 플리마켓은 너무 좁았습니다.도떼기 플리마켓은 누구나, 언제, 어디서나 즐길 수 있는 곳에 플리마켓을 열자는 신박하고 재미난 생각을 하게 됩니다. 그리곤 결심을 하죠. 2014년 6월, 소셜 빈티지 마켓 '도떼기마켓'이 베타 서비스로 첫 선을 보이게 됩니다. 누구든 원하는 상품을 사고 팔 수 있고, 24/7 언제나 보물같은 아이템이 반짝이는 곳!손가락 하나로 펼쳐지는 역대급 보물찾기가 시작된거죠.# 이야기를 공유하는, 소셜 빈티지 마켓도떼기마켓에서 이루어지는 중고 거래는 여지껏 당신이 겪어온 것과 다르길 바랐습니다. '흥정'이라는 어딘가 개운치 않은 행위로 값싼 상품을 얻고 끝나버리는 흑백의 공간이 되고 싶지는 않았습니다. 중고 상품을 한낱 폐품 따위로 취급하지 않는, 기회의 땅, 회생의 공간이 되고 싶었죠. 흥정과 사기, 귀찮음과 불안함이 지배하는 곳은 이미 여기저기 난무하고 있었으니까요. 물건에 담긴 이야기를 또 다른 누군가가 이어받아 새로운 가치로 만들어 갈 수 있는 곳의 존재가 필요함을 느꼈습니다.낯선 여행지에 먼저 다녀온 이들의 이야기를 전해 들으며, 아직 딛어 보지 않은 땅에 대해 가슴 벅차 하는 일. 경험해보셨죠? 중고 의류 역시 마찬가지입니다. 이전 사람이 앞으로의 사람에게 전하는 향수(鄕愁). 기억과 추억을 전하는 매개가 바로 '옷'이 되는 셈인 거죠. 고대_유물.jpg모든 것이 마음처럼 생각처럼 유유히 흘러가면 얼마나 좋을까요.도떼기마켓에는 다시 한 번 강력한 타격이 필요한 순간이 다가오게 됩니다. 뚜든!다음 주, 도떼기마켓 비하인드 스토리 세 번째가 계속됩니다.#유니온풀 #도떼기마켓 #후기 #이벤트개최 #이벤트후기 #경험공유