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경쟁력 있는 커리어를 쌓고 있다고 생각되는 이유는 성장하고 변화하는 조직에 있기 때문이라고 생각한다. 그리고 특히나 이런 조직에 있으면서 좋은 경험을 쌓고 있다고 생각하는게, 링크드인에서 아래 글을 보았는데 나는 5번 빼고 모든 경험을 쌓고 있다고 생각하기 때문이다.

경쟁력있는 커리어를 위해 경험해보길 추천하는 업무 포트폴리오

첫번째는 아주 성장이 빠른 기업이나 조직경험. 아주 성장이 빠른 기업이라는 건 증가하는 인원에서 느껴진다. 내가 들어올 때가 딱 증가하는 순간이였던 것 같다. 그러다보니 조직을 리빌딩하기도 하고, 기존 방식으로는 잘 안 굴러가는 문제가 있었던 것 같다. 그러다 보니 만 2년차가 조금 넘은 나에게는 신선한 경험이었다. 조직이 커짐에 따라 기존의 방식이 잘 적용이 안되고, 새로운 규칙 또는 방식을 찾아야 했나보다. "그 때는 맞고, 지금을 틀리다" 같은 느낌. 솔직히 팀이 리빌딩되면서 (기존 맴버가 이탈하기도 하고, 외부에서 인재를 영입하기도 하고, 신입을 많이 뽑기도 하고... 등) 분위기가 어수선한 느낌은 있었지만 그래도 조금 진정되가고 있는 것 같다.
 또, 이번에 들어오신 경험이 많으신 리더 분이 인원이 늘고 성장하는 시기에 팀을 만들어가는지도 옆에서 볼 수 있는 기회인 것 같다.

두번째로는 방법론을 배울 수 있는 조직인 것도 맞는 것 같다. 스타트업이기 때문에 가능한 부분인 것 같은데, 여러 툴들을 적극 활용하려는 분위기 뿐만 아니라 새로운 방법론을 도입해보려는 시도들이 많이 보인다. 기존에서는 노션에서 문서를 정리하면서 프로젝트를 관리하다가 linear라는 툴을 적극 도입해보기도 하고, 서드파티의 데이터 파이프라인, 리포팅 툴을 도입해 여러가지 것들을 자동화하기도 하였다. 무엇보다 동료분들이 대단하다고 느낀 부분은 바뀌는 것에 대한 두려움이 별로 없고, 생각보다 적응하는데 시간이 많이 걸리지도 않았던 부분이다.

세번째 데이터 분석과 AI를 활용하여 업무의 효과, 효율을 높힌 경험은 chatGPT를 써본 경험을 들 수 있을 것 같다. 어떻게 만들지는 아는데 어떤 라이브러리를 써야하나 이런 걸 고민할 때 chatGPT를 쓰면 도움이 된다. 전 직장에서 db에서 데이터를 추출 후 엑셀 파일을 이메일에 첨부하는 코드를 짤 때 chatGPT에게 도움을 받은 적 있다. 이런 식이다. "데이터를 가지고 엑셀 파일을 만드는 python 코드를 짜줘" -> "이메일에 엑셀을 첨부해서 smtp 서버를 통해 보내고 싶은데 코드를 짜줘" 이런 식으로 하면 몇 초만에 짜준다. 근데 중요한 건 돌려보면 안 돌아갈 수도 있다. 저번에 chatGPT가 줬던 코드는 외부 라이브러리에서 method를 하나 잘 못 썼었던 같은데 그런건 에러 보고 바꿔주면 된다. (chatGPT에게 틀렸다고 말해주면 고치는 방법을 알려줄 수도 있다.)

번외로, chatGPT를 쓰면 공부하는데 도움도 많이 된다. 아래 글에서 썼다시피 큰 덩어리를 배울 때 어떤 것부터 배워야하는지 어려울 때가 있는데 선생님에게 질문하듯이 chatGPT에게 질문을 하면 큰 도움을 받을 수 있다.  

2023.01.23 - [Programming] - AWS EC2 instance, AMI, EBS 이해하기

마지막으로 네번째, 자신의 업무가 고객에게 직접 가치를 부여하는 것을 확인할 수 있는 업무 경험도 감사하게도 있었다. 우리팀 PM님이 고객사를 만나고 오면 product에 대한 피드백이나 이런저런 기능이 있으면 좋겠다는 이야기를 공유해주신다. 그럼 이런 부분이 더 보완되어야하구나, 이런저런 기능은 다음에 만들어야겠구나 하는 생각을 한다. 그리고 이런 이야기를 듣다보면 어떤 기능을 개발할 때 작게 쪼개서 보완해나가는 방법을 배워볼 수도 있다. 채팅 기능을 예로 들자면 처음에는 두 사람이 대화하는 것만을 개발하고, 후에 그룹채팅 방을 만든다던지. 처음에는 텍스트만 보낼 수 있는데 이모티콘까지 지원하는 채팅방을 만든다던지... 이런 경험은 좋은 PM님을 만나서 있을 수 있었던 경험 같다.

단 한 가지, E-to-E로 문제를 정의하고 설계하고 해결해본 경험은 없는 것 같다. 사실 db 모델을 설계하고, 개발 완료하고, 모니터링까지 하는 게 E2E 라면 E2E 겠지만은 그걸 안 해본 백엔드 개발자는 거의 없을 것 같아서 제외하고, 비즈니스적인 관점에서 기획~실행까지는 아직 못해본 것 같다. 특히나 개발팀에 있으면 기획 같은건 거의 PM님이 해주셔서 그런 것 같기도 한데 좋은 PM님과 일하면서 나중에는 기획도 어느정도 할 수 있는 개발자가 될 수 있으면 좋겠다.

https://00pen.tistory.com/87

처음에 계획할 때 8월 15일까지 끝내겠다고 했는데 계획은 반은 지켜지고 반은 안 지켜졌다고 할 수 있을 것 같다. 왜냐하면 오류없이 8월 15일까지 만들기는 만들었다. 근데 테스트를 하면 할 수록 조그만한 오점들이 계속 나오는 것 같다. 그래서 직접 테스트하거나 Django Restframework 에서 제공하는 test 모듈로 TDD를 진행하는 중이다.

프로젝트를 끝내면서 느낀 점은 크게 두가지다.

첫 번째는 기획/계획이 굉장히 중요했다는 것. 아이디어이 생각난 후에 이틀 정도 구상한 후 프로젝트를 만들기 시작하였는데 만들면서 Django의 model 부분 즉, Database에 저장될 스키마, 가 여러 번 수정되었다. 그러면서 오류도 많이 생기고 고치는데도 시간이 꽤 소요되었는데 이래서 데이터베이스를 설계하는 사람이 따로 필요한 건지 알게 되었다.

두 번째는 빌드는 빠른데 오류/예외들을 처리하는 것이 더 오래 걸리겠다는 것. 찾아보니 QA 분들이 정석루트를 해피패스라고 부르는 것을 알게 되었는데 나는 해피패스 외에 적은 예외만 처리해 왔다는 것을 알게 되었다. 아주 완벽하게 서비스를 만드려면 대충 다 만들고 Quanlity Assurance에 시간을 많이 투자해야할 것 같다는 생각을 하게 되었다.( 작은 프로젝트에서는 그냥 만들고 일부 사용자들이 사용해보고, 피드백을 받아 고치는 것도 좋다는 것을 알게 됨. )

이제 Django를 어느 정도는 다룰 수 있게 되었다고 생각한다. 하지만 공부하면 할 수록 부족하다는 것이 느껴져 Django도 dbshell과 서버에 deploy하는 것을 더 배우고, 네트워크랑 데이터베이스도 계속 공부해봐야겠다. 아무튼 개인 프로젝트를 만들면서 재밌었고, 끝내서 보람찼다.

Frontend 결과물 예시: https://qhqnf.github.io/asset-dashboard-fe/#

Frontend github: https://github.com/qhqnf/asset-dashboard-fe

Backend 결과물 api 문서: http://asset-dashboard-dev.ap-northeast-2.elasticbeanstalk.com/swagger/

Backend github: https://github.com/qhqnf/asset-dashboard

https://00pen.tistory.com/85

7월 25일에 시작해서 8월 1일로 백엔드를 얼추 다 만들었습니다. 처음으로 혼자서 처음부터 끝까지 만들어보니 기획/계획의 중요성과 디자인 패턴의 중요성도 알게 된 것 같습니다. 왜냐하면 약 3일 정도 삽질을 한 게 욕심내서 APIView로 하나하나 만들어 보려다 코드가 점점 더러워져서 Viewset으로 바꾸어 만들었습니다. 2일 동안 만든 코드가 Viewset으로 바꾸니 하루만에 다 고칠 수 있을 정도로 Viewset는 편리했습니다. 그리고 나머지 customizing이 필요한 부분만 APIView로 커버했습니다.

가장 재밌으면서 오래 걸렸던 부분은 Django ORM을 이용해서 total asset을 구하는 부분이였는데 transaction_type이 Buy와 Sell 둘로 나누어져 있어 이걸 Case를 이용해 Buy는 +로 Sell은 -로 새로운 field를 만들어주고, 합쳐주는 쿼리문을 만든 것이었습니다. 처음에는 어렵게 느껴졌지만 계속 새로고침하면서 에러를 통해 고쳐나가니 빠르게 배울 수 있었습니다. 

이 쿼리문 하나 만드는데 Django Document와 블로그 글을 통해 1시간 넘게 걸린 것 같은데 아래의 transaction을 POST받을 때 자산에 음수가 나오지 않도록 하는 것을 만드는데는 10분도 안 걸린 것 같습니다.ㅋㅋ

이제 이걸 배포하고 React를 이용해 Front-end를 만들고 이어주는 것만 남았는데 백엔드 만드는데만 하루에 2~3시간씩 약 8일이 걸렸는데 대략 끝내기까지는 예상한 대로 2주는 더 걸리지 않을까 생각이 듭니다.

Github 주소: https://github.com/qhqnf/asset-dashboard

약 5개월에 걸쳐 nomad coder을 통해 풀스택 개발자로 성장하기 위해서 강의도 많이 들었고, 이제는 정말 직장에서 일을 하면서 돈도 벌고, 기업에서 경험을 쌓아야 겠다는 생각에 나만의 웹사이트나 앱을 만들어 포트폴리오를 만들어보고자 생각이 들었습니다.

계획은 자신의 자산 상태를 여러 그래프로 보여주는 Dashboard를 만드는 것입니다. 에어비앤비 클론 코딩을 할 때는 오직 Django로만 풀스택 개발을 했지만 기업에서는 대부분 백앤드와 프론트앤드를 나누어 개발하는 것이 일반적이기 때문에 그에 맞추어 Django (+ Rest Framework)로 백앤드 API 서버를 만들고, React와 Redux를 이용해 프론트엔드를 만들 예정입니다.

저는 2주일 안에 끝내는 것으로 잡고 싶었으나 주변 개발자님들의 말을 들어보면 그렇게 마음대로 되지는 않을 거라는 말을 들어 3주~4주를 목표로 잡았씁니다. 지금은 이미 백앤드 API 서버를 만들고 있는 중이고, 시작한지 3주가 되는 날은 8월 15일이네요.

프로젝트명은 asset-dashboard.

지금까지 진행상황은...

7월 25일 - 간단하게 머리 속 계획을 그림으로 그려보고, Django와 더불어 필요한 것들 설치

개발환경은 간단하게 Ubuntu 16.04(WSL로 윈도우에서 사용), VS Code로 했고, pipenv로 가상환경을 꾸려서 함

7월 26일 - 일단 백엔드 API에 필요한 주식정보(현재가, 종목코드) 가져오는 crawler 코드 먼저 짬

https://00pen.tistory.com/84

7월 27일 - crawler 코드 정리하고, Django에서 db로 넘겨주도록 commad 생성, 주요 Model과 Serializer, View 생성

Github 주소  - https://github.com/qhqnf/asset-dashboard

https://00pen.tistory.com/87

이번에 1주일 외국인 순매수 1위를 KODEX200TR 이 차지 했다.

KODEX200은 아는데 도대체 KODEX200TR은 무슨 종목인가? 해서 찾아 보았다.

결론적으로 KODEX200 TOTAL RETURN 이라는 종목은 KODEX200은 코스피200지수를 추종하는 ETF라면 TR은 코스피200지수에 배당재투자를 가정한 지수를 추종하는 ETF였다. 자세한 사항은 이 링크에서 참고할 수 있다. KODEX 200 TR

KODEX 200 TR

먼저 찾아보면서 가장 놀라웠던 것은 관심도의 차이였다.

외국인만 이 종목에 엄청난 관심을 가졌고, 기관과 개인은 거의 관심이 없는 것으로 보였다.

외국인이 순매수를 엄청했다길래 얼마나 했는지 네이버 증권에서 보았더니 이제 무려 60%가량을 가지고 있다.

KODEX 200 TR

이전부터 TIGER 200이나 TIGER 코스닥 150으로 ETF 포트폴리오로 재미를 꽤나 본 적이 있어서 관심이 끌렸다.

삼성자산운용이 운용하는 KODEX 종목보다 미래에셋자산운용에서 운용하는 TIGER 종목을 애용했던 것은 같은 지수를 추종하는 ETF를 비교했을 때 운용보수가 확실히 쌌기 때문이다.

(참고로 미국에서는 VANGUARD 라는 회사가 운용보수가 싸기로 유명하다.)

2018/03/04 - [투자] - 흥미로운 워렌 버핏 와이프의 투자법

특히나 이전 글에서 언급했듯이 운용보수가 싼 ETF로 S&P500지수를 추종하는 VOO을 워렌버핏은 추천했었다.)

아무튼 TIGER 종목을 애용했었는데 이번 KODEX 200 TR 의 운용보수를 보니 매우 매력적이였다.

배당재투자를 생각하시는 분들은 아시다시피 배당재투자를 위해서는 꽤나 자산이 커야한다.

예를 들어 삼성전자를 사고 계속 배당재투자를 하고 싶다면 시가배당률을 2%로 가정할 때 50주, 약 7500만원 어치 주식을 가지고 있어야 한다.

이러니 TOTAL RETURN 을 해주는 운용으로 총보수를 0.1% 받는 것은 매우 합리적으로 보였다.

결론적으로 지금은 ETF를 거래하고 있지 않고, 관심종목을 유심히 보고 있는지라 매매하지는 않겠지만 현금흐름을 생각하지 않고, 배당재투자를 생각했을 때 KODEX 200 보다는 KODEX 200 TR 이 훨씬 매력적으로 보였다.

특히나 KODEX 200 보다 KODEX 200 TR이 운용하는데 더 손이 많이 갈텐데 보수는 0.05% 더 싸기 때문이다.

따라서 TIGER 200의 총보수가 0.05%로 가장 저렴하지만 배당재투자를 생각하시는 분이라면 KODEX 200 TR 을 선택하는 것도 고려해볼만 한 것 같다.