기술보다는 사람에 집중한 성장 방향

코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자 - 소프트 스킬·개발문화·퍼스널 브랜딩으로 확보하는 결정적 경쟁력
김상기 외 지음 / 한빛미디어 / 2025년 6월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

📍 책 선택 이유

 나는 지금 취업을 준비하는 과정에 있지만, 동시에 퍼스널 브랜딩에도 큰 관심을 가지고 있는 개발자 중 한 명이다. 단순히 ‘00회사 00부서 직원 000’이라는 타이틀에 머무르는 것이 아니라, 나라는 사람 자체가 개발자 시장에서 이름을 알리고 좋은 영향을 주고받으며 성장하고 싶다는 생각을 하고 있다. 유튜브나 링크드인에서는 내가 되고 싶은 모습의 개발자들을 자주 볼 수 있었다. 그러나 그분들이 어떻게 그런 삶을 만들어가고 있는지 그 과정은 쉽게 접할 방법이 없었기에 막연히 궁금증만 품고 있었다. 그러던 중 『코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자』라는 책이 바로 나의 이런 성장 방향과 고민에 맞는 내용을 담고 있다고 소개되어 있어 자연스럽게 읽어보게 되었다.

🔎 목차

책의 목차는 아래와 같다.

[PART 01] 상위 1% 개발자가 되기 위한 실전 소프트 스킬

[CHAPTER 01] 성장 지옥에서 탈출할 비기, 소프트 스킬

[CHAPTER 02] 우테코 리사 코치가 말해주는 소프트 스킬의 중요성

[PART 02] 조직을 성장의 무대로 만드는 커리어 전략

[CHAPTER 03] 공유와 소통으로 키워가는 성장의 선순환

[CHAPTER 04] 나무가 크려면 산도 커져야 한다 aka 동반 성장 개발 문화

[PART 03] 커리어 도약을 위한 퍼스널 브랜딩 기술

[CHAPTER 05] '나'라는 브랜드를 만드는 개발자 퍼스널 브랜딩 전략

[CHAPTER 06] 이력서 없이도 주 1회 스카웃을 부르는 커리어 설계

[CHAPTER 07] 회사가 나를 홍보하게 만드는 자기 PR 기술

[FAQ] "데브렐, 그게 뭔가요?"

            실무자들이 답하는 15가지 이야기

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[개발자의 상황에 맞는 독서 추천 순서 제공]

 이 책은 본격적인 내용에 들어가기 전에 ‘이렇게 읽어보세요’라는 파트를 마련하고 있다. 이 부분에서는 독자의 상황과 목표에 따라 맞춤형 읽기 순서를 제안한다. 취업이나 이직을 준비하는 사람, 주니어에서 시니어로 성장하는 과정에 있는 사람, 이미 시니어 개발자인 사람 등 세 가지 경우로 나누어 읽는 방식을 안내한다. 어떤 단계에 있는 개발자라도 유의미한 도움을 얻을 수 있다는 자신감이 드러나며, 특히 바쁜 현대 사회에서 독자가 필요한 부분만 집중적으로 읽을 수 있도록 읽기 순서를 제안한 점이 매우 인상 깊었다.

[기술보다는 사람에 집중한 성장 방향]

 개발자에게 기술적 역량이 중요한 것은 분명하지만, 끊임없이 성장하기 위해서는 다른 사람들과의 교류와 협업, 그리고 스스로를 브랜딩하는 과정이 반드시 필요하다고 늘 생각해왔다. 이 책의 저자이자 7인의 데브렐 분들 또한 이러한 점을 강조하며 구체적인 방법론을 친절하게 풀어낸다. 흔히 개발자 서적이 기술적 내용에만 치우치는 것과 달리 이 책은 사람에 초점을 맞춰 성장의 길을 제시한다는 점에서 특별한 의미가 있다. 특히 직접 커피챗을 요청해야만 들을 수 있을 것 같은 생생한 경험과 조언을 책을 통해 모두 접할 수 있다는 점이 큰 장점으로 다가왔다.

👤 추천 독자

1. 취업·이직을 준비하며 커리어 성장 방향을 고민하는 주니어 개발자

2. 협업과 소통을 통해 조직 속에서 함께 성장하고 싶은 개발자

3. 퍼스널 브랜딩과 자기 PR을 통해 커리어 기회를 확장하고 싶은 개발자

잘되는 머신러닝 팀 운영하기

잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다 - 최고의 성과를 내는 머신러닝 팀의 구조적 사고, 실무 중심 엔지니어링, 문화 구축법
데이비드 탄.에이다 양.데이비드 콜스 지음, 라인 AI Lab 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 5월

📍 책 선택 이유

 팀 프로젝트를 진행할 때 대부분 팀장 역할을 맡다 보니 팀을 효과적이고 효율적으로 이끄는 방법에 대해 자주 고민해왔다. 여러 프로젝트를 경험하며 사람을 관리하는 방식이나 일정 조율 등에 대해서는 나름 체계적인 방식을 갖추게 되었지만 기술적인 측면에서의 팀 운영에는 아직 경험이 부족하다는 점을 느꼈다. 특히 앞으로 회사 생활을 하게 된다면 이 부분이 팀의 성과에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하게 되었다. 그러던 중 '잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다'라는 책을 접하게 되었고 제목부터 흥미를 끌어 읽어보게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[모델 개발부터 실제 서비스화까지의 체계적인 방법론]

 이 책은 단순히 머신러닝 모델을 설계하고 학습하는 기술에 머무르지 않는다. 모델이 어떻게 실제 제품에 녹아들고 사용자에게 도달하며 안정적으로 운영되는지를 전체적인 흐름 속에서 설명하는 점이 인상 깊다. 특히 초반에는 ML 프로젝트의 전달 방식이나 제품화 전략을 다루고, 후반부에서는 CD4ML이나 MLOps와 같이 운영 환경에 적합한 형태로 ML 시스템을 발전시키는 과정에 집중한다. 모델 개발 이후의 과정에서 막막함을 느꼈던 사람이라면 이 책을 통해 머신러닝을 실질적으로 활용하는 데 필요한 큰 그림을 얻을 수 있다.

[효과적인 ML 프로젝트를 위한 엔지니어링 관점의 다양한 기술 소개]

 머신러닝을 단순한 모델링 문제가 아니라, 복잡한 소프트웨어 개발 과정의 일부로 다룬다. 개발자라면 익숙한 의존성 관리, 테스트 자동화, 코드 품질 관리 등의 개념을 ML 프로젝트에 맞게 재해석하여 설명하고 있으며 각 기술의 적용 방법과 필요성도 구체적으로 서술한다. 예를 들어, 모델 테스트는 단순히 성능 수치만을 보는 것이 아니라 모델의 신뢰성과 유지보수 가능성을 확보하기 위한 테스트 전략이 필요함을 강조한다. 이러한 접근은 머신러닝을 단발성 실험이 아닌 지속 가능한 시스템으로 바라보게 만든다.

👤 추천 독자

1. 머신러닝 모델은 만들 줄 알지만 제품화와 서비스 운영 과정에서 어려움을 느꼈던 실무자

2. 기술뿐 아니라 일정, 협업, 코드 품질 등 ML 프로젝트 전반을 아우르는 조직적 운영 방식을 배우고 싶은 사람

3. 모델 성능 외에도 지속 가능한 ML 시스템 구축, 테스트, 리팩터링, MLOps 등 엔지니어링 기반의 실전 노하우가 궁금한 사람

랭체인 기초부터 아키텍처 설계 및 서버 실습까지 한 번에

러닝 랭체인 - 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처 | MCP 개념부터 서버 구축 및 활용법 특별 수록
메이오 오신.누노 캄포스 지음, 강민혁 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 5월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

📍 책 선택 이유

 LangChain과 LangGraph를 활용한 프로젝트를 여러 번 진행하면서 주어진 기능을 조합해 결과를 만드는 데에는 익숙해졌지만 점점 더 "이 라이브러리가 실제로 어떻게 동작하는가",  "내가 쓰는 기능은 내부적으로 어떤 흐름으로 이어지는가"에 대한 궁금증이 생기기 시작했다. 단순히 도구로 활용하는 수준을 넘어서 라이브러리의 설계 의도와 구조를 깊이 있게 이해하고 싶다는 욕구가 생긴 시점에서 이 책을 발견했다. 특히 LangChain 초기 컨트리뷰터가 저자라는 점에서 단순 사용법을 넘어 라이브러리 내부 로직과 개념적 배경까지 짚어줄 수 있겠다는 기대가 들었고 기초부터 아키텍처 설계, 서버화까지 이어지는 단계별 실습 중심 구성도 지금의 나에게 딱 맞는 학습 방식이라고 생각해 이 책을 선택하게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[랭체인 초기 개발 컨트리뷰터에게 배우는 랭체인]

 이 책의 저자인 메이오 오신은 LangChain 프로젝트가 처음 세상에 모습을 드러냈을 때부터 개발에 참여한 초기 컨트리뷰터로, 단순한 사용자가 아니라 프레임워크 내부 구조와 철학을 직접 설계하고 다듬은 실무자이다. 그렇기 때문에 책에 담긴 설명 하나하나가 단순한 기능 나열이 아니라, "왜 이 기능이 필요했고, 어떤 문제를 해결하기 위해 설계되었는가"에 대한 고민이 녹아 있다. 초심자에게는 입문서로서 명확하고 친절하게 다가오며, 경험자에게는 단순한 튜토리얼을 넘어 설계 의도를 이해하고 자신만의 시스템으로 확장할 수 있는 힌트를 제공한다. 무엇보다도 오픈소스 생태계에서 살아 있는 프로젝트를 만든 사람이 직접 알려준다는 점에서 단순히 문서와 블로그를 참고하며 흩어진 조각을 모으는 것과는 전혀 다른 학습 경험을 제공한다. 최신 LLM 기술을 기반으로 LangChain을 배우고자 하는 사람에게 더없이 든든한 가이드가 되어주는 책이다.

[랭체인 기초부터 아키텍처 설계 및 서버 실습까지 한 번에]

 이 책은 단순히 LangChain의 기초 사용법만을 다루는 책이 아니다. 챕터를 따라가다 보면 독자는 자연스럽게 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, LangGraph를 활용한 흐름 제어, 메모리 기능, 인지 구조 설계까지 실제 LLM 애플리케이션을 설계하는 데 필요한 전 과정을 단계적으로 익히게 된다. 특히 구조적으로도 흥미로운 점은 CHAPTER 00~05에서는 LangChain 중심의 기본 개념과 실습을 다루고, 이후 CHAPTER 06~11에서는 동일한 내용을 LangGraph 관점에서 다시 구성해줌으로써 반복 학습과 비교 학습이 가능하도록 설계되어 있다는 점이다. 이를 통해 사용자는 단지 코드를 따라 치는 것이 아니라 한 번 더 개념을 정리하고 구조적 차이를 체감하며 실무 감각을 키울 수 있다.

 여기에 그치지 않고 부록에서는 ‘MCP 서버 구축과 활용’이라는 제목으로 실습 결과를 실제 서비스로 확장하는 방법까지 다룬다. LangChain을 활용한 LLM 기능을 단순한 노트북에서 벗어나 API 서버 형태로 구성하고 외부 시스템과 연동하는 실전적인 활용까지 설명하기 때문에 개인 프로젝트를 서비스 수준으로 끌어올리고자 하는 독자들에게 매우 유용한 안내서가 된다. 결국 이 책은 단순히 “LangChain을 써볼 수 있게 되는 책”이 아니라 LLM 애플리케이션을 처음부터 끝까지, 기획부터 배포까지 구현할 수 있는 실전형 완성서다. 입문자는 물론 실무 전환을 준비하는 중급 개발자에게도 강력히 추천할 수 있는 구성이다.

👤 추천 독자

1. LangChain이나 LangGraph를 활용한 프로젝트는 해봤지만, 내부 구조와 작동 원리를 깊이 이해하고 싶은 개발자

2. 프롬프트 조합 이상의 구조 설계, 메모리, 에이전트 흐름 등을 실전 기반으로 익히고 싶은 사람

3. LLM 기능을 실제 서비스화하면서 비용 최적화와 성능 개선에 어려움을 겪은 실무자 또는 예비 창업자

직접 시행착오를 겪지 않고 체득할 수 있는 LLM 서비스 설계 및 최적화 실전 전략

LLM 서비스 설계와 최적화 - 비용은 낮추고 성능은 극대화하는 AI 서비스 구축과 운영 가이드
슈레야스 수브라마니암 지음, 김현준.박은주 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 4월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜LLM 서비스 설계와 최적화 (슈레야스 수브라마니암)⌟이다.

📍 책 선택 이유

 부스트캠프에서 OpenAI API를 활용한 기능을 개발하는 부분을 맡아서 진행한 적이 있었다. 프롬프트 최적화를 진행하느라 프롬프트를 작성하고 API를 호출한 후 결과를 보는 작업을 반복하고 최종 프롬프트로 원하는 작업을 진행하기 위해 많은 양의 결과를 한 번에 요청했다가 중간에 에러가 발생하여 처음부터 다시 하는 등의 상황이 발생하여 많은 시간을 들이고 API 비용으로 많은 돈을 낭비하게 된 경험이 있다. LLM을 활용할 수 밖에 없는 요즘, 비용 최적화와 성능 최적화를 위한 설계 방법을 익힐 필요가 있음을 절실하게 느끼게 되었고 그 부분에 대한 내용이 담긴 이 책을 선택하게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[직접 시행착오를 겪지 않고 체득할 수 있는 실전 전략]

 LLM 서비스 설계와 최적화 관련 테크닉은 보통 직접 부딪혀보고 실패를 반복하면서 겨우 익히게 되는 경우가 많다. 특히 비용과 성능 사이에서 어떤 선택을 해야 할지, 어디서 병목이 생기는지를 파악하는 건 말처럼 쉽지 않다. 그런데 이 책은 그런 시행착오를 먼저 겪은 사람들이 정리한 경험과 전략을 하나로 모아 전달해 주는 느낌이라 시행착오 없이도 중요한 감각을 익힐 수 있었다. 나처럼 실제로 많은 시간과 많은 API 비용을 써가며 실수를 했던 사람에겐 특히 더 와닿았고 시행착오를 겪기 전에 이 책을 읽었으면 좋았겠다는 생각을 했다.

[비용 최적화 & 성능 극대화를 위한 단계별 실전 방법 안내서]

 튜닝부터 추론, 모델 선택, 인프라 구성, 배포까지 LLM 기반 서비스 개발 과정 전체를 하나의 흐름으로 잘 정리해준다. 각 단계에서 고민해야 할 핵심 포인트와 판단 기준이 구체적으로 제시되어 있어서, 전체적인 구조를 잡는 데 큰 도움이 됐다. 예를 들어, 어떤 상황에서 프롬프트만으로 해결할 수 있는지, 언제 파인튜닝을 고려해야 하는지 같은 실무적 기준들이 명확히 제시되어 있어 실제 프로젝트에 곧바로 적용할 수 있었다. 단순히 이론을 설명하는 게 아니라 실무 상황을 상정하고 정리된 안내서라서 더 실감 나게 읽혔다.

👤 추천 독자

1. LLM 기반 서비스를 설계하고 최적화하는 업무 담당자

2. LLM API 비용으로 문제를 겪고 있는 사람

3. LLM 성능 최대화를 위한 전략을 공부하고 싶은 사람

다양한 주제의 AI 에이전트를 직접 개발하며 배울 수 있게 도와주는 책

Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 - GPT API+딥시크+라마+랭체인+랭그래프+RAG ㅣ Do it! 시리즈
이성용 지음 / 이지스퍼블리싱 / 2025년 5월

📍 책 선택 이유

  몇 달 전부터 AI 분야에서 가장 주목받는 키워드 중 하나인 AI 에이전트에 대해 자주 접해왔고 개념적으로는 알고 있었지만 실제로 프로젝트를 진행해 본 경험은 없어 항상 시도해보고 싶다는 생각만 하며 미뤄두고 있었다. 그러던 중 이지스퍼블리싱에서 관련 도서가 출간된다는 소식을 알게 되었고 자연스럽게 다시 관심이 생겼다. 평소에도 Do it! 시리즈를 통해 실습 위주의 구성과 친절한 설명에서 큰 도움을 받아왔기 때문에 이번 책 역시 실습 중심으로 잘 구성되어 있을 것이라는 기대가 생겼다. 이제 막 AI 에이전트를 배우고 직접 구현해보고자 하는 나에게 적합한 책이라고 판단했고 이 책과 함께 AI 에이전트 분야에 본격적으로 도전해보고 싶다는 생각이 들어 이 책을 선택하게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[학습 계획표로 체계적인 학습]

 내가 Do it! 시리즈를 좋아하는 가장 큰 이유 중 하나는 책 자체에서 독자의 수준에 맞춘 학습 계획표를 제공한다는 점이다. 무작정 읽는 것이 아니라 하루 단위로 진도를 나눠 목표를 설정하고 따라갈 수 있도록 구성되어 있어 혼자서도 체계적인 학습이 가능했다. 이 책 역시 초보자를 위한 30일 진도표, 중급자를 위한 15일 진도표를 제공해 개인의 수준과 상황에 맞게 학습 계획을 유연하게 조정할 수 있도록 돕는다. 이처럼 학습자의 페이스를 고려한 친절한 설계 덕분에 계획적으로 학습을 지속하고자 하는 독자들에게 큰 도움이 될 수 있다고 느꼈다.

[실습 중심의 AI 에이전트 학습]

 내가 Do it! 시리즈를 좋아하는 또 하나의 이유는 실습 중심의 학습을 유도한다는 점이다. 단순히 이론을 나열하는 것이 아니라 코드를 직접 작성해 보며 몸으로 배우는 과정을 중요하게 생각한다는 점에서 나와 잘 맞는다. 이 책에서는 무려 6개의 AI 에이전트를 실제로 구현해보는 실습 프로젝트가 포함되어 있어 단순한 개념 학습을 넘어서 직접 만들어보며 이해하고 응용하는 실전 중심의 경험을 쌓을 수 있다. 내 예상보다 더 다양한 주제의 AI 에이전트 구현 예제가 포함되어 있어 이를 통해 내가 구상 중인 개발학습 코치형 에이전트의 기획 방향을 명확히 하고 어떤 기술을 적용해야 할지 스스로 판단하는데 도움이 되었다. 이처럼 실습을 따라가며 각 단계에 필요한 개념을 배우는 방식은 더 빨리, 더 깊게 학습할 수 있도록 돕는 좋은 구성이라고 생각한다.

[최신 방법론과 실전 문제 해결력까지 모두 학습]

 이 책은 단순히 AI 에이전트의 개념을 설명하는 수준을 넘어서 실제로 구현하면서 마주할 수 있는 문제 상황과 이를 해결하는 과정까지 상세히 안내하고 있다. 특히 딥시크(DeepSeek)와 같은 최신 모델과 기법들을 예제로 활용하고 이를 기반으로 다양한 기능을 갖춘 에이전트를 구현해 보는 과정을 통해 최신 기술 흐름까지 함께 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 또한 에이전트 설계, 도구 연결, 모델 선택, 성능 튜닝 등의 세부 단계에서 발생할 수 있는 실전 문제를 어떻게 해결해야 하는지에 대한 구체적인 가이드가 함께 제공되기 때문에 단순히 따라 하기식의 책이 아닌 현장에서 바로 써먹을 수 있는 실용적인 지식을 쌓을 수 있었다. 이 책 한 권으로 AI 에이전트의 구조 학습뿐만 아니라 최신 방법론과 실제 개발 과정에서의 문제 해결 역량까지 동시에 갖출 수 있다는 점에서 책을 잘 선택했다는 생각이 들었다.

👤 추천 독자

1. AI 에이전트를 처음부터 체계적으로 배우고 싶은 사람

2. 나만의 AI 에이전트 아이디어를 구체화하고 싶은 사람