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Project Management

프로젝트 관리(영어: project management)는 프로젝트의 성공적인 완성을 목표로 움직이는 활동을 말한다. 여기에는 프로젝트를 구성하는 각각의 활동계획입안, 일정표 작성 및 진척 관리를 포함한다.

Software

Milestone

마일스톤(milestone)이란 프로젝트 진행 과정에서 특기할 만한 사건이나 이정표를 말한다. 예를 들어, 프로젝트 계약, 착수, 인력투입, 선금 수령, 중간보고, 감리, 종료, 잔금 수령 등 프로젝트 성공을 위해 반드시 거쳐야 하는 중요한 지점을 말한다.

마일스톤은 프로젝트 일정관리를 위해 반드시 필요한 지점을 체크하기 위해 사용한다. 프로젝트 성공을 위해 필수적인 사항들을 각 단계별로 체크함으로써 전체적인 일정이 늦춰지지 않고 제 시간 안에 과업이 종료될 수 있도록 관리하는데 도움을 준다. 다만, 마일스톤은 프로젝트 진행 과정에서 결정적으로 중요한 핵심적인 사항들만 체크하기 때문에, 그다지 중요하지는 않더라도 프로젝트 진행에 꼭 필요한 다양한 요소들을 상세하게 파악하기 힘들다는 단점이 있다.

일정 산출 팁 (by LCW)

  • 기획서를 매우 꼼꼼하게 본다.
  • 기획서를 바탕으로 개발 해야하는 기능들을 최대한 정리한다.
  • 일기준으로 계산하지 말고 시간을 계산한다.
  • 계산한 시간에 곱하기 2를 한다. 처음하는 거면 2.5를한다.
  • 일주일은 5일 하루는 5시간으로 계산하여 일정을 예측한다.

인적 자원 관리

인적 자원을 관리해야 한다.

개개인의 능력치를 수치화 하여 정량적 비교/산출해야 한다.

체계적인 프로젝트 관리를 위한 업무 프로세스

1줄 요약하면 결국 "시스템을 만들고 메뉴얼화 해야 한다"

  • 신입 교육 매뉴얼
  • 업무 매뉴얼/전사 프로세스/업무 플로우
  • 컬쳐북 - 우리 회사의 일자리 및 문화 설명서
  • IR
  • <del>제무제표<del>

목소리를 키우지 말고 시스템을 키워라. 좋은 프로세스는 좋은 결과를 가져온다. -> "#업무 프로세스 청사진"

업무 프로세스 청사진

  • 고객행동
  • 직원행동
  • 지원

특정 지점:

  • Effect Spot (성과를 내는 지점)

엔지니어링 매니저를 위한 효과적 포지셔닝

엔지니어링 매니저의 핵심 질문은 얼마나 코딩에 관여해야 하는가이며, 이는 단순히 개인 취향이나 리소스 배분 문제가 아닌 포지셔닝(Positioning) 의 문제임

  • 포지셔닝은 군사 리더십에서 온 개념으로, 상황 인식(Situational Awareness) 과 운영 명확성(Operational Clarity) 을 균형 있게 유지해야 효과적임
  • 네 가지 포지셔닝 구역:
    • 위기 모드(낮은 상황 인식, 낮은 운영 명확성) → 학습 & 안정화
    • 애매모호(높은 상황 인식, 낮은 운영 명확성) → 모범적 리딩
    • 맹비행(낮은 상황 인식, 높은 운영 명확성) → 수동적 코딩
    • 명확성(높은 상황 인식, 높은 운영 명확성) → 전략적 방향 제시
  • 장기적으로는 상황 인식 우선이 팀 성공의 기반이며, 코딩은 특정 시점에서 상황 인식 확보와 팀 지원을 위한 전략적 도구로 활용됨
  • 중요한 것은 고정된 답을 찾는 것이 아니라, 환경 변화에 따라 포지션을 유연하게 조정하는 것임

포지셔닝의 개념

  • 포지셔닝은 리더가 어디에 위치해 지휘·통제(Command and Control) 를 발휘할지 결정하는 것
  • 너무 전면에 나서면 세부에 매몰되고, 너무 뒤에 있으면 현황 파악이 불가해져 지휘력이 약화됨
  • 엔지니어링 매니저도 코딩 여부를 “해야 하나?”가 아니라 “어디에 위치해야 팀이 성공할 수 있는가?” 로 전환해야 함

포지셔닝 프레임워크

  • 두 축: 상황 인식(Situational Awareness) 과 운영 명확성(Operational Clarity)
  • 네 가지 구역:
    • 위기 모드 (Low SA, Low OC)
      • 매니저와 팀 모두 이해 부족, 실행 단절
      • 우선 단기 목표 설정으로 안정화 후 직접 코딩으로 기술·팀 이해도 확보
    • 애매모호 (High SA, Low OC)
      • 매니저는 이해도 높지만 팀은 혼란
      • 직접 팀과 함께 일하며 모범을 보이고, 신뢰와 책임감을 형성
    • 맹비행 (Low SA, High OC)
      • 팀은 잘 움직이지만 매니저는 기술적 이해 부족
      • 버그 수정·프로덕션 지원 같은 제한적 코딩으로 빠른 이해도 확보
    • 명확성 (High SA, High OC)
      • 이상적 상태, 매니저는 전략·위험관리·문화 구축에 집중
      • 다만 방심은 위험, 변화 탐지 위해 제한적으로 코딩 관여 가능

포지셔닝은 동적(Dynamic)

  • 팀 상황과 외부 환경에 따라 구역이 변함
    • 갑작스런 장애 → 위기 모드로 전환
    • 사업 방향 전환 → 애매모호 구역으로 이동
  • 따라서 매니저는 고정된 위치에 머무르기보다 지속적으로 위치를 점검하고 조정해야 함

상황 인식의 우선성

  • 장기적으로는 상황 인식 강화가 우선 과제
  • 상황 인식이 기반이 되어야 명확한 목표·역할 정의가 가능
  • 코딩은 상황 인식을 빠르게 확보하거나 팀의 문제를 직접 풀어주는 데 유용한 수단

결론

  • 엔지니어링 매니저가 얼마나 코딩해야 하는지에 정답은 없음
  • 중요한 것은 현재 팀의 상황(상황 인식 vs 운영 명확성) 을 진단하고, 이에 맞는 포지셔닝을 취하는 것
  • 코딩은 단순히 생산성이 아닌 리더십 도구로 활용할 때 효과적이며, 이를 통해 고성과 팀을 만들 수 있음

관리 업무에서 AI 사용 가이드

Performance Assessments

  • 성과 평가가 힘들게 느껴지는 이유는 많은 관리자가 아직 관리 기본기에 능숙하지 않기 때문
  • 성과 평가 작성은 관리자의 정밀한 표현력과 공감 능력을 시험하는 핵심 활동이며, 관리자가 성장할 수 있는 핵심 훈련 과정
    • 훌륭한 관리자는 재즈 연주처럼 피드백을 즉흥적이고 매끄럽게 전달할 수 있어야 함
    • 이런 능력은 수천 시간의 어색하고 어려운 대화·문장 다듬기·정확히 전달하려는 스트레스를 거치며 형성되는 장기 훈련의 산물임
  • 성과 평가 문서는 정밀함·공감·전략적 사고를 동시에 요구하는 관리의 축소판이며, 이를 AI에 떠넘기는 행위는 운동을 건너뛰는 지름길과 같아 관리자 자신의 성장 이득을 0으로 만드는 선택임
  • AI에 의존하면 팀에는 겉보기에 그럴듯한 문서가 제공되지만, 관리자는 실질적 훈련 기회를 상실하게 됨
  • 성과 평가는 보고 대상의 성장을 위한 도구일 뿐 아니라 관리자의 리더십 역량 향상 수단이기도 함

추천 사용 가이드

  • 이력서 검토: AI 사용 권장, 규칙을 정하면 대량 후보자 선별에 효과적임
  • 인재 영입(세일링/설득): 반드시 사람이 직접 수행해야 하는 핵심 관리 기술이며, 반복 필수
  • 프로세스 설계: 대다수 워크플로는 범용 프레임이므로 AI 초안 활용 가능, 반복적이고 표준화된 영역임
  • 프로세스 운영: 자동 알림·컴플라이언스 체크 일부 자동화 가능하지만, 회의 운영·백로그 관리 등은 관리자가 팀 호흡을 배우는 중요한 기회임
  • 성과 관리: 반드시 사람이 수행해야 하는 분야, 피드백은 장인 정신에 가까운 영역임
  • 경력 성장 지도: AI를 스파링 파트너로 활용해 아이디어를 모으되, 최종 설계와 실행은 관리자 몫임

핵심 원칙

  • AI는 반복적이고 정답이 명확한 업무에서만 활용
  • 모호성과 인간 행동이 얽힌 상황은 관리자가 직접 경험하고 고민해야 성장할 수 있음
  • AI는 보조자일 뿐이며, 관리자의 리더십과 성장 경험을 대체할 수 없는 영역이 존재함

프로덕트 엔지니어(The Product Engineer)

전통적 의미의 소프트웨어 엔지니어링은 종말을 맞이하고, AI를 토대로 한 프로덕트 엔지니어링 패러다임이 등장함

  • 프로덕트 엔지니어는 제품 관리자와 풀스택 개발자의 융합형 역할로, 기획부터 배포까지 전체 사이클을 책임지는 자율적·결과 지향형 빌더임
  • 이들은 AI 네이티브·T자형 역량·KPI 중심 사고를 바탕으로 팀이 아닌 기능(feature) 단위로 조직되어 온보딩·결제·알림 등 엔드투엔드 책임을 맡게 됨
  • 제품 단계에서는 아이데이션·시장 분석·사용자 연구·제품 디자인을 수행하고, 엔지니어 단계에서는 아키텍처·시스템 설계·프론트엔드·백엔드 개발을 담당함
  • AI는 특히 정의 가능하고 결정론적(D&D) 영역에서 강력한 도구가 되며, 조직은 향후 기존 PM-디자이너-엔지니어 삼각형 대신 프로덕트 엔지니어+AI 협업 구조로 진화할 가능성이 큼

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