AI 요약관련 정보

• Yodeck은 디지털 사이니지 B2B SaaS 회사로, 2015년 엔지니어 3명이 시작하여 현재 135명 규모로 성장했으며, 160명까지 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다. 🏢
• 초기에는 Raspberry Pi 기반으로 시작하여 현재는 다양한 플랫폼을 지원하며, 클라우드 기반으로 콘텐츠를 디자인, 스케줄링, 디스플레이할 수 있는 서비스를 제공합니다. ☁️
• 기술 스택은 Django, Celery, Redis, PostgreSQL, TimescaleDB 등을 사용하며, 특히 Raspberry Pi에서는 커스텀 Linux 기반 이미지를 사용합니다. ⚙️
• 2020년, 25명 규모였을 때 애자일 코치로 합류하여 제품 및 엔지니어링 운영을 확장하는 과정에서 겪은 경험과 교훈을 공유합니다. 🧑‍🏫
• 초기에는 CEO가 유일한 제품 책임자였으며, 6주마다 프로덕션 릴리스, 2주마다 베타 릴리스를 진행했고, 백로그에는 많은 제품 이니셔티브와 기술적 작업들이 쌓여 있었습니다. 📁
• 12명의 엔지니어를 2개의 교차 기능 팀(Red, Blue)으로 분할했지만, 팀 간 의존성 문제로 인해 기능 장애가 발생했습니다. 💔
• 백로그 구조가 스택 중심으로 구성되어 있어 팀을 백로그 구조에 맞춰 재구성한 결과, 커뮤니케이션 오버헤드가 줄고 팀 집중도가 높아져 생산성이 향상되었습니다. 🚀
• 핵심 교훈은 '작업 중심으로 조직화'하고, 소프트웨어 스택과 기존 구축 방식을 고려하여 팀을 구성하는 것이 중요하며, 맹목적으로 교차 기능 팀을 따르는 것은 비효율적일 수 있다는 것입니다. 🎯
• 스크럼 프레임워크를 도입하려 했으나, 기존 프로세스에 맞춰 점진적으로 개선하는 방식을 선택했으며, '충분한 프로세스'를 통해 팀의 행동을 체계적으로 유도하는 것이 중요합니다. ⚖️
• '계획 대비 완료' 지표 대신, 데이터 시각화를 통해 팀원들이 스스로 인사이트를 얻고 개선할 수 있도록 유도하는 방식을 사용했습니다. 📊
• Phoenix 프로젝트에서 언급된 작업 유형을 기반으로 기술 부채, 기능 개발 등 다양한 작업 유형을 추적하고 시각화하여 팀의 개선을 유도했습니다. 📈
• 데이터 기반 의사 결정을 통해 팀의 자율성을 높이고, 지속적인 개선을 추구하는 것이 중요합니다. 💡