F-Lab
🚀
취업/이직이 고민이신가요? 합격에 필요한 모든 것을 도와드립니다.
🚀
취업/이직이 고민이신가요? 합격에 필요한 모든 것을 도와드립니다.

성장이 멈춘 것 같을 때, 어떻게 다시 나아갈 수 있을까?

writer_thumbnail

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

배움의 여정을 걷다 보면, 누구나 한 번쯤은 이런 생각을 합니다.


🤔 "내가 지금 잘 하고 있는 걸까?”
🤔 "열심히 하고 있는데, 왜 눈에 띄는 성과가 없을까?”

 

성장의 속도가 더뎌 보이고, 다른 사람들은 앞서가는 것 같은 기분이 들 때가 있죠.


이번 글에서는 실제 개발자들이 자주 고민하는 질문과 그에 대한 멘토님의 답을 통해, 성장이 멈췄다고 느껴질 때 어떻게 마음을 다잡고 다시 나아갈 수 있는지를 함께 살펴봅니다:)

 


 

Q. 성장이 멈췄다고 느끼는 경우, 어떻게 이겨내는지 궁금합니다.

먼저 왜 성장이 멈췄다고 느끼는지 이유를 정확히 파악하는 것이 중요합니다.
가끔은 피로감이나 극심한 스트레스가 원인일 때도 있었습니다.


하지만 정말 성장이 멈췄다고 느껴질 때는 전혀 다른 언어나 새로운 주제를 공부하거나, 심지어 언어를 만들어보는 방식으로 돌파구를 찾았습니다.


여기서 중요한 건 업무와 무관한 공부를 해보는 것입니다. 업무와 분리된 새로운 학습이 때로는 큰 자극이 됩니다.

 

Q. 같은 시간에서도 남다른 성취를 보이는 이들은 무엇이 다른 걸까요?

이건 보통 남의 떡이 더 커보인다고들 하죠. 정말로 그 사람이 놀라운 성취를 이뤘는지는 실제로 알기는 쉽지 않습니다. 특정한 분야에서 더 특별히 잘하는 사람이 있을수도 있습니다.

 

하지만 공부는 길고 긴 장거리 마라톤과 같습니다. 내가 공부를 멈추지 않는다면 언젠가는 내가 한참 앞설수밖에는 없습니다. 가령 다양한 분야로 넓게 아는 사람이 있을 수 있죠. 하지만 본인이 한 분야에 대해 깊게 알고 있을 수도 있는거죠. 성취를 남과 너무 비교하려 하지 마세요. 그보다는 나에 집중하는 것이 더 좋습니다. 내가 꾸준히 해나간다면 성취도 자연스레 따라오게 되어있습니다.

 

Q. “엉덩이가 무거운 사람이 이긴다” 라는 말이 있습니다. 개발공부도 마찬가지일까요? 하루 절대적인 공부량의 기준 궁금합니다.

이것은 개인차가 있는 분야라고 생각되네요. 절대적인 공부량이 중요하다고 생각하지 않습니다. 내가 언제 어떠한 목표를 이룰 수 있는가, 그리고 얼만큼 꾸준히 할 수 있는가가 더 중요하다고 생각됩니다. 공부는 결코 단기간의 싸움이 아니고 장기적인 걸음입니다. 내가 지쳐서 공부를 그만두게 된다면 그것이 더욱 손해입니다.

 

회사에서 일해보셨다면 애자일 방법론에 대해 들어보셨을 겁니다. 애자일 방법론을 택하는 이유는 나 스스로를 투명하게 만들어 현실적인 목표를 이루기 위함입니다. 초반 마일스톤에는 팀이 예측한 결과량과 실제 나온 결과량을 비교하여 그 갭을 측정합니다. 초과 달성을 했다면 팀 예측보다 더 나아갈 수 있다는 것이고, 달성하지 못했다면 예측이 너무 낙관적이란 뜻입니다.

 

이런 방법론은 개인의 공부량을 결정하는데 꽤 도움이 됩니다. 한 달 단위로 내가 이 기간동안 끝내고 싶은 것들을 적어보세요. 그리고 그것들을 쪼개서 매일매일 얼마나 달성했는지 기록합니다. 한 달이 끝나면 예측과 결과물의 갭을 측정하고, 다음달도 계획을 세우고 갭을 측정합니다.

 

여기서 가장 중요한것은 내가 지치지 않고 지속가능할 수 있는 공부량을 측정하는 겁니다. 이렇게 가시적으로 성과가 보이게되면 실제로 내가 얼마나 성장하고있는지 눈으로 쉽게 파악할 수 있고, 이게 다시 동기부여가 되는 선순환이 됩니다.

 

Q. 빠르게 성장할 수 있는 방법이 있을까요?

성장할 수록 중요한 것은 지식 보다는 경험이라고 생각합니다. 경험에 관해서 Amazon의 현 CEO인 Andy Jessi가 남긴 유명한 말이 있는데요, "경험을 압축하는 알고리즘은 없다"라는 거에요.

경험을 건너뛰거나 지식처럼 빠르게 쌓아나갈 수는 없다는 거죠.

 

결국 빠르게 성장하려면 다양한 경험과 시도를 많이 해 볼 수 밖에 없어요. 
프로젝트에서의 경험이 아니라도 혼자서 다양한 PoC를 해보거나, 혹은 경험을 쌓을 수 있는 기회가 있다면 가리지 말고 해 보시라는 말씀을 드리고 싶습니다. 

 


 

성장이 멈춘 것처럼 보이는 순간은 누구에게나 찾아옵니다.
하지만 시야를 바꾸거나, 나만의 속도를 찾고, 경험을 쌓아가는 과정 속에서 다시 앞으로 나아갈 수 있습니다.

 

다른 사람과 비교하기보다, 어제의 나와 비교하면서 조금씩 걸어가 보세요. 💪🏻

ⓒ F-Lab & Company

이 컨텐츠는 F-Lab의 고유 자산으로 상업적인 목적의 복사 및 배포를 금합니다.

조회수

지금 진행중인 멘토링 코스

궁금한 포지션을 알아보세요

  • 코스 이미지자바 백엔드 + AI

    아키텍처 설계와 대용량 트래픽 처리 능력을 깊이있게 기르는 개발자 성장 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지노드 백엔드 + AI

    아키텍처 설계와 대용량 트래픽 처리 능력을 깊이있게 기르는 개발자 성장 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지파이썬 백엔드 + AI

    파이썬과 백엔드 분야를 깊게 파면서 대규모 서비스를 튜닝하는 개발자로 성장

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지MSA 백엔드 + AI

    MSA를 겉핥기로 사용만 해보는 것이 아니라 깊게 이해하고 활용할 수 있는 개발자로 성장

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지프론트엔드 + AI

    언어와 프레임워크, 브라우저에 대해 탄탄한 이해도를 깊이있게 기르는 성장 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지안드로이드 + AI

    아키텍처 설계 능력과 성능에 대한 경험을 갖추기 위해 깊이있게 학습하는 성장 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지iOS + AI

    언어와 프레임워크, 모바일 환경 자체에 대한 탄탄한 이해도를 갖춘 개발자로 성장

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지플러터 + AI

    의존성 관리와 네이티브 레벨까지의 깊이 있는 지식을 학습하는 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지리액트 네이티브 + AI

    의존성 관리와 네이티브 레벨까지의 깊이 있는 지식을 학습하는 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지데브옵스

    단순 시스템 관리자가 아닌, 대규모 환경에서 인프라를 운영할 수 있는 엔지니어로 성장

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지데이터 엔지니어 + AI

    대규모 데이터를 다룰 수 있는 고급 데이터 엔지니어로 성장하는 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지머신러닝 엔지니어

    ML 모델을 개발하고, 대규모 환경에서 서빙할 수 있는 고급 ML엔지니어로 성장

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지게임서버

    고성능 게임 서버를 구축할 수 있는 개발자로 성장할 수 있는 코스

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지게임 클라이언트

    대규모 고성능 게임을 만들어낼 수 있는 고급 C++ 게임 엔지니어로 성장하는 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
  • 코스 이미지해외취업

    막연한 해외 취업의 꿈을 해외 재직 중인 빅테크 출신 개발자와 현실로 만드는 과정

    • 1:1 멘토링
    • 3~4개월
    • 연장 가능
logo
copyright © F-Lab & Company 2025