주식 투자 뉴스에서 자주 등장하는 용어 중 하나가 EPS(Earnings Per Share), 즉 주당순이익입니다. 말 그대로 ‘주식 한 주당 얼마의 이익을 냈는지’를 나타내는 지표입니다.
예를 들어 한 기업이 올해 1,000억 원의 순이익을 냈고, 발행된 주식 수가 1억 주라면 EPS는 1,000원이 됩니다.
이 말은 “이 회사의 한 주당 1,000원의 순이익을 올렸다”는 의미입니다.
EPS는 기업의 수익성과 주당 가치를 가늠할 수 있는 가장 기본적인 지표이며, PER 같은 다른 투자 지표의 계산에도 쓰입니다.
EPS가 높다는 것은 주주 입장에서 잠재적인 수익이 높다는 뜻이기도 하죠.
다만 EPS 하나만으로 기업 가치를 판단하기엔 부족합니다. 순이익이 일회성 이익인지, 주식 수가 변동되었는지 등 맥락을 함께 살펴야 합니다.
EPS는 ‘한 주당 얼마를 벌었는가’를 보여주는, 주식 투자에서 가장 기본적인 숫자입니다.
* 2026년 7월 직장인 평균 월급은 431만 6천 원으로 1년 전보다 2.5% 올랐습니다. * 물가는 2.8% 올라, 물가를 감안한 실질임금은 넉 달 연속 줄었습니다. * 직장인 열에 여덟이 일하는 300인 미만 사업장은 1.7% 오르는 데 그쳐, 올해 들어 한 분기도 물가를 따라잡지 못했습니다. 평균이 올랐다는 말은, 물가를 빼고 보면 열에
신입 채용 공고에 '경력 우대'가 붙는 일은 이제 낯설지 않습니다. 신입을 뽑는다면서 경험부터 묻는 공고 앞에서, 사회초년생이 들어 온 조언은 대개 하나였습니다. 일단 기회가 많은 서울로 가라는 것. 이 조언에는 근거가 있었습니다. 수도권은 전국 일자리의 절반(51.1%)을 품은 곳이고, 새로운 산업도 대개 이곳에서 먼저 자랐습니다.
AI의 영향은 저숙련 일자리에 먼저 닥친다고 생각하기 쉽습니다. 그런데 한국은행 조사국 연구진이 AI 종류별로 노출도를 계산해 보니, 글을 쓰고 일을 처리하는 AI는 오히려 학력과 소득이 높은 쪽에 더 가까웠습니다. 소득부터 보면, 생성형 AI와 에이전틱 AI 모두 임금이 높을수록 노출도가 올라갔습니다. 에이전틱 AI는 특히 임금 상위 20% 구간에서 두드러지게 높았습니다. 학력도
전방배치기술자(FDE, Forward Deployed Engineer)는 고객사 현장에 직접 들어가 일하는 소프트웨어 개발자입니다. 본사에서 제품을 만들어 넘기는 대신 고객의 공장에 상주하면서, 현장의 노하우를 AI 제품에 녹여 넣고 AI 기술이 실제 업무에 자리 잡도록 양쪽을 잇는 역할을 맡습니다. 이름에 '전방'이 붙은 건 개발자가 본사가 아니라 현장이라는 최전선에 배치되기
