ex. 저는 졸업 논문 연구로 BERT 를 활용한 감정인식 연구를 진행했습니다. 그때 당시 제가 갖고 있던 Research Question은 두가지 였습니다. 첫째는 문맥을 반영한 감정 인식 모델을 개발~ 둘째는 시험데이터와 학습데이터가 다른 상황에서 도메인 최적화를 ~ 뭐 이런식으로 ! ⇒ 이렇게 두괄식으로 이야기 해야 논문 + 본인 연구 짬빱이 확 느껴지게 전달이 됨 다소 자극적인 제목일 수 있지만 7개월간 고군분투했던 저의 재취업과정을 회고하고, 데이터 분석가의 길을 걷는 동료분들께 어떻게 인터뷰 준비를 하면 좋을지 공유하고 싶어 글을 씁니다. 이 글이 많은 분들께 도움이 되었으면 하며, 아래를 중심으로 글을 풀어나갑니다. 편의상 평어체를 씁니다. <목차>
1) 무난했던 경험 [AI 수학공부 앱] Data Analyst 취준 초기에 인터뷰를 봐서인지, 지금 봤으면 더 좋았을텐데하는 회사. 데이터 분석가들이 여러명 있고, 각자 작은 TF(사일로, 셀 등)에 들어가서 애자일하게 일하는 조직이었다. 조직 규모에 비해 데이터팀이 꽤 큰 비중을 차지하고 있었기에 더더욱 후배로서 흡수할 수 있는 환경이 갖춰져있다고 생각해 지원하게 되었다. 서류합격 후 전화인터뷰를 봤는데 팀장님이 나의 데이터 경력과, 데이터를 대하는 자세를 검증하기 위해 굉장히 적절한 질문들을 하셨다. 지금 생각해도 여기 질문은 정말 나이스했다. 내가 근무한 데이터팀의 환경은 어땠는지, 주로 어떤식으로 협업을 했는지, 요즘 공부하고 있거나 관심갖는 분야는 무엇이고, 얼만큼 깊이있게 대화를 나눌 수 있는지, 그리고 분석 역량과 관련된 기초 질문들을 하셨다. 물론 나는 대답을 잘 못했다…ㅎㅎㅎ 과거에 난 분석보다는 뚝딱뚝딱 만드는거에 더 치중해있던 터라 분석의 본질조차 모르고 있었음. 이미 내가 봐도 탈락! [셀프케어 서비스] 그로스 데이터 분석가 내 전직장 기술이사님은 그로스마케팅에 관심이 많았었고, 자연스레 나도 그로스 공부를 하면서 시야가 트이고 현업에 적용해서 일을 하기 시작했다. 분석을 굳이 세분화하면 그로스(마케팅 CRM 고객 등등)/비즈니스로 나눌 수 있을 것 같은데 나는 이 두 개를 다 하다보니 T자형 인재보다는 I 빠진 — 인재..? 였다. 실제로 사전과제는 꽤 생각하기 좋은 주제긴 했는데, 내가 잘못 이해해서 데이터분석가 관점보다는 PM관점에서 과제를 수행해버린터라 추가 질문을 몇 개 받았다. 과제가 더 명확했어야 하는데 혼선을 드렸다고 사과를 해주시는 모습까지 보여주셨다. 배경을 들어보니 데이터분석이나 a/b테스트를 개발자분들과 컨텐츠기획하시는 분들이 자발적으로 하고 계셨는데, 이 과정에서 더 전문적인 분석가를 채용하기 위해 시도한 지 얼마 안된 느낌이었다. 그래서인지 이 면접에서 나는 잘봤지만 잘 본 것 같지 않은 느낌을 받았다. 일단 내 이력서가 잘못돼서 아직도 재학중으로 체크된게 화근이었는데, 들어가서 정정하긴 했으나 이때문인지는 몰라도 계속 고등학교와 대학때의 경험에 대해 많이 물어보셨다. 그리고 이 경험이 전혀 분석가로 성장할 거리가 없었기에 왜 분석직군을 고집하는지를 많이 검증하시려고 하셨다. 면접 말미에 혹시 같이 일한다고 했을때 우려되는 점을 여쭈어보았는데, 요지는 내가 사고방식 자체가 데이터 분석에 특화되어있는 사람이 아니라는 점에서 많은 검토가 필요할 것 같다고 하셨다. 결과는 당연히 탈락! 이 서비스는 실제로 사용해보면서 너무 좋아서 주변 동료들한테 써보라고 추천하기도 했고, 나도 지금껏 정기구독을 하고 있는 서비스라 꼭 성장하는 서비스로 계속 이어졌으면 좋겠다. [데이터 어노테이션] 데이터 라벨링 운영관리→ 머신러닝 엔지니어 이 회사를 지원할 즈음에, 어느 회사에 지원했든간에 데이터 분석가로 서류를 넣으면 마케터나 PM으로 오퍼를 줘서 당황스러웠던 기억이 있다. 그래서 머신러닝 엔지니어는 더더욱 당황스러운 포지션이긴 했다. 나는 나의 운영업무 경력과 데이터 경력을 조합해서 지원했으나, 머신러닝 배우는 초기인데, 게다가 나 코드 조악하다고 많이 피드백 받았었는데 이게 머선129..? 하고 반신반의하며 인터뷰에 들어갔었다. 엔지니어 두 분과 인터뷰를 진행했으나 내가 말하는 경험들은 전혀 엔지니어분들의 공감을 사지 못했고, 반대로 인터뷰어들이 던지는 질문의 의도를 전~혀 파악하지 못했다. 처음 들어보는 질문들 투성이였고 쉬운 말로 풀어 설명해주셨으나 나는 급기야 ‘저는 머신러닝을 이제서야 지도/비지도가 있다 정도로만 시작했는데 저를 통해 어떤 대답을 듣고자 하시는지 전혀 감이 안온다’고 말했다. 면접관분들도 당황해 하셨으나, 인터뷰 요청 사유를 여쭈어보니 나의 개발환경 구축 경험과, AI 부트캠프 이력등을 보고 주니어 머신러닝 엔지니어쪽에 적합할 것이라 여겼다고 하셨다. 그러시면서 주니어로서 어떤 면에서 학습에 집중해야 할지를 몇 가지 알려주셨는데 이 때 무슨말인지 잘 못알아 들었으나 키워드 중심으로 다 받아적으면서 공부해보겠다고 하고 종료했던 경험이 있다. 지금 그 질문들을 떠올려보니 참 쉬운 질문들이었는데… 시간낭비가 된 것 같아 죄송하다고도 말씀드렸고, 이후에 진심어린 조언들을 해주신 것에 감사하는 메일도 발송했었다. 그리고 친절하게도 채용담당자님께서 아주 스윗하게 답장도 주셨었다. [채용플랫폼] Data Analyst(Jr.) 오래 다니던 전직장을 퇴사하고, 거의 처음에 지원한 워너비회사였다. 그러나그때 동시에 지원한 회사의 서류심사 → 사전과제 → 1차인터뷰 탈락 후 다른포지션 오퍼 → 또 사전과제 → 1차 인터뷰, 2차인터뷰, 3차인터뷰 → 최종합격을 다 거치고 입사일자를 조정하는 중에 서류가 됬다고 연락이 온 회사였다. 당시 나도 모르게 아쉽고 화나는 마음에 왜이렇게 연락을 늦게 주셨냐고 타박스레 팀장님께 얘기했던게 생각나 부끄럽다.. ㅋㅋㅋㅋㅋ 정말 챙피하다. 그런데 팀장님께선 주니어 지원자가 너무 많아서 검토가 늦어졌다고 사과하셨고, 혹시 실력을 검토할 수 있는 깃헙주소 등이 있냐고 물어보셨는데 당시 나는 개인프로젝트를 한게 아무것도 없어서 보안상 회사의 결과물을 제출할 수가 없었다. 그래서 면접당시에 화면공유로 내가 분석했던 홈화면 개선 결과와, 대시보드를 만들기 위해 ETL했던 스크립트를 쭉 설명하면서 보여드렸는데 당시 나는준비도 안되어 있어서 횡설수설.. 게다가 팀원분들이 돌아가시면서 질문하시는 포인트들이 다 달랐기에, 이 또한 시간차공격을 받는 느낌이었다. 내가 받은 질문들중에 제일 꼬꼬무 질문이 많았던 것같은데 지금 생각해보니 그만큼 내 논리가 박했다. 참 겁도 없던게, 우리 회사에 와서 어떤 데이터를 보고싶냐고 물어보시는데 그 질문 나올 줄 알았으나 아직 잘 모르겠다고 대답하고, 내 코드에 주석이 많이 없다고 협업하는데 어려움이 없었냐고 물으시니 혼자 관리하는 레포지토리라 어려운거 없었다고 대답하는 패기를 보였다. 결과는 뭐 뻔하지… 2) 별로 좋지 못한 경험 [온디맨드 서비스] 비즈니스 데이터 분석가 전 회사 재직중에 이직을 위해 봤던 인터뷰로, 내가 했던 경험중에 가장 최악이었다. 서류합격 사실을 전화로 통보받고, 인터뷰일정을 설명해주시면서 1차인터뷰가 기술인터뷰라고 말씀하셨으나, 막상 들어가니 간간히 경험에 입각한 질문들을 몇 가지는 하셨으나 애초에 인터뷰를 대하는 태도가 ‘당신의 경험은 블로그 글을 통해 충분히 입증이 되었으니, 오늘은 본인과 노가리를 까자’고 하셨다. 간단한 본인 소개도 안해주셔서 혹시 어떤 직무에 계시냐고 여쭤보았더니 기획쪽에 계셨던 걸로 기억난다. 그때부터 나는 기술을 검증할 담당자가 퇴사하셔서 인수인계 없이 포지션이 오픈된거냐고 물으니 솔직하게 대답해 주셨었고, 당시 헤드가 새로 부임해 곧 출근을 앞두고 있는 상황인데 분석가도 퇴사하고 없는 상황이라 몇 마디 만으로도 공백이 느껴졌다. 사실 동종업계인 회사였고, 자격요건과 하는일이 모두 같은 상황에서 회사만 옮겨가는 것과 다름없는 상황이었던지라, 개인적으로는 잘 맞을 것 같단 생각을 했으나 계속 우리 회사에서 겪은 문제와 해결책등을 아주 상세하게 얘기하지 않으면 대화가 잘 이어지지 않는 식의 질문들을 하셨다. 중간 중간 ‘이 대답을 하게되면 나는 회사의 기밀을 유출하게 되는 셈이니 디테일하게 대답하지 않겠다’고 몇 차례 말씀드렸으나, 아직 재직중인 나에게 이런 영업비밀을 대답해도 되는가를 고민할만한 대답을 요구하는 것부터가 성숙하지 못해보였다. 내게서 얻어갈게 어떤 것인지는 모르겠으나, 짜고치는 고스돕판에 나를 끼워넣은 느낌이라서 그 다음부터는 인터뷰어께서 데이터 관련 이해도가 얼마나 있으신지를 검증할만한 질문을 내가 역으로 많이 드렸고, 그 인터뷰어는 내게 다음 인터뷰어에게도 이런 당황스러운 질문을 많이 하시라며 종료되었다. 이후 문화인터뷰를 바로 보긴 했으나 이미 1차에서 삔또가 상한 나는 대답을 ‘저 떨어뜨려주세요' 식으로 인터뷰를 했었다. 그냥 1차 경험이 이러하여 인터뷰를 더 못하겠다고 말씀드렸으면 좋았을 것 같은데, 나의 기분이 태도가 되어버린, 얼룩진 인터뷰였다. 3) 최고의 경험 [엔비티/캐시슬라이드] 워낙에 인터뷰를 오래 보는 회사로도 유명했으나(대표 면접을 보통 6시간 이상…) 친한 동료가 공고를 추천해주었는데 마침 나의 찜 목록에 있어 지원하게 되었다. 신입을 뽑지 않는 회사이나, CTO님이 좋게 봐주신 덕에 사실 끝까지 갈 수 있었던 회사였던 것 같다. 첫 이직시도에 첫 합격을 받아서 이직이 별거 아니구나라는 우매한 판단을 하게 만들었다. 사실 이 곳은 처음 연락을 주고 받고, 인터뷰 과정 과정 매우 세세하게 신경써주시는 피플팀 담당자님의 배려와 케어, 일을 대하는 태도등에서 반해버려서 그 이후에 과정들이 힘들게 느껴지지 않았다. 실제로 엔비티의 핵심인력이라고 할 수 있는 많은 PM, PO,리드개발자, CTO, 데이터 엔지니어 분들을 만나면서 다 너무 좋은 분들이란 생각이 들었다. 당시 누가 누구를 평가한다는 느낌보다는, 나는 너가 진심으로 궁금해!라는 느낌으로 계속 접근해주셨기 때문에 인터뷰 경험이 정말 좋은 회사로 기억한다. 사람 대 사람으로 친해지고 싶은 분들이 정말 많았고 업무 환경이 너무 좋았으나, 배경보다는 업의 본질에 있어서 내가 적합한 사람이 아니라는 판단이 들었고, 늦더라도 더 데이터 공부가 해보고 싶어서 죄송하게도 초고속으로 퇴사를 결정했다. 아직도 그 때 연을 맺은 분들이 가끔 보고싶을 때가 있다. [번개장터] Product Growth Marketer [쿠팡] Business Data Analyst (Eats New Business Initiatives) 생애 처음으로 동시통역 인터뷰를 경험해본 쿠팡. 링크드인으로 Senior Sourcer분께 비즈니스 분석가 제안이 왔고, 이후 어떤 팀으로 갈 지 모르는 상황에서 CV를 드렸더니 쿠팡이츠 신사업팀으로 제안을 주셨다. 영문 JD를 받았을 때 내 도메인과 매우 일치하기에 내가 할 수 있는 일이 많을거라 생각했지만 한편으론 신사업팀에서 무슨 일을 하는지, 내 포지션이 어떻게 오픈된건지 배경을 알 길이 없었다. 그런데 채용과정을 담당해주시는 리크루터분께서 직무가 오픈된 배경, 나에게 어떤 일들을 기대하시는지, 나의 이력서에서 어떤 부분이 눈에 갔는지부터 세세하게 설명해주시면서 내가 sql 테스트에 어려움을 느끼는 부분을 말씀드렸더니, 그러면 실무 위주의 문제들이 주로 출제되는 편이니, 이를 유추하기 위해 절차를 조금 바꿔서 1차 인터뷰를 먼저 보는 것이 어떻겠냐고 배려해주셨다. 그 외에도 채용 과정 중 신경써주시는 부분 하나하나가 지원자를 매우 배려해주신다는 느낌이 들어서 채용 과정의 경험이 너무 좋다고 호들갑을 떨며 감사하다고 피드백을 드렸었다. [토스/토스코어] 한참 제주도에 있을 때 서류를 넣고 다음날 한라산을 가기로 예정되어있던 어느날, 혹시 경력기술서를 더 보완해줄 수 있겠냐는 토스채용팀의 연락을 받고 심장이 두근거려서 밤을 새서 써내려간 다음 제출했던 때가 있었다. 그러나 서류광탈이었고, 사실 많이 준비가 안 된 상태에서 지원하다보니 아쉬움이 많았다. 그때 서류를 다시 읽어봤는데 헛웃음이 나는 귀여운(?) 이력서였다. [넥슨/인텔리전스랩스] 데이터분석가 사실 첫 회사를 너무 쉽게 들어가서 제대로 된 구직과정을 이번에 처음 해보는 중고신입이라, 서류부터 면접까지는 실수 투성이였다. 동료들이 잘나가는 서비스에 경력직으로 턱턱 이직할 때마다 내 스스로가 작아지기도 하고, 취준이 길어질수록 이 길이 아닌가 하는 스트레스가 많았는데, 그때마다 위에 글을 읽으면서 self — affirmation 한게 많이 도움되었다. 훗날 내가 또 이직을 하는 상황이 왔을 때, 이 때의 경험을 잊지 않길 바라며 글을 마친다. |