[Data Analysis/Science 소개] 직무 지원 시 꿀팁, 면접 경험 및 직무 전반적인 조언

Data Scientist로서의 저의 기업명, 직무명, 연차와 함께 직무소개를 드리고 직무에 필요한 역량과 장단점, 취준생들에게 드리고 싶은 조언으로 저번 글에서 인사드렸어요. 이번에는 1. 해당 직무 지원시 꿀팁 2. 해당 직무 면접 경험 및 팁 3. 직무에 관한 전반적인 팁에 대해서 작성해보고 인사이트를 공유해보고자 합니다. 스크랩하시고 나중에 읽으셔도 좋은 내용입니다. 인프런 멘토링과 커피챗에서 저를 만나보실수도 있어요.

1. 해당 직무 지원시 꿀팁을 공유해주세요.

   Data Analyst와 Data Scientist 두 직무가 있다고 가정할게요. 두 직무에 대한 정의나 차이점에 대해서는 아직 명확하게 규정지어진 것이 없지만, 대략적으로 말씀드리면 Data Analyst는 엑셀 처럼 정형화되어있는 테이블 데이터를 바탕으로, 데이터에 대한 통계처리를 하고, 시각화를 한 후에 대시보드를 만들고, 그것에 대한 내용을 보고서로 만든 후에 회사 내부의 경영진이나 마케팅팀, 세일즈팀 등에 전달하는 역할을 합니다. Data Scientist는 이미지 (유저들이 올린 사진)나 텍스트 (유저들의 리뷰)등을 '데이터'로 받은 후에 분석을 하게되고, 이미지들을 한 카테고리로 자동적으로 그룹화 하게 한다던지, 텍스트를 긍정과 부정으로 나눠서 어떤 내용들이 있는지 확인하기도 합니다. 또한 A/B 테스트나, 퍼널 분석 등 유저들의 로그 데이터에 대해서도 많이 다루고, 그 내용을 토대로 다음에 있을 내용을 예측해서 경영진에 전달하거나 그 예측 내용을 유저에게 알려주기도 합니다. 경마 서비스라면, 이전에 있었던 경마 결과들을 바탕으로 미래의 경마 결과들을 예측하고 유저에게 추천리스트를 판매할 수 있겠죠? 

   두 직무가 매력적이긴 하지만, 회사 입장에서는 쉽게 고용하지 못하는 단점이 있습니다. 그 이유는 우선 업무에 대한 결과가 즉각적 또는 명시적으로 나타나지 않는다는 것입니다. Analyst같은 경우에는 통계처리와 시각화 그리고 대시보드를 통해서 이미 있는 데이터를 조금 더 깔끔하게 보여주니 결과가 바로 난다고할 수 있지만, Scientist같은 경우는 '예측'이나 '분류'이기 때문에 그 결과에 대한 평가가 정량적으로 어려운 경우가 많이 있습니다. 또한 이러한 예측이나 분류 모델을 만들고 실행하는 것은 시간이 걸리기도 하고, 이러한 내용을 제대로 이행하고 있는지에 대한 감독관의 역량도 필요합니다. 이런 모델을 만드는 사람을 감독하는 사람이라면, 이미 이런일들을 해봤어야 하기 때문에 연봉도 높고요. 

   그래서 요즘같이 경기가 좋지 않고, 회사들이 채용을 꺼리는 상황에서 Data Analyst와 Scientist가 가장 '쉽게' 직무 타이틀을 따는 방법은 본인의 전공을 살려서 업무를 하고, 그 회사내부에서 부서이동을 하는 것 입니다. 직무 자체에 대한 팁이라고 하기는 어렵지만, 본인의 데이터 해석 능력이나 분석 능력을 외부에서 증명하는 것이 매우 어렵기 때문이죠. 그게 아니라면 관련 회사에 대한 프로젝트를 다수 진행한 후에 포트폴리오를 만들어서 제출해야합니다. 포트폴리오는 PPT나, squarespace와 같은 website를 만드는 방법으로 진행할 수 있죠. 그래서 직무를 지원할 때는 곧바로 Data Analyst와 Scientist로 지원해보되, 합격률이 떨어진다면 포기하지말고 현재 본인이 가지고 있는 능력을 바탕으로 먼저 취업한 후에 내부에서 파고들어가는 것을 더 추천드립니다. 

해당 직무 면접 경험

   저는 최근에 스마트 폰, TV등 streaming service를 통해 생산된 광고의 효율성을 판단하는 회사에 지원했었고, 면접을 봤었는데요. 먼저 지원을 하게되면 서류 합/불합 연락이 1주일 정도안에 오게 되는 편입니다. 요즘 경력직은 대부분 상시채용이라 그래요. 그리고나면 인사담당자와 간단하게 스크리닝 인터뷰를 거치게 되고, 그 이후에는 Data팀의 디렉터와 1:1로 이야기를 나누게 됩니다. 그런 후에는 과제를 제공받게 되는데 그 과제는 3일정도의 기한이 주어져요. 과제는 코드제출이 없었고, 특정 상황에 대한 에세이 작성이었습니다. 고객이 도넛 회사인데, 광고 마케팅을 누구누구를 타겟팅할 것이고 그 이후에는 어떻게 할 것인데. Data Scientist로서 어떤 분석을 할 것이냐? 이런 내용이었죠. 저는 이미 커리어가 Ai Engineering으로 넘어간 상태였기 때문에 이러한 통계분석이나 광고 효율성 등은 익숙한 편이아니었어요. 열심히 했지만 동시에 여기서 나를 원할 것이 아니란 걸 알았고 또한 나도 여기서 일하고 싶지 않다는 생각을 했습니다. 이런식으로 같은 Data Scientist라고 하더라도 직무 내용이 천차만별이기 떄문에 지원을하고 면접을 보며 나에게 맞는 회사인지, 비즈니스가 내가 하고 싶은지, 내가 관심이 있는 분야인지 꼭 체크하는 것이 중요해요. 

해당 직무에 관한 전반적인 조언

   이 부분은 본인의 상황을 살짝 엮어서 댓글로 질문해주시면 답변해드릴게요. 

이상으로 멘토 치요/Data Scientist 였습니다.

감사합니다.