지난 2021년 10월 1일이 첫 출근 날짜이니, 현재 회사에서의 재직 기간이 이번 달 들어서 1년이 넘었다. 1년동안 어떠하였는지 생각 해 보고 정리 해보고자 한다.

8년을 꽉 채우고 9년차 커리어를 채워가는 과정에서 이직을 총 세 번 하였다. 그래서 여기가 네 번째 회사이다. 그리고 다행히 이직을 할 때마다 이전 직장이 더 좋았던 점이 떠오르며 아쉬운 점은 없었다. 여기도 마찬가지 이지만 그래도 적다보면 객관화가 좀 더 되지 않을까 한다.

3L 회고 템플릿: Liked // Learned // Lacked

모든 내용 다 내가 느낀 점들이지만,
그 관점이나 범위에 따라서 회사 - 팀 - 개인 으로 나눠보았다.

이곳에서 처음 1년간 지내면서 느꼈던 점이라, 다른 회사에서는 경험하지 못했던 것들이 주 내용이 될 것 같다.

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Liked( 좋았던 점 )

회사에서 좋았던 점

• "평가" 대신 "보상"
  • 성수기 결과, 프로젝트, 혹은 실험 등 업무적인 사실에 대해서는 "평가"라는 표현은 사용하지만
  • 회사 직원, 구성원들에게는 "평가"라는 표현을 하지 않는다.( 그렇게 표현하지 않겠습니다 라고 오피셜한 공유는 하지 않았지만 )
  • 보통, 업무나 성과에 대한 평가를 진행하고, 그 내용에 따라 다음 term 연봉을 반영하는 다른회사의 일반적인 그 과정을 우리 회사에서는 "보상"이라고 표현한다.
  • 결국에 말하고자 하는 바는 같더라도, 어떤 단어를 선택하는지가 정말 중요하다는 것을 새삼 느꼈다. "평가"는 마치 등급을 부여해서 좋은 직원과 그렇지 않은 직원으로 분류한다는 뉘앙스를 같이 전달하기 쉽지만, "보상"이라는 표현을 함으로써 회사 구성원 한명 한명을 모두 존중해 준다는 느낌이 들어서 좋다.
• 연봉 협상 주기
  • 1년에 2회, 상반기와 하반기에 진행하는 연봉 협상 주기가, 담당하는 업무 하나하나 더욱 신경쓰게 만드는 간접적인 장치가 되는 것 같다.
  • 대부분 회사처럼 1년에 한 번 진행한다면 굵직한 일감 혹은 성과에 더욱 매달리게 되는 경향이 생길 수 있지만 그 주기가 절반 수준으로 짧다보니, 나에게 떨어지는 임팩트에 대해 훨씬 덜 계산적으로 업무에 임하게 되는것 같다. 그래서 자연스럽게 나에 대한 임팩트보다 업무 자체에 더 집중하게 되는 것 같다.

팀에서 좋았던 점

• 조화
  • Data Engineer / Data Analyst / BI Analyst / Data Scientist 등의 역할이 있는데( 한 분이 2개 이상 역할을 겸하시기도 하지만 ), 그 조화가 너무 좋은 것 같다.
  • 그리고 각 역할의 중요성을 서로 인정하고 리스펙하는 분위기가 좋았다. 더 나아가, 각자 할 수 있는 것과 도움을 받으면 좋을 것들에 대해 서로 채우고 나눠주는 효과가!
• 데이터 직군들끼리의 소통
  • 직전 회사는 데이터 직군만 당시에 30명의 TO가 있었고, 그 TO들이 각각 기능에 걸맞는 팀으로 배정되어 있었다.
  • 그리고 weekly등 서로의 이슈 공유는 각 팀 자체적으로 진행하다 보니, 범위보다는 깊이에 치중할 수 있는 형태의 규모와 조직이었다.
  • 현재 회사는 아직 팀 규모가 크지는 않다보니, 데이터 직군들 모두가 데이터팀이라는 하나의 팀에 있어서 서로 무슨 일 하는 지, 관심사나 중점적으로 생각하는 포인트가 서로 어떻게 다른 지 알 수 있어서 좋은 것 같다.

개인적으로 좋았던 점

• 새로운 인사이트
  • 회사가 성장하고, 성장한 회사가 어떻게 더 성장하고 확장 해 나갈 수 있는 지 그 접근하는 과정을 경험했다고 생각한다.
  • 이것은 이미 성장한 회사에서 새로운 신사업을 고민하는 것과는 전혀 다른 영역이다.
  • 데이터를 활용해서 우리의 현 상황을 파악하고 새로운 기회를 탐지하는 등 그간의 경험들과는 다소 다른 업무를 경험해봐서 좋았다.
• 예기치 못한 일들
  • 이 회사를 다니면서 나와는 상관 없을 것 같던, 강의 제안을 받아서 강의를 시작하게 되었고, 그것을 통해 회사에서는 알기 어려운 것들을 느낄 수 있었다.
    • 첫 번째는, 내가 하는 일을 보다 객관적으로 바라볼 수 있게 되었다는 점이다.
    • 두 번째는, 퍼스널 브랜딩이라는 개념을 알게 되었다. 내가 막연히 알게 되었던 분야를 조금이나마 구체화 시킨 느낌이다.
• 이제 시작?
  • 굳이 분류하자면 나는 평소에 유물론적인 생각이 기본적으로, 꽤 단단하게 깔려있다.
  • 당연히 종교도 없고 사후세계나 영적인 세계, 풍수지리, 기운 이라는 개념도 내 입장에서는 그저 설명을 위한 설명같은 느낌이다.
  • 하지만 어른들이 간간히 말씀하시는, "이 집이 터가 좋은지, 이사 오고나서 일이 잘 풀리기 시작했다." 라는 표현을 왜 하시는지 이해가 될 것 같았다.
  • 이 회사에서 일을 시작한 이후로 좋은 일들이 많이 생기기 시작해서 좋았다.

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Learned( 배웠던 점 )

회사 차원에서 배운 점

• 의사결정을 잘 한다는 것
  • 의사결정을 잘했다 여부는 의사결정의 결과로 판단하는 것이 아니다.
    • 첫 번째로, 의사결정을 하기 위해서 얼마나 빠르게 내용을 공유하고
    • 두 번째로, 의사결정을 하기 위해서 어떠한 사람들의 의견을 들어보았는 지
  • 위의 두 가지가 의사결정을 잘 하는지 여부의 기준이 되는 것임을 배웠다.
  • 고민은 충분히 깊게 해도 되지만, 그것으로 인하여 결정을 주저하게 된다면 그것은 고민이 아니라 걱정이라는 것도 배웠다.
• 리소스 효율화
  • 실행에 옮기는 것이 최종적으로는 가장 중요하다.
  • 하지만 이것을 위해 소요되는 리소스를 항상 감안해야한다.
  • 실행에 옮기기 전, 충분한 projection을 통해 실행에 옮길만 한 것인지 타당성을 검토하는 시간을 아까워하면 안된다.

팀 차원에서 배운 점

• 다른 팀과의 협업
  • 같은 주제라 하더라도, 타 팀에서 관심있어하는 포인트는 다를 것이라고 생각했었다.
  • 절대적으로 맞고 틀린 이야기가 아니라 경향성의 문제이긴 한데, 관심 포인트는 다르더라도 그 다르다는 것이 틀린 것을 의미하지 않는다는 sync는 항상 짚고 넘어간다.
• 데이터 팀의 역할
  • Data Driven
  • 단순이 데이터를 통해 의구심을 해소시키는 차원이 아닌, 데이터를 통해서 미처 알지 못했던 영역을 탐지하고 액션 플랜을 제시할 수 있도록 드라이브를 걸어주는 것
  • 데이터와 관련된 케케묵으면서도 너무나 멋진 표현이지만, 실제로 그렇게 그래서 그것을 뭐 어떻게 해? 라는 점을 해소시키는 경험을 하면서 배우고 있다 느낀다.

개인 수준에서 배운 점

• 시니어가 되어가는 과정
  • 주니어는 벗어났다고 생각한다.( 9년째 회사생활하는데 아직도 주니어라면 그것 또한 문제가 있지 않을까 싶지만 )
  • 실무자로서 여러 경험을 쌓아가면서, 이제 시니어라고 스스로 생각할 수 있을만큼 레벨업을 해야할 시기라고 느꼈다.
  • 시니어라면 이정도는 되어야지! 라는 항목들을 구체적으로 리스트업 할 수 있는 영역이 있고 그렇지 않은 영역이 있는 것 같지만, 적어도 한 가지의 기준은 제시할 수 있을 것 같다.
  • 현재 회사 상황과 니즈에 맞춰서 적절한 업무( == 일감 )를 발굴 해 낼 수 있는 지
    • 타 팀이나 위에서 내려온 업무 혹은 연구 과제 성격의 업무 이외에, 현재 회사에 필요한 업무를 잘 찾아내는 것
    • 배웠다기 보다는, 경험 해 나가고 있는 중 이라고 볼 수 있을 것 같다.
  • 이것 말고도 굳이 모르더라도 자연스럽게 장착할 수 있는 것과, 명문화해서 정리할 수 있는 것들이 더 있겠지만 하나씩 정리 해보아야겠다.
• 면접 참여
  • 동일 직무 기술 면접과, 다른 직무 컬쳐 면접에 참여하는 중이다.
  • 지원 해 주신 분들도 긴장하시겠지만, 나 또한 제한된 시간 안에 지원자 분을 최대한 잘 파악하기 위한 긴장도 많이 된다.
  • 하지만 처음 보는 분의 이야기를 듣고, 그 분께 나의 의중을 전달하는 자리가 꾸준히 생기면서, 오히려 내가 더 확장되고 성장하는 느낌을 받았다.

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Lacked( 부족했던 점 )

회사 차원에서 아쉬웠던 점

• 아무리 안정적이라해도, 스타트업은 스타트업이다.
  • 시장 상황에 따라 유동적으로 회사의 목표는 바뀔 수 있어야하고,
  • 유연하게 잘 대처할 수 있다는 점은 스타트업의 장점이 될 수 있지만,
  • 회사 구성원으로서는 이것을 받아들이고 이해할 수 있는 시간이 필요할 수 있다.
• 경쟁사를 대처하는 자세
  • 경쟁사가 없었다.
  • 경쟁사가 없다가, 처음 2022년 정기 신고 기간에 유사 서비스 업체( ≓ 경쟁사 )가 생겨났다.
  • ( 유사 서비스 업체로 유저들을 뺏기지 않기 위해 내가 모르는 영역에서 노력하셨을 분들도 계시겠지만 ) 별 다른 대응을 하지는 않았던 것으로 기억한다. 시장성을 보고 유사 업체가 등장하는 것은 매우 자연스러운 일이지만 회사 입장에서는 달갑지 않은 현상이다. 그렇지만 이렇다 할 대응의 액션은 없었다.
  • 생각해 보면 경쟁사에게 직접적인 액션을 취할 수 있는 영역이 있을까 싶을 정도로 애매하긴 하다. 그럴수록 오히려 유저를 위해 서비스를 점검하고 고도화 하는 것이 더 좋은 방향이라 판단하여 별 다른 대응을 하지 않았을 수도 있다.
• 새로운 서비스가 필요하다
  • 그 어떤 기업이라도 서비스가 잘 되고 있는 상황에서 만족 하고 있지 않을 것이다. 당연히도, 현재 잘 되고 있는 점을 토대로 어떻게 하면 더 사세를 확장할 수 있을지 고민할 것이다.
  • 우리 회사도 그 고민을 하고 있고, 이제 곧 그 고민의 결과가 구체화 되어가고 있다. 그것이 잘 안착하길 정말 간절하게 바라고 있다.
  • 회사의 안정성은 더 탄탄해질 것이고, 재미있는 데이터가 쏟아질 것이라는 희망에 가까운 기대가 있기 때문이다.
• 실패 DNA?
  • 실패를 통해 배울 수 있는 점이 분명히 있을텐데, 여러 MVP를 내놓고 서비스를 진행하고 접어보기도 했지만 아직은 우리가 "뼈 저리게 느낄만큼" 실패했다고 볼 수 있는 경험은 없는 것 같다.
  • 물론 구성원이 감소한 시기는 있었지만, 지금은 그 때를 경험해 보지 못한 구성원들이 압도적으로 많다.
  • 일부러 실패를 경험 해 볼 필요는 없지만, 그래도 중간중간 회고 문화가 정착되어있고, lesson-learned를 꾸준히 획득하고 있다면 굳이 필요없는 요소일수도 있겠다는 생각도 든다. 이제와서 실패 한다는 것도 오히려 위험할 수도 있고.

팀 차원에서 아쉬웠던 점

• ( 아쉬운 점은 아니고, 아쉬울 뻔 했던 ) 소속에 대해
  • 데이터 분석 직무는 기능조직과 목적조직 중 어느 조직에 속하면서 일하는 것이 좋을지?
  • 모두 다 장단이 있지만, 무엇을 선택하든 기회비용이 큰 것은 사실이다. 개인적으로는, 데이터 직무는 기능조직에서 다 같이 모여 일하는 것이 더 좋겠다 느낀다.
  • 여러 곳에서 분석 서포트가 필요한 상황이라 하더라도, 그 서포트를 위한 재료와 도구는 결국 같은 시작점( == 데이터 )이기 때문에, 그 시작점을 다 같이 공동으로 다루는 기능조직에 모여있다면 어떤 업무를 처리하더라도 레거시 분석 내용을 빠르고 쉽게 참고할 수 있다.
  • 목적조직에 소속된다면 해당 목적을 달성하는 빠른 소통을 할 수 있지만, 그만큼 목적만을 바라보게 되고, 시야가 좁아질 수 있는 우려가 있다. 분석가는 넓은 시야를 갖춰야 한다고 생각하기에, 그것을 위해서는 목적조직보다는 기능조직에 더 어울릴 것으로 보인다.

개인적으로 아쉬웠던 점

• 오버커뮤니케이션
  • 정의
    • 말 해도 되나, 말 해야 하나 싶은 것들은 일단 말한다.
    • 이미 알고 알고 있을 수 있는데, 혹시나 하는 마음에 sync를 한번 더 맞추는 차원으로 이야기를 꺼낸다
  • 명문화된 사내 문화 중 가장 좋은 문화로 꼽고싶은 문화이다.
  • 하지만 체화시키기 가장 어려운 문화로 느껴졌다.
  • 소잃고 외양간 고치지 말자 라는 생각으로 요즘은 의식적으로 투머치토커가 되어가는 중이다.
  • 오버커뮤니케이션을 잘 하고 싶은 만큼 잘 된 것 같지는 않은 것 같아 개인적으로 아쉬웠던 점으로 적고싶다.