1. 퇴사 당시 역량 (14.09 ~ 21.01)
지방거점대학교 비전공자(무역학과) 출신이고 첫 취업은 무역 정보회사에서 리서처로 취업했다. 회사의 발전방향에 따라 데이터 분석업무를 배워 나갔다. 파이썬, R을 활용하여 해외의 소셜 데이터들을 수집하여 텍스트마이닝하여 공공기관, 중소기업에 용역 서비스를 제공하는 업무를 진행했다. 퇴사했을 때에는 비전공자이다보니 통계적 지식이 부족했고 코딩 능력이 미흡하다는 단점이 있었다.
2. 휴식기 (21.02~21.12)
퇴사했을 때 당시 빠른 재취업보다는 여유를 가지고 준비를 하기로 결정했다. 24살 때 했던 이른 취업이 좋았던 점보다는 아쉬웠던 부분이 많아서 천천히 진행하기로 했고 금전적인 여유도 충분히 있었다.
이전 회사에서는 데이터베이스에서 데이터를 엑셀, CSV 형태로 다운받은 후 파이썬, R을 통해 처리한 후 결과물을 리포팅하는 경우가 대부분이었다. 하지만 대부분 채용회사에서는 SQL을 요구하는 경우가 많앗고 이에 대비하여 SQLD 자격증을 1달 가량 준비하여 취득하는 데 성공했다.
코세라 강의를 듣고 실습하는 시간을 가졌다. [미시건 대학교] 모두를 위한 Python 특화 과정, [미시건 대학교] Python과 함께하는 응용 데이터 과학 특화 과정, [DeepLearning.AI] 자연 언어 처리 특화 과정을 수강했다. 7일 이내 완료하면 무료로 들을 수 있지만 백수임에도 도저히 불가능했고 강의 1개당 평균 1달 정도 걸려서 수강을 마쳤다.
데이터 관련 서적도 약 20권 정도 읽었다. 데이터, 인공지능 관련 개념 서적과 데이터 분석 관련 실습 책, 통계학 관련 책들을 읽었다. 통계학 관련 서적은 아직도 잘 이해가 안되는 부분이 많았고 분포, 분산 등이 데이터 분석에서 어떻게 쓰이는 지에 대해 대략적으로 익히고 넘어갔다. 이전 회사와 비교했을 때 자연어 처리(챗봇, 기계번역, BERT), 추천 시스템 등과 관련해서 학습을 좀 더 심화해서 진행할 수 있었다.
이전 회사에서의 업무들도 프리랜서로 받아서 계속 진행했기에 실무적인 부분에서 크게 감이 떨어지는 문제도 없었다. SNA 분석을 통해 국가 간의 관계도를 분석하는 보고서를 기획하거나, 텍스트 유사도 군집 분석을 통해 이슈 랭킹 리포트를 발행하는 업무를 담당했다.
그리고 9월쯤에 디아블로 2 리저렉션을 시작하면서 모든 공부를 쉬었다. 초등학생 때 PC방에서 눈치보면서 했던 것을 마음껏 할 수 있으니 주체가 되지 않는 느낌이었다. 25kg 감량했던 체중도 다시 15kg가 불었다. 12월에 여동생이 삼성전자에 최종 합격을 했고, 본격적인 취업길에 나서게 되었다.
3. 취업 준비기(2022.01~04)
먼저 자소서와 포트폴리오를 작성했다. 마케팅에 데이터 분석을 활용한 사례, 공공기관을 대상으로 데이터 수집-처리-분류 모델을 구축했던 사례, 클라이언트 요구사항에 맞춰 데이터 서비스 기획 사례 등을 자소서와 포트폴리오에 녹여냈다. 그리고 인프런 멘토링을 통해 자소서, 포트폴리오 부문에서 테크 부문이 부족하다는 피드백을 받아 해당 부문을 보완하는 작업을 거쳤다.
면접의 경우 유튜브 면접왕 이형과 인싸담당자 채널을 통해 기초적인 개념들을 익혔고 반복해서 외우는 시간을 가졌다. 애플리케이션 '모의취업 꿈날개'를 통해 면접질문과 이를 자동 녹음하는 기능이 특히 도움이 많이 되었다. 면접이 잡힐 때에는 자기소개, 지원동기, 입사후 포부를 위주로 집중적으로 준비했다. 면접 10여개 정도를 넘기고 나니 자신감도 많이 늘었고 면접의 질문도 예상할 수 있어서 좀 더 능동적으로 면접에 임할 수 있었던 것 같다.
퇴사 당시, 1. SQL 역량 확보 2. 자연어처리 심화를 데이터 분석 역량의 확대 방향으로 생각했었다. SQL은 잘 고려했지만 자연어처리의 경우 채용공고 필수 조건에 데이터 사이언스 학사 또는 석사를 요구하는 경우가 많아 큰 효과를 볼 수가 없었다. 이에 따라 태블로, GA, 그로스 해킹 등을 공부하는 시간을 가졌다. 면접에서 내세울 수 있는 장점은 아니었지만 디펜스는 가능하다는 느낌이 들었다.
4. 취업 결과
승률 : 23전 1승 (연락이 오지 않은 기업들도 꽤 된다.)
유사한 직무 경험이 있는 식품, 화장품 기업의 합격률이 높았고 기술력을 요구하는 IT 기업은 합격률이 낮았고 금융 기업은 하나도 합격하지를 못헀다.
(토니모리) 서류-실무면접-인적성-코딩-임원면접
헤드헌터 요청으로 지원. 예전에 잡코리아를 통해서 서류를 제출한 적이 있었지만 연락을 받지 못했고, 헤드헌터를 통해 연락했을 때는 다이렉트로 면접 일정을 잡을 수 있었다. 실무 면접은 디지털 본부장님, 데이터 팀장님 두 분이서 진행했고 실무 경험위주의 질문을 진행하셨다. 나중에 헤드헌터 말로는 포트폴리오에 있는 데이터 기획-수집-처리-분석 등의 업무를 두루두루 진행한 것을 고평가했다고 말씀하셨다. 인적성도 무난하게 잘 보았고 코딩 테스트는 처음에는 떨어졌지만 나중에 기회를 주셔서 2차에는 합격을 했다. 프로그래머스에서 SQL 관련 문제였고 Join 관련 2문제, Union 1문제, 데이터 처리하는 문제 1개 출제되었다. 임원 면접은 본사 사옥에서 진행되었고 인성, 실무 경험을 물어보셨다. 기억에 남는 면접 질문으로 '토니모리에서의 본인의 역할, 꿈은?' 물어보셨는데 '잘 알지는 못하지만 로드샵 브랜드가 정체기를 맞이한 것으로 알고 있습니다. 과거 로드샵 브랜드는 타 백화점 브랜드 대비 소비자와 가까운 거리에 있어 각광 받았지만 최근에는 온라인 쇼핑몰의 대두로 거리가 상대적으로 멀어진 부분이 있습니다. 데이터 분석을 통해 고객과의 거리를 더 좁히고 싶습니다.'라고 답변했는 데 면접관 분이 '제대로 보셨다.'라는 좋은 평가를 내려주셔서 기분이 좋았다.
(식자재 대기업) 서류-AI역검-실무면접-임원면접
헤드헌터를 통해서 지원. 해당 기업은 매점 데이터 분석을 신사업으로 추진하고 있으며 이를 위해 채용 중이었다. 임원 면접이 다대다 형식으로 진행되었는 데 경쟁자분이 통신사 데이터 분석을 진행해본 분이셔서 밀렸다는 생각이 든다. 캐글의 월마트 매장 데이터 분석 사례로 설명을 했지만 설득하는 데 어려움이 있었다.
(편의점 대기업) 서류-코딩테스트
헤드헌터를 통해서 지원. 코딩 테스트를 처음 보았고, 채용 파트가 그로스해킹 부분이어서 잘 처리를 하지 못했다. 이후, 그로스 해킹과 코딩 테스트에 대해 좀 더 공부를 하는 계기가 되었다.
(유통매장 대기업) 서류-실무면접
헤드헌터를 통해서 지원. 본부장, 임원 2분과 화상 면접을 진행했다. 5분 만에 면접이 끝이 났다. 데이터 마트를 운영할 수 있는 인재를 원하셨는 데 SQL 조회, 조인 정도를 할 수 있는 필자는 전혀 대상이 아니었다.
(화장품 원료 중견기업) 서류-실무면접
헤드헌터를 통해서 지원. 실무진 2, 임원 1명과 오프라인 면접으로 진행했다. 화장품 분석 경험을 물었고 원료를 분석했던 경험과 원료-효능의 상관관계를 분석했던 케이스를 설명했을 때 특히 반응이 좋았다. 임원 분께서는 '도메인으로서 화장품을 계속 할 것인지?' 등 약간 추상적인 질문들을 물어보셨는 데 명확히 답변을 하지 못했다.
(에듀테크 중견기업) 서류-인적성-실무면접
헤드헌터를 통해서 지원. 인사부 1명, DT팀 2명, 외부인사 1명으로 오프라인 면접이었다. 외부인사 1명분의 압박 면접이 굉장히 빡셌다. 자소서 중에 '에듀테크의 잠재성에 주목했다.'라고 쓴 게 있었는 데 '왜 게임이나 다른 분야가 더 유망할 텐데 여기를 지원하시죠?'라고 물어봤는 데 뇌정지가 와서 30초 정도 굳어 있었다. 이외에도 AWS 환경에서 근무가 가능한 지, 태블로 활용해 본 적이 있는 지에 대한 질문이 있었다. 나중에 헤드헌터 피드백으로는 텍스트 분석에 치중되어 있어서 채용하지 않았다는 연락이 왔다.
(신용평가 중소기업) 서류-실무면접
구직포털을 통해서 지원. 오프라인 다대다 형식으로 진행되었다. 사실 진지하게 면접에 임하지 않았고 지원동기도 명확하게 설명을 하지 못했다. 직무 관련 경험도 크게 없어서 어필하기 어려웠다.
(헬스케어 중소기업) 서류-실무면접
채용 연계 사이트를 통해서 지원. 실무진 팀장급 2분이서 화상 면접을 진행하셨고 실무 면접 관련한 질문들이 많았다.
(채용공고포털 중소기업) 서류-실무면접
헤드헌터를 통해서 지원. VPE라는 직책의 분과 화상 면접을 진행했다. 자연어 처리 부문이었고 특히 우대조건에 외국어 처리가 있어서 좀 눈여겨 봤지만 외국어 처리 관련해서 특별히 물어보시는 부분은 없었다. 테크니컬한 질문은 가장 많았던 것 같다. '트랜스포머 vs Bert 차이점?', '회사의 Lexicon을 구축한다면 어떻게 할 것인지?'등이 기억에 남는다. 마지막 질문으로 면접 처음인데 어떠셨나요 라고 물어봤는데 '솔직한 건 좋은데 자신감이 없어보인다.'라는 말씀을 주셨다.
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