[빅데이터 커리어 가이드북] 4.빅데이터 취업(시장,준비 활동,국내 취업 절차)

 

[빅데이터 커리어 가이드북] 4. 빅데이터 취업

 

빅데이터 직업 시장

 

1. 직무 정하기

빅데이터 분야는 범위가 넓고 준비해야 할 것도 많기 때문에 직업 중 하나를 선택하는 것이 어렵다.

자신의 장점,배경,성향 등을 되돌아 보면서 다음 질문에 답을 해봐라.

 

자신이 무엇을 잘하는지 고민하거나 주변 사람을 보면서 자신이 무엇을 잘하는지 깨달은 경험이 있나요?

스스로 숫자에 강한지, 잘풀리지 않는 문제의 답을 찾기 위해 몇 주,몇달 동안 귾임없이 고민하는지, 배운 것을 응용하는 능력이 뛰어난지, 스토리텔링을 이용해 설명이나 설득을 잘하는지 질문해봐라

 

만약 데이터 관련 전체적인 시스템 구조 설꼐를 좋아한다면 엔지니어

데이터를 사용한 스토리텔링을 좋아한다면 애널리스트

숫자에 강하다면 사이언티스트

깊이를 연구하고 이해하는 것 자체에 즐거움을 느낀다면 리서처를 선택하시는 것이 좋다.

 

누군가는 새로운 기술을 적용해 결과물을 만드는 것에 만족을 느낄 수도 있고,  자신의 안이 채택될 수 있도록 경영진과 고객을 설득하는 것에 매력을 느낄 수도 있다.

 

빅데이터 취업 시장에 도전하기 전, 스스로 무엇을 잘하는지, 어떤 일을 할 때 즐거움이나 성취감을 느끼는지 진지하게 고민해봐라.

지원하는 빅데이터 특성에 맞는 강점을 구별해 이력서를 작성하는 것이 좋다.

 

2. 산업 도메인 정하기

프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 기술뿐만 아닌 지식이 필요하다.

데이터에 대한 이해도를 높이는 것이 중요하다.

도메인 지식이 없다면 문제가 발생할 수 있다.

대표적으로는 상관관계와 인과관계이다.

 

도메인 지식이 부족한 상황에서 어떻게 탐색을 할 수 있을까?

채용 정보 사이트나 관련 커뮤니티를 자주 방문해 어떤 기업에서 어떤 데이터를 다루는지 파악해라.

 

도메인 지식이 부족한 분야에 지원하더라도 면접 전, 관련 분야에 관련된 키워드와 발생할 수 있는 문제와 해결책, 진행할 수 있는 프로젝트와 이를 통해 해당 기업이 얻을 수 있는 가치 등을 고민하고 자신의 이력이나 경력과 연관셔 어필하는 것이 좋다.

 

3. 적합한 회사 찾기

대기업,스타트업,공공기관 등등이 있다.

좋은 회사를 구별하는 방법은 무엇일까?

빅데이터 전문가에게 좋은 회사는 성장에 도움이 되고, 회사의 문화가 자신의 성향과 일치하는 회사입니다.

성장에 도움되는 회사는 '데이터팀에 많은 투자를 한다'는 것이다. 데이터 인력을 얼마나 채용하고 데이터 활용에 대해 얼마나 홍보하는지를 보면 답이 나온다.

데이터를 활용해 사업 가치를 창출하는 회사라면 이를 홍보 할 것이기 때문에 정보를 비교적 수월하게 얻을 수 있다.

 

스타트업에 취업할 생각이라면 빅데이터 기술력만큼은 대기업에 뒤처지지 않는 회사에 취업하는 것을 목표로 해라.

 

 

준비 활동

1. 인턴십

2. 연구경험

3. 데이터 분석대회(공모전) - 캐글 / 빅콘테스트 / 데이콘 / 카카오 아레나 / 공공데이터 활용 빅데이터 분석 공모전

주의할 점 

대회에서 좋은 점수를 얻은 해결법이 꼭 혁신적이고 좋은 것은 아니기 때문에 많은 대회에 참가해 높은 점수를 얻기 위해 모델링하는 것 보다는 대회에 참가해 배운 내용을 정리하는 것이 좋다.

이렇게 대회 경험을 통해 공부한 내용을 기술 블로그에 정리하고, 이력서와 함께 제출하면 면접에서 대회에 대한 질문을 받을 가능성이 높다.

블로그에 정리한 내용을 바탕으로 해결법을 도출하기 위한 노력들과 이를 통해 얼마나 성장할 수 있었는지에 대해 답변한다면 좋은 인상을 남길 수 있다.

데이터 분석 대회를 통해 한정된 시간 내에 과제를 해결하는 능력, 다른 팀원과의 협업 능력 등을 기를 수 있다.

 

4. 프로젝트 경험(개인 경험)

학교에서 데이터 관련 과목을 수강하여 진행한 프로젝트나 개인적으로 기획하여 실천한 프로젝트 등 다양하다.

개인 프로젝트 경험은 자기 주도적이고 적극적인 면을 강조할 수 있는 스펙이다.

개인 프로젝트가 부담이 된다면 공동으로 진행하는 것도 좋은 방법이다.

 

주의할 점

개인 프로젝트는 스스로 진행하는 프로젝트인 만큼 꾸준함이 중요하다.

평소에 관심있던 분야에서 "이런 것을 해보면 어떨까?"라는 생각으로 프로젝트를 시작했지만 , 학업이나 다른일에 밀려 마루리되지 않는다면 아무런 쓸모가 없으므로 끝까지 마무리 하는 것이 중요하다.

 

 

5. 인사이트 도출 훈련

인사이트 도출 능력이 무엇일까?

SK의 김두연 상무는 다양한 데이터의 분석 기법을 알고 있으면 무제 해결에 상상력을 더해 넓게 이해할 수 있지만,

이보다 중요한 것은 분석 기법이 아닌 인사이트 도출 능력이고, 이를 기르기 위해서는 일상생활 속에서 어떤 데이터를 활용해 다양한 선택을 하고 있는지 고민해야한다고 이야기한다.

 

인사이트 도출을 위한 훈련으로 'Makeover Monday' 프로젝트가 있다.

매주 제공하는 데이터를 활용해 시각화 연습을 할 수 있는 프로젝트로, 프로젝트 참여자는 'Makeover Monday'가 제공하는 데이터와 관련 기사, 시각화 차트를 활용해 더 직관적이고 이해하기 쉬운 트 또는 인사이트를 도출해 업로드하면 'Makeover Monday'는 포로젝트 참여자에게 피드백을 제공한다.

 

프르젝트 참여자는 데이터를 확인하지 않은 상태에서 기사를 읽으며 스스로에게 질문하고, 데이터를 가공해 질문에 대한 답변을 찾는 연습을 한다.

 

여기서 중요한 것은 데이터의 통계에서 질문을 생각하는 것이 아니라 데이터를 확인하지 않은 상태에서 기사를 읽고, 스스로에게 질문하는 것이다. 

이렇게 스스로에게 질문하는 과정에서 다른 데이터에서 인사이트 도출하는 연습을 할 수 있다.

 

6. 링크드인과 깃허브로 온라인 프로필 관리하기

(1) 링크드인(Linked in)

온라인 커리어 네트워크 서비스 플랫폼으로, 구인.구직자가 프로필을 관리하고, 직업 공고를 올릴 수 있는 서비스이다.

개인 프로필을 편리하게 관리할 수 있을 뿐 아니라 다른 사용자와 인맥을 쌓을 수 있고, 이력서 스터디에도 유용하다.

장점은 '프로필 관리' , '직업 찾기' , '네트워크'가 있다.

 

 

(2) 깃허브(GitHub)

전 세계에서 가장 큰 개발자 커뮤니티 겸 코드 관리협업 서비스 제공자로, 사용자 프로필 관리와 오픈소스 코드를 공유할 수 있는 서비스를 제공한다. 빅데이터 업무의 코딩 능력은 상당한 자산이 되기 때문에 깃허브에서 활동을 하면서 경력을 남기면 매력적인 지원자가 될 수 있다.

 

기본적인 깃허브에 대한 설명을 하겠다.

깃허브는 깃(Git)이라는 프로그램을 사용한다. 버전관리,백업,협업 등의 기능을 제공한다. 깃허브의 사용자가 프로필에서 '레포지토리'라는 저장소를 생성하면 자신의 코드 뭉치를 다른 깃허브 사용자과 공유할 수 있다.

 

독자적인 데이터 분석 프로젝트를 진행한다면 깃의 버전 기록 기능을 활용해 내 레포지토리가 어떤 과정을 거쳐 현재의 모습을 갖추게 되었는지 프로젝트의 시행착오 과정까지 업로드할 것을 추천한다.

이렇게 관리한 레포지토리는 이력서에 제대로 설명 할 수 없는 코딩 능력이나 성실성을 표한 할 수 있는 좋은 수단이다.

 

 

국내 취업 절차 알아보기

사람들은 대부분의 다양한 채용 정보를 한번에 검색하기 위해 사람인,잡코리아와 같은 사이트의 도움을 받는다.

 

(1) 서류 준비

이력서와 자가소개서를 제출해야한다.

이력서에는 인적사항과 학력,학점,수상내역,자격증 등과 같은 개인의 능력을 나타낼 수 있는 사항을 기록한다.

자기소개서에는 데이터 관련 업무에 지원하는 만큼 관련 도구의 숙련도 정도의 단순한 내용보다는 데이터 관련 활동 중 자신의 역할, 활동 중 배운 점, 데이터 분석과정에서 어떤 어려움이 있었고, 어떻게 해결했는지 등의 내용을 자세하게 정리하면 좋은 인상을 남길 수 있을 것이다.

 

(2) 인성 면접

대부분의 기업이 진행하고 있다. 지원자가 어떤 가치관을 가진 사람인지,조직에 잘 융화 될 수 있을지 등의 인성적인 면을 평가하는 면접이다.

보통 지원자의 성장 환경, 성격의 장단점,경험,가치관,여가 활동 등의 다양한 분야에 대한 질문을 하기 때문에 예상 질문 리스트를 작성해 자기 스스로에 질문에 진솔하고 설명을 할 수 있도록 준비하고, 책임감과 리더십과 같은 직장 생활에 도움이 되는 경험을 답변 중간에 적절히 표현한다면 좋은 평가가 있을 것이다.

 

(3) 직무 면접

지원한 업무와 관련 있는 실무진이 진행하는 면접이다. 주로 업무와 관련된 내용을 중심으로 진행되고 최근에는 특정 가치관이나 민감한 사항에 대해 질문해 곤란한 상황에서 지원자의 논리적인 사고 능력이나 대처 능력 등을 파악하는 압박 면접의 형태고 진행하기도 한다.

연구 경험이나 데이터 분석 대회 등의 경력이 있다면 질문을 할 것이다.

이때는 어떤 활동을 했고 이런 알고리즘을 활용했다라는 1차원적인 내용보다는 어떤 상황에서 왜 그 알고리즘을 선택했는지, 해당 알고리즘을 적용하는 과정에서 겪었던 애로사항과 해결법, 그 결과와 한계 등을 논리 있게 설명한다면 좋은 평가를 받을 것이다. 데이터 분야에서는 수학이나 통계학지식에 대해 질문을 받는 경우도 많으니 잘 준비를 해야한다.

최근에는 코딩 테스트나 실제 데이터 분석이나 문제해결 과정을 직접 테스트하는 경우도 많으므로 평소에 미리 준비해 두면 도움이 될 것이다.

 

(4) AI 역량 검사

최근에 AI역량 검사 실시해 채용에 반영하고 있다.

자기소개,지원동기,장단점말하기 등의 구술 면접 / 인성 검사 / 상황 면접 / 역량 분석 게임 / 심층 구조화 면접으로 이루어져있다.

 

(5) 임원 면접

지원자가 지원한 팀이나 부서의 임원이 참석해 회사에 대한 열정,관섬도 등에 대해 질문하고 최종평가를 받는다.

주로 살아오면서 경험한 일,특벽했던 일,앞으로 회사에서 이루고 싶은 일 등에 대한 질문을 한다.