데이터리안 8월 세미나 <데이터 분석가 채용의 모든 것> 후기

데이터리안 SQL 캠프 수강이후로 꾸준히 참여해온 '월간 데이터리안' 세미나!

데이터분석 관련 실무자들의 고민이나 인사이트를 꾸준히 전해들을 수 있는 좋은 창구라 4월 세미나부터 매월 기대하는 마음으로 꾸준히 듣고 있다.

 

특히 이번 세미나는 <그로스해킹> 저자이신 마이리얼트립 양승화 실장님, OP.GG 데이터 챕터 리드 윤정환님과 데이터 분석가 채용에 대한 이야기를 나눌 예정이라고 해서, 8월 세미나 내용을 듣자 마자 바로 데잇걸즈 동기들에게도 알리고 주변 데이터 분석가 지망 친구들에게 홍보를 했다.

데이터 분석가 채용에 대한 관심이 다들 높은지 참여했었던 세미나 중 가장 참여인원 수가 높았던 것 같다.

 

세미나 내용 중에 현재 이직을 준비하고 있는 나에게 도움이 될, 정리해서 두고두고 보면 좋을 내용들이 많아서 블로그에 정리해보기로 했다.

 

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보는 사람을 고려해서 내용을 작성하자.

 

이 말은 사실 구직 중인 사람들이라면 누구나 들어본 말이며 아는 내용일 것이다.

하지만 실제로 이를 실천했다고 자신있게 말할 수 있는 구직자들은 몇이나 될까?

첫 번째 발표 연사이셨던 데이터리안의 이보민님은 이력서를 노션 페이지로 만들어서 GA, GTM 데이터를 붙여 마치 웹서비스를 개선하는 것처럼 접근해서 이 말을 실제로 이뤄내셨다. 

이력서를 그로스의 방법으로 접근해서 퍼널 정의와 분석을 하고, 사용자(이력서 열람자) 데이터 기반으로 개선하신 것.

 

 

'완전히 새로운 접근은 아니지만 본질이 같은 다른 분야의 접근법을 가져와서 활용해보면, 이 분야에서는 임팩트를 내는 새로운 접근법이 되는 것'.

내가 언제나 지향하고 가장 처음으로 적용해보려하는 문제풀이 사고방식인데 왜 구직이라는 분야에는 이렇게 해볼 생각을 못했는지.. 역시 항상 많은 사람들의 방법을 듣고 접하고 배우는게 중요하다는 것을 이번 세미나에서 다시 한 번 느꼈다.

 

 

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'정답, 딱 맞는 결과'를 찾으려고 하지 말고 '더 나은 과정'을 찾자.

 

많은 데이터분석가 지망생들이 코딩 테스트를 걱정하는데, 사실 코딩 테스트는 답을 맞췄냐 아니냐가 중요하지 않다.(적어도 마이리얼트립은) 답은 틀려도 된다. 주어진 문제 접근 방법과 논리를 중요하게 본다.

 

 

사실 내 경험을 돌이켜 생각해보면 실무에서도 정답은 없기에 어떤 답을 맞췄냐 아니냐가 중요한 것이 아니였다.

물론 성과를 내야하고 할당된 매출을 달성해야하지만, 어떤 특정 한 시점만을 위해 일을 하는 것이 아니기에 지속적으로 좋은 결과를 내기위해서는

 

'어떤 문제에 대해, 어떤 의사결정을 했고, 그걸 왜 했고, 그래서 결과는 성공이였는데 그럼 왜 성공이라고 생각하는지, 어떻게 성공할 수 있었는지, 그 요소를 뽑아서 다음에도 적용할 수 있는지, 실패를 했다면 왜 실패라고 생각하는지, 그 과정에서 개선을 할 수 있는 부분이 있었는지, 그럼에도 다음에도 가지고 갈 수 있는 효과 있었던 부분들도 있었는지'를 계속해서 스스로에게 묻는 더 나은 과정을 위한 질문의 연속이었다.

 

모든 것이 문제 정의와 접근 방식과 논리, 그리고 좋은 질문을 던지고, 더 나은 시도를 해보는 능력이다.

 

어떻게 보면 나는 학업을 할 때도, 이전 직장에서 주니어로 일할 때도 이걸 왜 하는지 알아야 모든 과정이 신나고 재미있었는데 이걸 더 치밀하게 발전시키고 이런 내 과정들을 잘 전달하는 게 이직의 가장 중요한 포인트일 것이다.

 

 

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결국 데이터 분석은 '문제 해결'과 '커뮤니케이션'이다.

 

데이터 분석가에게는 머신러닝 같은 스킬셋이 생각보다 중요하진 않았다. 양승화님이 개인적으로 같이 일하고 싶은 데이터 분석가는 이랬다.

협업을 잘 할 수 있는 사람인가?(커뮤니케이션)
주변 동료를 잘 설득할 수 있는 사람인가?(논리적)
같이 일하고 싶은 사람인가?

 

지원자의 논리를 검증하는걸 주요하게 파악하려고 하는 편이셨고, 과제와 사전질문을 바탕으로 논리와 데이터로 주장을 뒷받침할 수 있는 사람인가? 설득에 필요한 논거들을 데이터를 뒷받침할 수 있는 사람인가? 그래서 이 데이터가 왜, 어떤 맥락에서 필요한지 설명할 수 있는 사람인가?를 파악하는데 중점을 두신다고 했다.

 

 

일하려고 하는 회사에서 풀어야 하는 문제가 뭔지? 지원하려는 회사가 어떤 데이터를 가지고 있고? 어떤 문제를 풀어야 하는지? 내가 어떤 역할을 하게 될지? 확실하게 파악하는 것이 중요해보였다.(물론 이것도 잘 아는 이야기지만, 또 정신없이 구직하다면 은근히 슬슬 놓치는 부분이기도 하다.) 

 

 

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일하기 어려운 여건에서도 여건을 만들어서 하는 사람들이 분명히 있다.

 

데이터 분석은 뛰어난 개인이 할 수 있는 범위는 아니다. 조직이나 문화가 얼마나 데이터에 친화적인지, 데이터로 일하는 문화를 만드는 좀 더 조직적인 범위의 부분이다.

그래도 과거에 주여진 여건에서 내가 어느 정도까지 시도를 해봤는지가 중요하다. 일하기 어려운 여건에서도 여건을 만들어서 하는 사람들이 분명히 있다. '내가 그 어려운 환경에서도 최소한 이런 시도를 했다'를 말할 수 있는 사람을 뽑으려고 한다.

 

 

생각해보면 데이터 분석을 위해서 모든 것이 완벽하게 준비된 조직은 거의 없을 것이다. 데이터 조직이 잘 세팅 되어 있어도 데이터 분석 일은 언제나 문제 해결의 연속이기 때문에 문제를 만났을 때 그냥 쉽게 포기해버리는 사람은 데이터 분석일에 뛰어난 자질을 가지고 있다고 말하기 어려울 것 같다.

 

 

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데이터 분석가를 지망하는 지원자들에게

 

채용여부와 본인의 실력이 강하게 연결되는 것은 아니다. 팀의 다양성 측면에서 불합하는 경우도 있고, 내부적인 사정으로 불합하는 경우도 아주 많다. 어떤 시험처럼 특정 기준을 넘으면 채용이 되는 것이 아니다. 단지 조직의 입장에서 특정 타이밍에 어떤 특정 다양성이 필요해서 채용되는 것 뿐이다. 너무 불합격에 힘들어하지 말자.

 

 

데이터 분석가를 지망하는 신입들에게,

면접관 입장에서는 지원자들의 이력서는 사실 비슷비슷한 이력서와 경험이다. 저연차에서 토이프로젝트로 차별화를 하려면, 단순히 학원이나 캐클에서 코드를 따라서 쳐본 것을 넘는 무언가가 필요하다. 

본인은 우선 왜 그런 교육 과정을 선택했는지, 왜 그런 분석을 했는지, 논리나 생각이 뽑는 입장에서 더 중요했다. WHY를 많이 물어보는 편이다.

다른 저연차 지원자들과 차별화를 어떻게 보여줄지 고민해보면 좋겠다.

 

 

데이터 분석가로 전직을 희망하는 경력직들에게, 

경력직의 경우 스킬셋은 거의 보지 않았다. 실제로 어떤 문제를 풀어서 어떤 성과를 만들었나를 중요하게 생각한다. 지원자가 어떤 문제를 풀고 임팩트를 만들었는지 성과를 근거로 커뮤니케이션 하는 것을 중요하게 보았다.

따라서, 이런저런 가설로 어떻게 개선했다. 이탈을 어떻게 정의했다. 기준은 왜 그렇게 잡았다. 그 기준을 어떻게 정확히 측정했다와 같은 문제 접근 방식, 해결하려는 시도들을 잘 설명하자. XX 리텐션율의 YY%개선과 같은 구체적인 숫자와 디테일한 내용은 면접에서 오픈하지 않아도 될 것 같다. 오히려 정보 보안에 민감하지 않아보여 마이너스다.

이전에 일을 하며 데이터로 어떤 가치를 만들어냈는지를 어떻게 보여줄지 고민해보면 좋겠다.

 

 

 

 

이번 년도의 가장 큰 개인 목표는 인풋을 아웃풋으로 만들기였기에
책을 한 권 읽어도, 유튜브에서 영상을 하나 봐도, 세미나를 한 번 참석해도, 그 중 일부 내용이라도 내 삶에 빠르게 바로 적용해보기가 목표이다.
이번 세미나를 듣고 우선 마음 맞는 데잇걸즈 동기들과 함께 노션 이력서를 정리해서 외부에 발행해보기로 했다! 
그리고 WHY를 치열하게 고민하고, 같이 이직 스터디를 할 동기들과 서로 WHY를 치열하게 물으면서 과거 경험을 다시 정리해보기로! 이참에 가장 깊게 들어갈 수 있는 지점까지 파고들어가봐야겠다.

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👇🏻 세미나 내용을 간략히 훑어보시고 싶으신 분들은 데이터리안 블로그에서 세미나 슬라이드를 확인하실 수 있어요.

https://www.datarian.io/blog/slide-webinar-aug

[데이터 분석가 채용의 모든 것: 이력서부터 면접까지] 8월 세미나 슬라이드

 

👇🏻 더 많은 인사이트와 자세한 세미나 내용이 궁금하신 분들은 인프런에서 데이터리안 세미나 VOD를 만나보실 수 있어요. 

특히 이번 8월 세미나는 인터뷰 형식으로 진행된 내용이 많아 세부 내용이 궁금하신 분들은 VOD 시청을 추천드려요.

https://www.inflearn.com/users/@datarian

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