[월간 데이터리안 8월] 채용이라는 것은 어떤 타이밍에 마침 이 팀에 없는 능력이나 다양성을 가지고 있는 사람을 뽑는 것이다.

🎤 [월간 데이터리안 8월] 

• 세미나 날짜 : 2022.08.30
• 세미나 정보 : 이번 달 세미나 주제는 “데이터 분석가 채용의 모든 것: 이력서부터 면접까지” 입니다. 마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장 양승화님, OP.GG 데이터 챕터 리드 윤정환님을 모시고 데이터 분석가 채용에 대한 이야기를 나누어볼 예정입니다.
  • 1부 : “이력서는 서비스여야 한다; 나만의 웹서비스처럼 이력서, 포트폴리오 기획하기” - 연사 이보민 (전 잡플래닛 데이터 분석가 현 데이터리안 데이터 분석가)
  • 2부 : “마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장 양승화님과 나누는 데이터 분석가 채용 이야기” - 연사 양승화 (현 마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장)
    
  • Q&A 세션

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💡콘텐츠 인사이트

이력서에서 중요한 것

1. 왜 했는지가 가장 중요하다! 다른 사람과 어떻게 차별화 할 것인가? (1) 교육과정 선택 이유 (2) 왜 그런 걸 분석했는지 이유 (3) 남과 다른 주제를 잡아서 독창적인 분석을 한 것이 관심 많이 간다
2. 경력직은 스킬셋보다 이전 회사에서 어떤 성과를 만들었는지 관심 간다. (1) 어떤 문제를 풀었는가? (2) 어떤 성과를 만들었는가? (3) 구체적인 수치를 적어두면 마이너스
3. 리텐션 개선 프로젝트를 했다고 하면, 이탈을 어떻게 정의하고, 리텐션을 어떻게 측정했는지, 문제 해결을 위한 여러 가지 시도들에 대해 정의하는 게 더 중요하다.

면접에서 중요한 것

1. 이 사람을 움직이는 키워드는 무엇인가? 성장인가, 좋은 동료인가? 특정 도메인이나 서비스에 대한 관심인가?라는 걸 많이 물어본다.
2. 왜 이전 회사를 떠났는가? 그 이유가 우리 회사에도 똑같이 생길 수 있기 때문이다. → 내가 혼자서 예를 들면 시니어가 없는 상황에서 회사에서 이러이러이런 것들을 했는데 만약에 시니어가 있으면 나는 이런 걸 더 할 수 있을 것 같고 그런 것들이 더 크게 임팩트를 낼 수 있을 것 같다
3. 이분이 쌓아온 과거 경험들이 우리 회사로 왔을 때 어떤 시너지를 낼 수 있는가? 포인트를 본다.

데이터 분석가로 필요한 자질

1. 데이터 사이언티스트가 아닌 이상 스킬 셋이 크리티컬 하지 않다.
2. 더 중요한 것은 협업을 잘할 수 있는 사람인가? 주변 동료들을 설득할 수 있는 사람인가? 이런 게 중요 (선미님의 주변 데이터 분석가 분들도 면접 때 가장 마음에 드는 사람이 스킬 셋이 제일 없는 사람이었다. 과제로 준 문제를 가장 깔끔하게 풀었고, 자기가 한 일에 대해서 왜 그렇게 한 건지 논리적으로 이야기를 잘했다. 그래서 자연스럽게 같이 일하는 걸 상상했을 때 협업이 잘되겠다 이런 인상을 받았다고 한다.)

공부하는 방법

• 공부하는 방법 3단계
  • 1단계. 말 그대로 새로운 지식을 얻기 위해 공부하는 것
  • 2단계. 배운 것을 어떻게든 써먹는 것 (가능하면 내 업무에서)
  • 3단계. 그렇게 공부하고 적용했던 것을 기록하고 공유하는 것
• 1단계, 2단계, 3단계까지 가야 그것들이 차곡차곡 쌓여서 성장할 수 있다.
• 공부만 하지 않고, 직접 써먹어보고 그 써먹어본 걸 정리해서 다른 사람들에게 공유해서 책 쓸 수 있었다. 기회가 된다면 작은 컨퍼런스나 세미나에 직접 나가서 강의해볼 것을 권장하는 편

데이터 분석 직무를 희망하거나 종사하는 사람에게 하고 싶은 말

• 데이터 분석은 문제 해결이다.  주어진 문제를 잘 해결하는 것 더 나아가서는 애초에 좋은 문제를 찾을 수 있는 것 이 중요하다. 이 부분을 어필하면 좋은 결과 있을 거다.
• 데이터 분석은 결국 조직 문화가 얼마나 데이터의 친화적인지 데이터를 잘 받아들이는 환경인지, 데이터로 일하는 환경인지 이런 것들이 중요하다. 시니어들은 데이터로 일하는 문화를 만드는데 신경 쓰는 게 중요하다.
• 주니어 분들이나 아니면 신입분들 같은 경우에는 사실 많은 경우 뭔가 내가 지금 일하는 여건이 약간 불만족스럽거나 아니면 내가 어떻게 시작해야 될지가 좀 막막하거나 하는 경우가 많은데 결국 이분이 완벽하지 않더라도 주어진 여건에서 어떤 것들을 이루어냈고 어떤 것들을 하려고 시도했는지와 같은 것들이 결국 나중에 채용할 때는 되게 중요하게 보는 포인트가 되거든요. 그래서 사실 시니어가 없고 하루 종일 데이터 추출만 해야 되고 내가 데이터 분석에 대한 이력이 그렇게 많지 않고라는 것들을 한계점이라고 생각하지 마시고 그 환경에서도 이러이런 거는 내가 시도해 봤어 이런 것들을 좀 많이 생각해 보시면 좋을 것 같습니다.
• 합격 불합격의 문제가 아니라 나랑 맞는 조직 나랑 맞는 팀 나랑 맞는 회사를 찾는 과정 그런 것들을 좀 염두에 두시고 이직이나 구직 활동을 하시면 좋을 것 같아요.

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📝의견 및 추후 적용사항

✍️ 의견

• 현직 데이터 분석가로 채용을 하고 계신 분들이 채용에 대한 이야기를 해주셔서 많은 도움을 받았다. 
• 크게 두 가지가 가장 와닿았다. 
• 첫 번째, 지원하는 회사와 나를 연결시키는 일이다. 너무 기본이지만, 내가 놓쳤던 부분인 것 같다. 회사는 어떤 데이터를 가지고 있고, 그 회사에선 어떤 문제를 풀 것 같으며, 나의 경험 중 무엇이 그 문제를 푸는데 도움이 될 것 같은지를 얼라인 시키는 게 중요하다. 한 회사의 면접에서 면접 마지막쯤, 면접관께서 "질문하고 싶은 게 있냐?"라고 물어보셨다. "사람을 뽑을 때 뭘 가장 중요시 여기세요? "라고 여쭤봤는데, "우리가 가지지 않는 것을 가진 사람을 뽑고 싶습니다."로 답변해주시면서 역으로 "우리가 가지지 않은 어떤 것을 지원자는 가지고 있나요?"라고 질문을 받았다. 나의 강점을 말씀드리며 답변했지만, 이번 강의를 들으면서 회사와 나를 연결시키는 답변을 했었으면 어떨까?라는 회고를 하게 됐다. 회고를 통해 얻은 귀중한 생각을 다음 면접 때는 꼭 써먹어야지!
• 두 번째는, 채용이라는 것은 어떤 타이밍에 마침 이 팀에 없는 능력이나 다양성을 가지고 있는 사람이 필요한 것이다라는 말씀이었다. 채용 공고에서 드러나지 않은 상황이 많이 있다고 한다. 한 명은 괜찮은 신입을 뽑았는데 나머지는 괜찮은 경력을 뽑고 싶지만 채용공고에 수정하지 않은 경우도 많고, 통계학 출신이 내부에 많아서 모델링을 하는 사람을 뽑고 싶을 수도 있다. 실력보다 상황이 많이 작용하는 게 면접이니, 합격 불합격의 문제로 접근하지 말고 나와 맞는 회사를 찾아나가는 과정으로 접근하라는 말씀이 큰 도움이 됐다. 
• 그 외에 많은 좋은 관점들을 말씀해주셨는데, 지원이나 면접 전에 꼭 생각해봐야겠다!

✨적용할 것 

• oopy이력서에 GA4 달아보기. → 이력서를 웹서비스라고 생각하고 만들면 면접관 입장에서 개선 포인트 잡을 수 있다.
• 양승화 님 추천 도서 읽어보기
  • 그로스 해킹 (양승화 저)
  • 린 분석 (엘리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 저)
  • 빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략 (외머 아튼, 도미니크 레빈 저)
  • 틀리지 않는 법 (조던 엘렌버그 저)
  • 디맨드 (에이드언 슬라이워츠키 저)
  • 진화된 마케팅 그로스 해킹(션 엘리스 저)