신입 취업 준비 가이드 1탄: 취업 준비는 어떻게 하나요?

안녕하세요. 신입 취업 준비 가이드 개요에서 어떤 내용을 다룰지 말씀드렸고, 이번에는 취업준비를 어떻게 하는지에 대해 대략적인 개요를 이야기해보고자 합니다. 가이드 개요는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

 

신입 취업 준비 가이드 개요

 

1. 취업 준비 프로세스

회사마다 다르지만 일반적으로 위와 같은 프로세스로 채용 절차가 진행됩니다. 최근엔 1차 면접 합격자를 대상으로 인턴십을 수행한 후에 최종 합격자를 뽑기도 합니다.  이런 절차는 채용정보사이트만 가도 알 수 있어요. 저는 어떤 것을 준비해야 위의 프로세스를 순조롭게 치룰 수 있는지에 대해 설명하려고 합니다.

 

크게 자기소개서를 기점으로 준비 내용이 다릅니다. 사실 취업 준비 고인물이 되다보면 경험정리, 자기소개서 작성, 면접준비를 동시에 할 수 있고 또, 그렇게 해야하지만, 처음 취업준비를 하시는 분들을 대상으로 하니 순서를 부여하여 보여드립니다.

 

 

이미 말씀드린대로, 자기소개서를 기점으로 준비할 점이 나뉘는 편입니다. 위의 노란 과정들을 어떻게 잘 준비하는지에 대해서 계속해서 가이드를 통해 다룰 예정입니다. 우선 기준 정하기와 경험 정리만 꼼꼼하게 한다면 이후 과정은 좀 더 편하게 진행할 수 있으므로, 기준을 정하는 방법부터 보도록 하겠습니다.

 

 

2. 기준 정하기

이 글은 애초에 대기업 가고싶으신 분들을 대상으로 제가 어떻게 취업을 준비하는지 자세하게 설명하고는 있습니다만, 위 과정을 준비하시면 중소기업도 당연 가실 수 있 습니다. 혹시 이에 해당되지 않더라도 커리어에 대한 고려를 일찍 하시면 일찍 하실수록 경쟁력을 갖추는 것은 당연한 것 같습니다. 그래서 저는 신입들도 본인이 가고 싶은 직무와 산업에 대해 파악하고 그 다음 스텝을 생각하시고 취업을 하시면 이직이나 커리어 측면에서 좀 더 쉬우실 것 같아요. 이를 고려하기 위해서는 경험이 있으신 선배님과 기준점이 필요한데, 선배님이 안계시다면 기준점이라도 잘 세워놔야 하는 것 같습니다.

 

취업준비를 처음 하시는 분들은 기준이 없어서 어떤 기업에 가고 싶은지, 왜 그 일을 하고 싶은지 여쭤보면 잘 대답을 못하시는 것 같습니다. 보시는 분마다 전공과 직무가 다르겠지만, 왜 그 일을 하려고 하시나요? 이야기를 나누다보면 어쨌든 사람들은 본인이 좋아하거나 잘하는 일을 선택하기 마련입니다. 왜 특정 기업에 가고 싶으신지, 그 일을 좋아하고 왜 잘하시는지에 대해 생각해보신 적 있나요? 이에 대한 해답이 물론 중요합니다만, 제가 드리고 싶은 말씀은, 어떤 가치 판단 체계를 가지고 있는지 생각해본 적이 있는가의 이야기 입니다.

 

본인 가치관에 어떤 회사에 가고 싶은지도 유형이 갈리는 것 같습니다. 취업을 하는데 필요한 여러 기준 중 더 많은 고려 사항이 있겠지만 이렇게 3개가 가장 중요한 것 같습니다.

 

1. 직무
2. 회사
3. 커리어

 

보통 3개의 기준 중 회사나 직무는 꼭 필요한 요소이기 때문에 구체적인 숫자으로 생각하지 못하더라도 희미하게나마 생각하는 편입니다. 여기에 기준을 좀 더 추가하자면 연봉은 많을수록 거리는 가까울수록 좋다로 끝을 맺고요. 커리어 기준은 신입 취준생이다보니 주변 시니어들의 인풋이 없는 이상 이에 대해 생각하기 어려울 것 같습니다. 꼭 자신과 비슷한 업무를 먼저 하고 있는 선배님들의 이야기를 들어봐야 합니다. 그런 경우에 지금 내 상태로 생각못했던 더 많은 기준들을 고려할 수 있을 것 같습니다.

 

경력이 쌓이지 않는 업무를 물경력이라고 합니다. 보통 경영지원 업무가 물경력이니 가지말라는 이야기를 많이들 합니다. 업무에 대한 노하우가 쌓이더라도 쉽게 대체가능한 업무를 보통 물경력이라고 표현합니다. 커리어 기준을 생각하지 않고 취업을 하게 되는 경우 이후 이직을 생각했을 때 어려움이 많으니, 내가 가고자 하는 분야의 선배님들이 어떤 커리어 고민을 하는지 살펴보면 좋습니다. 고등학생 때 좋은 대학교에 가면 끝인 줄 알았는데 지금 취업이라는 관문을 마주했듯이, 취업을 한다고 끝나는 것이 아니고 다음 커리어 설정이 또 다음 관문으로 기다리고 있습니다. 그러니 본인 스스로의 기준을 설정해야 합니다. 아래가 구체적으로 필요한 부분입니다.

 

1. 직무 기준: 어떤 업무를 하며, 이 업무의 어느 점이 좋은지
2. 회사 기준: 대기업/중견기업/소기업/스타트업/외국계 중 어느 곳이 나의 성향과 맞는지
3. 커리어 기준: 선배님들의 커리어 고민 이유를 파악하고 본인이 생각하는 성장 포인트가 무엇인지

 

1. 직무 기준

내가 가고자 하는 직무에서 어떤 업무를 하는지 구체적으로 알기 위해서는 내가 원하는 직무의 채용공고를 여럿 확인하면 비슷하게 묶이는 것들이 있습니다. 채용공고 내의 업무를 확인해보고도 내가 경험해보거나 상상해보기 어려운 업무일 때는 선배님들의 이야기를 들어보는 것이 옳습니다. 이렇게 파악한 업무들을 직간접적으로 체험해볼 때 내가 좋은지를 판단합니다. 또 이 업무를 할 때 어떤 점이 좋은건지도 잘 생각해두면 이것이 나중에 자기소개서로 작성할 직무 지원동기가 됩니다.

 

설명만 들으면 어려우실 것 같아서 저를 예시로 들자면, 저는 수많은 데이터 안에서 이 데이터를 통틀어 꿰뚫어 볼 수 있는 인사이트를 찾아내는 것에  매우 흥미를 느낍니다. 쉽게 말해 큰 데이터를 그냥 보면 모르겠지만 이를 갈무리해서 무언가 쓸만한 정보를 발견해내고 이를 이용하는 것을 좋아해요. 이런 것을 좋아해서 데이터 사이언스 직무로 오게 되었습니다.

 

또, 제가 만났던 여러 사람들 중에서는 어떤 프로젝트의 처음부터 끝까지 관여하는 것이 좋다는 이유로 기획을 하는 사람도 있고요, 좋아하는 핵심이 같아도 다른 직무로 갈 수도 있습니다. 저 또한 일의 처음부터 끝까지 관여하는 것을 좋아하기도 하는데요, 저같은 경우는 해온 업무를 생각하면 그냥 기획이라기 보다 더 구체적인 IT기획 쪽으로 갈 수도 있는거죠. 이런 방식으로 본인의 직무 기준을 생각해보세요. 자기가 설정한 직무 기준이 회사마다 업무가 달라 꼭 옳지는 않습니다만, 내가 이 업무에 대해 이만큼이나 진지하게 고민했다는 증거이자 어필이 될 수 있습니다.

 

※ (번외) 데이터 직무에 관하여 ※ 제 경험에 따른 분류이지 공식적인 분류가 아닙니다!

제가 데이터 사이언스 직무를 경험해보았으니까 이에 대해 많은 분들이 궁금해 하시는 점을 더 구체적으로 이야기해볼 수 있겠습니다. 제 생각에는 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트(데이터 분석가), 데이터 사이언티스트(데이터 과학자)로 분류되는 것 같습니다. 

• 데이터 엔지니어: 데이터 구축(DB, Hadoop 등)
• 데이터 애널리스트: 데이터 분석, 머신러닝 업무 수행(R, Python)
• 데이터 사이언티스트: 데이터 분석 및 머신러닝 업무를 수행, 서비스 개발

1) 엔지니어의 구분

데이터 엔지니어는 엔지니어와는 구분됩니다. 그냥 언급 없이 엔지니어라 할 때는 프론트나 백엔드 개발자를 말하는 것이고, 데이터 엔지니어는 데이터의 구축과 운영과 관련된 업무를 주로 합니다.

 

2) 데이터 사이언티스트와 데이터 애널리스트의 구분

데이터 분석 및 머신러닝 업무를 수행하는 것에 대해 애널리스트와 사이언티스트의 업무가 겹치다보니까 혼용되는 것 같습니다. 하지만 데이터 사이언티스트는 서비스 개발까지 해야하므로 개발 역량이 상대적으로 더 필요하고, 데이터 애널리스트의 Python이나 R으로 프로그래밍 개발 범위가 조금 더 좁은 대신 분석을 하는 도메인(금융, 바이오, 물류 등) 분야에 대한 전문성이 더 요구되는 것 같습니다.

 

3) 데이터 사이언티스트 vs 데이터 애널리스트

그렇다면 핫한 데이터 사이언티스트와 애널리스트 둘 중 어느 것이 쉽게 되는건지 궁금하실 것 같은데, 제 생각엔 둘 다 어렵습니다만 애널리스트가 그나마 좀 쉬운 것 같습니다. 쉽게 인공지능 구축 및 데이터 분석가/사이언티스트가 되는 6개월 코스~! 이런 식으로 광고를 많이 보셨을텐데, 둘 다 코딩테스트만 통과하면 못될 것은 없습니다만 지식이 약해서 추후에 커리어 고민을 크게 하는 것 같습니다. 데이터 사이언스 관련된 전반적인 이야기를 한 번씩 들어보고 도메인 지식도 약간이나마 익혀두기 위해서는 제 생각엔 최소 1년은 공부해야 하는 것 같습니다. 어쨌든 가능은 합니다.

 

정리하면, 아래와 같습니다.

데이터 애널리스트 : 데이터 사이언스 + 도메인 지식

데이터 사이언티스트 :  개발 역량 + 데이터 사이언스 + (도메인 지식)

 

요즘 국비지원교육으로 개발 + 데이터 사이언스 빅데이터 과정이 많은 것 같은데, 개발이나 데이터 사이언스 둘 중 하나만 집중하시는 게 나을 것 같아요. 둘 다 너무 힘든데 동시에 하려면 짧은 시간 이내에 훈련이 어렵고 실제 산업에서 쓰기 어렵습니다. 훈련기관은 훈련기관대로 취업률이 높아야하니까 아마 데이터 사이언스 쪽보다는 개발자 양성 쪽으로 집중할 겁니다. 만약 데이터 직무를 처음 도전해보시고 시간이 좀 있으시다면 개발을 먼저 배우시는 게 좋을 것 같습니다. 제대로 데이터 사이언티스트를 양성하려는 과정은 아마 코딩테스트나 이력을 빡세게 보는 것으로 알고 있습니다. 과정이 그만큼 따라가기 어렵다는거죠~!

 

4) 데이터 애널리스트와 사이언티스트 선택 시 주의점

데이터 애널리스트는 분석 업무를 수행할 때 다양한 데이터를 본다고 생각하여 접근하면 위치가 애매해지기 십상인 것 같습니다. 사이언티스트와 겹치는 부분인 데이터 과학을 공부하는 것은 좋습니다만, 현업에서는 도메인 지식과 프로그래밍 측면에서 부딪히는 점이 많을 것입니다. 그래서 조금 덜 부딪히고 더 벌기 위해서 도메인 분야에 대해 석박사까지 하시는 것 같습니다.

 

예를 들어, 금융 관련 석박사를 하면서 추가적으로 분석 방법과 머신러닝을 배우는 형식입니다. 이런 경우 메인은 금융이지 데이터 과학이 중점이 아닙니다. 그런데 기업은 DB가 있고, 서버도 있는데~ 학술적인 부분에서는 이걸 실습을 해볼 기회가 거의 없는 것 같습니다. 그래서 프로그래밍에서 또 압박이 있습니다. 이렇게나 공부했는데 리눅스나 DB를 더 공부해야하는거죠.

 

물론 최근에는 제가 설명한 이런 루트를 밟지 않고 짧게 데이터 분석 코스를 배운 후에 도메인 관련없이 데이터 애널리스트로 취업하시는 분들이 많이 생긴 것 같습니다. 이런 경우는 경력은 아니고 신입이 분명하네요. 저도 비슷한 루트로 취업을 했었는데 함께했었던 여러 동료들과 이에 대하여 이야기를 해봤습니다. 결론적으로는, 어렵게 가야하는 길을 쉽게 가다보니 내가 어느 면에서 커리어적으로 부족한건지 알 수가 없어서 방황도 잦은 것 같습니다. 미리 생각해보고 정하는 게 중요한 것 같아요~!

 

데이터 애널리스트가 도메인 지식과 프로그래밍 측면에서 부딪히는 점이 많다면, 데이터 사이언티스트는 프로그래밍과 딥러닝 최신 기술(SOTA)에 대한 압박이 큰 것 같습니다. 따라서 어느 쪽을 선택하시든 압박이 있어요. 이런 압박을 이겨내시고 굳이 이 직무를 하시겠다면, 이제 어느 압박을 선택하느냐는 개인의 역량 및 선호도에 따라 차이가 있는 것 같습니다. 분석가가 도메인에 대해 공부하다 추가적으로 머신러닝을 공부하듯이, 개발에 센스가 있으시다면 개발자를 하시다가 데이터 사이언스를 추가적으로 공부하시는 게 좋을 것 같습니다. 또한, 데이터 사이언티스트 직무를 희망할 시 중요한 점은 회사마다 필요로 하는 역량과 업무 범위가 너무나도 달라서 수행하는 업무에 대해 의문인 점이 많을 것이라는 것입니다. 이에 대해서는 저도 아직 의문이 많고ㅎㅎ 풀어나가고 있습니다.

 

5) 개발자가 아닌 타 직무 중에서 IT 경쟁력을 갖추려면?

SQL을 하세요~! 기업마다 DB가 있습니다. 어떤 업무를 하시든 DB에서 원하는 정보를 뽑아낼 수 있다면 아주 매력적일 것 같습니다. SQL은 타 개발언어보다 배우기도 쉽고 회사에 들어가면 꼭 써먹을 수 있습니다.

 

2. 회사 기준

국내에서는 크게 대비되는 기준으로 대기업과 스타트업이 있는 것 같습니다. 요즘같이 취업난인 시대에는 취업 준비 시기가 길어질수록 지원자 입장에서 불안하고 어려울 수밖에 없는 것 같습니다. 그럴 경우엔 중소기업이라도 빨리 취업하여 경험을 쌓아 이직하는 것이 더 나을 수 있으니 그 점에 대해 잘 생각해보셔야 할 것 같습니다. 사실, 제 생각에는 앞일이 어떻게 될지 모르니 둘 다 준비하는 것이 맞다고 봅니다.

 

보통 어느 정도 경험과 학력이 있으시면 대기업을 선호하시고, 반대는 중소쪽으로 빠른 취업을 원하시는 편입니다. 저는 이미 스타트업(중소기업) 경험이 있다보니, 대기업 위주로 취업을 준비했습니다. 이도 저도 아니면 저는 인원으로 설정하는 것이 좋은 것 같습니다. 저의 경우에는 다음 취업할 기업은 인원이 200명 이상인 기업을 가야겠다는 주관적인 기준을 설정했습니다. 200명쯤 되면 제 이전 직장인 50명 기업보다는 기반이 잘 잡혀있을 것 같아서가 이유인지라 정말 주관적이네요. 아래는 대기업과 스타트업의 대략적인 특징입니다.

 

• 대기업
  • 적당한 경험과 똘똘함이 있다면 키워서 쓰는 것을 선호
  • 지원자의 경험 정리 중심
  • 준비 방법
    • 아는 것과 모르는 것을 구분
    • 포장보다는 진솔한 것이 나음
    • 설득력 있는, 논리적인 답변
• 중소기업(스타트업)
  • 빠른 실적을 내야하므로 직무 관련 지식이 있는 지원자 선호
  • 지원자가 실무 적합 여부 중심
  • 준비 방법
    • 실무에 필요한 지식에 대한 답변

 

3. 커리어 기준

커리어 기준은 저도 아직 주니어인지라 명확하지 않습니다만, 선배들의 고민 및 그 고민을 어떻게 해결하려 하시는지 잘 지켜보고 그 성장을 위한 포인트가 본인에게 맞으면 전진해도 좋다고 판단합니다. 저의 직무에 대한 커리어 기준으로는 너무 공부할 것이 많다는 것이 아마 현업에서의 고민일 것 같습니다. 저는 꾸준히 공부하여 성장하는 것을 너무 좋아합니다. 또한 한참 늦게서야 깨달았는데 코딩이 재밌고 잘 맞습니다. 여러 복합적인 면에서 이 직무와 잘 맞는데 자세한 이야기는 앞으로 계속 할 예정이니 줄이겠습니다.

 

 

3. 안타깝지만 한 번에 좋은 곳에 취업하긴 어렵습니다.

제가 스터디를 하면서 이제 취업을 시작하는 신입 개발자 분에게 그 당시 공고가 떠 있는 회사를 넣어보라고 추천드린 적이 있어요. 그때 그분이 어떤 대답을 하셨냐면요ㅎㅎ "저 이 회사 안가고 싶은데요?" 너무 재밌는 답변인었어요. 한편으로는 제가 처음 취업을 시작하는 분을 헤아려주지를 못했다는 생각이 들었어요. 이 글을 보고 계신 처음 취업 준비를 하시는 분들도 이런 생각을 분명 하실 것 같고, 왜 재밌는 답변인지 모르실 것 같아요. 이번에는 헤아려서 말씀드려보겠습니다.

 

이 챕터의 제목 그대로, 지원한다고 그 회사에 바로 취업이 되는 것이 아닙니다. 취업될 확률이 높아질 뿐이지, 지원했다고 그 회사의 입사까지 확정되는 것이 아닙니다. 진짜 최종 합격을 해서 입사까지 제안을 받았다면 그때 갈지 말지 고민을 해도 늦지 않아요. 우선 지원하세요!

 

처음 지원하면 지원한 것만으로도 뿌듯한 느낌이 들텐데, 그런 뿌듯함을 유지하지 마시고ㅎㅎ 최대한 많이 지원하세요. 지원한 곳들 중 걸리는 곳을 가야합니다. 근데 그렇다고 아무 곳이나 내 직무에 맞는다고 다 지원하기엔 현실적으로 어렵기 때문에 이에 앞선 챕터에서 회사에 대한 기준을 세운 겁니다. 합격하면 합격한대로 이득이니 입사하셔서 일하시다 마음에 안들 경우 이직을 생각하셔도 되는 것이고, 떨어지면 떨어진대로 채용공고를 보고 지원하는 노하우, 코딩테스트, 면접과 같은 과정을 겪으면서 그만큼의 경험치를 얻을 수 있습니다. 내 기준에 맞는 기업이고 직무이면 우선 지원하는 것이 중요합니다. 그럼 이제 지원을 위해 자기소개서가 필요할텐데 더 이어지는 이야기는 다음 글에서 해보겠습니다.

 

※ 위 내용은 수정될 수 있습니다.