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[직무전문가]취준생을 위한 Data Scientist 직무 탐구

인재채용팀 2020. 11. 13. 16:25

 

안녕하세요! 교원 드리머 1기 권아름입니다. 이번에 교원그룹 공채에 지원하실 분들 많으실 텐데요? 이번 공채에서 Data Scientist 직무에 지원하시는 분들께 도움이 되는 기사로 찾아왔습니다! 교원그룹 스마트 개발 3팀 Data Scientist 허미경 연구원님을 만나봤습니다!

 

 

  저는 스마트개발3팀 데이터 분석파트에서 데이터 분석 업무를 하고 있는 허미경 연구원입니다.

 

출처1 : [네이버 지식백과] 데이터 사이언티스트 [Data Scientist] (ICT 시사상식 2015, 2014.12.31), 출처2 : [네이버 지식백과] 데이터 사이언티스트 [Data Scientist] (트렌드 지식사전, 2013. 8. 5., 김환표)

  간략히 표현한다면, Data Scientist는 사람이 흘리는 흔적을 수학적으로 분석하는 직무입니다. 고등학교에서 배운 ‘명제’에서 사건을 수학으로 설명하는 부분이 있었는데요. 예컨대 그런 방식처럼 흔적과 사건들을 분석하여 더 나은 서비스를 도출하고, 생활에 편리함을 적용하는 직무라고 생각합니다. 기자님이 말씀하신 2가지 정의 중에서는 후자와 더 비슷하다고 할 수 있겠네요.

 

 

  장점으로는 일단 남들보다 빠르고 정확하게 무엇인가의 흐름을 볼 수 있다는 것입니다. 빅데이터의 정의 중 velocity라는 단어가 있는데, 이 단어가 주는 의미가 곧 빅데이터의 요건임을 주목할 필요가 있습니다. 남들보다 빠르게 현재의 상태를 파악하는 것이 데이터 분석의 주요 요건이고 그렇기에 다른 직무에 비해 좀 더 빠르게 트렌드를 볼 수 있다는 점이 장점이라고 할 수 있습니다.

 

  단점이라고 콕 짚어 얘기를 한다면, 어느 직무나 마찬가지겠지만, 유독 빠르게 변하는 데이터분석 기술에 맞춰 기술을 끊임없이 공부하고, 끊임없이 스스로 학습해야 하는 점이 있습니다. 그리고 분석이라는 업무가 정답이 정해져 있는 부분이 아니기 때문에 정답을 찾아가는 데 있어 많은 시간과 노력이 필요합니다.

 

 

  교원그룹의 고객가치 아래 구몬학습, 웰스, 호텔 계열사까지 다양한 사업 분야에서 우수한 경쟁력을 더욱 발전시킬 수 있도록, 비즈니스 인사이트 발견과 상품 및 서비스의 고도화를 위한 기술 개발을 주로 하고 있습니다. 

 

 

  며칠 전 문재인 대통령님께서 말씀하신 문구가 생각나는데요 “미래를 만드는 힘은 언제나 사람에게 있다.” 저도 이 말에 공감합니다. 물론 실력 좋은 경력직들도 많이 계시는 것 알고 있지만, 이번 대졸자 공채를 진행하게 된 배경에는 가능성 있는 인재를 발굴하여 그들의 역량을 펼칠 수 있는 발판을 만들어 교원과 시너지 효과로 같이 성장하는 목적이 있지 않을까 싶습니다.

 

  저희 파트에는 두 포지션이 있는데요. 데이터 엔지니어링 포지션데이터 분석 포지션입니다. 우선 두 가지 업무의 관심도에 따라 데이터 엔지니어링 포지션과 데이터 분석 포지션으로 나눠질 예정입니다.

 

  데이터 엔지니어링 포지션은 데이터를 어떻게 쌓을지, 어떤 로그를 남길지에 대한 설계 부분을 진행해야 하므로 DB에 대한 이해도와, 쌓인 데이터에 대해 필요한 부분을 추출해 올 수 있는 능력이 필요하고, 데이터 분석 포지션은 데이터에 대한 도메인 지식과 함께 데이터를 보고 인사이트를 도출하여 최신 트렌드 반영을 할 줄 아는 역량이 필요합니다.

 

  자격증 또한 무시할 수 없는 부분이긴 한데요. 자격증이 지표의 역할을 할 수 있어도 지원자의 실력을 판단하는 데 사용할 수 없다고 생각합니다. 따라서 자격증보다는 우선 직무면접을 통해 각 지원자가 가지고 있는 능력을 파악하고 있습니다.

 

  전 세계적으로 빅데이터, 인공지능, 4차 산업에 관심이 많다 보니 다른 직군보다는 새로운 기술과 새로운 기법들이 계속 나오고, 적용사례도 나오고 있는데요. 새롭게 나오는 기술들에 대해 적극성을 가지고 찾아보고, 적용해보고 더 나은 방법을 도출해야 합니다. 그런 부분에서 계속된 공부와 일에 대한 열정과 끈기가 필요하다고 생각합니다. 저의 경우, 외국 논문을 보면서 어떻게 모델링을 하면 결과가 더 잘 나올지 사례 공부를 꾸준히 하고 있습니다.

 

 

  오픈 마인드로 서로 도우며 시너지를 낼 수 있는 인재가 저희 파트에 어울리지 않을까 싶습니다. 저희 파트에서는 모두가 동등하다는 생각으로 모르는 부분은 배우고 아는 부분은 알려주자는 생각으로 같이 협업을 하고, 경력이 많다 하더라도 모르는 부분이 있기 마련이기 때문에 서로의 부족한 부분을 채워가며 시너지를 내도록 노력하고 있습니다. 모르는 문제가 있을 때 혼자 끙끙 앓기보다는 함께 고민하며 해결할 수 있는 인재면 좋겠습니다.

 

 

  교원 하면 구몬이 떠오르는데요 저희는 구몬 말고도 여러 계열사를 가지고 있고, 교육 관련 데이터만 다룰 수 있는 것이 아니라 웰스, 호텔, 마켓 등 여러 데이터를 보고 접할 수 있는 게 장점이라고 할 수 있습니다. 한 부분에 국한되어서 생각하기보다 여러 부분에 대해 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있는 부분이 다른 기업들과의 차별성이라고 생각합니다.

 

  이 부분에서는 저는 자신감이라고 생각합니다. 자신을 믿고 처음 하는 일이라도 해낼 수 있는 자신감이 있다면, 어떤 일을 줘도 책임감으로 성실히 잘 해낼 수 있다고 생각이 듭니다. 확실히 면접 때 자신감을 가지고 말했던 친구들이 소통도 그렇고, 일도 잘하더라고요.

 

  데이터 분석… 데이터를 보고 분석하면 되지…라고 막연한 생각이 들 수 있는데, 경험해 본 데이터 분석이라는 건 정말 많이 생각하고 사람들과 다른 생각의 인사이트를 도출하기 위해 끊임없이 노력해야 하는 직무입니다.

  수학 공식을 코드로 표현하기 위해 수학 공식도 많이 공부해야 하고, 프로그래밍도 많이 공부해야 하지만 그 반면 정답이 없기 때문에 그 정답을 찾기 위해 파트 내에서 토론하고 적용해보고 결과에 따라 성취감이 많이 따라오는 매력 있는 직무입니다. 끈기와 노력을 바탕으로 데이터 분석의 세계로 오신다면 분명 매력 있는 직무라고 느끼실 수 있을 것입니다.

 

  또한, Data Scientist 직무가 같이 하는 업무이기 때문에 다른 사람들과 함께 소통하며 업무를 할 수 있는 친구들이 지원했으면 좋겠습니다. 어떤 일이든 마찬가지겠지만, 혼자보다 같이 고민할 때 더 의미 있는 결과를 얻게 되는 것 같아요.

    

 

 

 

 


허미경 연구원님! 바쁘실 텐데 인터뷰 참여해주셔서 감사합니다. Data Scientist로 공채 지원하시는 분들 잘 되시길 기원하면서 기사 마칩니다. 기사 봐주셔서 감사합니다!