안녕하세요~ 두꺼비세상 김지영입니다. "우리가 가진 능력보다 진정한 우리를 훨씬 잘 보여주는 것은 우리의 선택이다." - '해리포터'의 저자. 조앤 K.롤링 。 。 。 。 。 작년부터 MZ세대들에게 가장 많은 이직 관련 키워드는 '조용한 퇴사'였습니다. 그만큼 이직시장과 더불어 기업을 선택하는 기준이 다양해지고 더 이상 기업은 개인의 성장과 같은 시야를 가지지 않는다라는 점을 반증하는 사례라 할 수 있지요. 많은 사람들이 커리어를 시작하거나, 이직을 준비할 때 체크하는 기업의 몇가지 조건들이 있습니다. 최근 헤드헌팅 전문포탈 '인재모아'에서 발표한 자료에 따르면 가장 많이 차지하는 비중부터 보자면 - 근무여건(32%) - 연봉(31%) - 커리어(24%) - 규모,안정성(10%) 등이라고 합니다. 오늘 이야기할 주제는 데이터직무에서 일하시는 리멤버 여러분들에게 도움이 되었으면 하여 이직이나 취업 시 고려해야할 사항들을 정리했습니다. 개인의 차이가 조금 있다고 생각하지만 '빅데이터'라는 키워드가 시장에 나온지 10년이 조금 안된 시점에서 명확한 기준이 없다고 생각하기에 정리를 해보겠습니다. 1. 데이터를 잘 활용할 수 있는 분야인가? (해당 산업의 데이터 활용성) 대학교를 졸업한 A씨는 부푼 마음을 꿈꾸며 금융권 대기업에 취업하였고, 이를 통하여 금융데이터 사이언티스트로서의 성장을 기대하였습니다. 그는 학업에도, 각종 학회나 학술 자료등을 섭렵하며 본인의 역량을 키워나갔죠. 여기 또 한명이 있습니다. B는 졸업 후 어느정도 스타트업에서 경력을 쌓아 신용정보등을 다루는 공기업의 전문계약직으로 취업을 하였습니다. 여의도의 증권맨들과 어깨를 나란히 한다는 자부심과 더불어 국가 사업을 진취적으로 할 수 있다는 자신감이 들었었죠. 하지만 입사 후 이들의 생각이 깨지는데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. A씨의 기대는 생각보다 금방 무너졌습니다. 금융권에서 담당하게 되는 업무는 단순 데이터 추출 및 엑셀 정리 작업이 대다수였기 때문이었죠. B의 경우 공기업의 데이터 사업이 문서에서 DB로 옮겨가는 DX(Digital Transformation)의 중간이었기 때문이었죠. 그는 수백 수천개의 DB 컬럼명을 정리하며 오프라인 문서와의 씨름을 매일 야근을 하였다고 합니다. 단순히 금융권이나 DX사업이 한창인 기업들뿐만 아니라, 오프라인 BtoB 사업, SaaS 등 데이터직무가 활약하거나 주요 직무가 아닐 경우의 사업군(기업)은 존재합니다. 위 사례에서 알 수 있는 점은 데이터 직무는 어떤 시장에도 존재하지만, 그 시장(기업)이 데이터를 잘 활용할 수 있는 환경인가를 알아야 한다는 점입니다. 이직시 고려하는 사항 중 연봉, 근무 여건들도 중요하지만 위 케이스 등을 보아 이직을 고려할 때는 적어도 '이 산업(기업)은 데이터직무가 정말 주요하게 쓰이는가' 란 점을 고려해야 한다는 점입니다. 2. 데이터에 관련된 부서의 인력(회사의 데이터에 대한 투자) 대다수의 대기업,중견기업의 경우 필요에 따라 데이터 직무의 배치는 데이터 엔지니어나 별도의 조직, 또는 기획 & 마케팅 부서에 배치하여 활용하는 경우가 많습니다. 이런 케이스는 데이터 직무로서 발전과 성장을 할 수 있다고 볼 수 있습니다. 하지만 스타트업이나 일반적인 기업에서 데이터 관련 직무를 도입한다는 것은 다시말해 어떠한 방향성이나 가이드도 없다는 의미가 되겠죠. 면접 시 다음 질문으로 회사의 데이터 직무에 대한 관심도를 살펴볼 필요가 있습니다. - 장비지원은 어느정도로 하나요? 사용하는 툴과 장비는 어떤건가요? ( 회사의 데이터 직무에 대한 관심도 및 투자 정도는 가늠할 수 있습니다.) - 인원배치는 충원인가요? 부서의 규모는 어떤가요? (데이터 관련 부서의 구성과 더불어 해당 직무가 이미 자리를 잡은 상태인지, 아무것도 없는 상황에서 도입 시작인지를 판단할 수 있습니다.) 물론 위 질문들이 산업(회사)의 데이터직무에 대한 관심도를 측정할 수 없겠지만 이직을 준비할 시 반드시 거치거나 확인해야 할 사항입니다. 어느정도 경력과 경험이 있는 리더가 아니라면 초기 데이터 직무가 도입되는 회사에서는 셋업과 거버넌스 수립이 우선이 될 수 있기에 관리자를 지향하는 사람이 아니라면 피해야 할 케이스라 볼 수 있겠습니다. 3. 시티즌 데이터 사이언티스트(해당 산업의 전문성 시티즌 데이터 사이언티스트란, 일반적인 데이터 분석, 리서치, 애널리스트 등의 역할로 부터 발전된 데이터 사이언티스트와 다릅니다. 이들은 산업군에서 이미 기존 시장에 대한 데이터와 정보, 제도에 이해도가 높은 기존 직무의 사람(마케팅, 기획, 개발자, 전략)들을 말합니다. 데이터 직무를 설명하기 위해 '기존 직무에서 데이터 역량을 쌓은 사람'이라 이해하시면 되겠습니다. 통상적으로 데이터 직무의 주요 역량은 - BI 툴활용 시각화 - 웹크롤링 및 데이터 가공 수집 & 정제 - ML 등 데이터 모델링 등이 되겠습니다. 어느정도 논문을 읽고 코드로 구현하는 능력이 있다면 충분히 2-3년의 경험을 통하여 데이터 직무에서 활약하실수 있을 것 입니다. 하지만 다음 시장에서는 이야기가 다릅니다. 예시를 들자면 - 반도체 업계에서 필요한 장비 검증 데이터 및 장비 테스트 실험 데이터 - 자율주행 차량 업계에서 필요한 차량 제어장치 및 파워플랜트 설비 테스트 데이터 - 부동산 매물 데이터 중 아파트/오피스텔 단지별 구분 Cortar 넘버링 및 행정동, 법정동 지역 정보 구분 데이터, 임대차 법에 따른 권리조사 데이터, 부동산 광고 표시법 - 민법, 사법 등 법률 조항에 따라 구분되는 텍스트 데이터 및 법률 사례등을 정리하여 케이스에 적용한 텍스트 데이터 등 산업 전반에 걸쳐서 전문성을 가지지 못한다면 진입 장벽이 높은 사업군들이 있을 것입니다. 데이터 직무의 특징은 어떤 시장이든 가리지 않고 갈 수 있다는 점입니다만, 위 사례들과 같이 메인 BM이나 기술들이 전문적인 지식을 바탕으로 한 데이터들을 다뤄야 한다면 이직전 충분히 본인의 역량을 고려하여 선택해야 한다는 점도 포함됩니다. 다시 말해 전문적인 시장으로의 진입은 다음 스텝의 커리어에서도 영향을 미치기에 어느정도 충분한 고려를 해야한다는 점입니다. 오늘은 이직을 준비하시는 데이터 직무에서 고려해야 할 3가지에 대하여 말씀드려 봤습니다. 정리하자면 1. 이 산업은 데이터를 잘 다루고 중요하게 쓸 기회가 있는가? 2. 이 회사는 데이터 직무에 대하여 어느정도 투자를 하였는가? 3. 나는 해당 시장의 전문성을 가지고 있는가? 없다면 준비는 되었는가? 등이 되겠습니다. 오늘 정리한 내용은 참고 자료와 더불어 저의 개인적인 소견이므로 참조만 하는 정도가 되셨으면 좋겠습니다. 데이터에 관련된 직무와 시장은 점점 더 중요하고 커져 갈 것 입니다. 근 10년간 빅데이터라는 이름의 산업이 생겼지만 2020년 마이데이터 데이터 3법이 개정되고 이제 본격적인 데이터 시대가 시작되었다고 봅니다. 오늘도 구직과 이직, 또는 데이터 직무 채용을 위하여 리멤버에 접속하시는 모든 분들에게 좋은 결과가 있기를 바랍니다. 。 。 。 。 。 PS. 날씨가 한층 무더워 지는 듯 합니다. 쌀쌀했던 계절은 거짓말같이 사라지고 곧 무더위가 찾아올까 걱정이 되네요. 아직은 따뜻한 봄이여서 그런지 산책을 자주하게 되는 계절이네요. 코로나는 종식되었지만, 다들 건강 유의하시고 남은 주말 잘 보내셨으면 합니다. 김지영 ([email protected]) -스타트업들을 돌아다니며 기술분석, 패션 등 다양한 분야에서 경험을 쌓으며, 현재 프롭테크 '두꺼비세상' 피터팬의 좋은방구하기- 데이터 분석 전담. -개발% 분석50%하는 반반 개발 분석자. -완벽한 자연어 처리에 대한 관심. -웹크롤링, 텍스트마이닝, 머신러닝 기법에 관심. .cc @CSBYE @SVCBYE @WHATAMIDO 자료 출처 - 조성준 外 4人 공동저자, '빅데이터 커리어 가이드북'(길벗,2020), (346p - 396p)
