안녕하세요. 컴퓨터 공학부를 졸업한 스물여섯 살 취준생입니다. 도전 중인 직무는 개발자인데요. 얼마 전 최종 면접에서 탈락하고 저 자신을 되돌아보던 중에 현직자분께 도움을 얻고자 질문을 드립니다.
저의 역량이 제대로 어필되지 않는 것 같다는 생각이 들고 있는데, 현직자 입장에서 보았을 때 어떤지 궁금합니다.
ⒸSyda Productions
저는 직무 강점으로 데이터 처리에 관한 이야기를 쓰고 있습니다. 우선, 상황인식 기반 맞춤형 SNS를 졸업작품으로 제작한 경험이 있는데요. 사용자가 읽거나 쓴 텍스트를 분석하여 관심사를 파악하고 성별과 나이 등 상황 요인을 고려, 방대한 데이터 속에서 맞춤형 정보를 찾아 제공하는 HTML5 기반 시스템입니다. 이를 토대로 특허를 출원한 경험도 있습니다.
사실 졸업 작품이 '상황인식 기술'을 포인트로 두고 시작한 것이지만 프로젝트를 진행하며 '데이터가 정보로 변환되는 과정'에 매력을 느껴 빅데이터를 다루고 싶어졌습니다. 대학원에 진학하면 좋겠지만 사정상 어려워서 취업 준비 중이고 관련 서적을 주로 읽고 있습니다.
이 외에도 전공 수업을 들으며 다양한 프로젝트를 수행했고요. 데이터베이스 수업의 팀프로젝트 설계를 하며 *오라클을 이용한 경험도 있고, 데이터베이스 프로그래밍 수업의 팀프로젝트로 자바를 사용해 도서관리 프로그램 작성하여 DB를 연동한 경험도 있습니다. 이러한 데이터 관련 경험을 토대로 빅데이터를 다루는 개발자가 되고 싶습니다.
제가 강점이라며 말씀드리는 이런 것들이 현직자의 입장에서는 매력 없는 이야기들일까요? 이런 경험 몇 개 가지고 빅데이터를 다룬다는 이야기가 뜬구름 잡는 것같이 들릴까 싶기도 합니다.
미리 답변 감사드리고, 이야기 들어주셔서 정말정말 감사합니다!
*오라클 : 미국 오라클사의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 이름. 유닉스 환경에서 사용되는 RDBMS로는 현재 가장 널리 사용되는 대표적인 제품
안녕하세요, 멘티님. 취직이 요즘 너무 힘들죠. 제가 들어올 때만 해도 이 정도는 아니었는데, 제 주변에 컴퓨터 공학을 전공한 졸업자들도 요즘 취직이 안 돼서 대학원을 가거나 재도전을 노리고 있더라고요. 불합격 통보를 받으실 때 심적으로 많이 힘드셨을 텐데, 먼저 위로의 말씀을 드립니다.
Ⓒeverything possible
데이터 처리 프로젝트 경험은 큰 자산
본론으로 들어가 보겠습니다. 제가 현업에 있으면서 대졸자분들을 많이 만나본 것은 아니지만, 멘티님이 수행하신 프로젝트는 손대기 어려운 난이도의 주제인데 마무리까지 잘 해내신 것이 대단하세요.
추천 시스템은 현업에서 적용하기에도 예상대로 작동하지 않는 부분이 있긴 하지만, 추천 시스템 자체를 아예 포기할 수는 없는 상황이에요. (조금 더 말씀드리면, 추천 시스템의 오류를 해결할 절충안으로 사람이 결과를 한번 검수하는 등의 방법으로 사용하고 있어요.) 그렇기 때문에 회사에서 멘티님의 추천 시스템을 그냥 그저 그런 결과물이라고 생각하지는 않을 거예요.
저의 개인적인 시각으로 봐도, 대학교 때 저걸 해본 경험 그 자체가 중요하다고 생각해요. 분명 데이터 분석 단계에서부터 시작해서 마지막 추천 단계까지 끊임없이 문제에 부딪혔을 테고, 그 문제를 겪어본 경험과 문제해결 방향성이 큰 자산이 될 수 있거든요.
그렇다면, 제가 보기에 남은 가능성은 두 가지 정도가 있을 것 같아요.
첫째로, 프로젝트 어필이 면접관에게 와닿지 않은 경우입니다. 사실 몇 달간 진행한 프로젝트 경험을 수 분 안에 풀어내야 한다는 것이 굉장히 어렵죠. 그럼에도 불구하고 면접이라는 것이 말을 잘 풀어내는 능력을 필요로 하기 때문에, 슬프게도 어떻게든 해내야 할 수밖에 없는 상황입니다. 세부적인 내용이 생략되는 과정에서 면접관이 그저 그런 프로젝트라고 인식할 수도 있어요.
둘째로, 회사가 뽑고자 하는 인력이 시스템 코어 개발이 아닌 경우입니다. (예. 안드로이드/웹개발 직무) 이 경우도 빈번해요. 개발을 더 중점적으로 하려는 회사일수록 코어 시스템 개발에는 경력직을 투입하려 하고, 신입도 아예 투입을 안 하는 것은 아니지만 다른 직무에 비해 기회가 적어요. 오히려 신입들은 앱개발/웹개발 같이 유저와 가까운 곳부터 배우고 오도록 유도를 해요.
ⒸAlexey Godzenko
빅데이터 분석, 수치로 말하는 사람들
잠깐 여기서 원 주제와는 좀 벗어났지만, 왜 시스템 코어개발에 경력직을 앉히고 싶은지에 대한 주관적인 경험담을 좀 알려드릴게요. 그 이유는, 빅데이터는 이론 지식을 가진 사람을 선호하는 특성이 있어서 그래요.
빅데이터를 다루는 부서에서는 여러 수학 수식이 난무합니다. 물론 빅데이터 분석 방법론에는 수학을 사용하지 않는 여러 좋은 알고리즘들이 많아요. 단지 기업에서 수학을 더 선호하는 이유는, 이론적으로 ‘효과적임을 증명할 수 있다’라는 이유가 큽니다.
예를 들어, SNS 사용 행태에 따라 사용자를 분류하는 보고서를 들고 갔다고 가정해 볼게요. 보고서 내에 적힌 방법이 "선형 회귀(linear regression)를 사용했습니다."라고 하는 것과 "데이터 분포에 따라 SNS를 많이 사용하는 사람과 적게 사용하는 사람을 나눴습니다."라고 돼 있다면 이 둘은 차이가 있다는 얘기입니다.
아는 사람은 저 두 방법 중 무엇을 쓰든 결과에 미치는 영향이 미미하다는 것을 알아요. 하지만 모르는 사람이 보면 첫 번째로 말한 "선형 회귀"라는 단어에 더 솔깃할 수 있어요. 수학적으로 증명된 근거이기 때문입니다. 결과적으로 달라지는 건 없는데 말이죠.
하지만 이런 다소 말도 안 되는 이유로 이론 지식이 있는 사람만 뽑는 건 아니에요. 수학으로 말하는 사람들은 수치로 말을 할 수 있는 능력이 있기 때문이죠.
사람들의 데이터를 건네주고 "특이한 점을 요약해주세요"라는 일을 받았을 때, 수학을 하는 사람은 평균이나 중간값뿐 아니라, *quartile이라는 것도 써서 표현할 줄 알고 *skewness라든가 기타 등등 숫자로 말할 줄 압니다. 결론에 "이러이러한 현상을 보이는 점이 특이합니다"라고 쓰는 것과, "이러이러한 수치가 X.XXX 라고 나왔습니다." 의 차이는 상당하다고 할 수 있죠.
ⒸRawpixel
협업능력과 객체지향 프로그래밍 능력
얘기가 좀 길어졌네요. 다시 본론으로 돌아오겠습니다. 그러면 제가 생각하는, 입사를 위한 면접 전략에 대해 말씀을 좀 드릴게요. 이건 회사마다 차이가 있을 수 있기 때문에, 정답이라기보다 조언 정도로 들어주시는 것이 좋을 것 같네요!
회사에서 알아볼 수 있는 능력에 좀 더 초점을 맞춰보시는 것도 좋을 것 같아요. 조금 더 기초에 중점을 맞춰서 어필을 하는 거죠. 그럼 회사에서 원하는 기초란 무엇일까요?
저는 협업 능력과 객체지향 프로그래밍을 할 줄 아는 능력인 것 같아요. 프로젝트를 진행하면서 협업을 했던 경험에 대해 힘들었던 점과 해결법을 말하면 좋을 것 같아요.
그리고 객체지향 프로그래밍 능력은 자신의 프로젝트를 세부 컴포넌트로 쪼개서 재사용성을 높였다는 것을 어필하면 좋을 것 같아요. (물론 처음부터 완벽하게 계획해서 그렇게 짜지 않았다고 하더라도, 객체지향에 초점을 맞춰 다시 짠다면 이러이러하게 짰을 것이다라고 자기 가정을 하면서 생각해 보는 거예요.)
협업 능력이나 객체지향 프로그래밍 능력은 당장 현업의 여러 부서에서 신입에게 요구하는 능력이라, 이런 것들을 먼저 내세우는 것도 좋을 것 같아요. 그다음 데이터 처리에 관해서 이어서 말씀하실 수 있으면 딱 좋고요.
열심히 답변을 썼는데, 잘 전달이 되었는지 모르겠네요. 읽다가 잘 모르는 부분이 있다 하시면 꼭 다시 물어봐 주세요. 또 다른 궁금증이 생기시면 언제든 또다시 질문하셔도 좋고요!
멘티님이 원하시는 곳에 취업이 되기를 응원할게요. 파이팅!
*quartile : 4분위수. 25, 50, 75는 각각 첫 번째, 두 번째, 세 번째 4분위수이다. 즉, 통계에서 100을 기준으로 한 4분위수라 한다.
*skewness : 편포도. 분포의 비대칭의 정도, 즉 분포가 기울어진 방향과 그 기울어진 정도를 나타내는 척도
*객체지향 프로그래밍 : 모든 데이터를 오브젝트(object;물체)로 취급하여 프로그래밍 하는 방법으로, 처리 요구를 받은 객체가 자기 자신의 안에 있는 내용을 가지고 처리하는 방식
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