멘토님! 몇 달 전 잇다 라이브 클래스를 통해 취업 관련하여 많은 도움을 받았습니다. 감사드립니다 저는 공정/데이터에 대한 지식이 전무한 상태고, 앞으로 데이터 분석 관련 교육을 들으며 스펙을 쌓고, 이것을 강점으로 내세워 생산 관리 분야로 취업하는 것을 목표로 하고 있습니다. 목표처럼 올해 안에 칼취업을 하면 좋겠지만, 취준 기간으로는 최대 내년 하반기까지 생각하고 있습니다.

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데이터 분석에 관한 정보를 최근에 접했고, 데이터 분야에 처음 발을 들이는 상황이다 보니, 궁금한 점들을 두서없이 보내드립니다.

1. 우연히 접한 재직자(생산 관련 부서) 분과의 인터뷰에서, "파이썬 등 공정 데이터 분석을 위한 관련 툴(파이썬 등)을 능숙하게 다루는 것이 강점이 될 수 있다"라는 말을 들었습니다. 저는 배터리 분야에서도 업무는 크게 다르지 않을 것이라 생각하는데, 데이터 분석 역량은 어느 정도로 준비하는 것이 좋을지 궁금합니다.

다음 달에 데이터 분석 관련 대외활동을 신청하려 하는데, 한 달간 가볍게 다루는 활동과, 데이터 분석 과정을 포함해서 ai, 머신러닝까지 6개월간 깊게 다루는 활동 중 고민 중입니다. ai 관련 역량이 어필될 수 있다면 후자를 선택할 생각입니다.

1-1 데이터 분석 역량을 심도 있게 준비해서 어필하는 것과, 데이터, 품질, 안전환경 등 직종 관련 역량을 얇고 넓게 준비하는 것 중 어느 것이 좋을지 알고 싶습니다.

2. 요즘에는 오픽 AL까지 따놓은 엔지니어분들이 아주 많다고 들었습니다. 저는 영어 성적이 부족하다고 느끼는데, 만약 토스로 시험을 다시 준비한다면 어느 정도까지 따놓는 게 좋을까요? 높은 점수가 강점으로 작용할 수 있을까요?

읽어주셔서 감사합니다.

멘티님. 질문 주신 부분에 관해 제 생각을 옮겨 적어 보겠습니다.

역량은 증명할 수 있어야 합니다

저는 취업 준비를 했을 때, 제 역량을 객관적으로 보여주기 위해서 실제 프로젝트, 공모전 등을 참가해 수상 경험을 남기려고 했어요. 교육 이력도 좋지만, 교육만으로는 제 역량을 보여주기에는 한계가 있다고 생각했습니다.

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그래서 멘티님께도 데이콘 or 캐글 등을 통해서 데이터 공모전, 프로젝트 경험을 쌓는 걸 추천드려요. 팀 단위로 준비를 해봐야 실제 회사에서 프로젝트를 하는 방식과 비슷한 경험을 쌓을 수 있거든요. 추가로 1개월 교육과 6개월 교육을 고민 중이시면 6개월 좋겠네요. 6개월 동안 하면서 따로 공모전도 준비해 보시는 것도 좋겠어요. 

추가로 넓게 아는 것도 좋지만, 저라면 심도 있게 한 분야를 준비할 거 같습니다. 제 경험을 면접 때 어필하기에는 제가 면접관들 다 이해시킬 정도로 잘 알고 있어야 어떤 질문이 들어와도 답변을 명확하게 할 수 있을 거 같아요. 그러려면 심도 있게 공부하는 게 좋지 않을까라는 생각이 듭니다.

영어성적은 고고익선, 그러나 우선순위 파악이 먼저입니다

영어성적은 여전히 고고익선입니다. 높으면 당연히 강점이 됩니다. 근데, 선택과 집중 같아요. 저는 영어 성적은 최소한 취업 지원 기준에만 맞추고, 다른 역량을 제 필살기로 가져갔어요. 

반면에, 본인이 부족하다고 생각이 든다면 더 보완하는 것도 좋은 방향이 될 거 같습니다. 포인트는 취업을 결정짓는 데는 우선순위가 있다는 것이고, 우리는 그것에 맞춰 전략적으로 계획을 잡아야겠죠?

질문에 답이 됐으면 좋겠네요. 많이 힘들고 복잡한 시기겠지만, 노력한 만큼! 고민한 만큼! 좋은 결과가 있을 것이라 믿습니다! 끝까지 파이팅 하시고 또 궁금한 게 있으면 언제든지 질문 남겨주세요.