저는 데이터 분석 및 모델링 업무를 주로 하는 직무로의 취업을 준비 중인 산업공학과 4학년 학생입니다.

간단히 제 소개를 먼저 해드리자면, 저는 평소 R 위주로 프로그래밍 언어를 공부하며, 개인 블로그에 코드를 올리거나 스몰데이터를 이용한 자그마한 프로젝트를 주로 기획합니다.

또, 한 달 전쯤 모 스타트업과 데이터마이닝 프로젝트를 진행한 적이 있었는데, 당시 대표님께 좋은 인상을 드려 개인적으로 연락을 받아 소규모 개인 프로젝트를 맡게 된 바 있습니다.

 

현재는 코세라(Coursera)나 K-MOOC에서 주최하는 머신러닝 관련 각종 행사 및 세미나를 찾아다니며 취업 정보를 모으고 있어요. 최근 기업의 플랫폼 생성 사업 방향에 맞게 IoT 방면으로도 공부를 게을리 하지 않는 중입니다.

 

제가 대기업 내에서 데이터 분석 및 모델링 업무를 수행하기 위해선 어떤 직무에 지원해야 하며, 어느 부분에 포커스를 두고 공부를 해야 할지 궁금합니다. 코딩 테스트를 치르는 직무도 있다던데, 어떤 프로그래밍 언어를 사용하며 난이도는 어느 수준인지 알고 싶습니다.

 

끝으로 멘토님께서 현재 맡고 계신 업무가 무엇인지 말씀해주실 수 있다면 감사하겠습니다.

안녕하세요, 멘티님. 저 역시 멘티님과 같이 대학에서 산업공학을 전공했으며 주로 R을 공부했습니다. 또한 IT 업계에 관심이 많았고, C나 JAVA같은 프로그래밍 언어는 기초적인 수준에서만 다룰 수 있었답니다.

 

이제 본격적으로 답변 드리도록 하겠습니다.

우선 산업공학과 학생이 지원 가능한 대기업 내 직무 분야는 크게 세 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 생산관리 직무, 두 번째는 연구개발 직무, 세 번째는 소프트웨어 직무가 바로 그것입니다. 저희 회사에서는 *파운드리 사업부가 첫 번째와 두 번째 직무에 속해 있으며, 소프트웨어 직무는 주로 총괄 업무를 수행합니다.

 

이 중 멘티님이 원하는 데이터 분석 및 모델링 업무를 수행하는 직무 분야는 소프트웨어 직무입니다. 소프트웨어 직무는 회사 내적으로 수요가 높은 분야인데, 최근 들어 산업공학과 출신 지원자가 상당히 많은 분야이기도 합니다.

단순 코딩만 가능한 컴퓨터공학과 학생보다 종합적 역량을 갖춘 산업공학과 학생을 해당 부서에서 선호하는 경향이 있는 것 같아요.

 

하지만 비단 소프트웨어 직무만이 데이터 분석 및 모델링 업무를 수행하진 않습니다. 대기업은 기본적으로 매우 거대한 조직이고 내부에서도 여러 조직 단위로 신입사원을 채용합니다. 따라서 멘티님이 원하는 직무에 지원해 합격한다 해도, 꼭 그 일을 하게 되리란 보장은 없어요. 대기업 대부분이 비슷합니다. 

 

이런 측면에서 취업 후 얼마 지나지 않아 사직서를 내는 신입사원이 꽤 많습니다. 다만 신입 때 생각했던 직무를 맡지 못했다 하더라도, 대기업에는 추후 직무 전환의 기회가 상당히 많은 편이니 멘티님께서는 참고하시길 바랍니다.

아참. 언급하신 코딩 테스트를 치르는 직무 역시 소프트웨어 직무입니다. 정확한 정보는 아니지만 주변 동료들로부터 들은 얘기로는, 코딩 테스트에는 C나 JAVA를 베이스로 한 문제들이 많이 출제된다고 해요. 나아가, 대부분의 경우 문제의 정답을 맞히는 형태보다는, 알고리즘을 구축하거나 문제 해결 능력을 요하는 형태의 시험이 주를 이룬다고 합니다.

 

다만 그 난이도가 대단한 수준은 아니라고 하니, 소프트웨어 직무 지원을 준비하신다면 파이썬을 비롯해 프로그래밍 언어 공부를 조금 더 해보시면 될 것 같습니다.

 

멘티님께서는 데이터 분석 및 모델링 업무를 수행하는 직무에 지원할 경우, 어떤 공부를 추가로 해야 할지 물어보셨는데요. 저도 취준생 시절 이런 질문을 갖긴 했으나, 생각을 달리 먹은 다음부터 서류 및 면접 합격률이 높아졌습니다.

 

그 생각이 어떤 것이냐면, 기업은 이미 완성된 커리어의 전문가나 경력자를 신입사원으로 채용하지 않는다는 가장 기본적인 생각이었습니다. 기업은 신입사원에게 회사의 장래에 지대한 영향을 미칠 만큼 핵심적인 업무를 내주지 않을뿐더러, 그들이 엄청난 성과를 내리란 기대 또한 전혀 하지 않습니다.

 

그렇다면 기업은 어떤 인재를 신입사원으로 선발하고자 할까요? 정답은 단순합니다. 기업은 본사의 비전을 공유하며 함께 일할 수 있는 사람, 본인의 직무 분야에서 회사와 함께 성장할 수 있는 사람을 뽑으려 합니다.

 

요컨대 멘티님 역시 직무 관련 전문지식을 따로 공부하기보다는, 본인의 이야기를 한층 설득력 있게 전달할 수 있는 자신만의 Logic을 구축함이 좋을 것이라 생각합니다. 자소서든 면접이든 기본적인 논리의 뼈대만 세워 놓는다면, 어떤 질문에도 유연하면서 동시에 특색 있는 답변을 할 수 있을 거예요.

 

특히 멘티님은 프로젝트 진행 및 스타트업과의 협업 경력을 비롯해 머신러닝 관련 행사를 찾아다닌 경험 또한 있으니, 충분히 직무에 지원할 실력과 자질을 갖추셨다고 생각됩니다. 그러므로 특정 역량을 더 갖추기 위해 노력하기보다, 지금껏 쌓아올린 본인의 경험과 실력을 어떻게 드러내야 면접관에게 어필할 수 있을 지를 고민해보세요.

 

혹 그럼에도 직무 관련 지식이 부족하다고 느끼신다면, 본인의 데이터 분석 역량을 반도체 산업과 연관 지어 어떤 종류의 분석을 내놓을 수 있을지를 생각해보시면 좋을 것 같아요.

끝으로 제가 맡고 있는 업무에 대해 간단히 말씀드리겠습니다. 저는 반도체 공정 과정이 불량 없이 설계된 대로 잘 진행되고 있는가를 점검하는 업무를 수행하는데요. 기본적으로 빅데이터 통계 기법을 활용해 업무를 처리하며, 새로운 방식의 알고리즘을 고안해 추출된 데이터로부터 의미를 끌어내고 분석하는 일을 하고 있습니다.

 

저는 앞서 말씀드린 세 가지 직무 분야 중 처음에 연구개발 직무로 지원했지만, 현재 기술팀에서 근무하지는 않아요. 회사 내에 수율 향상을 목적으로 데이터 관리를 전담하는 부서가 있다고 하여 직무 전환을 요청했기 때문이죠. 때마침 해당 부서에서 추진하고 있던 사업에 제가 도움이 될 것이라 판단해, 그 후로는 데이터 분석 업무를 수행하고 있답니다.

궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요. 멘티님의 노력을 응원합니다.

*파운드리(Foundry): 반도체산업에서 외부 업체가 설계한 반도체 제품을 위탁 받아 생산·공급하는 공장을 가진 전문 생산 업체.