월간 회고록: 2022년 4월
새로운 스터디, 이력서와 포트폴리오 제작기
새로운 스터디를 시작하다
올해 3월부터 SQL 스터디, Python 코딩테스트, Tensorflow 스터디를 시작했습니다. 올 초부터 다양한 기업의 Data Scientist 채용 공고를 둘러봤고, 아무래도 이 세 가지는 꼭 필요로 된다고 느꼈습니다. “왜 이제 와서 시작하냐?” 하는 생각을 가지시는 분들이 많으실 것 같습니다. 작년에 대학원을 졸업했고 실무에서 1년차를 넘긴 지금에서야 말이죠. 지금부터 그 이야기를 풀어보려고 합니다. 사실, 지금 생각해보면 대학원 때 시작했어야할 것을 이제서야 시작한다는게.. 참 많이 늦은 감있습니다. 하지만, 늦었을 때가 가장 빠른?..뭐 이런 말로 위로를 삼아봅니다..
사실 코딩테스트는 학부생 시절 대학원에 진학하기 전에 잠깐 취업 준비를 해보면서, 대학원을 졸업하고 취업 준비를 하면서 몇 번 치뤘던 적이 있습니다. R이 주 언어인 사람에게 다행스러웠던 것은 이때 치뤘던 코딩테스트들에서는 다행히 R을 지원해줬었다는 점이죠. 두시간 세시간 붙잡고 알고리즘 한두문제를 겨우 풀어서 제출했던 기억이 있습니다. 함수를 다 짜서 제출하면 뭐하나요, 뭣도 모르고 입력을 받아야하는 input()도 안해서 테스트케이스는 다 틀리는데 말이죠.😅 네, 당연히 항상 결과는 불합격이었습니다.
그래서, 이제서야 시작한 이유는?..
참 부끄럽지만 “내가 이걸 왜 준비해야하지?”라는 고집같은 생각을 했습니다. 내가 개발자도 아니고, Data science를 하고 싶은 사람인데 굳이 알고리즘 문제를 왜 잘 풀어내야하지? 왜 이런 것을 요구하는 걸까? 하는 생각을 했었죠. 지금 생각하면 참 바보같습니다. 아시다시피 요즘 나오는 여러분들이 이름만 대면 알만한 대기업, 빅 플랫폼 기업, 금융 기관의 Data Scientist 나 Data Analyst 채용 공고를 보시면 면접 전형 전에 꼭 코딩테스트가 포함되어 있습니다.1 극 소수의 대기업에서는 면접 전형 전 코딩테스트 대신 사전 과제 또는 Data Analyst의 경우 SQL 쿼리 테스트를 진행하는 경우도 있긴 합니다만, 코딩테스트가 포함된 형태의 채용 전형은 앞으로 기업들 사이에서 더더욱 확대될 것이라고 봅니다.
과거에는 코딩테스트 공부는 거들떠보지 않았던 제가 지금에서야 공부를 시작한 이유는 “내가 이걸 왜 준비해야하지?”와 같이 어리석은 고집같은 생각을 버리고 그간 여러 생각을 해왔기 때문입니다. 먼저 “과연 내가 Data Science를 수행하기 위해 가고싶은 마음 속 업계 또는 기업만을 위해서 한 노력이 있는가?”에 대해 생각했고, 수많은 지원자를 평가해야만하는 기업과 실무자의 입장을 생각하기 시작하면서 제 관점은 많이 바뀌기 시작했습니다. 대기업, 우리가 이름만 대면 알만한 핫한 기업에는 수많은 지원자가 몰립니다. 그들의 입장에서 생각해보면, 다른 전형 없이 서류전형에서 각 지원자들의 서류를 세세하게 평가하여 바로 면접 전형을 진행하는 것은 결코 불가능합니다. 그래서, 코딩테스트와 같이 객관적인 평가 기준으로 지원자들을 한 번 걸러내는 작업이 필요로 되는 것이라 생각합니다. 공기업 채용 전형에서의 NCS, 사기업 채용 전형에서의 적성 평가2와 같은 것과 같은 맥락으로, 개발 직군에게는 코딩테스트라는 것이 존재하는 것이죠. 과거에는 이러한 형태의 채용 전형을 이해하고 싶지 않았습니다. 기업의 Culture fit과 얼마나 맞는지에 관한 인성 검사와 같은 것들은 꼭 필요로 된다고 생각했지만, NCS, 직무적성검사, 코딩테스트 같은 것들은 실질적인 직무 수행 능력과 직결이 되는 것도 아닌데, 왜 치뤄야 하는지에 대해 이해가 안됐었죠. 지금은 백 번 이해합니다. 오하려 과거에 되도 않는 고집을 피우며 코딩테스트 공부를 거들떠보지 않았던 저를 참 한심하게 생각하고있습니다.🤬
아무튼 이러한 모티베이션에서 코딩테스트를 시작했고, SQL을 현업에서 다루고 있지만 SQL 쿼리테스트 스터디도 시작을 했습니다. 아울러, Tensorflow의 경우는 수많은 Data Scientist 채용공고를 둘러본 결과, torch나 tensorflow 등과 같은 머신러닝 프레임워크 하나 정도는 다룰 줄 알아야 될 것 같음을 느껴 시작하게 됐습니다. 여러 프레임워크 중 Tensorflow를 선택한 이유는, 현재 M1 GPU를 지원해주는 유일한 프레임워크이기 때문입니다. 그마저도 싱글코어긴 합니다..(사실 torch를 배워보고 싶었는데,,) 그리고, R의 {tidymodels}을 통해 머신러닝을 수행할 수 있긴 합니다만, 우리나라 업계의 Data Scientist 채용 공고에서 아직 R의 {tidymodels}를 기재해놓은 공고는 본 적이 없습니다. Python의 scikit-learn을 요구하는 경우는 종종 봤지만 말이죠. 참 씁쓸하네요..😭 개인적으로 {tidymodels}은 scikit-learn과 비교하기 미안할 정도로 더 좋은 패키지인데 말이죠. 아무튼, Tensorflow 스터디는 4월에 아카이브를 만들어 놓고, 업무와 다른 일을 핑계로 아직도 제대로 시작하지 않고 있네요.. 마침 Deep Learning with R, Second Edition이 곧 출판을 앞두고 있다는 소식을 들었는데, 이 책으로 스터디를 진행할까 합니다. 아니, 해야죠!
이력서, 포트폴리오 제작기
기존에는 canva로 이력서와 경력기술서를 관리하고, 포트폴리오는 애플 키노트로 관리하고 있었는데 하나의 툴로 관리하고 싶었어요. R 마크다운과 노션 중에 고민하다가 노션으로 택했습니다. R Markdown에 비해 웹 공유도 편하고, PDF 변환, 그리고 무엇보다 디자인적인 요소가 훨씬 낫다고 생각했습니다. 그리고, R Markdown으로 관리했을 때 얻을 수 있는 베네핏도 딱히 없다고 생각했고, 이력서뿐만이 아니라 포트폴리오까지 함께 관리하기엔 노션이 확실히 편합니다. 이번에 노션으로 이력서와 포트폴리오를 다시 쭉 작성하며 참고해봤던 자료들입니다:
참고할만한 노션 Resume의 99%는 개발자 이력서이고 나머지는 통계학과 외에 다른 백그라운드로 Data Science를 하시는 분들의 이력서 뿐인데, 김단아님은 저와 같은 통계학 백그라운드로 Data Science를 하시는 분이라 참 많은 도움이 됐습니다. 이력서, 포트폴리오를 만들고 다듬는데에 대략 4일정도 걸린 것 같습니다. 이미 작성된 이력서, 경력기술서, 포트폴리오가 있었음에도 불구하고, 지겹고 힘들더군요.😪 참고했던 글, 영상 들에서 공통적으로 주장하는 이력서와 포트폴리오의 주요 포인트는 다음과 같습니다:
내가 “어떤 것을 했다.”와 같이 팩트만 펼처 놓는 것이 아닌, 나의 강점을 펼치고 상대방을 설득할 수 있도록 기술하자
이력서는 영화 예고편과 같다. 짧고 간결하게 꼭 보여주고 싶은 것들만 컴팩트하게 담자
경험과 직무를 연결하자
가능하다면 숫자로 성과를 드러내라
- 숫자로 표현할 수 없다면, 그 일을 왜 했는지, 타겟이 누구였는지 디테일하게 담아보자
개발 직군의 경우 다룰줄 아는 Tool의 수준을 나타내는 것은 지양하자
- Tool의 수준에는 주관이 개입하기 마련이고, 객관적인 기준이 없기 때문
- 개인적으로 주 언어정도를 표기하는 것은 나쁘지않다고 봄
- 나머지 본인이 다루는 각 Tool의 수준은 포트폴리오에서 자연스럽게 드러나야함
경력 기술, 포트폴리오 작성 시 Data Privacy, Research Privacy, 업무 상 비밀은 꼭 지켜야 함
- 이를 지키지 않으면 이력서를 평가하는 사람 입장에서도 큰 (-)가 될 수 있음
- Privacy를 지키기 위해 마스킹이 필요한 부분은 꼭 마스킹하여 기술하자
버려야 하는 내용은 과감하게 버려야하는데, 이게 참 어려웠던 것 같습니다. Privacy를 지키는 일도 매우 중요한데, 꽤 귀찮았고요.😅
이직을 계획하고 계신 분들이 아니여도 이력서, 포트폴리오를 틈틈히 정리해두는 습관은 꼭 필요합니다. 이력서와 포트폴리오가 꼭 필요한 상황에 닥쳐서 한꺼번에 지금까지 해온 것들을 정리하는 작업은 정말 힘든 일입니다. 정말 많은 시간이 소요될 것이고, 사람의 기억력에는 한계가 있기 때문에 틈틈히 주기적으로 이력서와 포트폴리오를 관리해온 사람에 비해 좋은 퀄리티를 갖기도 힘들 것입니다. 더군다나, 요새는 “평생직장”이 아닌 “평생직업”을 바라보고 살아가야하는 세상이기에 본인 PR을 할 줄 알아야합니다. 과장 좀 보태서 이야기 해보면, 본인이 한 것은 100인데 50으로 밖에 포장을 못하는 사람이 있는 반면, 본인이 한 것은 70인데 100만큼 포장할 줄 아는 사람이 있습니다. 본인이 어디쯤 위치하는 사람인지 곰곰이 생각해보시기 바랍니다. 그래서, 커리어를 쌓아가는 데에 있어서 본인이 이루어 낸 것들을 주기적으로 잘 정리하고 포장하는 것은 기본 중의 기본이라 생각합니다. 이직 계획과는 무관하게 적어도 분기에 1번 정도는 이력서와 포트폴리오의 유지보수에 시간을 투자하는 것을 적극 권장합니다. 나라는 상품을 취업 시장에 내놓는데, 다른 상품들과의 차별점을 꾀하기 위해 이정도 노력은 꼭 필요하지 않겠습니까? 이런 노력 없이도 남들보다 훨씬 더 뛰어난 무언가를 갖고 있는 인재가 아닌 이상 말이죠.
마지막으로 4일 간의 끈질긴 작업 끝에 완성한 제 이력서와 포트폴리오 링크를 첨부하면서 회고를 마칩니다. 앞서 말씀드렸던 사항들을 최대한 지키려고 노력했지만, 잘 지켜졌는지.. 틈틈히 들여다 보고 유지보수 해나가려고 합니다.
각주
라이센스
인용
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