2020년 취업뽀개기 상반기 결과

TEAM-EDA 3기의 활동내용 중 하나인 2020년 취업뽀개기 : 취업을 위해 준비한 내용, 취업 과정을 정리의 결과가 나와서 공유해드리고자 합니다. 일단, 결론부터 말씀드리면 상반기 취준은 실패했습니다. 저의 기본적인 스펙에 대해 말씀드리면,

  • 캐글
    • 상위5% 6번 (최고 0.5%)
    • 상위10% 2번
    • 캐글 대학생 해커톤 수상
  • 공모전
    • 데이콘 3회 수상 (우승2번, 3등 1번)
    • 빅콘테스트 우승 (과학기술부 장관상)
    • COMPAS 동메달 4등
    • 카카오 아레나 2차 대회 4등
    • 정보보호 R&D 챌린지 4등
  • 대외활동
    • 한양대 데이터 분석 동아리 1년반 활동 (FRAME 동아리의 TEAM-EDA 리더)
    • 데이터 뽀개기 운영진 1년
  • 회사경험
    • 신한은행 : 전처리 알고리즘 고도화 및 피어그룹 프로젝트 2개월
    • AI 스타트업 : KT SkyLife VOD 큐레이션 개발 6개월
    • 부산 동아대학교 바이오헬스융합연구소 : 알츠하이머 PET 분류 논문 6개월

27살이라는 나이치고는 나쁘지 않은 스펙이라고 생각합니다. (물론 개인적인 생각입니다) 하지만, 대부분은 서류에서 떨어졌습니다.

  • 네이버 웹툰 인턴 : 서류 탈락
  • 딜리버리히어로 인턴 : 서류 탈락
  • 라인 머신러닝 엔지니어 : 서류 탈락
  • 하이퍼커넥트 머신러닝 엔지니어 : 서류 탈락
  • 네이버 파이낸셜 데이터 분석가 : 코테 탈락 (다맞았는데 탈락)
  • 네이버 검색분야 ML 엔지니어 : 서류 탈락
  • 국민은행 데이터 분석가 : AI 면접 탈락
  • 삼성전자 DIT 센터 : 최종 면접 (면접불참)

이번에 삼성전자가 서류를 엄격하게 봤지만, 붙은 걸 봐서는 자기소개서를 나쁘게 쓰는 편은 아닌 것 같습니다. 물론 코로나 때문에 이번 상반기가 힘든 것도 있었지만, 이 정도로 결과가 나쁜 것을 봐서는 저에게 문제가 있는 것 같습니다.

학사 취준생의 현실

데이터 분석가는 채용 공고에서도 나와 있지만 학사생이 취업하기는 거의 불가능합니다. 불가능한 것은 아니지만, 많이 힘듭니다. 그 이유는 크게 아래의 3가지로 생각이 듭니다.

  • 경쟁자들의 대부분이 석사생입니다.
  • 채용공고가 거의 없고 공고로 뽑히는 사람도 1~2명 입니다.
  • 자신을 어필하기 힘듭니다. 

데이터 분석을 준비하는 모두가 공감하는 주제이겠지만, 경쟁자들이 석사생들입니다. 2015년 알파고의 등장을 시작으로 만든 사람들이 인공지능에 관심을 두게 되었고 이때 대학원을 간 사람들이 졸업하는 해가 2020~2021년도 이기 때문입니다. 더 암울한 현실은 내년에는 AI 대학원을 졸업하는 세대들이 처음으로 등장하는 시기로 취준은 더 힘들 것입니다. 수요는 한정되어있고 공급은 많기에 기업으로서는 학사생보다는 검증된 석사생을, 검증된 석사생보다는 박사생을 더 원할 가능성이 있습니다.

 

또한, 학사생들의 가장 큰 문제점은 자신을 어필한 수단이 없습니다. 많은 사람은 캐글, 공모전, 논문 등을 언급하고 해당 내용을 통해서 학사생도 충분히 석사생과 경쟁할 수 있는 경쟁력을 가진다고 이야기합니다. 하지만 저는 생각이 좀 다릅니다. 물론 위의 과정을 통해서 실력을 기르고 스펙도 쌓을 수 있습니다. 충분히 경쟁력도 가질 수 있습니다. 그런데 이렇게 스펙을 쌓는 게 쉬울까요? 물론, 결과보다는 분석의 과정이 중요하고 그 과정을 통해서 어떤 점들을 경험했고 배웠는지도 중요합니다. 하지만 기업에서 채용할 때 결과보다 과정을 볼까요? 면접까지 가면 그 과정을 이야기하는 게 중요할 것입니다. 근데 서류지원 시에 수상을 못 하면 수상경력에 쓸 수가 없는데 어떻게 어필할까요. 정말 어려운 것 같습니다. 게다가 이러한 수상경력이 있다고 취준에 성공하느냐? 제 결과를 보면 꼭 그렇지만도 아닌 것 같습니다.

내가 모자른 점들

현실적인 여건상 힘든 점들도 분명 있지만, 저 자신도 모자라고 부족한 점들이 많았습니다. 취업준비에 실패하고 곰곰이 제가 무엇이 부족하고 무엇을 잘못했는지에 대해 고민을 많이 했습니다.

 

1. 부족한 깃허브 

 

 

최근 8월부터는 깃허브 활동을 열심히 했지만, 그전까지는 잔디는 듬성듬성 있고 대부분이 마른 땅입니다. 마른 것뿐만 아니라 내용이 없는 저장소도 있고 관리 또한 잘 안된 상황입니다.

 

 

 

이제까지 공모전을 하면서 사용했던 발표자료와 코드들을 깃허브에 올려두기는 했지만, 자신의 편의성을 위해서이지 다른 사람들을 전혀 배려하면서 관리하지도 않았습니다.

 

2. 부족한 딥러닝

이게 가장 큰 문제점이라고 생각합니다. 최근 채용 트렌드는 머신러닝에서 딥러닝 개발자를 원하고 데이터 분석가 직군의 채용과 AI 개발자에 대한 채용이 섞인 것 같습니다. 딥러닝 스터디를 1년 넘게 하면서 논문을 리뷰하고 개념은 익혔습니다. 하지만 실제 논문을 구현해보거나 딥러닝을 통한 프로젝트를 해본 경험이 없습니다. 그렇다 보니 딥러닝 프레임워크에 대한 실력이 부족하고 관련해서 어필하기가 쉽지 않았습니다.

 

3. 개발 실력

요새는 의외로 분석가들에게도 개발 실력을 많이 요구하는 것 같습니다. 아래는 네이버에 올라와 있는 채용공고입니다. 둘 다 대용량 처리 및 개발을 우대사항으로 요구하는 것을 볼 수 있습니다. (혹은 탄탄한 CS 기본기)

 

 

산업공학과를 나와서 통계, 산업 쪽으로는 어느 정도의 메리트가 있지만 개발 쪽으로는 아예 지식이 없는 것도 하나의 문제점입니다.

 

4. 도메인 지식의 부재

위에도 말했듯이 저는 산업공학과를 나왔습니다. 산업공학과는 특성상 최적화와 공장에서 어떤 식으로 데이터를 다루고 분석을 하는지에 대해서 배웁니다. 그렇기에 하이닉스, 삼성전자와 같이 공장이 없는 쪽으로는 쉽게 도메인을 살리기 힘든 것이 큰 문제입니다. (이렇게 쓰고 보니 이래서 삼성전자만 붙었을 수도 있을 것 같습니다.)

현재 무엇을 준비하는가?

1. 깃허브 관리를 시작했습니다.

이제까지 해왔던 내용들을 깃허브에 올리고 있습니다. 아직까지 많은 내용은 없지만 이제부터 하는 내역들을 모두 올릴 생각입니다.

 

 

 

2. 스터디 사람들과 논문을 리뷰하고 해당 내역을 구현하는 연습을 하고 있습니다.

물론, 딥러닝 실력을 기르기 위해서 딥러닝 위주로의 논문을 리뷰하고 구현하는 연습을 하고 있습니다.

 

 

 

 

3. 2와는 별도로 논문 리뷰와 코드 구현을 하고 있습니다.

부족한 딥러닝 실력을 보완하기 위해서 스터디 사람들과는 별도로 논문을 리뷰하고 코드로 실제 나온 점수를 구현해보는 연습을 하고 있습니다. 이미지 처리와 자연어 처리중에서 좀 더 관심이 있는 이미지 처리 기법들을 중심으로 공부하고 있습니다.

 

 

 

 

4. 추천시스템을 공부하고 있습니다.

도메인 영역에 대한 강점을 얻기 위해서 "추천"이라는 주제로 개인적인 공부를 하고 있습니다. 페이스북에서 Recommender System KR이라는 그룹의 운영진을 맡아서 T아카데미, DLD 등에서 추천시스템 관련 강의를 준비하고 PyTorch로 관련 논문을 구현해서 깃허브에 올리는 작업을 하고 있습니다.

 

 

 

 

이와 같은 노력이 언제까지 지속될지는 모릅니다. 작심 삼일이 될지도 모릅니다. 하지만, 언젠가 취업할 그 날을 위해서 성수동 내 집마련의 꿈을 위해서라도 열심히 하겠습니다 !! 모든 취준생 여러분들 힘내시기 바랍니다. 감사합니다. 

 

P.S. 삼성전자와 카카오 면접을 포기한 이유는 다음 글에서 작성하도록 하겠습니다!!!

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댓글(23)

  • 2020.08.31 23:35

    비밀댓글입니다

    • 2020.09.02 20:02

      비밀댓글입니다

  • 2020.09.04 01:34 신고

    고생하셨습니다.
    최근에 페북에서 대학원 가신다는 글을 본거 같은데 (아마 RS kr에서 예비 대학원생이라고 하셨던거 같네요), 대학원으로의 길로 마음을 잡으신건가요??

    • 2020.09.04 09:42 신고

      안녕하세요 !! 블로그 글 잘보고 있습니다.

      넵 맞습니다. RS-KR에서 그런 글 올렸었는데, 기억하시네요 ㅎㅎ

      현재는 카이스트 대학원에 입학해서 연구실에서 연구하고 있습니다. 여기와서야 제가 우물안 개구리였던 사실을 느끼네요. 밤늦게까지 공부만 하는 중입니다 (ㅜㅜ)

    • 2020.09.04 11:11 신고

      벌써 입학까지 하셨군요.

      재밌는 분야로 가셨네요!
      대학원에서 하고싶으셨던 공부 맘껏 하시길 바랄게요 :pray:

    • 2020.09.04 12:28 신고

      감사합니다.

      흠시님도 즐코입니다~ 😀

  • 방문
    2020.09.05 13:44

    제 상황이랑 너무 비슷하네요..
    데이터쪽을 대학교에서 실질적으로 공부한게 데이터마이닝, 오픈소스 공부한정도이니 당연히 석사생들에게 밀릴 수 밖에없네요.
    저 역시도 이번 졸업 후 지금 하반기 취업준비를 하고있지만 과연 이게 취업이가능할까라는 생각이 너무많이드네요..
    저역시도 석사를 준비하는게 맞겠죠?

    • 2020.09.05 14:37 신고

      음 솔직하게 말씀드리면, 학사생들중에서도 스펙이 좋은 사람이 많은 것 같습니다. 인턴경험은 물론이고 공모전 수상, 논문 경험까지 있는 사람들도 있습니다. 그런 측면에서 방문님과 비교해보면 조금 부족한 부분이 있는 것도 사실이지요...

      근데 대학원은 신중하게 생각하시기 바랍니다. 만일 목적이 취업이라면, 대학원에 오시는 것보다 집에서 부족한거 공부하면서 스펙쌓고 인턴기회 잘 찾아봐서 하는게 더 도움되실 가능성이 높습니다. 저도 둘 중 고민 하다가 대학원이 먼저 붙기도 했고 인생 한번뿐인데 대학원가서 공부해보는 것도 나쁘지 않다 싶어서 선택했습니다. ( 물론, 9시에 나와서 밤11시는 넘어야 집에가지만 나름 만족하면서 다니는 중입니다)

      저는 대학원 선택할때 아래 유튜브가 많이 도움되었는데 한번 참고하시기 바랍니다.
      https://youtu.be/5FG0QrYBEME

      p.s 사실 취준시기가 많이 외롭고 자존감도 떨어지고 붙으면 그냥 가자라는 생각이 드는 힘든 시기인 것 같습니다. 저 또한 그런 식으로 도피해서 대학원간게 없다고는 말할 수 없을 것 같습니다. 하지만, 노력하다보면 언젠간 다 잘풀릴 거라 생각합니다. 방문님도 충분히 고민하시고 후회없는 선택 하시길 바랍니다. 😀

    • 2020.09.05 15:19

      좋은 답변해주셔서 너무감사합니다.
      저의 핑계겠지만 혼자서 스펙을 쌓는다는게 쉽지 않더라구요.
      해본게 스타트업 자연어처리해본 경험밖에없어서 고민하던 중
      글쓴이님처럼 스펙이 좋은 학사들도 떨어진다는 것을 보곤 조금 힘이빠져서 글이 남겼었네요.
      저 나름대로 이번에 준비 잘해봐야겠네요.
      캐글 같은것도 열심히 하시던데 저도 계속 도전을 해봐야겠네요

    • 2020.09.05 16:24 신고

      사실 핑계는 아니라고 생각합니다. 스펙 쌓는게 쉬우면 다들 스펙 괴물들만 있지 않겠습니까? ㅜㅜ..

      회사에서 자연어처리 경험이라도 있는게 좋은 스펙인 것 같습니다!! 그 경험 토대로 인턴을 더 할 수도 있고 개인 프로젝트를 진행할 수도 있고 어디든 방향은 충분한 것 같습니다. 개인적인 생각이지만 캐글보다는 데이터 수집에서부터 가공, 배포를 혼자 진행해보는 개인 프로젝트같은게 취업에 더 도움되지 않을까 생각합니다. (서비스배포부터 수집단계까지 전부 경험해보는게 취업 우대사항과 더 맞는 것 같습니다!!)

    • 2020.09.05 20:34

      좋은 조언 감사합니다.
      기업입장에서는 당연히 서비스배포까지 나와야 볼수도있고 더 신뢰가 가겠네요 정말 좋은 답변감사합니다

    • 2020.09.05 21:25 신고

      6개월간 일하면서 경험한바로는 배포도 배포인데, 데이터를 수집하고 관리하는 것 또한 만만치않았습니다. 데이터베이스내에서 수집하고 관리를 잘하면, 웬만한 기업에서는 많이 선호할 것 같습니다. 파이팅입니다!!

    • 2020.09.05 21:25 신고

      6개월간 일하면서 경험한바로는 배포도 배포인데, 데이터를 수집하고 관리하는 것 또한 만만치않았습니다. 데이터베이스내에서 수집하고 관리를 잘하면, 웬만한 기업에서는 많이 선호할 것 같습니다. 파이팅입니다!!

  • 2020.09.07 01:09

    비밀댓글입니다

    • 2020.09.07 08:50

      비밀댓글입니다

  • 2020.09.29 23:14 신고

    안녕하세요 정말 좋은 글이네요 잘보고 갑니다! 자주 소통하고 싶어요~

  • 몰랑s5
    2020.10.10 18:30

    안녕하세요 글 내용 도움 많이 되었습니다. 혹시 dit센터 면접 불참하신 이유를 여쭤봐도 될까요?? 저도 데이터 분석에 관심이 있고 dit센터 취업에 관심이 있는 학생인데 관련 글을 찾아보니 나오지 않아서 댓글을 달게 되었습니다. 알려주시면 감사하겠습니다!

    • 2020.10.12 11:09

      비밀댓글입니다

  • 2020.10.12 21:21

    비밀댓글입니다

    • 2020.10.13 01:02

      비밀댓글입니다

    • 2020.10.13 19:47

      비밀댓글입니다

    • 2020.10.13 22:15

      비밀댓글입니다

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