[취업퀘스트] 2024년 추천시스템 Data Scientist 채용공고 분석하기

메이플 초보자가 지금 내 상태 아닐까

 

일상이 힘겹게 느껴질 때 종종 내가 게임 캐릭터고 퀘스트를 깨고 있다고 상상하곤 한다. 취준생인 지금은 '취업'이라는 전직 퀘스트가 있다. 주니어인 듯, 주니어 아닌, 주니어같은 3년 경력을 가지고 있고 어떤 직무로 가고 싶은지 정했으니 1차 전직 정도는 했지 않을까. 막막하게 느껴지는 취준생활을 보다 효율적으로 점검하기 위해 직접 취업을 위한 미니퀘스트를 만들어 보았다.

 

 

1. 취업 퀘스트 생성

취업 준비 무엇부터 시작해야 할까?

보통 경력직(IT)의 취업 준비 프로세스를 크게 나누면 3가지로 나눌 수 있다. 

1. 서류 지원 : 경력기술서, 포트폴리오, 자기소개서, 인적사항 등
2. 시험 : 인적성, 코딩테스트 등
3. 면접 : 기술 면접, 인성 면접, 임원 면접 등

 

경력기술서, 포트폴리오 등은 한 번에 완벽하게 작성하면 좋겠지만, 사실상 일일퀘스트처럼 꾸준히 업데이트를 해야 하는 부분이다. 자기소개서는 회사마다 양식이 다르지만 질문의 키워드는 비슷해서 경험을 잘 정리해두면 빨리 쓸 수 있다. (하지만 매번 새롭게 작성 중...) 서류를 통과하면 나타나는 시험과 면접의 산. 채용시장이 얼어 붙었다는 이야기는 도시괴담처럼 언제나 존재했지만, 최근 유독 낮은 서류 합격률 덕분에 시험과 면접은 가뭄에 콩 나듯 맛보고 있다. 

 

시장 자체가 한파라고 하니 나만의 문제는 아니라고 생각하지만, 그것과 별개로 불합격 메일을 볼 때마다 무기력해지는 건 어쩔 수 없는 것 같다. 취준 5개월차에 들어가면서 깨달은 건 이럴수록 필요한 것은 좌절과 반성이 아닌 객관적인 분석과 행동이라는 것.

취준 생활은 무엇보다 멘탈 관리가 필요하니 내가 바꾸지 못하는 무언가에 매달리기 보다는 내가 할 수 있는 것부터 하기로 마음 먹었다.

 

일단은 취업을 하기 위해 지금의 내가 무엇을 하면 좋을지를 고민하고 미니퀘스트를 몇 개 만들어 보았다. 공고가 뜰 때마다 부랴부랴 제출하고 떨어지면 무기력해지는 루틴에서 벗어나 취업을 위해 전략적으로 무엇을 하면 좋을지를 고민했던 시간이었다.

 

 

전직퀘스트 : 추천시스템 Data Scientist로 취업하라

메이플 퀘스트같은 취업 퀘스트 작성

 

추천시스템 데이터 사이언티스트로 전직하는 것을 목표로, 퀘스트는 크게 서류작성, 연구개발, 시험/코테 3가지 카테고리로 나뉜다. 서류작성은 서류를 제출할 때 필요한 이력서, 포트폴리오 등을 완성시키는 것이 목표고, 연구개발은 회사를 다니지 않고 내 직무의 전문성을 키우는 것이 목표다. 시험/코테는 벼락치기하지 않고 꾸준히 문제를 풀기 위해 만들었으니 일일퀘스트가 되겠다. 

 

퀘스트에 대한 내용을 [취업퀘스트] 시리즈로 작성해보도록 하고, 오늘은 서류 작성의 첫 번째 퀘스트인 채용공고 분석에 대해 작성해보려 한다. 지금까지는 내가 작성하고 싶은 내용으로 이력서 등을 작성해두고, 공고에 맞춰 대충 수정한 후 제출하는 식이었다. 3개월 정도 채용공고를 보다보니 공고별로 공통점도 있고, 차이점도 있다는 걸 알게 됐고, 무엇보다 보는 사람이 필요한 정보를 서류에 담아야 한다는 피드백에 나의 기준이 아닌 회사의 기준에 맞춰 서류를 작성해야 한다는 깊은 깨달음을 얻었다. 사실 나도 머리로는 알고 있는 내용이었지만 막상 서류를 작성하면 어떻게 해야 할지도 모르겠고, 마음이 급해져 부랴부랴 제출해버려서 지키지 못했던 기준이었다.

 

회사의 기준을 가장 쉽고 간편하게 알 수 있는 자료, 채용 공고. 그렇다고 매번 공고에 맞춰 새롭게 경력기술서를 작성하는 것은 무리가 있으니 채용공고에서 나오는 공통 키워드를 최대한 반영한 베이스 서류를 만들기 위해 우선 내가 원하는 직무의 채용공고를 분석했다.

 

 

2. 추천시스템 Data Scientist 공고 분석

채용공고는 주요 업무, 자격 요건, 우대 사항 등의 내용을 포함하고 있다. 어디선가 봤던 내용인데 자격 요건은 채용되면 당장 해야 할 일, 그러니까 최소한의 필수적인 요건이라고 한다. 우대 사항은 당장은 필요 없지만 장기적으로 우리는 이런 것에 관심이 많고 언젠가 적용하고 싶다는 희망사항을 나타낸다고 한다.

 

모든 지원자가 자격 요건을 갖추었다면 결국 우대 사항 요건을 얼마나 충족시키느냐가 중요해지는데, 지원자 입장에서는 결국 자격요건과 우대사항 모두에서 최대한 자신과의 연결점을 찾아야 한다. (물론 쉽지는 않다. 가끔 이 요건 다 채우면 데이터 직무의 풀스택 아닐까?하는 생각이 들 때가 있다.)

 

비슷한 도메인의 동일 직무에 대한 공고를 보다 보면 다르게 표현되었지만 비슷한 자격을 요구한다는 것을 알 수 있다. 추천시스템 데이터 사이언티스트에 대한 직무 트렌드를 분석하고 이력서와 포트폴리오에 반영하기 위해 지원했던 추천시스템 데싸 채용 공고를 정리해보았다. 

 

2024년 Data Scientist 추천 채용공고 분석

추천시스템 관련 공고는 크게 AI Engineer와 Data Scientist 공고가 있었는데 그 중 Data Scientist 에 대한 공고는 아래와 같다. 8월부터 취준을 시작하면서 지원했던 공고 중 검색/추천 관련 공고는 4개 정도였다. 일단은 공고 별로 공통된 부분이 무엇인가를 정리하기 위해 주요 업무와 자격요건을 살펴본 후, 회사마다 다른 우대사항을 살펴보려 한다.

 

 

1. 주요 업무

• 추천|검색 시스템 및 랭킹 모델 개발 및 운영
• 머신러닝(ML) 모델 개발 및 성능 개선
• 머신러닝 데이터 파이프라인 구축 및 운영
• 사용자 행동 데이터 분석 & 가설 수립 및 검증을 통한 모델 개선
• 최신 기술 트렌드 및 연구 반영 (논문 구현)

 

2. 자격 요건

• 최소 경력 : 2~3년 이상 (Max는 정해져있지 않음. 2~3년이 신입 느낌)
• General 업무 관련
  • Python, SQL 활용 능력
  • 선형대수학/통계/ML/AI 관련 지식 (전공, 학력, 경험)
  • ML 모델 개발 & 서비스 운영 경험
  • 분석/모델링 관련 라이브러리 능숙한 사용((Pandas, Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow, PySpark 등)
  • 분석, 가설 수립 및 검증, 테스트 등
• 추천시스템 업무 관련
  • 추천|검색시스템 최적화 경험 혹은 서비스 운영 경험
  • 빅데이터 플랫폼(Hadoop, Hive) 등 환경에서 원천 데이터를 수집 및 정제하고 모델링 한 경험 (데싸 공고에서 자주 보이는 내용이긴 하지만 대규모 데이터를 다뤄야 하는 추천시스템에서는 특히 필수적인 요소 같다)
  • 관련 논문을 읽고 구현하는 능력
  • 추천 데이터 파이프라인 설계 경험

 

3. 우대 사항 (토스는 따로 우대사항이 없었다)

• 마켓컬리
  • 추가적인 모델링 경험 : 시맨틱 서치, 자연어 처리, 정보 검색 등
  • 클라우드 환경 사용 경험 : AWS 혹은 GCP 환경에서 ML 워크플로 구현 및 운영 경험
  • 핵심지표 개선 : 가설 수립 및 실험 기반
  • 추천|검색시스템 최적화 경험
• 카카오엔터테인먼트
  • 고급 머신러닝 지식 : Bayesian Probability Theory / Causal Inference / Statistical Learning Theory / Large-Scale Training / AutoML
  • MLOps 경험
  • ML Framework(Pytorch, Tensorflow) 내부 동작 방식에 대한 높은 이해
  • ML 연구 및 프로젝트 리딩 경험
  • Kaggle, 데이콘 등 Competition 경험 | Notebook 작성 경험
  • 시각화, EDA 능숙
• 네이버웹툰
  • 통계학, AI 관련 학위 보유
  • 협업 & 커뮤니케이션 역량
  • SOTA 추천 모델 관련 트랜드 파악 & 리서치 역량

 

자격요건은 주요업무를 수행함에 있어 필수적인 스킬이 주를 이루었고 우대사항은 보다 고급 스킬이 요구되는 경우가 많았다. 회사마다 요구하는 고급 능력이 달랐지만, 키워드를 뽑아보자면 심화된 AI 관련 지식, 클라우드 사용 경험, 데이터 분석 및 시각화 경험, 최신 논문 및 트렌드 이해도, 커뮤니케이션 능력 등이 있었다.

 

채용 공고를 분석하며 나와 관련된 역량과 없는 역량을 구분해볼 수 있었다. 분석한 내용을 바탕으로 이력서와 포트폴리오를 수정해보고, 무엇보다 앞으로 어떤 것을 해야 할 지 전략적으로 고민해보려 한다. 이력서와 포트폴리오를 수정해보고 피드백까지 받아본 후 서류 합격률이 올라가면 다음 시리즈로 작성해봐야지.

 

 

이 시리즈의 끝을 전직 퀘스트 성공으로 지을 수 있기를 바라며🙏

 

 

< 실제 공고 링크 >

마켓컬리 - 검색/추천 Data Scientist 

토스 - 추천 Data Scientist

카카오엔터테인먼트 - 추천 Data Scientist

네이버웹툰 - 추천 모델링 Data Scientist