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제로베이스 스쿨

데이터 사이언티스트의 필수 역량부터, 데이터 취업 스쿨 커리큘럼 리뷰까지!

번개장터 CTO 이동주 님을 만났습니다
번개장터 이동주 CTO 사진.
  • 데이터가 무한한 가치가 된 오늘날. 서비스에 쌓인 데이터의 파이프라인을 구축하고, 데이터 기반 사고를 하고, 소비자에게 이로운 모델을 구축하는 일을 하는 사람이 있습니다. 바로 ‘데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어’입니다.

    2022년, 데이터 사이언티스트 취업을 목표로 하고 계신가요? 데이터 사이언티스트의 필수 역량부터, 뽑고 싶은 지원자가 되는 방법까지. 번개장터 이동주 CTO를 만나 데이터 사이언스에 대해 이야기를 나눴습니다.

Q. 안녕하세요. 이동주 CTO 님, 반갑습니다.

안녕하세요. 번개장터 CTO로 일하고 있는 이동주라고 합니다. 현재 기술총괄을 하면서 데이터 기반의 업무를 집중적으로 하고 있습니다. 대학원에서 데이터베이스를 전공하고 삼성전자에서 추천, 유저 모델링을 연구했습니다. 그런 경험을 바탕으로 조금 더 다이나믹하게 일하고 싶어서 빅데이터 관련 스타트업 부스트를 창업했고, 부스트가 번개장터에 인수되면서 번개장터에서 함께하고 있습니다.

사진 : 제로베이스 데이터사이언스 스쿨 인터뷰 | 이동주 CTO

제로베이스를 찾은 이동주 CTO

Q. 데이터 사이언스는 어떤 개념인가요?

우선, 데이터에 담긴 규칙이나 원리를 찾는 것이라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 크게 두 가지로 나눠보자면, 하나는 데이터 마이닝과 머신러닝을 통해 모델을 만드는 것, 다른 하나는 데이터를 활용하는 것이라고 볼 수 있습니다. 저는 주로 어떠한 서비스를 운영하면서 그 서비스에서 나오는 데이터를 가지고 어떻게 활용할 수 있는지, 내재돼 있는 원리를 찾는 일을 했습니다.

사진 : 제로베이스 데이터사이언스 스쿨 인터뷰 | 이동주 CTO

데이터 사이언스에 대해 설명하는 번개장터 이동주 CTO

Q. 번개장터에는 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어로 데이터 관련 두 개의 직군이 있는데요. 각각 설명 부탁드립니다.

초기에는 데이터 팀이라는 이름으로 직군 구분 없이 뽑았어요. 그런데 일을 하다 보니까 각각의 역량이 강한 측면이 드러나게 되면서 따로 운영하고 있습니다. 예를 들어 모델링에 집중하게 되면 엔지니어링 관점에서는 살짝 부족한 현상들이 생겼죠.

서비스 규모가 점점 커지면서 모델도 계속 만들어지니까 (데이터 사이언티스트는) 모델을 잘 만들고, 정확도를 높이는 데 집중을 하고, (데이터 엔지니어는) 그 모델이 잘 서빙될 수 있도록 파이프라인을 잘 구축하고, 많은 데이터를 핸들링할 수 있도록 하는 데 집중하는 것을 목표로 했죠. 그런 이유로 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어를 나눠 뽑아 운영하고 있습니다.

Q. 데이터 사이언티스트로 취업하려면 어떤 역량이 필요한가요?

두 가지입니다. 인사이트를 볼줄 아는 역량, 데이터를 통계적으로 다룰 수 있는 역량. 먼저 ‘인사이트를 볼 줄 아는 역량’은 데이터의 출처가 되는 도메인을 잘 이해하고, 그 특성에 맞추어 수집한 자료를 해석하는 역량이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 툴도 잘 다뤄야 하고, 모델링도 잘 해야 하지만 여기서 말하는 ‘인사이트’는 이론보다는 경험을 통해서 강화할 수 있습니다. 프로젝트를 진행하거나, 실무자들과 업무를 하면서 체득할 수도 있죠.

예를 들어, 사용자는 어떤 행동을 하는지 파악하는 과정에서 데이터를 수집하게 되는데요. 그 과정에서 발견한 인사이트를 서비스에 활용하거나, 다음 단계를 기획할 수도 있습니다. 그 중 번개장터의 ‘추천’ 같은 경우는 중고거래의 특성을 고려해 만들었습니다.

△ 번개장터는 다른 중고거래 서비스와는 달리 ‘취향’에 집중한다. 전체 메뉴와 메인 화면에 ‘추천, 취향’ 키워드를 확인할 수 있다. 중고거래 특성상 재고가 하나뿐인 경우가 많은데, 이때는 사용자가 최대한 관심을 가질 만한 다른 제품을 추천한다. 이처럼 번개장터의 추천 서비스는 사용자에 대한 이해가 필수적이며, 추천의 정확도가 중요한 포인트가 된다. - 편집자 주

두 번째는 ‘데이터를 다루는 통계적 역량’입니다. 앞서 말씀드린 인사이트를 찾아내려면 데이터를 조작을 해야 되겠죠. 수많은 데이터를 DB에 넣고, 쿼리를 짜서 필요한 데이터를 뽑아내는 것들이 필요하구요. 그뿐만 아니라 여러가지 툴을 통해서 통계적인 해석들을 가미하는 역량이 필요합니다. 추가적으로, 필요한 머신러닝 모델들을 고안해내고, 데이터에 내재된 규칙이나 패턴을 파악하는 역량이 필요하다고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.

Q. 번개장터 데이터 직군의 채용 프로세스는 어떤가요?

이력서를 보고, 우리와 시너지가 일어날 것 같다는 판단이 들면 1차 과제를 진행합니다. 번개장터에서 진행하고자 하는 토이 프로젝트를 과제로 내고, 그 결과가 잘 나오면 1차 인터뷰를 진행합니다. 1차 과제에 대한 내용을 이야기하기도 하고, 이력서에 작성한 이전의 경험들을 묻기도 합니다. 그 다음 라운드는 문화적인 fit이 맞는지 확인합니다. 자율적인 환경 안에서 주도적으로 업무를 진행하는지, 직군 관계 없이 고객중심의 사고를 하는지 등을 부합하는지 전반적으로 봅니다.

Q. 데이터 직군 지원자를 볼 때, 선호하는 지원자는 어떤 사람인가요?

‘우리가 풀고자 하는 문제에 대한 경험’이 있는 분들을 선호합니다. 인터뷰 과정에서 우리도 생각지 못했던 부분을 고민한 지원자, 깊이 있는 고민을 해본 지원자를 만나곤 하는데요. 그것이 머신러닝 관점에서 깊이있는 것일 수도 있고, 동일한 머신러닝 방법으로 접근하더라도 깊이 있는 고민을 했다는 것이 드러나면 긍정적으로 보게 되는 것 같습니다.

Q. 데이터 직군의 취업 준비생에게 추천하는 경험이 있을까요?

최근의 채용 트렌드가 그렇듯이 저희도 신입을 잘 뽑지 않습니다. 그래서인지 인턴 활동을 하고 오거나, 다른 실무 교육을 받고 온 지원자가 많죠. 관심 있는 분야가 있다면 타 전공도 공부해보시고, 인턴이나 실무 교육 같은 다양한 경험들을 쌓고 오시는 것을 추천드립니다.

예를 들어 인턴 생활을 할 때는 학교와는 다르게 실질적으로 서비스를 운영하면서 오는 고민이나 문제점에 대해 간접적으로 들을 수 있죠. 그런 것들을 개인적으로 풀어보거나, 어렵다면 캐글 에서 여러가지 문제를 해결해보는 것도 좋은 경험이 될 것 같습니다.

Q. 인턴 활동과 더불어 실무 교육도 중요하다 말씀하셨는데, 제로베이스 데이터 취업 스쿨 커리큘럼은 어떤가요?

전반적으로 데이터 사이언스과정 전체 커리큘럼을 보니 컴퓨터공학을 전공하고, 관련 학위를 받는 과정들에서 정말 필요한 부분들이 잘 요약돼서 들어가 있다는 생각이 들었습니다. 자료구조나 알고리즘 같은 기본 내용도 들어가 있고, 사실 상당히 많이 쓰는 것들이 SQL인데요. SQL 심화까지 들어간 것을 보니 실질적으로 유용한 것들이 많이 포함돼 있는 것 같습니다.

사진 : 제로베이스 데이터사이언스 스쿨 인터뷰 | 이동주 CTO

제로베이스 데이터사이언스 스쿨 커리큘럼을 리뷰하는 이동주 CTO

실무에서는 크롤링도 정말 많이 해야되는데요. 데이터 사이언티스트라고 해서 모델링만 하는 게 아니라, 데이터 엔지니어에게 부탁하기 어려울 때는 직접 크롤링해서 분석하고, 인사이트까지 만들어내야 하거든요. 그런 것들이 들어가 있어서 실질적으로 갖추면 좋을 것들이 많이 들어가 있다는 생각이 들었습니다.

데이터를 해석할 때 통계도 중요한 기반이 되는데, 기초와 심화 과정이 잘 설계가 되어 있다는 생각이 들었습니다. 머신러닝 부분도, 실제로는 머신러닝을 가지고 어떤 도메인에 반영해야 하는지 역량을 가지는 것이 중요한데 일단은 기본적인 모델의 가짓수도 적지 않고, 차례차례 되게 잘 설계가 되어 있다는 생각이 들었고요.

끝으로, 배운 내용을 프로젝트로 풀어낼 수 있을 텐데 단순히 공부하는 것에서 떠나서 실제로 경험하는 것까지 이루어져서 좋다고 봅니다. 만약 제로베이스 데이터사이언스 스쿨 과정을 수료한 분들에 대해서 이력서도 받고, 수강 과정에 대해서도 들을 수 있다면 충분히 채용을 고려할 수 있겠다는 생각입니다.

Q. 마지막으로 데이터 직군 취업준비생에게 한마디 부탁드립니다.

여러 경험을 하다 보면, 현업에서는 어떤 문제들이 발생할지 호기심을 갖게 될 겁니다. 그 과정에서 자신만의 방향을 찾고 회사를 선택하는 데도 기준이 생겨 좋은 회사를 만날 수 있을 것이라 생각합니다.

제로베이스 유튜브에서도 확인할 수 있습니다.

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