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SK(주) C&C 데이터 아키텍처가 궁금하면 드루와!

최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 많은 제품 및 시스템이 데이터에 기반해서 만들어지고 고쳐진다. 하지만 언급되는 것이 비해 실제로 빅데이터는 많이 알려지지 않은 분야이기도 하다. 여러 분야 중 에디터는 데이터 아키텍처(DA)에 대해 소개해보려 한다. 현직 클라우드 컨설턴트 겸 데이터 아키텍처 전문가를 만나서 모든 궁금증을 풀어보자.


SK Careers Editor 양정윤



데이터 아키텍처(DA)란?

 


기존의 DA 대상이 RDB 모델링이었다면, 빅데이터가 등장함에 따라 분야가 점차 확장되고 있습니다. 모델링 DA의 경우, 데이터를 바탕으로 용어 표준화, 테이블 설계, 데이터 생성, 데이터 이행 등을 담당하게 됩니다. 기존 데이터 아키텍처에서 중심인 RDB뿐만이 아니라, Cloud기반에서 Big Data와 인공지능까지 접목할 수 있다면 ‘디지털 아키텍처’로 경력을 확장시킬 수도 있습니다. 


★RDB(Relational Database) 모델링: 업무를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정형화하고 구조화하여 데이터베이스로 설계하는 과정


현직 데이터 아키텍트와의 인터뷰

 


데이터 아키텍처 전문가가 된 계기 및 과정

대학원을 진학하게 되면서부터입니다. 석사는 전산학, 박사는 산업공학을 전공했습니다. 컴퓨터가 미래에 신기술이 되겠다고 생각해서 관심을 갖게 되어 전산학 석사를 하게 되었는데, 업무에서는 IT 그 자체가 목적이 아니라 도구라는 것을 깨달았습니다. 박사과정에서는 산업공학을 선택하여 IT 중에서 빅데이터 개발에 있어 공식을 찾고 증명하고 그를 구현해내는 모델을 만들어냄으로써 학위를 얻고 논문도 내게 되었습니다. 


약 18년의 경력기간 중 90%를 데이터와 아키텍팅 관련 일을 했습니다. 잠시 PM(Project Manager) 역할을 하기도 하고, 작년에는 R&D쪽에서 DT(Digital Transformation)를 위한 TRM(Technical Roadmap) 기획 업무를 하기도 했습니다. 


데이터 아키텍처 전문가의 실제 업무 내용과 일상

4차 산업혁명 및 DT의 시작점이 되는 것이 Cloud인데, Cloud Platform팀에서 Cloud전환을 위해 필요한 유형과 특이점을 분석하고 산정하여 컨설팅하는 역할을 하고 있습니다. 기존 RDB를 어떻게 Cloud로 가져올지에 대한 아키텍팅(모델링, 설계, 이행 등)의 역할도 여기에 포함됩니다. 지금은 제가 했던 데이터 기술들도 하고 있고 DT의 기반이 되는 Cloud분야까지 넓게 접근하고 있습니다. 최근에는 업무 유형에 따라 어떤 아키텍처를 사용할지에 관한 지표를 잡아서 설계하는 일을 하고 있습니다. Cloud 전환 시 유형별 조건에 맞는 요소 분석과 관련 기술을 연구하고 있으며, Legacy DB를 Cloud DB로 전환하기 위한 아키텍팅을 진행합니다. Cloud로 전환할 경우, MSA(Microservice Architecture)를 적용할 수 있는 특이점을 찾고 적합화할 수 있도록 하는 가이드도 맡고 있습니다.


★Cloud: 빅데이터 기술을 있게 만든 기술원리. Cloud가 있기 때문에 대량의 데이터를 실시간으로 처리가 가능해지고 딥러닝이 가능해지면서 인공지능(AI)이 부각된 것

★MSA(Microservice Architecture): Cloud 특성에 맞게 서비스를 아키텍팅하는 기술임. 프로그램을 서비스가 가능한 최소한의 단위로 설계하고 연결하여, 무중단 서비스 배포와 자동 확장 등을 제공


기억에 남는 데이터 작업이 있다면

대량의 데이터를 표준화부터 모델링까지 하는 작업이 공통적으로 쉽지는 않았습니다. 그중 데이터를 이행하는 작업이 있습니다. 이행은 새로운 시스템을 만들고 기존 시스템의 데이터를 옮겨주는 작업인데, 그 과정에서 기존의 시스템 중 안 쓰는 것, 안 맞는 것을 커뮤니케이션을 통해 잡아주고 문제가 되지 않도록 튜닝작업을 합니다. 이런 작업은 날을 새면서 진행하기 때문에, 프로젝트를 완성했을 때 보람을 느끼곤 했습니다. 



 

  




데이터 과학 및 빅데이터 분야 취업에 대한 궁금증들을 Q&A로 정리해보았다. 수석님과의 인터뷰를 통해 멀게만 느껴졌던 IT, 빅데이터 분야의 구체적인 내용과 현실적인 조언을 들을 수 있어서 유익한 시간이었다. 다들 자신만의 DNA를 찾아서 남들과 차별되는 포트폴리오를 완성할 수 있기를 바란다.





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인기만점 신입 사원이 될 수 있는 법? 빅데이터를 잡아라!

혹시 신입 채용공고에서 ‘분석력’ 혹은 ‘분석적 사고’라는 단어를 본 적이 있는가? 최근 직군을 막론하고 영업, 영업 관리, 마케팅, 전략 기획 직무 등 다양한 직무에서 분석적 사고/분석력을 요구하고 있는 추세다. 한데 기업이 말하는 분석적 사고/분석력은 어떤 것을 말하는 것일까? 그리고 그 분석력은 어떻게 기를 수 있는 것일까? 이를 알기 위해  SK㈜ C&C Data서비스 개발팀 배기주 과장님을 만나 보았다. 그는 분석력이 필요한 이유를 최근 온/오프라인 마케팅에서도 활용도가 크게 늘고 있는 빅데이터 분석과 함께 이야기해 주었다,

 

 

 SK Careers Editor 이관형

 


분석력 혹은 분석적 사고를 갖춘 자?!
채용공고의 ‘분석적 사고를 갖춘 자’라는 문구를 보며, 내가 분석력이 있는 건지 의심이 들곤 했다. 하지만 기업이 원하는 분석력이 무엇인지에 대해 알고 가면 두렵지 않지 않을까, 라는 생각을 하게 됐다. 
 

 


통찰력과 데이터를 활용할 수 있는 능력! ‘난 그런 어려운 능력은 없는데’라고 벌써부터 포기하지 말 것. 말은 어려워 보이지만 사실 학교 수업의 과제, 팀 프로젝트, 공모전, 대회 등 우리는 일상의 다양한 경로로부터 분석력을 조금씩 길러왔으니 말이다. 이번 기사에서는 데이터 분석의 기본인 엑셀(Excel)과 대량의 데이터로부터 가치를 추출하고 분석하는 기술인 빅데이터에 대해 알아보기로 하겠다!

 

 


빅데이터 = 정보시대의 원유
빅데이터란 말 그대로 해석한다면 어마하게 많은 양의 데이터를 의미한다. 그리고 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 모두 포함하는 개념이다. 21세기 기업에 가장 중요한 자산은 데이터이다. 그리고 이를 관리하고 이 속에서 가치를 끌어올리지 못한다면 이 시대의 경쟁에서 살아남을 수 없다는 판단이 나올 정도로 데이터 관리의 중요성 역시 못지않게 대두되고 있다.

빅데이터를 흔히들 ‘원유’에 빗대어 표현하곤 한다. 원유를 가공하여 굉장히 다양한 상품을 만들 수 있다는 점에서 그렇다.  빅데이터 역시 원유처럼 굉장히 다양한 해결책을 가져다 줄 수 있다는 것을 의미한다.
 

 


<SK Careers Journal 홈페이지의 워드 클라우드>


빅데이터의 주된 특징은 크기, 다양성, 속도를 나타내는 3V(Volume, Variety, velocity)이다. 물리적 크기와 여러 가지 경우의 수를 나타내는 다양성 그리고 일련의 과정과 실시간 데이터 처리가 가능한 속도는 빅데이터 분석을 해야 하는 이유이다.

 

그럼 빅데이터로 가치를 만들어나가고 계신 SK㈜ C&C Data서비스 개발팀 배기주 과장님은 어떤 일을 하고 계신 걸까?

 

Q. 배기주 과장님~ 업무를 하시며 주로 어떤 분석 업무를 하고 계시나요?
다양한 이해관계자와 행복을 나누기 위해 많은 고민과 생각을 담아 분석을 진행하고 있습니다. SK그룹은 데이터를 생산하고 소비하는 측면에 있어서 Top Class이죠. SK㈜ C&C에서 저는 SK 주요 관계사들의 데이터를 거의 다 만져본 것 같습니다.


다양한 데이터는 곧 다양한 industry를 의미합니다. 통신, 제조, 에너지, 금융 등 industry 별로 생산되는 데이터는 그 성격과 의미가 완전히 다릅니다. 통신은 주로 사람에 의한 데이터라면, 에너지는 공장 기계에 의한 것입니다. 이처럼 데이터 성격이 다르니 분석도 당연히 industry에 맞게 진행되어야 합니다. 그런 점에서 산업별 데이터를 구별하고 처리하여 목적에 맞는 분석을 해나가고 있습니다.


최근 분석 도구는 정말 다양해지고 있습니다. 저희는 주로 R 기반으로 진행하고 있습니다만 개인적으로는 Phython과 Tensorflow를 병행하여 사용하고 있습니다. 앞에서 industry에 맞게 분석을 진행하다고 말씀 드렸는데, 그 측면에서 도구의 성능을 보고 선택하곤 합니다.

 

 분석 주제

Q. 그럼 업무에 있어서 빅데이터 분석은 어떻게 쓰이는 것인가요?
분석은 ‘분석 주제’라는 목적을 기반으로 진행됩니다. 김 대리님, 데이터 가지고 한번 봐볼래요? 라고 말하는 상사가 있다면 재취업을 심각하게 고민해 봐야 합니다(웃음)(진지). 데이터라는 재료로 무엇을 만들 것인지 목적을 정하지 않았으니, 그 배는 어디로 갈지 모릅니다.


예를 들어, 디자인팀이 2016 FW 여성 등산복을 개발하고자 합니다. 옷 자체가 무겁지 않고 고도에 따른 추위에 견디기 위해 거위털 충전제로 채울까 합니다. 주력 색깔은 계절성 보다 패션 트랜드를 고려하여 흰색으로 정했습니다.


가벼운 무게, 효율 좋은 충전제, 주력 색깔을 찾기 위해 디자인팀은 여러 경우의 수를 분석하고 고려하여 답을 찾아냈을 겁니다. 효율 좋은 충전제를 어떤 관점에서 찾고 평가할 것인지, 신소재를 고려할 것인지 등 말입니다. 분석 목적은 위 등산복처럼 다양합니다.

 

하지만 어느 정도 정형화되어 있습니다. 매출 향상이라는 기대효과로 등산복을 새롭게 개발하기 때문입니다. 이와 같은 것을 ‘분석의 기대효과’라고 말합니다.

 

디자인이 아닌 다른 직무의 분석은 다를 것이다라는 표현은 틀리지 않습니다. 마케터와 공장 엔지니어의 분석은 당연히 다릅니다. 데이터가 다르기 때문에 분석 기법 달라야 하고 결과도 달라집니다. 마케터는 고객 데이터와 상품의 전략을 위한 분석을 하고 엔지니어는 공장의 효율성을 높이기 위해 고민하기 때문에 분석 방향이 달라지는 것이죠. 하지만 궁극적인 분석의 기대효과는 직무 별로 다르지 않을 수 있음을 생각해 보셨으면 합니다.

 

 크기

Q. 기존의 엑셀 분석과 빅데이터 분석이 어떻게 다른가요?
엑셀을 필드에서 사용하지 않는 것은 데이터 크기가 너무 커졌기 때문입니다. 가끔 ‘엑셀을 너무 가볍게 보지 않나’라는 생각이 들곤 합니다. 엑셀로도 상관관계 분석, 회귀분석, distance 등 다양한 분석이 가능합니다. 문제는 많은 양의 데이터를 다룰 경우이죠. 제가 가장 크게 만져본 데이터는 7년치 데이터였습니다. 당연히 데이터는 여러 개의 파일로 나뉘어져 있었습니다. 엑셀파일 한 개를 더블클릭 한 순간, 전 다음 일을 할 수가 없었습니다. (데이터 수가 너무 많아 렉이 걸리기 때문이죠. T.T)

 


더불어 R, Phython 의 분석 도구에서 지원하는 다양한 알고리즘 때문입니다. Machine Learning 중에서도 어떤 알고리즘을 어떻게 튜닝 하느냐에 따라 결과는 정말 달라집니다. 이런 부분은 엑셀로는 불가능한 부분이지요. 그래서 엑셀은 분석 결과를 저장하는 수준으로 활용하고 있습니다.


 

Q. 과장님께서 생각하시는 현업에 있어서 어떤 분석적 사고와 분석력이 요구되는지 말씀해주세요.
“데이터와 대화”를 위한 약간의 분석 테크닉과 풍부한 데이터 접근법을 요구 드립니다. 그저 손 빠른 분석 코딩 테크닉을 절대 바라지 않습니다. 통계학적 지식으로 무장만한 두뇌를 희망하지 않습니다. 고객의 눈높이에서 데이터를 바라보고 접근할 수 있는 자세, 즉 “분석 로직 설계 능력”이 필요합니다. 설명 가능한 로직은 고객을 이해시키고 설득시키기 쉬운, 즉 잘 설계된 탄탄한 것입니다. 잘 설계된 로직 안에 어떤 알고리즘을 사용하였느냐는 부가적인 내용일 뿐입니다.

'통계쟁이'라는 단어를 들어보셨을 겁니다. 쟁이는 사람 또는 집단을 낮춰 부르는 단어이지요. 통계쟁이는 통계라는 그들만의 리그에서 활동하고 울타리를 넘지 못했기 때문입니다. 데이터 분석은 그들만의 리그에서 쿵짝하면 안됩니다. 분석은 분석 목적에 따라 상대방의 언어로 데이터와 대화하고 분석 결과를 설명하며, 최종적으로 의미 있는 결과로 상대방을 설득해야 합니다. 그러려면 분석 로직 설계 능력은 무엇보다 중요합니다. (*데이터 분석을 전문적으로 다루는 현직자의 의견입니다.)


이상 SK㈜ C&C Data서비스 개발팀의 배기주 과장님의 설명이었다. 그렇다면 빅데이터 분석을 어떻게 배워서 사용해 볼 수 있을까?

 

빅데이터 학습 방법


1. 빅데이터 커뮤니티 활동
ⅰ) Bic데이터(http://www.bicdata.com/): 빅데이터와 관련된 이슈와 자료가 있음.
ⅱ) MYSAS (http://www.mysas.co.kr/): SAS를 이용하는 이용자를 위한 커뮤니티.

 

2. 관련 책을 이용한 학습
ⅰ) 빅데이터 경영을 바꾸다 (함유근, 채승병 저, 삼성경제연구소): 빅데이터의 기본적 개념과 경영에 빅데이터가 어떻게 활용되는지에 대한 내용을 다룸.
ⅱ) 빅데이터 활용서 1,2(김경태, 안정국, 김동현 저): R을 이용한 데이터 분석 방법에 대한 내용을 다룸.

 

3. 컨퍼런스 및 교육 참가
ⅰ) Mindscale (http://mindscale.kr/): 기초부터 배울 수 있는 인터넷 강의 사이트
ⅱ) 신한카드 ‘SAM’: 매 방학 시즌마다 진행

 4. 빅데이터 분석 대회 참여
ⅰ) SAS 분석 챔피언쉽(http://www.sas-analytics.co.kr/index.asp)
ⅱ) 관광 빅데이터 분석대회(http://www.tourbigdata.co.kr/)

 

5. 자격증 취득
ⅰ) 데이터분석준전문가(ADsP), 데이터분석전문가(ADP)
ⅱ) 경영 빅데이터 분석사
빅데이터와 관련된 정보는 위와 같은 경로들을 통해서 접해볼 수 있다. 처음 접하는 경우 어렵다고 느낄 것이다. 대체적으로 일반적인 사무적인 업무는 빅데이터 분석이 없어도 수행이 가능하다. 하지만 마케팅과 영업 직무의 경우 기업의 소비자를 향한 분석이 중요하기 때문에 빅데이터를 이용한다면 수십 만 명의 고객 중 숨은 패턴과 미세한 변화를 알아차릴 수 있을 것이다. 또한, 고객의 소리에 빠르게 반응하고 업무 효율 역시 높이는 것이 빅데이터가 인기인 이유일 것이다.

뿌리 깊은 나무

배기주 과장님께서는 말씀하셨다. “빠르게 변화하는 빅데이터 leader가 되기 위해 근본에 집중해 주셨으면 합니다. Tensorflow 설치는 이렇게 한다, Spark는 이렇게 코딩하면 된다, Machine Learning은 이렇게 training 시키면 된다. 이런 내용은 몇 달 후엔 중요하지 않은 부분입니다. 관심 있는 기술, 분석 분야의 근본을 이해하고 활용할 수 있는 힘을 키우셨으면 합니다. 뿌리 깊은 나무는 흔들리지 않습니다.” 기술적인 부분이 부족하다고 빅데이터를 무서워하지 말았으면 한다. 결국은 기술 자체를 얼마나 잘 활용하는지에 달려있는 것이기 때문이다. 마지막으로, 분석에 대한 전문적인 기술만이 기업이 요구하는 분석력이 아닌 것임을 기억하길 바란다.

 

 

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막막한 진로가 고민될 땐 이글을 읽으세요! 두 번 읽으세요
“아니, 내가 뭐했다고 벌써 4학년?” 나이는 어느덧 취업을 앞두고 있지만, 여전히 자신의 진로를 선택하지 못하고 힘들어하는 이들이 많다. 이들은 자신이 뭘 하고 싶은지 모르겠고, 도대체 잘하는 것이 무엇인지를 아직도 잘 모르겠다고 말한다. 우리 주변 친구들은 어떻게 자신의 진로를 결정했을까? 꿈을 찾아 열심히 달려가는 진로타파 어벤져스를 만나 봤다.  

SK Careers Editor 이관형

 


자신의 진로를 확고하게 결정하고 나아가고 있는 이들 5명을 만나보았다. 그들이 택한 직무는 다양했다. 구매, 영업, HRD, 약학 그리고 빅데이터이다. 지금부터 그들의 이야기를 차례로 공개한다.

 

 

 

영업 직무: 박찬영 군

여행을 통해 자신을 찾아냈고 결정적인 경험으로 영업이라는 직무에 꽂히게 된 박찬영 군을 만나보았다. 훤칠한 키에 다소 로봇 같은 그의 매력은 영업 담당자로써 충분히 믿음을 줄 수 있는 모습이었다. 이제 그의 ‘세일즈 컨설턴트’라는 꿈을 정하기까기 어떤 노력을 했었는지 그의 이야기를 들어보자.


 
<안녕하세요. 세일즈 컨설턴트를 위해 도전하는 박찬영입니다>

 여행과 대외 활동

우선, 제가 진로를 찾아가는 데에 있어서 가장 도움이 되었던 것은 제가 무엇을 하고 싶어하고 좋아하는지 아는 것이었어요. 저는 크게 ‘여행’과 ‘다양한 교내 활동’을 하며 제가 누군지에 대한 고민을 해결할 수 있었어요. 기자단과 홍보대사 활동 그리고 26개국 세계 배낭 여행을 했던 경험은 저의 진로를 결정하는 데에 있어서 작은 발판이 되었죠. 왜냐면 이를 통해 제가 사람 만나는 것을 좋아한다는 것을 알게 되었고 도전적인 목표를 정하고 목표를 달성하였을 때 희열을 느꼈어요. 그리고 여행을 통해 더 많은 세상에 대한 호기심 또한 가질 수 있었어요. 다양한 경험들을 통해 제 모습들을 찾아간 덕에 저는 제가 누군지에 대해 확실히 알 수 있었죠.

 

 인턴십
제가 진로를 찾게 된 계기는 두 번의 인턴십 경험 때문이었습니다.  첫 번째 회사는 상대적으로 작은 곳이었는데, 이곳에서 처음 영업 직무를 접했어요. 외국계 기업이라 타 문화에 대한 이해와 영업에 있어 필요한 직무 역량을 갖출 수 있었던 기회였죠. 그리고 이를 바탕으로 두 번째 인턴십을 할 수 있었습니다. 두 번째 기업에서는 일처리 프로세스라던가 직무에 필요한 소양을 갖출 수 있어요. 이처럼 두 번의 인턴십은 제가 앞으로 어떤 일을 해야겠다, 결정하게 된 기회가 되었습니다. 

인턴의 경험을 계기 삼아 저는 영업 직무를 하기로 결정했습니다. 애초에 영업에 관심을 가지게 된 것은 수업시간과 취업한 선배들과의 이야기를 통해서였긴 했습니다. 영업이 핵심 부서라는 것을 느꼈거든요. 그리고 인턴십이 이를 확고히하는 시간이 됐죠. 영업 직무는 여러 방면에서 저와 잘 맞아 떨어진다고 생각해요.다양한 사람들을 만날 수 있다는 점이 특히나 그랬어요.  그 중 저는 제조업에 관심이 많아 B2B영업을 하려고 해요. B2B영업은 고객의 장기적인 거래로 인해 안정적이라 저의 성향에도 잘 부합하거든요. 더군다나 거래액이 크다 보니 제가 맡은 역할에 대해 책임감을 느낄 수 있을 것이라 생각했어요.

작은 것이라도 차근차근 하다 보면 큰 것을 이룰 수 있다고 생각합니다. 그러니 처음부터 큰 것을 시작하려 하지 말고 작은 것부터 시작해서 할 수 있다는 자신감을 가지고 도전해보세요.

 

구매 직무: 남동우 군

옷 입는 패션 센스부터 남다른 패션회사의 구매직무를 꿈꾸고 있는 남동우 군의 스토리를 들어보자. 사진에서 볼 수 있듯 한 브랜드에 꽂혀 브랜드의 이미지를 본인만의 스타일로 표현하고 댄디함을 유지하는 모습이 매우 인상적이다. 지금 들려줄 이야기는 남동우군의 패션에 대한 열정이다.


 
<안녕하세요. 패션회사 해외구매부서에서 일하는 즉, 바이어를 꿈꾸는 경영학도 남동우입니다>

 


 Buying my passion(Fashion)

'Buying my passion(fashion)' 저는 나의 열정을 바잉하는 직업, 제가 생각하는 바이어는 나의 열정 그 자체를 들여오는 일이라고 생각해요. 패션(Fashion)은 단순히 옷을 입는 것 이상으로 제 인생에서 빼 놓을 수 없는 한 부분이지요. 저는 어렸을 적부터 옷에 대한 관심이 많았어요. 꾸미기를 좋아하시는 부모님과 의류매장을 운영하시는 고모부터 한정판 신발 수집가인 사촌 형 등 친척들의 영향도 있었기 때문이 아닐까 생각해요. 그렇기 때문에 자연스럽게 저도 관심이 많아졌고요.

 

처음에는 막연히 옷만 좋아는 사람이었는데 제 인생의 모든 것이 되어 버린 계기가 생겼어요. 바로 군대였죠. 진로고민을 하며 책도 읽고, 선임들 얘기도 들으면서 혼자 느낀 것이 ‘내가 좋아하는 일을 하자!‘였거든요. 그러다 전역 후에 당시에 미국 교환학생이셨던 ‘남현범 작가’ 블로그와 패션 사진을 즐겨 보게 됐죠. 뉴욕 패션 위크를 가지 않더라도 현장 분위기를 느낄 수 있었거든요. 사진과 패션을 좋아하는 저도 그런 취미를 가진 게 부럽더라고요 그래서 저도 시작했어요. 제 성을 따서 'Street + Nam = Streetnam'이라는 페이스북 페이지와 홈페이지를 만들어서 제가 사는 대구의 길거리 패션사진을 올렸죠. 나중에 알았는데 그렇게 하는 분들이 사진과 패션을 결합한 ’스트릿 포토그래퍼‘ 라는 직업 아닌 직업이였더라고요.

 

단지 좋아하는 일이라서 시작한 건데, 시작한 지 약 2달 만에 '좋아요' 숫자가 2000을 육박하게 됐죠. 국내 굴지의 패션회사에도 지원을 해줘 대구지역 스트릿 포토그래퍼 담당 리포터로도 활동했죠. 적극적인 성격 때문이었는지 활동 당시에는 큰 어려움 없이 정말 행복했어요. 비록, 신분은 대학생이었지만 내가 좋아하는 일을 하고 또 그 일을 다른 사람들도 좋아해주니까 가슴이 뿌듯하더라고요. 활동을 하면서 많은 패션업계종사자들을 만나며 이 쪽 길로 계속 나갈까 고민했어요. 하지만 대게 예술인이 그렇듯이 넉넉치 않은 집안사정과 열정페이 때문에 다른 길을 선택해야 했죠. 그러던 중, 제가 직접 돈을 모아서 세계 4대 패션 위크를 가서 사진을 찍자고 마음 먹었어요. 이를 위해 저는 기본 시급이 높은 호주로 1년 동안 워킹 홀리데이를 떠났습니다. 

그리고 거기서도 또 한 번의 터닝포인트를 맞이했어요. 다양한 인종과 문화가 어우러진 호주에서 지내면서 많은 생각이 들었는데요. 그 중 하나가 세상은 넓다는 것이었고, 다른 하나는 좋아하는 일을 해야 행복하다는 것이었습니다. 객관적으로 나를 돌아보니, 좋아하는 건 패션이고 전공은 경영학과다 보니 막연히 이 둘을 결합한 일을 해야겠다고 마음먹었어요. 시드니 플래그십 스토어에서 관심을 사로 잡았던 한 브랜드는 알아보니 한국에서 그리 유명하진 않은데 미국에서는 전통과 실력이 있는 브랜드더라고요. 이런 비슷한 일 들이 종종 있었어요. 실력있지만 잘 안알려진 다른 브랜드 매장을 직접 찾아서 구경해보고 구매해보고 분석해보았어요. 자연스럽게 저는 바이어라는 직무를 향해 달려가고 있었던거죠. 그때 저는 결심했습니다. 더 나아가 우리나라 국민들에게 더 나은 선택권을 누릴 수 있게 해주고 싶다고요. 이렇게 결심을 하고 나서 현재는 학교생활에 충실하며 꿈을 이루기 위해 달려가고 있는 중이랍니다.


만약, 제가 부모님이 원하는 삶, 남이 부러워 보이는 삶을 향해서 달려왔다면 저는 아직도 꿈이 없는 사람이었을 겁니다. 또한 이런 기회들도 오지 않았을 겁니다. 내가 좋아하는 것이 무엇이고 이루기 위해 어떻게해야 할지 고민하면 그 끝에는 분명히 답이 있을 거에요. 저와 같은 고민을 했었던 분들이나 고민들 가진 분들, 우리는 우린 아직 젊기에 꽤 괜찮은 미래들이 우리들을 기다리고 있습니다. Boys, Be ambitious!

 

HRD: 정소영 양

다음으로 소개할 직무는 HRD(Human Resources Development)이다. 수요가 많지 않은 직무임에도 과감히 ‘조직과 개인의 성장을 위한 미래의 HRD 전문가’라는 분명한 목표를 향해 도전하는 정소영 양의 도전 스토리를 들어보자(쉬잇!).


 
<안녕하세요. 감동을 주는 인생을 살고 싶은 대학생 정소영입니다. 반가워요>

 


 5천만 명의 가치를 찾는 사람
제 비전은 ‘5천만 명을 먹이는 삶을 사는 것’입니다. 고등학교 때부터 다이어리에 적어 놓았던 문장인데, 어느덧 제 삶의 지표가 되었죠. 이 추상적인 비전을 구체적으로 어떻게 실현시킬 수 있을까 오랫동안 고민해왔어요. 제가 뭘 잘하고, 뭘 하고 싶은 지도 몰랐기 때문에 다양한 활동에 도전하고 부딪히며 진로에 대해 치열하게 고민했죠. 그 결과 제가 사람을 동기부여 해주는 일을 ‘좋아하고, 잘한다’는 걸 깨달았어요. ‘먹인다’는 말이 사람의 가치를 찾고 동기부여 해준다는 뜻도 되겠다는 생각도 하게 되었죠. 그런 와중에 HRD 일을 하시는 선배님의 강연을 듣게 되었고, 직접 찾아 뵙고 이야기를 나누면서 이 직무에 큰 매력을 느꼈어요. 조직의 발전을 위해 보이지 않는 곳에서 뜨겁게 일하는 곳에 저도 함께 하고 싶다고 생각해서 진로를 결정하게 되었죠.


물론 현실적인 부분을 고려하지 않은 건 아니에요. 아무래도 신입 TO도 적고, 조직에 따라 부서의 영향력이 천차만별이거든요. 하지만 오랜 고민의 결과여서 그런지 이런 이유로 흔들리진 않았던 것 같아요. 대신 직무 능력을 키우고자 노력했죠. HRD는 제가 공부를 많이 하는 것도 중요하고, 그만큼 현장이 중요한 업무이기도 해요. 그래서 지식적인 부분을 채움과 동시에 발로 뛰려고 노력했어요. 워크샵과 직무 간담회도 직접 기획해보고, 교육 과정을 운영해보기도 하고, 지금은 실무자들과 HRD 스터디도 하고 있죠. 물론 현직자들의 이야기를 듣거나, 직접 현장에서 부딪히다 보면 ‘이상’을 와장창 깨는 일이 부지기수이지만요. 그럼에도 이 일을 하고 싶은 걸 보니 아직 제가 혼이 덜 난 게 아닐까 싶네요(웃음).


 시작은 ‘나를 아는 것’부터
진로를 조금 일찍 결정한 사람으로서 소소한 조언을 드리자면, 진로 선택 및 취업 준비의 시작은 ‘나를 제대로 아는 것’부터 시작하면 좋을 것 같아요. 저 같은 경우 HRD는 제 비전에도 맞았지만, 제 성향에도 잘 맞았기 때문에 선택할 수 있었던 것이거든요. 이걸 일찍부터 고민해왔기 때문에 알아차릴 수 있었던 것이죠. 저는 다양한 경험을 하며 제 '자신'을 알게 된 것이 의미 있었다고 생각해요. 속한 조직에서 최선을 다하다 보니 많이 배울 수 있었고, 덕분에 '내가 이것도 잘하는구나', '이건 생각보다 안 맞는구나'도 알 수 있었던 것 이고요. 기업의 자소서 문항을 보면 궁극적으로 지원자의 '가치관/직업관'을 묻는 질문으로 귀결된다는 걸 알 수 있을 거에요. 따라서 이러한 경험을 통해 '자신을 아는 것'이 취업 준비에도 도움이 되는 것이죠. 주객이 전도되면 안 돼요.  대학생활이 스펙을 위해 존재하는 것이 아니라 스펙이 대학생활의 결과물로 나오는 것일 뿐입니다.


사실 저도 끊임 없이 어디서 어떻게 일하면 좋을지 고민하고 준비하는 평범한 학생이에요. 이렇게 말해 놓고 안될 수도 있죠(웃음). 다만 저는 'Connecting the Dots'라는 말을 믿어요. 어떤 경험을 하고 어떤 일을 하던 간에, 모든 일들이 하나의 점이 되어 모이면 제 비전을 이룰 수 있는 그날이 오지 않을까요? 그저 있는 자리에서 최선을 다하며 매일을 ‘감동을 주는 인생’으로 채워 가고 싶을 뿐이에요. 여러분도 즐겁게 열정적으로 매일을 채워 가신다면 언젠가 여러분에게 딱 맞는 진로를 발견할 수 있을 거라 생각합니다. : )

 

약학 계열: 홍규식 군

지금 소개할 직무는 약학 계열이다. 편입을 통해 약대에 재학 중인 홍규식 군이 약사가 되어야겠다고 생각했던 이유가 뭘까? PEET시험이 어렵다고 소문이 자자하던데… 남들보다 빠른 결정으로 약대 3학년 재학 중인 홍규식 군의 진로 스토리를 들어보자.


<안녕하세요! 반갑습니다. 올해 약대로 편입한 약사 준비생 홍규식입니다>


같은 대학생이지만 꿈을 찾아 헤매는 대학생에게 조언을 드리려고 하니 굉장히 부담스러우며 책임감이 느껴지네요. 저는 대학교를 졸업하고 아무 곳에 취업해서 잘 살자, 라는 생각을 가지고 있었습니다. 하지만 주위 사람들은 자신의 꿈이 있었고, 그 꿈을 향해 달려가고 있었습니다. 그 모습을 보고는 꿈이 없는 제 자신이 너무 한심스러웠고, 그 때부터 꿈을 찾아야겠다고 생각했었죠. “내가 무엇을 잘할까? 재미있게 일 할 수 있는 것이 무엇일까?“ 라는 고민들을 했고, 전문직에 대해서 관심을 가지게 되었습니다. 전문직에 관심을 갖게 된 이유는 자신만의 전문성을 가지고 사회에 나가 일을 하고 인정받는 모습이 굉장히 매력적이었어요. 하지만 전문직은 수 없이 많았어요. 마침 군 복무를 시작해야 해서 2년이라는 시간 동안 내가 원하는 전문직을 찾아보자고 생각했습니다.

 

 군대에서 답을 찾다

운이 좋게도 군 내 병원에서 군 생활을 하게 되었고 자연스럽게 의사, 약사님들과 친해지게 되었어요. 평소 의료, 보건 쪽에 관심이 많았던 저에게는 매력적인 직업었는데, 주위에 계시던 약사님들도 적극적으로 추천해주시면서 꿈을 키우게 됐습니다. 제대 후 바로 약학대학 진학을 목표로 공부를 시작했고 제 자신에 부끄럽지 않을 만큼 열심히 공부했습니다. 노력은 배신하지 않았고 생각보다 빨리 약대에 진학을 할 수 있었습니다. 제가 원했던 전공, 공부를 하게 되니 너무 즐겁게 학업을 이어가고 있습니다. 제 입장에서는 모든 것이 잘 풀렸어요. 단순히 어디든 취업해서 잘 살자는 대책 없는 학생이었지만, 앞으로의 진로에 대해 고민하는 중에 군대에서 약사님들을 만났고 약사라는 직업을 알게 된 것도 굉장한 행운이었습니다! 포기하지 않고 자신의 꿈을 찾는다면 여러분의 인생을 바꿀 수 있는 사람과 환경을 만나게 될 것입니다. 현재의 고민은 추후의 꿈을 실현시키기 위한 시발점 역할을 할 것입니다. 끝까지 응원하겠습니다! 저도 병든 환자뿐만 아니라 병든 세상까지 치료하는 약사가 되도록 꾸준히 저를 단련시키겠습니다.

 

 

빅데이터: 박우상 군

마지막으로 만나볼 직무는 빅데이터! 요즘 뜨거운 인기를 자랑하는 직무이긴 하지만 여러 제약 속에 포기하는 사람들 또한 많던데. 박우상 군은 어떻게 준비를 하고 있는 걸까? 또, 빅데이터를 어떻게 해서 결정하게 되었을까? 박우상 군! 알려주세요~!


 
<안녕하세요. 미래의 데이터 분석전문가를 꿈꾸는 박우상입니다>

 

이슈를 따라
제가 ‘빅데이터’에 관심을 갖게된 것은 2015년 12월에 우연히 빅데이터에 대한 특강을 듣게 되면서였어요. 한창 이슈가 되던 부분이었고, 빅데이터에 대한 정보를 알아야 공부를 할 수 있기 때문에 관련 강의, 영상들을 찾아보는 중이었거든요. 특강 과정에 기초적인 분석법을 배우며 텍스트 마이닝이라는 분석을 처음 접하게 되었어요. 텍스트마이닝은 글자데이터를 기반으로 유용한 정보를 추출하는 것을 말해요. 특강을 계기로 텍스트마이닝에 관해 흥미를 느껴 무작정 공부를 시작하게 되었어요. 공부하는 동안에도 텍스트마이닝이 아직 활성화 된 분야가 아니었기 때문에 내심 불안하기도 했어요. 하지만 공부하는 동안 빅데이터에 대해 몰랐던 것을 알아가는 재미를 느낄 수 있었고 문제를 해결하는 성취감을 느낄 수 있어서 더욱 흥미로웠어요. 최근에는 ‘SNS를 활용하여 이용자들의 글을 분석하여 마케팅기획이나 전략인사이트에 접목’을 목표로 계속 공부를 하고 있어요.

 

 내 성격과 맞는
빅데이터와 관련된 학습으로 기존에 있는 데이터를 분석하여 미래의 패턴을 파악하고 예측을 할 수 있어요. 저는 결과를 토대로 여러 분야의 사람들과의 소통을 하면서, 일반적인 사회현상으로 도출한다는 것이 빅데이터 분야의 가장 큰 매력이었어요. 제 성격은 앉아 있는 것보다는 밖으로 뛰어다니고 새로운 사람들 만나는 것을 좋아하기 때문에. 성격과도 딱 맞는 부분이었어요. 이 때문에 지겹지도 않고, 스스로 재미를 찾을 수 있는 것 같아요.


앞서 말한 걸 보니 쉽게 제 진로를 찾은 거처럼 보이네요. 하지만, 실제로는 그렇지 않았어요. 내가 뭘 하고 싶은지도 모르겠고, 잘하는 것은 또 무엇인지도 모르고 막막했었어요. 그래서 저는 여러 가지 아르바이트를 했어요. 종류로만 따져도 9가지 정도는 했네요. 해보면서 느꼈던 것들이 많았지만, 공통적인 것은 ‘나랑 맞아야 된다’라는 생각을 하게 됐어요. 이렇게 느껴지지 않았던 것들은 내가 억지로 한다는 느낌이 들더라고요. 그래서, 나와 성격이 맞는 직업, 직무를 찾아 나서게 되었고, 데이터분석가라는 직무를 찾게 되었어요. 한 번에 자신과 맞는 것을 찾는다는 것은 정말 힘든 일인 거 같아요. 여러 가지 경험을 해보면서, 피드백을 받다 보면, 무엇인가가 보이더라고요. 여러분, 자신의 진로가 고민이라면 우선 다양한 경험에 도전하세요.

 

자! 종합해보자면 진로를 선택하기 위해 우린 우선 자신이 어떤 사람인지에 대해 알아야 한다. 이의 수단이 여행이 될 수 도 다양한 대외활동이 될 수도 있다. 그래도 갈피를 못 찾겠다면 직무에 대해 하나씩 알아가는 것도 방법이 될 것이다. 남에게 도움을 구해도 좋지만 본인이 진심으로 고민을 해야 확실한 길이 보일 것이다. 인생에 있어 중요한 결정은 결국 본인이 해야 한다는 말을 마지막으로 남기며 대한민국 청춘을 응원한다.

 

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  1. 2016.11.14 16:26 신고 Address Modify/Delete Reply

    다양한 이야기를 가득 담은 멋진 기사 잘 읽었습니다! 도움이 많이 되네요 ㅎㅎ

    • oi_kwanhyeong 2016.11.15 15:09 신고 Address Modify/Delete

      감사합니다^^ 제 콘텐츠로 도움이 되셨다니 정말 뿌듯하네요 ㅎㅎ 앞으로도 좋은 기획 많이 하도록 하겠습니다. 관심 가져주세요~

  2. 나경원 2016.11.15 16:48 신고 Address Modify/Delete Reply

    좋은 글 이네요^^ 잘 읽었습니다!

SK㈜ C&C 캠퍼스 리쿠르팅 습격 사건!
2016 하반기 그룹 채용을 알리는 캠퍼스 리쿠르팅이 전국 곳곳에서 실시되고 있다. 평소에 알 수 없었던 정보를 채용담당자들로부터 직접 얻을 수 있는 기회이니, 취준생이라면 캠퍼스 리쿠르팅 참여는 필수라고 해도 과언이 아니다. 그래서 에디터가 떴다. SK㈜ C&C 캠퍼스 리쿠르팅이 진행되고 있는 서울대로 말이다!

 

SK Careers Editor 이관형

 

 

서울대학교 행정관 앞 잔디밭에서 2016년 우수인재 채용박람회와 함께 SK 캠퍼스 리쿠르팅이 실시하고 있었다. 채용박람회에는 약 140개의 기업들이 참가하여 부스에서 채용 상담을 진행하고 있었고 기업에 따라 소정의 상품을 주기도 했다.

 

 
조금은 더운 날씨에 야외에서 실시된 채용박람회였지만, 저마다의 고민을 가진 취업준비생들의 발걸음이 끊이질 않았다. 에디터는 그중에서도 인기가 많았던 SK㈜ C&C 부스를 찾아가 이번 하반기 공채에 대해 어떻게 준비해야 할지 물어보기로 했다.


SK㈜ C&C 부스에서는?


 
<상담을 받는 학생들로 가득 찬 SK㈜ C&C 부스 모습>


잔디밭 오른쪽 끝에서 SK㈜ C&C HR팀 강정수 과장님과 R&D 전략팀 박수정 사원이 친절하게 상담을 해주고 있었다. 에디터는 HR팀 강정수 과장과 인터뷰를 진행해 보았다.


Q. 다른 기업들과 비교해 SK㈜ C&C의 장점은 뭔가요?
오시는 분들마다 SK㈜ C&C가 어떤 기업인지 질문합니다. 제가 공통적으로 답변해드리는 것이 있는데 저희 SK㈜ C&C의 매력은 성장 가능성이 높은 기업입니다. ICT영역에서 New ICT로 확장하면서 회사의 성장 동력이나 성장 잠재성은 다른 회사보다 더 높다고 생각되기 때문에 이점이 큰 매력이라고 생각합니다.

 

Q. SK㈜ C&C에 어울리는 인재는?
SK그룹에서 공통적으로 도전적이고 진취적인 인재를 요구합니다. 저희 SK㈜ C&C 역시 꾸준히 성장하고 있는 회사이기 때문에 도전적이고 패기 있는 인재상이 어울린다고 생각합니다.

 

Q. 지원직무의 ICT부문과 ICT(지역)부문의 차이는 뭔가요?
ICT(지역)부문의 경우 지역인재를 대전과 울산에 어느 정도 할당해서 해당 지역에서 일을 할 수 있는 직원을 뽑아 회사 업무를 안정화시키기 위함입니다. 그 지역에 있는 분을 우대할 수도 있지만 그 지역에서 일할 수 있는 분이면 가능합니다. 대전은 데이터센터가 있고 울산 제조업 기반 데이터 업무를 하기 때문에 신성장과 관련된 업무보다는 기존에 SK㈜ C&C가 해오던 전통적인 업무를 보게 될 것입니다.

 

Q. 이번 하반기 채용 규모는 어느 정도인가요?
매년 다르지만, 현재 두 자릿수의 인원을 뽑을 예정이지만 구체적으로 몇 명을 뽑는 지는 알 수 없습니다. 어느 해에는 역량이 많이 뛰어난 사람이 많다고 하면 기존의 인원보다 추가로 뽑을 수도 있고 역량이 부족하다면 적게 뽑을 수도 있는 경우가 있습니다.

 

Q. SK㈜ C&C의 신입 공채에 학사와 석사 학위가 차이가 있나요?
신입의 경우 학사와 석사에 차이를 두고 채용하는 건 아닙니다. 다만, 석사 학위를 가지신 분들이 조금 더 경력 사원이나 수시채용으로 유입이 되기 때문에 차이를 느낄 수도 있습니다. 사실은 신입으로 교육받을 때도 학사와 석사 구별 없이 교육 프로그램이 진행되고 있습니다.

Q. 학생들이 가장 궁금해하는 질문은 무엇이었나요?
대부분의 학생들이 SK㈜ C&C가 실시하고 있는 새로운 사업에 관한 질문들이 주로였습니다. 인공지능(AI)에 관련된 사업을 진행하고 있는데 어떤 것인지, 빅데이터와 클라우드와 같은 신사업 부분에 관심이 많았습니다. 하지만 저희는 신사업 이외에 전통적인 업무도 있기 때문에 전통적인 업무에 대해서도 관심을 가져주시면 좋겠습니다.


 
<SK㈜ C&C 채용 안내 모집 공고>


그럼 SK㈜ C&C의 캠퍼스 리쿠르팅에 참석한 참가자들은 어떤 고민을 가지고 참가하게 되었을까? 상담을 마치고 나오는 참가자들에게 조심스럽게 물어봤다.

 

Q. 어떤 점이 궁금하셔서 참여하시게 되었나요?
김정애(25세, 통계학과 대학원): 저는 SK㈜ C&C에 빅데이터와 관련된 직무가 있는 것을 온라인을 통해 알고 있었는데 그 직무가 통계학이랑 어떤 연관이 있는지 알고 싶었어요. 그리고 기업의 근무환경과 연봉에 관해 실무자분들에게 들으면 좋을 것 같아서 참여했습니다.

조창기(27세, 통계학과, 컴퓨터공학부 복수전공): 채용에 전반적인 내용에 대해 알고 싶었고 SK㈜ C&C가 어떤 회사인지 알고 싶어서 질문드렸습니다.


최규민(26세, 통계학과 컴퓨터공학부 복수전공): 구체적으로 어떤 직무가 있는지 그리고 실제로 어떤 일을 하

게 될지 궁금해서 질문 드렸습니다.

 

Q. SK 캠퍼스 리쿠르팅으로부터 어떤 도움을 받았나요?
김정애(25세, 통계학과 대학원): 일단, 근무환경에 대해 잘 알 수 있었고 교육 프로그램에 대한 정보를 알 수 있었습니다. 또한 업무에 대한 설명을 들을 수 있어서 직무에 대해 잘 이해할 수 있었습니다.


조창기(27세, 통계학과, 컴퓨터공학부 복수전공): 신입 지원을 하려면 인터넷에서 찾아보고 여러 채널에서 찾아봐야 하는데 어떤 회사인지 어떤 일을 하는지에 대해 실무자분들께 이야기 들을 수 있어서 좋았습니다.


최규민(26세, 통계학과 컴퓨터공학부 복수전공): 신입 지원을 할 때 어떤 점을 중요한지에 대해 알 수 있어서 좋았습니다.


캠퍼스 리쿠르팅을 참가하여 인터넷으로만은 해결하지 못했던 궁금증들을 채용담당자를 만나 들을 수 있었던 기회였다. 하반기 공채 시즌인 지금 누구보다 바쁜 하루를 보내고 있을 취업 준비생들 모두 꽃길을 걸을 수 있기를 응원한다.


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헤이! 모두들 안녕? 머신러닝, 딥러닝이 뭔지 아닝?

요즘 인공지능이 난리다. 기계가 세상 돌아가는 판을 뒤집어 놓으셨다! 근데, 그 인공지능을 쥐락펴락하는 사람이 있다고 하는데, “헤이! 모두들 머신러닝, 딥러닝이 뭔지 아닝?” 이상훈 대리를 만나 인공지능의 핵심 기술을 들여다보자!


SK Careers Editor 이천

 

 

 


대리님! 어디서, 뭐 하시는 분이세요?

우리 회사에는 다양한 영역이 있어요. 기본적으로 ICT와 관련된 사업을 하는 회사이고, 크게 IT, New Biz, 경영지원으로 나눌 수 있어요. 우선 IT는 기존 비즈니스 영역에선 IT를 기반으로 변화할 수 있는 부분이나, 과거 전산을 담당하는 역할이었다면 최근에는 물류, 유통, 빅데이터라는 새로운 영역에 IT를 접목하고 있어요. New Biz는 IT랑 접목해서 새로운 것을 만들어 내는 것이고, 경영지원은 앞서 말한 업무를 서포트해요.

 

<SK(주) C&C 빅데이타 본부 DATA 기술팀 이상훈 대리>

 

저는 R&D센터 소속으로, 머신러닝과 딥러닝에 관련하여 첨단의 내용이 사업부서에서 적용될 수 있도록 돕고 있어요. 기존에는 기계에 분석방법을 정해줬는데, 머신러닝 딥러닝은 상대적으로 기계들이 알아서 학습하게 하는 영역이에요. 저는 비즈니스적으로 머신러닝을 적용했을 때 어떤 이점이 있을 때 사전에 연구하는 거죠. 이외에도 새로운 영역이고 학술적인 영역이 조합돼서 나오다 보니 일반적으로 개발하시는 분들이 바로 학습하기에 어려움이 있기에 미리 연구하고 사전에 지원해주는 R&D적인 역할을 하고 있답니다.
 

 


오호! 대리님 이야기가 더 듣고 싶어요!
먼저 SK그룹의 평등하고 자유로운 이미지가 좋았고, 분석하는 업무를 좋아하는데, SK(주) C&C는 다양한 분야의 산업을 경험할 수 있어 좋다고 생각해요. 실제로 SK(주) C&C는 다른 회사와 비교했을 때 커리어 면에서 다양한 산업을 경험할 수 있고 선택 폭이 넓어요. 관심 분야에 맞게 업무를 선택하는 데에도 자유로운 분위기가 있는데, 자기가 하고 싶은 일을 어필하면 관련 분야에서 일할 수 있는 분위기가 형성되어 있고요. 이런 환경 덕분인지 실제 업무 수행하면서도 다른 회사에 비해 상하관계에서도 자유로운 면도 있는 것 같아요. SK(주) C&C는 자신이 원하는 분야 안에서 전문가가 되기 좋은 환경이에요. (웃음)

 

저는 매일 매일 업무가 다르기는 하지만 보통 9시에 출근해서 10시에 스크럼 회의를 해요. 스크럼 회의는 파트내 사람끼리 모여서 당일 업무 계획과 현업에서 이슈는 무엇인지, 업무 진행 상황에 대해 실무자들끼리 짧게 이야기하는 시간을 말해요. 업무를 보고하는 것이 아니라 사내 웹에 정리해둘 수 있는데, 웹에 정리된 것을 기반으로 매번 보고하지 않아도 파트장님이 미리 읽어 오시고 이슈 상황을 위주로 중요한 부분만 회의를 해요. 이렇게 높은 업무효율 덕분에 6시가 되면 퇴근하지만, 집에서도 사내시스템에 접속할 수 있어서 꼭 필요한 영역이면 집에서 작업할 수도 있어요.

 

저는 학부시절 컴퓨터과학과를 졸업했고, 대학원에서 패턴인식, 머신러닝을 전공했는데, 이론적인 배경과 수학적인 배경이 업무에 도움이 됐고, 일반 IT회사에서 저와 같은 전공을 한 사람이 별로 없어서 높게 평가를 받았어요. 저희 파트 내에 파트원은 7명이고 컴퓨터공학과가 제일 많고 다른 분들은 통계학과를 전공하셨어요. 아무래도 가능하면 컴퓨터 쪽을 우대하고 우리 파트에선 당장 기술적인 부분이 필요하기 때문에 머신러닝, 딥러닝을 세부전공하면 더 좋아요.

 


아하! 대리님 일하시면서 힘든 부분은 없으세요?

빅데이터에 대한 오픈소스가 많고 머신러닝, 딥러닝 분야에서도 이론들이 빠르게 나오고 있어요. 최근 화두가 되다 보니까 연구자들이나 외부 회사 사람들도 관심이 많아 오픈되는 연구결과가 많아요. 개인적인 관심이 없다면 발전 추이를 따라가기 힘들어서 매번 공부해야 하는 것들을 따라가는 것에 어려움이 있고, 머신러닝, 딥러닝이 데이터가 왜 이런 값이 나왔는지 알기 힘들어서 경영층과 비전공자들에게 이해시키는 과정이 큰 어려움이 있어요.

 

그래서 새로운 것들이 나오면 하나하나 해봐야지 직성이 풀리는 직업병이 생겼어요. 새로운 것이 나오면 나만의 저장소에 하나하나 저장해놓는데 ‘이걸 다 언제 해결하지?’하는 고민이 크네요. 그래도 기존의 방법대로 싱글머신에서 해결하지 못했던 것을 제가 제안한 방법으로 생각보다 쉽게 해결될 때마다 큰 보람을 느껴요.

 

업무를 하다 보면 IT에 대한 트렌드도 중요하지만 프로그래밍과 수학에 대한 높은 수준으로 갖고 있어야겠다는 생각이 들어요. 물론 IT 트렌드을 아는 것도 중요한데 일반을 대상으로 하는 프로그램 말고 개발자 커뮤니티에서 열심히 활동하는 것을 추천해요.
 


개발자 커뮤니티요?! 그런 것도 있어요?
저도 입사할 때 정보처리기사와 같은 자격증이나 토익 등의 스펙이 없었어요. 하지만 학교 다니면서 한국과학기술원에서 출근하며 일을 했는데, 제가 볼 땐 회사가 인턴, 히말라야 등반을 원하는 것은 아닌 것 같아요. 스펙보다 당장 ‘이 사람이 현업에서 일할 수 있겠다!’나 이쪽 영역에 대한 관심도와 해당 분야에서 스스로 학습할 수 있을지가 더 중요한 것 같아요.

 

그래서 면접에서는 자신이 특정 기술 영역에서 잘할 수 있는 영역에 대해 어필하는 것이 좋은 것 같아요. 면접관을 하시는 분들에게 얘기를 들어보면 본인 당장에 필요한 사람을 뽑으려는 분들도 계세요. 그래서 자신이 잘할 수 있는 분야에 대해 어필하는 것이 중요한 것 같아요. 만약에 이런 사람들이라면 무조건 뽑을 것 같은 게, 우리는 대부분 오픈소스를 활용하는데, 커미터 활동을 하거나 개발자모임에 참가하면서 자기의 학습했던 것들을 공유하는 시간을 가지고, 결과물을 보여준다면 서류 전형에서 영향이 없더라도 면접에서는 큰 강점이 될 것 같아요.

 

그래서 평소에 취미가 이쪽이면 좋을 것 같아요. 저도 집에서 할 거 없을 때 이런 쪽으로 계속 찾아보고 심심하면 프로토타입으로 프로그램 만들어보거나 데이터 분석을 하는데, 이것처럼 새로운 영역이고 깊게 들어가야 하다 보니 원래 이 분야에 관심 있는 사람들에게 적극적으로 추천해요.

 

평소 관심 있게 개발자 커뮤니티에서 활동하다 보면 코드나 노하우를 공유할 수 있는데요. 열심히 활동하면서 오픈소스에 기여하고, 미국에서는 이 이력으로 바로 취업하는 경우도 있어요. ‘학점이 좋다’보다는 해당 분야에서 결과물로 얘기하는 것이 좋다는 얘기죠. 그러니 커뮤니티에서 활동하시면 여러모로 도움이 많이 되실 거예요.

 

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데이터 안에 모든 답이 존재한다, 빅데이터(Big Data)

‘빅데이터’라는 말을 심심찮게 듣곤 한다. 최근에는 MBC예능프로그램 <무한도전>에서 제 6의 멤버를 뽑는 식스맨 편에서 후보 검증에도 사용될 정도로 빅데이터는 친숙한 용어가 되고 있다. 미래의 유망 직업으로도 떠오르고 있는 빅데이터에 대해 자세히 알아보자.


SK Careers Editor. 김지윤


방대한 양의 데이터, BIG DATA
 

 

 


빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 규모가 방대하며 생성 주기도 짧고, 수치나 문자, 영상 등의 모든 것들을 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경에서 과거에 비해 데이터의 양이 폭증한 것은 물론 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다. (출처; 네이버 지식백과)
대용량의 데이터 양(Volume)을 가지고 있고, 다양한 형태(Variety)의 정보이며, 빠른 생성 속도(Velocity)를 갖고 있다는 점에서 ‘3V’라고도 불린다. 이슈가 생길 때마다 빠르게 생성된 다양한 형태의 막대한 정보를 분석하여 트렌드를 파악하거나 미래를 예측할 수 있어 다양한 산업에서 활용되고 있으며 앞으로 유의미한 정보를 찾아낼 수 있도록 다양한 분석툴이 개발된다면 그 미래는 더욱 밝다고 할 수 있겠다.


빅데이터 활용 사례 – 서울시의 ‘올빼미 버스’

 

 


 

매일 당신이 이용하는 버스에도 빅데이터가 활용되고 있다. 서울시는 빅데이터를 활용해 버스 노선 조정을 통해 이용자 중심의 교통정책을 수립하였다. 서울시에서는 교통과 관련한 모든 데이터를 분석한 뒤 수요와 사람들의 생활방식을 분석해 효율적으로 시내 버스 노선을 조정한 것이다.

 

 

특히 서울시의 심야버스를 지칭하는 ‘올빼미 버스’는 빅데이터 활용의 모범 사례로 꼽힌다. 서울시는 올빼미 버스를 운행하기 위해 자정부터 새벽 5시까지 심야 시간대에 사용한 휴대폰 콜 데이터 30억 여 건의 데이터와 심야 택시 승, 하차 데이터 500만 건의 데이터, 그리고 시간, 요일별 유동인구 패턴 등의 데이터 분석을 통해 심야 버스에 최적화된 노선과 배차 간격을 파악하였다. 그 결과 사람들의 생활 패턴에 맞는 버스 노선과 시간을 조정할 수 있게 되었고 많은 이들의 호응을 얻고 있다.


그 밖의 빅데이터 기반 추천 플랫폼
SK플래닛의 ‘레코픽’ 

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빅데이터의 전망

 


(출처: 한국과학기술정보연구원)

데이터만 많다고 새로운 가치를 창출할 수 있는 것은 아니다. 방대한 데이터를 어떻게 활용하고 분석하느냐가 빅데이터 시장에서 매우 중요하다. 따라서 이를 해석할 수 있는 전문가, ‘빅데이터 전문가’가 필요하다.
빅데이터 전문가는 빅데이터를 관리 및 분석하여 그 결과를 바탕으로 새로운 가치를 창출하여 비즈니스 모델을 만들거나 새로운 아이디어를 내는 일을 한다. 빅데이터 전문가가 되기 위해서는 기본적으로 통계학에 대한 지식과 비즈니스 컨설팅에 대한 이해, 데이터 분석을 위한 설계 기법 활용 등에 관한 전문적 역량이 필요하다. 현재 빅데이터 시장은 올 해 약 263만달러에서 5년 뒤인 2020년에는 약 893만 달러까지 성장할 것으로 보인다. 빅데이터 시장은 날로 커지지만, 이를 다룰 수 있는 전문가는 매우 부족한 실정이기 때문에 빅데이터 전문가로서의 전망은 매우 밝다고 볼 수 있다. 


 

지윤's Tip

지금까지 빅데이터에 대해 알아보았다. 소셜 미디어가 활성화되고 인터넷이 없어지지 않는 한 빅데이터 시장은 폭발적으로 성장할 것이다. 빅데이터를 활용하기 위해서는 정보 제공 동의 문제가 도마에 오를 수 있다. 때문에 이러한 문제를 예방하고 보다 효과적으로 빅데이터를 활용할 수 있는 현실적인 대안도 필요할 것이다.

 

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2014 IT()! IT 트렌드

IT 없는 세상. 당신은 상상 할 수 있는가? 지하철에서 스마트폰으로 영화를 보는 학생부터 카페에서 노트북으로 서류 작업을 하는 직장인까지, 주변이 온통 IT로 둘러 쌓여 있다고 해도 과언이 아닌 요즘. 당신은 IT에 대해 얼마나 알고 있는가? 그래서 준비했다SK Careers Editor가 알려주는 2014년 가장 IT() 5가지 IT트렌드!

SK Careers Editor. 주혜인

 

 

기존 데이터 크기의 한계를 넘어서다, ‘빅데이터

빅데이터?

빅데이터란 한 마디로 방대한 양의 데이터이다. 기존 데이터베이스 관리도구로 다룰 수 있는 데이터 크기를 넘어선 대량의 데이터를 뜻한다. 또한 이를 활용하는 기술까지 포함하는 개념이다

 

[생활 속의 빅데이터]

어머! 어떻게 알았지? ‘취향저격나를 위한 맞춤형 광고 서비스

전 세계적인 규모의 인터넷 쇼핑몰 아마존닷컴은 모든 고객들의 구매 내역을 데이터베이스에 기록하여 형성된 빅데이터를 분석해 소비자의 취향과 관심사를 파악한다. 즉 아마존닷컴은 빅데이터를 활용하여 고객의 성향에 맞는 '추천 상품'을 제시하므로, 고객들은 자연스럽게 자신만의 맞춤형 쇼핑을 즐길 수 있다.

구글과 페이스북 또한 빅데이터를 이용한 서비스를 제공한다. 회원들의 검색 목록을 파악하거나 사용중인 데이터를 즉각 처리하여 회원들의 성향을 파악한 뒤 개인별 맞춤형 광고를 제공한다.

 

 

나만의 대용량 콘텐츠 저장소. ‘클라우드 서비스

클라우드 서비스?

클라우드 서비스자신의 콘텐츠를 서버에 저장해 두면, 어느 기기에서든 다운로드 하여 사용 할 수 있는 서비스이다.

 

[생활 속의 클라우드 서비스]

노트북, USB는 이제 안녕~ 나는클라우드 서비스에 저장한다.

클라우드 서비스의 가장 큰 장점은USB를 비롯한 다른 이동식 저장장치를 갖고 다니지 않아도 인터넷이 되는 곳이면 어디서든지 자신의 콘텐츠를 저장할 수 있다는 점이다. 현재 국내에서 제공하는 클라우드 서비스 중, 가장 많은 사람들이 사용하는 네이버 N드라이브를 살펴보자. 우선 네이버 N 드라이브는 30GB의 대용량을 자랑한다. 또한 네이버 N드라이브 어플리케이션을 스마트폰에 설치하면, 저장한 파일이 네이버N드라이브와 연동되어 바로 자신의 서버에 콘텐츠를 저장할 수 있다. 저장된 콘텐츠는 어느 곳에서나 다운 받아 사용할 수 있으니, 이 얼마나 편리한 서비스인가!

 

 

< 네이버N드라이브를 실제로 사용하는 예 / 출처: 작성자의 캡쳐 사진>

 

 

2D에서 3D로의 완벽 구현. ‘3D 프린팅

‘3D 프린팅이란?

말 그대로 설계도에 따라 3차원으로 입체적인 물건을 찍어내는 프린트 방법이다. 특히 틀니, 인공 치아, 인공 뼈를 만드는 등 의료 산업계에서 각광 받고 활발히 사용되는 기술이다.

  

 

<3D프린팅을 하고 있는 사진 / 출처: 위키피디아

3D프린터를 사용하여 입체 모형을 만들고 있는 사진 / 출처: http://freephotosbank.com>

 

[생활 속의 3D 프린팅]

대학교 전공 수업에서도 ‘3D 프린팅!

대학생에게는 조금은 생소한3D 프린팅. 그렇다면 3D프린팅은 우리의 실생활과 전혀 관련 없는 전문적인 기술일까? 대답은 아니오’, 전혀 그렇지 않다. 대표적으로3D프린팅을 사용하는 과는 건축학과이다. 경희대학교 건축학과는 지금으로부터 10년 전인 2004년에 Z Corp.프린터를 도입하면서 본격적으로 3D 프린팅을 활용하기 시작했다. 이로 인해 학생들은 모델링 작업에 있어서 수고를 덜고, 3D 건축모델링에 관한 개념을 보다 잘 이해할 수 있게 되었다. 현재 경희대학교는 정식 학교 교육 과정에서 3D 프린팅 교육을 실시하고 있다.

 

 

언제, 어디서나 IT 이용하기. ‘모바일 디바이스&모바일 인터넷

모바일 디바이스&모바일 인터넷이란?

우리가 흔히 알고 있는 스마트폰, 노트북, 디지털 카메라 등이 모두 모바일 디바이스이다. , 시간과 장소의 제약 없이 가지고 다니며 사용할 수 있는 모바일 장비를 뜻한다.

 

[생활 속의 모바일 디바이스&모바일 인터넷]

대학생활의 로망 배낭여행, 스마트폰으로 더욱 ‘SMART’하게

대학생이라면 누구나 한번쯤 외국으로의 배낭여행을 꿈꾼다. 낯선 땅에서의 모험에서 당신의 가장 든든한 지원군은 스마트폰이다. 두꺼운 여행 관련 서적 없이도 스마트폰에 여행 관련 어플리케이션만 있다면 당신의 여행은 훨씬 수월해질 것이다. 여행 준비단계에서의 숙박시설 예약 및 전반적인 여행 계획부터 여행 과정에서의 안내 역할까지, 이 모든 것이 스마트폰 하나로 가능하기 때문이다. 앞으로는 번거로운 호텔의 체크인과 체크아웃도 스마트폰으로 해결이 가능할 전망이다. 힐튼 호텔2015년부터 모바일 어플리케이션을 객실 키로 활용할 예정이다.

혹시 지금 배낭여행을 가고 싶으나, 낯선 환경으로 인한 두려움에 선뜻 맘을 먹지 못하고 있는가? 그런 당신에게 스마트폰과의 동행을 강력 추천한다.

 

 

세상 만물과 소통하다. ‘사물인터넷

사물 인터넷이란?

사물 인터넷생활 속 사물들을 인터넷으로 네트워크로 연결하여 정보와 데이터를 주고 받는 환경을 말한다.

 

[생활 속의 사물 인터넷]

SK텔레콤이 선보이는 4가지비콘
비콘근거리 위치인식 기술로 사람들이 송신기가 설치된 곳을 지나가기만 해도 데이터가 전달되는 첨단 기술이다. 최근 SK텔레콤은 4종류의 비콘을 선보였다. 그 중 대표적인 2가지를 살펴보자. 현재 SK텔레콤은 분당서울대병원에 200여개의 비콘을 설치하여 병원정보와 경로 등을 서비스하고 있으며 잠실 SK나이츠 홈구장에서도 서비스를 운영 중이다. 즉 당신이 병원에 방문하기만 하면 병원에 관련된 다양한 정보가 바로 전송되며, 야구장에서 힘겹게 자리를 찾지 않아도 야구장에 발을 들여놓자마자 자신의 좌석에 관한 정보가 바로 전달된다. 앞으로 비콘의 활용 범위는 점차 넓어질 것으로 예상된다.



혜인's Tip 

지금까지 2014년 국내의 IT() IT트렌드를 살펴보았다. IT가 전공분야가 아닌 대학생들에게는 조금은 생소할 수 있는 IT 전문용어일 수도 있으나, 이는 모두 우리의 생활과 밀접한 관련이 있다. 나에게 맞춤 쇼핑 정보를 제공 해주는 빅데이터, 콘텐츠를 저장해두고 언제, 어디서든 다운 받을 수 있도록 해주는 클라우드 서비스, 전공 수업에서 사용되는 3D 프린팅, 우리 생활에서 없어서는 안될 모바일 디바이스와 모바일 인터넷, 해당 장소에 가면 그에 대한 정보를 받을 수 있도록 해주는 사물 인터넷까지. IT는 어느새 우리에겐 없어서는 안 될 중요한 존재가 되었다. 이 하나만으로도 우리가 IT트렌드에 관심을 가져야 할 이유는 충분하다.

 

 



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