오늘은 다른 직무의 면접 후기를 기록해보려고 한다.
지난 포스팅 - 왜 BA/DA인가 https://lifeofsw.tistory.com/97
리서치와 테크니컬 라이터 면접을 봤던 건 세부적인 직무를 정하기 이전이었다.
세부적인 직무를 정하기에 앞서 회사 생활을 먼저 경험해보고 싶었다.
당시엔 내가 학교에 더 맞는지 회사에 더 맞는지 확신이 없었기 때문이다.
그래서 휴학 기간에 인턴 경험을 쌓으려고 데이터 분석가 인턴부터 알아보았다. 그렇지만 대부분의 기업에서 데이터 분석가는 인턴을 잘 뽑지 않았고, 그마저도 경쟁률이 아주아주 높았다.
인턴 경험 하나 없이 졸업하는 건 불안해서 직무의 범위를 넓혔다. 그땐 할 수 있는 걸로 보이면 다 지원했었다. 경영지원과 마케팅 등등까지, 다양한 직무에 서류를 냈었다.
그러다가 두 군데에서 면접을 보게 되었다. 하나는 리서치였고, 하나는 테크니컬 라이터였다.
리서치의 경우, 응답 데이터를 다룰 수 있다는 점에서 데이터 분석가와 어느 정도 공통점이 있다고 판단해서 지원했다. 다루는 데이터의 성격은 다르지만 실무에서 배울 수 있는 게 분명히 있다고 생각했다.
테크니컬 라이터의 경우, 개발과 비개발을 연결하는 직무라는 점에서 데이터 분석가와 통하는 점이 있다고 판단했다. 데이터를 다루지는 않지만, 기술을 바탕으로 양쪽과 커뮤니케이션해야하는 건 동일하다고 생각했다.
두 면접 모두 자기소개서와 이력서 기반으로 진행되었다.
차이점이라면 리서치는 사용한 용어(데이터 관련)를 제대로 이해하고 있는지 확인하는 질문이 있었다. 정석적인 느낌이 강한 면접이었다.
반대로 테크니컬 라이터는 본인이 생각하는 커리어패스, 커리어패스를 위해 노력하고 있는 것이 있는지 묻는 질문이 있었다. 아마 이건 직무상의 질문이라기보다는 해당 회사의 면접 유형이었던 것 같다.
결과적으로 테크니컬 라이터는 떨어지고 리서치는 합격했다. 면접 스킬이 하나도 없을 때라 좀 더 정석적인 면접이 수월하지 않았나 싶다.
당시 가지고 있던 자격증이나 전공이 리서치에 좀 더 맞았던 것도 있다.
아무튼 나는 합격한 리서치 회사에서 6개월간 인턴으로 근무했고, 원하던 실무 경험을 쌓을 수 있었다. 내가 학교보다는 회사에 맞는 사람이라는 확신도 가지게 되었다.
물류 운영 면접은 졸업 이후, 본격적인 취업 준비 기간에 봤다.
취업 준비를 하며 가장 많이 지원한 직무는 데이터 분석이었지만, 역시 쉽지 않았다. 취준을 하며 학교 취경원을 자주 이용했는데, 상담사님이 직무를 넓혀서 지원해보거나 실무 경험을 좀 더 쌓고 하반기를 지원해보라는 말을 해주셨다.
고민하다가 직무를 조금씩 넓혀보기로 하고 다양한 직무에 지원했다.
그러다가 물류운영 인턴 면접을 보게 되었다. JD에 물류 관련 데이터를 다룬다고 적혀 있어서 지원했고, 자기소개서에는 물류 데이터에 대한 관심과 내 역량을 주로 어필했던 것 같다.
면접은 다른 면접과 마찬가지로 자기소개서와 이력서 기반으로 진행되었다. 이제까지 봤던 면접과의 차이점이라면 면접관들이 데이터에 대해 많이 알지 못한다는 것이었다. 아무래도 실무진이 아니라 인사팀에서 보는 면접이다보니 그랬던 것 같다.
이런 점 때문에 면접을 보면서도 커뮤니케이션이 잘 안 된다는 느낌을 받았다. 더불어 전반적으로 데이터를 적극적으로 활용하지 않는 기업이라는 생각이 들었다. 붙는다면 적응이 쉽지 않을 것 같았다.
면접관도 비슷한 걸 느꼈는지 결과적으로는 탈락했다.
다음 포스팅부터는 BA로 근무하며 느낀 점을 정리해서 올리려고 한다. 목표는 3개월마다 업로드하는 거고, 그 사이에 올릴 정보도 생각해두어야 한다. 뭘 올리지?
'Career > Career log' 카테고리의 다른 글
5. 6개월차 BA 후기 - JD 다시 보기, 데이터 문화 etc (2) | 2024.12.25 |
---|---|
4. 입사 3달차 BA 후기 - BA란, 커뮤니케이션, 데이터 etc (0) | 2024.10.20 |
3. 입사 1달차 BA 후기 - 장점, 어려운 점, 느낀 점 etc (0) | 2024.08.25 |
1. 왜 BA/DA인가 : 학업과 실무 사이의 고민 (0) | 2024.08.11 |
0. 왜 데이터인가 : 많고 많은 직무 중에서 '데이터'를 바라보기까지 (0) | 2024.07.20 |