데이터사이언티스트 취업을 위한 지원서 준비 방법

오랜만에 포스팅입니다.

최근 저희 회사에서 신입 데이터사이언티스트 2명을 채용하고 있고, 평가 위원으로 들어가게 됐습니다. 지금은 막 서류를 검토하고 면접에 올릴 인원을 선정하는 단계인데, 생각보다 엄청나게 많은 지원자가 몰려 일이 밀리고 있습니다. 정확한 경쟁률을 밝히기는 어려우나 300:1을 넘습니다. 그리고 인사팀에서 1차로 필터링을 해서 주지만, 그래도 현업 데이터사이언티스트 한 명이 봐야할 지원서만 백장을 넘습니다.

그러다보니 각자의 기준을 만들고 면접에 올릴 가능성이 없는 지원자는 빠르게 낮은 점수를 부여합니다 (지원자 입장에선 억울할 수 있지만, 결국 뽑는건 두 명 뿐이니 합격 가능성이 낮은 지원자는 빠르게 검토할 수 밖에 없습니다). 그리고 최근에는 현업에서 서류를 직접 검토하는 일이 많은데, 서류를 검토한다고해서 원래 일이 연기되거나 사라지는건 아니어서 가급적 빨리 처리하고 싶어합니다.

서론이 길었는데, 제가 평가하고 있는 기준은 다음과 같습니다.

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1. 석사 학위와 중고 신입

석사 학위는 데이터사이언스와 관련된 학과의 석사 학위(컴퓨터공학, 산업공학, 통계학, 데이터사이언스 등)를 말합니다. 박사 학위가 있으신 분도 있었지만, 신입으로 들어오기에는 오버 스펙이라 최하 점수를 드렸습니다. 중고 신입은 데이터 사이언스 관련으로 3년 미만의 경력이 있는 지원자를 말합니다. 석사 학위자가 아니거나, 중고 신입이 아닌 경우에는 이걸 뒤집을만한 경험이 없으면 불합을 줬습니다.

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2. 프로젝트 경험

프로젝트 경험이 없거나 지나치게 적은 경우에는 최하 점수를 줄 수 밖에 없습니다. 혼자서 공부했다고 하는 경우도 있는데, 서류에서 검증이 가능한 사항이 아니기에 보통 무시합니다. 프로젝트는 기업 프로젝트, 공모전, 개인 프로젝트 모두 상관없습니다.

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3. 지나치게 무성의한 이력서

신입은 이력 자체가 화려하기 어렵습니다. 그래서 각 항목을 가능한 자세히 설명해주는 것이 필요한데, 프로젝트 제목만 쓰는 경우가 종종 있습니다. 제목만 보고 내용을 유추할 수 있거나 흥미를 유발할만한 것이면 모를까, 보통 그렇지는 않습니다. 또한, 자기소개서 분량이 지나치게 적은 경우에도 최하점을 부여합니다.

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4. Fit이 안맞는 경우

이건 어쩔수없는 것이긴 한데, 채용 공고에서 설명하는 직무 내용과 조금 떨어진 경험만 있는 경우에는 경험이 많더라도 좋은 점수를 드리기는 어렵습니다.

 

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https://kmong.com/gig/380507

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