신입 면접 후기 (feat. 면접관은 처음이라...)

 

이번에 저희 회사에서 신입 채용을 진행했습니다.

서류와 코딩테스트 전형은 모두 끝났고 면접 전형이 시작됐고 제가 처음으로 데이터 사이언티스트 신입 면접에 참여했습니다. 

면접 내용을 상세히 밝힐 순 없지만, 오늘 다대일 면접을 5차례 진행했고 면접과 면접 결과를 바탕으로 누구를 다음 전형에 올릴 것인지 다른 면접관과 토의하는 과정에서 제가 배운 내용을 공유합니다. 

참고로 제가 모든 지원자를 면접하진 않았고, 5명 외에 다른 지원자들은 다른 면접관과 면접을 진행했습니다. 

 

석사는 필수인가?

지원자 대부분이 컴퓨터공학, 산업공학, 통계학, 경영학 등의 석사였습니다. 제가 오늘 본 5명의 지원자 가운데 4명이 석사 졸업자 혹은 졸업예정자였고, 한 명만 학사 졸업 후 인턴 경험이 있었습니다. 

비율로만 보면 당연히 석사가 필수적으로 보입니다. 

그런데 면접관들이 만장일치로 최종 면접에 올리자고 한 사람은 학사 졸업자입니다. 

이 사람이 다른 석사들보다 더 뛰어난 데이터 사이언스 지식을 갖고 있다고 생각하진 않습니다. 

다만 이 지원자는 문제가 주어지면 그 문제를 해결할 줄 알고, 또 굉장히 적극적이고 열정적이라는 것이 면접을 통해 충분히 보여졌습니다. 말로만 자신이 적극적이다 열정적이다라고 하는 것이 아니라, 면접에서 충분히 그런 것이 어필됐습니다. 

그래서 면접관 만장일치로 올라갔습니다. 

의외로 이 지원자의 포트폴리오는 전혀 화려하지 않았습니다 (심하게 말하면 준비가 덜 된 느낌이기도 했습니다...)

 

학사 출신은 관련 프로젝트 경험 등을 쌓기가 석사에 비해 어려워 취업이 어려운 것은 사실이나, 문제 해결 능력과 적극성을 보인다면 충분히 가능성이 있습니다. 

 

화려한 이력서에 속지 말자

이게 석사 졸업자의 이력서와 포트폴리오인가 싶은 지원자가 있었습니다. 

논문과 프로젝트 경험이 거의 박사급이었습니다. 

그래서 가장 기대를 끈 지원자였는데, 막상 면접에서 물어보니 조금씩 허점이 보입니다.

허점이 보여서 더 깊게 물어보니 횡설수설했고 면접관들은 누가 만들어준 포트폴리오 혹은 누가 많이 도와준(한 마디로 버스를 탄...) 이력이라 판단해서 아쉽지만 좋은 평가를 주진 못했습니다.

 

비전과 자연어 전공자의 범람 (feat 딥러닝)

한 명의 지원자를 제외하면 전부 비전과 자연어를 전공했습니다.

제가 면접보지 않은 다른 지원자들도 대부분 비전을 전공했다고 들었습니다.

 

비전과 자연어쪽은 기술의 발전이 워낙 빠른 분야이면서, 동시에 잘 만들어진 모델을 가져다 쓰는 분야이기도 합니다. 

즉, 데이터에 따른 좋은 모델을 고민하기보다, 최신 모델을 가져다 쓰는 경우가 많습니다 (물론 아닌 경우도 많습니다).

그래서 그런지 비전과 자연어를 전공한 석사 지원자들은 데이터는 잘 모르지만 최신 기술은 빠삭합니다.

문제는 저희는 다양한 종류의 데이터가 있는 회사이고, 각 데이터에 맞는 적합한 모델링이 필요합니다.

특정 과제에 대해서는 복잡한 모델을 쓸 수 없고, 또 특정 과제에 대해서는 데이터를 잘 이해해야만 적절히 모델링할 수 있습니다. 

그런데 이러한 내용을 고민해봤다고 보이는 지원자가 거의 없었습니다.

 

커뮤니케이션 능력과 조직 친화력

한 지원자는 분석 능력은 어느정도 있어보였지만, 과제 발표력이라던가 질의 응답 내용이 뭔가 시원찮았습니다.

또, 지나치게 소극적으로 보였습니다. 

누가 들어도 좋은 학교의 졸업자이기도 했지만, 현업과 계속 커뮤니케이션해야 하는 업무 특성상 업무와 조직에 적응하기 어려울 것이라 판단해서 좋은 평가를 주지 못했습니다. 

 

 

결국은 fit이다!

5명중 2명이 다음 면접에 올라가게 됐는데, 학사 한 명을 제외한 나머지 한 명은 비전과 자연어를 전공하지 않은 분입니다.

분석 역량이 다른 지원자에 비해 월등히 뛰어난 것 같진 않았지만, 저희가 필요한 포지션에 맞는 경험이 있는 분이었습니다. 

그래서 당연히 다음 면접에 올렸습니다.

괜히 면까몰이라고 하는게 아닙니다.

결국 회사마다 필요로 하는 역량과 자세가 다르기 때문에 면접을 잘 본 것 같지만 fit이 맞지 않아서 탈락할 수 있고, 반대로 면접을 못 본 것 같지만 fit이 맞아 합격할 수도 있습니다. 

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