빅데이터 관련업의 연봉은?

현직 대기업 건설 데이터 분석가 정경문 님/ 인터뷰 3

Jul 4. 2021

빅데이터 관련업의 급여와 채용수요는 어떻게 되나요?

글라스 도어라는 데서 매년 어떤 직업에 대해서 지금 궁금해하시는 급여. 그리고 직업 만족도, 채용환경(수요)이 얼마나 있는지 이런 거 세 가지를 평가해서 5점 만점 척도로 해서 최고의 직업군을 매년 선정해요. 거기서 1위는 자바 디벨로퍼(자바 개발자) 였어요. 2위가 바로 데이터 사이언티스트입니다.

데이터 사이언티스트가 2016년부터 계속 1위였어요. 기획부터 개발자까지의 단계 있는데 기획 단계가 비즈니스 분석가, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 뒤로 갈수록 좀 더 개발자에 가깝거든요. 데이터 사이언티스트 라 함은 수학 통계 프로그래밍 그중에서도 머신 러닝이나 딥러닝. 이런 쪽으로 전문가분들을 데이터 사이언티스트라고 합니다.

미국에서 공개된 그 연봉은 약 11만 달러. 우리나라 돈으로 한 1억 2천3천 이 정도.

이게 이제 평균 연봉이라는 개념이라고 보시면 되고 (미국에선) 개발자 공학도가 사회적으로도 인정받는 분위기입니다. 우리나라에서 데이터 사이언티스트로 일자리가 얼마나 있을까?라고 해서 글레스 도어에 가서 제가 실제로 해봤어요. 그랬더니 11만 달러(약 1억 2천)는 받기 좀 어렵고요. 한화로 연봉 5200만 원정도 됩니다.

근데 미국에서 10대 직업에서 2위를 차지했던 데이터 사이언티스트가 11만 달러라고 했잖아요. 중앙값이라는 개념이에요. 근데 여기서 이제 또 통계 개념 들어가는 거죠. 중앙값은 1부터 9까지 있으면 다섯 번째 값이 중앙값이고요.

우리나라는 평균이 5200만 원이 이고요.

물론 신입사원 연봉이 좀 더 낮을 수도 있겠죠. 우리나라 같은 경우는 반대로 대, 중, 소기업 군으로 연봉 책정을 책정하는 경우가 많아요. 그래서 제가 회사 입사했을 때 동기들하고 동기들이 설계부서 있든지, 구매부서에 있든지, 연구개발에 있던지 연봉은 동일하게 시작하죠. 문화나 경영방식에 차이인 것 같아요.

데이터 분석 관련하셔서 사회 봉사 활동을 하신 걸로 알고 있습니다.

한 4년 정도 된 거 같아요. 그 회사에서 중부지방고용노동청 하고 연계해서 취업하고 진로에 필요한 멘토링 활동을 좀 꾸준히 하고 있어요. 시작하게 된 이유는 대학교 때 휴학을 한 다음에 이제 다시 복학할 때 그때 좀 어려움이 있었어요. 당시 학자금이 좀 많이 비쌌고, 근로장학생이나 과외 아르바이트를 해서 하긴 좀 어려웠어요. 그래서 휴학하고 복학할 때가 있었는데 규정된 장학금을 받기가 어려워서 막막하더라고요. 그래서 이제 그때 알아보다가 삼선 재단 재단에서 장학생을 뽑으시더라고요. 면접을 가서 잘 봐주셔서 통과했는데 재단에서 운영하는 대안학교에서 제가 가지고 있는 것도 해외 경험 이라든지 영어 이런 것들을 가리키는 그런 봉사를 했었어요.

그때 이후로 이제 시작해서 어떤 '사회적 가치, 봉사활동. 내가 이 사회에서 받은걸 다시 돌려 드릴 수 없을까? 도움을 다시 갚을 수 없을까?'라는 생각을 했고, 회사에서부터 그런 길이 있을 때 내가 이 일을 하면 큰 일은 아니지만 뭔가 도움을 줄 수 있겠다 라고 해서 시작했고 거기서 많은 삶의 의미를 찾고 있습니다.

후배들한테 하고 싶으신 얘기가 있다면

전 항상 남이 남들이 쌓아놓은 기준을 따르는데 굉장히 익숙했던 것 같아요. 고등학교 때는 워드프로세서, 컴퓨터 활용능력 이런 자격증 따는 것에 집중했었고요. 취업할 때는 토익, 스피킹, 스페인어 관련 공학 기사 자격증 공대 기사 자격증... 뭐 이런 것도 여러 개 따고, 회사 와서는 국제표준에 관련된 자격증 이런 거 막 준비하고 했던 거 같아요. 저의 노력들은 있었지만 그냥 남들이 해 왔던걸 쫓아가는 그런 역할을 했던 거 같아요.

그런 부분에 대해서 제가 얻지 못한 건 아니지만 이제는 좀 달라져야 된다고 생각해요.

누가 만들어 놓은 기준에 계속 쫓아가는 거 그런 걸로는 앞으로는 세계 시장을 선도하고 새로운 역할을 맡긴 어려운 거 같아요. (그런 건) 아까 말씀드렸던 빅데이터 인공지능처럼 그것들이 다 해 줄 수 있는 것 같아요. 저는 과거의 필요한 기준이나 이런 거 익숙한 지식들은 유효 기간이 있는 것 같아요.

게임 체인저라고 하죠. 그러려면 기존은 사고에서 이제 벗어나야 되고 똑같은 일을 반복하면서 다른 결과를 기대하는 것은 말이 안 되는 거죠. 저는 그 매일매일 반복되는 일상 있는데 여기서 매일매일이 사실 새롭다고 생각해요. 그리고 오늘 안녕 사이시옷을 만나게 된 것도 새로운 기회고 도전이었던 것 같아요.

인공지능, 빅데이터. 이런 기술들은 새로운 기회가 있다고 생각해요. 부장님들 그리고 상무님들, 더 위에 분들이 만들어 놓으신 것도 존중하면서 또 새로운 분야에서 우리가 그들이 잘 모르는 분야에 대해서 같이 도움을 주고 더 앞으로 나아갈 수 있는 그런 분야라고 생각을 해요.

여러분들이 관심 있고 좋아하는 분야에서 데이터 분석을 접목한다면 여러분이 최고가 될 수 있을 거라고 저는 확신해요. 그 분야는 무궁무진하고 다양하고 그 분야에서 최고가 될 수도 있을 것 같아요 그 기회는 아직 오지 않았어요.

개인적인 비전이 있다면

안정적인 어떤 생활. 이런 것도 중요한 거 같아요. 안정적임 속에서 어떤 새로운 생각이 또 나오기도 하거든요. 생활이 안정되지 않으면 새로운 생각을 하고 그걸 실천에 옮기긴 좀 어려운 부분도 있어요. 하지만 계속 편안한 생활을 한다는 거. 그거는 문제가 있는 거 같아요.