기계공학과 졸업 후 스타트업 창업, 30살에 데이터 분석가 됐어요.
안녕하세요 데이터 분석가 김민주입니다. 저는 기계공학과를 졸업하고 공유주거 스타트업을 창업해서 일하다가 30살에 데이터 분석가로 직무 전환을 했어요.
월간 데이터리안 1월 세미나에서 비전공자들이 데이터 분석가가 됐다고 하니까 공감하시는 분들이 많이 계시더라고요. 비전공자는, 데이터 분석이 아닌 다른 분야의 경력이 있는 사람들은 이력서를 어떻게 쓰면 좋을지 많이 물어보셨어요. ‘한 건 많은데 쓸모 없는 것만 한 것 같다.’ 이런 이야기를 많이 하시는데 저도 직무 전환을 할 당시에 비슷한 생각을 했습니다.
다른 직무로 전환할 때 이전 경력을 어떻게 써야하는지 정답이 있는 건 아닐테고, 있다해도 저는 모르기 때문에 제가 어떻게 했는지를 보여드리려고 해요. 하나의 예시를 본다고 생각하시고 ‘이렇게 쓴 사람도 있구나‘ 하고 가볍게 읽어주시면 좋을 것 같아요.
지면 관계상 본문에는 이력서의 일부를 캡쳐해서 실었습니다. 혹시나 이력서 전체가 궁금한 분들은 아래 링크에서 참고해주세요. 저는 노션으로 이력서를 작성했고 링크는 노션 페이지를 pdf 로 저장한 파일입니다.
[월간 데이터리안 2월 세미나] 김민주 자소서 2019
기본 구성은 이렇습니다.
자기소개
경력
프로젝트
교육
기술 역량
강조하고 싶은 부분이 있다면 거기에 맞춰 커스텀 해주시면 될 것 같아요. 저는 경력과 프로젝트 내용을 강조하고 싶어서 앞부분에는 경력 요약, 프로젝트 요약만 넣고 뒤에 경력 상세, 프로젝트 상세 파트를 추가했습니다.
자기소개
경력 요약
프로젝트 요약
교육
스킬
경력 상세
프로젝트 상세
제일 첫 부분에는 자기소개가 들어가는데요. 한 줄 요약과 자기소개가 있고 마지막에는 깃헙, 링크드인, 이메일 계정을 써놨어요. 클릭하면 해당 페이지로 연결될 수 있도록 링크를 연결해놨고요. 계정이 있다고 다 넣은 것은 아니고, 준비를 미리 해놓은 계정만 공개를 했습니다. 인사 담당자 분들이 이런 링크가 있으면 다 들어가 보시더라고요.
소소한 팁이 있다면, 이런 계정 아이디도 맞춰주는게 프로페셔널해 보입니다. 저는 쓰던 아이디가 있어서 그렇게 까지는 못했는데 링크드인 계정 같은 경우에는 신경써서 만들었어요.
맨 위에 자기소개를 쓴 이유는요. 저도 창업했던 시절에 채용을 해본 적이 있었는데 이력서를 볼 때 한두 개만 읽어보는 게 아니다보니까 아무래도 끝까지 열심히 읽어보게 되지는 않더라고요. 그렇다면 이력서 앞부분에서 인상이 결정되는데 일반적인 구성에서는 초반에 임팩트를 주기가 쉽지 않으니까 제가 하고 싶은 말, 어필하고 싶은 점을 날카롭게 다듬어서 소개글을 썼어요.
자기소개를 쓸 때 저는 컨셉을 잡았어요. 자기소개에만 적용된 건 아니고 이력서 전체를 관통하는 컨셉이라고 보는 게 맞을텐데요. 제가 주고싶은 인상이 무엇인지 먼저 명확하게 정해야 이력서를 작성하기도 쉽고 어필하기도 쉬울거라고 생각을 했어요. 데이터 분석과 관련없는 경력이 있는 상황에서 이력서를 쓰려고 하니, 뭔가 많이 했는데 쓸데 없는 것만 많이 한 것 같더라고요. 그래서 더더욱 제가 보여주고 싶은 모습이 뭔지, 회사에서 저를 어떻게 보기를 원하는지를 먼저 명확히 해줬습니다.
이건 사실 창업한 친구한테 들은 팁이었어요. 제가 이력서 쓰기가 너무 어렵고 어떻게 해야할지 모르겠다고 하니, 투자 유치를 위해서 IR 발표하러 다닐 때 이렇게 준비를 했다고 알려주더라고요. 그 친구는 “경험이 많은건 아니지만 열정과 패기 있는 젊은 팀”이라는 컨셉을 잡아서 발표 내용도 구성하고 후드티에 항공잠바에 운동화를 신고 갔다고 하더라고요. 전체적인 톤앤매너를 맞춰서 일관된 메시지를 준거죠.
그래서 이 이야기를 듣고 저도 컨셉을 정해봤습니다.
1. 창업을 해서 비즈니스 이해도가 높다 + 다양한 업무 경험이 있다
2. 빨리 배우고 성장한다
제 컨셉을 이제 아셨으니까 자기소개를 다시 한 번 볼게요. 처음에 나오는 ‘한 줄 요약’에서 저의 가장 큰 무기를 딱 보여줘서 눈길을 사로잡고, 자기소개 내용 안에 컨셉을 녹였습니다.
그 다음은 경력입니다. 저는 뒤에 경력 상세 섹션을 만들었기 때문에 여기서는 간단히 요약만 해줬습니다. 임팩트 있게 보여주려고 성과를 숫자로 표현했어요. 이런 숫자도 여러가지를 놓고 어떤 방식으로 보여주는게 가장 효과적일까를 많이 고민했습니다.
프로젝트도 마찬가지로 뒤에 상세 섹션이 있기 때문에 간단한 내용만 넣었습니다. 가독성을 높이기 위해 아래 항목들로 구조화해서 넣어줬어요.
기간
사용한 툴
프로젝트 개요
프로젝트 단위 (팀 / 개인)
특이사항
지원하는 직무와 관련 있는 전공을 한 건 아니었는데요. 그래서 중요한 파트는 아니지만 ‘졸업은 했습니다’ 하는 정도의 느낌으로 넣어 주었습니다. IT 기업에서는 상대적으로 학벌이 중요한 것 같지는 않습니다.
대신에 기술 교육 파트를 자세히 넣어줬어요. 전공자도 아니고 관련 경력도 없지만, 어떤 공부를 해왔고 어떻게 준비를 해왔는지 보여주고 싶었어요. 데이터 분석 관련 교육에서는 어떤 내용을 배웠는지 최대한 자세하게 썼습니다. ‘교육 수료' 정도가 아니라 ‘회귀 분석, 생존분석, 차원축소, 시계열 분석 등 기초 통계', ‘MySQL 을 활용한 데이터 추출’ 이런 식으로요.
학교 다닐 때 들은 수업과 프로젝트도 기억 저편에서 끄집어 내 그 중에 데이터 분석과 관련 지을 수 있는 부분은 적어줬습니다.
기술 역량 파트에서는 어떤 툴을 사용할 줄 아는지 표시했어요. 같은 카테고리 안에서는 자신 있고, 주로 사용하는 것과 사용해본 것 정도의 차이를 두어서 표시를 해주었어요. 이력서를 작성할 당시에는 조금이라도 아는 건 다 넣어놨는데 지금 와서 생각해보면 그럴 필요는 없는 것 같아요. 자신있고 잘 쓸 줄 아는 것만 써도 충분합니다.
언어를 어느 정도로 사용할 수 있는지 써놓은 섹션이고요. “원문 자료 서칭”, “비즈니스 미팅 가능”과 같이 업무에서 어느 정도로 사용할 수 있는지 표시해주었습니다. 이런 기준은 링크드인이나 다른 사람들이 써놓은 이력서들 보고 참고했어요.
공인 영어시험 성적은 유효기간이 만료되었지만 그래도 참고할 수 있는 기준은 될 수 있을 것 같아서 넣었습니다.
“비즈니스 미팅 가능” 써놓고서 진짜 시키면 어떡하지 했는데, 실제로 미국 마케팅 에이전시랑 영어로 미팅을 하기도 했습니다. 해외 고객 대상 서비스를 운영하는 회사였고 문서도 영어로 작성할 일이 많았거든요. 근데 이렇게 써놨다고 해서 대표님이 저에게 영어 미팅을 당연하게 바라지는 않았어요. 영어로 비즈니스 미팅 못한다고 해서 뽑을 사람을 안 뽑을 일은 없다고 생각합니다. 그러니 이런 사소한 부분까지 너무 부담갖지 않으셨으면 좋겠어요.
일본어 비즈니스 미팅 가능... 이건 좀 패기였던 것 같네요. 다음에 자소서 쓸 일 있음 빼야겠어요.
이력서 작성할 당시 헤드헌터를 찾아가 상담 받은 적도 있었는데요. 그때 상담해주셨던 헤드헌터 분이 있는거 없는거 다 넣으라고 조언해주셔서 박박 긁어넣은 파트입니다. 채용 여부에 영향을 줄 만큼 중요한 요소는 아니지만 ‘열심히 사는 사람이구나’ ‘성실하구나' 정도를 보여줄 수 있다고 생각합니다. 데이터 분석 관련한 수상경력이 있다면 당연히 넣어주시면 좋을 것 같아요.
퍼블릭 스피킹을 해본 적이 있다면 이런 경험도 이력서에 포함해주시면 좋습니다. 분석 프로젝트를 해본 내용으로 ‘데이터야놀자’ 같은 가벼운 컨퍼런스에 나가보시는 것 자체도 좋은 경험이 되고요. 퍼블릭 스피킹을 했던 자료는 스피커덱 같은 플랫폼에 업로드 해두면 이력서에 첨부하기도 좋습니다.
최대한 임팩트를 보여주기 위해 숫자를 많이 썼습니다. 제가 다녔던 회사는 유명한 회사가 아니었기 때문에 서비스 소개 링크를 첨부했습니다. 업무를 할 때 어떤 툴을 사용했는지도 써줬습니다.
경력 상세에 추가로 주요 성과 파트를 만들어 자세하게 넣었습니다. 데이터 분석과 관련 없는 경력임에도 자세하게 넣은 이유는 제가 어필할 부분이 여기라고 생각했기 때문이에요. 앞에서 저의 컨셉을 말씀드렸는데요. ‘창업을 해봐서 비즈니스에 대한 이해도가 높다, 다양한 업무를 경험했다’ 이걸 보여주고 싶었기 때문에 제가 어떤 일을 했었는지 자세히 보여주는 파트를 추가했습니다. 똑같은 주니어 분석가를 뽑는다면 저를 뽑았을 때의 메리트는 다른 사람들은 한 적 없는 경험을 한 것이라고 생각했어요.
이건 저 뿐만 아니라 다른 직무를 하시다가 직무 전환하시는 분들한테 다 적용될 수 있는 얘기일 것 같아요. 데이터 분석이라는 업무가 서비스 전반에 대한 이해가 필수라서 다른 업무를 경험해본 게 실제로 일할 때 도움이 많이 되고요. 더구나 비슷한 도메인에서 일을 했다면 정말 큰 도움이 되거든요. 그래서 다른 직무에서 옮기는 게 이점이 될 수도 있다고 생각하시면 좋을 것 같아요.
이 파트는 재밌게 슥슥 보고 넘어가기를 바라고 썼습니다. 그래서 이미지도 많이 넣었고요. 타이틀만 봐도 핵심을 알 수 있게 표현하고 여기서도 숫자로 많이 표현을 했고요.
주요 성과 중에 비즈니스 분석 파트를 따로 구성했어요. 본격적인 데이터 분석은 아니지만 데이터에 기반해 의사결정 했던 것들을 적었습니다. 한눈에 들어오도록 뒤에 나오는 프로젝트 상세 파트와 비슷하게 구조화를 했습니다.
다른 직무에서 전환하시는 분들은 기존 직무에서 데이터를 통해 의사결정한 경험이 있으시다면 이력서에 이런 식으로 넣어보시면 좋을 것 같아요.
저는 포트폴리오를 따로 만들진 않았고 이렇게 이력서 안에 프로젝트 섹션으로 넣었습니다. 아래와 같이 사용한 툴, 기획의도, 팀구성, 역할, 분석방향, 진행상황으로 구조화를 해서 한눈에 보일 수 있도록 구성을 했습니다.
분석 결과 중 유의미한 결과가 있었던 부분을 시각화한 그래프를 넣어주기도 했습니다.
데이터 분석을 배운지 얼마 되지 않았을 때 진행한 프로젝트의 경우 아쉬웠던 부분도 함께 이야기해 주었습니다. 지금 이 프로젝트를 다시 한다면 그동안 배운 내용을 가지고 이러한 추가 분석을 해볼 수도 있을 것 같다는 내용을 덧붙였어요.
이제 제 이력서는 다 보셨고요. 그 외에 이력서를 쓰실 때 도움이 될지도 모르는 소소한 팁 몇가지를 이야기 해보려고 합니다.
저는 이력서를 노션으로 썼어요. 이력서를 링크로만 제출해도 된다면 노션 이력서만으로 충분하겠지만 보통 인사팀에서는 PDF 로 달라고 하는 경우가 많습니다. 저는 노션 이력서를 PDF 파일로 변환해서 제출했는데, 노션에서는 PDF 파일로 변환 되었을 때 어떻게 보일지 미리보기 기능이 없어서 일일이 저장해가며 줄바꿈을 수정해야 했어요. 노션으로 웹 포트폴리오를 만드신다면 PDF 제출용 이력서를 따로 작성해두시는 걸 추천합니다.
이력서를 쓰기 전에는 저도 고민이 많았어요. 창업을 했고 이것저것 한 건 많은데 이력서에 어디까지 쓸지, 어떻게 어필할지 그런 것들이 다 고민이었습니다. 어떤 걸 강조해야할지, 어떤 컨셉을 잡아야할지 잘 모르겠을 때는 모든 걸 다 써보는 걸 추천합니다. 전체를 다 써둔 후에 덜어내는 게 쉽더라고요.
저는 사람을 뽑는 입장에 서봤는데도 막상 제 이력서를 쓰려니까 막막했어요. 그래서 여기저기 조언을 많이 구했습니다. 쪽팔리지만 여기저기 많이 보여주는 게 도움이 되더라고요. 특히 구직을 해본 사람들, 그리고 사람을 뽑아본 사람들한테요. 이 글을 보고 계신 여러분도 지금 이력서를 쓰고 계시다면 혼자 고민하기보다 주변에 도움을 청하시라고 말씀을 드리고 싶어요. 헤드헌터 같은 전문가의 도움을 받는 것도 추천합니다. 저 같은 경우는 헤드헌터 분을 찾아가서 상담받는 것만으로도 마음이 많이 편해졌어요.
제 이력서를 보시고 “회사에서 신입한테 보통 이 정도를 요구하는 건가요?” 하는 질문을 하시는 분들이 계셨는데요. 전혀 그렇지 않아요. 제가 구직을 할 당시에는 저도 많이 쫄아있어서, 제가 이전에 했던 일들이 있었음에도 데이터 분석가로 일한 적이 없었기 때문에 경력이 없다고 생각했어요. 근데 막상 제가 취업한 회사에서는 저를 주니어로 보지 않았어요. 입사 후에 일을 하면서 느낀 것도 어떤 직무로든 회사에서 일을 해본 경험이 제일 중요하다는 거였고요. 위에서 보신 제 이력서는 신입 이력서가 아니에요. 그러니까 제 이력서를 보고 신입도 이 정도 포트폴리오를 가지고 가야하는 건가, 나는 너무 부족한 게 아닌가, 하는 생각은 절대 하실 필요 없다고 말씀드리고 싶어요.
알아두면 도움되는 자잘한 면접 팁부터 면접에 임하는 자세까지 선미님, 보민님과 나누었던 이야기는 아래 영상에서 보실 수 있습니다. 궁금하신 분들은 참고해주세요!
이 글은 [월간 데이터리안 세미나] 2월 면접으로 직행하는 데이터 분석가 이력서에서 발표한 내용을 정리한 글입니다. 영상으로 보고 싶은 분은 아래 링크에서 VOD를 구매해 보실 수 있어요.
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데이터 분석가들이 SQL 데이터 분석 캠프를 만든 이유 3가지
1. 데이터를 내 손으로 직접 뽑아보려면 파이썬이 아니라 SQL이 필요해요
2. 자격증보다는 실제로 쿼리를 짤 수 있는 능력이 중요해요
3. 데이터 분석은 여러분 생각보다 훨씬 쉽고 재밌어요