[LG생활건강 상시] 데이터 분석 직무해설 및 2번 팁
안녕하세요? '10초 안에 읽고, 10분 안에 쓰는' 하리하리입니다.
오늘은 상시채용 pool에 저장할 수 있는 LG생활건강을 가져와서 어떤 식으로 직무분석을 해야 하는지 설명드리겠습니다. 이 글을 보시는 취준생 여러분들의 막막함, 답답함을 절대로 모르지 않습니다. 기업별, 직무별로 요구하는 게 엄청나게 세분화돼 있고, 각 세분화된 영역에 정확히 fit한 사람 아니면 최종합격의 기회를 얻는 게 참으로 어려운 시대입니다(사실 이 경향성은 진작부터 시작됐지만, 저성장 국면에 접어들며 그 국면이 갈수록 진해지고 있다고 생각합니다). 그래도 우리가 시대를 바꿀 수는 없습니다. 시대에 적응해야 합니다. 산업/기업/사업부/직무를 최대한 아우르는 사람으로 나를 포장해야 합니다. 여기서 중요한 건 '최대한'입니다. 완벽한 masterpiece, 여러분들 만들고 싶겠지만, 절대로 못 만듭니다. 할 수 있는 만큼 최선을 다하되 각자에게 주어진 24h 안에서 '최대한'의 퀄리티를 내야 됩니다. 저는 연 1000명 가량, 6년 가량을 밥 먹고 자소서만 만드는 사람이기 때문에 당연히 여러분들에게 수준 높은 요구조건을 들이밀 수밖에 없습니다(이런 저도 중견기업급, 경쟁이 좀 더 널널해 보이는 곳은 좀 더 여유롭게 결과물들을 바라봅니다). 그 조건을 무조건 채워야 된다! 이건 아니지만, 내가 얼마나 제가 제시하는 기준들에 부합하고 있는가 생각해 볼 필요가 있습니다. 서류에서 좋은 결과를 얻지 못한다면, 상대적으로 본인보다 fit이 높은 사람들로 TO를 다 채우고도 남았다는 뜻입니다. 서류만 붙는다고 해서 끝인가요? 무한정 경쟁의 굴레가 계속되고, 각 단계를 거치며 누군가는 탈락의 쓴맛을 봐야만 합니다. 이 냉정한 경쟁의 국면과 정면으로 맞서고 있다는 걸 분명히 인지하면서 이 콘텐츠를 보고, 취업을 준비하는 우리가 되기를 바랍니다.
유료문의가 필요한 분들은 카페 URL 보시고, 카페 보시고 나서 오픈카톡 주세요.
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이번 LG생활건강 직무분석은 데이터 분석 직무를 중심으로 풀어보고자 합니다. 저에게 의뢰한 고객이 있기 때문입니다. 제 네트워크에 들어오시면 여러분들의 배경이 우선순위가 됩니다. 데이터 분석 담당자가 하게 될 업무 내용은 매우 심플합니다.
- 비지니스 이슈의 AI/ML 모델 정의 및 Poc, 데이터 수집 및 분석을 통한 인사이트 발굴, 데이터 파이프라인 구축 및 데이터처리 등
/ 저는 이 1줄을 보면 회사/산업과 어떻게 연관시킬지 시나리오를 잡습니다.
우선, LG생활건강 데이터 분석이란 이름으로 검색부터 합니다.
1) 피부/유전자 데이터 분석부터 나옵니다. 이를 기반으로 맞춤형 스킨케어 솔루션을 개발한다고 하죠. 이건 비단 LG생활건강만의 이슈가 아니고, 업계 전반의 이슈입니다.
1-1) 로레알 대표가 예시로 가져온 건 헤어드라이어기. 근데 LG생활건강도 생활용품 카테고리 내 샴푸로 모발관리를 하지 않습니까? 충분히 시사하는 바가 큽니다. 게다가 그룹 내 생활가전의 세계적 기업, LG전자가 버티고 있습니다. 이들과의 공동연구로 로레알 못지않은 혁신을 일궈낼 수 있습니다.
2) 이번에는 검색창에 LG생활건강 AI를 쳐서 찾아낸 것들입니다.
2-1) 연구원 인터뷰가 나오는데, 이 분은 데이터 분석 쪽 직무 담당자는 아닌 걸로 사료됩니다. 연구원들도 데이터 분석력을 요한다는 게 이 글의 핵심입니다. 데이터 분석 담당자는 이런 분들이랑 '협업'을 하겠지요.
3) 이건 비즈니스 이슈의 AI/머신러닝 모델 정의란 것 때문에 가져온 것. 결국, 뷰티테크 때문에 이런 것들이 나오고 있는 거죠.
cf. 데이터 파이프라인 구축 관련해서 찾은 관련 콘텐츠 / 이건 한 번 볼 필요가 있어 보입니다. 뷰티 분야 데이터 분석 지원자라면 말이죠. LG생활건강을 포함한 대부분의 K-뷰티 회사들 다 자체적 역량으로 데이터 파이프라인 구축을 하고 싶겠지만, 초거대 AI 시대에서 쉽지 않을 거란 게 저의 사견입니다. 그렇기에 AWS 등과 같은 회사들이랑 손잡는 거죠. 아모레퍼시픽이 AWS랑 손잡고 있고, LG는 그룹사 차원의 AI를 만들려고 하니 LG생활건강 역시 일원으로서 거기에 동참하며 그 세계 안에 편입돼 있을 겁니다. 당장 자소서를 쓰기 위해 조사할 필요까지는 절대 없는데, LG그룹이 어떤 식으로 AI(데이터) 관련 인프라를 구축해 나가고 있는지 체크하는 것도 필요해 보입니다.
-. 기본적으로 여러분이 LG생활건강의 화장품/생활용품 데이터 분석 담당자로서 돈값 이상을 할 수 있다는 확신을 기업에 줘야 됩니다.
cf. 데이터 분석 직무에 지원하는데 강점이나 타이틀을 분석력으로 잡는다? 1차원적입니다. 그걸 쓰셔도 되는데, 데이터 분석 업무를 하게 될 이들, 뷰티테크를 이끌어 갈 기업 중 하나인 LG생활건강에서 데이터 분석 업무를 하게 될 사람으로서 갖춰야 할 분석력을 당연히 한두 단계 더 깊이 풀어낼 수 있어야 합니다.
-. 문항에 대해서는 특이한 것만 체크하고 넘어갑시다.
나의 강점/포부 / 지원한 직무와 관련하여 자신의 강점이 무엇이며, 그러한 강점을 활용한 자신의 입사 후 포부를 기술해주시기 바랍니다. (700) (직무와 관련된 자신의 장점 및 역량에 대해 서술하고, 장점을 활용한 입사 후 계획을 말씀해주시면 됩니다.)
-. 바로 위에 올려놓은 2번입니다.
-. 강점을 물어보는 게 특별하지는 않습니다. 다만, 이 강점을 활용한 입사 후 포부 / 이 파트가 특이합니다.
-. 2-1에 언급할 강점을 어떻게 업그레이드시킬 지? 그렇게 강점을 업그레이드시켜 데이터 분석 담당자로서 어떤 수준의 전문가에 도달할 지? 이렇게 내가 전문성을 갖춰나가는 동안, 회사/업계 역시 일련의 변화를 겪을텐데(ex. 뷰티테크의 고도화 / 진정한 맞춤 케어의 시작 등) 그 변화의 물결을 LG생활건강이 현명하게 헤쳐나가는 과정에서 혹은 이를 주도하는 과정에서 데이터 분석 파트(내 어떤 분야만큼은 확실히)의 전문가가 된 본인이 어떤 식으로 그 미래를 이끌어 나갈 지?
-. 보통 제가 입사 후 포부를 말씀드릴 때, 강점은 극대화시키고 / 약점은 보완하라고 말씀드리지만, 약점 보완은 여기에 굳이 쓸 필요가 없습니다. 묻지 않은 것에 대해서는 언급할 필요가 없습니다. 원칙적으로- 물론, 정 쓰고 싶다면, 쓰십시오. 쓴다고 무조건 떨어지는 것도 아니고요. 다만, 동문서답을 하는 분들을 선배들은 커뮤니케이션이 잘 될 거라고 생각하지 않을 겁니다.
이렇게 LG생활건강 데이터 분석 직무 분석 및 2번에 대한 간단한 가이드를 가져와 봤습니다. 매번 말하는 거지만, 본인의 데이터 분석 관련 역량을 효과적으로 풀어내는 게 훨씬 더 중요하답니다.
이외 전달사항입니다.
1) 저 면접도 합니다. 자소서는 자기 생각을 글로 쓰는 것, 면접은 자기 생각을 말로 푸는 것입니다. 본질적으로 다르지 않습니다. 자소서를 붙고 나서 면접이 막막한 분들이 이 글을 보신다면, 연락줘 보셔요.
2) 저 1년 자유이용권(무제한으로 시작해 차액 내서 전환하는 것 가능)도 출시했습니다. 이제 현대차를 축으로 탑티어들의 수시채용이 정례화됐습니다. 현기차그룹 내 계열사는 물론, SK하이닉스 등 SK그룹 내 주요계열사들도 이제 공채를 하지 않습니다. 주요 대기업들도 수시채용으로 많이 바꿨습니다. 장기적 관점에서 본인의 커리어를 점진적으로 발전시키고자 하는 분들에게 적합한 상품이고, 무제한보다도 합리적 금액의 상품입니다. 제 행보를 꾸준히 관심가지고 봐 오시던 분들의 문의 기다립니다. 감사합니다.
