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국내 유명 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 기업들의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하는 걸까요?
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국내 유명 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 기업들의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하는 걸까요?
이번 글은 '모든 의사 결정의 순간에 데이터가 함께하도록'을 꿈꾸는 스타트업 데이터리안의 '이보민 분석가'의 이야기입니다. 취업준비생의 영원한 고민인 이력서를 웹 서비스처럼 만들어야 하는 4가지 이유에 대해 설명하고 있습니다.
안녕하세요. 데이터 분석가 이보민입니다. 저는 대학생 때부터 이력서 작성하고 포트폴리오 만드는 걸 정말 좋아했습니다. 시험 기간마다 이력서 업데이트하는 게 취미일 정도였고, 첫 회사도 잡플래닛이라는 채용 플랫폼이었습니다.
취업 준비를 하면서 이력서나 포트폴리오에 대한 글도 읽고 세미나도 많이 들어봤는데요. 강연을 해주시는 많은 멘토가 ‘인사담당자의 입장에서 이력서와 포트폴리오를 쓰고 검토하라’는 얘기를 해주셨습니다. 그런데 막상 이력서를 쓰려고 하니, 당시 사회생활 경험이 전무했던 대학생이었던 저로서는 솔직히 인사담당자가 뭐 하는 사람인지도 잘 모르겠고 인사담당자가 어떤 생각을 하는지도 잘 몰랐습니다.
그때 찾아낸 방법이 ‘나만의 웹 서비스처럼 이력서, 포트폴리오 기획하기’였습니다. ‘한정된 리소스를 이용해서 최대한 적합한 지원자를 찾아야 한다’는 점에서 채용 과정과 웹 서비스에서 상품을 구매하는 과정이 본질적으로 닮은 걸 느꼈습니다.
이 글에서는 이력서와 웹 서비스가 어떤 공통점을 가지고 있는지, 이력서를 웹 서비스처럼 만들어야 하는 이유 4가지에 대해 알아보겠습니다. 이 글은 신입, 경력직 관계없이 구직을 하시는 모든 분에게 도움을 주는 걸 목표로 작성했는데요. 그중에서도 특히 데이터 분석가가 되고 싶은 분들에게 추천하고 싶습니다.
이력서 얘기를 하기 전에 잠깐 웹 서비스 이야기를 먼저 하겠습니다. 쿠팡 같은 웹 서비스에서 물건을 구매할 때 여러분은 어떤 행동을 하시나요? 먼저 사이트에 접속해서 필요한 물품을 검색한 후 괜찮아 보이는 제품을 클릭해 상세 페이지에 진입합니다. 그 상세 페이지에 원하는 정보가 충분히 있는지를 확인하고, 그 정보들을 토대로 구매를 할지 말지 결정하게 되는데요. 사실 여러분이 채용 과정에서 겪는 일도 이것과 별로 다르지 않습니다. 다만 이 경우에는 여러분이 아니라 인사담당자분들이 고객이 됩니다.
물건을 구매할 때도 상세 페이지를 읽다가 원하는 내용이 없거나 내가 예상한 상품 정보와 다르면 더 내려보지 않고 다른 상품을 보러 갑니다. 이력서도 마찬가지입니다. 인사담당자들이 이력서 페이지에 들어와서 이력서를 읽어봤는데 이 포지션에 지원한 사람이 갖춰야 할 능력이 보이질 않거나 너무 관계없는 내용만 한가득이라면 불합격이 될 겁니다. 반대로 이력서를 읽어보니 필요한 내용이 충분히 있고, 이 사람에 대한 흥미가 생기면 면접을 보고 싶다고 생각할 거예요.
제가 왜 이력서를 웹 서비스처럼 기획해야겠다고 생각했는지 이제 이해가 되나요? 상품 상세페이지를 만들 때 고객들에게 상품을 판매하기 위해 여러 고민을 하는 것처럼, 여러분은 인사담당자들이 내 이력서를 보고 합격을 결정하도록 준비해야 합니다. 되는대로 모든 정보를 욱여넣은 이력서를 작성하는 게 아니라 이력서를 볼 고객(인사담당자)의 페르소나를 명확히 설정하고, 그들이 서류 합격을 결정하기 위해 필요한 요소들이 무엇이 있는지 생각해 보고, 각 항목을 어떤 식으로 보여줄지 가설을 세운 후 그것에 맞게 이력서를 작성해야 합니다.
이렇게 전략적으로 이력서를 쓰기 시작하면 이전보다 더 구체적으로 서류 탈락한 이유에 대해 고민해 볼 수 있습니다. 또한 어떤 항목이 들어갔을 때 합격률이 높은지, 어떤 내용이 먼저 보였을 때 합격률이 높은지 등 다양한 실험을 해볼 수 있습니다.
이력서와 포트폴리오를 검토하는 인사담당자들은 ‘과연 실무자들이 시간과 노력을 들여 이 지원자에게 다음 채용 과정을 진행할 가치가 있는가?’를 고민하며 이력서를 읽습니다. 그런데 두서없이 작성된 이력서는 인사담당자 입장에서 보고 싶지 않은 전혀 엉뚱한 얘기가 계속 나열이 될 가능성도 있습니다. 그렇게 되면 당연히 흥미가 떨어지고 서류 합격이 될 가능성도 작아지겠죠.
반면에 이력서를 웹 서비스라고 생각하고, 실제 제 이력서 사이트처럼 외부 배포까지 고려해 작성하면 내가 쓰고 싶은 것보다 읽은 사람, 즉 고객을 더 고려한 글쓰기를 하게 됩니다. 예를 들어 내용을 구성하고 배치할 때도 보는 사람의 입장을 고려하게 되는 방식입니다. 또한 항목의 우선순위를 고려하는 것도 좀 더 쉬워집니다. 이렇게 고객을 위해 서비스를 만드는 마음으로 이력서를 작성하게 되면 인사담당자 입장에서도 좀 더 설득력 있는 이력서가 됩니다.
요즘은 이직이 정말 자유롭습니다. 회사들이 상시 채용을 하는 경우도 많고, 특히 경력직 이직의 경우에는 채용공고에 지원하지 않아도 이력서나 경력을 보고 리크루터들이 연락을 주는 경우가 많습니다. 저도 이력서를 웹으로 올려놓은 후 제 웹페이지를 발견한 분들을 통해서 여러 가지 재미있는 연락을 받았는데요. 데이터 분석가를 뽑는 회사에서 커피챗이나 채용 제안을 받기도 했었고, 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생분의 팬레터(?) 같은 메일을 받기도 했었습니다.
아무리 N잡과 퍼스널 브랜딩이 대세라고 해도 회사에 다니면서 따로 퍼스널 브랜딩을 하기란 참으로 쉽지 않은 일입니다. 이렇게 이력서와 포트폴리오를 올려놓은 웹사이트를 만들어 놓으면 그 자체로 경력 관리도 되고 좋은 기회를 얻을 수 있는 창구가 됩니다.
물론 웹사이트로 만들면 바로 사람들이 내 사이트를 보러 오는 건 아닙니다. 저는 이력서를 노션으로 만들어서, 초반에 노션 페이스북 그룹 등에 제 이력서를 소개하는 글을 올리는 등 초반에 열심히 홍보를 했습니다. 링크드인, 원티드, 리멤버 등 모든 채용사이트에 이력서 사이트 링크를 첨부하고 있고요. 처음에는 구글 애널리틱스(Google Analytics)를 연결했는데 데이터가 잘 안 쌓여서, 데이터를 쌓고 싶은 마음에 웹사이트를 홍보했는데요. 이력서를 적극적으로 홍보하다 보니 제가 어떤 생각을 하고 어떤 일을 하는 사람인지 자연스럽게 알려졌습니다.
취업, 이직 과정에서 맞닥뜨리게 되는 ‘탈락’의 경험은 어느 단계에서나 받아들이기 쉽지 않습니다. 코딩 테스트나 면접에서 탈락하는 경우 ‘어떤 문제에서 제대로 대답을 못 했는데 그것 때문인가?’라는 식으로 원인을 추측해 볼 수 있는데요. 그에 비해 서류에서 탈락했을 때는 어떤 부분에서 문제가 있는 것인지 그 실마리를 잡기가 어렵습니다.
그러다 보니 서류에서 탈락하게 되면 ‘나라는 사람에 그냥 문제가 있는 건가?’라는 우울한 생각까지 하게 됩니다. 그래서 많은 분이 서류 탈락 후에 좌절감 때문에 다시 구직을 시작하기까지 시간이 오래 걸리곤 하는데요. 이력서를 웹 서비스처럼 전략적으로 기획하고 만들면 이력서와 나를 분리해서 생각할 수 있습니다.
이력서는 단순히 내가 가진 많은 모습 중에서 인사담당자가 보고 싶은 것들을 골라 넣은 것들이고, 이번에 이력서를 구성한 전략에 문제가 있어 실패가 많았다면 다른 전략을 세워보면 됩니다. 그렇게 전략을 바꿔 나가다 보면 이전에 했던 실수를 반복하지 않게 되고 점점 정교하게 내용을 가다듬을 수 있습니다. 실제로도 같은 내용을 어떻게 보여주는지에 따라 합격률이나 합격 후 면접에서의 반응이 달라졌습니다.
예를 들어 맨 처음에는 인사담당자가 한눈에 훑어볼 수 있도록 이력서 내용을 최대한 간소화하자는 전략을 세웠었습니다. 그래서 스킬 셋에 SQL 활용능력을 ‘상중하’로만 나타냈는데요. 페이지 열람 데이터를 확인해 보니까 이력서는 확인해 보시는 것 같은데 합격률이 낮았습니다. 무엇이 문제일까 고민해 보았는데 인사담당자 입장에서는 ‘상중하’라는 지표가 어느 정도인지 감이 안 잡힐 거라는 생각이 들었습니다.
그다음부터는 이력서 내용을 구체적으로 작성을 해보는 쪽으로 전략을 수정했습니다. 스킬셋 부분의 설명을 ‘SQL을 이용해서 서브 쿼리, 윈도우 함수까지 자유롭게 사용 가능’이라고 수정했죠. 이렇게 전략을 수정하고 이력서를 보완하는 과정에서 합격률은 점점 올라갔습니다.
토스, 쏘카와 같은 회사에서는 구직자에게 스스로 데이터를 모아서 분석 프로젝트를 해보기를 권장하고 있습니다. 이때 자사 서비스가 없는 컨설팅 회사에 다니거나 아직 한 번도 회사에서 데이터를 본 경험이 없는 취준생 분들이라면, 이력서 페이지를 웹 서비스처럼 만들어서 이력서 사이트에서 발생하는 사용자 행동 로그 데이터를 분석해 보는 걸 프로젝트로 만들어볼 수도 있습니다.
이력서를 웹사이트처럼 만드는 방법은 여러 가지가 있을 텐데요. 노션(Notion), oopy라는 툴을 사용하면 누구든지 손쉽게 웹사이트 같은 이력서 페이지를 만들 수 있으며, 그 사이트에 Google Analytics를 붙이면 누구든 웹 서비스처럼 만들어진 이력서에 방문하는 사람들의 데이터를 볼 수 있습니다.
특히 노션(Notion)과 GA4(Google Analytics의 최신 버전)는 데이터 분석 실무에서도 많이 사용하는 툴인데요. ‘이런 툴을 한 번도 안 써봤다’고 하는 지원자보다는 이런 툴들을 직접 사용해 본 지원자가 조금 더 매력적으로 보이는 건 당연하겠죠? 데이터 분석 프로젝트 어디서 시작해야 하는지 막막하신 분들은 이력서를 나만의 웹사이트처럼 만들어보고 그 데이터로 프로젝트를 해보시는 것도 추천합니다. 요즘은 데이터 분석가들만 데이터를 보는 게 아니라서 마케터, 기획자분들도 이력서를 이런 식으로 만들면 데이터 활용 능력을 어필할 수 있습니다.
실제로 제가 운영하는 이력서, 포트폴리오 사이트는 인터넷에 상시 오픈되어 있는데요. 하루에 약 10명에서 30명 사이로 꾸준히 사람들이 방문하고 있습니다. 최근 1년 사이에 트래픽이 가장 높았던 날엔 87명이 제 이력서를 보러 유입되기도 했습니다.
트래픽을 그냥 확인하는 건 사실 의미가 크진 않습니다. 이번에 구글에서 새롭게 내놓은 Google Analytics의 새로운 버전 GA4를 사용하면, UA(Universal Analytics)보다 조금 더 구체적인 데이터를 보다 더 쉽게 확인하실 수 있는데요.
예를 들어 아래 사진의 예시처럼 최근에 이력서 페이지에 방문한 사람들이 어떤 경로(구글 검색, 링크드인, 유튜브 등)로 페이지를 방문했는지 알 수 있습니다. 이를 통해 ‘퍼스널 브랜딩을 위해 내 이력서를 어디에 더 노출하는 게 좋겠다’, 또는 ‘어느 곳에서 갑자기 방문이 많아졌는데 왜 그런지 한번 확인해 보자’ 등등의 노출 전략을 세울 수도 있습니다. 앞서 말씀드렸던 것처럼 이렇게 데이터를 직접 뜯어보는 경험은 직군에 관계없이 기본적인 데이터 활용 능력을 향상하는 데 도움이 될 겁니다.
<원문>