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JOBKOREA

직무인터뷰

직무인터뷰 상세

시스템개발

생산 공정의 자동화에도 데이터 분석이 필수입니다.

소속
IT 서비스 기업 데이터 분석
등록일자
2019.09.25
조회수
1,340

회사명과 얼굴은 공개하기는 어렵지만 `직무`에 대한 모든 이야기는 투명하게 공개합니다. 현직자들의 솔직한 직무 이야기를 듣고 여러분들이 원하는 직무를 찾는 그 날까지 잡코리아가 함께 하겠습니다. 이번 직무는 IT 서비스 기업의 데이터 분석입니다.


(사진=잡코리아)

 

Q. 직무 소개와 하루 업무 일과 설명 부탁 드립니다.

안녕하세요. 저는 IT/SI 컨설팅 회사에서 제조 영역의 스마트팩토리 영역의 일을 하고 있습니다. 스마트팩토리란 생산 공장 내 자동화 솔루션이 결합된 ICT 기술을 적용하는 일입니다. 생산라인 컨트롤, 설비 및 제품 정보를 활용한 불량분석 데이터 분석이 주 업무죠.

근무는 주 기본 40시간 이상 최대 52시간 미만 근무를 하는 선택적 근로제를 하고 있으며 오전/오후 코어타임 각 1구간을 제외하고 자유로운 근무시간을 활용하도록 하고 있습니다.

하루 일과 대부분이 데이터를 확인하는 과정으로 채워져 있습니다. 초반에 데이터 수집이나 분석결과 리뷰 회의 등의 활동을 제외하곤 수집된 데이터의 분석을 하는 것이 하루의 주된 일과입니다. 데이터를 다양한 각도에서 살펴보고 숨어있는 정보를 탐색하는 일은 시간도 많이 소요되고 고된 작업이라고 할 수 있습니다. 하지만 오랜 노력 끝에 결실을 맺는 인사이트를 얻는다면 무척 보람된 일이라고 생각하고 업무를 하고 있습니다.

 

Q. 일을 하시면서 좋은 점은 무엇인가요? 그리고 어려운 점은 무엇이고 어떻게 극복하시나요?

현재 맡고 있는 주요 업무는 스마트팩토리 영역 중 하나인 BI 시스템 구축 및 생산 정보와 제품 품질 정보를 활용한 품질분석 업무입니다. 직무의 장점은 요즘 사회에서 핫이슈인 빅데이터 분석 업무를 수행한다는 점입니다. 물론 그것만은 아니고 제가 공장에서 생성되는 빅데이터를 가지고 데이터 분석을 진행하고 분석 결과를 현장 엔지니어와 공유하며 실제로 공장 설비의 개조 또는 공정 조건 등에 반영되어 제품 품질에 직접적으로 영향을 미치고 그에 따라 수익률 개선에 작지 않은 영향을 미친다는 것입니다. 그만큼 일에 대한 집중도 필요하고 그 결과에 대해 보람도 많이 느끼며 일을 하고 있습니다.

반대로 어려운 점은 데이터 분석 업무의 근간이 되는 원천 데이터의 수집 및 전처리를 통한 분석 데이터 세트를 구성하는 일입니다. 분석 업무에는 다양한 데이터들이 사용되고 여러 소스에서 데이터 수집을 하게 됩니다. 그리고 수집된 데이터도 품질 편차가 커서 품질이 많이 떨어지게 되면 분석 자체가 어려워져 기대하는 효과를 보기 어렵습니다. 우리가 흔히 알고 있는 화려한 데이터 분석 업무보다 그 이전에 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 무척 어렵고 분석의 성패를 좌우한다고 할 수 있습니다.

이 과정은 특별한 비법 있는 것도 아니고 꾸준히 데이터를 최대한 많이 보고 익히며 데이터를 다루는 스킬을 연마한다면 자신만의 데이터를 보는 인사이트가 생길 수 있을 것이라고 생각합니다.

 

Q. 만약 면접관이라면 어떤 질문을 하실까요?

요즘 데이터 분석 업무 하기를 희망하는 분들이 부쩍 많아졌습니다. 그만큼 그동안 데이터 분석 업무의 중요성에 대해 잘 인지하지 못하고 있었고 최근에 들어서야 그 중요성이 부각되었다는 이야기로도 해석됩니다. 이에 빅데이터 분석 업무를 지원하신 분에게 이런 질문을 하고 싶습니다.

“왜 공장에서 빅데이터 분석 업무가 왜 필요하다고 생각하십니까?”

왜 빅데이터 분석 업무가 필요한지에 대한 대답은 데이터 분석 업무가 공장 전체에 미치는 영향이 이전보다 휠씬 커졌다는 인식이 중요하다고 생각합니다. 데이터 분석 업무가 파급될 수 있는 부분이 굉장히 크고 중요하며 공장에서 생산되는 최종 제품 품질 향상에 막대한 영향을 줄 수 있는 업무이고 그만큼의 책임감이 필요하다는 인식, 그리고 또한 보람도 동시에 느낄 수 있을 것 같다는 답변이 좋을 것 같습니다.

 


(사진=잡코리아)

 

Q. 이런 사람을 뽑겠다 VS 이런 사람은 안 맞는다

요즘 빅데이터 분석 업무는 최신 트렌트가 되어 있습니다. 물론 제조 영역에서는 성격이 많이 다르다고 생각하지만 마찬가지로 이쪽 영역에서도 이런 빅데이터 분석 업무를 희망하는 분들이 많이 있습니다.

가장 맞지 않은 혹은 비호감으로 생각되는 사람은 빅데이터 분석 영역의 업무에 대한 장밋빛 환상만을 가지고 있는 사람일 것입니다.

다른 모든 업무들도 마찬가지겠지만 실제로 업무를 수행하다 보면 재미있고 즐거운 일만 할 수는 없습니다. 곤란한 상황이 닥치기도 하고 하기 싫은 반복적인 일을 수행할 때도 있습니다. 최종 결과는 보기 좋고 화려할지 모르지만 그 결과를 만들어내는 과정에는 많은 인내의 시간이 필요합니다. 데이터 분석 업무에는 그런 과정이 특히 많다고 생각합니다. 핫 트렌드인 빅데이터 분석에 대해 매체에서 이야기하는 것처럼 멋진 결과에 대한 환상만 가지고 있다면 실제 스마트팩토리 영역 데이터 분석 업무에는 맞지 않고 금방 회의를 느낄 수도 있을 것 같습니다.

 

Q. 해당 직무를 잘 하기 위해 어떤 경험을 하고 역량을 쌓으면 좋을까요?

데이터 분석 업무 수행에 도움이 되는 자격증으로는 국가공인자격증인 ADP/ADsP 자격증이 있습니다. 이 자격증을 소지하고 있으면 분석 업무 전반에 대해 이해를 하고 있다고 여겨질 것 같습니다. 물론 어학도 외국 논문이나 해외 출장 등을 위해서 일정 부분 필요하지만 우선순위가 높지는 않을 것 같습니다.

준비할 대상 중에 가장 우선적으로 눈에 띄는 것들은 아마도 요즘 국내외서 많이 시행되고 있는 데이터 분석 경진 대회입니다. 국내만 하더라도 많은 데이터 분석 경진 대회가 있고 이런 대회에서의 입상 경험이 있다면 바로 실무에서 활용 가능하다고 여겨질 것 같습니다.

 

Q. 현재 계신 업계의 주요 변화 상황과 그에 따른 대응책이 있다면 무엇일까요? 그리고 구직자가 이에 대해 어떻게 준비하면 자소서나 면접에서 어필을 할 수 있을까요?

데이터 분석 업무가 최신의 트렌드에 민감하게 반응하고 있는 것처럼 보이지만 사실 알고 보면 관련 알고리즘이나 기술은 이미 개발되었거나 연구가 상당 부분 진척이 되어 온 것으로 알고 있습니다. 그래서 최신의 분석 기법이나 특수한 분석 경험에 대한 어필보다 데이터 분석의 기초가 되는 통계적/수학적 능력이 있다는 것이 증명이 될 수 있는 자기소개서라면 충분히 인상을 줄 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한 해당 도메인 지식, 즉 제조 영역에 대한 경험이나 지식, 예를 들어 공정 운영 혹은 품질 검사, 설비/센서 등에 대한 기본적인 지식을 나타낼 수 있다면 충분히 매력적인 자기소개서라 생각합니다.

 

Q. 이 직무를 하기 위해 신입사원이 갖춰야 할 가장 필수적인 자질 3가지만 말씀 부탁 드립니다.

데이터 사이언티스트로서 갖추어야 할 3가지 요건은 아래와 같습니다.

첫째, 통계적/수학적 기본 지식입니다. 기존 알고리즘이나 통계기법 등을 활용할 때 해당 알고리즘에 대한 이해가 없다면 효과적인 분석이 이루어질 수 없습니다. 알고리즘을 신규로 개발하는 능력까지는 아니더라도 기존 알고리즘에 대한 이해 그리고 성능 향상을 위해 튜닝할 수 있는 정도의 능력은 필요하겠습니다.

둘째, IT적인 소프트웨어/하드웨어 스킬입니다. 데이터 분석을 하기 위해선 데이터 SET를 우선 준비해야 합니다. 그리고 이 작업은 분석의 성패를 좌우할 만큼 중요하다고 생각합니다. 데이터 수집, 데이터 전처리, EDA 진행을 위해서는 통계 소프트웨어를 다루고 코딩할 수 있는 스킬이 반드시 필요합니다. 예를 들어 기본적으로 엑셀 그리고 R, 파이썬, WEKA, SAS, SPSS 등 많은 통계 소프트웨어들이 존재하고 선택적으로 업무에 활용할 수 있어야 합니다. 그리고 요즘 빅데이터를 대상으로 분석을 진행하려면 데이터 분산처리에 대한 기본적인 지식이 있어야 하고 대용량의 데이터 처리를 위해 성능 향상을 위한 튜닝 기술도 부가적으로 필요합니다.

셋째, 해당 조직에 대한 지식입니다. 즉 제조 영역에 대한 기본적인 프로세스에 대한 이해가 있어야 데이터를 구조화하고 분석 방향을 설정하여 결론에 도달할 수 있습니다. 제조 프로세스에 대한 이해가 없는 분석은 공장 엔지니어에 대한 공감대도 형성할 수 없고 분석 결과를 적용하는 것도 쉽지 않을 것입니다. 분석으로만 끝나고 해당 업무에 적용, 실행되지 못하는 분석이 될 수 있다는 이야기입니다.

위에 말한 3가지 요건은 신입사원만 해당하는 것이 아니라 데이터 분석가라면 지속적으로 추구해야 하는 요소들입니다. 신입사원이라면 위 3가지 요소를 다 갖추라는 이야기가 아니라 3가지 요소를 성취할 수 있다는 강한 자신감, 동기부여, 추진력을 가지면 될 것 같습니다.

 


(사진=잡코리아)

 

Q. 실제로 신입 사원이 입사하면 1년 동안 주로 어떤 일을 하나요?

보통 신입사원의 경우 업무를 배울 수 있는 시간을 충분히 갖고 일을 시작하게 됩니다. 최소한 3개월에서 6개월까지는 직무관련 교육을 이수해야 하고 이후 1년 정도까지는 현장에서 실무를 보면서 업무 교육이 진행됩니다. 데이터 분석 업무를 직접 수행하기 보다 전체 분석 프로세스 혹은 업무 프로세스에 대해 이해하는 충분한 시간이 주어집니다.

만일 신입사원으로 들어오게 된다면 우선 데이터의 수집이나 전처리 과정에 대해 업무를 우선적으로 배당받아 진행하게 됩니다. 이 과정은 데이터 분석 업무에서 무척이나 중요한 부분이기도 하고 해당 도메인의 데이터를 이해하기 위한 필수적인 과정이라고 생각합니다. 예를 들어 데이터 분류 업무를 하기도 하고 데이터 이상치를 찾아 없애는 등 기본적인 데이터 전처리 업무를 수행하고 나서 본격적인 데이터 EDA, 분석 모델 작업을 진행할 것입니다.

 

Q. 향후 업계 및 직무의 전망

요즘 빅데이터 분석 업무는 핫 트렌트가 되어 있습니다. 향후 발전 가능성에 대해서는 대부분 사람들이 익히 들어서 알 것입니다. 현재 스마트팩토리 영역에서도 데이터 분석의 업무 비율이 급속도로 늘고 있으며 기존에 영역이 아니었던 부분에도 지속적으로 확대해 나갈 것으로 보입니다. 앞서 말씀드렸듯이 기본적인 데이터 분석 능력을 지속적으로 확보해 나간다면 새로운 분야의 데이터 분석 업무 수행에도 많은 도움이 될 것입니다.

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