[책] 데이터 과학자 되는 법 (2) : 직무 찾기

5장 탐색 : 본인에게 적합한 직무 찾기

• “데이터 과학자”와 유사한 직무 (명칭)
  • 데이터 분석가
  • (정량적, 제품, 연구 및 다른 형태) ~ 분석가
  • 머신러닝 엔지니어
  • 연구원 (석사 이상 요구)
  • (검색 Keywords : 분석, 분석가, 데이터)
• 데이터 과학 직무
  • 비즈니스 인텔리전스 분석 직무 (엑셀, 태블로 등)
  • 유니콘 (통계, 머신러닝, 딥러닝 이용 전문가)
• Tip
  • 요구사항의 60%를 충족한다면 적합하지 않더라도 지원
  • 좋지 않은 부분 발견하기 (직무 기술 없는 경우, 요구 사항 많은 경우, 요구-직무가 상이한 경우)
  • meetup 행사 참여하기
  • SNS 사용하기 (업무 공유, 도움 요청, 팁 공유) → 브랜드화 하기
  • 융통성 : 나는 이 방식으로 진행할 수 있음을 어필
• 지원할 직무 결정하기
  • 지원할 기업에서 R, Python 두 언어를 동시에 사용한다면 경계점을 물어보기 (사용 비중)
  • 지원할 기업의 데이터 과학 블로그가 있다면 직무를 주제로 블로그 글을 쓰는 사람을 찾아 이야기해보기

6장 지원 : 이력서와 커버레터

• 이력서 중심 내용
  • ! 업무, 교육 및 데이터 과학 프로젝트
  • 연락처, 경력, 교육, 기술(해당 능력 레벨 표기 X), 프로젝트
• Tip
  • 다른 사람에게 꼭 교정 해보기
  • 경력 성과는 수치-구체적으로
• 커버레터 중심 내용
  • 인사말 : 채용 담당자님에게~
  • 소개 문단 : 원하는 직무는 무엇이고 회사와 직무에 관심 있는 이유 설명
  • 데이터 업무 : 이전 회사의 성과를 현재 직무에 연결
  • 끝 문단 : 직무에 왜 적합한지 자격을 갖추고 있음을 요약해 전달
  • 맺음말 : 격식있게.

7장 면접 : 어떻게 대처할 것인가

• 기업이 원하는 사람
  • 필요한 기술을 가졌는가
  • 함께 일하기 적합한가
  • 기술을 사용할 수 있는가
• 면접 과정에서 요구하는 사항
  • (화상 면접) 최소한의 기술력, 사용 경험
  • (대면 면접) 배경, 기술, 장래. 필요기술 및 인성질문
• 1차 전화 면접
  • 본인 소개
  • 기술 역량
  • 직무 선택 이유
• 대면 면접
  • 업무 공간 탐방 및 소개
  • 기술 면접, 인성 면접
    • 대답과 이유, 경험을 언급.
    • 모르는 것은 솔직하게.
• 케이스 면접
  • 모호하고 개방적인 문제 해결 방법을 찾을 수 있는가
  • 복잡한 데이터로 작업할 수 있는가
  • 분석을 체계화할 수 있는가
  • 유용한 보고서를 만들 수 있는가

8장 제안 : 수락 내용 인지하기

• 감사하고 기대된다는 것을 보여주기
• 준비하고 경청하기
• 돈에 집착하는 모습을 보이지 마라
• 공동체에 중점을 주어라
• 하나씩 짚어주는 것보다 원하는 부분을 모아서 보여주기
• 자기비하 하지 말기!
• 제안을 받은 상태에서 다른 제안을 기다린다면?
  • 이야기 해도 괜찮음.