캐나다 대학 학부에서 통계전공 컴공부전공 해서 지금 4학년 2학기 마무리중인데 얼마전에 여기 3대통신사중 한곳에서 데싸 붙어서 7월부터 시작하게됐음. (중고등학교는 미국에서 나옴).

다들 석사정도는 있어야 데싸하던데 나도 석사 해야하나 말아야하나 고민 많이했고 사실 지원도 해놨는데 일단 취업했으니 아마 당장은 안할거같음. 이번에 들어가는 회사도 링크드인 찾아보니까 다른 데이터사이언티스트들 70프로 석사고 다른 25프로는 학사 후 BI나 DA에서 몇년 경력쌓다가 온 케이스들이라서 확실히 학사로 취직이 쉬운건 아님.


그렇다고 내가 엄청 특별한 이력서를 가지고 있는것도 아님.성적도 그냥 딱 적당히 괜찮은 정도. 물론 열심히 살았긴 한데 유명한 회사 인턴을 했다거나 큰 상을 받았다거나 논문을 썼다거나 그런건 없음.
대신 3,4학년때 학교다니면서 일을 많이할때는 (예를들면 지금은 인턴도 같이하고있어서) 주 40시간하고 적게할때는 주 15-20시간은 항상 데이터/머신러닝 관련 연구보조나 파트타임으로 일해왔음 (대부분 학교 관련). 학사로써 취직할땐 이런 경험이 그나마 도움이 되나봐.
데이터사이언스 분야가 물론 많이 바뀌고 있긴 하지만 아직도 석사 없으면 지원이 힘든곳도 많고, 설령 학사지원 받는다고 해도 다른 지원자들이 다 석박산데 학사만으로 뚫기 개힘든건 여기나 한국이나 마찬가지인것 같음. 근데 한 100군데 넣으니까 되긴 하더라 ㅋㅋㅋ
학사지원자한테 젤 중요한건 서류통과임. 학사로써 서류통과를 할 수 있다면 그 이후부터는 실력이랑 자기어필 싸움인데, 나는 서류통과율이 정말 낮았음 (당연). 대신 서류만 통과하면 6-70프로 확률로 최종 합격을 했어. 그건 내가 지금까지 해왔던거에 대해서 어떻게 어필을 해야할지 잘 알고있어서인거같아. 이건 한국도 마찬가지겠지만 서류통과를 하고 나서는 내가 석사지원자보다 실무경험이 더 많거나 개념이해가 더 확실하다면 비록 내가 학사이더라도 충분히 합격 가능성이 있음. 자기만의 강점을 어필하는게 특히 학사지원자들한텐 중요하다는걸 많이 느꼈어.


여긴 사실 공채라는 개념이 거의 없어서 대부분이 수시채용인데 나는 몇 없는 공채기회로 들어감. 수시채용으로 학사가 대기업에서 데싸로 들어갈려면 리퍼럴 없이는 거의 불가능 아닐까 싶다.


주변 다른 통계애들은 거의 데이터분석가로 일단 취직하는것 같던데 나는 어렸을때부터 데싸가 꿈이었어서 분석가로는 만족을 못하겠는거야. 내가 그동안 계속 머신러닝으로 모델링만 해왔는데 분석가되면 못하니까. 그래서 계속 지원하다보니까 어느순간 붙어서 신기함.