2021 상반기 취업준비 후기 및 합격 !

도입

제 블로그 취업준비 게시글에 관심을 가지고 찾아 주시고 연락을 주시는 분들이 많아, 2021상반기 취업준비 및 IBK기업은행 디지털 최종합격후기를 남깁니다.

은행권 디지털 준비 방향은 나중에 다른 게시글로 따로 작성해볼까 합니다.

궁금하신부분은 댓글로 부탁드립니다!

 

최종 결론은 젤 아래에 있으니 스펙이나 면접후기, 기업에 대한 인상이 안 궁금하신 분들은 제일 아래로!

---

스펙 및 경험

https://statinknu.tistory.com/27?category=883360 

데이터 분석 취준생 스펙 정리 및 하반기 취준 후기

이전 게시글에 간단히 남겼었지만 다시 한번 정리해보자면

 

학교 및 교육

• 경북대학교 통계학 전공/ Business Intelligence 융합전공 (3.82/4.5)
• 한국데이터산업진흥원 빅데이터 청년인재 프로그램 고려대학교 과정

 

수상

• 빅데이터 청년인재 한국데이터산업진흥원장상 (2019)
• 빅콘테스트 빅데이터포럼의장상 (2017)

 

자격증

• ADsP (2019)
• SQLD (2020)
• 한국금융연수원 금융DT인증 시험 (2020)
• Toeic Speaking 150/Lv6

 

직무관련 참여한 공모전 및 프로젝트 등

• 각종 교내 프로젝트
• 빅콘테스트 (2017 ~ 2019)
• 빅데이터 청년인재 (2019)
• 대구광역시 빅데이터 분석 프로젝트 학부 연구생 (2019)
• 중소기업 인공지능 연구소 인턴 3개월 (2020.02 ~ 2020.04)
• 교내 인공지능 대학원 프로그래머 계약직 5개월 (2019.10 ~ 2020.02)
• 한국IT비즈니스진흥협회 AI Huinno Academy AI 기본과정 조교 (2020)
• Dacon "시스템 품질 변화로 인한 사용자 불편 예지 경진대회"

 

기타 활동

• 학생회장
• 교내 농촌 봉사활동
• 베트남 해외 봉사활동

---

2021 상반기 지원기업

전부 다 말하는건 의미가 없을 것 같고 면접 봤던 기업, 가고 싶었던 기업들에 대해서만 시간순에 따라 정리하겠습니다.

 

 

1분기

작년 하반기 삼성화재 데이터 분석에 떨어진 이후로 반성을 많이하고 면접도 좀 더 철저히 준비하고 부족한 역량을 채워야겠다고 생각했습니다.

 

다행히 1분기에 LG이노텍, 넥슨, KB손해보험, KB생명보험 등 제가 도전해볼만한 기업들 공고가 올라왔습니다.

 

넥슨(게임 데이터 분석, 채용 전환형 인턴)

데이터 분석 경진대회에 워낙 여러번 참여해왔고, 이런저런 데이터를 많이 다루어본덕에 넥슨 데이터분석 직무의 필기전형인 데이터분석 테스트는 자신이 있었습니다. 실제로 면접까지 갔고, 1시간 30분에 가까운 긴 면접이후에 느낌은 좋았으나 최종 탈락하였습니다

 

LG이노텍(DX, 채용 전환형 인턴)

중소기업 인턴, 인공지능 연구소 계약직 당시에도 이미지 데이터와 CNN을 다루었기 때문에 LG이노텍 DX파트가 추구하는 바와 잘 맞다 생각했습니다. 하지만 면접에서 저를 제대로 어필하지 못했고 면접에서 탈락하게되었습니다.

 

KB손해보험(데이터)

코딩테스트 실력도 어느정도 올라와서 수월하게 필기를 통과하고 면접을 진행했습니다. 지난해 다른 대형 보험사에서 떨어진 경험이 있는데도 면접을 제대로 준비하지 못한것 같았습니다. PT면접에 몰두하였지만 제가 느끼기에 PT면접으로는 다른 지원자와 별다른 차별점을 두기 힘들었고 그 후에 문답식 질문에서 제대로 답변하지 못해 탈락을 직감했습니다. 제 준비가 부족한 것도 있었고 다대다면접에 익숙치 않아 제 역량을 어필하기가 쉽지 않았던 것 같습니다.

 

KB생명보험(디지털)

디지털 직무 필기에 경제와 관련된 문제만 엄청 나와서 탈락을 직감했지만 운 좋게 필기를 통과했습니다. 하지만, 역시 다대다 면접에 익숙치않아 저를 잘 어필하지 못했고 회사가 추구하는 방향이 제가 원하는 방향과 다르다는 것을 면접시점에서 느낄 수 있었습니다.

 

다대다 면접을 처음 접하면서 제 면접준비가 많이 부족하다는것을 확실히 깨달았습니다. 저는 생각보다 제 자신을 어필하는 능력, 포장하는 능력이 부족한 사람이라는걸 알 수 있는 좋은 기회였습니다.

내 경험, 스펙이 다른 사람보다 좋은 것 같은데도 불구하고 그런 스펙한 줄 보다 말한마디 한마디에 갈리는게 면접이라는것을 깨달았습니다.

신입이기 때문에 그 경험을 통해 무엇을 느꼈는지, 회사에 어떻게 기여할 수 있을지 고민해보는 것이 굉장히 중요하겠다 라고 생각되었고 그에 따른 기업조사 및 회사와 내 경험의 매칭이 면접준비에 주가 되어야겠다고 생각했습니다.

 

---

2분기 

1분기에 면접을 여러번 본게 오히려 저 개인적으로는 +요인이 되어서 돌아왔다고 생각합니다. 1분기에 면접을 보고 깨달은 것을 토대로 좀 더 철저하게 준비하였습니다.

 

SSAFY - 면접일정 중복으로 면접불참

한국지능정보사회진흥원 - 면접일정 중복으로 면접불참

한국부동산원 - 최종탈락

 

GS Shop (AI-데이터분석, 채용전환형 인턴) / 최종면접 불참

전형은 서류 - 데이터분석 테스트/SQL테스트/인적성 - 실무면접 - 인성면접 입니다. 데이터분석, SQL, 인적성을 한번에 요구합니다.. ㅎㅎ 다행히 세 부류의 시험 모두 경험이 있었고 어느정도 자신은 있었습니다. 데이터분석 테스트때 시간을 2시간 밖에 안주는데 EDA에 너무 몰두한 나머지 예측결과를 제출하지 못했지만 다른곳에서 점수를 많이 얻어 필기를 패스 할 수 있었던 것 같습니다.

 

신체검사와 최종면접을 앞두고 한국조폐공사 합격을 확인하여 최종면접에 불참하였습니다. 굉장히 좋은 인상을 받은 회사입니다. 아직도 기억나는게 회사의 슬로건이 Data and Human insights 입니다. 비즈니스 의사결정이 데이터로부터 나오는 회사이고 데이터 분석가로서 또는 AI/머신러닝 엔지니어로써 굉장히 매력있는 회사라고 생각합니다.

실제로 실무면접때 뵈었던 데이터 사이언스팀 팀장, 팀원 분들과 면접을 보면서 딱딱한 면접이 아닌 의사소통이 되는 면접이었고 제가 밟아온 길을 굉장히 잘 이해한다는 느낌, 제가 회사에서 하려는 일을 하고 있다는 느낌을 받았습니다.

만약 인턴전형이 아니었다면 최종면접까지 참석했을것이라 생각합니다.

 

DGB대구은행 (디지털, 채용전환형 인턴) / 최종합격, 전형포기

전형은 서류 - 코테 - 필기 - 면접 입니다. 코테는 자신있어서 쉽게 통과할 수 있었고 필기는 CS지식에 자신이 없었지만 배수가 그렇게 높지않아 운 좋게 붙을 수 있었습니다.

 

제가 사는 지역이 대구이다보니 연고지 측면에서 굉장히 매력있는 회사이고, 실제로 DT가 활발하게 진행되어있는 회사, 연봉이 쎈 회사라는 이미지가 강했습니다. DGB대구은행 또한 인턴 전형이 아니었다면 고려했을 회사라고 생각합니다.

 다만, IT와 개발과 달리 데이터 분석을 중요시하는 회사는 아니라는 인상이 조금 들었습니다.

 

한국조폐공사 (IT-빅데이터분석, 채용전환형 인턴) / 최종합격, 전형포기

특히, 공기업중에는 아마 유일하게 코딩테스트를 진행하는 기업입니다. 1차면접 전형도 제가 진행한 프로젝트를 가져와서 발표하고 질의응답 식으로 공기업 치고는(?) 굉장히 선진화된 채용 프로세스라고 생각하였습니다.

 

사실.. 입사지원할때나 전형을 진행하면서도 이런회사가 있다는 것만 알았지 어떤 직장인지는 잘 몰랐습니다. 나중에 알아보니 신의 직장이라는 별명이 있는 메이저 공기업이었습니다.

채용전환형 인턴이지만 전환율은 100%라고 생각하면되고, 워라밸과 공기업 대비 높은 연봉을 가지고 있습니다. 최근에는 현금 사용량이 많이 줄어들면서 적자가 나고 있지만 공기업이라 안정적이기도하고, IT직렬을 12명이나 선발하는 것을 보니 적극적인 DT를 진행 중 인 것으로 생각됩니다.

 

IBK기업은행 (디지털) / 최종합격

전형은 서류 - 필기 - 1차실기면접(코테,토론,인터뷰) - 2차임원면접 순입니다.

 

서류

자소서를 워낙에 많이 썼고, 작년 문항이랑 크게 다른게 없어서 금방 써서 냈던 것 같습니다. 배수는 70배수로 아마 작년에는 40배수였는데 더 많은 사람들에게 필기전형의 기회를 주려고 하는듯 합니다.

 

필기

거의 벼락치기로 공부했고 정말 운좋게 붙었습니다.

 

NCS는 1~2월에 2개월정도 공부했고 대신 Gsat, LG인적성 등을 공부했던게 도움이 좀 되었다고 생각합니다. 인적성 공부를 많이 하기도했고 활자 읽는것을 좋아하는 편이라 문제 푸는 속도는 느리지만 정확하게 푸는 능력은 있는 것 같습니다. 스터디 2개월 한것도 큰 도움이 되었고 시험 3~4주 앞두고 IBK 복원, 금융권 복원(더빅스터디)문제를 푼 것도 도움이 되었습니다.

 

전공은 정보처리기사 자격증은 없지만 자격증을 따려고 조금씩 공부해왔었고 시험 3~4주 앞두고 벼락치기를 했습니다. 같이 공부하는 친구의 도움을 많이 받았습니다. 저는 통계전공이고 데이터분석 쪽이라 Python, ML/DL, 데이터 마이닝 내용을 기대했는데 전부 CS문제라 많이 당황했습니다. 작년에는 그래도 문제가 섞여서 나왔었는데.. 그래도 벼락치기로라도 공부한 덕에 커트라인에 걸려 합격 할 수 있었습니다.

(나중에 면접때 아무거나 편하게 질문하라 하셔서 왜 이번에 데이터마이닝, 머신러닝 이런 문항은 안 나왔냐고 여쭤보니 의도한것도 아니고 별다른 이유는 없고 내다보니 그렇게 된거같다고 답주셨습니다 ㅎㅎ..) 

 

1차면접

금융권을 보고 왔지만 은행면접은 또 처음이고 토론면접 또한 처음이라 경험자나 금융일반분들과 스터디를 하면 좋겠다는 생각을 했고 다행히 금융일반 2분, 저 포함 디지털 2명해서 총 4명이서 스터디 진행했습니다. 실제로 큰 도움이 되었고 저는 다른분들께 배우고 정보를 얻기만 한거같아 아직도 미안한 마음이 큽니다..

 

코테 - 토론 - 인터뷰 순으로 진행되었습니다.

 

코딩테스트

난이도는 중하~중 어려운 알고리즘은 없었습니다. 클라우드 플랫폼을 이용합니다.

 

토론

무난하게 진행되었습니다. 너무 욕심내서 자신의 주장을 하거나 자기 할말만 하기보다 다른 사람들의 의견과 맞추어가면서 좋은 결론을 찾아가는것이 좋다고 생각합니다.

 

인터뷰

편하게 자신의 경험에 대해서 이야기하고, 해당 경험이 어떻게 당행에 녹아들 수 있는지 왜 당행에 자신이 필요한지 잘 어필하는 것이 중요합니다. 디지털 직무는 기획인지 개발인지 데이터분석인지 노선을 확실히 정하고 가시는 것을 추천합니다.

 

2차면접

솔직히 2차면접은 잘 모르겠습니다. 아직도 잘 모르겠습니다. 면접관 4명, 면접자 6명으로 진행되었는데 제가 느끼기에는 6명에게 들어온 질문도 무난, 답변도 무난할 수 밖에 없는 내용이 많아서 차별점을 두기가 힘들지 않을까라는 생각이 들었습니다. 경쟁률이 1.5:1인 만큼 경쟁률이 세진 않습니다.

 

제 사견으로는 좋은 인상, 논리적인 답변이 중요하지 않을까.. 라는 뇌피셜 뿌려봅니다.

 

번외

블로그를 운영하면서 좋게봐주신 블록체인관련 스타트업 대표님께서 데이터분석가로 채용제안을 해주셨었습니다. 굉장히 매력적인 회사였고 미래에 크게 될 회사라는 인상을 받았습니다.

하지만 2차 코딩테스트 전형을 진행하면서 생긴 문제점이

- 데이터가 로컬에서 제대로 동작하지 않을만큼 컸습니다 - 그래서 Colab을 이용했는데 여전히 특정 전처리 과정에서는 메모리가 터졌습니다 - 그러면 메모리관리를 하면서 코딩을 진행해야하는데 제 역량이 그만큼은 되지 않았습니다.. - 과제 난이도 또한 제가 단기간에 하기에는 어려운 측면이 있었습니다.

이러한 이슈가 있었고, 긍정적으로 진행하고 있던 전형들이 있었기때문에 최종 면접 불참을 선택하였습니다.

요새 스타트업은 블로그, 링크드인, 페이스북 등을 통해서 채용을 진행하려고 합니다. 온라인 커뮤니티 활동을 하시는 것도 새로운 기회를 만들 수 있는 방법이라고 생각합니다. :)

---

**데이터 분석 취준에 대한 개인적인 생각

 

통계나 빅데이터 관련 학과를 전공하고 데이터 분석 쪽으로 취업준비하시는 분들은 모두 공감하실만한게

"할게 너무 많다!"라고 생각합니다.

프로그래밍만해도 알고리즘 코딩테스트, 데이터분석 테스트, SQL 테스트 회사마다 다 다르게 보거나 중복해서 보는 곳도 많고

 

필기시험은 정보처리기사기반 CS지식, 데이터마이닝, 머신러닝, 딥러닝, 통계지식, NCS, 인적성 등등

 

또 이게 끝이아니라, 결국 서류와 면접에서 어필하려면 데이터 분석 관련 경험, 빅데이터 다루어본 경험이 있어야하고 회사와 직무에 맞게 IoT 데이터, 금융 데이터, 이미지, 텍스트, 시계열 등을 다루어본 경험이 필요합니다.

 

취준하면서 해야할 것을 정리할때마다 진짜 한숨밖에 안나옵니다. 특히, 이쪽 분야는 석박사 우대가 꽤 많아서 학사졸업 입장에서 주눅이 들기도합니다. 그렇다고해서 학사로 길이 마냥 좁은것은 아닙니다. 많은 기업이 디지털, 데이터 분석 인력을 충원하려고 하고 있고 앞으로도 꽤 지속될 것으로 생각합니다.

 

저는 다행히 다양한 활동에 관심이 많아서 서류, 면접 소재로 쓸 재료들은 많이 있었습니다.

 

결론은 뭐냐면..

 

경험이 부족한 3-4학년 및 취린이

데이터 분석이 촉망받는 만큼 관련 프로그램이 정말 많습니다. 제가 참여했던 빅데이터 청년인재 프로그램부터 시작해서 각종 국비교육, SSAFY에도 빅데이터 관련 코스가 있고, 교육을 들으면서 여차하면 개발자나 데이터 엔지니어로 방향을 틀 수도있습니다. 그냥 다양한 경험을 하면서 어떤 길이 맞는지 고민해보고 진로를 정했다면 서류나 면접에서 쓸 소재를 만든다는 생각으로 다시금 경험을 쌓아나가면 좋을 것 같습니다.

 

본격적으로 취업준비를 하시는 분들

위에서 말씀 드렸듯이 해야할게 너무 많습니다. 근데 그만큼 한가지 직렬에 몰두하시는 분들 (예를들면 경영, 경제 분들)에 비해서 문제 난이도나 커트라인이 높다고는 생각되지 않습니다.

저처럼 여러 직종, 여러 기업에 난사를 하고자하시는 분은 전체적인 실력을 어느정도 쌓은 뒤에 해당 기업 필기시험을 앞뒀을때 벼락치기하는 것도 하나의 방법이라고 생각합니다.

하지만 특정 기업을 목표로 "선택과 집중"하시는 것을 추천합니다... (저처럼 하면 멘탈이 갈립니다)

 

면접이야기를 좀 해보면 주변 누구는 그냥 면접 한두번 보고 덜컥 붙는 분들이 있습니다. 정말 능력이 좋은사람일 수도 있고 운이 좋은 사람일수도 있습니다.

하지만 그게 본인일거라고는 생각안하시는게 좋습니다. 철저한 기업조사, 본인의 경험을 기업과 직무에 녹여내기, 포장하기(거짓말 하라는 말은 아닙니다!)를 통해서 면접을 "잘" 봐야합니다.

 

금융권 디지털/데이터 직렬 준비하시는 분들

코딩테스트와 SQL공부를 안하셨다면 당장 시작하세요.

공부하기 좋은 플랫폼은 프로그래머스, 구름, 백준이고 너무 초짜이신 것 같으면 코드잇으로가서 기초언어를 익힙시다.

 

저희가 글자보는 공부는 어린시절부터해와서 벼락치기로 어찌저찌 할 수 있어도 코딩테스트는 꾸준함과 정성이 들어가야합니다. 코딩테스트 전형보고 "아 다른곳 내지 뭐"하시면 기회는 절반으로 줄어들거에요.

 

실제로 작년 상반기, 올해 상반기 KB국민은행, 신한은행은 계속 , 기업은행은 1차면접전형에서 코딩테스트를 실시했습니다.

 

코딩테스트와 정보처리기사, 데이터분석 지식이 세 가지를 어느정도 실력으로 올려놓으면 면접까지는 수월하게 갈 수 있다고 생각합니다!

 

---

마무리

 

하고싶은 말이 많았는데 놓친부분들이 드문드문 생각나네요..

글을 쓰다보니 길어져서 여기까지만 적고 궁금하신 부분은 댓글로 남겨주세요 :)

 

입행하면 연수후에 영업점근무할텐데 데이터분석 쪽으로 꾸준히 공부할거라

블로그 운영은 계속 할 생각입니다!