CodeStates AIB 팀을 소개합니다 !
CodeStates는
경제적 사회적 배경에 상관 없이, 누구나 잠재력을 발휘할 수 있는, 현장에 필요한 교육을 제공한다
의 미션을 지니고 있는 코딩부트캠프입니다.
그 중 데이터 분야의 전문 및 기본 역량을 길러내는 부트캠프를 담당하고 있는 Artificial Intelligence Bootcamp 팀 ( 이하 AIB팀 ) 이 있습니다. 😀
이번 글에서는
- 구직자로써 AIB팀에 지원하기 전에 궁금했던 내용과
- 신입 크루로써 AIB팀에 궁금했던 내용
을 바탕으로 인터뷰를 진행해보도록 하겠습니다.
인터뷰를 진행하는 저는, AIB팀의 Junior Data Engineer 백승찬입니다.
입사한 지 3개월이 되었고, 미래에는 데이터를 다루고 처리하기 위한 기술이 발전될 것이라는 확신과 데이터로 처리되지 않는 영역에 관심이 있어 Data Engineer로 커리어를 시작하였습니다.
새로운 것에 대해 항상 열려있는 우리의 문화와, 크루 누구나 자신이 생각하는 것을 제안하고 시도해볼 수 있다는 점에 만족하며 업무를 진행하고 있습니다 !
그럼 인터뷰를 시작해보도록 하겠습니다 👏👏👏
승재님은 AIB팀의 VP(Vice President)로서
코스 컨텐츠, 운영, 지원 방안 등 AIB팀의 전반적인 업무를 관리하고 계시며, 업무의 방향성, 혹은 업무 외적인 부분에 대해서 고민이 생겼을 때
가장 먼저 상담을 요청하는 분이기도 합니다.
그럼 승재님과의 인터뷰를 통해 AIB팀에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
Q. 데이터 관련 직무의 크루들이 모여있는 AIB팀에 대해서 간략하게 소개해 주실 수 있나요?
데이터가 모든 것의 기반이다
요즘 트렌드를 한번에 설명해주는 말이 아닐까요?
승재 (VP):
이미 잘 아시겠지만, 데이터 수집부터, 처리, 분석, 더 나아가 시각화까지 수행할 수 있는 다양한 데이터 플랫폼이 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해서 데이터에 가치를 부여하는 과정을 지나면 데이터는 독점적인 힘을 가지게 됩니다.
이를 성공적으로 이루기 위해서 필요한 직군이 바로 데이터 관련 직군이며, 세부적으로는 Data Scientist (DS), Data Engineer (DE), Data Analyst (DA) 등이 있습니다.
이를 위한 저희 팀의 메인 미션은
부트캠프에서의 경험을 통해, 데이터 관련 직군으로
성공적인 취업 혹은 커리어 전환을 하는 것
입니다.
이 미션을 성공적으로 달성하기 위해, 시시각각으로 변화하는 기업들의 데이터 관련 포지션 수요에 맞는 교육을 연구하고, 직접 교육 컨텐츠를 제작하고 진행하며, 교육 결과 데이터를 분석하여 더 좋은 컨텐츠로 개편합니다.
이를 위해서 저희 팀 내부의 크루들은 DE, DS들은 데이터 분석 및 수집 업무를 수행하고, 더 나아가 CodeStates의 미션에 맞게 수강생들이 데이터 관련 직군에 맞는 역량을 지닐 수 있도록 부트캠프 코스 진행도 담당합니다.
저희가 앞서 말했던, 그리고 저희가 미션으로 바라보는 여러 포지션들은, “데이터”라는 같은 뿌리를 가지고 있지만 포지션에 따라 업무를 나누면 천차만별입니다.
기본 코스에서는 데이터 관련 직군들이 최소한 알아야 할 기본 요구사항에 대해서 가르치며, 나아가서 프로젝트에서 각자가 원하는 직군에 특화된 과제를 진행하며 “데이터 전문가”로 성장을 돕습니다.
Q. CodeStates에 지원할 당시 가장 궁금했던 부분은, “어떤 데이터가 있는지”입니다. 공개될 수 있는 범위 안에서 코스에 어떤 종류의 데이터가 있는지 알려주실 수 있을까요?
승찬 (Jr. DE):
코스의 시작에서 끝까지 발생하는 데이터를 시점, 공간, 활용 방안을 기준으로 나누어 보았습니다. 😊
- “데이터가 발생되는 시점”으로 나눈다면 코스가 오픈되기 전, 코스가 진행되는 중간, 코스가 끝난 후에 발생되는 데이터로 나눌 수 있습니다.
- “데이터가 발생되는 공간”으로 나눈다면 AIB팀 안에서 만들어지는 데이터와 팀 외부, 회사 내에서 발생는 데이터로 나눌 수 있습니다.
- “데이터가 활용되는 방안”으로 나눈다면 컨텐츠 과제 및 프로젝트로의 활용방안, 팀 내 자동화 서비스를 위한 활용방안, 수강생의 학습에 도움이 되고자하는 서비스로의 활용방안으로 나눌 수 있습니다.
더 나눠보자면 “데이터의 특성”에 따라 세부적으로 나뉠 수 있을 것이고, “데이터를 만드는 주체”에 따라서도 나뉠 수 있을 것 같습니다.
시백 (DS) :
우선 정형화된 데이터는 코스 중에 지속적으로 발생하고 있습니다.
예를 들어 “코스 별 과제 평가점수”처럼 코스 중에 과제 제출시간, 평가점수, 재제출 여부 및 횟수, 재평가점수, 평가점수 변화량 등이 발생합니다.
코스가 오픈되기 전 시점도 살펴볼까요?
부트캠프 참가를 위한 데이터들도 존재합니다.
자기소개서와 여러 조사들을 수행하게 될 때에도 많은 데이터가 쌓이게 됩니다. 여기서 합격한 자기소개서의 특징을 분석하면 새로운 지원자가 지원을 했을 때 기존 합격자 중 A유형 또는 B유형과 비슷하다는 등의 지원자의 유형을 분류할 수 있습니다.
Q. 말씀해주신 내용 중 데이터를 바탕으로 수행하는 업무에 대해 궁금해졌습니다. 코스에서 발생하는 데이터로 업무를 진행하고 계시거나 앞으로 해보고 싶은 방향이 있을까요?
시백 :
코스에서 발생하는 ‘글’과 ‘글쓰기 방식’을 이용해서 서비스를 제공하거나 개선하는 방향을 세 가지로 나누어 진행하고 있습니다.
첫번째로, 이력서 및 자기소개서와 코스에서 발생하는 글을 분석해서 수강생에 대해 이해하고 채용과 연관된 서비스를 제공하는 것입니다.
이를 이용해서 수강생은 자신과 적합한 회사를 파악하거나 자신이 희망하는 회사에 지원하기 위한 전체적인 계획을 수립할 수 있습니다.
둘째, 코스에서 발생하는 글을 분석해서 코스의 질을 올리는 방향으로 활용하는 것입니다.
코스 안에서 수강생이 설문조사를 통해 전달하는 직접적인 피드백과 더불어 코스 안에서 수강생의 글과 글쓰기 방식을 활용해서 코스의 내용이 제대로 전달되고 있는지, 부족한 부분은 무엇인지를 파악해서 코스 진행자들은 코스의 서비스를 올리기 위한 방법으로 활용할 수 있습니다.
마지막으로, 수강생의 글쓰기 방식을 분석해서 효과적인 이력서 및 자기소개서를 쓰는 것을 지원하는 서비스를 제공하는 것입니다.
한편, 코스를 발전시키는 방향과 함께 CodeStates와 맞는 크루를 찾는 활동을 계속 진행하고 있습니다. 비슷한 맥락에서 과연 어떤 분이 CodeStates의 Fit과 맞을 것인지에 대한 연구도 진행하고 있습니다.
대희 (DE) :
진행하고 싶은 방향으로는 AIB팀 내부에서 데이터를 수집하는 방법과 CodeStates 내 다른 부트캠프 팀에서 축적된 데이터를 활용할 수 있도록 수집하는 방법으로 나눌수 있을 것 같아요
AIB팀 내부에서 데이터를 수집하는 방법으로는,
데이터레이크와 같이 목적없이 데이터를 바로 수집할 것인지 혹은
데이터웨어하우스처럼 특정한 목적을 위해 데이터를 수집할 것이냐로 나눠볼 수 있을 것 같네요.
첫번째로, 데이터레이크의 형태로 수집하면. 저희가 갖고 있는 기술 스택(구글 스프레드시트, R, Python, 엑셀 등)을 최대한 활용해서 “데이터를 일단 모으는 것”에 초점을 맞출 수 있죠.
이렇게 된다면 데이터를 수집할 수 있는 모든 방법을 사용해서 저희만의 ‘빅데이터’를 만들 수 있을거예요. 차후에 모인 데이터를 통해 AIB팀의 OKR이나 KPI에 연관지어 분석해볼 수 있겠구요.
두번째로, 데이터웨어하우스의 형태로 AIB팀에 맞는 수집목적에 따라 데이터를 수집한다면 “가설설정을 하는 것이 제일 중요하다”고 생각이 되네요.
어떤 목적을 가지고, 어떻게 활용할 것인지 가설과 활용 방안을 지정합니다. 그리고 가설에 맞춰 데이터 수집을 위한 도구를 선정하고 데이터 파이프라인을 구성해서, 데이터를 수집할 수 있겠네요.
두번째로, CodeStates에는 AIB팀 이외에 SEB, PMB, GMB팀도 있습니다.
서로 비슷한 부분도 있고, 비슷하지 않은 부분도 있지만 데이터를 연결함으로 기존에 생각하지 못하거나 어려운 부분을 해결할 수 있을 것이라 생각됩니다.
다른 팀들과의 데이터를 연결한다면,
먼저 “데이터 연결을 위한 표준”을 정해야 한다고 생각합니다.
서로 다른 데이터 간의 키가 될 수 있는 값을 정하는거죠.
결국에는 모두가 데이터를 모으는 것뿐만 아니라 활용해서 의사결정에 도움을 주든 서비스에 연결이 되든 직간접적으로 ‘활용’되야되니까요.
이를 위해서는 공통의 키값을 정해서 데이터베이스 설계를 진행합니다.
그 후 가장 쉽게 데이터를 모을 수 있는 툴인
구글 스프레드시트나 엑셀을 활용해서 데이터를 한 장소에 모으고,
이후에 MySQL이나 Oracle등 여러 DB를 활용해 “데이터구축”을 하는
회사 전체의 프로젝트로 연결될 수 있을 것 같아요.
이렇게 된다면 CodeStates만의 거대한 데이터웨어하우스가 구축되겠죠.
그 후 다른 기술(AWS, 스파크, BI툴, GA 등)을 연결해서
데이터를 트래킹하고 시각화도 해서 모든 크루가 데이터를 확인할 수 있는,
“데이터가 흐르는” 회사를 구축하는 것이 하나의 방향입니다.
승찬 :
시백님과 대희님의 말씀을 통해 DS, DE로서 앞으로 일들이 생길 수 있을지 생각해볼 수 있었던 것 같아요. 업무에 대해 제안을 하더라도 말씀해주신 부분과 비슷한 주제로 논의나 스터디를 요청할 수도 있을거 같아요.
시백님이 말씀해주신 자연어 분석 연구에 대해서 생각해보니 AIB팀 내부에서도 자료를 공유해주시고 진행사항을 알려주신 것이 생각이 나네요. 앞으로 새로 들어오시는 분들과 여러가지 분석업무들을 처리하다보면 자연어뿐만 아니라 비정형 데이터를 활용한 신기한 서비스와 업무들이 늘어날 것 같다는 생각이 들었습니다.
대희님이 인터뷰해주신 내용을 통해서 앞으로 “데이터를 어떻게 관리하고 수집하는 것이 효과적인 것일까” 에대해서 많이 생각하게 되었어요.
CodeStates에서 업무를 진행하면서 정말 다른 특성을 가진 데이터들이 존재한다는 생각을 하였습니다. 과연 어떻게하면 편하게 접근할 수 있을지, 어떻게 수집하면 좋을지에 대해 생각하게 되었네요.
그리고 앞으로 AIB팀의 일원이 되실 분들과 같이 고민하면 더 좋을 것 같습니다 !😃
마지막으로 CodeStates의 장점, “같이 일하고 싶은 DS, DE” 에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Q. CodeStates의 AIB팀을 선택한 이유와 CodeStates와 AIB팀에서 만족하고 계신 정책 및 문화가 있을까요?
시백 :
저는 교육에 대한 꿈이 고등학생 시절부터 있었어요.
막연한 꿈이긴 했지만, 나름 크게 적어서 걸어두었었죠.
현재 CodeStates의 수강대상과는 다른 청소년 교육에 대한 계획이었는데 “공부를 왜 해야하는 지 모르거나, 어떻게 해야 하는 지 모르는 학생, 혹은 뒤늦게 깨닫아 꿈을 향해 나아가기 어려운 모습”을 느끼고, 보게 되었습니다.
그래서 “공부를 효율적으로 잘 하도록 돕고, 돈이 없어 공부하기 어려운 환경을 없애야겠다.” 라는 목표로, 이들에게 장학금을 주는 계획에 대해 생각해보았습니다. 똑같다고 할 수는 없지만, CodeStates의 WeWin제도와 제가 가진 꿈과 Align이 되면서, 입사를 결정하게 되었습니다.
회사의 Core-Value 중에서 Transparency 를 좋아합니다.
“솔직하게 얘기하면” 쉽게 풀릴 수 있는 문제들이 많이 있다고 생각합니다.
또 그 과정에서 발전할 수 있다고 생각합니다.
‘디테일의 힘’이라는 책에서 영감을 받기도 했는데요, 작게 보이는 문제들을 방치하면 심각해질 수 있기 때문에, 미리 대비할 수 있도록 서로의 업무를 파악하는 “오버커뮤니케이션”의 문화도 좋아합니다.
매일매일 업무를 하면서 Worklog를 쓰는 문화에 만족하고 있습니다. 지금은 작지만 위험할 수 있는 문제들을 사전에 발견하고 해결될 수 있는, 그렇지 않더라도 협업을 할 때 도움이 많이 될 것으로 생각합니다.
대희 :
먼저 교육이라는 것은 굉장히 보수적인 문화에 속한 업이라고 생각했습니다. 그래서 교육이라는 것에 깊숙히 침투해서 “이러한 문화를 정말로 바꿔보고 싶다”라고 생각했었어요.
개인적으로 ‘온오프라인 학교’를 만들어서 전반적인 지적수준을 올리는 게 저의 꿈입니다. 이러한 부분에 있어서 CodeStates가 ‘온라인’에서 충실한 역할을 해주고 있었고 현재 자본주의 시대의 화두인 ‘취업’이라는 벽에 적극적으로 대처하는 회사라고 생각합니다.
여기서 AIB팀은 소프트웨어의 전반적인 수준을 다루고 다양한 의사결정을 나눌 수 있는 부분이 좋은 문화를 가지고 있습니다.
일종의 “투명성”이 될 수 있겠는데요, 투명성을 적극 반영한 팀과 회사는 흔치 않습니다. 투명성 부분에서 CodeStates와 AIB팀은 다양한 방법을 통해 현재 잘 대처하고 있고 개인적으로도 만족하는 문화입니다.
Q. 요즘 CodeStates에서 DS, DE에 대한 채용이 많이 이루어지고 있는데 해주실 말씀이 있을까요?
시백 :
요즘 링크드인, 원티드에 너무나 많은 기업들이 존재합니다.
그리고 지원하기도 너무나 쉽죠.
사실 회사에 대해 잘 모르는 상태로 회사에 이력서를 지원하기도 합니다.
추천 서비스를 통해서 회사를 알게 되었지만, 서류가 통과된다면 인터뷰 전에 그 회사에 대해서 조사를 해보고, 회사의 비전, 미션은 무엇인지, 사업모델은 어떤 지, 어떤 가치관을 가지고 일하는 지는 철저히 조사했으면 합니다.
나와 회사, 그리고 업무가 잘 맞을지 생각해보고 인터뷰에 참여하는 기본적인 모습들이 갖춰지고, 지원이 간편해진 만큼이나 서로의 시간을 소중히 여기는 마음이 있었으면 좋겠습니다.
대희 :
사실 한국에서 데이터관련 직군에 대한 수요가 급등한 것은 10년도 되지 않았습니다. ‘데이터 리터러시’라고 해서 비IT직군이 데이터관련 분야에서 활약하는 소식 또한 좋은 현상이라 생각합니다.
앞으로도 데이터관련 직군에 현혹되는 분들이 아닌, 소프트웨어라는 큰 틀에서 업을 바라볼 수 있는 분들이 많아졌으면 좋겠네요.
업무에 대한 더 많은 내용들은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.
#CodeStates #AIB #DS #DE
