왜 데이터 사이언티스트로 채용되지 않는가?

데이터 과학 및 기술 채용 시장은 시간이 지남에 따라 크게 변화했습니다. 적합한 인재를 찾기 어려워졌을 뿐만 아니라, 기업들이 적절한 사람을 채용하는 데 장벽을 만들고 있습니다.

LinkedIn에서 데이터 전문가 채용 공고를 자주 볼 수 있지만, 안타깝게도 일부는 가짜입니다. 인지도를 높이기 위해 채용 공고를 올리는 기업도 있고, 후보자들에게 여러 절차를 거치게 한 뒤 결국 거절하는 기업도 있습니다.

이런 현실 속에서, 데이터 과학은 여전히 좋은 직업 선택일까요? 데이터의 가치가 높아지면서 데이터 과학 시장은 계속 성장해왔습니다. 그러나 2025년에도 데이터 과학이 올바른 선택인지 고민하는 사람들이 있을 것입니다. 또한 이미 자격을 갖추고 구직 중인 사람들이 채용되지 않는 이유는 무엇일까요?

이 글에서는 두 가지 관점에서 살펴보겠습니다: 데이터 과학이 여전히 좋은 직업 선택인가? 그리고 왜 데이터 사이언티스트로 채용되지 않는가?

먼저 현재 구직 중인 사람들이 채용되지 않는 이유를 살펴본 후, 데이터 과학의 미래에 대해 알아보겠습니다.

왜 채용되지 않는가

이력서 문제

많은 사람들이 이력서에 많은 노력을 기울이지만, 구조화가 잘못된 이력서 때문에 뛰어난 인재가 가려지는 경우가 많습니다.

첫 번째 문제는 혼잡함입니다. 가능한 모든 공백을 채워야 한다고 생각할 수 있지만, 채용 담당자들은 오히려 여백을 보고 싶어합니다. 중요한 내용은 문단이 아닌 몇 마디로 강조하는 것이 좋습니다.

언어 선택도 중요합니다. 유행어에 의존하거나 화려한 어휘와 복잡한 문장 구조를 사용하는 것은 더 이상 효과적이지 않을 수 있습니다.

간단히 말해, 많은 단어가 항상 좋은 이야기를 전달하는 것은 아닙니다.

업무 외 활동의 중요성

일부 고용주들은 일 외의 삶에 대해 듣고 싶어하지 않을 수 있지만, 업무 외 활동은 당신의 성격과 회사와의 적합성을 보여줍니다.

많은 채용 담당자들은 당신의 일이 오후 5시에 끝나지 않는다는 것을 알고 싶어합니다. 예를 들어, 필자는 4년 이상 기계 학습과 인공지능 분야의 기술 작가이자 콘텐츠 제작자로 일해왔습니다. 9-5 업무 외에도 Medium에 글을 쓰며 기술 콘텐츠에서 시작하여 다른 틈새 분야로 글쓰기 실력을 확장했습니다.

소프트웨어 개발자라면, 커뮤니티에서 어떤 활동을 하고 있나요? 강연에 참석하거나, 커뮤니티의 일원이거나, 발표 기회를 잡고 있나요?

안타깝게도 채용 담당자들은 당신이 매년 마라톤을 뛰거나 뜨개질을 할 줄 아는지에 관심이 없습니다. 이는 성격을 보여주지만, 이를 바탕으로 인터뷰 기회를 얻을 가능성은 매우 낮습니다. 대학 지원이 아니라 경력을 쌓으려는 것입니다.

준비가 필수

지원자들이 지원하는 직무에 대해 정기적으로 준비한다고 생각하기 쉽지만, 즉흥적으로 대응할 수 있다고 생각하는 사람들이 놀랍게도 많습니다. 꿈의 직장에 500명 이상의 지원자와 경쟁하는 디지털 환경에서는 더 어렵습니다. 원하는 직장이라면 지원서가 눈에 띄도록 해야 합니다.

이력서로 돌아가서: 이력서가 단순하고 효과적일 뿐만 아니라 지원하는 직무에 맞게 조정되어야 합니다. 또한 회사 자체에 대해서도 고려해야 합니다. 이러한 연결 지점을 찾아 이력서에 명시하여 돋보이게 해야 합니다.

가치 있는 답변 제공

인터뷰 질문에 가치 없는 답변으로 고심하기보다는, 사전에 준비하여 채용 담당자의 관심을 끌 만한 내용을 말하세요. 준비되지 않은 쓸모없는 답변으로 그들의 시간을 낭비하는 것은 큰 실수입니다.

직접적인 답변을 제공하세요. 그들은 실제로 원하는 답을 얻기 위해 여러 질문을 할 필요가 없기를 바랍니다. 완벽하지 않더라도 가치 있는 답변을 제공하면 자신감과 적합성을 보여줄 수 있습니다.

기억하세요: 당신을 채용하는 테이블 건너편의 사람들도 우리와 크게 다르지 않고 우리가 원하는 것과 똑같은 것을 원합니다.

2025년 데이터 과학 경력 전망

이제 "왜 지금 데이터 사이언티스트로 채용되지 않는가?"라는 개인적인 질문에서 벗어나 더 넓은 관점으로 "미래에는 데이터 사이언티스트로 채용될 사람이 있을까?"라는 질문에 집중해 보겠습니다. 데이터 과학 분야의 지속적인 성공과 당신의 위치에 영향을 미칠 요소들을 살펴보겠습니다.

데이터 과학은 여전히 매력적인가?

데이터 과학 경력을 시작할지의 선택은 전적으로 당신에게 달려 있습니다. 데이터 사이언티스트가 되기 위한 요구 사항을 분석하고 자신의 능력을 반영해봐야 합니다.

데이터 과학이 쇠퇴하고 있다고 걱정한다면, 그렇지 않다고 말씀드릴 수 있습니다. 데이터 과학은 2025년과 그 이후에도 좋은 직업 선택으로 남을 것입니다. 새로운 경력을 선택할 때는 역할의 안정성과 앞으로 5-10년 동안의 관련성을 고려해야 합니다. 생성형 AI 도구가 시장을 지배하고 있지만, 앞으로 5-10년 동안은 여전히 인간의 개입이 필요할 것입니다.

관심사가 일치하는가?

데이터 과학 경력을 추구할 때 관심을 가져야 할 세 가지가 있습니다: 코딩, 수학, 통계학. 이들에 관심이 없다면 데이터 과학 경력을 고려해서는 안 됩니다. 전문가가 될 필요는 없지만, 데이터 과학 경력을 이끌어갈 간단한 관심이 필요합니다.

먼저 코딩부터 시작해 보겠습니다. 데이터 과학 분야에서 배워야 할 가장 인기 있는 언어 중 하나는 Python입니다. 가장 배우기 쉬운 프로그래밍 언어 중 하나이며 많은 데이터 사이언티스트가 주요 프로그래밍 언어로 사용합니다. 관심을 테스트하는 한 가지 방법은 짧은 Python 과정을 수강하고 공감하는지 확인하는 것입니다.

수학과 통계학은 밀접하게 연관되어 있습니다. 데이터를 분석하고 이해관계자에게 보여줄 가치 있는 인사이트를 찾기 위해 수학과 통계학을 사용해야 합니다. 이에 관심이 없다면 성공적인 데이터 사이언티스트가 되기 어려울 것입니다. 많은 사람들이 수학과 통계학이 데이터 과학의 기초라는 것을 잊습니다.

데이터 과학 취업 기회

데이터 과학 학습 로드맵을 완료하고 프로젝트 포트폴리오를 만든 후 구직 과정을 시작해야 합니다. 이 글의 첫 번째 섹션에서는 채용되지 않는 이유를 다뤘지만, 여기서는 더 생산적인 권장 사항을 살펴보겠습니다.

프로젝트를 수행하세요! 배운 기술을 다음 고용주에게 보여주는 가장 좋은 방법은 프로젝트를 통해서입니다. 일부 조직은 여전히 학위와 같은 전통적인 교육 배경을 가진 전문가를 고용하고자 할 수 있습니다. 그러나 기술을 보여주고 4년 동안 대학에 다닌 사람과 동일한 지식을 가지고 있음을 증명할 수 있다면 취업 가능성이 높아질 수 있습니다.

직업 선택은 위치, 회사, 급여 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 많은 데이터 과학 역할이 여전히 재택근무 직업으로 남아 있어, 전 세계 더 많은 사람들이 집에서 편안하게 이러한 역할에 접근할 수 있게 되었습니다.

Glassdoor에 따르면, 데이터 사이언티스트의 평균 연봉은 USD 117K이며, 범위는 USD 95K에서 USD 145K입니다. 2025년 1월 2일 기준으로 영국에서는 1,025개, 미국에서는 4,641개의 데이터 과학 역할에 대한 결과가 있습니다.

마무리

데이터 과학을 배우는 것을 즐기고 데이터 사이언티스트의 일상적인 책임에 관심이 있다면, 데이터 과학 경력이 적합할 수 있습니다. 이를 알 수 있는 유일한 방법은 기본 사항을 배우고 실제 프로젝트로 기술을 연습하는 것입니다. 데이터 과학은 쇠퇴하는 경력이 아닙니다. 그러나 시작하기 전에 당신에게 좋은 직업 선택인지 확인하세요.

또한 이 글에서 다룬 몇 가지 어려운 진실을 명심하세요. 2025년에 새로운 역할을 찾고 있다면, 왜 채용되지 않는가 섹션의 포인트를 마음에 새겨두세요. 이것이 꿈의 직장을 얻을 수 있는지 결정하는 차이가 될 수 있습니다.

행운을 빕니다!