빅데이터 전문가가 되고 싶나요? SKT DT센터에 지원하세요!

2018. 12. 17

빅데이터 활용이 아주 핫하게 떠오르는 요즘. 빅데이터 전문가로 무럭무럭 성장하고 싶지 않으세요? 그런 분들을 위한 채용공고가 떴습니다! 그것은 바로 우리나라 최고의 데이터 전문 조직인 SK텔레콤(이하 SKT) DT 센터! 평소 빅데이터 분석에 관심이 많았던 분들이라면 주목하세요. 오늘은 SKT DT센터의 데이터 사이언티스트 송석민, 박인범, 박진이, 최준근 님과 소프트웨어 개발자 이창형 님에게 직접 얘기를 들어봤답니다! 과연 어떤 사람들이 일할까요? 천재들만 가는 곳일까요? 무슨 일을 할까요? 나도 너도 우리도 입사할 수 있을까요? 궁금하다면 지금 당장 아래를 보세요!

DT센터에선 이런 일을 합니다

SKT Insight: DT센터(Data Transformation Center)에서는 무슨 일을 해요?
인범: 먼저 데이터 사이언스 직군부터 말씀드리면, 분석하기 적합한 형태로 데이터를 처리합니다. 또한 데이터에서 인사이트를 도출하죠. 필요하다면 모델 운영까지 진행합니다.

창형: 개발자는 데이터 분석 기반을 다지는 일을 합니다. 우선 회사 전체에서 모이는 관련 데이터들을 쌓아서 관리하죠. SKT 고객이 많기에 쌓이는 데이터가 매우 방대하거든요. 이 데이터를 분석하기 위한 대용량 분석 시스템을 개발하고 있습니다.

SKT Insight: 어떤 일을 하시는지 예를 들어주시겠어요?
석민: 스팸 전화가 자주 걸리는 번호들의 특징을 분석해서 미리 차단합니다. 고객 서비스 품질 향상을 위해 미리 확인하는 일이죠.

인범: 통신 장비의 전압이나 전류값 등을 분석해서 인프라 고온을 예측하기도 해요. 이를 통해 장비 고장률을 낮출 수도 있죠.

진이: 이를테면 외부에 놓이면 안 되도록 개발된 통신 장비가 있는데요. 하필 그 장비가 옥상에 설치되면서 고장률이 높아진 적이 있었어요. 모델링을 통해 특정 장비 온도가 갑자기 치솟은 걸 확인했고요. 우리는 그런 부분을 예측해서 케어합니다. 마찬가지로, 휴대전화가 잘 안 터질 장소와 사람을 예측해서 미리 문제를 방지하기도 합니다.

SKT Insight: DT센터는 어떤 직군들로 구성돼 있나요?
인범: 약 70~80명 정도가 DT센터에서 일합니다. 데이터 사이언티스트(이하 분석가)’, ‘소프트웨어 개발자(이하 개발자)’, ‘기획자’ 크게 세 분류로 나뉘죠. 이번에 채용하는 직군은 데이터 사이언티스트와 소프트웨어 개발자입니다. 그러나 하는 업무의 경계가 뚜렷이 구분되지는 않아요. 이를테면 분석가가 개발하거나, 개발자가 분석하는 경우도 있거든요.

데이터 분석은 숫자를 인사이트로 바꾸는 매력적인 일!

 ▲ SKT DT센터 데이터 사이언티스트 송석민

SKT Insight: DT센터의 ‘분석가’는 어떤 하루를 보내나요?
석민: 먼저 하루 일정을 확인합니다. 현업과 회의를 하거나, 어떤 분석을 진행할지 결정합니다. 또한, 분석 과정에서 필요한 정보나 논문을 찾곤 합니다. 마지막으로는 데이터베이스에 접근해 데이터를 추출하고, 모델을 개발해서 테스트하는 것까지 포함됩니다. 물론, 이 일정은 전혀 루틴하지 않아요.

▲ SKT DT센터 데이터 사이언티스트 최준근

준근: 분석가는 보통 기획자 분들과 함께 협업합니다. 기획자 분들께서 프로젝트의 방향을 설계하고 현업과 커뮤니케이션한다면, 분석가들은 프로젝트 방향에 맞추어 자신의 분석 목표를 설정하고 완수합니다. 매달 정기적으로, 그리고 자동으로 데이터가 생성될 수 있게 관리합니다.

SKT Insight: DT센터의 ‘개발자’의 하루도 알고 싶어요!

▲ SKT DT센터 소프트웨어 개발자 이찬형

찬형: 운영하는 시스템을 아침에 점검하는 것으로 개발자의 하루는 시작됩니다. 사용자 분들께서 불편사항이나 문의사항을 메일로 주시거든요. 문제가 발생한 경우에 고치고 답변을 드리는 게 첫번째 일이에요.

또한, 개발자들은 프로젝트 단위로 업무를 수행합니다. 함께 회의하며 어떤 기능을 추가하면 좋을지 기획합니다. 각자 맡아서 기능을 개발하고 또 여러 사람의 결과물을 같이 합쳐 나갑니다. 대용량 분석 시스템을 완성하기 위한 일들을 차근차근 진행하는 일이라고 보시면 됩니다.

일할 때 딱히 정해진 주기는 없습니다. 시스템 규모에 따라 다릅니다. 짧으면 1~2개월, 길어지면 6개월이나 그 이상이 될 수도 있습니다.

SKT Insight: 데이터를 분석한다는 것은 어떤 의미인가요?

▲ SKT DT센터 데이터 사이언티스트 박인범

인범: 현업에서 유용하게 쓰이도록 인사이트를 도출하는 것입니다. 데이터만 있으면 숫자에 불과하잖아요. 의미있는 트렌드를 뽑아내기 전까지 데이터를 가공하고 시각화하는 작업이죠. 예측 모형을 통해, 서비스를 해지할 고객을 예측할 수도 있고요.

데이터 사이언티스트는 개발하고 분석하는 것뿐만이 아니라, 문제 정의부터 타겟 설정을 먼저 합니다. 그에 맞게 데이터를 분석하고 시각화해서 추이를 봅니다. 또한, 예측 모형을 학습해서 마케팅 캠페인을 진행하는 과정 전반을 수행하죠.

새로운 걸 좋아하는 후배님, 어서 와요♥

SKT Insight: DT센터의 구성원이 되기 위한 기본적인 역량이나 성향이 궁금해요.
준근: 가장 기본적인 것은 파이썬과 R 등 툴을 다룰 줄 알아야해요. 코딩할 수 있는 능력도 마찬가지고요. 새로운 기술이 나오면 빨리 배우려는 성향을 가진 분들이 적응을 더 잘할 것 같아요. 같은 언어 안에서도 계속해서 새로운 분석 기법과 패키지가 쏟아져나오니까요.

▲ SKT DT센터 데이터 사이언티스트 박진이

진이: 더 잘하려고 노력하고, 좋은 방식이 없는지를 끊임없이 고민하는 사람이 좋죠.

찬형: 같은 일을 반복하는 걸 굉장히 싫어하는 사람들이 선호됩니다. 반복을 싫어하는 사람들이야말로 프로세스를 자동화해서 효율적으로 처리할 방법을 고민하거든요. 예를 들어 기존 하던 방식으로 10시간이 걸리는 루틴한 일이라면, 더 줄일수는 없을까?를 고민하고 1시간으로 줄이는 방법을 찾고자하는 성향의 사람이 잘 맞을 것 같아요.

문과생도 괜찮아요 후배님, 어서 와요♥

SKT Insight: 여러분의 전공은 무엇인가요?
찬형: 저는 전기공학을 전공했어요. 코딩은 중학생 때부터 시작했고요. 대학원에서 빅데이터 관련 전공으로 진학해서 석사를 마쳤습니다.

석민, 인범, 진이: 산업공학을 전공했어요.

준근: 건축 전공입니다. .

찬형: 개발자들 가운데에는 컴퓨터공학 전공자도 많아요.

SKT Insight: 듣다 보니까 스마트한 이과생들이 모이는 곳 같은데요. 문과생이 갈 수 있는 건가요?
인범: 그럼요. 전공은 아무런 상관이 없어요. 사회학 전공하는 분들도 계시고요. 하지만 문과를 전공한 분들이어도 DT센터에서 근무하는 분들은 빅데이터 분석을 할 수 있어요. R이나 파이썬을 하실 줄 아는 분들이에요.

준근: 물론 분석 툴을 접할 기회는 이과생이 더 높겠지만요. 학과에는 전혀 제한이 없습니다.

SKT Insight: 어떻게 SKT의 DT센터의 구성원이 될 수 있었는지 알려주세요! 처음부터 데이터전문가가 되고 싶으셨나요?
진이: 이 직군으로 애초에 뽑혀서, 이 일을 하겠다고 지원한 사람들이에요.

인범: 학부 마치고 바로 온 사람들도 있고요. 대학원 졸업하고 온 사람들도 있어요.

SKT Insight: 어떤 역량이 필요할까요? 나의 이런 점을 후배가 닮았으면 좋겠다든지?
진이: 새로운 데이터 분석 기법들이 계속 나오고 있는데요. 새로운 정보를 지속적으로 찾아보고 공부하는 호기심많은 후배들이 들어오면 좋을 것 같아요.

석민: 각자 알고 있는 부분들이 다를 수 있어요. 저희 넷도 각자 전공이 다르니까 각자 스킬들이 조금씩 다 달라요. “난 이것만 잘하니까 이것만 할래.”가 아니라, “이것을 잘하니까 이것을 공유할 거야.”라는 태도라면 좋겠어요.

준근: 저도 들어올 때 아는 게 없어서 하나하나 찾아서 배웠어요. 선배에게 물어보거나 검색하는 식으로요. 하나를 시키면 시킨 것만 하는 게 아니고 그것보다 조금 더 하는 거죠. 다른 방향으로 발전시켜보고요. 왜냐하면 시키는 사람의 아이디어가 전부가 아니니까요.

전 입사 전에 이렇게 준비했어요, 후배님♥

SKT Insight: DT센터에 입사하고 싶은 사람들은 어떤 준비를 하면 될까요?
준근: 지금 공개채용에 지원하실 분들이라면 지금껏 데이터를 분석했던 경험을 잘 정리해주세요.

SKT Insight: 각자 어떤 방식으로 역량을 개발했어요?
진이: 공공데이터를 내려받아서 분석해보는 게 가장 무난한 방법이에요. 평소에 데이터를 많이 보다보면 자신의 부족한 점과 채워야 할 스킬을 알 수 있어요. 대학원이든 기업 인턴이든, 필요하다면 조금 더 관련 있는 경험을 키우는 게 좋겠어요.

인범: 대학원 때 데이터분석실에 들어가서 기업과 함께 과제를 수행했어요. 기업 데이터를 분석하고 모델을 개발해서 그쪽에 전달하기도 했고요. 지금 일하고 있는 그대로 미리 대학원에서 했던 게 도움이 됐죠.

준근: 저는 대학원은 안 나왔고요. 학과(건축학)도 관련이 없는데요. 빅데이터 분석 동아리에서 재밌게 활동했어요. 혼자 검색하는 것보다는 다같이 검색하는 게 훨씬 더 재미도 있고요. 데이터는 캐글이라는 공모전 사이트에서 내려받았어요.

SKT Insight: 일하면서 겪은 고충이 있나요? 우리 후배님은 안 겪으면 좋겠다 싶은 어려움이 있다면?
준근: 처음에 쿼리 배우는 거요. 너무 기술적인 부분인가?

찬형: 고충이 있더라도 본인이 와서 겪고 해결해야만 알 수 있는 고충들이에요. 저희는 계속 새로운 일을 해요. 저만 해도 1년차 때와 2년차, 3년차에 했던 일들이 다 다르거든요. 기술 발전이 매우 빨라요. ‘딥러닝’만 해도 3년 전엔 흥하지 않았었거든요. 새로운 걸 계속 배우는데 지치지 않는다면 좋겠어요.

여긴 을지로 구글이에요 후배님, 어서 와요♥

SKT Insight: 우리 DT센터 이건 최고다, 자랑하고 싶은 게 있나요?
찬형: 출퇴근이 매우 자유롭고 매우 수평적이에요. 선배들과 동등한 입장에서 얘기할 수 있어요. 물론 부담이 될 수도 있죠. 경력과 경험이 많은 분들과 똑같이 일해야 한다는 뜻이니까요.

준근: 정말 자유로워요. 일하는 모습 녹화해서 보여드리고 싶어요.

찬형: 국내 최고 수준의 데이터를 보유하고 있어요.

석민: 분석해보고 싶었는데 돈이 없어서 서버를 못 샀다면? 컴퓨터 사양이 안 나온다면? 그런 걱정은 안해도 될 것 같아요. 여긴 분석하기에 우리나라 최고의 환경이에요.

인범: 본인 역량을 키우기에도 좋아요. 원하는 과제에 원하는 만큼 리소스를 투입할 수 있어요. 자기가 어떻게 분석할지 주도적으로 한다는 것도 좋고요.

진이: 출근한다, 쉬고 싶다, 카페에 간다, 과제한다 등등. 신입이어도 개인이 모두 선택할 수 있어요.

일동: 지원하세요! 우리 함께 일해요.

지금까지 SKT DT센터의 데이터 전문가들의 이야기를 들어보았습니다. 어떠세요? 데이터 분석 꿈나무 여러분, 어서 지원해서 빅데이터 트렌드의 최전선에 서보세요! (사무실엔 과자가 쌓여있는 과자방도 있대요.) 채용공고는 아래에서 확인하세요!

사진. 전석병