Data Science Data Analytics 홍석진 님
직무인터뷰
Data Analytics팀에서는 어떤 일을 하나요?

SK텔레콤의 다양한 사업을 Data 기반으로 효율화하기 위해 분석 과제를 찾아내고 수행합니다. 구체적으로 말씀드리자면, 우선 방대한 원천 Data를 분석에 적합한 형태로 가공합니다. 이후 탐색적인 분석으로 Insight를 발견하고 예측 모형을 개발하죠. 예측 모형 개발에는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술이 주로 활용됩니다. 이와 함께 DNN, CNN, RNN 등 딥러닝(Deep Learning) 모형에 대한 자체 연구도 진행하고 있습니다.

업무는 구체적으로 어떻게 진행되나요?

Data Analytics의 분석가들은 팀별 혹은 개인별로 과제를 수행하기 위해 분석 기법을 연구하고 적용합니다. 또한 분석 결과를 실제로 활용하기 위한 방안을 준비해요. 필요할 경우엔 세미나를 통해 분석 결과를 다른 분석가들과 공유하고, 피드백을 받기도 합니다. 이를 통해 결과물을 발전시켜 나가게 되죠. 또한 협업 부서와 분석 방향을 잡고 분석 결과를 어떻게 적용해 나갈지도 논의합니다.

Data Engineering 직무와는 어떻게 다른가요?

Data Engineering은 대용량 Data 처리를 위한 Infra를 구축하고 운영합니다. Data를 분석할 수 있도록 수집, 가공, 적재하는 역할을 담당하죠. 반면 Data Analytics는 Data Engineering 부서에서 모은 원천 Data를 직접 분석해요. 그리고 도출한 Insight를 바탕으로 현업 부서와 논의하며 활용 방안을 찾습니다.

현재 석진 님이 담당하고 있는 일은 무엇인가요?

저는 현재 다양한 분석 과제와 관련해 ‘예측 모형’을 개발하고 있습니다. 그리고 팀에서 연구하고 있는 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 적용해, 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 전통적 머신러닝(Machine Learning) 대비 예측 성능을 비교하는 업무를 담당합니다. 또한 SK텔레콤의 상품과 서비스에 대한 Insight 분석도 하고 있습니다.

회사에서 주로 사용하는 분석 툴은 무엇인가요?

Data 처리 툴은 Hive, 분석 툴은 R과 Python을 주로 사용합니다. R과 Python은 분석가의 성향이나 업무 특성에 따라 자유롭게 선택할 수 있습니다. 다만 특정 툴을 사용하는 것만이 중요한 게 아닙니다. 회사에서 특정 툴을 사용하는 분석가만 선호하는 것도 아니고요. 각자 본인만의 강점을 잘 살릴 수 있는 툴을 활용할 때 뛰어난 분석 역량을 보여줄 수 있는 것 같습니다.

역량인터뷰
Data Analytics 직무에 필요한 지식이나 역량은 어떤 것이 있을까요?

우선 통계와 머신러닝(Machine Learning) 분야 등 Data 관련 지식이 필요합니다. 실제로 분석 업무를 진행하기 위해서는 쿼리(Query)와 분석 툴을 다룰 줄 아는 역량이 필요하죠. 특히 이론만 공부하는 것이 아니라, 다방면의 Data 분석을 경험해 봐야 해요. 제 경우에는 입사 전에 여러 Data 분석 공모전에 도전해 실전 역량을 길렀습니다. 공모전이 아니더라도 Kaggle에서 제공하는 Data를 활용하거나, 공개된 대회 문제를 풀며 분석 경험을 쌓는 것을 추천합니다.

Data Analytics 직무에 지원하기 위해서는 반드시 관련 전공자여야 하나요?

아닙니다. 저희 팀에는 비전공자도 많습니다. 물론 통계나 머신러닝(Machine Learning)에 대한 이해가 있다면 더 빠르게 업무에 익숙해질 수 있겠죠. 그러나 이론보다는 직접 Data를 분석해본 경험이 중요합니다.

지식 외에, 직무 수행에 필요한 자질이나 성격이 있나요?

항상 최신 기술 동향에 촉각을 세우고, 새로운 것에 대한 도전을 두려워하지 않는 분이면 좋을 것 같습니다. 빅 데이터(Big Data)분야는 변화 속도가 빠른 만큼 지속적인 학습과 도전이 필요하거든요. 그렇기 때문에 업무를 할 때 늘 같은 방식으로 일하는 사람보다 새로운 기술을 학습하며 실전에 적용하는 사람이 빠르게 성장할 수 있어요.

Data Analytics 직무에 지원하는 미래의 동료들에게 조언 부탁드립니다.

Data Analytics 직무에 지원할 계획이라면 무조건 Data를 많이 다뤄보세요. 최근 많은 기업이 분석가를 채용할 때 지원자의 이력만 보는 것이 아니라 실제로 분석할 수 있는지 테스트합니다. 그만큼 Data 분석에 대한 실전 능력이 매우 중요하다고 볼 수 있어요. Data를 많이 다뤄보면 분석 툴을 다루는 실력이 늘고 견해도 넓어질 거에요.