신용리스크 컨설팅 분야 직종 종사자 인터뷰
- 쇼셜이노베이션융합전공
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- 2021-07-13
본 사례는 산업공학 학사와 경영학 석사를 전공하고 현재 금융권(신용리스크 컨설팅) 컨설팅 회사에서 데이터 분석가로 일하고 있는 종사자와의 인터뷰를 기반으로 작성하였습니다.
본 인터뷰 대상자는 대학원 과정에서 Business Analytics에 관심을 가지고 학습을 했으며, 컴퓨터공학과 산하 블록체인연구센터에서 RA로 근무한 경험이 있습니다. 졸업 이후 기업의 재무정보를 기반으로 데이터 분석업무를 주로 담당하고 있습니다.
Q: 현재 근무하는 곳과 하는 일은 무엇인가요?
A: 근무지는 M컨설팅(회사명 무기명)입니다. 하는 일은 신용리스크 컨설팅으로 주요 고객사는 은행, 금융공기업 등 금융 관련 기관입니다. 구체적으로는, 기업의 수집가능한 모든 정보(재무제표, 기업정보 등)를 기반으로 데이터 분석을 수행하고, 도출된 분석 결과를 고객사의 시스템 및 업무(리스크 관리, 신용평가, 대출 및 보증 심사 등)에 적용할 수 있도록 컨설팅합니다.
Q. 현재 근무하는 분야로 취업하게 된 계기는 무엇인가요?
A: 경영학 전공이면서 데이터 분석에 적합한 직무가 금융 관련 회사의 데이터 분석 직무이기 때문입니다. 상대적으로 개발 능력이 뛰어난 공학계열과 비교하여 강점이 있을 수 있다고 생각했습니다.
취업 준비 당시, 여러 금융기관의 데이터 분석 직무에 입사지원을 하고 있던 중, 지도교수님께서 희망하는 분야와 유사한 회사라며 추천해주셨고 입사하게 되었습니다.
Q: 학부 졸업 후 바로 취업을 하지 않고 대학원 과정을 이수한 이유는 무엇인가요?
A: 대학원 진학을 선택한 이유는, 통계학 및 데이터 분석에 대해 더 배워보고 싶다고 생각했기 때문입니다. 통계학을 복수전공으로 학부 3학년부터 시작하였고, 당시 생각으로는 관련 분야에 취업하기 위해 더 많은 배움이 필요하다고 생각했습니다.
Q: 본인의 석사 재학 중 가장 힘들었던 점은 무엇인가요?
A: 힘든 점이 별로 없었습니다. 가장 고민되었던 부분은 졸업 이후의 진로로, 취업할지 박사과정에 입학할지에 대한 고민이었습니다.
Q: 학부 및 석사 과정 중 데이터 분야 취업을 준비했는지? 데이터 분야에 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가요?
A: 석사 마지막 학기를 제외하고는 따로 취업 준비를 하지는 않았습니다. 다만, 수업의 과제나 논문을 위한 데이터 분석 시 데이터 분석의 경험을 만들고자 했습니다. 예를 들어, 데이터 수집 과정에서부터 결과 도출까지의 과정을 문서화하여 기록으로 남기고자 했습니다. 또한 기존에 Excel을 활용하는 비교적 간단한 분석 방법도 R프로그램의 코드로 작성하여 재사용이 가능한 함수로 관리하였습니다. 데이터 분석에 관심을 가진 계기는 ‘한스 로슬링’ 교수의 버블차트를 활용한 인구통계학 관련 강연을 본 것입니다.
Q: 데이터 분야 취업을 위해 준비했던 점은 무엇인가요?
A: 석사 마지막 학기에는 데이터 분석 툴 활용의 다양성을 높이고자 ‘패스트캠퍼스’의 강의를 통해 SQL과 Python을 학습했습니다. 또한 금융기관을 지원하고자 투자자산운용사 등 관련 자격증 취득을 위해 학습하였고, 여러 관련된 서적을 읽었습니다. 또한 주요 데이터 분석 관련 대회(캐글, 데이콘 등)에서 입상한 프로그램(코드)을 학습하였습니다.
Q: 석사 재학 중 가장 큰 도움이 된 경력이나 경험은 무엇이라고 생각하나요? 석사 과정에서 반드시 배웠으면 하는 것은 무엇인가요?
A: 석사과정이 아니어도 경험할 수 있는 것이지만, 도움이 된 것은 두 가지입니다.
첫 번째는 논리적인 사고와 일하는 방법입니다. 논문을 읽고 쓰는 과정에서 얻게 된 것으로, 특히 논문을 작성하는 과정에서 분석이 필요한 이유, 분석 과정, 분석 결과 및 한계점을 논리정연하게 정리하는 경험이 도움이 되었습니다.
두 번째는 다양한 직업군을 만나본 경험입니다. 대학원의 구성원 자체도 다양한 경험과 직업을 가졌던 사람이 많을뿐더러, 수행하는 프로젝트나 조교로 근무하면서 여러 직업군의 사람들을 접해볼 수 있었습니다. 데이터를 다루는 직군도 있었으며, 희망하는 직군에 추천을 받은 경험도 있습니다.
Q: 저희 소셜이노베이션융합전공은 인문계 출신으로 데이터 관련 분석에 관심이 많은 원우들이 있는데, 이분들이 빅데이터 분야에 취업하기 위해 어떤 준비가 필요하다고 생각하나요?
A: 관심 있는 주제를 선택하여 데이터를 수집부터 분석, 결과 도출, 시사점까지 모든 과정을 문서화하고 누구에게나 공유할 수 있는 형태의 결과를 남기는 것입니다. 보통 데이터 분석의 전체 과정 중 ‘분석’에 관련된 학습에 치우칠 수 있습니다. 그러나 실제 데이터 분석 업무에서는 데이터 분석의 모든 과정을 형식과 논리를 갖춰 신뢰할 수 있는 문서로 기록하여 커뮤니케이션이 가능한 상태로 정리하는 것이 더욱 중요할 수 있습니다.
Q: 앞으로의 계획은 무엇인가요? 또한, 인문계 학생 혹은 비전공 학생들의 데이터 분야 취업 관련 전하고 싶은 말은 무엇인가요?
A: 데이터 분석 직무는 일정 수준의 데이터 분석 능력과, 해당 분야에 대한 높은 전문성이 동시에 필요한 직무라고 생각합니다. 따라서 단순히 ‘데이터 분석가’가 아니라, 전공하시거나 관심 있는 분야의 특화된 데이터 분석 직무를 수행하는 방향을 위해 준비하는 것이 좋다고 생각합니다.
본 사례는 학부시절 통계학을 공부하며 데이터 분석 분야에 대해 더욱 공부하기 위해 대학원에서 데이터 관련 다양한 경험을 한 후 금융권 컨설팅회사에서 데이터분석 업무를 담당하는 경우로 데이터 분석가로 취업하기 위해 본인이 경험한 내용을 정리한 것입니다. 인터뷰이는 30대 초반의 남성으로 현재 2년차 데이터분석가로 근무하고 있습니다. 본 인터뷰에 시간을 내어준 인터뷰이에게 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다.