일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
- spark
- kafka
- DataEngineering
- 추천시스템
- dataengineer
- Terraform
- 하둡에코시스템
- recommendation system
- BigData
- 데이터엔지니어
- Data engineering
- 블로그
- pyspark
- AWS SageMaker
- 개발자혜성
- hadoop
- Python
- 데이터엔지니어링
- cloudera
- 개발자
- kubernetes
- 빅데이터플랫폼
- apache spark
- Spark structured streaming
- 클라우데라
- 하둡
- 빅데이터
- redis bloom filter
- mlops
- eks
- Today
- Total
Hyesung Oh
[빅매칭 데이/ 기상청 날씨빅데이터 콘테스트 후속 지원] 참가, 면접 후기 본문
참가기업 리스트
1. SK텔레콤 / 2. LG유플러스 / 3. 인플랩 / 4. LG전자 / 5. 와이즈넛 / 6. 다음소프트 / 7. 더존비즈온 / 8. 업데이터 / 9. SCI평가정보 / 10. 위세아이텍 / 11. 엑셈 / 12. 케이웨더 / 13. 엔씨소프트 / 14. 가이온 / 15. KT / 16.노바코스 / 17. 이노커스 / 18. NEXYS / 19. 오피니언라이브 / 20. 이노그리드
행사 개요
2019 기상청 날씨 빅데이터 콘테스트에 참가하여 우수상을 수상하였습니다.
기상청에 감사하게도 우수한 성적을 거둔 팀에게 후속 지원 차원에서 여러 빅데이터 기반 우수 테크기업들과의 면접 자리를 마련해주었습니다. 행사에 참가한 팀들은 여러 빅데이터 관련 교육이나 공모전에서 우수한 성적으로 수료한 팀들이 참가하여 총 참가자 100~200명 내외, 참가기업 관계자 총 100명으로 구성된 행사였습니다.
행사 일정
08:40분까지 도착하여 착석 후 09:00시 부터 면접이 진행되었습니다. 면접 방식은 순환 면접 방식이었습니다. 두 팀이 1조를 이루어 한 부스(2개의 기업으로 구성)에서 다대다 면접 방식으로 20분 동안진행되었습니다. 20분 면접 후 대기석에서 20분 쉬고 다시 20분 동안 면접 보는 방식으로 총 10번의 면접을 오전 5번/ 오후 5번으로 나누어 진행되었습니다.
상당히 빡빡한 일정으로 체력적으로 힘든 부분이 없지 않아 있었습니다.
점심시간: 1200 - 1250
행사 종류 시각: 1800
현업자들과의 만찬 : 1800~
면접 종료 후 행사 주최 측에서 마련한 뷔페를 먹으며 자유롭게 원하는 기업의 현업자, 관계자 분들과 대화할 기회를 가졌습니다. 자기가 원하는 기업의 현업자에게 궁금한 점을 물어볼 수 있는 아주 좋은 기회였습니다.
면접 소감
여러 기업에서 오신 면접관 분들이 많은 참가자들의 이력서를 다 읽어볼 시간이 없습니다. 따라서 그 자리에서 자신에 대한 간략한 소개(강점 위주) 후 자신의 팀이 진행한 프로젝트에 대해서 설명하는 방식으로 진행됩니다.
한조에 보통 3~6명으로 구성되어 있다 보니 한 사람당 말할 수 있는 시간이 짧다는 점이 아쉬웠습니다.
따라서 짧은 시간 내에 자신을 면접관에게 각인시키기 위해선 딱 3가지 flow로 말을 하면 좋을 거 같습니다.
1. 자신의 강점
2. 자신의 강점을 살려 프로젝트에서 맡은 내용
3. 어려웠던 부분을 해결한 경험
너무 주저리주저리 말씀하시기보단 핵심만 추려서 말하는 것이 훨씬 효과적이다 생각이 듭니다.
왜냐면 너무 길게 말하면 다른 조원들의 말할 시간이 부족해질 수 있고, 면접관들 또한 짧은 시간 내 각 팀의 프로젝트를 숙지하며 동시에 말을 들을 수밖에 없는 시스템이다 보니, 핵심 내용을 강조하며 간략하게 소개하는 것이 주효할 것 같습니다.
아쉽거나 깨달은 점
지난 1년간 진행해온 많은 데이터 사이언스 프로젝트들과 현업에서의 경험들로 하여금 면접관님들로부터 좋은 피드백과 반응을 얻을 수 있었다는 점에서 자신감과 성취감을 얻었습니다.
데이터 사이언스 분야가 생각보다 많이 레드오션이다 라는 것을 알게 되었습니다. 정말 뛰어나고 실력있는 분들과 경쟁해야 하고 높은 학력수준을 요하는 분야다 보니 학부출신으로는 경쟁력이 많이 부족할 수 있다는 것을 알게되었습니다.
실제로 sk telecom 현업자분께 여쭈어보니 데이터분석팀은 학부보단 석박사로 이루어져 있고 그 외 학부 출신이라면 kaggle 상위 랭커나 괄목할 만한 포트폴리오를 지닌 분들 소수로 구성되어 있다고 합니다. 장벽이 높다는 것을 알 수 있었습니다.
하지만 포기하지 않고 지금까지 해온 것처럼 꾸준히 해나간다면, 원하는 기업에 조인하는 날이 올 것이라 긍정적으로 생각해봅니다.
'ETC > review' 카테고리의 다른 글
[기상청 날씨 빅데이터 콘테스트] 공모전 후기/ 공모전 수상 팁 (0) | 2019.08.10 |
---|