데이터 분석 신입 채용 공고, 여기서 찾아보세요
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1. 데이터 분석가 신입 채용공고 찾기
2. 데이터 분석가 신입 채용, 이력서 쓰는 방법 심층 분석

최근 데이터 분석 채용공고가 많이 올라오고 있지만, 내게 맞는 직무의 기업 공고들을 효율적으로 찾는 것은 꽤나 어렵습니다. 어느 웹사이트에서 관련 공고가 많이 게시되는지, 서류 통과율을 높이려면 어떤 이력서를 준비해야 하는지 등 알아야 할 것들이 많기 때문입니다. 데이터 분석가 신입 채용 공고를 효과적으로 찾고, 또 지원해야 하는지 방법에 대해 이야기해보려고 합니다.

1. 데이터 분석가 신입 채용공고 찾기

데이터 분석가 채용공고는 일반적으로 IT 분야 채용공고가 주로 게시되는 서비스에 많고 공고의 수는 개발 및 디자인 등 제품을 직접 개발하는 직군 대비 적습니다. 그만큼, 데이터 분석가 채용 공고의 절대적인 수 자체가 타 직군 대비 적습니다.

그럼에도 불구하고, 일반적으로 데이터 분석가 채용 공고가 주로 게시되는 서비스들이 있습니다. 3가지 경우로 일반화시켜 말씀드리면 원티드(Wanted), 링크드인(Linkedin), 그리고 특정 기업의 채용 사이트 정도로 정리해볼 수 있습니다. (사람인, 인크루트 등의 주요 채용공고 사이트는 많이 알려져 있기 때문에 자세한 소개는 생략하도록 하겠습니다)

1) 원티드(Wanted)

원티드에서 원하는 채용공고를 분류하는 기준은 기본적으로 ‘직군’입니다. 직군은 대분류, 하위분류 2가지로 분류되어 있는데요. 데이터 분석가의 경우, ‘경영/비즈니스 직군 > 데이터 분석가’로 분류되어 있습니다.

다만, 이러한 분류 체계는 임의로 분류된 체계일 뿐이지, 실제로 공고되어 있는 데이터 분석가 직군이 다른 대분류, 다른 하위분류로 맵핑되어 있을 수도 있기 때문에 키워드 기준으로도 검색하시는 것을 권장드립니다. 주요 키워드는 "Data, analyst, 데이터, 데이터 분석" 정도로만 검색하셔도 충분할 것입니다.

2) 링크드인(Linkedin)

사업 규모가 상대적으로 큰 IT 기업들은 주로 링크드인을 활용하여 채용 공고를 게시하는 편입니다. 링크드인의 채용공고 검색 기능을 사용해서 데이터 분석가 관련 채용 공고를 검색할 수 있습니다. 각 공고의 분류가 직군으로 되어있지 않고 근무의 유형(파트타임, 풀타임 여부 등), 경력수준(신입, 경력 등)으로 분류되어 있습니다.

각 채용공고에 연결되어 있는 별도의 채용 사이트 링크를 타고 해당 사이트에서 직접 지원하거나, 링크드인의 easy apply 기능을 사용할 수 있습니다. 특히, easy apply 기능의 경우 사전에 등록되어 있는 이력서를 간단히 첨부하거나 포트폴리오 웹사이트 링크를 입력하고 간단하게 지원할 수 있다는 점을 알아두시면 좋습니다.

3) 관심 기업의 채용 사이트

마지막으로 자신이 관심을 두고 있는 특정 기업에만 지원하고 싶은 경우입니다. 관심 기업이 정해져 있다면 해당 기업의 채용 사이트를 수시로 확인하는 것이 당연한 방법일 것입니다. 일반적으로 IT 회사는 Notion, Breezy HR 등의 서비스를 활용하여 채용 공고를 별도로 게시 및 관리하기 때문에 이러한 웹 사이트를 북마크하고 수시로 살펴보는 것이 필요합니다.

만약 더욱 직접적이고 현실적인 문의를 원하신다면, 해당 기업의 HR 담당자에게 현재 진행 중이거나 예정되어 있는 채용 일정을 문의하는 것도 정보 탐색의 비용 측면에서 매우 효율적인 방법입니다.

2. 데이터 분석가 신입 채용, 이력서 쓰는 방법

1) 기본 이력서

기본 이력서란 데이터 분석가 이외 직무와 동일하게, 자신의 이력 사항을 기술한 이력서(Resume)를 말합니다. 만약 외국계 기업이라면 CV(Cover Letter)를 요구하는 경우도 있으니, 자신이 외국계 기업에 취업을 희망한다면 양질의 CV를 검색하여 포맷을 찾고 자신의 이야기로 수정하는 것이 필요합니다.

이력서를 작성할 때 중요한 것은 ‘데이터 분석’이라는 과업 자체와 관련되어 있는 이력들을 작성해야 한다는 것입니다. 예를 들어, 마케터로 일했을 때 마케팅 데이터 분석 작업을 했다면 단순히 마케팅 데이터를 분석했다는 것으로 그치면 서류 통과율을 높이기가 어려울 것입니다. 반면, 어떤 애널리틱스 제품을 사용해서, 어떤 마케팅 데이터를 분석했는지 최대한 구체적으로 작성하면 서류 통과의 확률이 높아집니다.

예를 들어, Google Analytics를 사용해서 특정 광고에 따른 유저 활동 데이터를 리텐션 테이블을 활용하여 분석했고 그 결과 리텐션 값이 n%에서 N%로 증가했음을 분석했다는 사실이 필요합니다. 이를 통해 구체성과 객관성을 기반으로 한 데이터 분석 스토리가 채용 담당자에게 전달되기 때문입니다. 만약 SQL 또는 Python 등의 코딩 작업을 했다면 사용한 DB 또는 라이브러리를 사용했는지 명확하게 명시하는 것은 기본이고, 대략 몇 줄 가량의 코드를 직접 작성했는지 양적인 부분을 부각시키는 것도 중요합니다.

2) Github 또는 블로그 등 프로젝트 관련 학습 로그

사실, 프로그래밍을 하거나 특정 툴을 사용하여 결과물을 만들어내야 하는 IT 직무의 특성상 결과물을 가시적으로 보여주는 것이 가장 좋은 전략일 수밖에 없습니다. 수많은 이력서 가운데 자신의 차별성을 드러낼 수 있는 방법은 자신만의 프로젝트 경험이나 학습 경험을 직접 소개하는 것입니다.

Github를 관리하는 것은 매일매일 자신이 개발 관련 학습과 프로젝트를 진행했다는 이력을 보여주는 것과도 같습니다. 그만큼 중요하기 때문에 "1일 1커밋" 등의 원칙을 지키고 매일 코드 작업을 하는 꾸준함을 보여주시는 것이 중요합니다.

개발 블로그의 경우, 대표적으로 가장 많이 사용하는 블로그 서비스는 Velog입니다. Markdown을 지원하고 수많은 개발자들이 해당 블로그를 사용하는 예시들이 많기 때문에 학습 목적의 블로그 포스팅을 하고 싶다면 velog를 추천드립니다.

지금까지 데이터 분석가로 취업하기 위해 채용 공고 웹사이트를 찾아보는 방법과 이력서 작성 방법을 소개해드렸습니다. 이력서를 작성하고, 채용 공고를 꼼꼼히 살피는 것은 채용을 위해 필수적인 과정이죠. 이력서를 좀 더 풍성하게 채우기 위해, 데이터 분석 취업 관련된 부트캠프 등의 별도 교육을 받고 해당 교육의 강사나 코치 등으로부터 채용 관련 노하우를 직접 전수받는 것도 좋은 방법이고요.

패스트캠퍼스의 데이터 분석 부트캠프는 데이터 분석 직무 협업자와의 미팅이나 피드백이 제공되기 때문에 데이터 분석가 신입 직무로 진입하시는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 데이터 분석 핵심 툴은 물론, AI 시대 맞춤형 커리큘럼을 갖추고 있어 높은 만족도를 자랑하며, 프로젝트 진행 및 협업을 통해 현직으로 활동 중인 데이터 분석가의 피드백을 받을 수 있다는 장점이 있습니다. 수료생 특강과 현직자 멘토의 1:1 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 첨삭도 진행하기 때문에 부트캠프에 참여해 인턴십 경험과 자신만의 포트폴리오를 만드는 경험까지 가능합니다.

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