서론
학교 강의를 통해 현직 토스증권에서 데이터분석가이신 김지홍 강사님의 특강을 들을 기회가 있었다. 데이터분석가에 관심이 많은 것은 아니지만, 현업이야기 및 취업에 대한 팁들을 주셔서 유익한 시간이었다.
데이터분석가가 하는 일
토스에서 실제 해결했던 문제를 토대로 설명해주셔서 곧바로 이해가 되었다. 특히나 평소에 토스를 쓰는지라 더 이해가 와닿았다.
강사님의 예시는 특정 상품 가입의 이탈율을 낮추기 위한 시도였다. 사람들의 이탈지점 등을 지표로 분석하고, 이탈율을 낮출 수 있는 여러 가설들을 A/B테스트로 평가한다. A/B테스트 결과로 낮아진 이탈율의 가치(돈)를 분석하고 이를 토대로 디테일적인 의사를 결정한다.
- 지표분석 → 서비스 상태 확인
- “프로모션에서 유저들이 어느 단계에서 가장 많이 이탈하지?”
- ⇒ 약관 동의에서 많이 포기한다
- A/B테스트 : “약관 동의를 뒤로 미루면 동의율이 올라갈까?” 등을 테스트.
- 가치분석 : B그룹이 프로모션 참여율이 더 높다. 그 가치는 n원이다
- 의사결정 : 앞으로 약관 동의는 최대한 뒤에서 유도.
회사에서 AI활용은?
현재 회사에서도 다양한 시도를 하고 있다고 밝히셨다. 개개인/팀단위로 여러 도구(커서, 클로드)를 써서 여러 목적(보고서, 코드검수 등)으로 활발하게 사용중이라고 하셨다.
또 다양한 툴 경험, AI사용 장애 경험, 얼마나 빠르게 해봤는지 등이 AI사용능력을 평가할 수 있는 요소가 될 수 있으므로 이런 부분들을 잘 정리하는 것이 중요하다는 의견을 말씀하셨다. 인터넷에 돌아다니는 AI역량에 대한 글이나 이미지는 보통 프롬포트나 품질에 대해 말하지만 내가 생각하기에도 구식이라고 생각이 든다. 확실히 요즘 듣는 AI역량은 얼마나 효율적이고 조심스럽게 AI를 다루느냐가 아니라, 얼마나 많이쓰고 빨리썼는지에 초점이 맞춰지는 것 같다.
이번년도에 들어서 AI를 적극적으로 사용하고는 있지만, 손에 잡히지 않는 경험이라는 생각도 많이 들었었다. 강사님이 제시하신 AI사용 역량을 중심으로 내 경험과 생각을 정리하는 시간이 필요하다고 느꼈다.
취업을 위해 준비할 것은?
숫자와 결과로 나타낼 수 있는 스펙이 좋은 스펙이며, 다양한 경험을 강조하셨다.
테크블로그를 운영한다면 월간 방문자수 n명, 캐글이나 백준을 쓴다면 상위 n%를 제시하는 등 여러 경험을 하면서 그것을 숫자로 제시할 수 있어야 한다고 강조하셨다.
짚으신 두 가지 포인트가 다 내가 약한 포인트라서 흠칫하기도 했다. 내 경험은 토이프로젝트 정도에 그치는데, 그마저도 결과를 숫자로 정리해본 적이 없었고 내 약점이 무엇인지 깨달을 수 있었다
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개인적 질문과 특강 후기
특강 후 질문시간에 토스에서 트래픽관리 등은 어떻게 이루어지고 어떤 파트에서 담당하는지 물을 수 있었다. 회사 규모에 따라 다르지만 토스에서느 담당하는 파트가 따로 있고 슬랙 등에서 트래픽이 뛸 때 이를 알리고 대처하는 것을 몇 번 보신적이 있다고 하셨다. 데이터분석가라고 하셔서 트래픽에 대한 것도 범위에 들어가나 싶어 질문한 것이었는데, 역시 큰 기업이면 트래픽쪽은 따로 담당자가 있는 것 같다.
내게 ‘다양한 경험을 숫자로 제시’하는 숙제가 생겼다. 졸업까지 얼마 남지 않았지만, 앞으로의 취업 준비 방향성을 재정립 할 수 있는 계기가 된 특강이었다.