[남.대.출] 원티드랩 데이터팀에선 어떤 일이 벌어지나?

[남혜현의 대신출근] 사람 구하기 힘드시다고요? 네? 그 회사는, 이름은 들어봤는데 어떻게 일을 하는 덴지는 잘 모르겠다고요? 네, 그래서 제가 대신 다녀왔습니다. 사람을 구하는 팀에 찾아가서 신입으로 하루 일하면서, 이 조직이 어떻게 돌아가는지, 무슨 일을 하는지 독자님들 대신 샅샅이 훑어봅니다. 첫번째 회사는 원티드랩이고, 부서는 ‘데이터팀’입니다.

 

[오늘의 출근지_원티드랩 데이터팀]

[box type=”bio”] 원티드랩은?

채용을 중심으로 커리어 관리와 관련한 여러 일을 하고 있는 스타트업. 데이터를 기반으로 각자에게 가장 잘 맞는 커리어 경로를 설계하고 커리어 성장 경험을 제공하는 걸 목표로 하는 HR 테크 회사. [/box]

 

왠지 사우론이 살 것 같아 보이는 이 건물은,

롯데월드타워다. 롯데의 30년 숙원이었다는 저 건물 안에는 쇼핑 센터나 호텔, 롯데 계열사만 들어와 있는게 아니라 의외로 스타트업들도 보금자리를 틀고 있다. 우아한형제들이 있고, 또 오늘의 일일 출근지인 ‘원티드랩’도 여기에 있다.

약속된 출근 시간은 오전 10시. 주 5일 중 이틀만 아침 9시에서 10시 사이에 회사로 출근하면 된다고 했다. 신입이 빠져서 10시 출근을 택했다. 그렇다고 아무 때나 마음대로 출근 날짜를 정할 순 없다. 얼굴을 맞대고 협업할 때 시너지가 날 관계자가 많이들 회사에 오는 날 같이 출근하도록 스케줄 표를 짠다. 덕분에 하루 일하는 나도 데이터팀의 모든 직군을 만나볼 수 있다.

출입증을 목에 걸고 엘리베이터를 타면서, 곧바로 데이터팀으로 직행할 줄 알았다. 로비에서 먼저 만난 이는 정수희 탤런트팀장. 신입은 원래 출근하면 정신교육부터 받는 거다. 회사 소개, 규정, 자산이나 시설 같은 것들을 알려 준다. 특히 유용했던 것은 이 회사의 조직이 어떻게 구성되어 있고, 각자 어떻게 업무가 돌아가는지를 세심하게 알려주는 부분이었다. 내가 하는 일도 일이지만, 이 회사의 다른 이들은 어떤 일을 하는지를 대략 알고 있으면 도움 받을 건 받고 피할 건 피할 (응?) 수 있을 터다.

교육은 입사 후 석달간 정해진 스케줄 대로 진행되는데, 본인의 업무 성향 진단 프로그램도 들어있다. 새로 출근하는 자가 여럿이면 이복기 대표가 티타임을 갖고 질문을 받는다. 코로나 이후에는 이 과정이 영상으로 대체되기도 했는데, 그럼 또 틀어 놓고 딴짓할 사람 분명히 있다. 그러지 말자. 왜냐면 마지막에 영상 제대로 봤는지 퀴즈가 있다.

회사에 대한 대략적인 개념을 머리에 탑재하고 나서 드디어 정식 출근지로 향했다. 공간이 꽤 널찍했는데, 지정된 자리는 없다. 복도를 기준으로 왼쪽 책상에는 모니터가 두 대, 오른쪽 책상에는 한 대씩 있다. 원하는 자리를 차지하고 앉아 일하면 된다.

데이터팀은 오늘, 오른쪽 공간 일부를 근무지로 찜해 놓고 모여 앉았다. 거기에는 신입을 위한 자리도 있었다. 참, 이 회사는 신입에게 업무연관도가 높은 경력자를 한동안 짝꿍으로 매칭한다. 둘이서 같이 밥 먹고, 차 마시고, 이제 저는 뭐해야 하나요 상담하고, 하다 못해 프린트 하는 법까지 알려달라 조를 수 있는 카운트 파트너가 짝꿍이다. 나에게도, 이 일일 출근자에게도 짝꿍이 있었다. 유지윤 데이터 분석가는, 그러니까 데이터의 ‘d’자도 모르는 신입을 위해 희생양을 자처(타처), 옆자리에 앉았다.

데이터는 어떤 사람이 다뤄야 하나

오전 11시. 회의실에 들어섰다. 회의에는 데이터팀 성여운 팀장, 최종원 데이터 엔지니어, 최자연 데이터 거버넌스, 유지윤 데이터 분석가가 참여했다. 원티드랩 데이터팀은 성 팀장을 포함, 총 일곱명으로 구성되어 있다. 물론 오늘은 여덟명이다. 훗. 한 팀이라고 모두 같은 일을 하는 건 아니다. 구체적으로는 세 직군이 함께 모여 일한다. 그러니까

• 데이터 엔지니어
• 데이터 거버넌스
• 데이터 분석가(애널리스트)

다. 이중에서 데이터 분석가는 그래도 꽤 많은 회사들이 뽑고 있는 직군이라 비교적 익숙하다. 그런데 데이터 개발자와 거버넌스라니. 아직은 일부 회사에서만 존재하는 희귀한 직군이다. 일단 이 사람들이 어떤 일을 하는지부터 알아야 했다.

데이터 엔지니어: 회사 전반에 흩어져 있는 데이터를 모은다. 조직원이 데이터를 다룰 때 반복되는 업무로 효율을 떨어트리지 않도록 자동화 프로그램을 개발하기도 한다. 업무 전반을 훑어보면서 데이터가 필요한 곳에 잘 이동할 수 있도록 프로세스를 만들거나, 프로세스에서 발견되는 문제를 수정하고 복잡도를 줄이는 일을 한다.

데이터 거버넌스: 데이터의 수집, 저장, 가공 프로세스가 잘 유지될 수 있도록 데이터의 정확성과 안정성을 검토하고 분류, 유지하는 일을 한다. 데이터 거버넌스가 존재함으로써, 분석가들이 데이터를 믿고 쓸 수 있다.

데이터 분석가: 거버넌스로부터 넘어온 데이터를 바탕으로 가설을 검증한다. 데이터로 봤을 때 어떤 프로젝트가 어떤 효과를 낼 수 있을지를 시뮬레이션하고, 인사이트를 뽑아 그 결과를 조직에 전달한다.

일은 데이터 엔지니어 -> 데이터 거버넌스 -> 데이터 분석가의 순서대로 흐른다. 여기가 잘 나가는 복어집이라고 치면,

데이터 엔지니어가 싱싱한 복어를 잡아오고
데이터 거버넌스는 부위별로 복어를 해체해서 사람이 먹을 수 있는 안전한 부위만 잘 발라낸 다음,
데이터 분석가가 손님의 요구에 맞춰 해체된 복어를 찜이든 탕이든 요리를 해낸다.

즉, 엔지니어가 데이터를 모아 오면, 거버넌스가 이를 정제하고, 분석가가 인사이트를 만들어내는 조직인 것이다. 하는 일을 세분화 해놓는 것은, 그래야 일에 구멍이 생기지 않기 때문이다. 성 팀장은 “모두의 일이 되면 모두가 책임을 지지 않는다”는 명언을 남겼다.

하지만, 이렇게 들었다고 한 번에 알아들으면 내가 아니다. 최종원 데이터 엔지니어에게, 부끄러움을 무릅쓰고 다시 물었다. 그러니까 일반적인 개발자와 데이터 개발자 간 차이는 무엇입니까?

“통상은 플랫폼이나 인프라 자원을 운영하는 일을 개발자가 하는데 데이터 엔지니어는 데이터에 특화된 일을 한다. 주로 데이터의 흐름을 관리하고, 데이터를 활용한 작업의 파이프라인을 관리하는 일을 집중적으로 하게 된다. 데이터를 가져와서 문제 없이 돌아가도록 전반적인 일을 하는 사람이 데이터 엔지니어다”

이 데이터 엔지니어는 흔히 보기 어렵다. 얼마나 귀한 직군이냐하면, 170명이 일하는 원티드랩에서도 단 한 명에 불과하다. 내로라하는 IT 기업에서도 아직 ‘데이터 개발자’라는 타이틀을 단 이는 드물다. 이 일을 담당하는 사람이 필요하다고는 생각하면서도 적당한 사람을 뽑기가 어려운 것이, 기업 내에서 데이터의 활용과 관련한 전체 흐름을 꿰는 눈이 이 일에 필요하기 때문이다. 그래서 말하자면, 현재 원티드랩은 데이터 엔지니어를 절찬 구인 중이다.

뽑는다고만 말해놓고는 이 팀에서 어떤 사람을 선호하는지는 빼먹을 뻔 했다. 어떤 기술은 와서 배울 수 있지만, 어떤 기술은 배우고 들어와야 업무에 보다 쉽게 적응할 수 있다. 그걸 성여운 팀장은 구글 빅쿼리(방대한 데이터를 분석하는 도구)와 앰플리튜드(프로덕트 분석 도구. 손쉽게 차트를 만들 수 있는게 특징)라고 꼽았다. 이 둘은, 오늘 내가 업무에 잠깐이라도 맛봐야 하는 것들이기도 하다. 아, 물론 대체 가능한 다른 솔루션을 써본 경험도 무방하다는 게 성 팀장의 설명.

원티드랩은 왜 데이터를 강조하나

데이터 강조는 기본적으로 이 회사의 문화다. 심지어 회의실 문마다 태블릿을 달아놓고는 사람들이 일주일에 몇 번, 얼마나 이 공간을 쓰고 있는지를 다 수치화한다. 만약 잘 쓰이지 않는 공간이라면 다른 필요에 맞게 재배치하거나, 많이 쓰인다면 더 잘 쓰이게 최적화하기 위한 방법이라고 했다.

이런 분위기는 업무 문화에도 반영이 된다. 원티드랩에서는 최소 범위의 실행 목표를 잡고 기획을 해본 후 그 결과를 보고 일을 키우든지 멈추든지를 결정한다. 제품의 경우에도 2주 단위로 배포하고 반응을 본 다음에 수정, 재배포하는 작업을 반복한다. 이때 의사결정은 당연히 데이터를 보고 이뤄진다. “~한 것 같다”라는, 감에 따른 커뮤니케이션을 지양하려면 최대한 데이터를 활용해야 한다는 게 회사 분위기다. 따라서, 데이터팀이 아니라고 해도 기본적으로 데이터를 해석하는 능력이 이 회사 임직원의 필수 덕목이다.

데이터팀은 목표를 크게 두 가지로 잡았다. 첫째, 데이터가 흐르는 원티드랩을 만든다. 굳이 데이터팀이 아니라고 하더라도 모두가 데이터를 보고 의사결정을 할 수 있도록, 그 기초공사를 데이터팀이 한다. 성 팀장은 “사람들이 데이터를 쉽게 볼 수 있게, 개발자가 아니더라도 (비교적) 쉽게 쓸 수 있는 문화를 만드는 것”이 데이터가 흐르는 원티드랩이라고 설명했다. 그렇다면 두번째는?

임팩트 드라이브다. 이걸 ‘데이터 드리븐 원티드’라고 표현했는데, 데이터를 분석해서 각 팀이나 조직이 보다 영향력이 큰 목표 설정을 할 수 있도록 가이드를 줄 수 있어야 한다는 것이다. 선제적으로 데이터를 분석해서 사업의 잠재적 가치와 위험요소를 발굴, 조직이 최적의 선택을 할 수 있도록 유도하는 것을 말한다.

일단, 이 팀이 어떤 목표를 갖고 어떤 일을 하는지는 알았다. 그렇지만 한 가지 궁금한 것이 더 남았다. 무엇이냐. 어떨 때 사람들이 데이터 팀을 찾는지 그 말이다. 설마, 한때 “컴퓨터 전원이 안 들어온다”고 IT부서를 찾던 그런 일이 여기에서 일어나지는 않겠지. 데이터팀도 그 일을 대비했다. 그래서 사람들에게 “우리를 이럴 때 찾아 달라”고 정리해놓은 문서가 있다. “데이터팀 사용설명서”다.

프로젝트 킥오프 전, 가설 검증 및 임팩트 시뮬레이션 할 때, 프로젝트/TF 발족시(분석 계획 수립)
프로젝트가 끝났을 때(성과분석)
문제해결이 어려울 때(원인찾기, 효과분석)

문제가 뭔지 모르겠을 때(어떤 데이터를 봐야할 지 모를 때)

데이터 추출/확인에 어려움이 있을 때
데이터 유무/위치를 모르겠을 때
데이터 관련 툴(Amplitude, BigQuery) 사용이 어려울 때
그냥 궁금한 게 있을 때

살짝 느꼈겠지만, 뭐 거의 ‘판단이 필요한 모든 순간’으로 읽힌다. 그렇지만, 그렇다고 해서 스스로 할 수 있는 일, 예컨대 엑셀로 해결할 수 있는 것 같은 일까지 데이터팀을 부르면 안 된다.

데이터 분석가의 하루

신입에게도 일이 떨어졌다. 신입의 직함은 데이터 분석가. 엔지니어링을 하기에는 코딩 실력이 없고, 거버넌스를 하기에는 데이터에 대한 이해가 전무하다. 하지만, 엔지니어와 거버넌스가 도움을 준다면 나같은 신입도 분석의 맛 정도는 볼 수 있을 거라고 했다.

신입에게 일을 준 의뢰인은 데이터 리포트 작성 담당자인 마케팅 팀 황유나 님이다. 원티드랩에서는 분기별로 커리어와 관련한 보고서를 발간한다. 이번 주제는 ‘가장 효율적인 이직 시점’. 이 기사를 보는 독자님들, 땡기는 주제일 거라 확신한다.

분석의 시작은 ‘가설’이다. 좋은 가설이 없다면 데이터는 그저 정보의 뭉치일 뿐이다. 예컨대 이날 내게 주어진 가설은 “특정 직군이나 연차의 유저가 다른 유저보다 이직에 유리할 것”이었다.

이 가설을 증명하려면, 또 다른 가설이 필요하다. 왜냐하면 ‘이직에 유리하다’라는 말 자체가 주관적이기 때문. 추가로 세운 두 가지 가설은, “이직에 유리하다는 합격률이 높다는 걸 뜻한다”와 “구인 공고가 많다는 것은 그만큼 수요가 더 높다는 것”이다. 합격률이 높거나 공고가 많은 연차나 직군은 이직 시장에서 확실히 더 인기 있을 것이라는 이야기인데, 합리적으로 들렸다.

주제를 알았으니, 이제 데이터를 봐야지. 먼저 할 일은 데이터를 추출하는 것. 기본적으로 파이썬을 쓰는데, 원티드랩에는 데이터 엔지니어가 있다. 그가 만든 멜팅팟이라는 프로그램을 이용하면 코딩 한 줄로 빅쿼리에서 필요한 내용만 액셀 기능을 하는 구글시트로 땡겨 올 수 있다. 액셀 정도는 스스로 할 수 있는 능력을 갖춰야 한다(뻔뻔).

일을 잘 못하는 직원에게 가장 중요한 것은 무엇인가. 유능한 사수다. 유지윤 데이터 분석가가 멜팅팟에서 코드를 집어 넣고 데이터를 불러와서 구글시트에 오롯이 담아줬다. 그럼에도 불구하고,

사진을 보면 알겠지만, 긴급 심폐소생술이 필요했다.

분석가가 하는 일 중 중요한 것은 이 데이터를 보면서 의미 있는 수치를 추출해내고, 거기에서 인사이트를 뽑아내는 것이다. 원티드랩에 쌓인 여러 정보에는 직군별 구인 공고가 있고, 합격률도 있다. 이 숫자의 바다에서 한줌의 정보를 건져내서 인사이트를 적는다. 실제로 특정 연차와 특정 직종이 합격률이 높았다. 그중에는 당연히 ‘개발직군’이라는 누구나 예상할 수 있는 답안도 있었지만, 더 흥미로운 것은 예상치 못한 한 직군이 구인처로부터 높은 선호도를 보였다는 것.

어떤 직군인지 알고 싶겠지만 지금은 말할 수 없다. 왜냐면 곧 나올 이번호 원티드랩 데이터 리포트의 주제이기 때문이다. 스포금지.

분석이 끝나면 의뢰인을 만난다. 그리고 데이터가 알려주는 정보를 공유하고, 이 내용이 리포트를 읽을 독자들에게 유의미할지 토의한다. 여기서 나온 내용 중 일부는 독자에게 가는 것 뿐만 아니라, 조직에서 새로운 프로덕트를 만들거나 마케팅 프로그램을 만들 때 쓰이기도 한다. 이것이 데이터 드리븐.

분석이 끝나고 내심 퇴근을 기다렸다. 신입에게 긴 하루가 짧게 흘렀구나, 하는 정도의 감상을 가지고 있는데 유지윤 분석가가 다음 업무를 할 시간이라고 했다. 아, 맞네. 아직 퇴근 시간이 안 됐네.

앰플리튜드. 아까전에 회의 시간에, 성여운 팀장이 강조했던 그 앰플리튜드. 분석을 마치고 인사이트를 찾았다고 끝이 아니다. 이걸 사람들이 보기 편하게 차트로 만들어줘야 한다. 이 프로그램의 강점은 차트를 만드는 것을 간소화했다는 것이다. 실시간 수집한 이용자 행동 정보를 특정 기준으로 집단화하고, 이를 비교분석해 핵심지표를 빨리 파악하게 만든다. 사실 마지막 업무는 앰플리튜드 맛보기였다. 여기 왔다갔으니, 이게 어떤 프로그램인지는 알고 가라는 배려.

오후 6시 30분. 슬쩍 옆자리 사수에게 물었다. “퇴근 안 하세요?” 아직 할 일이 남아 있다는 사수에게 다시 물었다. “저는요?” 그렇다. 나는 더 이상 할 일이 없다. 이제는 나같은 신입 말고, 이 회사의 모두가 데이터를 더 잘 다룰 수 있게 만들 엔지니어가 또 한 명 정식 출근해야 할 시점이다. 그렇다면,

 

 

저는 이만, 퇴근하겠습니다!

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자> smilla@byline.network