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데이터 커리어 in US

Data Scientist 포지션에 대해 내부 추천 (internal referral)을 받는 방법

by Glavine 2023. 1. 4.
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Data Scientist 롤은 여러 가지 이유로 인해 많은 사람들에게 인기가 좋습니다. 또한, 그만큼 경쟁도 치열한데요. 취업에 있어 가장 어려운 부분은 역시 interview를 받는 것 그리고 interview를 통과하는 방법이라고 할 수 있겠죠.

첫 번째 방법은 채용 담당자의 관심을 끄는 것인데, 이는 쉬운 일이 아닙니다! 눈에 띄는 이력서와 포트폴리오가 있는 경우 이런 일이 발생합니다.

하지만, 내부 추천 (internal referral)을 통해 이 단계를 완전히 건너뛸 수 있는 방법도 있습니다. 내부 추천 (internal referral)은 현재 직원 중 한 명을 통해 지원하는 회사에 소개 또는 추천을 하는 것입니다. 실제로, 내부 추천 (internal referral)은 technical interview offer를 받을 수 있는 가장 빠른 중 하나라고 말할 수 있으며, 통계적으로 interview offer 가능성을 약 55% 향상한다는 보고가 있습니다.

이번 글에서는 콜드 이메일, 네트워킹, 레퍼럴 등에 대해서 다뤄보고자 합니다.

 

1. 콜드 이메일 (Cold email)

 

Data Science 포지션에 지원하는 것은 설령 내가 매우 뛰어난 학력/경력, 포트폴리오가 있어도 모든 회사에 합격을 할 수는 없습니다. 이 말인 즉슨, 회사에 지원해서 인터뷰를 받지 못하는 것은 지극히 당연한 것이라는 점입니다.

따라서, 인터뷰를 받기 위해서는 내부 추천 (internal referral)을 받는 것이지만, 내가 지원하는 회사에 아는 지인이 존재하지 않을 가능성이 더 높겠죠? 따라서, 우리는 콜드 이메일을 보내볼 필요가 있습니다.

콜드 이메일은 사전에 연락 없이 단순히 회사 리쿠르터나 HR 채용 담당자에게 이메일을 작성하는 것입니다. 우선 회사 규모에 따라서, 누구에게 보낼지 결정할 필요가 있는데요.

  • 직원이 50명 미만인 중소기업 또는 스타트업의 경우 CEO나 CTO에게 이메일을 보내는 것이 좋습니다.
  • 50~250명의 직원이 기술 채용 담당자를 찾고 있는 중견 기업의 경우 recruiter에게 이메일을 보내면 충분합니다. 내가 join하고 싶은 팀 (또는 채용공고가 올라온 팀)의 채용 담당자에게 이메일을 보내는 것입니다.
  • 직원이 1000명 이상인 대기업의 경우 technical recruiter를 찾아야 합니다. entry level이나 intern을 찾고 있는 경우 내가 재학 중인 대학을 담당하는 채용 담당자를 찾아야 합니다.
  • 우리가 잘 알고 있는 빅테크 같은 대기업의 경우 데이터 사이언티스트 채용을 전담하는 전담 recruiter가 있습니다.

 

자 그럼, 다음은 무엇을 고려해야 할까요? 답변을 받을 가능성을 높이기 위해서 어떻게 효과적인 콜드 이메일을 작성해야 하는지 알아볼 필요가 있겠습니다.

 

2. 콜드 이메일을 효과적으로 작성하는 8가지 팁

 

1) 이메일 concise하게 적기: Hubspot의 분석에 따르면 이메일은 50~125단어 사이로 유지하는 것이 답장을 받을 수 있는 확률이 가장 높다고 합니다.

2) 나의 achievements를 1-2개 정도 언급해 주세요:: job posting과 직접적으로 관련 있는 나의 경험을 언급하고 이와 관련된 자료 (publications, coding sample 등)에 대해 하이퍼링크를 넣어주면 좋습니다.

3) 데드라인을 주면 좋습니다: 예를 들어, 내가 다른 인터뷰나 오퍼를 받았는데, 언제 언제까지는 답을 주면 좋겠다는 식으로 데드라인을 설정해 주세요

4) 채용 담당자 또는 회사와 개인적으로 관계 맺기: 이메일이 너무 차갑지 (not too cold) 않도록 채용 담당자와 개인적으로 관계를 맺도록 노력해 보세요. 같은 도시에 살거나, 같은 대학을 졸업했거나, 이전에 같은 행사/수업을 들었거나 참석했을 수 있겠죠. 이런 공통점을 언급하게 되면 콜드 이메일의 답장을 받을 확률을 높일 수 있습니다.

5) 구체적으로 질문하기: 현재 채용 중인 position에 대해서 언급해도 좋고, 인턴십도 좋습니다. 내가 궁금한 점을 구체적으로 직접적으로 물어보세요.

6) 호기심을 가질만한 이메일 제목을 배치하기: 뭔가 열어봐야 할 것만 같은 (?) 이메일 제목을 적어주세요. HR 채용 담당자가 우리의 이메일을 클릭할만한 유혹(?)을 느낄 수 있는 제목을 적는데 충분한 시간을 할애할 필요가 있습니다.

7) 3번의 follow-up: 한 번만 보내서 답변이 안 올 수도 있습니다. 우리는 삼고초려의 마음으로 적어도 3번 정도는 괴롭혀 보세요. 첫 번째 이메일의 콘텍스트가 유지되도록 동일한 이메일 스레드에 회신하는 것이 좋습니다.이때 너무 강요하는 느낌보다는 friendly reminder의 느낌으로 적어주시면 좋습니다. 첫 콜드 메시지의 3~4일 후에 첫 번째 follow-up 이메일을 보내고, 4~5일 후에 두 번째 follow-up 이메일을 보내는 것이 이상적인 것 같습니다. 2주 이후에 너무 미뤄서 나중에 보내는 것은 좋지 않다고 생각합니다. 

8) 적시에 이메일 보내기: 쉽지는 않습니다만, 적시에 이메일을 보내면 응답을 받을 확률이 많이 높아집니다. HR 채용 담당자가 어느 정도 스케줄에 여유가 있고, 대응하기 좋은 시간대입니다. 즉, 주말, 공휴일, 사람들이 일반적으로 긴 주말로 여길 수 있는 날은 최대한 피하시고, 업무 시간 중에 보내시는 것이 좋습니다. 예를 들어, 점심시간 직전에 보내는 것을 추천드립니다. 우리가 점심 시간을 항상 기다리고 있기 때문에 있기 때문에 아마도 받은 편지함을 새로 고치고 점심 시간 전까지 기다리는 타임을 노리는 것입니다. 가장 좋은 날은 화요일과 목요일 사이입니다. 피해야 할 날은 월요일입니다. 월요일에는 항상 1:1 회의, 팀 회의가 많습니다.

 

 

3. 네트워킹

 

앞서 언급했듯이 내부 추천 (internal referral)은 인터뷰를 받을 확률을 높여줍니다. 레퍼를 받기 위해서 가장 좋은 방법 중 하나는 역시 네트워킹입니다. 데이터 사이언스 분야에 종사하다 보면 다른 회사, 분야의 데이터 사이언티스트들과 네트워킹을 할 수 있는 다양한 기회가 존재합니다. 이 중, meetup/콘퍼런스나 소셜 미디어는 네트워킹을 하기에 더할나위 없이 좋은 기회입니다.

 

1) Meetup & 컨퍼런스

meetup이나 콘퍼런스에 참석하는 것은 확실한 네트워킹의 장입니다. 하지만, 신중하게 선택할 필요는 있겠습니다. 어떻게 하면 좋은 네트워킹을 할 수 있는 이벤트를 찾을 수 있을까요?

- 내가 관심 있는 회사/지원한 회사가 주최하거나, 나의 도메인 (산업군 또는 직무)과 관련된 모임을 찾아보는 것이 좋습니다.

- Technical conference에 집중하는 것이 더 좋습니다.

- 너무 큰 것도 좋지 않고, 너무 작지도 않은 적당한 규모의 meetup이나 conference를 찾아보세요.

- 정기적으로 개최되는 이벤트도 좋습니다.

 

이렇게 좋은 meetups/conference를 찾으셨다면, 이제 네트워킹을 시도할 차례입니다. 

- 이벤트에 적극적으로 참석하고, 강연 때 질문도 하고 토론에 참여해보려고 노력해 보세요.

- 주최자에게 Tech Talk를 요청해 보세요. 이렇게 하시면 네트워킹을 하시다 보면 주최자와 참여자 사이에서 나의 프로필을 어필하는데 도움이 될 뿐만 아니라 기술적 노하우도 향상됩니다.

- LinkedIn에서 상대를 추가합니다. 이렇게 하면 특히 플랫폼에서 활동하는 경우 추가 커뮤니케이션이 가능합니다. 커피챗을 하면서, 그들의 직업과 경험에 대해 더 듣다 보면, 향후 internal referral을 받을 확률을 좀 더 높이실 수 있습니다.

 

2. 소셜미디어

판데믹 이전에는 오프라인 커피챗이나 인포세션 등이 많았지만, 판데믹 이후에는 거의 온라인으로 진행되고 있습니다. 소셜 미디어는 그 중심에 서 있는데요. Data Scientist에게 가장 중요한 소셜미디어는 단연코 LinkedIn과 Twitter입니다. 이를 활용하는 방법에 대해서 이야기해 볼게요:

- 내가 관심 있는 / 지원하고자 하는 회사에서 일하는 Data Scientist와 connect 해보세요.

- Engagment (좋아요, 댓글 등)를 통해 그들과 이야기도 나누고, 토론도 하면서 그들과 소통해 보려고 노력하세요.

- LinkedIn과 Twitter에 내가 관심 있거나, 나의 achievement에 대한 posting을 해보세요. 자주자주 할수록 좋습니다. 실제로 이렇게 professional 한 목적으로 소셜 미디어를 자주 사용하는 사람이 더 채용될 확률이 높다는 연구 결과가 있습니다.

- 내 포트폴리오 사이트에 나의 project example, dashboard, blog, publications를 잘 정리해서 공유해 보세요.

이렇게 하면 one-to-many의 커뮤니케이션을 one-to-one으로 전환시킬 수 있는 그리고 지속성을 유지할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 나의 게시물 등이 바이럴 된다면 당연히 채용 담당자는 더욱더 여러분의 프로필에 관심을 가질 확률이 높아집니다. 

 

3) 유/무료 추천 서비스

내부 추천 (internal referral)을 받는 마지막 방법은 유료 추천 서비스를 이용하는 것입니다. ReferMarket이나 MassApply 같은 유료 추천 서비스가 있습니다.

Refermarket은 구직자가 일하고 싶은 회사에 추천을 받을 수 있도록 도와주는 서비스입니다. 그들은 당신이 원하는 인터뷰를 얻을 수 있도록 도와줄 수 있는 100명 이상의 추천인 네트워크를 가지고 있습니다. 그들은 당신이 입사하고자 하는 회사의 직원들과 당신을 연결해 주어 면접 기회를 최적화합니다.

MassApply도 유사합니다. 여러분이 가고 싶은 회사에 대한 직원 소개를 원하는 경우, 빅테크 펌들의 80명 추천인을 모아놓았습니다. 회사에 추천서를 제출할 수 있는 직원을 연결해 줍니다.

https://refermarket.com/

 

Refermarket | Job Referrals and Career Services from Employees at Top-tier Companies

Refermarket is a service that helps you land your dream job in tech. We help you get connected to employees at top-tier companies so that you can get a job referral or receive mock interviews, resume reviews, general career advice, etc. We have partners at

refermarket.com

https://www.massapply.com/

 

MassApply - Cold Email For Tech Jobs

For 2,000+ tech jobs, send a cold-email directly to the recruiter in charge of the open position in 1-click. Stop applying online only to never hear back. Start using MassApply to land more job interviews by writing cold-emails.

www.massapply.com

 

 

 

마무리하며

 

오늘은 Data Scientist 포지션에 대해 내부 추천 (internal referral)을 받는 방법에 대해서 알아보았습니다. 항상, 서로 밀어주고 당겨주는 것을 잘하는 인도나 중국 친구들을 보면 부러웠던 기억이 많이 있습니다. 이런, 네트워크를 형성하기 위해서 Data KorLab에서는 미국에서 데이터 직무로 일하고 싶은, 일하고 있는 분들의 커뮤니티를 만들기 위해서 노력하고 있습니다. 현재 300명 정도 되시는 학생, 현직자 분들이 카카오톡 오픈채팅에 참여해주고 계십니다.

와서 궁금한 점에 대해서 자유롭게 질문하시고, 내가 아는 내용에 대해서는 정보도 공유해 주세요. 

카카오톡 오픈채팅 입장을 위한 Passcode는 Data KorLab 홈페이지 회원가입 후 Free Resources ➡️ 를 무료 등록해 주시면 확인하실 수 있습니다.

https://www.datakorlab.com/freeresources/before

 

FREE Resources Before

FREE Resources 🌟

www.datakorlab.com

 

 

 

 

 

 

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