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취업 뽀개기

[취업 뽀개기 꿀팁 : 서류 전형 자기소개서] 직무 선택도 전략적으로 해야 합격률이 높아진다.

안녕하세요, 데이터 조물주 용가리입니다.

 

오늘은 저번 시간에 이어 서류 전형 합격률 높이기에 대하여 좀 더 이야기를 드리려고 합니다.

 

자기소개서를 쓰는 법에 대해 이야기 하기 전에 중요하게 해야할 일이 있습니다. 어느 회사에 지원할 것인지, 어느 직무로 지원할 것인지를 골라야 합니다. 본격적으로 기업 채용 시즌이 되고 본인이 취업준비생이 되면, 잡코리아와 같은 구직 앱이나 독취사와 같은 취업 준비 카페에 가입할 것입니다. 취업을 하기 위해 어떤 회사에 지원해야할지 채용 공고를 봐야하기 때문입니다.

 

제가 잡코리아를 다운로드하고, 가입한 후 처음으로 채용공고 리스트를 봤을 때 처음 든 생각이 있습니다. 많은 취업준비생들이 공감할 것이라 생각합니다. "우리나라에는 생각보다 엄청나게 많은 기업들이 있었구나...". 대학을 다니면서 나름 지식도 쌓고 머리도 컸다고 생각했었는데 취업에 대한 경각심은 1도 없었던 것입니다.

 

물론 제가 경각심이 없던데에는 저의 전공때문이기도 했습니다. 저는 산업공학과 출신 공대생입니다. 대학교 1학년 때부터 "너는 취업 걱정은 없겠다"라는 말을 계속 듣다보니 어느새 그것이 당연한 것이라 생각했었습니다. 나는 공대 출신이고 문과보다는 유리한 지식을 가지고 있으니 취업하기에는 더 수월하겠다라고 생각했습니다.

 

취업 준비는 호락호락하지 않습니다.

 

그런데 본격적인 취업을 준비하기 전에 인턴십을 지원했었습니다. 두 가지를 느꼈습니다. 인턴 채용 과정을 겪으면서 공대라도 생각보다 취업은 호락호락하지 않다는 것을 느꼈습니다. 그리고 인턴십을 수행하면서 제가 질리지 않고 꾸준히 잘할 수 있는 일이 무엇인지를 깨달았고, 어떤 산업군의 회사에 가고 싶은지도 정할 수 있었습니다. 그런데 그것은 제가 공대생으로서 안전하게 합격할 수 있는 회사 산업군과는 거리가 멀었습니다.

 

저는 학부 때 두 가지 지식을 배웠습니다. 첫 째는, 생산/품질 관리와 최적화입니다. 일반적으로 공정을 관리하기 위해 필요한 지식이라 제조업 회사에서는 꼭 필요한 직무입니다. 둘 째는, 데이터 사이언스입니다. 저의 과 특성상 공정 관리를 위해서 통계 지식이 필요합니다. 그래서 공부를 했었는데, 기업이 주목하고 있는 4차 산업혁명 기술들을 보니, 데이터를 다루는 직무의 수요가 많이 늘어날 것이라 생각했습니다. 그래서 혹시 모를 미래 취업에 대비하기 위해 3학년부터 데이터 사이언스 관련 수업을 많이 수강했습니다. 그래서 저는 지원할 수 있는 직무의 폭을 넓히기 위해 수강할 강의 선택도 3학년 때부터 신중하게 골랐습니다.

 

사실 둘 중에 취업에 더 유리한 것은 첫 번째 지식입니다. 여전히 제조업에서는 많은 수의 사람들을 필요로 하고 있습니다. 그래서 생산/품질 관리 관련 직무가 있는 제조업 회사에 지원하는 것이 훨씬 유리했습니다. 그런데 저는 저의 지원 한계를 제조업 산업군으로 한정 짓고 싶지 않았습니다. 더 다양한 산업군의 회사에 지원할 수 있는 폭을 넓히고 싶었고, 가고 싶었던 회사도 제조업 회사는 아니었습니다. 그래서 공대로서 가져갈 수 있는 이점은 그대로 가져가되, 데이터 사이언스 스펙을 더 쌓아서 내가 가고 싶은 회사에 갈 수 있는 경쟁력을 높이자고 생각했습니다.

 

데이터 사이언스 직무에서 항상 1순위는 통계학과입니다. 그래서 저는 그 사이에서 더 좋은 스펙을 갖추기 위해 두 번의 인턴 모두 데이터 사이언스 직무로 업무를 수행했습니다. 그래서 저는 유리한 위치를 점하면서, 더 다양한 산업군의 회사에 전략적으로 지원할 수 있었습니다. 생산/품질 관리 직무가 있고, 산업공학을 우대하는 회사는 생산/품질 관리 직무로 지원을 했고, 제조업 계열 회사가 아닌 곳은 모두 데이터 사이언스 직무로 지원을 했습니다. 제가 서류전형을 합격할 확률을 최대한 높이기 위한 선택이었습니다.

 

이제 본론으로 들어가 어떻게 직무를 전략적으로 고를지를 알아봅시다. 직무 선택을 함에 있어 두 가지를 고려해서 선택하시면 더 좋습니다.

첫 째는, 무조건 우대 전공/우대 조건에 해당하는 직무를 우선 고려하기입니다.

둘 째는, 본인이 그동안 쌓아왔던 스펙과 일관성 있는 직무를 선택하기입니다

 

오늘은 첫 째 이야기만 해보고, 두 번째 이야기는 다음 편에서 진행하도록 하겠습니다.

 

선호 전공 비율
공학 31.7%
경상, 사회 30.1%
자연 8.2%
인문 4.9%

<우대전공/ 우대조건 적극 활용하기>

첫째는 우대전공/우대조건 적극 활용하기입니다. 위의 표를 보시면 선호하는 전공 분포를 대략적으로 알 수 있습니다. 서류 전형의 합격률을 높이려면 전략적으로 직무를 선택해야합니다. 그 중 제일 쉬운 길이 우대전공과 조건을 활용하는 것입니다. 어쩌면 문송하다는 말이 여기서 나오는 걸수도 있겠습니다. 문과계열 회사가 아닌 이상 대부분 회사의 채용공고를 보면 자격요건에 특정 전공을 우대하거나, 특정 스펙이나 경험을 요구하는 직무들이 있습니다.

 

보통 문과계열 직무 중에는 마케팅, 경영, 재무/회계 직군이 특정 자격을 요구합니다. 그래서 보통 경영학과 사람들이 우대전공 혜택을 받습니다. 문과계열 중에는 경영학과, 언론정보학과, 경제학과가 채용 직무에서 우대 전공으로 취급해주는 회사가 많으므로 해당하는 구직자는 적극 활용하는 것을 추천합니다.

 

위 전공에 해당하지 않는 순수 문과계열이라면 인턴십, 어학/자격증 같이 서류로 입증할 수 있는 스펙을 쌓는 것이 우선입니다. 그리고 그 스펙을 우대 조건으로 제시하는 회사를 찾고, 그 직무에 지원하는 것이 최선입니다.

 

이과계열이라고 해서 무조건 유리한 것은 또 아닙니다. 공대는 수요가 있는 제조업 회사가 많습니다. 그래서 본인 전공에 맞는 우대 직무에 지원하면 서류 전형에 통과할 확률이 높습니다. 물론 자기소개서도 잘 써야 합니다.

 

하지만 공대가 아닌 자연계열 이과는 경영학과가 아닌 문과처럼 애매합니다. 그래도 수학적 바탕이 좋으니, 우대 전공은 아니어도 동일한 서류 점수를 받으면 이과를 더 선호하는 것은 사실입니다. 최근에는 이과계열 중에는 공대, 통계학과, 수학과, 컴퓨터학과가 유리합니다. 4차 산업혁명 이슈와 함께 데이터 사이언스와 개발자의 수요가 계속 늘어나고 있습니다. 그래서 여러 회사의 채용 공고를 보시면, 어떤 산업군이든 개발자와 데이터 사이언티스트를 필요로 합니다. 그래서 위 우대전공이라면 해당 직무에 적극 지원하는 것이 좋습니다.

 

이에 해당하지 않는 순수 이과 계열이라면 순수 문과계열과 마찬가지로 인턴십이나 어학/자격증 같은 서류로 입증할 수 있는 스펙을 쌓는 것이 우선입니다. 그 후 이 스펙에 해당하는 우대 조건을 요구하는 회사가 있는지를 찾아보고 해당 직무에 지원하면 됩니다.

 

우대 전공이 아니어도 우대 조건, 스펙을 만족한다면 커버할 수 있습니다. 보통 위에서 언급한 우대 전공에 해당하지 않는 모든 전공의 사람들은 우대 조건/스펙을 쌓아야합니다. 예를 들어, 마케팅 직군을 지원했는데 우대조건에 마케팅 현업 유경험자라고 써있는 경우입니다. 그러면 경영학과는 아니지만 마케팅 관련 인턴십 경험이 몇 개월 있다면 우대 받을 수 있습니다. 그 외에 OPIC IH 이상 우대, oo기사 자격증 우대와 같은 어학/자격증 우대 조건이 있습니다.

 

우대 조건/전공은 말 그대로 우대한다는 것입니다. 그래서 서류도 먼저 검토의 대상이 되고, 가점도 있습니다. 그래서 힘든 취업 시장에서 조금이라도 유리한 위치를 차지하려면 우대 전공/조건을 적극 활용하는 것이 좋습니다.

 

오늘은 여기까지 하고 글을 마치겠습니다.

 

감사합니다.

 

문의사항은 ykdatalab@gmail.com으로 메일 주세요!