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데이터 과학자 채용 '하늘의 별 따기'··· CIO들의 해법은?

7일 전 Sharon Gaudin  |  CIO
계속되는 ‘데이터 과학자’ 부족으로 기업들은 데이터 팀을 재구성하고, 내부 직원을 업스킬링하며, 파트너십을 통해 인재 파이프라인을 강화하고 있다. 

美 금융 서비스 기업의 IT 리더들은 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 데이터 과학자를 확보하고자 했지만 지난 몇 년 동안 데이터 과학자 채용에 어려움을 겪어 왔다. 그리고 이러한 문제를 해결하기 위해 IT 리더들은 창의성을 발휘해야 했다.

이제 IT 리더들은 (데이터 과학자를 채용하기 위해) 원격근무와 유연한 근무 시간만 제공하지 않는다. 이를테면 대학들과 파트너십을 맺고 인턴 파이프라인을 구축하여 인턴들이 기업에서 데이터 과학 경험을 얻고 졸업 이후 채용될 수 있도록 했다. 
 
ⓒGetty Images Bank

미화 620억 달러 이상의 예금을 보유하고 있으며, 직원 수는 1만 8,000명 이상인 美 금융기업 싱크로니(Synchrony)의 수석 부사장 겸 CIO 베스 힐로는 “데이터가 엄청나게 늘어났지만 애널리스트 공급이 수요를 충족시키지 못하고 있다. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리려고 하기 때문에 애널리스트 스킬이 절실하다. 싱크로니는 파이프라인 구축에 초점을 맞추고 있다”라고 말했다.

데이터 과학자 부족 문제를 겪고 있는 건 싱크로니 뿐만 아니다. 기업들은 이전에는 결코 다룰 수 없었던 복잡하고 어려운 문제를 해결할 수 있는 데이터 과학자를 채용하기 위해 고군분투하고 있다. 하지만 대기업 또는 선도기업이 아니라면 상황은 심각해진다. IT 인력도 확보하고 유지하기가 어려운 마당에 데이터 과학자를 찾기란 기하급수적으로 힘들어졌다.

IDC의 최근 조사에 따르면 링크드인에 무려 21만 개의 데이터 과학 일자리가 등록돼 있다. 포레스터가 전 세계 데이터 및 애널리틱스 부문 의사결정자 2,329명을 대상으로 실시한 2021년 설문조사 결과에서도 전체 응답자의 55%가 데이터 과학자를 채용하고 싶다고 밝혔다. 62%는 데이터 엔지니어를 채용할 계획이며, 37%는 데이터 과학자를 지원할 머신러닝 엔지니어를 찾고 있다고 답했다.

포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트 브랜든 퍼셀은 “데이터 과학자는 데이터를 인사이트로 바꿀 수 있는 역량이 있기 때문에 수요가 높다. 이 직업을 갖는 사람들이 이전보다 증가하긴 했지만 여전히 많지 않다”라고 언급했다. 

데이터 과학팀 확장하기
기업들의 데이터 과학팀의 ‘구성’도 바뀌고 있다. 데이터 과학자는 컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등 매우 광범위한 학문적 배경을 가지고 있다. 강력한 알고리즘을 구축하고, 데이터를 분석, 처리, 모델링하여 결과를 해석하며, 실행 가능한 계획을 생성한다. 

하지만 수년 동안 데이터 과학자는 파이프라인을 구축하고 운영 시스템에 모델을 내장하는 등 엔지니어링 업무를 수행해야 했다. 이로 인해 핵심 업무에 집중하지 못한다는 불만이 있었다. 현재 기업들은 이 불만족을 파악하고, 새로운 데이터 과학자를 확보하는 한편 기존 인력을 유지하기 위해 애널리틱스 팀의 역할을 확대하고 있다. 

이를테면 ETL 파이프라인 구축, 데이터 준비 등을 처리할 수 있는 데이터 엔지니어를 점점 더 많이 영입하고 있다. 아울러 자동화된 예측 모델을 설계 및 구축하기 위해 머신러닝 엔지니어도 채용하고 있다. 이를 통해 데이터 과학 지원 시스템을 구성하고 있는 것이다.

퍼셀은 “3년 전만 해도 이 모든 역할을 합쳐 데이터 과학자라고 통칭했다. 이제는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어로 나뉜다. 선도기업은 이를 이해하고 있다. 데이터 과학은 팀 스포츠다”라고 전했다. 

또한 기업들은 이른바 ‘D세대(Generation D)’에 주목하고 있다. D세대 직원들은 기술에 익숙할 뿐 아니라 기본적인 수준의 데이터 리터러시가 있다. 알고리즘을 구축하거나 데이터를 분석하지 못할 순 있지만 데이터로 어떤 문제를 해결할 수 있는지, 답을 얻기 위해 어떤 종류의 데이터를 사용할지는 이해한다. 

창의성 발휘하기
힐리는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트, 기본적인 데이터 전문 지식이 있는 사람을 모두 활용하고 있다고 말했다. 그리고 이를 위해 일리노이 대학교, 코네티컷 대학교와 파트너십을 맺고 인턴 파이프라인을 구축했을 뿐만 아니라 지난 2021년에는 소외 계층의 고등학생이 데이터 애널리틱스를 포함한 디지털 및 소프트웨어 스킬을 배울 수 있도록 지원하는 이니셔티브(SSAHSP; Synchrony Skills Academy High School Program)를 시작했다고 말했다.

산업용 특수 트럭, 군용 차량 등을 제조하는 오쉬코쉬(Oshkosh Corp.)도 단순히 데이터 과학자 구인 공고를 게재하는 것을 넘어 유사한 전략을 취하고 있다. 회사에서는 이를 4단계 전략이라고 하는데, ▲데이터 과학자를 채용하는 것, ▲기존 인력에 데이터 리터러시를 교육하는 것, ▲대학 인턴 제도를 활용하는 것, ▲필요에 따라 계약업체와 협력하는 것이다. 

오쉬코쉬의 수석 부사장 겸 CIO 애너팜 케어는 “머신러닝 알고리즘을 작성할 수 있는 데이터 과학 스킬을 가진 인력이 필요하다. 데이터 과학팀이 작성하는 알고리즘은 발생 가능성 높은 결과를 예측하고, 더 나은 결정을 내리도록 돕기 때문에 매우 중요하다. 업스킬링은 중요한 전략이다. 이는 점점 더 중요해지고 있으며, 비즈니스적 이점을 제공한다”라고 설명했다.

이어 그는 “데이터 팀을 채우는 것이 매우 어려웠기 때문에 내부 교육에 집중하고 있다”라면서, “이를테면 업스킬링 교육 프로그램을 만들고 직원들이 다양한 기술 교육을 받을 수 있도록 무료 온라인 과정 및 체험 프로젝트 등의 다양한 리소스를 제공했다. 지난 몇 년 동안 직원들은 2,500개 이상의 과정을 수강했다”라고 덧붙였다. 

케어는 “[기술 스킬] 수요가 크게 증가한 반면 인재풀은 제한적이다. 따라서 오쉬코쉬는 모든 유형의 인재를 두고 경쟁하는 게 아니라 필요한 스킬에 집중하기로 했다. 법무팀에 뛰어난 데이터 애널리스트가 있었다. 이 직원은 데이터 과학에 열정이 있었고, 그래서 법무팀에서 애널리틱스 팀으로 옮겨 데이터 과학을 교육했다. 해당 직원은 현재 뛰어난 데이터 과학자가 됐다”라고 전했다. 

팀 구성에 집중하기
40억 달러 자산, 24개 지점, 20만 명의 가입자를 보유한 트루스톤 파이낸셜 크레딧 유니온(TruStone Financial Credit Union)의 부사장 겸 CTO 개리 지터는 약 9개월 전부터 데이터 과학팀을 위한 새로운 직원을 채용하기 시작했다. 그는 적합한 후보자를 유인하기 위해 직무 설명을 여러 번 수정해야 했다. 심지어 아직 데이터 과학자 구인 공고는 작성하지도 않았다. 

그는 “지난 직장에서 데이터 과학자와 꽤 많이 협력해봤다”라면서, “데이터 과학 스킬을 찾기가 어려우며 (찾는다 하더라도) 비용이 상당하다. 하지만 데이터 과학자를 채용할 수 없다면 불리해질 것이다. 따라서 내부 인력을 교육하기로 했으며, (내부 인력이) 전문 데이터 과학자가 되진 못하겠지만 데이터 사용 및 구성에는 능숙해질 수 있을 것이다”라고 말했다. 

아울러 지터는 여러 벤더와 컨설턴트를 활용해 트루스톤의 데이터 과학 작업을 지원할 계획이다. 또 미네소타 대학교와 파트너십을 맺고 학생들이 졸업 프로젝트를 트루스톤에서 할 수 있도록 지원했다. 학생들은 머신러닝을 통해 트루스톤의 데이터를 분석하여 디지털 가입 유도, 사용 중인 제품 및 고객, 이러한 제품의 수익성을 분석하고 있다. 

IDC의 퓨처 인텔리전스 부문 리서치 이사 찬다나 고팔은 D세대부터 수학 또는 데이터 과학 박사 학위를 소지한 데이터 전문가까지 다양한 데이터 전문가를 확보하는 게 좋다고 권고했다. 

그는 “데이터 과학자가 일상적인 업무를 하도록 해서는 안 된다. D세대는 데이터의 의미를 이해할 만한 지식이 있기 때문에 일상적인 업무를 하도록 해야 한다. 정식 교육을 받은 데이터 과학자의 수는 얼마 되지 않을 것이다. 다양한 역할을 활용해야 데이터에서 실질적인 컨텍스트를 얻을 수 있을 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
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