[SAP: 박X규, 김X훈 선배님]

0. 선배님들의 간단한 정보

성균관대학교 소프트웨어학과를 졸업하셨으며, 두 분 모두 SAP에서 Database Engine/System 쪽을 중심으로 커리어를 쌓고 있는 분들이다. 박X규 선배님은 학부 때 DB 수업을 계기로 SAP 인턴 공고에 지원해 정규직으로 전환하셔서 지금까지 일하고 계신 분이다. 김X훈 선배님은 작년 7월에 SAP 인턴으로 합류해 학업과 병행하셨다.

1. 미팅 요약

채용관련 조언은 크게 채용의 형식과 준비 전략에 대해 말씀해주셨다. SAP는 체감상 경력직이나 대학원생 비중이 높았고 학부생 케이스는 상대적으로 덜 보였다고 한다. 경쟁률이 극단적으로 높지는 않았지만 해마다 높아지는 흐름은 분명했다고 한다. 무엇보다 해외 전형은 한국식 공채처럼 “마감일까지 모았다가 한 번에 처리”가 아니라, 지원서가 들어오는 대로 바로 전형이 굴러가는 롤링 방식이 강하다는 점이 핵심이다. 그래서 공고가 열려 있는 기간이 길어 보여도 TO가 먼저 차면 사실상 기회가 끝날 수 있다고 한다. 이 구조에서는 전략이 단순해진다. resume를 미리 완성해두고, 공고가 뜨는 순간 빠르게 넣는 쪽이 유리하다는 결론이다.

Resume 작성 방식의 대한 조언은 “스킬을 나열”하는 문서가 아니라 “경험이 스킬을 증명”하도록 연결해야 한다는 강조가 있었다. 즉, 어떤 스킬을 가졌는지보다 그 스킬로 어떤 문제를 풀었는지, 어떤 제약에서 어떤 선택을 했는지, 결과가 어떻게 검증됐는지를 연결해 쓰는 방식이 설득력을 만든다는 이야기다. 이 뿐만 아니라 장점을 여러 개 나열하기보다, 강한 정체성 하나를 정하고 그 관점에서 경험을 일관되게 묶는 편이 낫다고 하셨다. 문제를 어떻게 정의했고, 어떤 제약에서 어떤 선택을 했고, 무엇을 근거로 성공을 주장하는지까지 서술 방식 자체를 설계해야 한다.

영어는 생각보다 비중이 크지 않을 수 있다는 선배님의 경험도 있었다. 다만 이 말은 “일상 회화 영어”의 비중이 낮을 수 있다는 뜻에 가깝고, 기술 용어(terminology)는 영어로 정확히 알아야 한다는 조건이 붙는다. 문서, 코드리뷰, 이슈 트래킹, 설계 논의는 결국 기술 영어가 기본값이기 때문이다. ‘판교어’를 생각해보면 전 세계 공통인듯 싶다.

컴퓨터공학과 졸업 학생이라면 취업을 위해서 반드시 거쳐야 하는 코딩테스트에 대한 선배님의 강조도 있었다. 코딩테스트 준비에서는 ‘혼자 생각하는 시간’이 제일 중요한 자원이라는 메시지가 반복된다. 문제를 많이 푸는 것보다, 한 문제를 잡고 접근을 세우고 막히는 지점을 분석하고 다시 설계를 고치는 시간이 실력을 만든다고 한다. 라이브 코테 경험도 언급된다. 실시간으로 사고 과정을 드러내는 환경에서는 정답 코드 자체보다 문제 정의, 가정 정리, 접근 선택의 근거, 트레이드오프 설명이 평가의 중심이 되기 쉽다. 왜냐하면 자신의 해결결과를 말을 통해 설명하고 입증해야 하기 때문이다. 그래서 준비는 “언어 문법”이 아니라 “해결 과정을 설명 가능한 형태로 구조화하는 훈련”이 된다. (AI의 등장으로 예전처럼 코테의 중요성이 유지될까 싶지만 이제 3학년이니깐 … 준비해야 할 듯 싶다)

업무 문화와 프로세스는 장단이 분명하다. 워라밸은 좋고 출퇴근이 유연하며 재택도 가능하고 과도한 감시는 약하다는 인상이 있었다. 대신 성과는 말이 아니라 산출물로 남는다. Jira와 Git과 문서가 사실상의 평가 기반이 된다. 커밋 하나에도 “왜 이 변경이 필요한지, 어떤 과정으로 검토됐는지, 어떤 근거로 안전하다고 보는지”가 세세하게 남아야 한다고 한다. 반영까지 오래 걸리는 경우도 있어 한 작업을 기다리는 동안 다른 일을 병행하는 멀티태스킹이 중요해진다. 수평적 문화는 자율성이 커서 장점이지만, 누가 손잡고 끌어주지 않으면 스스로 길을 찾아야 하는 단점도 된다. 레거시는 문서화가 부족한 경우가 많아 결국 사람에게 물어보고, 복잡한 도메인을 이해하기 위해 머리를 박는 시간이 필요하다.

회사 기술을 외부에 공개하지 않는 추세가 강해지고 있다. 따라서 회사 내부 작업은 결과가 외부에 잘 드러나지 않게되어, 외부에서 보이는 성장 축으로 오픈소스를 병행하여 커리어를 쌓는게 도움이 되기도 한다고 하셨다.

학부시절 도움이 많이 되었던 과목으로는 운영체제와 DB가 있고, 레이스 컨디션을 이해하는 것만으로도 절반은 먹고 들어간다는 표현이 나올 정도로 시스템 기초의 가치가 크다는 메시지를 남겨주셨다.

2. Self-Feedback

요즘 갈수록 컴퓨터공학과 취업이 어려워지고 있다. 아마도 AI 때문이겠지. 덕분에 기업의 생산성은 높아져 코스피 지수는 매일같이 오르는 중이지만, 정작 내 미래는 유지하다 못해 내려가는 느낌이다. 불안하지 않다면 거짓말이겠지.

위로가 되는게 있다면 이 걱정은 나만의 것이 아니라는 것이다. 뉴스를 통해서도 요즘 청년들의 취업 고민은 매일같이 보도되니깐. ‘아무것도 모르는 신입’은 AI에 의해 쉽게 대처 가능하다. 이를 극복하기 위해 취준생들의 스펙은 점점 고도화된다. 하지만 학부생 4년 동안 쌓을 수 있는 스펙은 그리 많지 않다. 그렇기에 스펙과 면접에서의 선택과 집중이 중요한거 같다.

이 관점에서 박X규, 김X훈 선배님과의 면담은 나에게 매우 도움되는 면담이었다. 자신들이 합격한 SAP를 포함한 다른 대기업(토스 프론트엔드, 당근 등)의 합격 사례들을 설명해주시며 자신과 주변 사람들이 겪은 real tip을 알려주셨기 때문이다.

종합해보면 학부생이 보여줄 수 있는 스펙은 화려할 수 없다는 것을 아는 것이 중요하다. 화려할 수 없기에, 가능성을 보여주는 것이 합격할 수 있는 중요한 포인트라는 것이다. 학부생과 취업 준비 기간동안 겪었던 경험 중 나의 장점이 제일 잘 들어난 경험 한 두 가지면 충분하다. 여기서 ‘나의 장점’은 되도록이면 ‘문제 해결 과정’에서 일어났으며 이에 도움 되는 장점이면 좋고, 결과물이 깔끔하다면 더 좋다 (미완성 프로젝트는 X 공개적으로 드러나면 good). 대표적인 예시로 토스 프론트엔드 합격자 분 께서 토스에서 주관한 오픈소스 프로젝트에 크게 기여하신 분이 있다. 이 분은 이 경험을 중심으로 서류 및 면접을 준비하셨다.

코테(코딩테스트)는 프로그래머의 기초라고 볼 수 있는 알고리즘 실력을 평가하는 기준이다. AI의 등장으로 코테의 중요성이 감소할 것으로 보이나, 내가 취업을 준비할 앞으로의 2년 동안은 바뀔 가능성이 크게 없을 것으로 보여 백준을 풀면서 조금씩이라도 준비하는 것이 좋아보인다.

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[뮌헨공과대학교: 이X현 선배님]

0. 선배님들의 간단한 정보

이X현 선배님은 성균관대 18학번 여성으로, 현재 독일에서 박사 과정으로 연구를 수행하고 있는 연구자이시다. 선배님의 연구 관심사는 클라우드 환경, 특히 멀티테넌트 상황에서 여러 고객 데이터가 여러 SSD에 분산 저장될 때 발생하는 성능 변동을 줄이고 예측가능성(predictability)과 공정성(fairness)을 확보하는 시스템 설계 쪽이다.

1. 미팅 요약

이번 미팅의 주제는 “대학원 진학”이었다. 선배는 본인 경험을 바탕으로, 대학원 선택을 스펙이나 분위기보다 적성·환경·지도교수로 쪼개서 보라고 말씀하셨다.

먼저 독일 박사 과정이 어떤 형태인지를 설명해주셨다. 독일 박사는 등록금 내고 다니는 “학생”이라기보다, 지도교수에게 고용되는 연구자에 가깝다고 하셨다. 월급을 받고 워킹 비자로 지내며, 대신 개인 연구뿐 아니라 수업 진행과 학부·석사 프로젝트/논문 지도 같은 역할이 함께 붙는 구조라고 하셨다. 독일 대학으로의 박사 진학은 “직업에 가까운 생활”에 가깝다고 하셨다.

대학원 적성 판단은 거창한 검사보다 자신의 단순한 반응을 기준으로 하라고 하셨다. 연구를 하다 보면 검색해도 답이 안 나오는 문제가 계속 나오는데, 그때 “궁금해서 더 파고들고 싶다”가 먼저 나오면 연구가 맞을 가능성이 크다고 하셨다. 반대로 “답이 없다는 상황 자체가 너무 싫고 못 견디겠다”면 연구가 스트레스로만 남을 수 있다고 하셨다. 연구는 정답을 찾는 일이 아니라 정답을 만들어야 하는 일이기 때문이라고 하셨다.

진학 결정에서 제일 큰 변수는 “연구 자체”보다 “연구실 환경”일 수 있다는 말이 매우 깊은 인상으로 남았다. 교수는 구조적으로 상사가 없어서 피드백 체인이 약하고, 연구실은 작은 사회라 사람/정치/지도 방식이 삶의 질을 크게 흔든다고 했다. 그래서 힘든 경험이 생겼을 때 “내가 연구가 안 맞나”로 바로 결론 내리기보다, “이 연구실이 나랑 안 맞나”를 따로 분리해서 봐야 한다고 하셨다. 이 구분을 못 하면 환경 문제를 적성 문제로 착각하기 쉽다고 하셨다.

박사 쪽은 특히 “제도”보다 “사람”이 더 중요하다고 하셨다. 졸업 조건이나 속도는 국가/학교보다 지도교수 성향에 더 크게 좌우될 수 있다고 하셨다. 어떤 분야는 산업 협업으로 일정이 명확해 빨리 끝나기도 하지만, 소프트웨어/시스템 쪽은 교수 기준에 따라 늘어질 수 있다고 하셨다. 그래서 박사를 고민한다면 연구 주제보다 지도 방식, 기대치, 졸업 요건의 명확성을 먼저 확인해야 한다고 하셨다.

만약 박사가 걱정된다면 우선 석사를 하는 방법이 좋은 선택일 것이라고 하셨다. 왜냐하면 학부에서 짧게 경험한 인턴/학연생만으로 결론 내리기 어려울 수도 있기 때문이다. 따라서 석사에서 1~2년 정도 더 들어가 보면서 연구 체질을 확인하는 것도 방법이라고 하셨다. 다만 이때도 연구실 분위기와 선배들의 실제 생활을 미리 확인하고 들어가야 시행착오가 줄어든다고 하셨다.

미팅 막바지에 선배님은 자기 자신도 AI 시대에 대학원이 의미 있나 같은 불안을 가지고 계신다고 하셨다. 박사과정의 절반정도를 마친 선배님도 아직까지 정답을 모르겠다고 하셨다. 대학원 관련 주제는 아니지만 선배는 앞으로 소프트웨어 기술은 인프라 쪽 가치가 커질 수 있다고 하셨다. 왜냐하면 AI가 데이터를 더 만들수록 저장과 클라우드 인프라 수요는 유지되거나 커질 가능성이 있기 때문이다. 그래서 본인도 클라우드 & Storage 같은 기반 레이어 문제에 관심을 두고 있고, multi-tenant 환경에서 SSD 성능의 예측가능성과 공정성을 확보하는 주제를 연구한다고 하셨다.

2. Self-Feedback

작년즈음 공부가 다시 재미있다고 느꼈다. 자연스럽게 올라온 흥미에 성적도 올려보자는 목표를 가지게 되었다. 그렇게 1년이 지나고 보니 나도 모르게 성적에 대한 집착을 가지게 되었다. 특정 수업을 통해서 배운 것이 많아도, 정말 유익한 시간이었어도 내 기준에 못 미치는 성적을 받은 경우에는 큰 스트레스와 함께 기존에 가졌던 해당 과목에 대한 흥미도 뚝 떨어졌다.

대학원을 마냥 ‘공부와 연구만 하면 되는 신분’이라고 생각했던 시절이 있다. 그 반대로 취업은 ‘돈을 버는 행위’라고만 생각했던 시절이 있다. 작년 한 해 산학협력 프로젝트를 통해 간접적으로나마 기업의 일원으로서 일해 보고, 이번 글로벌 챌린지를 통해 대학원에 진학하신 선배님을 만나 개인적인 이야기와 조언을 듣고 나니 소소한 깨달음을 얻을 수 있었다.

우선 대학원은 마냥 ‘공부와 연구만 하면 되는 신분’이 아니다. 혼자가 아닌 여럿, 그중에서도 나보다 뛰어난 사람들이 대부분인 집단에서 협력하며 새로운 해답을 제시하는 일이다. 취업은 ‘돈을 버는 행위’만은 아니다. 개인적인 신념에 따라 다르겠으나, 조직의 일원으로서 경제적 이익을 창출하는 일이다. 이 둘은 말이 조금 다르지만, 근본적으로는 매우 비슷하다. 혼자 하는 일이 아니며 긴 시간을 투자해 원하는 목표를 달성하는 것이다. 다른 점이라면 이 목표를 이루는 ‘과정’이 다르고, 이 중 어떠한 과정이 내 성향에 더 맞는지 아는 것이 앞으로의 진로를 정하는 데 현명한 판단을 할 수 있는 기준이 될 것이라고 생각된다.

이번 봄 학기 시작 or 여름 방학 시작에 서의성 교수님 랩실에 들어가 학부 연구생을 함 경험해보려고 한다. 그 이후 본격적인 진로에 대해서 고민하려고 한다.