1. 면접 준비( 네비 잘못찍음 🤣)
채용 프로세스(경력기준) : 서류 - AI 역량 검사 - 1차면접(실무) - 최종 면접 (회장님) -합격
타임라인 : 3/5 서류 제출 → 3/18 서류합격→ 3/22 AI 역검 & 자사 이력서 다시 제출 → 3/27 (1차 대면 면접) → 1차 탈락
서류 합격 통보를 받고 1주일간 AI 역검부터 자사이력서도 처음부터 다시 쓰고 JD 주요 기술 학습, 매장 방문등 신입공채를 준비했던 것과 비슷하게 직무 기술서/회사 정보를 기반으로 준비했다.
기업/브랜드 리서치부터 시작 중견급 상장사 이기때문에 정보가 비교적 많았다. DART 공시 기준으로 연결 매출 구조, 영업이익률, 재고자산 규모등 확인하고, 데이터/AI 관련 1년치 최신 뉴스/SNS/AX팀 인터뷰등 확인 했다. 가장 인상깊었던 영업이익률 20%대 유지중인 것(실환가..?) MLB 중국법인이 캐시카우 역할하면서 글로벌 매출 작년 1조 돌파. 국내 매출은 3년 연속 역성장 중. 중국 전개는 홀세일/대리상 구조라 대리상 재고 소진율이 다음 시즌 수주량을 결정하는 선행지표 역할을 한다는 것. 현재 기조가 "양적 팽창"에서 점당 매출 효율화등 "질적 성장"으로 전략 축이 이동 중
기술 인프라 공부 Snowflake 웨어하우스로 이관 중이며 자체 대시보드 밀키웨이 개발, 여러 운영 업무 AI 자동화 poc 진행중. 기존에 써왔던 BigQuery와의 아키텍처 차이를 매핑해서, 면접에서 기술 스택 질문이 나왔을 때 "써본 적은 없지만 구조적 차이를 이해하고 있다"고 말할 수 있는 수준까지 준비
Claude code 기반 플랫폼 크롤링 - Excel 연동 JD에 'SNS/EC플랫폼 크롤링'이 포함되어 있었는데, 정식 실무 경험이 없었기 때문에 면접 전에 Claude code pro 구매해서 채널매출이 가장 클것 같은 무신사에서 동적 크롤링을 구현하고, Excel in claude로 가공 및 인사이트 추출 자동화까지 연결했다. (해본 적 없다로 끝내기 싫었음)
성수 플래그쉽 매장 방문 성수점은 역시 외국인 비율이 압도적이었다. ( 일본고객들이 꽤 있었는데, 매장직원한테 물어보니 요즘 일본사람들이 많다더라,...) 옆에 뉴발란스 매장과 비교했을 때 웨이팅할 정도로 트래픽이 있었다. 매장 곳곳의 체험형 VM과 카리나 효과인듯 했다. 모자 SKU가 많다보니 랙 옆에 배치된 핏 가이드도 있었고, 다국어로 작성된 POP들도 보면서 고객 응대가 잘 설계돼 있다고 느꼈다.
또한, 성수점처럼 외국인 일회성 트래픽이 많은 매장은 신규 고객 전환보다 입객 시 객단가를 높이는 게 핵심일 텐데, 실제로 15만 원 이상 구매 시 커스텀 자수 증정, 신발 2켤레 이상 구매 시 프로모션 등 객단가를 끌어올리는 구조가 잘 깔려 있었다. 분석가로서 이 프로모션 전후의 객단가 변화를 데이터로 확인하고, A/B 테스트 기반 프로모션 최적화도 해보고 싶다는 생각이 들었다. 또 카리나 에디션 라인의 슬릭 파우더 신발을 직접 신어보기도 했는데, 착화감이 좋고 가벼워서 제품력에 놀래서 홀린듯 구매까지 진행했다. 1.5조씩 하는 브랜드의 저력이 느껴져 성장가능성이 기대됐다.
답변은 STAR 기법으로 구조화 + 실무 경험이 없다면 유사 성공경험으로 재생산 가능성 전달
2. 면접
면접은 총 25분, 4:1로 진행 됐다(인사팀 2, 본부장/사업부장급1,팀장1),
짧은 자기소개와 공백기/이직사유등 개인적인 질문을 진행 한 후, 바로 도메인 기반 실무 스킬 질문이 이어졌다. 특히, 내 커리어와 연차를 감안하시고(추측..), 직접적인 업무 경험은 없으니 만약 이 업무를 받으면 어떻게 설계할건지에 대한 워크플로우 & 스키마 설계 내용을 구체적으로 설명 해보라는 질문들이 대부분이었다.
결과적으로는 도메인 경력직임에도 불구하고 신입처럼 준비했고, AX팀에 자체에 대한 업무 이해도가 낮았던 터라 방향성을 완전히 잘못 잡은 부분이 탈락의 핵심이었던것 같다. 면접 복기를 하면서, MD 때 매일 보고 분석했던 지표들과 내용들로 충분히 답변가능한 질문들도 있었고, 중간중간 면접관님들이 답변 방향성에 대한 힌트도 많이 주셨는데 맥락을 잘 이해하지 못했고, 끌려만 다녔던 면접이라 더 아쉬움이 남은 면접이었다. 하지만, 동시에 이번 면접을 통해 배우고 얻은것도 많아서 KPT 회고를 통해 다음면접때는 더 좋은 결과를 내보고자 한다.
| 준비한 내용 | 실제 면접 내용 |
| 주니어 신입 | 주어진 업무를 바로 수행할 수 있는 미들급 경력직 |
| 데이터분석가 관점 | AX팀 담당자 관점 |
| 나의 경험을 어떻게 구조화 해서 잘 전달하느냐 | 내일 출근하면 이 업무를 어떻게 하겠느냐 |
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경험 기반 스토리텔링 (WHY-THINKCING)
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도메인 기반 실무 시뮬레이션
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| JD 분석 → 회사/브랜드 리서치 → 경험정리 & why-thinking 구조화 → 약점 보완 / 유사 성공경험+인성 답변 | JD 하드스킬 / 주요 업무 → 이 상황이 주어지면 어떻게 설계할지 에 대한 실무 시뮬레이션 |
3. 면접 회고(KPT)
KEEP — 유지할 것
- 기업·브랜드 기반 비즈니스 분석 및 사전 조사
기업/브랜드 기반 비즈니스 분석, 데이터 인프라 및 회사 방향성 사전 조사. 덕분에 면접관이 "밀키웨이", "스노우플레이크", "네이버 데이터 API", "비전 모델 라벨링" 같은 키워드를 꺼냈을 때 낯설지 않았음. 기업 리서치의 깊이와 방향성은 다음에도 유지할 것
- 신뢰도 관련 리스크 해소 준비
공백기, 커리어 전환 사유, 짧은 재직 기간에 대한 질문은 예상대로 나왔고 준비한 대로 답변함.
- 솔직하고 진정성있게 답변하려는 태도
당황스러운 질문에는 생각할 시간을 요청했고, 모르는 부분은 모른다고 답했다.
PROBLEM — 고쳐야 할 것
- 팀 소개와 후속 질문의 맥락을 답변에 연결하지 못했다
초반에 팀 업무를 구체적으로 소개 해주셨고, 어떤 업무를 할수있는 사람을 찾고있는지 설명해주셨다.이건 사실상 "이 맥락 위에서 대답하라"는 가이드였던것 같다. 리오더 질문에서 "가격보다는 몇 장을 할 건지가 중요하잖아요"라고 직접 답변 방향을 제시해주셨는데, 긴장 때문에 이 힌트를 제대로 활용하지 못하고 기존 답변 흐름을 유지해버렸다.
– 경력직 포지션인데 "할 수 있다" 수준으로 답변했다
경력직 면접에서 "해봤습니다 / 할 수 있습니다"는 충분하지 않다. 경험이 있다면 그 경험을 구조적으로 설명하고, 경험이 없는 영역이라면 "이렇게 설계하겠습니다"로 도메인 역량을 최대치로 보여줘야 한다. 내가 강점으로 내세운 패션 MD 도메인 역량이 실제 답변 과정에서 충분히 발현되지 못했다.
- JD 주요 업무의 하드스킬을 과소 해석했다
JD에 적힌 크롤링, 트렌드/키워드 분석, AI 자동화 로직 설계를 "한번 해봤기 때문에, 빠르게 학습해서 진행할수있다"라고 답변할 수 있게 준비했다. 그런데 해당 부분들이 팀의 핵심 업무였다. "빠른 학습"이 아니라, 도메인 맥락을 반영해서 해당 업무를 직접 설계해본 경험이 있었어야 했다.
- 패션 MD 실무 경험을 데이터 변수로 번역하는 훈련 부족
가장 아쉬운 포인트다. 리오더 질문에서 "얼마나 팔릴지 (판매 속도,예상 판매량,채널별 판매비중) 언제까지 팔릴지 (리드타임, 시즌 마감 일수, 판매가능일수,주간이벤트,휴일이슈) 이 바로 나왔어야 하는데, 앞단의 "원가, 현물 확인"이 먼저 나왔다... 나는 기존에 시즌 상품의 어패럴 담당이어서 현물 여부, 원가 상승, 리드타임 를 먼저 확인했고 그 다음이 가능한 부분안에서의 수량 픽스라, MLB처럼 용품(원단문제없음) & 중국/베트남 공장(리드타임 짧음) 인 경우를 디폴트 라고 바로 생각을 못했다. ( 넥타이/양말 기준으로 리오더 설계 했어야 했음,,,) MD로써의 실무 경험은 있지만, 이걸 데이터 테이블의 컬럼명과 분석 로직으로 즉시 번역하는 능력이 부족했다. 복기해보니 어떤 게 필요한지는 이제 알겠다. 체화가 안 됐을 뿐이다.
- 아이디어를 구체화하지 못했다
자동 알림 시스템을 제안했지만, "알림을 줍니다"에서 멈췄다. 면접관이 원한 건 알림 → 원인 분해 → 대응 액션 → 실행까지의 end-to-end 워크플로우였다. 현업 이슈를 제안하는 것까지는 괜찮았지만, 실제로 어떻게 구현할 것인지까지 구체화하는 역량이 부족했다.
TRY — 시도할 것
1. JD 분석 기반 이력서·면접 준비 방향 전환: "설계 시뮬레이션"
기존 방식: JD 키워드 추출 → 내 경험 중 매칭되는 것을 찾음 → 스토리텔링으로 연결
전환할 방식: JD 키워드 추출 → "이 업무를 받으면 어떻게 설계하겠는가" 시뮬레이션 → 설계 로직을 구조화 → 경험은 설계의 근거로 활용
예시 — EC 플랫폼 크롤링: "00사에서 경쟁사 데이터 가져와서 분석용 테이블 만들어줘"라고 한다면? → 수집 전에 테이블 스키마부터 설계한다. 상품 정보 마스터 테이블 : 브랜드명, 카테고리(대중소), 스타일명,제품명, 성별, 색상, 소재, 시즌, 런칭일 (이미지분석 기반 - 소재, 스타일 유형 분류 등) 가격 & 할인 : 플랫폼 ,정가, 판매가, 할인율, 할인 종류 - 상시, 타임딜인지 등, 판매 반응 : 리뷰수, 평점, 카테고리내 순위, 품절여부 (판매량 대리 지표 가능) + 조인 : 우리 마스터 테이블의 카테고리 체계를 재정의 하고 맵핑
예시 — 자동화 파이프라인: "주간 매출 리포트를 월요일마다 자동으로 배포해줘"라고 한다면? → 데이터 소스(DB에서 주간 매출 추출) → 집계 로직(카테고리별·채널별 매출, WoW/YoY 산출) → 이상 감지(목표 대비 00% 미만 SKU 자동 플래그) → AI 요약(원인 분해 텍스트 자동 생성) → 시각화 + 배포. 각 단계별 사용 도구와 로직까지 명시할 수 있어야 한다.
2. 면접 답변 구조 전환: 설계 70% + 경험 근거 30%
기존에는 경험 80% + 설계 20%였다. 다음부터는 뒤집자
연습방법: "이 업무를 받으면 이렇게 설계하겠습니다" → "이렇게 판단한 근거는 MD 시절 이런 경험이 있기 때문" 경험이 없는 영역이라면, 설계 시뮬레이션을 먼저 보여주고 유사 경험으로 근거를 댄다.
3. 면접관의 팀 소개 & 후속 질문 맥락을 답변에 연결시키는 연습
면접관이 소개를 할 때 핵심 키워드를 기억한 후 답변에서 면접관의 언어를 빌려서 답하는 습관을 들인다.
연습 방법: "말씀하신 경쟁사 프로모션 분석 하는 상황이라면 promotion_type 컬럼이 필수적이고…"처럼 바로 연결한다.
후속 질문에서 면접관이 힌트를 줬을 때("가격보다는 몇 장이 중요하잖아요"), 그 방향으로 바로 피벗하는 연습도 함께 한다.
4. 하드스킬: 개인 프로젝트
프로젝트 ① 경쟁사 모니터링 시스템 — 크롤링 + 수집 테이블 설계 + 자사 스키마 기반 매핑
프로젝트 ② API 기반 트렌드/키워드 분석 자동화
프로젝트 ③ 주간 리오더 알림 시스템 시뮬레이션 — 리오더 필요 상품 판단 & 알림 - AI 예측 분석(시점별 리오더수량) - 대응 제안
4. 마무리
이번 면접을 통해 배운건
도메인 강점을 가진 경력직임을 어필하기 위해 "해봤습니다"가 수준을 넘어, "이렇게 설계하겠습니다 + 유사 경험 어필"과 같이 비즈니스 맥락을 반영한 설계력과 근거 경험이 필요하다, 또한, 면접은 서로의 fit을 확인하면서, 궁금증을 해소하기 위한 대화고-- 대화에서 가장 중요한건 맥락이다. 준비한 내용을 바탕으로 하되, 대화의 맥락을 파악하기 위해 집중해야 한다.
AI가 빠르게 발전하면서, '레거시 분석가'의 채용폭은 점점 좁아지고 있고, 주니어 분석가/신입분석가들에게 요구되는 역량과 범위가 더욱 넓어지고 있음을 채용준비 과정에서 매일 체감하고 있다. 실무진들이 너도나도 AI를 활용하고 비개발직군도 바이브코딩으로 쉽게 서비스를 만들고 있다. 이런 흐름속에서 내가 가진 강점이 뭐고, 어떤 방향성으로 커리어를 가져갈지 전략적인 고민이 필요할것 같다.
AX분석가/담당 직무는 도메인을 이해하는 사람이 "뭘 자동화해야 하는지"를 정의하고, 그 구조를 직접 설계하고 구현까지 연결하는 사람이다. 분석의 주체가 사람에서 시스템으로 이동하는 흐름 속에서, 분석가의 가치는 "분석을 하는 것"이 아니라 "분석이 돌아가는 구조를 만드는 것" 에 있다는데 공감을 하면서 앞으로 분석가의 역할범위가 어떻게 변화할지 지켜봐야할것 같다.
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