[동아리] 빅데이터 연합동아리 보아즈/투빅스 서류,면접 후기

이맘때가 빅데이터 연합동아리 모집기간이라고 알고있다.

그래서 예전 회상도 할 겸, 지원하시는 분들께 도움이 될까 해서 적어본다.

 

+ ) 23.07.31 추가내용

보아즈를 수료한 기념으로 적어본다!

항상 연합동아리 모집 시즌에 글을 읽는 사람이 꾸준히 증가하는 걸 보니 조금이라도 더 도움이 되었으면 좋겠다는 생각에,,ㅎㅎ

 

보아즈 1번 면접 문항이 매 기수마다 변경된다는 사실을 알았다.

원래는 1분자기소개가 다였는데, 20기 면접때는 "자기소개와 더불어 보아즈 활동을 통해 성장한 본인의 모습을 묘사해 주세요"였다.

그래서 20기 면접보신 분들이 글에서 본 내용과 달라서(?) 당황했다고 한다.

 

그리고 21기 면접때는 아마 기억상 "자기소개와 더불어 보아즈에 들어왔을 때 구성원으로서 본인의 모습을 묘사해주세요" 이런 뉘앙스였던 것 같다. 

 

자기소개는 필수이고, 참신한 질문들이 추가되는 것 같다. 과연 다음 22기 면접 질문은 어떨지.. (항상 고생하는 우리 대표진들 충성충성!)

 

0. 본인 소개 

건국대학교 응용통계학과(2학년) 학부생이고, 컴퓨터공학부를 부전공하고있다.

2-1학기가 끝난 시점에 동아리를 지원하였고(2022년도 하반기 모집)

당시 (스펙이라고 말할 것도 없지만... )스펙은 과 내 데이터분석동아리에서 한학기동안 동아리원들과 같이 공부하고, 데이콘 대회 두어번 참여해보았다. 주로 정형데이터를 다루는 것을 공부해왔고, 딥러닝은 자연어처리 조금(이라면 RNN, Transformer정도..)공부해본게 다였다. 

다른 분들에 비해 매우매우 부족한 상태였지만 떨어지더라도 도전해보자! 라는 마인드로 냅다 두 동아리에 지원서를 내밀었다.

 

1. 보아즈/투빅스 서류

두 동아리를 묶어놓은 이유는 서류 문항이 되게 비슷하다고 느껴서이다.

우선 자소서 전체를 관통하는 주제를 정했는데, 통계학과라는 나름의 이점을 살려서(?) 데이터 분석/딥러닝에 필요한 수학을 잘 안다! 라는 것을 나의 장점으로 잡았다. 

 

1. 보아즈/투빅스에 지원한 동기와 활동을 통해 얻고 싶은 것

- 일단 필자는 1학년때 무작정 머신러닝+수학에 흥미가 생겨서 이것저것 혼자 알아보고 공부하기 시작했다. 하지만 어려워서 의욕이 사라지기도 하고 재미가 없었다. 그러다가 교내 동아리에서 팀원들과 함께 프로젝트도 하고 원하는 공부를 하게 되었는데, 이처럼 같은 관심사를 가진 사람들과 공부하는 것의 이점을 잘 녹여서 썼다. 또한 딥러닝에 대해서는 아직 무지했기 때문에 추가적으로 딥러닝 공부를 너무 하고싶다!!! 라는걸 강조했다. 

 

2. 머신러닝/딥러닝/데이터분석 관련 진행한 프로젝트가 있다면 서술하고 없다면 공부해본 경험 등등..

- 이 문항에는 나름의 머신러닝 관련 용어들도 중간중간에 적어놓았고, 공부하며 깨달은 점까지 제시하여 스토리를 만들려고 노력했다.

교내 데이터분석 과동아리에서 '파이썬 머신러닝 완벽가이드' 책을 바탕으로 팀원들이 돌아가며 매주 발제를 하였다. 이러한 경험을 수학적 이론을 곁들여서 적었고, 데이콘 대회를 참여했던 것도 적었다. 대회를 참여하면서 초창기는 모델링에 힘을 썼지만 거듭할수록 전처리를 더 중요하게 여겨야 할 것 같다라는 나름의 교훈을 적었다.

 

3. 협업 활동을 하면서 가장 기억에 남는 경험, 열정을 가지고 끝까지 마무리한 경험 

- 이 문항은 머신러닝은 아니지만 코딩과 관련지어서 적었다. 컴퓨터공학부 부전공을 하며 어려웠던 점을 적었고 극복 과정, 깨달은 점 등을 거의 뽁뽁이를 10겹 싼 것처럼 매우 포장해서 적었다.

 

플러스로 투빅스는 하고싶은 프로젝트에 대해 자세하게 적어달라는 문항이 있다. 

- 이건 딥러닝의 ㄷ자도 모르는 애가 object detection해보겠다고 어쩌구저쩌구 적었다.. 면접 때 상세하게 물어봤다

적용되는 기술, 모델도 물론 중요하지만 이 프로젝트를 왜 하고 싶은지 생각해보는 것도 중요하다고 생각한다.

 

전체적으로 '난 일년동안 이 동아리에 헌신할 수 있고 정말 많은걸 배우고 싶다' 느낌을 주게끔 열정을 많이 보여줬던 것 같다. 

 

 

 

감사하게도 두 동아리 모두 서류 합격이라는 결과를 받았다. 

하지만 내가 지원했을 당시에 보아즈와 투빅스 면접일이 겹쳤어서 하루에 면접 두번을 보는 일이 생겨버렸다 ..

 

 

2. 보아즈 면접

면접은 보아즈 주 세션 장소인 연세대학교에서 보게 되었다.

코시국에 대학생이 되어 그동안 비대면 면접만 주로 보았고 대면 면접은 오랜만이라서 정말 긴장되었다. 

 

면접관은 4분, 면접자는 3명이었다.

먼저 3명에게 돌아가면서 공통질문을 물어봤다. 

1. 자기소개 1분 이내

2. 보아즈에서 하고 싶은 프로젝트

 

이렇게 2가지를 물어봤고, 이후는 개인 질문을 받았다.

1. 위에서 언급했던 보아즈에서 하고 싶은 프로젝트에 대해 추가적인 기술질문

구체적인 모델이나 전처리에 대해서 아는게 있는지 물어봤다. 

2. 자소서 2번에 적었던 내용(진행했던 프로젝트)을 기반으로 한 기술질문

내가 자소서에 적었던 모든 용어에 대해서 꼭 꼭 공부해 가야 한다.... 기술 질문이 날카롭다. 

3. 보아즈는 기술블로그나 깃허브를 첨부할 수 있도록 하는데, 나는 티스토리 링크를 첨부했다.

하지만 그 당시 나의 티스토리에는 컴퓨터공학부 수업을 들으면서 리눅스 관련되어 쓴 글 3~4개가 전부였다. 사실 첨부할까말까 고민 많이 했지만 안하는 것보다는 나을 것 같아 결국 첨부했다. 이 부분이 오히려 궁금증을 일으키게 된 것 같다.

''데이터 분석 부문에 지원을 했지만, 분석에 관련된 포스팅이 없는거같아서 여쭤본다 ~'' 이런 느낌으로 질문이 들어왔다. 나는 당황을 했지만 이내 3~4개의 포스팅을 통해 글을 쓰며 공부할 때의 장점을 깨달았다고 어필하며 데이터 분석에 관련된 글들은 보아즈에서 공부해나가면서 하나하나 채워나가고 싶다고 얘기했다. 

 

마지막으로 하고 싶은 말에서는 정말 열정 그 자체를 보여줬다. 

 

 

3. 투빅스 면접

투빅스 면접은 시립대에서 보게 되었다.

보아즈 면접을 보고 3~4시간정도 텀이 있어서 근처 카페에서 면접준비를 열심히 하고 갔다.

투빅스는 거의 마지막 순서로 면접을 보았다.

 

면접관은 4분~5분(기억이 나지 않는다..) 면접자는 3명이었다.

공통질문

1. 자기소개 1분 이내

 

개인질문이 대부분이었다.

1. 기술질문 3개, 마찬가지로 자소서 2번문항(빅데이터 관련 공부, 프로젝트)을 기반으로한 질문

투빅스도 마찬가지로 자신이 자소서에 적은 용어에 대해서는 엄~~청 공부해가야 한다. 이 용어에 대해 아는대로 설명해달라는 질문을 한다.

2. 프로젝트를 하며 어떤 것을 얻고 싶은지

나는 이런 부분을 생각하지 않고 갔지만 어떤 전처리를 진행하고 어떤 모델을 사용할지보다 더 중요하다고 생각한다. 꼭 준비해가시길 !

3. 프로젝트를 하며 내가 도움을 줄 수 있는 부분이 무엇인지

이건 관통하는 주제인 수학, 통계학과 관련해서 답변을 했다. 

4. 현재 교내 동아리를 하고 있는데 투빅스 활동과 병행하는 데에 어려움이 없을지

마지막으로 하고 싶은 말에서도 동일하게 열정을 어필하였다. 

 

 

두 면접장을 나오면서 못봐서 아쉽다기보다는 나를 다 보여줘서 후련하다는 생각이 들었다.

과연.... 하루에 두개 면접을 본 사람의 운명은 ?????

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 최종 결과

정말 감사하게도 보아즈로부터 합격 문자를 받게 되었다.

투빅스는 아쉽게 면접에서 떨어졌지만 돌이켜보면 내가 기술질문에 대해 답변을 잘 못했던 것 같다. 

(보아즈가 오후 6시에 딱 문자 보내줬었는데, 이걸 미리 알고있어서 5시 50분부터 미친듯이 심장이 뛰고 핸드폰만 바라보았었다...)

 

 

현재 한학기가 끝난 시점, 나와 같은 관심사를 가진 사람들과 프로젝트도 하고 스터디도 하고 정~~~말 많은 것을 얻게 되었다.

당장 한학기 전의 나를 생각하면 아무것도 모르는 감자였지만.. 지금은 싹이 살짝 나고 있는 감자가 된 것 같다 *^^*

들어오고 보니 나이, 전공을 불문하고 정말 다양한 사람들이 있는 것 같다. 

빅데이터 연합 동아리를 고민하는 사람이 있다면, 주저하지 말고 꼭 도전 해보는 것을 추천 드립니다!

 

 

궁금한 점 있으시면 댓글 주세요 😊