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데이터로 쿠팡 물류의 여정을 따라가는, SCM Data Scientist Young님을 만나다

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안녕하세요. Young님, 자기소개와 팀 소개 부탁드립니다. 

안녕하세요. 저는 SCM Data Science 팀에서 Data Scientist로 일하고 있는 Young 입니다.  
저희 팀은 쿠팡의 핵심이라 할 수 있는 물류와 관련된 데이터를 다루는 팀입니다. 특히나 물류센터와 관련된 데이터를 중점적으로 보고 있습니다.

쿠팡에서 판매되는 제품이 거치는 여정과 관련된 거의 모든 데이터를 다룬다고 보면 이해하기 쉬울 것 같습니다. 제품이 생산자나 판매자로부터 쿠팡의 물류센터로 배송/입고되는 시점의 데이터부터, 물류센터에서 적재, 집품되어 고객에서 배송되는 전체 여정에 관련된 모든 데이터를 다룹니다.

저희 팀에는 크게 Data Scientist (DS), Data Analyst (DA), Business Analyst (BA), Data Specialist 직무가 있습니다. Data Scientist 쪽으로 갈수록 더 테크 직무에 가깝고, Data Specialist 쪽으로 갈수록 좀 더 비니스 직무에 가깝습니다. 팀원분들은 다수가 한국인이지만, 시애틀과 서울 오피스에서 근무하는 외국인 분들도 계시는 글로벌 팀입니다. 

 

SCM Data Science팀에서는 근무하시는 분들은 어떤 업무를 하나요? 

우선 저희 팀의 Data Specialist 분들은 Service Design Excellence (SDE) 조직 내외의 Stakeholder들의 요청에 따라 데이터나 대보드를 만들어 전달하는 것이 주 업무입니다. 입사 초기에는 팀 내의 DS, DA, 혹은 BA분들과 팀을 이뤄서 업무를 수행하게 됩니다. 어느 정도 온보딩이 끝난 후에는 BA들의 지도 아래 최대한 독립적으로 Stakeholder들의 데이터/대보드 요청을 수행하게 됩니다. BA분들도 Stakeholder들의 요청에 기반해 데이터나 대보드를 만드는 일이 주 업무이지만, 업무의 복잡도가 더 높다고 할 수 있습니다. 예 들어, 수천 혹은 수만 줄의 쿼리(query)로 복잡한 데이터를 추출하거나 데이터 마트를 구성하여 유지/보수하는 업무를 맡고 계십니다.

DA 분들은 Stakeholder들이 구축해 놓은 물류 프로세스를 이해하여 데이터에서 인사이트를 찾아낸다는 점에서는 BA분들과 역할이 비슷지만, 팀 내 Airflow 관리 같은 보다 엔지니어링에 가까운 역할도 맡고 계시다는 점에서 차별점이 있습니다.

DS 분들은 데이터에서 insight 찾는 것에서 보다 나아가 최적화 (Numerical Optimization), 머신러닝, 알고리즘 등을 사용하여 Stakeholder들이 직면하고 있는 문제를 해결하거나 기존 시스템을 개선하는 것을 주 업무로 합니다. 

  

해당 팀으로 입사 후 커리어 패스는 어떻게 되나요?  

저희 팀은 데이터 전문가로서 쿠팡의 물류를 직경험 할수 있는 팀이라고 설명드릴 수 있을 것 같습니다.

물류 쪽 데이터를 쿠팡만큼 심도 있게 다룰 수 있는 회사가 세계적으로 많지 않다고 생각합니다. 현실적으로 이렇게 세세하고 속도감 있는 물류 네트크를 구축할 수 있는 회사는 세계적으로 몇 없습니다. 그런 의미에서 현재 쿠팡은 독보적인 입지에 있다고 생각합니다.

저희 팀에서 근무하면, 세계적으로 손에 꼽히는 스케일과 세계에서 가장 빠른 속도의 물류 시스템을 다루는 프로젝트를 다수 경험하게 됩니다. 이러한 경험을 통해 본래 진입장벽이 높은 물류 도메인에서 지식을 쌓는 것을 넘어서, 전문성을 갖춘 물류 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다.  

 

SCM Data Science 팀에서 근무하기 위해서는 어떤 역량이 필요한가요? 

기본적으로는 뛰어난 SQL 스킬이 요구됩니다. Stakeholder가 원하는 방향으로 데이터를 뽑기 위해서는 자유자재로 데이터를 다룰 수 있어야 하기 때문에, 뛰어난 SQL 스킬을 가장 필요한 역량으로 꼽고 싶습니다. 여기에 기본적인 Python 스킬도 갖춰야 합니다. 이전에 BI tool (Tableau, Power BI 등)에 대한 경험도 도움이 됩니다. 

두 번째로는 커뮤니케이션 능력이 중요합니다. Stakeholder들이 무엇을 원하는지 정확히 캐치해서 전달하기 위해서는 끊임없이 Stakeholder들과 소통하면서 그들이 원하는 것이 무엇인가 파악할 수 있어야 합니다.   

직무별로는, BA나 Data Specialist는 최대 수천 혹은 수만 줄의 쿼리를 기반으로 여러 소스의 데이터를 조합하여 Stakeholder가 원하는 데이터를 추출하는 능력이 필요합니다. DA의 경우에는 파이썬 등을 활용하여 데이터에서 인사이트를 찾아내는 역량이 필수입니다. DS는 최적화, 머신러닝, 알고리즘을 활용하여 물류 곳곳에서 일어나는 복잡한 문제들을 해결할 수 있어야 합니다.  

 

SDE 조직의 유일한 테크팀인데 일반 테크팀과 다른 조직문화가 있나요? 

일반 테크 조직의 data 팀보다는, 훨씬 더 가까이에서 Stakeholder와 소통하고 비즈니스와 협업하는 것이 저희 팀의 문화이자 일반 테크 조직과의 차이점이라고 생각됩니다. 프로젝트를 수행하는 데 있어서 현업과 자주 소통할 수 있기 때문에 더 능동적으로 업무에 참여할 수 있습니다. 

또한 저희 팀은 SDE조직에 소속되어 있는 테크팀이기 때문에, 저희가 하는 업무는 훨씬 빠른 속도로 진행되는 경우가 많습니다. 그래서 다른 테크팀에 비해서 보다 긴장감 높은 환경에서 업무를 진행합니다. 저희 리더십 원칙 중 하나인 'Move with Urgency'와도 일맥상통하는 부분인데요. SDE에선 모든 것이 빠르게 진행됩니다. 데이터나 시뮬레이션으로 미리 검증된 좋은 아이디어가 있다면, 그것을 시험하기 위해 리소스를 아끼지 않습니다. SDE의 속도에 발맞추기 위해서는 저희도 항상 빠르게 움직여야 하죠.   

 

해당 직무를 하면서 경험하는 프로젝트는 어떤 것들이 있나요? 

물류센터의 입고, 진열(stowing), 집품(picking), 출고에 관한 다양한 프로젝트를 경험할 수 있습니다.  

쿠팡은 Vehicle Routing Problem (VRP)를 기반으로 자체 개발한 휴리스틱 집품 알고리즘(Heuristic picking algorithm) 을 사용하는데, 이러한 집품에 관련된 데이터를 분석하여 기존의 알고리즘을 개선/보완하는 프로젝트가 있습니다. 상품들이 하나의 패키지로 출고될 때, 효율적이면서 안전한 포장을 위해 데이터 기반으로 포장재를 추천해 주는 알고리즘 개발 또한 저희 팀에서 진행하는 프로젝트입니다.  

물류센터의 집품 로그를 기반으로, 집품 작업자들이 어떤 실수를 자주 하는지 분석하여 작업자들이 사용하는 앱의 사용성을 개선하는 프로젝트도 있습니다. 위에 언급된 프로젝트 외에도 쿠팡에서만 경험할 수 있는 정말 다양한 프로젝트를 경험하실 수 있습니다.  

 

쿠팡의 코딩테스트 난이도가 어렵기로 유명한데, 경험해 보신 결과 어떻게 생각하시나요?

쿠팡에는 Data scientist로 입사했기 때문에 SQL과 Python을 이용하여 데이터를 다루는 코딩 테스트를 치습니다. 이전에 개발자로 일하면서 코딩 테스트를 다수 봐본 경험에 비춰볼 때, 개발 영역에 대한 쿠팡의 코딩테스트 난이도는 상당한 편이라고 생각합니다.  

다만, 직무와 직군에 따라 코딩테스트를 통해 평가하는 부분이 다르며, 특히 개인의 체감에 따라 난이도가 달리 느껴질수 있기 때문에, 코딩 테스트 때문에 너무 걱정하지 마시고, SQL과 기본적인 Python 기반의 데이터 조작을 복습하시면 큰 문제는 없을 것이라고 생각합니다.   

 

이전에 하셨던 업무는 어떤 업무이며, 쿠팡으로 이직을 결심한 이유가 어떻게 되시나요? 

저는 삼성리서치라는 삼성전자 연구소에서 개발자 겸 데이터 사이언티스트로 R&D 업무를 했습니다. 삼성전자에서는 AutoML platform 개발과 ML 기반의 Programmatic advertising (DSP) 관련 업무를 수행했습니다. 이후 쿠팡 Fulfillment and Transportation System (FTS) 팀에서 Data scientist로 집품(picking) 알고리즘을 개발하는 역할을 맡고 있다가, Moloco라는 광고 DSP 회사로 옮겨서 Data scientist로 근무했습니다.  

러다가 반년 전에 SDE로 재입사를 했는데요, 가장 큰 이유는 쿠팡의 Data-driven decision making 문화와 Data scientist에게 주어지는 높은 업무 주도성 때문입니다. 

많은 기업이 Data driven decision making을 한다고 홍보하지만, 쿠팡만큼 데이터에 진심인 회사는 전 세계적으로 몇 안 될 것이라고 생각합니다. 대부분의 기업에서는 Top-down방식으로 의사결정이 이루어집니다. 이건 대다수의 IT 기업도 마찬가지 입니다. 쿠팡 또한 Top-down 방식의 의사결정이 흔하게 일어나지만 다른 점이 하나 있습니다. Top-down으로 내려온 아이디어도 데이터 기반으로 논리적인 반박이 가능하다면 자신의 의견을 관철시킬 수 있다는 점입니다.  

저희 리더십 원칙 중에 하나인 'Disagree and Commit'과도 관련 있는 부분인데, 이는 전통 대기업뿐만 아니라 대다수의 스타트업이나 IT 회사에서도 불가능한 일입니다. 데이터가 의사결정의 기반이 되기 때문에, Data 관련 직군들이 할 수 있는 업무의 범위가 다른 회사에 비해 훨씬 넓습니다. 보다 비니스에 가까운 일을 할 수도 있고, 전략을 세우는데 참여할 수도 있습니다. Product 개발이나 기능 개발도 Data 관련 직군이 주도할 수 있습니다. 저에게는 이러한 점들이 큰 매력으로 다가와서 쿠팡으로 이직했습니다 

 

면접 진행 중에 느끼신 다른 회사 채용과의 차별화된 특징이 있었다면 어떤 점이 있었나요? 

쿠팡은 다른 회사에 비해서 의사소통 능력과 자율성을 매우 중요시 한다고 생각합니다. 그래서 면접관들이 후보자의 의사소통 능력과 자기 주도적으로 일할 수 있는지를 중점적으로 확인하시는 것 같습니다. 직무 특성상 보유해야 하는 역량을 기본적으로 확인 하는 것 외에도 업무에 대한 오너십이나 소통 역량을 함께 보고 있습니다.

덧붙여, 쿠팡은 글로벌기업으로써 다양한 국가의 인재들이 모여있기에 면접에서 외국인 면접관을 만나게 되는 기회가 잦습니다. 물론 통역지원이 되고 있으며, 이러한 면접전형이 후보자분들께 긴장 포인트이자 신선한 경험이지 않을까 생각합니다. 

  

SCM Data Science팀에 도전하고자 하는 지원자들에게 공유할 수 있는 팁이 있으신가요? 

필수 기술 역량이 갖추어졌다는 전제하에, 가장 중요한 것은 자기 주도적으로 일할 수 있다는 태도라고 생각합니다. 실무에서 Stakeholder와 같은 역할을 하는 것이 면접에서 면접관인데요, 면접관과 적극적으로 소통하며 본인이 했던 프로젝트를 이해시키는 것이 합격의 열쇠가 아닐까 생각합니다.

그리고 통역 지원을 통해 면접을 진행하시는 경우, 긴장해서 말을 너무 빠르게 하거나 횡설수설해 버리면 통역의 질이 떨어질 수 있습니다. 긴장하지 말고 꼭 '천천히 또박또박' 말씀하시면 답변을 훨씬 더 정확히 전달 하실 수 있습니다. 

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