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취업 준비13

노션, 슬랙, 지라 협업 도구의 역할 (실무 경험, 실전 팁) 협업 도구를 처음 접했을 때 저는 노션, 슬랙, 지라를 단순히 회사에서 쓰는 편의 프로그램 정도로 생각했습니다. 하지만 팀 프로젝트를 하면서 중요한 결정이 채팅방에 묻히고, 버그 재현 조건이 남지 않아 같은 질문을 반복하는 일을 겪으며 생각이 달라졌습니다. 협업 도구는 일을 더 복잡하게 만드는 것이 아니라 팀이 같은 정보를 기준으로 움직이게 해주는 실무 기반이었습니다. 저는 노션에 회의록과 API 명세를 정리하고, 지라처럼 작업을 이슈 단위로 나누며, 슬랙으로 빠르게 상황을 공유하는 과정에서 협업의 핵심은 기록과 공유라는 것을 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 협업 도구가 왜 중요한지 정리해 보겠습니다.노션, 슬랙, 지라 협업 도구가 실무에서 하는 진짜 역할협업 도구를 “편리한 부가 기능” 정.. 2026. 6. 10.
IT 컨설턴트 (직무 이해, 핵심 역량, 취업 준비) IT 컨설턴트라는 직무를 처음 봤을 때 저는 단순히 IT를 잘 아는 사람이 기업에 조언해 주는 역할이라고 생각했습니다. 하지만 내용을 살펴보면서 이 직무의 핵심은 기술 설명이 아니라 기업의 문제를 정확히 파악하고, 그 문제를 IT로 해결 가능한 방향으로 바꾸는 일이라는 것을 알게 됐습니다. 업무 자동화, 데이터 활용, 클라우드 전환, 보안 강화도 결국 기업의 비용, 효율, 리스크와 연결되어야 의미가 있습니다. 저는 IT 컨설턴트에게 필요한 것은 코딩 실력만이 아니라 문제를 구조화하는 능력, 상대에 맞게 설명하는 소통 능력, 보고서로 정리하는 문서화 역량이라고 생각합니다. 이 글에서는 제가 이해한 IT 컨설턴트의 실제 업무와 준비 방향을 정리해 보겠습니다.IT 컨설턴트가 하는 일: 직무 이해IT 컨설팅 프.. 2026. 5. 30.
신입 개발자 기록 습관 (배경, 분석, 실전적용) 솔직히 저는 기록이 중요하다는 말을 처음 들었을 때 크게 와닿지 않았습니다. 강의를 듣고 코드를 따라 치면 충분하다고 생각했으니까요. 그런데 막상 포트폴리오를 쓰려고 앉았을 때, 제가 왜 그 기능을 만들었는지조차 기억이 나지 않더군요. 그 순간 기록이 단순한 메모가 아니라 취업 준비의 핵심 자산이라는 걸 처음으로 실감했습니다.기록 습관이 필요해진 배경, 신입 개발자의 현실신입 개발자 취업을 준비하면서 공부해야 할 영역은 생각보다 훨씬 넓습니다. 프로그래밍 언어에서 시작해 서버와 클라이언트 구조, 데이터베이스, API, Git, 프로젝트, 포트폴리오, 면접 준비까지 끝이 없습니다. 그런데 많은 준비생이 이 모든 것을 강의 수강으로만 해결하려고 합니다.여기서 문제가 생깁니다. 학습 과학 분야에서 잘 알려진 .. 2026. 5. 25.
비전공자 IT 면접 (관점 전환, 학습 태도, 문제 해결력) 비전공자가 IT 면접에서 불리하다는 말은 절반만 맞습니다. 실제로 저도 처음에는 전공자와 같은 출발선에 서지 못한다고 느꼈고, 서버나 API 같은 용어 하나에도 주눅이 들었습니다. 그런데 준비를 거듭하면서 깨달은 것이 있습니다. 면접관이 묻는 건 전공 이수 여부가 아니라, 내가 어떤 사람인 지였습니다.비전공자 IT 면접 - 관점 전환: 비전공 배경이 오히려 서비스 이해의 무기가 됩니다IT 서비스를 만드는 일은 코드만으로 완결되지 않습니다. UX(User Experience), 즉 사용자 경험 설계와 비즈니스 요구사항 분석이 함께 맞물려야 제대로 된 서비스가 나옵니다. 여기서 UX란 사용자가 서비스를 이용할 때 느끼는 흐름, 편의성, 감정 전반을 가리키는 개념입니다. 전공자들이 기술 구현에 익숙한 반면, .. 2026. 5. 24.
머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트(직무 차이,역량 비교,진로 선택) 처음에는 머신러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 모두 AI 모델을 다루는 비슷한 직무라고 생각했습니다. 하지만 채용 공고와 실제 역할을 비교해 보니 두 직무는 해결하는 문제가 달랐습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 원인과 패턴을 찾고 비즈니스 의사결정에 연결하는 역할에 가깝고, 머신러닝 엔지니어는 모델을 실제 서비스에 배포하고 안정적으로 운영하는 엔지니어링 역할이 더 큽니다. 저는 이 차이를 모르고 준비하면 SQL과 통계에 집중해야 할지, API와 클라우드, MLOps를 준비해야 할지 방향이 흔들릴 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 두 직무의 차이와 준비 기준을 정리해 보겠습니다.머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트, 두 직무 차이처음 취업 준비를 할 때 저는 두 .. 2026. 5. 10.
데이터 분석 vs 비즈니스 분석 (직무 차이, 필요 역량, 준비 방향) 데이터 분석 직무와 비즈니스 분석 직무를 처음 봤을 때 저는 둘 다 데이터를 다루는 비슷한 일이라고 생각했습니다. 하지만 채용 공고와 포트폴리오 방향을 비교해 보니 두 직무는 목적이 달랐습니다. 데이터 분석은 SQL과 Python을 활용해 데이터 안에서 원인과 패턴을 찾는 일에 가깝고, 비즈니스 분석은 그 결과를 바탕으로 매출, 고객 경험, 마케팅 전략 같은 실제 의사결정으로 연결하는 역할에 더 가깝습니다. 저는 두 직무를 같은 방식으로 준비하면 방향이 흐려질 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 데이터 분석과 비즈니스 분석의 차이, 필요한 역량, 준비 방향을 정리해 보겠습니다.데이터 분석 vs 비즈니스 분석 - 직무 차이: 데이터가 말하는 것 vs 데이터로 무엇을 할 것인가일반적으로 .. 2026. 5. 8.