Q. 경영학과, 소프트웨어학과 복수전공 4점대 취업 관련하여 조언 부탁드립니다.

답변 6

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  현재 스펙이면 “출발선이 뒤처졌다”고 볼 정도는 아닙니다. 오히려 경영학+소프트웨어 복수전공에 4.14, SQLD·ADsP, 데이터 프로젝트 2개, 수상 2회면 신입 취준생으로서 기본적인 서류 경쟁력은 갖춘 편입니다. 다만 지금부터는 스펙을 넓히기보다 지원 직무를 하나로 좁히고 그 직무에 맞는 실무 증거를 추가하는 것이 중요합니다. 특히 데이터 엔지니어와 데이터 분석가는 준비 방향이 꽤 다릅니다. 현재 프로젝트가 모두 상권 데이터 기반 AI 서비스이고, 분석·예측·추천에 초점이 맞춰져 있기 때문에 지금까지의 경험만 놓고 보면 데이터 분석/BI 쪽이 더 자연스럽게 연결됩니다. 데이터 엔지니어를 목표로 한다면 Python·SQL만 강조할 게 아니라 ETL/ELT, 데이터 파이프라인, DB 설계, AWS/GCP, Airflow, Spark 같은 기술 스택을 실제 프로젝트로 보여줘야 합니다. 반대로 데이터 분석가라면 SQL 심화, Python 분석, 통계, A/B 테스트, 지표 설계, Tableau·Power BI 같은 BI 도구와 함께 “데이터를 분석해서 어떤 의사결정을 만들었는가”를 보여주는 것이 중요합니다. 지금 가장 먼저 할 일은 프로젝트 1~2개를 다시 뜯어고치는 것입니다. 단순히 “AI로 폐업을 예측했다”가 아니라 데이터 규모, 전처리 방법, 사용한 모델, 성능지표, 본인이 담당한 부분, 기존 방식 대비 개선점, 실제 서비스에서 어떻게 활용되는지를 숫자로 정리하세요. 특히 2인·3인 프로젝트는 면접에서 본인의 기여도를 상당히 많이 물어볼 수 있습니다. 그리고 인턴 서류 탈락 때문에 방향 자체를 바꿀 필요는 없습니다. 현재 학점이 높기 때문에 오히려 학점은 더 올리는 것보다 실무형 경험을 하나 추가하는 것이 한계효용이 큽니다. 가능하다면 데이터 분석 인턴을 계속 지원하되, 동시에 IT 서비스 기업의 데이터 직무, BI/데이터 기반 기획, SQL 기반 운영분석 직무까지 지원 범위를 약간 넓히는 것도 방법입니다. 다만 개발 역량을 요구하는 데이터 엔지니어 공고에 무작정 많이 넣는 것보다는 자신의 프로젝트와 기술 스택이 실제 요구사항에 맞는지를 보고 지원하는 게 좋습니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  채택된 답변

  멘티님. 안녕하세요. ​경영학과 소프트웨어공학 복수전공에 높은 학점, SQLD와 ADsP 자격증, 수상 경력까지 갖추고 있어 기본 스펙의 완성도는 매우 뛰어납니다. 다만 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인 구축과 데이터베이스 최적화 등 백엔드 기술 역량이 중심인 반면, 데이터 분석가는 비즈니스 인사이트 도출이 중심이라 두 직무의 포트폴리오 준비 방향이 다릅니다. ​진행하신 2회의 프로젝트가 AI 모델링과 추천 서비스 중심이므로 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트 직무에 훨씬 가까운 편입니다. 데이터 엔지니어로 지원하려면 대용량 데이터 수집, ETL 파이프라인 설계, Airflow나 Spark를 활용한 데이터 적재 및 처리 역량을 강조하는 프로젝트를 추가하시는 것을 추천합니다. 반대로 데이터 분석가를 목표로 한다면 기존 프로젝트의 비즈니스 문제 해결 과정과 인과관계 분석, 대시보드 시각화 성과를 보완하면서 토익스피킹 등 어학 성적을 조속히 확보하는 것이 가장 시급합니다. ​응원하겠습니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 58%

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  채택된 답변

  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 이력은 생각보다 경쟁력이 좋습니다. 학점이 높고 경영과 소프트웨어 복수전공에 실제 데이터를 활용한 프로젝트와 수상 경험까지 있어 데이터분석 직무와 잘 맞습니다. 특히 상권과 매출 데이터를 분석해 서비스를 만든 경험은 강점입니다. 지금은 자격증을 더 늘리기보다 SQL과 Python 분석 역량을 깊게 하고 프로젝트에서 데이터 전처리와 모델 선택 이유, 성과지표, 비즈니스 인사이트를 명확히 정리하세요. 데이터엔지니어를 희망한다면 ETL과 데이터 파이프라인, 클라우드 경험을 추가하고 어학과 인턴 지원을 병행하는 것이 좋습니다.

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  댓글 1

  y

  ykse274

  작성자

  2026.09.30

  현재 프로젝트들은 노션으로 따로 이력서를 만들어 자세한한 내용을 정리해두긴 했습니다! 프로젝트를 더 추가할 필욘 없을까요?

• 라

  라면두개가능한영회계법인

  코과장 ∙ 채택률 90%

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  우선 지원 직무를 정하고 기존 프로젝트가 그 직무의 요구사항을 얼마나 보여 주는지 점검하는 것을 권합니다. 프로젝트 두 개와 수상 경험이 있으므로 활동 수를 늘리는 것부터 시작할 필요는 없습니다. 분석 직무라면 문제 정의·데이터 선택·결과 해석·활용 제안을, 엔지니어 직무라면 데이터 수집·저장·처리 과정을 직접 구현한 내용을 강조해 보세요. AI 서비스를 만들었다는 설명만으로는 본인의 역할이 보이지 않을 수 있습니다. 팀에서 직접 맡은 작업과 판단 근거를 구체화하세요!! 새 프로젝트는 기존 결과물에서 목표 공고의 핵심 역량이 빠져 있을 때 보완하는 방식으로 선택하면 됩니다. 먼저 포트폴리오 한 개를 깊게 정리하고, SQL·코딩과 면접 질문을 점검하면서 필요한 어학 준비와 지원을 병행하세요. 한 번의 인턴 탈락만으로 방향을 바꾸기보다는 공고와 제출 자료의 연결성을 확인하면 좋겠습니다. 멘티님을 응원합니다.! 아자아자 화이팅!!

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• p

  publicvoidmethod423쏘테크

  코사원 ∙ 채택률 0%

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  해커톤만 계속 준비하시고, 지원하고자 하는 회사 업황만 좀 알고 계시면 좋을 것 같습니다. 요즘 개발쪽 취업이 너무 어려워서 걱정이 많으실텐데 취뽀하시길 바랍니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 53%

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  현재 스펙이 뒤처진 편은 아닙니다. 학점이 높고 데이터 경진대회 수상과 졸업작품도 있어 데이터 직무 지원 근거는 충분합니다. 다만 데이터 엔지니어보다는 데이터 분석가나 BI, 서비스 데이터 분석 쪽이 현재 경험과 더 자연스럽게 연결됩니다. 앞으로는 자격증 추가보다 SQL 실전 문제와 Python 데이터 전처리, 시각화 역량을 강화하고 기존 프로젝트 하나를 문제 정의부터 데이터 가공, 분석 결과, 실제 의사결정 제안까지 포트폴리오로 깊게 정리하세요. 인턴과 체험형, 계약직도 함께 지원하면서 토익스피킹을 마무리하면 좋습니다. 서류 몇 번의 탈락만으로 경쟁력이 부족하다고 판단할 단계는 아닙니다. ★도움이 되셨다면 채택 한번 부탁드립니다.★

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  댓글 1

  y

  ykse274

  작성자

  2026.09.30

  현재 프로젝트들은 노션으로 따로 이력서를 만들어 자세한한 내용을 정리해두긴 했습니다! 프로젝트를 더 추가할 필욘 없을까요?