[뱅크샐러드 X 원티드] 채용 설명회 후기

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오늘 10.28(수) 원티드에서 진행하는 뱅크샐러드 LIVE 채용 설명회에 참석했습니다.

뱅크샐러드는 개인적으로 자산관리에 직접 애용하는 앱으로 평소에 어떤 곳인지 궁금한 회사였습니다. 이번 달 초에 뱅크 샐러드의 채용 프로세스를 통해 Server Engineer 분야에 지원했지만 안타깝게 사전과제의 문턱에 고배를 마셔야 했습니다. 사전 과제 과정에서 어떤 기준으로 선별을 하였는지 매우 궁금하였는데 아쉽게 피드백을 받을 수 없어 더욱 기대되는 설명회였습니다!

들어가며

총 세분이 참여해주셨는데 김태호 CTO, 천인우 Data Foundation Lead, 김기재 People & Culture Lead 께서 참여를 해주셨습니다.

사실 7시 30분에 설명회가 시작을 했지만 밥먹으면서 들어도 되겠지라는 가벼운 마음으로 짬뽕을 먹으며 보고 있었습니다. 그런데 처음 김태호 CTO님의 3장 정도의 슬라이드를 보면서 '와 이건 꼭 정리해야겠다'라는 마음으로 얼른 노트북을 꺼내 들어 정리했습니다. 그래서 초반부의 내용은 조금 부실하다는 점을 염두해주셨으면 좋겠습니다.

아래는 위 세분이 말씀해 주신 내용을 정리한 내용입니다

김태호 - CTO

뱅크샐러드 조직 및 개발 문화

투명성

데이터의 투명성
Global Best Practice로 새로운 트랜드 생성

오너십

자신이 스스로 문제를 정의하고 스스로 해결하는 오너십
탑다운 방식이 아니라 스스로 문제를 해결하는 방식

문서화

문서화를 매우 재미있는 것으로 만드는 것이 목표
google docs로 코멘트로 주고 받는다
문서화를 통해서 자신을 보호하고 변화에 빠르게 대응

레거시 코드

레거시 코드 트래킹
신규 서비스가 레거시 서비스를 얼마나 대처 가능한가

배포

하루에 1000번 가능한 배포 시스템

핫픽스

featrue flag를 올려서 스위치를 키고 켜는 걸로 빠르게 처리

코드 리뷰

웃으며 결과를 만들어 내는 조직

커리어

개인이 어떻게 성장하는지 가이드를 제시
10년후에 어떻게 성장될 수 있는지
개인의 성장을 통해서 조직의 동반성장
나는 단순히 개발만하려고 왔나?
- 문제를 해결하기 위해 일을 한다
- 갈증과 결핍
- 훌륭한 대안

개발자를 잘 활용하는 조직

업무로서 개발자를 지켜준다
입사 첫날에 노이즈 캔슬링 이어폰, 헤드폰
몰입을 깨뜨리지 않는다
최고사양의 컴퓨터 제공

회의

왜 회의를 하는가
문서로 회의의 당위성을 확인
불필요한 회의를 줄임

천인우 - Data Foundation Lead

세가지 문화가 세계화된 기업을 만들었다

작은 데이터까지 측정하는 문화
직군, 직급 따지지 않고 피드백을 자유롭게
성과로 평가받는 문화

작은 데이터까지 측정하는 문화

뱅크 샐러드 구성원들이 데이터 기반으로 의사결정을 내리고 제품개발 할 수 있도록 돕는다
데이터 기반의 의사 결정이란?
- 목표를 정량적으로 측정
- 결과를 짧은 기간내 사용자로 부터 확인
- 수많은 테스크와 우선순위를 예측, 측정하여 의사결정

LEAN 사이클 개발

키워드 : 가설과 실험
유저들의 반응을 계속 확인
반응이 안좋으면 이터레이션을 빠르게 가져간다

매일 많은 숫자의 실험을 생성, 배포

색상 버튼을 바꾸는 실험
AB 테스트를 계속 한다.
한달에 100개의 실험
연간 1000개의 실험

구성원들의 지속가능한 성장을 중요하게 생각한다.

본인의 선호도와 커리어 패스를 고려하여 업무 선정
조직의 의사결정에 본인이 원하는 만큼 참여 가능

정량적인 이력서 만들 수 있다.

데이터 기반의조직에서 근무한다는 장점
본인이 한 일을 숫자로 보여주고 얼만큼의 임팩트를 보여줬는지 정량화 할 수 있다.

제품 개발 스쿼드와 가깝게 호흡

프로덕션 과정에서 다양한 의견 개진 가능
직접 고객 임팩트를 창출 가능
월, 분기, 년별 계획에 의사결정에 참여할 수 있다.

이런 팀원을 찾는다

피드백을 잘 주고 받는 사람
개인적으로 받아들이지 않고 개발적으로 받아드린다
빠른 변화에 적응할 수 있는 적응력을 가진 사람

본인이 한일이 숫자로 보여주고 얼만큼의 이펙트가 있는지 보여줄 수 있다

김기재 - People & Culture Lead

Empowering people with MyData to make better decision

광범위한 데이터를 수집
- 200여개의 금융기관의 1000여개 금융 상품 및 거래내역 데이터 수집
수집한 데이터를 활용
- 30000여개에 달하는 카드 해석 데이터에 기반한 고객혜택 제공
고객을 위한 Intelligence 생성
- 개인 실소비 패턴에 따른 혜택 기반 카드 추천

키워드

투명성
임펙트
데이터 = 마이데이터 산업
오너십

핵심

내가 하는 일로 어떤 임펙트를 만들 것인가?

QnA

스택, 문화
- IOS
  - 스위프트
  - Rx스위프트
- Android
  - 코틀린
  - Rx자바
- 서버
  - 문제를 해결하기 위한 툴
  - 고랭, 자바, 파이썬
- 데이터 엔지니어링
  - AWS
  - 하둡
기업 문화
- 테크 블로그
- 개발만 할 필요가 없는 회사
  - 많은 기회가 열려있는 환경
  - 내가 풀고 싶은 문제를 데이터를 보고 어떻게 풀 것이 서로 논의해서 베스트 프랙티스
  - 동반성장
스쿼드와 파운데이션의 차이
- 내가 어느 고객을 바라보고 있는가
- 내가 밀접하게 닿아있는 사람이 누구인가
- 스쿼드
  - 사용자 고객에 밀접하게 닿아있는 구성원
  - 고객이 어떤 것이 필요한가를 고민
  - 개발, 실험,
  - 고객과의 최접점
- 파운데이션
  - 스쿼드를 고객으로 가지고 있다
  - 인프라, 데이터 시스템을 구축하는 사람들
최신트랜드 핀테크와의 연계상황
- 확장성 비용
- 최대한 많은 양의 데이터 → 많은 가치
- 클라우드 스토리지
- 스파크 에어플로우 emr → 핀테크 최신 트랜드
영어
- 선호하는 조건
- 변수명 선언, 문서 읽기 등
observability = 모니터링
- 시스템의 observability를 높히기 위한 방법
- 뱅크 샐러드가 이 키워드를 먹고 있다
- 시스템 동작, 장애 등을 살펴 본다
- 장애를 파악해서 확장할 수 있는 툴을 적극 확용
- 로그를 많이 활용
  - 로그를 너무 많이 사용된다면 전면장애
  - 그런 상황에서는 어떻게 가꿔 나갈 것인가
  - 모니터링을 넘은 observability
신입
- 신입, 주니어, 시니어 나눠서 보지 않는다
- 역량이 있으면 뽑는다
데이터팀이 의사결정에 어떻게 작용하는지
- 분기 별로 의사 결정
- 다음분기를 기다린다. 어떤 목표를 가지는지 이해하고 업무를 수치화
- 분기에 돌입하면 실험을 통해서 유너 이펙트를 측정하고 성적표로 수치화
경력, 석박사,
- 신입, 비전공 안뽑는 것은 아니다.
- 데이터 기반으로 어떤 문제를 발굴
- 어떻게 해결
- 어떻게 이펙트를 만들것인가
- 로지컬 thinking
- 석박, 경력 이런것은 문제가 아니다.
- 실력이 문제
포트폴리오, 알고리즘
- 직무별로 다르다
- 데이터 엔지니어링
  - 파이프라인
- 어려운 알고리즘 묻지 않는다
  - 코딩 테스트 대신 본다
  - 자료 구조, 컴퓨터 사이언스 기본을 질문
  - 신입, 경력 상관없이
복지제도
- 업무몰입을 위해 도움이 되느냐
- 노이즈 캔슬링
- 재택근무
개발팀 규모, 주니어 시니어 비율
- 주니어, 시니어 나누지 않는다
- 모두가 실험을 잘 성공시키는 기준
실무 과제? 코딩 테스트?
- 프론트 엔드
  - 사전과제
  - 알고리즘
  - 둘 중 자신있는 부분을 선택할 수 있다
마이데이터의 궁극적 목표
- 파편화된 데이터의 주인은 여러분
- 이 데이터를 긁어모아서 다시 여러분들에게 준다
- 서비스와 철학을 위해 달려간다.
데이터사이언티스트
- SQL
- logical thinking
GRPC = 중간 인터페이스 영역
- 고랭 프레임
- 쿠버네티스
  - 가장 많이 쓴다
- 고랭
문서화
- 문서화를 좋아하게 만들어야 한다.
- 실제 문서를 쓰고 개발을 했더니 장애가 줄어들더라 를 볼 수 있다
- 정량적으로 보여주면서 효용성을 가지도록 한다
- PM의 이해도를 높힌다.
- 상황이 변한 만큼의 서로의 이해도를 높힌다
재지원시 불이익
- 같은 직무에 지원하면 6개월 뒤에 지원... (6개월 뒤를....ㅠ)
- 다른 분야에 지원한다면 경력사항이 맞다면 가능
- 하지만.....
- 본인이 하고싶은 것들을 위주로 지원
누굴 뽑는가
- 어떤 임펙트를 가지고 있나
- 어떤 경험을 했나
- 어떤 프로폴리오를 작성했나
데이터 과학
- 주니어
  - 분석 과제가 주어지면 잘 해결
  - 뱅크 샐러드가 얼마나 느려지면 사람들이 얼마나 이탈하는가
- 시니어
  - 위의 분석을 설정을 비즈니스 골에 맞춰서 설명
ML 엔지니어
- NLP 금융 추천 시스템
프론트엔드 TDD
- 테스트 커버리지 올리는 것
- 통합 테스트, 컴포넌트 테스트
- 테스트 커버리지가 높다

정리

오너십 - 스스로 문제를 정의 해결하는 능력
문서화 - 문서화를 재미있게 하는 습관
레거시 코드 - 레거시 코드 관리 시스템
배포 - 하루에 여러번 배포 가능한 시스템
커리어 - 데이터를 기반으로한 커리어 개발
임팩트 - 내가 하는 일로 어떤 임팩트를 만들 것인가
데이터 - 데이터 기반의 목표설정, 의사결정, 결과분석
개인의 성장을 통한 조직의 동반성장

후기

사실 채용 설명회라는 느낌보다는 개발자로서 앞으로 나아가야 할 가이드 라인을 제시해주는 새미나 같은 느낌이 강했습니다.

개발이라는 부분은 결국 사용자에게 어떤 서비스를 제공할 수 있을까 라는 고민을 해야되는 것 같습니다.

데이터를 기반으로 목표설정, 의사결정, 사용자의 피드백을 분석하는 것이 일차적인 부분이 되어야 하고, 그 문제를 개발자 스스로가 인지를 하여 문제를 정의하고 해결하는 능력이 필요하다는 느낌을 많이 받았습니다. 결국 레거시 코드를 관리하고, 배포를 많이하고, 문서화, 데이터화 등의 일련의 과정은 사용자 경험을 위한 도구일 뿐이고 전체적인 흐름으로 보았을 때 뱅크샐러드에서 고민해온 흔적이라고 생각합니다.

뱅크샐러드에 지원하는 지원자로서 혹은 서비스를 개발하는 개발자로서, 단순한 기술적인 부분이 아니라 사용자에게 조금 더 유의미한 데이터를 제공하기 위해 필요한 문제가 보여진다면 그 문제를 어떤 방향으로 풀어나갔는지 자신만의 서사를 만들어 가는 것이 많이 느껴졌습니다. 그것이 문서화가 되었든 TDD가 되었든 기술에 매몰되는 것이 아니라 자신만의 고민들을 어떤 기술이든 이용하여 평소에 정량화해 놓는 것이 좋을 것 같습니다.

저 앞으로 반년동안은 기회가 없겠지만(ㅠㅠ) 오늘 새미나로 많은 인사이트를 얻었습니다. 특히, 김태호 CTO님이 이야기 해주셨던 부분은 모두 뱅크샐러드 블로그에 자세하게 설명이 되어있습니다. 이 부분에서 정말 뱅크샐러드에서 평소에 고민하는 방향이 어떤 부분인지 자세히 알 수 있었습니다. 설명회에서 이야기한 내용은 블로그에서 제시한 내용을 함축적이지만 논리적으로 제시했다고 생각합니다. 시간이 되신다면 뱅크샐러드 블로그에서 인사이트를 얻어 보시는 것을 추천드립니다.

요즘 너무 기술에 매몰되어있다는 느낌을 많았는데 다시 한번 앞으로의 방향에 고민하고 정리할 수 있게 해준 원티드와 뱅크샐러드 측에 감사드립니다

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