3P by neo 4달전 | favorite | 댓글 1개

새로운 소프트웨어 개발자 직업 찾기

  • 헨릭 워너는 처음으로 해고되어 새로운 소프트웨어 개발자 직업을 찾아야 했음.
  • 30개 회사와 접촉했으며, 8개 회사로부터 거절, 6개 회사로부터 무응답, 3개 회사로부터 제안을 받음.
  • 해고 경험은 새로웠으며, 이전에는 자발적으로 직장을 옮겼거나 다른 역할을 제안받았음.

해고됨

  • 작년 10월 말에 직장을 잃었고, 이는 예상치 못한 일이었음.
  • 회사 자원에 대한 접근이 차단되어 동료들과 작별 인사를 나누기 어려웠음.
  • 많은 동료들이 LinkedIn을 통해 연락해왔으며, 일부는 줌 통화를 통해 상황에 대해 이야기하고 제대로 작별 인사를 나누었음.

역할 찾기

  • LinkedIn을 통해 새로운 직업을 찾기 시작했고, "open to work" 상태를 변경하여 적극적으로 지원 중임을 표시함.
  • LinkedIn에서는 직접 지원하는 회사들을 찾고, 채용 광고를 검색하며, 스칸디나비아의 Demando와 같은 사이트를 통해 매칭되는 역할을 찾음.
  • 스웨덴 내외의 완전 원격 역할을 검색하는 것에 어려움을 겪음.

지원 및 추적

  • 모든 리크루터는 LinkedIn 프로필과 대부분 같은 정보를 담은 이력서를 요청함.
  • 지원한 회사들을 추적하기 위해 엑셀 시트를 만들어 관리함.
  • 일부 회사는 전혀 응답하지 않았고, 이는 실망스러운 경험이었음.

유료 도구 사용

  • LinkedIn 프리미엄을 처음으로 사용해보았으나, 큰 도움이 되지 않아 한 달 후 취소함.
  • GoLand 라이선스와 Github CoPilot, Leetcode 등을 구독하여 인터뷰 준비에 사용함.

면접 과정

  • 일반적인 직업에는 리크루터와의 초기 면접, 채용 관리자와의 면접, 기술 면접 등 여러 단계의 면접이 있음.
  • 원격 역할의 경우 모든 면접이 온라인으로 진행되었으며, 현지 직업의 경우 대면 면접을 선호함.

준비

  • 면접 전에 검토하기 쉬운 형식으로 '면접 팁' 문서를 작성함.
  • 행동 면접 질문에 대비하여 STAR 프레임워크를 사용하여 예시를 준비함.

면접

  • 해고 사실을 모든 초기 면접에서 공개했으며, 이것이 불리하게 작용한 것 같지는 않음.
  • 코딩 면접에서는 긴장했지만, 준비를 많이 해서 대부분 잘 통과함.

코딩 테스트

  • 이전보다 더 많은 집에서 할 수 있는 과제가 주어졌으며, 이는 덜 스트레스 받지만 시간이 더 많이 소요됨.
  • ChatGPT를 활용하여 과제를 빠르게 진행할 수 있었음.

급여

  • 처음에는 너무 높은 급여를 요구하여 면접이 취소되는 경우가 있었으나, 이후 전략을 바꿔 현재 상황에 맞는 급여를 협상함.

선택

  • 여러 회사에서 제안을 받았으나, 한 회사에서는 참조인을 요청한 후 다른 후보를 선택하여 실망스러운 경험을 함.
  • 최종적으로 여러 제안 중에서 매우 흥미로운 직업과 좋은 급여를 제공하는 직업을 선택함.

배운 교훈

  • 새로운 직업을 찾는 것은 많은 노력과 시간이 필요하며, 성공적인 회사를 찾기 위해 여러 과정을 거쳐야 함.
  • 동료와의 대화는 과정을 이해하고 도움을 주는 데 매우 유용함.

GN⁺의 의견

  • 이 글은 소프트웨어 개발자가 직업을 잃은 후 새로운 기회를 찾는 과정에 대한 실제 경험을 공유함으로써, 비슷한 상황에 처한 다른 개발자들에게 유용한 통찰력과 조언을 제공함.
  • LinkedIn과 같은 전문 네트워크 플랫폼의 중요성과 올바른 사용 방법, 면접 준비의 중요성, 그리고 적절한 급여 협상 전략에 대한 실질적인 예시를 보여줌.
  • 이 글은 개발자들이 자신의 경력을 관리하고, 불확실한 시장 환경에서도 기회를 찾는 방법에 대해 배울 수 있는 기회를 제공함.
Hacker News 의견
  • FAANG에서 기계학습 엔지니어로 일하고 있으며, 지난 6개월간 수동적으로 구직 활동을 해왔음. 많은 회사들이 관심을 보였지만, 실제로는 대부분의 리크루터가 다양한 단계에서 연락을 끊어버림. 리크루터의 관심은 자존심을 높이는 지표일 뿐, 실제로 구직에 성공하지 못하면 아무 의미가 없음.
  • 기술 수요가 높음에도 불구하고, 채용 기준은 매우 높음. 특히 회사들은 자신들의 기술 스택에 정통한 사람을 찾고 있어, 한 가지 ML 프레임워크에만 익숙한 나로서는 많은 일자리가 제한됨. 한 회사는 필요한 최소 경험이 8년인데 6년밖에 되지 않는다는 이유로 나를 탈락시킴.
  • 지금까지의 결과는 1번의 거절과 2번의 하향 조정(Staff+ 포지션을 목표로 하고 있음)을 받음. 구직에 전념하지는 않았지만, 아직까지는 성공적인 제안을 받지 못함.
  • 대부분의 회사는 현재 내 보상의 절반 정도를 제안함. 소수의 회사만이 더 많은 금액을 제안할 수 있음. FAANG에서 항상 그랬지만, 지금은 더 두드러진 것 같음.
  • 전반적으로 현재 ML 엔지니어의 구직 시장은 소프트웨어 엔지니어보다는 나은 편이지만, 2020-2022년의 시장과는 매우 다름.

Key Elements for Job Search Microsite

  • 전문적인 프로필 사진을 가지는 것이 중요하다고 하지만, 두 가지 이유로 본인은 그렇게 하지 않음. 첫째, 사진작가로서 카메라 렌즈 뒤가 아닌 버튼 쪽이 더 낫다는 것을 배움. 둘째, 미국에서의 채용에 사진이 속하지 않아야 한다고 생각함. 불공정한 편견의 긴 역사 때문에, 이름과 마찬가지로 성별, 인종/민족 배경, 계급 등의 사회경제적 지위에 대한 단서가 될 수 있음. 소셜 미디어 같은 사이트들이 이력서에 다시 사진을 도입하기 전까지는 미국에서 사진을 채용 과정에서 제거했었음.

  • 심지어 경력이 많은 개발자에게도 많은 노력이 필요하지만, 30개의 지원서로 3개의 제안을 받는 것은 꿈같은 일임. 경력 초기의 사람들은 100개 이상의 지원서를 제출하고 몇 번의 면접을 보고, 행운이 있다면 한 번의 제안을 받을 수 있음.

  • 소프트웨어 엔지니어들에게 구직 시장이 좋지 않은 것은 사실이지만, 엔지니어 매니저, 제품 매니저, 디자이너, 개발 관계자 등 지원 역할을 하는 사람들에게는 훨씬 더 나쁜 것 같음. 본인의 사회적 관계에서는 이러한 역할을 하는 사람들이 일자리를 찾는 데 정말 어려움을 겪고 있는 반면, 개발자들은 일자리를 찾고 있지만 이전보다 느린 속도와 더 나쁜 혜택으로 찾고 있음.

  • 첫 번째 실패한 면접에서는 두 종류의 말만 지원하는 제한된 체스 프로그램을 작성해야 했음. 프로젝트 구조, 데이터 모델, 말의 유효한 움직임, 테스트가 필요했고, 2시간 내에 해결책을 보내야 했음. 체스 프로그램을 작성한 경험이 있지만, 2시간 안에 이를 수행하는 것은 불가능하며, 만약 수행한다면 매우 버그가 많은 코드가 될 것임.

  • 11월 말에 구직을 시작하여 1월부터 지원서를 추적하기 시작함. 한 달 동안 총 46개의 포지션에 지원하여 6번의 면접을 진행했으나, 여러 면접에서는 아무런 응답도 받지 못함. 13번의 공식 거절과 1번의 제안을 받았으나, 개발자 역할로 광고되었지만 실제로는 지원 업무가 50%를 차지한다고 리크루터가 언급하여 거절함.

  • 일반적인 직업에는 네댓 번의 면접이 있음: 리크루터와의 초기 면접, 채용 매니저와의 면접, 하나 또는 두 개의 기술 면접(실시간 코딩 또는 집에서 수행하는 과제), 제품 매니저와의 면접, 또는 CTO나 창업자와의 면접이 있을 수 있음. 전반적으로 상당한 시간 투자가 필요함.

  • 한 회사에서는 IQ 테스트를 사용함. 아직 경험해보지 못했지만, 지난주에는 "성격" 테스트를 진행한 회사가 있었고, 그 테스트에서는 좌파 후보나 우파 후보에게 투표하는 경향이 있는지 물었음. 해당 회사는 헬스케어 분야에 있었음. GitHub이 이력서 검토를 위해 AI의 승인을 요청하는 것도 흥미로웠으며, 승인을 하지 않았고, 이로 인해 다른 지원자들에 비해 불리한 입장에 놓였다는 느낌을 받음.

  • 모든 리크루터가 CV를 요청했음에도 불구하고, 그것은 이미 LinkedIn 프로필에 대부분 같은 정보가 있음. 이것은 당신이 진지하다는 신호로, 고용주에게 전달할 수 있는 토큰과 같음.

  • 데이터베이스 연결에 설정할 타임아웃에 대해 물었을 때, 개인 사용자가 페이지를 렌더링하는 데 기다릴 수 있는 시간을 생각하고 있어서 너무 높은 숫자를 말함. 이에 대해 더 많은 정보를 제공할 수 있는 사람이 있다면 흥미로울 것임.