데이터근거 결
저희 학과 취업률은 학교 공식 통계로 78% 내외입니다. 다만 저는 이 수치보다 어디에 취업했는지를 더 눈여겨봤습니다. 졸업 선배 중 SI·솔루션 기업 비중이 높고 서비스 기업 진출은 상대적으로 적었는데, 저는 그 격차를 좁히려고 오픈소스 기여와 팀 프로젝트 배포 경험을 일찍 쌓았습니다. 결과적으로 제가 원하는 서비스 직군 코딩테스트와 면접에서 어느 정도 경쟁력을 검증받았다고 생각합니다.
학교 취업률을 통해 지원자의 학교 배경과 취업 경쟁력을 간접 평가합니다. 자신의 출신 배경을 어떻게 인식하는지도 확인합니다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
하나가 답이 아니에요. 같은 질문도 강조하는 자리에 따라 결이 달라지고, 면접관이 다음에 던지는 질문도 달라집니다.
저희 학과 취업률은 학교 공식 통계로 78% 내외입니다. 다만 저는 이 수치보다 어디에 취업했는지를 더 눈여겨봤습니다. 졸업 선배 중 SI·솔루션 기업 비중이 높고 서비스 기업 진출은 상대적으로 적었는데, 저는 그 격차를 좁히려고 오픈소스 기여와 팀 프로젝트 배포 경험을 일찍 쌓았습니다. 결과적으로 제가 원하는 서비스 직군 코딩테스트와 면접에서 어느 정도 경쟁력을 검증받았다고 생각합니다.
솔직히 입학 초기엔 취업률 통계를 크게 신경 쓰지 않았습니다. 3학년 때 현장실습을 다녀오고 나서야 '숫자 뒤에 어떤 직무가 있는지'가 중요하다는 걸 깨달았습니다. 그때부터 학과 선배 10명에게 직접 연락해 커리어 경로를 여쭤봤고, 제가 원하는 백엔드 포지션에 간 분들의 공통점을 정리했습니다. 이후 프로젝트 방향을 그 기준에 맞춰 조정했고, 덕분에 오늘 이 면접 기회까지 올 수 있었습니다.
취업률 자체보다 졸업 후 성장 곡선이 저한테는 더 의미 있었습니다. 저희 과는 규모가 작아 통계 변동이 큰 편인데, 그래서 저는 동문 커뮤니티에서 3년 차 이상 선배들의 이직 경로를 관찰했습니다. 탄탄한 CS 기초를 쌓은 분들은 첫 직장과 무관하게 원하는 회사로 이동하더라고요. 그래서 저도 알고리즘과 운영체제 같은 기본기를 놓치지 않으려 노력해 왔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 코오롱 IT 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.