무언가에 미쳐본 경험을 통해 깊은 몰입과 열정 능력을 평가합니다. 무엇에 몰입했는지와 그 과정에서의 태도를 봅니다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고등학교 때 알고리즘 문제를 풀면서 처음으로 시간 가는 줄 모르고 몰두한 경험이 있습니다. 주말에 6시간씩 앉아서 한 문제를 붙잡고 있었는데, 틀렸을 때의 분함보다 맞췄을 때의 쾌감이 더 강했습니다. 그때부터 코딩이 취미가 됐고, 이게 직무 방향을 잡는 데도 영향을 줬습니다.
열정이 있을 때는 피로를 느끼는 방식 자체가 다르다는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 지금도 업무에서 막히는 문제가 생기면 그 알고리즘 풀던 감각으로 돌아가려 합니다. 그 경험 이후 어떤 일이든 처음 몰입의 문턱만 넘기면 시간이 자연스럽게 투입된다는 걸 알게 됐고, 지금도 새 기술을 배울 때 그 감각을 활용합니다.
이후로는 어떤 분야든 일단 몰입의 문턱을 낮추면 자연스럽게 시간이 투입된다는 걸 알기에, 새로운 기술을 접할 때 두려움보다 기대가 앞섭니다.
처음 데이터 분석에 빠졌던 건 공공 데이터로 현상을 직접 설명할 수 있다는 것을 알게 됐을 때입니다. 수업에서 교통 사고 통계를 다운받아 시각화했을 때, 뉴스에서 보던 이야기들이 숫자로 연결되는 경험이 충격적이었습니다. 그 이후 주말마다 관심 있는 주제로 데이터를 찾아서 분석해보는 것이 습관이 됐습니다. 잘 만들어진 분석 노트보다 직접 만든 조잡한 분석이 더 오래 기억에 남는 이유가 여기 있다고 생각합니다.
이해하고 싶은 것이 있을 때 데이터로 확인하러 가는 반응이 자연스럽게 생긴 것이 그 시기였습니다. 지금도 그 감각이 분석 작업을 시작할 때 동기가 됩니다. 그 경험이 데이터를 도구가 아니라 세상을 보는 방식으로 받아들이게 된 계기였습니다.
마케팅 케이스를 모으고 분석하는 것에 한동안 빠진 적이 있습니다. 광고 하나가 왜 잘 됐는지를 거꾸로 분석하는 것이 퍼즐처럼 느껴졌습니다. 노션에 케이스를 구조적으로 정리하기 시작했는데, 몇 주 후에 보니 100개가 넘어 있었습니다. 처음에는 특정 수업 때문에 시작했는데, 점점 어떤 메시지가 어떤 감정을 유발하는지, 같은 제품이 다른 포지셔닝으로 어떻게 달라지는지를 비교하는 것 자체가 재미있어졌습니다.
좋아하는 것이 생기면 필요 이상으로 파는 경향이 있다는 것을 그때 알게 됐습니다. 그 케이스 모음이 이후 발표와 프로젝트에서 실제로 쓰였고, 사람들이 '어떻게 이렇게 많이 아느냐'고 물었을 때 좋아했던 것이 자연스럽게 쌓인 결과라는 것을 깨달았습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한화 생산 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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