안녕하세요, 레몬베이스 채용팀에서 리드 역할을 맡고 있는 Jane입니다. 레몬베이스에는 구성원들로 하여금 데이터 리터러시를 높이는 동시에, 제품으로서는 데이터 프로덕트를 만들고 있는 데이터 팀이 있어요. 아직 작은 팀이기도 하지만 변화하는 상황과 데이터 팀의 정신에 따라 실험과 시도를 거듭하며 데이터 팀 자체로, 또 크로스 팀 협업으로도 종횡무진 활약하고 있는데요 :)

데이터 팀의 인터뷰를 통해 팀의 이야기를 들어보았습니다. 레몬베이스에서의 데이터 팀의 역할과 문화, 일하는 방식을 인터뷰를 통해 확인해 보세요 ☺️

Greg

레몬베이스의 데이터 팀 리드이자 People Scientist로 일하고 있는 Greg이라고 합니다. 가상의 게임 캐릭터부터 현실의 사람 데이터까지 다루면서 다양한 서비스와 유저들의 페르소나를 분석하는 일을 했어요. 이 경험을 바탕으로 일하는 곳에서의 사람 그리고 그 사람의 성장에 대한 문제를 데이터 기반으로 연구하고 고민해보고 싶어서 2021년에 레몬베이스에 합류하였습니다.

Bell

저는 데이터 팀에서 데이터 엔지니어로 일하고 있는 Bell이라고 합니다. 이전에는 R&D 부서에서 머신러닝 엔지니어로 국책과제를 설계하고 개발을 진행했었어요. 모델을 학습하는 과정에서 ‘머신러닝은 결국 데이터 싸움이다’라는 깨달음을 얻은 이후에는 데이터 엔지니어로서의 업무를 희망하게 됐던 것 같아요.

국책과제를 이끌 당시 함께하는 구성원들의 역량을 성장시키고 성과를 내게끔 만드는 것이 굉장히 어려운 영역이라는 걸 느꼈고, 더 잘하고 싶어서 HR 관련 지식이나 노하우를 찾아보다가 레몬베이스라는 회사를 알게 되었는데요. 경험에 기반하여 이 비즈니스에 매력을 느끼고 데이터 엔지니어로 합류하게 됐습니다. 현재는 배치와 실시간 인프라를 설계 및 운영하면서 지표들을 얻기 위해 파이프라인들을 운영하고 관리하고 있고요, 최근에는 데이터를 통해 고객에게 더 나은 가치를 제공하기 위해 유관 팀들과 협업하면서 데이터 제품화에 힘쓰고 있어요.

Greg

People Science 그룹이 어떤 조직인지에 대해 먼저 설명해 드릴게요. ‘People Science’는 이름 그대로 주관성 그 자체인 사람을 객관적인 과학으로 이해하기 위한 레몬베이스의 의지를 보여주는 조직이에요.

데이터에서 인사이트를 발굴하는 Data 팀, 지식을 지혜로 승화시켜 고객에게 전달하는 Professional Service 팀, 다양한 인사이트와 지혜를 미디어에 담아 소통하는 Content Solutions 팀으로 구성되어 있고요, 각각이 하고 있는 일도 뚜렷하게 있지만 함께 유기적으로 일했을 때 시너지를 낼 수 있는 일들이 많아요.

많은 고객이 레몬베이스를 사용하는 동안 피플 데이터들이 레몬베이스에 쌓이게 되는데요. 그런 데이터들 중에 우리가 볼 수 있고 필요한 데이터들을 잘 분석해서 지식으로 만들고, 그 지식을 다시 제품이나 서비스에 반영하고, 그리고 콘텐츠를 만들 때도 데이터 분석 결과물들이 반영될 수 있도록 하는 일들이 유기적으로 연결되는 것이 굉장히 중요해요.

한편, 데이터는 어떻게 바라보는지에 따라서 해석 가능한 방향이 무궁무진한데요. 경우에 따라서는 어떠한 수치를 좋게 만들 수도 있고 또 나쁘게 만들 수도 있죠. 물론 이런 왜곡을 최소화하기 위해 데이터인으로서, 또 일종의 과학자로서의 노력을 하겠지만 그게 실질적으로 고객에게 어떻게 전달되는 것이 옳을지를 판단하기에는 사실 데이터만으로는 무리가 있어요. 그런 판단을 하기 위해서는 현업(도메인)에 대한 이해도가 무척이나 중요합니다. 그렇기에 HR 도메인에 대한 이해도가 높은 전문가들이 모여있는 People Science 그룹에서 학습하고 영향을 많이 받고 있어요.

Bell

다른 회사들의 데이터 팀의 경우 보통 독립 조직으로 있거나 엔지니어링 혹은 프로덕트 조직 내에 속해있는 경우가 많고, 이런 경우 특정 도메인으로 시야가 좁혀지기 쉬운 것 같아요. 지나치게 엔지니어링적인 것을 추구하거나 특정 제품에 대해서만 고민하게 되는 것이죠. 레몬베이스의 데이터 팀은 제품과 엔지니어링 집단에 속하지 않아 특정 도메인에 갇히지 않고, 성과관리 지식을 다루는 전문가와 긴밀하게 협업하며 데이터를 넓게 바라보고 있다고 할 수 있을 것 같아요.

가령, 저도 이전에 경험해보지 못한 생소한 HR 도메인의 데이터를 다루다보니 데이터를 이해하기 위해 인사 제도나 용어에 대한 지식들을 알아야 할 필요가 있는데요. 저의 경우에는 주로 넓은 범위의 인사에 관련된 지식이나 용어는 Content Solutions 팀의 글을 참고하는 편이고, 깊이 있는 지식이 필요할 때는 Professional Service 팀과의 1:1 미팅 등을 통해 궁금한 점을 해소할 수 있었습니다. 두 팀 모두 데이터 팀과 함께 모두 피플 사이언스 그룹에 속해있어서 늘 자주 소통하고 협업하면서 자연스럽고도 빠르게 학습할 수 있었던 것 같아요. 물론 데이터 팀이 피플 사이언스 그룹에 속해있긴 하지만 꼭 피플 도메인의 업무 혹은 관련 데이터만 다루는 것은 아니고요, 레몬베이스가 비즈니스를 운영하고 성장하면서 발생하는 모든 데이터 관련 일들을 모두 맡아서 하고 있습니다.

Greg

변하는 상황에 맞추어 조금씩 달라지기는 하지만, 레몬베이스에서 데이터 팀이 담당해왔던 굵직한 역할들은 크게 ‘데이터 리터러시’를 높이는 일과 ‘데이터 제품’을 만드는 일로 나눠볼 수 있을 것 같아요.

데이터 리터러시는 흔히 Data Engineering이라고 하는, 제품이나 비즈니스 분석상에 필요한 데이터를 확보하고 시각화할 수 있는 환경을 구축하는 일과 관련 인식과 지식을 제공하는 업무를 포함합니다. MRR, NRR 등의 성장 지표 확인을 위한 환경 구축이 일단 먼저 생각나는 데이터 리터러시 관련 업무의 예시네요. 레몬베이스에서는 매월 전사가 함께 ‘Monthly Business Review(이하 MBR)’라는 이름으로 비즈니스의 성장을 지표로 보는 시간이 있어요. 이때 매출이나 고객 수와 같은 일반적인 지표들뿐만 아니라, 매출 변동의 원인 같은 것도 분석해서 같이 공유하는데, 그러한 분석을 하기 위해서 필요한 데이터를 집계, 추출하고 분석하는 프로세스를 자동화하는 업무를 데이터 팀이 진행했습니다.

두 번째로는 데이터 제품을 만드는 일이에요. 특정 고객의 승인하에 그들의 데이터를 분석하고 시사점을 도출하여 고객에게 전달하는 대고객 피플 데이터 분석 서비스와 레몬베이스 리뷰 분석과 같은 데이터 제품을 제작하고 분석을 위한 데이터 인프라를 개발/운영하고 있습니다. 또한 레몬베이스라는 제품이 데이터 프로덕트로 나아가기 위해 제품 지표와 분석 기능 등 필요한 데이터를 구상하고 제공합니다. 예를 들면, 레몬베이스에 쌓인 리뷰 결과 데이터를 체계적으로 분석하고, 이에 기반해 고객사로 하여금 조직 차원의 성장 전략을 수립할 수 있도록 돕고 있어요. 더불어 새로운 고객을 유치하거나 기존의 고객들의 리텐션에 필요한 전략을 수립하는 데에도 데이터 팀이 기여하고 있습니다.

Bell

그뿐만 아니라 크루들이 일하면서 필요한 데이터에 쉽게 접근, 가공하고 활용할 수 있게 하는 플랫폼을 관리한다거나 데이터로 일하는 방법은 어떤 것인지, 그리고 관련된 스킬 혹은 사례 등을 발굴하면서 레몬베이스라는 조직 자체가 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있도록 크루들을 위한 데이터 리터러시, 문화 개선을 위한 노력도 함께 기울이고 있어요.

마지막으로 가설 수립 → 데이터 수집 → 분석 진행 → 가설 검증 → 학습의 과정을 지닌 ‘실험’을 통해 확인된 가설을 제품화하여 데이터 프로덕트를 만들어 가는 일도 데이터 팀이 오너십을 가지고 하는 일 중 하나예요. 이를 통해 재현가능한 형태로 일부 고객이 아닌 모든 고객에게 가치를 전달합니다.

Bell

데이터 팀 내부적으로 일을 하는 방식과, 다른 팀과 협업하는 방식 두 가지로 나누어질 것 같은데요. 데이터 팀 내부에서 일하는 방식을 우선적으로 말씀드리겠습니다. 먼저 데일리 체크인을 통해 한 일과 할 일뿐만 아니라 팀에 공유하고 싶은 것, 그리고 의견을 받고 싶은 것들에 대해 얘기를 나눠요. 그리고 주에 한 번은 팀 미팅을 통해 데이터 엔지니어 채용이나 다른 팀과의 협업 진행 상황과 같이 조금 더 긴 호흡으로 심층적으로 논의해야 할 사안들을 다루고 있고요.

그리고 격주로는 피플 사이언스 그룹과 함께 분기에 수립한 목표에 대해 진행하고 있는 업무 방향들을 맞추는데요. 동시에 전사 목표 체크인을 통해 전사적으로 그리고 있는 큰 그림에서 우리 팀이 하고 있는 일의 의의나 방향을 맞추면서 일을 하고 있어요. 이 체크인 미팅을 통해서, 해당 분기에 수립한 데이터 팀의 목표와 진척 사항을 전사에 공유하고, 다른 팀들의 목표 및 진척 사항을 공유받으면서 데이터 팀과의 협업 지점이 존재하는지 혹은 언제 존재할 것 같은지를 판단합니다.

이것 외에 일을 하면서 생기는 각자의 개인적인 고민이나 생각은 1:1 미팅을 통해 편하게 공유하고 해소하고 있어요. 최근에는 각 개인의 미래 커리어를 같이 고민해보고 얘기를 나누는 시간도 가졌네요.

Greg

데이터 팀이 다른 팀과 협업하는 일은 레몬베이스에서는 굉장히 빈번하고 원활한 편이에요. 다른 팀에서 새로운 기능이나 제품을 개발할 때, 혹은 기존에 있는 것에 대한 정성적인 문제의식을 좀 더 정량적으로 확인하고 싶을 때 데이터 팀에 협업을 요청해요. 이 과정을 음식을 만드는 과정에 비유해 보면 조금 더 쉽게 설명할 수 있습니다.

가장 먼저, 손님이 원하시는 것이 무엇인지 명확하게 파악합니다. 대부분 “맛있는 것을 먹고 싶다”와 같이 막연하게 협업요청을 주시는데요, 요청자와의 인터뷰를 통해 “XX떡볶이 2단계 정도 맵기의 국물 없는 라면 300g”와 같은 정확한 니즈를 정의합니다. 그리고 이런 니즈를 해소하기 위한 재료(데이터)가 있는지 먼저 확인하고, 재료가 없다면 직접 재배(데이터 수집, 생성)하거나 구매신청을 합니다(유저의 행동, 프로덕트 데이터 변경 이력 등의 로그 데이터를 남길 수 있도록 제품팀에 요청). 재료가 확보되면 이를 조리하여 손님에게 제공해요.

이 과정에서 최고의 재료를 최고의 방식으로 조리한다고 해서, 최상의 만족도를 주는 최고의 요리가 나오지는 않는다는 점을 쉽게 간과하게 되어서 항상 경계합니다.

Bell

협업에 있어서는 반대로 저희가 협업이 필요하지 않냐고 먼저 물어보는 경우도 꽤 많아요. 위에서도 말씀드린 것처럼 2주 단위로 목표 체크인을 전사적으로 하고 상시적인 다른 크루와의 1:1을 통해 다른 팀이 무엇을 하고 있는지 인지하고 있기에, ‘그 팀에서 계획한 일을 하려면 데이터 팀이 갖고 있는 것을 잘 응용해서 적용하면 훨씬 더 좋은 퍼포먼스를 낼 수 있을 텐데’라는 나름의 가설을 가지고 다른 팀에게 물어보는 거죠.

가령 최근에는 MBR을 준비하는 동료가 지표를 측정하고, 변동 사유를 확인하기 위해 운용하는 시트가 20개가 넘는 것을 포착하고 DB의 형태로 만들어 자동으로 확인할 수 있게 도와드렸어요. 레몬베이스 크루들은 쿼리 이해도가 꽤 높은 편이라 다들 나름대로 쿼리들을 사용하고 있기는 하지만, 추출된 결과를 가공하거나 다른 것과 결합을 하는 단계까지는 아직 어렵다 보니 그런 것에 대한 자동화를 데이터 팀에서 도와드린 거죠.

Greg

기존에 하던 수동적인 방식들을 자동화하는 것뿐만 아니라, 새로운 것을 보기 편하게 해드리는 것도 있는 것 같아요. 기존에는 크루들이 원재료부터 구입하고 잘라서 요리했었다고 하면 데이터 팀은 그 재료들을 다 씻어놓고 잘라놓은 상태로 크루들에게 전달해 드리는 거죠. 볶음밥용 야채 믹스와 같은 상태로 만든다고 할까요? 크루들은 그것을 각자가 원하는 usage에 맞춰서 그냥 요리만 하면 되는 형태가 되도록요. 아무리 좋은 데이터에 접근할 수 있어도, 이를 사용하는 것이 어려우면 쓰지 않게 되는 것 같아요. 데이터의 내용과 활용의 편리성, 두 마리 토끼를 모두 잡으려고 노력하고 있습니다.

Greg

맞아요. 대표적인 사례로는 매달 ‘데이터 팀 오피스아워’라는 이벤트를 진행하고 있어요. 데이터 팀이 무엇을 하는지, 어떤 도움을 받을 수 있는지, 그리고 참여자 각각이 개인적으로 갖고 있던 애로사항 및 협업 지점들을 파악하는 대화를 나누는, 누구나 참석할 수 있는 이벤트입니다.

Bell

최근 데이터 팀 오피스 아워를 통해 해소할 수 있었던 사례가 기억나네요. 마케팅 데이터 수집 관련인데요. 현재 마케팅 데이터와 고객사(회사)의 규모 같은 데이터는 각기 다른 경로로 수집하고 있어요. 이렇게 각각 있다 보니 합쳐서 보기가 쉽지 않았어요. 특히 어느 정도의 규모의 회사가 어디로 유입되고 있는지를 한꺼번에 보기가 어려웠는데 그걸 합쳐서 제공해 줄 수 있게 되었죠. 즉 두 데이터를 하나의 분석 환경으로 가져온 뒤에 마케팅 데이터에 고객사 정보를 하나로 묶은 일종의 마트 테이블을 구성했습니다. 그래서 결과적으로 저희가 타깃하는 규모의 고객사는 어떤 경로로 레몬베이스에 유입되는지 확인할 수 있었어요. 이걸 이전에도 해야 한다고 알고는 있었지만, 얼마나 중요하고 우선순위가 있는 일인지 판단이 잘 되지 않았는데 오피스 아워를 통해 인지하고 빠르게 해결할 수 있었던 것 같아요.

Greg

데이터 팀에 협업 요청을 하는 것에 대해 심리적 허들을 느끼는 부분이 있었다면, 오피스 아워에서 자유롭게 갖고 있는 고민들을 꺼내어 얘기할 수 있게 돕고 있어요. 그러다보니 이전부터 데이터적으로 됐으면 좋겠다 싶은 것들을 발굴하는 계기가 되기도 하는 것 같아요. 최근에는 비즈니스나 제품 차원이 아닌, 내부 크루들을 위한 파운데이션적인 차원에서도 니즈가 있다는 걸 발굴하게 됐어요. 레몬베이스 팀이 일할 때 핵심가치가 얼마나 잘 지켜지고 있는지를 모니터링하기 위해서, 슬랙에서 핵심가치 관련 대화가 얼마나 자주 일어나고 있는지 확인하고 싶은 니즈가 People & Culture 팀에서 있더라고요. 그래서 핵심가치에 해당하는 슬랙의 대화들을 집계하여 쉽게 찾아볼 수 있는 상태로 정리했고, People & Culture 팀이 보기 쉬운 형태로 제공하는 일을 최근 진행했어요.

결국에는 데이터 팀 오피스 아워를 통해 데이터를 내 업무에 활용하는 것에 좀 더 익숙해지고 자연스러워질 수 있도록 심리적 허들을 낮추면서 실제 크루들의 이야기들을 많이 듣고자 해요. 크루들이 데이터 팀에 어떠한 요청을 할 때는 그 의도가 명확하지 않을 수 있거든요. 막연하고 애매한 가설과 생각을 대화를 통해 조금 더 구체화하는 것도 오피스 아워의 목적 중 하나입니다.

Bell

더불어 크루들에게 ‘월간 데이터’라는 뉴스레터를 만들어 전달하고 있어요. 1) 매월 데이터 팀이 수행한 협업 사례를 공유하여 데이터 팀이 어떤 일을 하는지 그리고 협업 가능한 영역에 대한 이해도를 높이고, 2) 데이터팀 오피스 아워에서의 논의 내용 공유를 통해 다른 크루가 갖고 있는 고민을 공유하며, 3) 데이터 관련 팁/지식을 전달하기 위함이 목적이에요. 처음 시도해본 것인데, 크루들의 반응이 아주 좋아 뿌듯합니다.

마지막으로 크루들이 일할 때 쉽게 다양한 데이터에 접근할 수 있도록, 모두가 정량적인 판단을 위한 근거를 직접 산출할 수 있도록 하기 위해 ‘왕초보를 위한 SQL 강의’를 희망 크루들을 대상으로 진행하기도 했는데요, 이 또한 열띤 신청으로 빠르게 모집 종료되었죠.😀

Greg

우선 저는 ‘가치가 전달되는지’를 중요하게 생각합니다. 저희가 맞닥뜨리게 되는 니즈는 사실은 살펴보면 아주 복잡하고 해결하기에 시간이 오래 걸리는 것들이 많아요. 그래서 Cutting-scope이 중요해요. 처음부터 full-scope로 하려고 하면 중간중간 여러 변수가 발생하면서 최종적으로는 가치가 전달되지 않는 경우가 많더라고요.

예를 들어 스코프가 바뀌게 되거나, 필요했던 것이 더 이상 필요하지 않게 되거나, 혹은 리소스에 변화가 생겨서 더 이상 그걸 할 수 없게 되는 것과 같은 일들이 생기면서 흐지부지되는 거예요. 왜냐하면 시간이 오래 걸리니까요. 그래서 그걸 최대한 작은 스코프로 MVP(Minimum Viable Product, 최소기능제품)화한다고 할 수 있을 것 같은데요. 작은 스코프로 나눠서 빠르게 실행하되, 실질적으로 가치가 전달되는 조각으로 만들고 그 조각을 하나씩 이행하는 것이 데이터 팀이 일하는 방식, 즉 문화라고도 말할 수 있을 것 같아요.

Bell

맞아요. 저는 그걸 일종의 PM이나 PO의 역할이라고도 생각하는데요. PO나 PM의 역할이 결국 막연한 유저의 니즈를 구체화시키고 그 구체화된 것을 쪼개어 타임라인으로 만든 후 실질적으로 가치가 전달됐는지 확인하는 거잖아요. 데이터 팀 내에서의 일도 정말 그것들이 똑같이 다 진행돼요.

가치 전달의 신념 외에 또 하나 덧붙인다면 새롭고 다양한 시도를 정말 많이 한다는 건데요. 데이터 팀은 함께 일하는 방식에 있어서 딱 고정된 틀이 없어요. 더 좋은 방향으로 가기 위해 이것저것 다양하게 시도해요. 사소하게는 하루 30분 정도 진행하는 데일리 체크인을 오전에도 해봤다가 오후에 해보기도 하고, 주 1회 로드맵에 관련된 논의나 ad-hoc 처리에 대한 팔로업을 하는 팀 미팅의 시간이나 방식을 바꿔가면서 우리 팀에 가장 잘 맞는 것을 찾기 위해 테스트를 해봐요. 우리가 더 낫다고 생각하는 방식을 언제든지 제안하고 그냥 그걸 바로바로 해볼 수 있다는 게 저는 좋은 것 같아요.

Greg

시도와 도전에 대한 한 가지의 예시를 더 들자면, 현재 데이터 팀 내에서 업무의 코어 툴로 활용하는 ‘데이터브릭스’는 Bell이 입사 초기 도입하신 것입니다. Bell이 입사 반년도 되지 않아서 현재 상황에서 가장 적합한 툴이 무엇일지 리서치하고 도입하셨는데요. 1년 정도 이 툴을 업무에 직접 활용하다보니 느껴지는 한계점이 있어 벌써 다른 툴로 옮겨가거나 자체 툴을 만드는 등의 논의를 진행하고 있어요. 누군가에게는 신중하지 못하고 꽤 무모하다고 느껴질 수도 있는 포인트일 것 같은데요, 레몬베이스도 데이터 팀도 아직 작은 팀이고 앞으로 계속 성장하면서 많은 변화를 맞이할 수밖에 없기 때문에, 애자일하게 변화를 추구하는 편이 현재 단계에서는 맞는 방향이라고 생각해요.

Bell

마지막으로 하나만 더 말하고 싶어요. 팀 차원에서 데이터를 지속적으로 관리하기 위한 고민을 하고 있다는 거예요. 연초에 세웠던 목표, 저번 달에 세웠던 계획, 어제 작성했던 일기처럼 데이터도 지속적으로 관리하지 않는다면 잊혀지고, 잊혀진 데이터는 부채로 쌓이고 문제를 만들어요. 데이터가 생각한 형상으로 잘 들어오고 있는지 주기적으로 체크할 수 있는 테스트와 모니터링 환경을 구축하여 품질 높은 데이터를 쌓을 수 있도록 노력하고 있습니다.

Bell

제가 레몬베이스 팀에 오면서 기대했던 것은 올라운더였어요. 모든 일을 조금씩이나마 다 할 수 있는 사람이 되자고 생각했죠. 그런 점에서 레몬베이스에 합류했을 때 인프라부터 만들어 볼 수 있다는 경험이 정말 좋았어요. 인프라를 처음부터 만드는 경험은 보통 쉽게 할 수 없는 경험이거든요. 큰 회사는 데이터도 많고 이미 인프라 구축이 잘 되어 있는 반면, 작은 회사는 인프라가 없어서 도전해 볼 수 있지만 그만큼 데이터도 적을 확률이 높기 때문에 딱 이 중간 지점을 목표하였어요. 레몬베이스는 양질의 데이터가 아주 많은데 데이터 인프라 자체는 아직은 좀 덜 진행이 된 상황이에요. 그러니까 데이터를 기반으로 비즈니스든 제품화든 무언가 시작되려는 상황에서 합류해서 같이 해볼 수 있다는 것이 정말 좋은 경험인 것 같습니다.

한 가지 더 말씀드리면, 데이터 팀의 경우 타 팀과의 협업 포인트가 정말 많다보니 소프트 스킬이 없으면 일이 성립될 수 없어요. 그래서 지금 레몬베이스에 잘 정착된 1:1 미팅이라는 문화가 다른 팀과 협업하는 데 얇지만 끈끈한 끈으로서 많이 도움이 된다고 느낍니다. 1:1 미팅의 주제는 다양할 수 있지만, 때때로 업무가 아닌 개인 대 개인으로 친밀감을 쌓으며 업무적으로도 더 원활해지고 입체적인 고민을 할 수 있게 하는 것도 레몬베이스에서 느낀 좋은 점이자 저의 성장에도 큰 도움이 되는 포인트인 것 같아요.

Greg

레몬베이스 팀이 전사적으로 데이터 기반으로 일을 더 잘하기 위해 계속해서 더 많이 노력하고 있고, 그래서 데이터 팀이 할 일 또한 정말 많아요. 제가 이전에 경험했던 조직들에서는 데이터 엔지니어링은 다른 엔지니어와의 접점이 거의 없었거든요. 데이터 엔지니어가 실제 어떤 서비스를 운영하고 있는 누군가와 접하지 않고, 데이터 분석가가 주로 소통을 담당하며 요청받는 업무를 처리하는 것이 대부분이었어요. 추가로, 큰 조직의 경우 협업하려면 팀장-실장-센터장의 계층을 타고가서 연결되어야 하니 협업이 어려웠고요. 그런데 레몬베이스는 직접적으로 다양한 역할의 구성원과 소통하면서 자유롭게 협업한다는 게 정말 좋은 것 같아요. 기록을 보니 최근 두 달 동안 20건의 협업 사례가 있었네요.

Greg

앞으로 어떤 변화가 일어날지도 모르고, 안다고 해도 앞으로 발생할 변화를 모두 수용할 수 있는 것은 존재하지 않는다고 생각해요. 그렇기 때문에, 새로운 변화에 대해 기민하게 대응하려면 새로운 것에 부담 없이 도전할 수 있어야 하는 것 같아요. 도전하는 것에 부담이 있다면 변화에 대한 대응책으로의 기존 방식을 답습하려고 할 것 같거든요. 80의 퍼포먼스를 내는 사람에게 100이나 120의 퍼포먼스를 요구하면 기존의 방식을 그대로 답습하지만, 300을 요구하면 완전 다른 방식으로 접근할 거란 말이죠. 그래서 항상 새로운 방법으로 접근하는 것을 지향하는 분이 좋을 거라고 생각해요. 그래서 일종의 Moonshot thinking을 하는 분을 모시고 싶어요. 왜냐하면 데이터 팀과 레몬베이스 모두 앞으로 엄청나게 성장하면서 급격한 변화를 경험하게 될 것이기 때문이에요.

Bell

레몬베이스 팀의 경우, 목표를 수립할 때 모든 구성원이 참여해요. 저 또한 제 의견이 상당 부분 반영된 목표, 그리고 내가 그 일을 왜 하는지에 대한 정확한 인지와 이해를 바탕으로 일하기 때문에 동기부여가 잘 되는데요. 그렇기 때문에, 능동적이고 주도적인 업무 스타일을 가진 분이 팀에 합류하면 그 시너지가 엄청날 거라고 생각해요. 팀의 목표든 일하는 방식이든 적극적으로 의견을 개진할 수 있고, 그걸 가지고 논의한 후 합당하다고 생각되면 바로 반영해서 해볼 수 있거든요. 저도 그런 점에서 팀에 아주 큰 만족감을 느끼고 있고, 앞으로 더 많이 성장할 수 있을 거라고 기대하고 있습니다. 이런 분이 오신다면, 함께 성장하면서 즐겁게 일할 수 있을 거예요. (끝)

지금까지 레몬베이스 데이터 팀의 이야기를 들어보았습니다. 레몬베이스 팀과 관련해 궁금한 점이 있으시거나, 채용에 관심이 있는 분들은 언제든지 [email protected]으로 연락해 주세요 😊