돌아보니, 내가 재미있어하는 일이 보였습니다

About this offer

커리어를 여러 줄로 적어보면 자주 이런 질문을 받습니다. “개발자였다가 왜 사업관리를 하게 됐나요?” 저도 한동안 그 질문에 답하기 어려웠습니다. 환경시스템공학을 공부했고, AI·IoT 교육을 수강했고, IoT 소프트웨어 개발자로 일을 시작했습니다. 이후에는 친구와 사업을 해봤고, 쏘카에서 운영과 사업관리를 경험했습니다. 지금은 주차장 업체에서 매출과 손익, 카셰어링 운영, AI와 데이터 자동화 업무를 하고 있습니다. 직함만 보면 방향이 자주 바뀐 것처럼 보입니다. 하지만 각각의 일을 지나오며 반복해서 재미를 느꼈던 장면을 모아보면, 조금 다른 흐름이 보입니다. 처음에는 기술이 재미있었다 환경시스템공학과에서 Python으로 미분과 적분을 계산해보고, R로 데이터 분석과 통계를 배웠습니다. 숫자와 코드를 이용해 무언가를 확인하는 일이 흥미로웠습니다. 6개월 AI·IoT 교육에서는 센서에서 데이터를 수집하고, 소프트웨어로 다루고, 분석과 인공지능으로 활용하는 과정을 배웠습니다. 데이터를 만들어내는 앞단을 경험한 셈입니다. 첫 회사에서는 IoT 소프트웨어 개발자로 일했습니다. 당시에는 개발자가 되는 것이 가장 분명한 다음 단계처럼 보였습니다. 실제 장치와 데이터가 연결되는 일을 배울 수 있었고, 관심이 직업으로 이어졌다는 점도 의미 있었습니다. 직접 사업을 해보니 숫자가 다르게 보였다 개발자로 약 5~6개월 일한 뒤에는 대학 동기와 스마트스토어와 유튜브 채널을 운영했습니다. 상품을 고를 때 데이터를 봤고, 영상을 만들고 업로드한 뒤 사람들의 반응을 확인했습니다. 직접 매출과 비용을 고민하고, 어떤 콘텐츠가 전달되는지도 살펴봤습니다. 사업을 정리한 뒤 남은 것은 큰 성공 경험이 아니었습니다. 대신 사업이 어떻게 돈을 벌고 쓰는지, 어떤 숫자를 봐야 다음 결정을 할 수 있는지 궁금해졌습니다. 그 질문이 쏘카로 이어졌습니다. 운영을 하며 문제의 모양을 알게 됐다 쏘카에서는 현장의 문제를 처리하고, 반복되는 업무의 흐름을 정리하고, 대시보드로 운영 현황을 확인했습니다. 지역사업팀에서는 차량을 어디에 배치할지 고민했습니다. 지역별 매출과 손익, 차량 재배치, 주차비를 함께 보며 한 지역의 운영이 어떻게 움직이는지 배웠습니다. 사업운영팀에서는 여러 팀에 차량을 배분하고, 재배치 실적을 관리했습니다. 그 과정에서 숫자를 모으는 것보다, 무엇을 같은 실적으로 볼지 기준을 정하는 일이 먼저라는 것도 알게 됐습니다. 이때 제가 재미있어하는 일이 조금 더 분명해졌습니다. 이미 있는 데이터를 보기 좋게 정리하는 일보다, 사람들이 실제로 판단하고 움직일 수 있도록 기준과 흐름을 만드는 일이었습니다. 지금은 사업과 자동화를 함께 보고 있다 현재는 주차장 업체에서 매출과 손익 보고 자료를 만들고, 주차장 안에서 운영하는 카셰어링의 운영과 정산을 관리하고 있습니다. AI 에이전트 개발, 엑셀 검수 자동화, 스크래핑과 데이터 가공 자동화, 엑셀 가공 자동화도 진행하고 있습니다. 아직 현재 진행 중인 업무가 많아 모든 내용을 자세히 공개할 수는 없습니다. 그래도 지금 맡고 있는 일에는 제가 그동안 경험한 요소들이 함께 들어 있습니다. 사업의 결과를 숫자로 정리하고, 현장의 운영을 이해하고, 반복되는 작업을 자동화하고, 더 나은 판단을 위한 구조를 만드는 일입니다. 개발에서 배운 기술적 감각, 작은 사업에서 얻은 사업 감각, 쏘카에서 경험한 운영과 데이터 정리가 서로 따로 떨어져 있지 않다는 것을 요즘 더 자주 느낍니다. 커리어는 직선보다 질문에 가까웠다 처음부터 BA나 AX 업무를 목표로 했던 것은 아닙니다. 그때그때 궁금한 일을 직접 해봤고, 경험을 쌓으며 다음 질문이 생겼습니다. 코드로 데이터를 다룰 수 있다는 것에서 시작해, 어떤 상품과 콘텐츠가 반응을 얻는지 궁금해졌습니다. 사업이 실제로 어떻게 운영되는지 알고 싶어졌고, 차량과 주차장 같은 자원이 어디에 배치되어야 하는지도 고민했습니다. 이제는 반복되는 업무를 AI와 자동화로 어떻게 줄일지 생각하고 있습니다. 돌아보면 직무가 바뀐 것이 아니라 질문의 범위가 넓어진 것에 가깝습니다. 무엇을 만드는지에서 시작해, 왜 만드는지, 어디에 배치할지, 어떻게 더 효율적으로 운영할지로 관심이 이동했습니다. 앞으로도 새로운 일을 하게 될 수 있습니다. 다만 어떤 직함을 갖게 되든 데이터를 바탕으로 문제를 구조화하고, 사람과 시스템이 더 잘 움직일 수 있는 방법을 찾는 일은 계속 좋아할 것 같습니다.

Offer details

Provider

velog

Source

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Score

54.37

Confidence

49%