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한 회사에서 40년을 보내고 소중한 물건과 연금을 받으며 은퇴하는 시대는 끝났다. 이제는 커리어에서 적어도 몇 번 회사를 옮기는 것은 평범한 일이다. 기술 분야에서는 2년마다 회사를 옮기기도 한다.
Step 1. 퇴사를 고민하다
회사를 그만두는 이유는 여러 가지다. 보상, 책임, 더 많은 배움, 또는 단순히 새로운 것을 찾기 위한 것일 수 있다. 새로운 직업에 관심이 있다고 결정하는 것이 퇴사의 첫 단계라면, 결정을 실제 행동으로 옮기는 도중에는 극복해야 할 장애물들이 있다.
내가 알고 있는 것을 새로운 직무에도 그대로 적용할 수 있을까? 그것은 불확실하다. 많이 조사하고, 면접 과정에 실무자에게 질문해서 구체적인 정보를 취합해봐도 일을 시작하기 전에는 실제 어떤 일을 하게 될지 알 수 없는 법!
급여, 기업 규모, 팀의 구조 등 중요한 사항은 이해할 수 있지만 일하기 전까지는 새로운 업무 환경의 미묘한 그 '분위기'까지는 명확히 알 수 없다.
그렇게 따지다 보면 현재 다니고 있는 회사가 완전히 형편없는 회사가 아닐 수도 있겠는데... (으아, 고민!!)
현재 회사는 동료가 마음에 든다(으흠...). 어디서 도움을 받을지도 알고, 쉽게 데이터를 탐색할 수 있다(그..그렇지??). 그것을 기반으로 더 좋아질 수 있는 가능성이나 상황을 생각할 수도 있다(으응??). 그래서...
새로운 회사가 더 낫거나, 더 안 좋은 업무가 없다고 확신하는가? 이직할 회사를 구하는 데 시간과 위험을 감수할 만한 가치가 있는가?
계속되는 의심은 퇴사를 결심한 후에도 구직 활동을 더디게 만든다. 대부분 이런 불확실성이 높은 상태일 것이다.
Step 2. 결정을 고민하다
두 번째 회사는 어떻게 접근해야 할까? 원하는 제안을 받는다면 관리자에게 어떻게 말해야 할까? 프로젝트를 진행했던 모든 동료와 개별적으로 만나 퇴사한다고 말해야 하는가? 중요한 자리를 제안받는다면 받아들여야 하는가? 퇴사 통보를 한 후 몇 주의 시간 동안 회사에서 무엇을 해야 할까?
단순히 편한 회사를 찾는다고 마음이 바뀌는 것을 막을 수 없다는 사실을 안다면 두 번째, 세 번째 혹은 네 번째 회사를 찾는 데 문제가 되지 않는다.
새로운 일자리를 찾을 때는 스스로에게 많은 질문을 던져야 한다. 불확실성이 높아질수록 구직자들은 더 힘들어진다.
데이터 과학 관련 업무에서는 회사를 옮기는 것은 흔한 일이다. 심지어 대개는 옮겨서 맡은 일들이 보람 있는 일이기도 하단다. 많은 사람이 1~3년마다 회사를 옮긴다는데, 그 과정에서 데이터 과학의 새로운 분야를 시도해볼 수도 있고 급여 외에 다른 혜택들이 크게 늘어날 수도 있다.
아무튼, 어찌 되었건 이직을 생각하고 있다면! 최대한 쉽고 스트레스 없이 할 수 있는 방법을 좀 살펴보려고 한다.
Step 3. 퇴사를 결정하다
대부분 100% 확실히 언제 퇴사할지 그 시기를 알기는 혹은 정하기는 쉽지 않다. 무엇을 해야 할지 딱 정해주는 마법의 도구가 있다 해도 최종적인 결정을 내리는 데 도움을 주지 못한다. 결국, 내가 가진 정보로 할 수 있는 최선을 다하는 것뿐이다. (그게 최선입니까?! 뉍!)
우린 100년 계약에 서명한 것이 아니기 때문에 회사는 언제든지 옮길 수 있다.
학습 진행 상황 확인하기
새 회사는 언제 구해야 할까? 여기서 중요한 게 있다. 나 스스로 항상 배우고 있는지 되돌아봐야 한다는 점!
한 직무에 오래 머물다 보면 학습 혹은 배움의 속도가 느려지는 것이 당연하다. (업무를 하면서 아무것도 배우지 않는 것은 거의 불가능하기에) 최소한 회사의 데이터를 배우고 동료의 기술을 습득하며 비즈니스 이해관계자와 협업하고 있을 거다.
하지만 1, 2년 후에도 같은 일을 계속한다면 정체되어 있을 가능성이 크다. 일상 업무에 익숙할수록 기술과 관련 없는 능력의 개선 방법을 찾고자 무엇을 할 수 있는지 생각할 필요가 있다. 더불어 내가 팀(또는 인턴 이상)을 맡아 관리할 능력을 발휘할 수 있는지도 고민해 보자.
기업에서 필요한 업무가 제한적일 수 있지만, 경험이 쌓이면 포트폴리오를 확장할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있다는 점을 명심하자. 다만 (일을 배우기 위해) 자신을 몰아붙이는 것은 좋지 않다.
때론 새로운 도전을 하고자 외부에서 동기부여를 받을 필요도 있다. 틀에 박혀 벗어날 수 없다면, 그때가 바로 외부의 영향으로 변화를 도모해야 하는 시간이다.
내가 성장하지 않는다면 다음 직무를 찾는 것은 더 어려워진다. 선임은 신입에 비해 폭과 깊이 등 모든 측면에서 다른 기술을 가졌다. 경험이 쌓일수록 더 많은 것을 알게 되기 때문이다.
관리자와 나의 목표 확인하기
퇴사하기 전 관리자에게 나의 요구 사항을 모두 말하는 데 최선을 다했는지 자문해볼 필요가 있다. 해결할 수 없으리라 생각했던 (그렇게나 나를 괴롭히던) 문제에 실제로 쉬운 해결책이 있었을지도 모른다.
나의 목표가 관리자의 목표와 얼마나 일치하는지도 중요하다. 관리자의 성공은 나와 관련 있다. (나만 잘한다고 대수가 아니다.) 시간과 에너지가 제한되어 있는 관리자가 업무에 더욱 집중할 수 있게 해야 한다. 그러기 위해서는 관리자 밑에서 일하는 이들의 목표가 관리자와 일치해야 한다. 여기서 선행해야 할 것이 생긴다. 먼저 본인의 업무 목표가 무엇인지 알아야 한다는 것이다.
이직할 때 고려해야 할 몇 가지
스스로 많은 질문에 문답해 보자. 상황은 언제든 바뀔 수 있다. 기존과 상황이 바뀌었을 수도 있다. 예를 들어 대규모 데이터 과학팀에 참여하고 싶었지만 이제는 다양한 유형의 프로젝트를 할 수 있기를 바랄 수도 있다. 가족과 많은 시간을 보내고자 많은 업무를 해야 하는 스타트업보다 9시에 출근하고 5시에 퇴근하는 곳을 찾을 수도 있다.
그럼 정리해보자. 새로운 직업을 찾을 때 고려해야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같다.
● 현재 직무에서 끊임없이 배우고 있는가?
● 관리자와 문제를 논의하며 일상적인 경험을 개선하고자 노력했는가?
● 관리자가 여러분의 요구와 승진에 초점을 맞추고 있는가?
● 다음 회사에서 하고 싶은 일과 원하지 않는 일을 생각해본 적이 있는가?
이직은 실패가 아니다. 이직은 또 다른 시작이다. 실패에서 배우자는 것이 아니라, 지난 과거를 돌아보고 이번에는 조금은 다른 길로 걸어 보자는 거다. 그러니 질문하고 답하는 과정이 필요하다. 굳이 같은 이유로 힘들어 할 필요가 있을까? 굳이 매번 이직해 가며 새로운 환경에 적응해야 할 필요도 없다. 질문과 자답은 지난 번과는 다른 길에 한 발을 내딪기 위한 일련의 과정이다.
그렇게 충분한 질문과 그에 대한 답이 마련되었을 때, 나의 퇴사에는 품위가 생긴다. (오, 나의, 퇴사여!)
PS. 이직할 회사가 정해지지 않은 상태에서 퇴사한다?
회사를 옮길 때 중간에 쉬는 기간이 생길 수 있다. 그런데 대부분 새로운 고용주는 가능한 한 빨리 내가 업무를 시작해주기를 원한다. 현재 회사를 퇴사하고 새 회사에서 시작하는 사이에 보통 1~2주의 시간이 있다. 더 많은 휴가는 쉽지 않다. 3개월간의 배낭여행을 꿈꿨다면 다음 회사를 정하지 않은 채 퇴사해야 한다.
이직할 회사를 구하지 않고 퇴사하는 것은 위험하다. 소득 없이 불확실한 시간 동안 나의 적금을 깨야 해 재정적으로 위험할 수 있기 때문이다. 가족 구성원이 단기 대출을 받거나 배우자의 수입으로 꾸려나가야 할까? 그냥 회사에 다니며 새로운 회사를 구하는 것이 더 쉽다.
그 이유 중 하나로 '고용주의 실업자에 대한 편견'이 포함된다. 또 다른 하나는 '협상 지위가 약하다'는 점이다. 다른 이유로는 내가 몇 달간 휴식을 취했다면, 기술을 계속 사용하지 않아서 녹슬었을 수도 있다는 것이다(... ...).
만약 좀더 긴 휴식기를 갖고 싶다면 훌륭한 네트워크를 갖는 것이 큰 도움이 된다. 그 네트워크란 업무에 익숙하면서 채용 담당자와 상담할 수 있는 사람들이다. 면접 전 일정 기간 자신의 기술력을 보증할 계획도 세워둘 필요가 있다.
이 글은 <데이터 과학자 되는 법> 도서 내용 일부를 발췌 재편집하여 작성되었습니다. 취업 준비부터 면접, 이직, 경력관리까지 데이터 과학자로 성장하기 위한 보다 자세한 정보는 하기 책에서 만나볼 수 있습니다. 데이터 과학 분야 업무에 초점을 두고 이야기하지만, 퇴사에는 어떤 분야가 되었든 내용의 차이가 없나 봅니다. 21세기 유망 직종으로 떠오른 데이터 과학자. 그 수요도 증가하고 있는 만큼, 관련 업무로 성장하고 이직하는 것에도 관심 가져보면 좋을 것 같습니다.
