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객관식 사고를 주관식 사고로 바꾸는 법

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안녕하세요. F-Lab 대표 멘토 Fitz입니다.

 

신입이나 주니어 개발자 분들이 저에게 자주 하시는 질문 중 하나가 여러 곳에서 이력서 피드백을 받았는데 누구는 “이력서 어차피 잘 읽지 않으니 2장 이내로 짧게 쓰라”고 하고, 다른 사람은 “주니어는 어필할게 적어서 최대한 길게 써야한다” 라고 하여 “둘 중 뭐가 좋을지 몰라 혼란스럽다” 라는 것입니다.

 

이 질문의 경우엔 “답이 없다”가 답입니다. 왜냐면 이 질문은 문제를 객관식으로 풀고 있기 때문에 상황에 따라 둘 다 맞기도 하고 틀리기도 한 말이기 때문입니다.

 

우리는 인생을 살아가면서 다양한 문제를 만나게 됩니다. 그리고 그 문제를 풀기 위해서는 매우 다양한 경우의 수가 있습니다. 하지만 객관식 사고는 문제에 대한 해결 방안을 추상화시켜 그 중 하나를 골라야하는 형태이기 때문에 해결 방안을 구체화하여 최적의 답을 내리기 어려운 형태입니다.


그렇기 때문에 객관식 문제를 주관식으로 변환하는 방식을 알아야 합니다. 이 글에서는 어떻게 객관식 문제를 주관식으로 바꾸는지 공유하고자 합니다.

 

[목차]
  1. 양 극단을 정의하고 적정선을 찾는다.
  2. 본질은 무엇인가?
  3. 양 극단을 합쳐 문제를 정의한다.
  4. 주관식으로 바꾼 이후.
  5. 비슷한 예시
  6. 상황에 따라 다릅니다.
  7. 객관식 사고는 무조건 나쁜 것인가?
  8. 마무리

 

 

양 극단을 먼저 정의하고 적정선을 찾아봅니다.

개인적으론 어떻게 해야할지 고민되는 점이 있다면 먼저 양 극단을 정의합니다.

 

예를 들자면 위에서 나온 주니어 개발자나 신입의 이력서 예시를 봤을 때 양 극단을 정해보겠습니다. 만약 극단적으로 “한 장 정도로 짧게 쓴, 외국에서 쓰는 레주메 형태로 줄여본다” 라고 가정을 해봅니다. 그리고 반대쪽 극단은 “20~30장 정도로 엄청나게 길게 썼다”고 가정을 해보겠습니다. 그리고 각각의 트레이드 오프를 고려해 봅니다.

 

완전 짧게 적었을 때에는 어떤 장단점이 있을까요? 

면접관이 한 눈에 보기는 쉽겠지만 신입이나 주니어의 특성 상 나의 강점을 충분히 나타내지 못할 가능성이 큽니다. 1장 혹은 2장으로 줄였을 때 어필할 만한 내 강점이 않는다면 디테일을 어필하며 늘려나가야 할 것입니다.

 

반대로 완전 길게 적었을 때에는 어떤 장단점이 있을까요? 

내가 잘 해냈던 것들을 모두 어필하기엔 용이하겠지만, 너무 길기에 바쁜 면접관이 다 읽지 못하고 중간에 그냥 보지 않을 가능성이 큽니다. 이 것도 어필하고 싶고, 저 것도 어필하고 싶고 해서 무작정 길게 쓰면 보지 않을 것이기에 줄여나가야 할 것입니다.

 

이 사례로 보았을 때 장단점이 명확해지는데요, 여기서 중간에 있는 적정선을 찾아가는겁니다.

 

개인적으론 머신러닝의 Linear Regression 에서 큰 영감을 받았습니다. Linear Regression을 시각화한 자료를 보면 직선을 그어놓고 학습을 하면서 적절한 선을 찾아가는 형태인데요, 인간의 학습에도 비슷한 면이 있다고 느꼈습니다.

 

 

본질은 무엇인가?

이럴 때 방향을 잡기 위해서는 “나는 애초에 이걸 왜 하는가” 본질을 봐야합니다. 

 

이력서를 쓰는 이유는 “회사에 나를 팔기 위해서” 입니다. 우리는 회사에 노동력을 판매하고 그 노동력에 대한 보상을 월급이라는 형태로 받습니다. 그리고 노동력의 가치가 클 수록 보상은 커집니다.

 

즉 이력서를 쓰는 이유는 내 노동력을 구매하라고 제안하기 위함입니다. 그럼 여기서 우리는 적정선을 평가할 수 있는 기준을 얻게 됩니다.

 

상대가 나를 구매할만큼 매력적으로 어필하고 있는가?

 

본질을 파악해두면 방향을 잡기가 비교적 수월해집니다.

 

 

양 극단을 합쳐 문제를 정의합니다.

이제 양 극단을 정의했으니 적정선을 찾아가야 할 텐데요, 적정선은 어떻게 찾을 수 있을까요?

 

양 극단을 정의함으로써 요구사항 두 가지를 알 수 있었습니다.

  • 면접관이 읽어야 한다.
  • 내 강점을 충분히 어필해야한다.

 

두 개를 합치면 내 강점은 충분히 어필하면서도, 면접관이 읽는 이력서를 만들어야 한다. 가 나오게 됩니다.

 

당락에 길고 짧은건 아주 중요한 것은 아니였습니다. 면접관이 읽을 정도로 흥미가 생기게 만들어야 하며, 면접관에게 강점을 충분히 어필할 수 있어야 합니다.

 

이제 풀어야 할 문제도 바뀌었습니다. “길게 쓸까? 짧게 쓸까?”라는 객관식에서 “어떻게 강점은 다 어필하면서도 면접관이 읽게 할까?” 라는 주관식으로 변경되었습니다.

 

알고리즘처럼 문제와 제약조건이 생긴 것이죠.

  • 문제 : 이력서를 작성해야 한다.
  • 제약조건1 : 내 강점이 충분히 어필되어야 한다.
  • 제약조건2 : 면접관이 다 읽을 만큼 흥미있어야하고 가독성이 좋아야 한다.

 

 

주관식으로 바꾼 이후

이제 문제가 정의되었으니 문제 해결 능력이 필요합니다. 그리고 여기서부터는 개인의 문제 해결 능력에 크게 좌지우지 됩니다.

 

다만 문제가 명확해졌으니 해결해나가는 과정도 명확해집니다.

 

누군가에게 피드백을 받을 때에도 이력서를 보여주며 “제 강점이 잘 보이시나요?” 라고 물어보거나, 혹은 “강점을 보여주면서 읽고싶은 이력서를 만들려면 어떻게 해야할까요?” 라는 식으로 질문을 바꿔볼 수 있을겁니다. 이렇게 구체화가 되는 것이고요.

 

내 강점을 파악하고 어필해야하니 발굴하려는 노력을 해봐야 하고, 강점을 파헤치기 힘들면 친구, 동료, 혹은 멘토를 찾아 강점을 파악해볼 수 있을 것이고요, 만약 역량 자체가 부족하면 책을 읽고 자기계발을 하면 될 것입니다.

 

또한 글 작성 능력에 따라 가독성이 달라질테니 글 작성 능력을 기를 수도 있을 것이고, 최대한 회사에서 바라는 점과 관련이 깊은 것이나 매력적인 강점들은 상단에 배치하고 아닐수록 하단에 배치하는 등의 전략도 짜볼 수 있을 것입니다.

 

 

비슷한 예시

아래와 같은 질문도 비슷한 예시입니다. 비슷한 생각을 갖고계시다면 위의 과정을 대입해보며 생각해보시면 좋을 것 같습니다.

 

  • MSA 경험을 해봐야만 꼭 대기업에 갈 수 있나요?
    • 해봤다면 붙을 것인가? / 안해봤다면 탈락하는 것인가? (양극단)
      • 애초에 MSA 경험을 본다는 것은 어떤 역량을 보기 위함인걸까? (본질)
        • 경험 유무가 중요한게 아니구나. 제대로 이해하기 위한 프로젝트와 학습을 해야겠어 (적정선 정하기)
  • 면접에서 질문하라고 할 때 질문을 해야 면접관이 좋게 보나요?
    • 위와 같은 사고로 생각해봐도 좋습니다.

 

 

상황에 따라 다릅니다.

세상의 문제들은 모두 주관식이고, 그렇기 때문에 무엇이든 정해진 정답이 없습니다.

 

위에서 들은 예시들도 “내가 지원할 회사의 면접관은 짧은 글을 선호한다” 등의 상황에 따라 모두 달라질 수 있습니다.

 

만약 위에서 예시로 들은 “지원한 회사의 면접관이 짧은 글을 선호한다” 정보를 미리 알고있었다면 우리는 더 효과적으로 문제를 해결할 수 있었을 것입니다. (예시이기 때문에 거의 불가능한 얘기긴 합니다.)

 

그렇기 때문에 우리는 최대한 많은 정보를 수집하고 학습하면서 이 세상에 대해 더 많이 알아가야 합니다. 평생 공부해야한다는 것이 이런 것들 때문이기도 하고요.

 

 

그럼 객관식 사고는 무조건 나쁜 것인가?

꼭 그렇지 않습니다. 객관식 사고는 생산성을 높이는데에 도움이 됩니다. 항상 깊은 사고를 하려고 하면 생산성이 떨어져 만들어내는 결과물이 적을 수 밖에 없습니다.

 

그렇기 때문에 복잡한 것들을 추상화시키고 객관식으로 만들어서 의사결정의 코스트를 줄여주는 겁니다. 그러면 조금 더 효과적으로 빠르게 일을 할 수 있을 거고요.


역량을 높일 때나 중요한 의사결정을 할 때에는 기본적으로 주관식 사고를 하는 게 좋습니다. 그리고 그런 것들을 반복적으로 경험한 다음, 다시 객관식으로 만들고 습관으로 만들어 더 효율적이고 빠르게 사고하여 생산성을 높여야 합니다. 이렇게 된다면 내공이 있으면서도 빠른 생산성을 낼 수 있는 인재로 성장해나가는 것이죠.

 

 

마무리

이 글에서는 멘티분들께 말해드리던 객관식 사고와 주관식 사고에 대해 작성해보았습니다.

 

조금이라도 도움이 되셨으면 좋겠으며, 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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