AI 시대에도 선택받는 마케터가 되고 싶다면?
| 딜라이트룸 그로스 리드 양승화

이 글에서 다루는 이야기

1. AI 시대의 마케팅 채용 시장에서 어떤 역량이 중요한가요?
2. 마케터 이력서에 큰 성과 수치가 꼭 있어야 할까요?
3. 마케터 포트폴리오는 어떻게 구성해야 할까요?
4. 마케터 면접에서는 무엇을 보여줘야 할까요?
5. AI 활용 역량은 어떻게 증명해야 할까요?

🎙️ INTERVIEW

▪️ 딜라이트룸 채용 과정에서 지원자의 어떤 면을 중요하게 보시나요?

사실 그 사람이 어떤 성과를 가지고 있는지는 전체 면접을 구성하는 것 중에 일부 영역이고요. 그 사람이 가진 커리어 패스, 스스로에 대한 메타인지, 그 사람이 가진 키워드나 스토리 같은 것들을 종합적으로 보려고 하는 것 같아요.

또 정해진 방식의 답을 내고 정해진 코드를 잘 짜는 역할을 기대하기보다, 문제가 주어졌을 때 혼자서 그 문제를 구조화하고 답을 찾기 위한 전략을 세울 수 있는지를 봐요.

그걸 혼자 다 해결하지 못하더라도 어떤 부분까지는 AI의 도움을 받고, 어떤 부분은 다른 동료의 도움을 받아 해결할 것인지 판단하는 역량도 중요해졌고요.

▪️ 딜라이트룸의 채용이나 평가 과정에서 과거와 달라진 점이 있을까요?

과거와 달라진 점은 SQL 테스트를 안 보게 됐다는 거예요. 예전에는 최소한의 기술적인 소양을 검증했는데, 이제는 그 검증이 큰 의미가 있는지 생각하게 되더라고요.

지금 딜라이트룸에는 데이터 분석가 채용 과제가 있어요. 기술적인 내용보다 어떤 문제가 주어졌을 때 내가 어떤 접근법을 선택하고, 문제를 해결하는 나만의 논리를 어떻게 잡았는지를 봐요. 그 논리에 따라 나온 결과가 현실과 비교했을 때 어떤 한계가 있고, 실제로 얼마나 적용 가능할지도 묻고요.

정해진 방식의 답이나 정해진 코드를 잘 만드는 역할을 기대하는 게 아니에요. 문제를 혼자 구조화하고 답을 찾기 위한 전략을 세우며, AI와 동료의 도움을 어디까지 활용해 해결할 것인지를 확인하는 형태로 채용 과제가 바뀌었습니다.

▪️ 어마어마한 성과 수치가 있어야 한다고 생각하는 분들이 많아요. 중요한가요?

굉장히 잘 성장한 서비스에 대한 트랙 레코드가 있으면 좋긴 해요. 그런데 보통 서비스가 잘 성장했다고 할 때 한두 명의 키맨으로 꼭 그렇게 된 건 아닌 것 같거든요.

굉장히 많은 동료가 있었고, 많은 외부 컨텍스트와 여러 가지 운도 따랐을 수 있어요. 그러다 보니 “이 사람으로 인해 완전히 성장했다”고 보기보다, 성장하는 과정에서 이 사람이 어떤 고민을 했고, 어떤 결정을 했고, 어떤 실행과 시행착오를 겪었는지가 훨씬 더 중요한 것 같아요.

성과는 전체 면접을 구성하는 것 중 일부 영역이고요. 그 사람이 가진 커리어 패스와 스스로에 대한 메타인지, 그 사람이 가진 키워드와 스토리를 종합적으로 보려고 합니다.

▪️ 마케터 포트폴리오는 어떤 식으로 작성해야 할까요?

마케터 포트폴리오는 보기 좋은 캠페인 결과물을 모아두는 문서가 아니라, 내가 어떤 방식으로 문제를 풀어가는 사람인지 보여주는 문서예요. 예를 들어 '전환율을 30% 높였다'보다 '왜 전환율을 문제로 정의했고, 무엇을 검증해 30%를 만들었는지'가 더 중요해요.

▪️ 실제 마케터 면접에서는 주로 무엇을 보시나요?

저는 채용할 때 그 사람이 가지고 있는 스토리나 키워드가 무엇인지 찾으려고 하는 편이에요. 과거에 했던 여러 이직과 의사결정을 보면 “이 사람은 어떤 회사에 가고 싶어 하는 사람이구나”라는 그 사람만의 스토리나 키워드를 찾을 수 있고요.

업무를 전환했거나 특별히 어떤 업무를 지원해서 맡았다면, 어떤 맥락에서 그런 선택을 했는지 과거 선택의 배경을 물어봅니다.

그리고 이 회사에 와서 어떤 걸 해보고 싶은지, 우리 회사가 그걸 실제로 줄 수 있는지도 물어봐요. 성과 하나만 확인하기보다 과거의 선택과 앞으로 기대하는 결과가 하나의 이야기로 연결되는지를 종합적으로 보는 거죠.

▪️ AI 활용 역량은 어떻게 증명할 수 있나요?

AI에게 입력한 프롬프트 자체는 AI에게 무엇을 요청했는지 보여주는 기록일 뿐이에요. 해당 AI 답변을 왜 채택했는지, 틀린 내용은 어떻게 발견했는지, 서비스의 맥락에 맞게 무엇을 수정했는지까지 보여줘야 실제 활용 역량을 알 수 있어요.

좋은 AI 활용 사례는 “AI로 빨리 만들었다”에서 그치지 않습니다. AI 덕분에 절약한 시간을 더 넓은 문제를 탐색하거나, 더 많은 가설을 검증하거나, 이전에는 시도하지 못했던 수준의 결과를 만드는 데 사용했다는 것을 보여줘야 하죠.

▪️ 취업 준비를 위해 최신 AI 도구를 많이 공부해야 할까요?

AI 도구 자체를 공부하는 데 매몰될 필요는 없다고 생각해요. AI를 잘 다루는 스킬이 곧 ‘일을 잘하는 역량’이나 ‘비즈니스의 성장’으로 직결되지는 않거든요.

우리는 과거에도 서비스를 성장시키기 위해 의사결정을 하고 시행착오를 겪었고, 앞으로도 그 일을 계속할 겁니다. 그 과정 일부를 AI로 더 빠르게 처리하거나 자동화하고, 확보한 시간에 다른 문제를 더 깊이 고민하는 것이 건강한 활용 방식이에요.

▪️ AI를 잘 활용하는 사람에게 공통적으로 보이는 역량이 있나요?

보통 리더십이 있는 사람이 AI에게도 일을 잘 시키는 것 같아요. AI와 함께 일한다는 건 전체 일의 구조를 파악하고, 그중 내가 할 일과 AI에게 위임할 일을 나누고, 일에 필요한 맥락을 부여한 뒤 결과물을 만드는 큰 작업이거든요.

예전에는 주니어가 이런 큰 작업을 혼자 총괄하기 어려워서 주어진 작은 일을 맡는 경우가 많았어요. 이제는 AI의 도움을 받으면 주니어도 일을 구조화하고, 나누고, 위임하고, 맥락을 전달하는 경험을 훨씬 일찍 해볼 수 있습니다.

연차보다 중요한 건 맡은 문제를 하나의 완결된 일로 바라보는 태도예요. 작은 업무라도 어떻게 구조화해서 진행하는지에 따라 AI 활용 성과가 크게 달라져요.

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