데이터 역량과 Demand Forecasting

안녕하세요. 저는 법학을 전공하고 대학 취업지원 행정 및 기업지원 수행기관에서 사업 운영, 기업 컨설팅, 채용 지원 등의 업무를 경험한 후 현재 SKALA 4기에 참여하여 AI/Data와 SW 개발을 공부하고 있습니다. 기존에는 인사·경영지원 직무를 중심으로 준비했지만, SKALA에서 데이터 분석과 서비스 개발을 학습하면서 기업의 실제 의사결정에서 데이터가 어떻게 활용되는지에 관심이 커졌습니다. 멘토님의 주요 업무를 보니 지역·유통 채널별 판매 실적 관리뿐 아니라 프로모션 기획·운영, Demand Forecasting, SCM 지원까지 담당하고 계셔서 특히 궁금한 부분이 생겼습니다. 또한 멘토님께서 현재 0년차이신 만큼, 장기간 근무한 선배의 관점보다는 최근 실제 삼성전자 신입 채용을 준비하고 입사하신 분의 관점에서 조언을 듣고 싶습니다. 삼성전자 영업·마케팅 직무를 준비하실 때, 실제 채용 과정에서 가장 중요했다고 느끼신 역량은 무엇이었나요? 영업 경험, 산업·제품 지식, 데이터 분석, 커뮤니케이션, 문제해결, 외국어 등 여러 요소 중 특히 신입에게 중요하게 평가된다고 느끼신 부분이 궁금합니다. 실제 업무에서 판매 실적 관리와 Demand Forecasting은 어느 정도의 데이터 역량을 요구하는지 궁금합니다. Excel 수준을 넘어 SQL, Python, 통계, 데이터 시각화 등의 역량이 필요한지, 또 신입이 입사 전에 어느 수준까지 준비하면 실질적인 강점이 되는지도 여쭙고 싶습니다. 특히 Demand Forecasting 업무가 궁금합니다. 단순히 과거 판매량을 분석하는 것이 아니라 지역, 유통채널, 프로모션, 시즌성, 제품 출시, 재고 등 여러 요인을 함께 고려할 것 같은데, 실제 현업에서는 어떤 관점으로 수요를 판단하고 예측 결과를 업무 의사결정으로 연결하는지 알고 싶습니다. 현재 SKALA에서는 데이터 분석, Feature Engineering, Python, Java/Spring, Vue.js 등을 학습했고 앞으로 머신러닝·딥러닝, LLM, RAG, AI Agent 등을 배우게 됩니다. 제가 남은 교육기간에 영업·마케팅 또는 SCM 관련 프로젝트를 하나 만든다면, 현직자의 관점에서 어떤 문제를 해결하는 프로젝트가 실제 직무 이해도를 보여주는 데 가장 의미 있을까요? 예를 들어 판매량 예측, 재고 최적화, 프로모션 효과 분석, 지역·채널별 고객 분석, 영업 의사결정 지원 Agent 등을 생각해볼 수 있을 것 같습니다. 마지막으로 멘토님께서는 비교적 최근에 취업 준비를 하셨기 때문에 꼭 여쭙고 싶습니다. 지원 당시 준비했던 것 중 실제 입사 후에도 도움이 되는 것과, 반대로 취업 준비 때는 중요하게 생각했지만 실제 업무에서는 상대적으로 중요하지 않았던 것이 있다면 무엇인가요? 저는 개발자 자체를 목표로 하기보다는, 제가 경험한 사업 운영·기획 역량에 AI/Data를 결합하여 숫자를 단순히 보고하는 사람이 아니라 데이터를 통해 현상을 설명하고 다음 행동을 제안할 수 있는 사람으로 성장하고 싶습니다. 멘토님의 최근 취업 경험과 현재 실무 경험을 기준으로 조언해주시면 앞으로의 직무 탐색과 SKALA 프로젝트 방향을 정하는 데 많은 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.