2018
1-2월(합본호)

어떻게 사람을 뽑을 것인가
패티 맥코드(Patty Mccord)

Feature

어떻게 사람을 뽑을 것인가

패티 맥코드

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In Brief

문제점

대부분의 회사는 잘못된 가정과 형편없는 관행에 따라 채용을 진행한다. 인재란 상황에 따라 달라지는 것이 아니라 불변하는 것이라고 생각한다.

내부 리쿠르터들과 현업 매니저들간 진정한 파트너십을 구축하는 데에도 실패한다. 또한 업계 연봉 정보와 경직된 보상체계에 지나치게 의존한다.

 

해결책

이력서를 넘어 내면의 본 모습을 살펴라. 리쿠르터들이 비즈니스를 제대로 이해할 수 있도록 하고, 그들은 단지 지원 스태프로 간주하지 말아라. ‘문화적으로 핏이 맞는사람에 집착하지 말고, 후보자들이 성장을 주도하고 당면한 중요한 도전과제를 해결할 수 있을지 평가하라. 그들이 회사에 창출해줄 수 있는 실질 가치를 계산하고, 그들이 수용할 만한 보상 금액을 지급하라. 

  

나는 ‘A급 인재라는 말을 정말 싫어한다. 어떤 직책에 누가 가장 적합한지 점수를 매겨보면 알 수 있다는 뜻을 포함하고 있기 때문이다. 1998~2012년 넷플릭스에서 최고인재책임자를 지낸 나에게 다른 회사 인사 담당자들은 넷플릭스가 어떻게 항상 A급 인재들만 채용하는지 묻는다. 나는 “A급 인재들만 살고 있는 섬이 있는데, 이 섬이 어디 있는지 우리만 알고 있다고 대답한다.

 

사실 한 회사의 A급 인재는 다른 회사에서 B급 인재가 될 수도 있다. 무엇이 사람을 성공으로 이끄는지에 대한 공식은 없다. 넷플릭스에서는 별다른 성과를 내지 못했던 사람들이 이직한 후에 뛰어난 성과를 내는 경우도 많다.

 

소위문화적으로 핏fit이 맞는사람이 올바른 인재인 것도 아니다. 사람들은 흔히 자신이 맥주 한 잔하며 어울리고 싶을 만한 사람들을 문화적으로 적합하다고 평가하곤 한다. 그러나 실제로는 다양한 성격의 사람들이 모여야 훌륭한 성과를 낼 수 있다. 사람들은 자신과 배경이 비슷한 사람들과 어울리고 싶어하는 경향이 있기 때문에 문화적으로 적합한 사람을 채용하는 것은 회사의 다양성을 부족하게 만드는 잘못된 채용 전략이다.

 

성공적 채용 전략이란 올바른 매칭을 찾아내는 것이다. 내가 직접 경험한 앤서니 파크Anthony Park의 사례처럼, 올바른 매칭은 종종 예상을 완전히 벗어나기도 한다. 서류상으로 앤서니는 실리콘밸리 회사에 딱 맞는 인재가 아니었다. 애리조나 주의 한 은행에서소프트웨어 개발자가 아니라프로그래머로 일하고 있었으며 내성적이고 과묵한 성격이었다. 그는 취미 삼아 넷플릭스 관련 앱을 만들어 자신의 웹사이트에 올렸다. 이 앱을 보고 우리는 그를 불러 면접을 보기로 했다. 여러 사람과의 면접에서 모두가 앤서니를 마음에 들어 했다. 내가 그를 만나 면접을 진행하면서 그에게 합격할 것이라고 전하자, 그는 뛸 듯이 기뻐했다. 그가 너무 감격스러워 해서, 내가 그에게 괜찮은지 물어봐야 했을 정도였다. “내가 사랑하는 일을 하는 대가로 돈도 많이 받게 된다니요!”라며 그는 흥분을 감추지 못했다. 그가 채용되어 가게 될 팀은 역량이 매우 뛰어난 팀이어서 나는 그가 과연 잘 적응할 수 있을지, 너무 무리하게 되는 건 아닐지 걱정했다.

 

채용 후 몇 달 뒤 나는 그가 들어간 팀과 미팅을 하게 됐다. 회의 내내 사람들은 우왕좌왕하며 논의에 논의만 거듭하고 있었다. 그때 갑자기 앤서니가 입을 열었다. “이제 제가 의견을 말해도 될까요?” 모두가 조용해졌다. 앤서니는 말수가 적지만 한 번 입을 열면 정말 명석한 아이디어를 내기 때문이었다. 그가 내는 의견은 다른 사람들이나는 왜 진작 그런 생각을 못했을까?” 하고 생각하게 만드는 말들이었다. 현재 그는 부사장으로 승진했다. 앤서니의 사례는 회사에 다양한 스타일의 사람들이 필요하다는 사실을 보여준다.

 

이 글에서 나는 지난 14년간 넷플릭스에서 근무하고 이후 문화와 리더십에 대한 조언을 제공하면서 깨달은 훌륭한 인재 채용의 교훈을 소개하고자 한다. 인재 채용을 위해서는 사람들의 겉모습과 이력서를 넘어 내면의 모습을 살피고, 현업 매니저들을 채용 프로세스에 적극 참여시키고, 회사 내부 리쿠르터(채용 담당직원)들을 진정한 비즈니스 파트너로서 대하고, 좋은 사람은 언제든 채용한다는 마인드를 갖고, 당신이 바라는 직원의 성과와 당신이 그리는 회사의 미래에 걸맞은 보상을 지급해야 한다. 내가 말하는 이런 채용 전략은 특히 끊임없이 새로운 인재 채용이 요구되는 빠르게 성장하는 혁신적 IT 기업의 경우에 더욱 중요하다. 그러나 어떤 회사든 자사의 채용 및 보상 체계를 재점검하면서 이익을 얻을 수 있을 것이다.

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내면의 본모습을 살펴라

넷플릭스는 매우 희소한 기술적 역량을 지닌 인재를 필요로 하는 경우가 많다. 따라서 인재를 어디에서 찾을지를 창의적으로 생각해야 한다. 예를 들어 우리가 처음 빅데이터 전문가를 찾아야 했을 때이 무슨 의미인지 누구도 잘 몰랐다. 이력서를 받아보고 키워드 검색을 해보는 것으로는 불충분했다. 엄청난 양의 데이터를 처리하는 보험사, 신용카드 회사 등 여러 다양한 종류의 회사를 생각해 보아야 했다. 게다가 우리 채용팀은 후보자들의 빅데이터 기술 역량을 충분히 평가하기에는 전문지식이 부족했다.

 

배서니 브로드스키Bethany Brodsky는 우리 회사에서 기술인재 채용을 담당하는 가장 뛰어난 리쿠르터였다. 넷플릭스 입사 전까지 그녀는 기술에 대해 전혀 몰랐지만 회사의 비즈니스와 근본적 당면과제를 이해하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있었으며, 후보자의 과거 경력보다는 문제해결을 위해 어떤 접근법을 가지고 있는지가 더 중요하다는 사실도 잘 알고 있었다.

 

그가 했던 인터뷰 중 가장 인상적인 것으로, 핵과학 연구가 이루어지는 로런스 리버모어Lawrence Livermore국립연구소 출신의 한 후보자와의 인터뷰를 들 수 있다. 당시 넷플릭스는 엑스박스, 로쿠Roku, 티보TiVo에서 스트리밍 서비스를 막 시작한 상황이었다. 그녀는 면접에서 여러 지원자들에게 넷플릭스가 이 중 하나에서 단 30일 만에 100만 명의 가입자를 확보했는데, 셋 중 어디라고 생각하는지 물었다. 당시 티보의 인기가 빠르게 증가하고 있었을 때라 대부분의 지원자들은 당연히 티보일 것이라고 대답했다. 그러나 한 지원자는 이 세 플랫폼에서 넷플릭스 서비스에 가입하는데 혹시 어떤 조건이 붙어있지 않았는지 물었다. 배서니는 엑스박스의 경우 골드멤버십 가입자만 대상이라고 대답해 주었다. 그러자 그 지원자는 엑스박스 골드멤버십 사용자들은 이미 프리미엄을 지불할 의향이 있기 때문에 답은 분명히 엑스박스일 것이라고 대답했다. 정답이었다. 그는 채용됐다.

 

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AOL에서 프로그래머 25명의 팀을 이끌던 크리스찬 카이저Christian Kaiser의 면접을 보았을 때 나도바로 이 사람이다!”라는 느낌이 오는 순간을 경험했다. AOL의 그의 팀이 담당하던 기술적 업무가 우리도 필요해서, 우리는 그의 팀원들 중 몇 명을 채용하고자 했다. 그러나 모두 AOL에 남겠다며 거절했다. 넷플릭스가 더 섹시한 직장이었기 때문에 나는 당황할 수밖에 없었다. 왜 거절하는지 묻자, 그들은제 상사가 끝내주거든요! 그는 소통의 대가예요. 이직은 생각도 할 수 없어요라고 입을 모아 대답했다. 나는 우리 리쿠르터들에게 바로 그 상사를 데려오라고 말했다.

 

크리스찬은 내 예상과는 매우 달랐다. 강한 독일 억양을 썼으며 말을 더듬었다. 이 사람이 정말 소통의 대가라고? 심지어 그는 면접 동안 매우 긴장했다. 대화는 그에게나 나에게나 고통스러웠다. 그러나 그가 담당하는 기술적 업무를 쉬운 말로 설명해 달라고 하자, 그는 완전히 다른 사람으로 바뀌었다. 말은 여전히 더듬었지만 그의 설명은 나의 귀를 사로잡았다. 바로 이거구나! 그는 복잡한 것을 이해하기 쉽게 설명해 주는 사람이었다. 우리는 그를 채용했고 그는 우리 회사에서 훌륭하게 팀을 이끌고 있다.

 

우리는 항상 후보자들과 그들의 이력서를 살펴보는 데 창의적인 방법을 써왔다. 배서니는 최고 수준의 과학 인재들의 이력서를 분석한 결과 어떤 공통분모를 발견했다. 모두가 음악에 일가견이 있다는 점이었다. 그때부터 그녀의 팀에서는 음악에 뛰어난 흥미를 가진 후보자들도 찾기 시작했다. “피아노를 치는 후보자를 찾았어!”라며 흥분해서 떠들곤 했다고 그녀는 당시를 회상한다. 음악에 재능이 뛰어난 사람들은 좌뇌와 우뇌를 동시에 활용하기 때문에 데이터 분석 역량도 뛰어나다는 것이 그녀의 결론이었다.

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