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현대자동차 데이터 사이언스 합격 자소서 (박사 신입)
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GIL’s LAB
현대자동차 데이터 사이언스 합격 자소서 (박사 신입) 본문
사람인 ‘AI 자소서 코칭’ 데이터 분석… ‘책임감을 갖고’ 가장 진부한 표현 < 진로이슈 < 진로 / 직업 < 기사본문 - 에듀진 인터넷 교육신문
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 사람인 ‘AI 자소서 코칭’ 데이터 분석… ‘책임감을 갖고’ 가장 진부한 표현 < 진로이슈 < 진로 / 직업 < 기사본문 - 에듀진 인터넷 교육신문 커리어 테크 플랫폼 사람인이 올해 초 런칭한 자사 'AI 자소서 코칭' 서비스를 통해 검토한 자기소개서 데이터 분석결과를 공개했다. 커리어 테크 플랫폼 사람인이 올해 초 런칭한 자사 ‘AI 자소서 코칭’ 서비스를 통해 검토한 자기소개서 데이터 분석결과를 공개했다. 사람인 ‘AI 자소서 코칭’ 서비스는 AI LAB에서 구현한 NLP 분석 알고리즘에 기반해 단순 키워드 분석이나, 분량 체크 등 기초적 범위뿐 아니라 다수의 자기소개서에서 쓰는 진부한 표현까지 분석하는 한 차원 발전된 기술이다. 160만건 이상의 사람인 자소서 데이터와 컨설팅 자료, 논문 기반의 데이터를 분석해 코칭 모델을 만들었고 코칭의 근거가 되는 부분을 사용자가 즉각적으로 확인하고, 수정할 수 있
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Vingle 직무 인터뷰 : 데이터사이언티스트 – 20대에게 가장 필요한 커리어 정보, 슈퍼루키
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Data Scientist (데이터 분석)
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화해 데이터팀을 소개해요 💁🏻♀️
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현대자동차 데이터 사이언스 합격 자소서 (박사 신입)
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이번 포스팅에서는 현대자동차 데이터 사이언스 직무 합격 자소서를 공유합니다.
박사 신입이므로 참고하시기 바랍니다.
* 현대자동차에 지원한 동기와 회사 선택(이직)시 가장 중요하게 고려하는 요인에 대하여 기술하시오.
제가 기업을 선택할 때 가장 중요하게 고려하는 요인은 성장성과 업무에 대한 흥미입니다. 저는 현대자동차의 빅데이터 분석 포지션에서 다음과 같은 이유로 크게 성장할 수 있고, 또 흥미있는 일을 할 수 있을 것이라 생각해서 지원했습니다. 첫 번째 이유는 현대자동차가 수집하는 다양한 종류의 정형 및 비정형 데이터를 분석하는 경험을 쌓을 수 있다고 생각하기 때문입니다. 데이터 분석가로서 성장하는데 가장 중요한 것은 얼마나 다양한 데이터와 프로젝트를 경험하는가에 달려있다고 생각하기에, 첫 번째 이유가 현대자동차를 선택하는 가장 중요한 기준입니다. 두 번째로는 제가 지금까지 쌓아온 역량과 직무가 일치할 뿐만 아니라, 제가 재미있게 했던 업무 내용과 일치하기 때문입니다. 저는 설비의 잔여 수명 예측, 불량 판별, 최적의 레시피 도출 등의 제조 데이터 분석 프로젝트를 다수 진행한 바 있으며, 잘 정제되지 않은 제조 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하거나 불량 감소 등의 제조 효율성을 증가시키는 시스템 등을 개발할 때 큰 흥미를 느꼈습니다.
* 본인만의 차별화된 직무 강점과 이를 통해 당사에 기여할 수 있는 점에 대하여 기술하시오.
저는 머신러닝 및 최적화 알고리즘 개발 역량, 데이터 전처리 역량, AI 분야 논문 이해 및 구현 역량, 강의 및 프리젠테이션 역량을 보유하고 있습니다.
이러한 역량은 당사의 데이터를 활용한 문제 정의 및 해당 문제를 해결하기 위한 방법론을 개발하고, 유관 부서의 실무자와 의사결정권자 등에게 그 내용을 설명하는데 도움이 될 것입니다. 각 역량의 구체적인 내용은 다음과 같습니다.
(1) 머신러닝 및 최적화 알고리즘 개발 역량
저는 산업공학 전공자로서 현실 문제를 수학적으로 정의하고, 이 문제에 대한 해법을 개발하는데 능합니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정에서의 pick-and-place 문제를 이진 정수 계획법으로 모형화하고 유전 알고리즘과 강화학습을 각각 사용하여 이 모형의 해를 구한 바 있습니다.
(2) 데이터 전처리 역량
저는 다수의 프로젝트를 통해, 지저분한 데이터를 많이 다뤄봤습니다. 이 과정에서 프로젝트의 목표에 부합하는 데이터 포맷을 정의하는 역량과 이 포맷에 맞게 데이터를 전처리하는 역량을 쌓았습니다. 또한, 클래스 불균형 문제, 특징 선택 및 추출 문제 등의 데이터 전처리 문제를 해결하는 연구를 다수 진행하였습니다.
(3) AI 분야 논문 이해 및 구현 역량
저는 AI 분야의 논문에서 제안하는 알고리즘을 이해하고, 이를 파이썬을 이용하여 구현할 수 있습니다. 특히, 메모리나 CPU/GPU 등이 부족한 환경에서도 알고리즘이 최대한 빠르게 수행될 수 있도록 파이썬 코드를 최적화하는 것에 능합니다.
(4) 강의 및 프리젠테이션 역량
저는 신한카드, 신한금융지주, LG전자, 현대모비스 등 다양한 기업의 요구에 맞는 데이터 사이언스 강의를 진행한 바 있습니다. 평균적으로 5점 만점에 4점 이상의 강의 평가 점수를 받았습니다. 특히, 몇몇 기업은 제 강의에 만족해서 추가 강의를 요청한 바 있습니다.
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사람인 ‘AI 자소서 코칭’ 데이터 분석… ‘책임감을 갖고’ 가장 진부한 표현
커리어 테크 플랫폼 사람인이 올해 초 런칭한 자사 ‘AI 자소서 코칭’ 서비스를 통해 검토한 자기소개서 데이터 분석결과를 공개했다.
사람인 ‘AI 자소서 코칭’ 서비스는 AI LAB에서 구현한 NLP 분석 알고리즘에 기반해 단순 키워드 분석이나, 분량 체크 등 기초적 범위뿐 아니라 다수의 자기소개서에서 쓰는 진부한 표현까지 분석하는 한 차원 발전된 기술이다.
160만건 이상의 사람인 자소서 데이터와 컨설팅 자료, 논문 기반의 데이터를 분석해 코칭 모델을 만들었고 코칭의 근거가 되는 부분을 사용자가 즉각적으로 확인하고, 수정할 수 있도록 하이라이팅 한 것이 특징이다.
론칭 후 지금까지 ‘AI 자소서 코칭’을 통해 분석한 자기소개서에서 가장 많이 코칭 되는 부분은 ▲글자수 부족(86.9%, 중복포함), ▲반복 단어 사용(35%), ▲진부한 표현(32.5%), ▲애매한 표현 (근거, 수치 부족) (21.5%), ▲문장구조 결함(지나치게 긴 문장 등) (19.7%) 등으로 나타났다.
우선 AI 자소서 코칭 서비스를 거친 자기소개서에 가장 많이 쓰이는 단어로는 ▲책임(11.1%), ▲최선(7.3%), ▲성실(6.3%), ▲노력(3.8%) 등인 것으로 나타났다. 그 자체로 나쁜 표현은 아니나 많은 구직자들이 자기소개서에 빈번하게 사용하고 있는 만큼 다른 표현을 사용하라고 첨삭하고 있다.
실제 ‘책임감이 강하다’의 경우 전체 자기소개서의 38%에서 나타날 정도로 많이 쓰여 기업들에게는 다소 진부한 표현이 될 수 있다.
구어체는 자기소개서에 사용하기에는 비격식적인데 ▲좀 더(2%), ▲위해선(0.8%), ▲~거라(0.5%), ▲처음엔(0.5%), ▲~땐(0.5%) 등이 다수 검출된 표현들이었다. 줄임말을 사용한 자소서의 경우 전체 자기소개서에서 20%를 차지 할 정도로 구직자들이 가장 쉽게 범하는 실수다.
자기소개서 작성 시 자주 활용되는 막연한 표현의 경우도 사람인 AI가 첨삭을 해 준다. 텍스트마이닝 과정을 통해 산출한 파라미터를 기준으로 ‘자주’의 범위를 설정하고 추상적인 표현은 수정하길 권하는 것이다.
가장 많이 쓰인 추상적, 모호한 표현으로는 ▲다양한(13.6%), ▲많은(12.5%), ▲좋은(8.7%), ▲여러(7.3%), ▲항상(7.2%) 등이 꼽혔다. 이 경우에는 AI가 근거 수치를 제공하라고 하이라이팅 해 주거나, 추상적인 표현 대신 구체적 수치를 사용하는 것이 좋다고 조언해 준다.
AI 자소서 코칭은 사람인 플랫폼에서 로그인 없이 바로 이용 가능하기 때문에 접근성이 높고, 상세 구문 분석이 가능하기 때문에 론칭 4개월만에 6만명 이상이 사용했으며, 재사용률이 60% 이상에 달한다.
사람인 AI LAB 김정길 실장은 “현재 간단히 자기소개서를 입력하는 것만으로, 자기소개서에서 드러나는 지원자의 성향, 직무 적합도, 의도·주제 파악 등의 결과를 한 번에 확인할 수 있도록 확장하는 연구를 진행하고 있다” 며 “앞으로도 사용자 편의성을 최우선으로 고려해 더욱 고도화된 AI서비스를 제공하기 위해 노력하겠다”고 말했다.
*에듀진 기사 URL: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=39291
기사 이동 시 본 기사 URL을 반드시 기재해 주시기 바랍니다.
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Vingle 직무 인터뷰 : 데이터사이언티스트
‘나 같은 데이터사이언티스트’를 만나고 싶다면, Vingle로 오라!
예쁘고, 화려한 서비스를 만드는 것보다 더 중요한 것은 무엇일까요? 어떤 서비스가 좋은 서비스인지, 사람들의 관심을 많이 받는 서비스가 무엇인지 판단하는 일입니다. 데이터를 바탕으로 서비스의 퍼포먼스를 따지는 일은 기업을 발전시키는 데에 더 없이 중요한 일이죠.
데이터 처리를 위한 스킬도 중요하지만, 스스로 문제를 찾아내고 해결하려는 노력이 더 필요한 데이터사이언티스트. 내가 직접 찾아내고, 해결하고, 바꾸는 일에 희열을 느끼는 사람이라면, 딱 맞는 직무임에 틀림없어요! Vingle의 현직자 이야기를 들어보실까요?
Q1. 간단한 본인 소개 부탁드립니다.
안녕하세요, Vingle의 Product팀에서 Growth Hacker/Product Scientist로 일하고 있는 김용성입니다. 영국 런던에 위치한 대학교에서 수학과를 졸업한 뒤 금융 및 컨설팅 업계에서 인턴직무를 맡으며 향후 진로에 대해 고민하던 중 ‘진심으로 즐길 수 있는 일을 찾자’ 라고 결심을 한 것이 지금의 커리어 패스를 선택하게 만든 계기가 되었습니다. 처음 인턴으로 시작하여 현재는 9개월차가 되었고 선택에 대한 조금의 후회도 없이 매일 새로운 것을 배우며 즐겁게 지내고 있습니다.
Q2. 담당하고 계신 업무와 일과를 소개해 주세요!
업무는 크게 3가지로 구분을 할 수 있을 것 같습니다.
1) 서비스의 퍼포먼스를 daily하게 tracking하기 위한 KPI설립 및 visualization. 이를 통해 모든 팀 내외로 멤버분들과 투자자분들께서 기업이 어떤 성과를 내고 있는지 상시 체크 가능하십니다.
2) 새로운 서비스 혹은 기능을 전체 유저에게 배포하기 전 단계에서 risk를 최대한 줄이기 위해 A/B Test를 진행합니다. 이 단계에서 기존에 기획한 아이디어에서 개선할 점이 존재하는지를 판단하고 그에 따른 적절한 솔루션을 찾아내 사전에 개선작업을 진행하게 됩니다. 이후 배포를 완료한 뒤 기대값 만큼의 수치변화가 존재하는지까지 확인하게 됩니다.
3) 기존에 뛰어난 엔지니어분들께서 수집해주신 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출하여 개선방안을 제시합니다. 이 과정에서 통계학 지식, 머신러닝, 비지니스적 마인드 등 필요한 지식을 총 집합해 리서치를 진행하여 관련내용을 팀 멤버분들께 공유 드리고 피드백을 얻어 액션플랜을 구축하게 됩니다.
Q3. 담당하시는 업무의 가장 큰 매력은?
대학에서 수학을 전공한 가장 큰 이유가 다름 아닌 재미있어서였습니다. 이전 직장에서는 문서작성이 업무에 큰 비중을 차지 하였는데 현재 업무는 전공과 가장 비슷한 성격을 띄고 있어 Problem solving 자체를 즐기기에 최선의 업무라고 생각합니다. 또한 업무관련 미팅을 하는데 있어 사용되는 자료가 추상적인 무언가가 아닌 사실의 기반한 데이터라는 점 또한 건설적인 토론을 유도시켜 debate가 오가더라도 상당히 긍정적이고 즐겁다고 느끼고 있습니다. 엑셀만을 사용하여 자료를 시각화 하게 되면 아무래도 한계가 있는데 프로그래밍을 사용하며 머릿속에 있는 그래프를 실제로 그려 다른 팀원께 전달할 수 있는 점 또한 큰 매력으로 느껴지고 있습니다.
Q4. 해당업무를 수행하는 데 가장 필요한 역량은 무엇인가요?
저도 아직 1년차 주니어기 때문에 부족한 점이 많지만, 제가 일하며 읽은 페이퍼와 느낀 점들을 기반으로 말씀드리고 싶습니다. 데이터 추출을 위한 SQL, 분석을 위한 R 혹은 Python, 더 큰 용량의 데이터 처리를 위한 Tensorflow등 스킬은 시간과 노력으로 누구든 실력 향상을 이룰 수 있다고 생각합니다. 그렇기에 가장 중요한 것은 문제를 스스로 찾아내고 논리적으로 해결책을 얻어 유기적으로 커뮤니케이션 할 수 있는 역량이라고 생각합니다. 이러한 추상적인 역량은 명확한 평가기준이 존재하지 않지만 가령 앱 사용시간이 150% 상승했다는 보고서를 읽을 때 상승 이전의 값이 얼마인지를 먼저 떠올릴 수 있는 사람이 향후 분석업무에서 뛰어난 커리어를 만들 수 있을거라 개인적으로 생각하고 있습니다.
Q5. 빙글에 입사하기로 선택한 이유는?
국내 여러 기업에서 데이터 관련업무를 맡을 수 있는 직원을 채용하려 노력중이지만 실제로 그들에게 어떤 일을 시켜야 하는지, 그들이 내는 의견이 어떤 의미를 담고 있는지 제대로 이해하고 있는 상사가 존재하는 곳은 많지 않다고 생각합니다. Vingle의 경우 job descripion에서 원하던 스킬들이 업무의 성격을 제대로 이해하고 있다고 판단하게 해주는 계기가 되었습니다. 또한 기업의 규모나 연봉을 크게 중요하게 생각하지 않는 저로서는 제가 얼만큼 원하는 방향대로 성장할 수 있을지가 기업을 선택하는데 있어 중요한 지표가 되었습니다. 인턴기간 동안 이런 점을 대표님을 포함해 많은 팀원분들께 힘껏 서포트 해주시려는 것이 느껴졌고 지속적인 동기부여를 얻을 만큼 팀원들의 실력 또한 뛰어나다고 느껴 정직원으로써 앞으로도 기업에 머물며 기여하고 싶다는 마음을 먹게 되었습니다.
Q6. 빙글의 분위기는 어떤가요?
소위 말하는 대기업에서 좋은 학벌과 커리어를 밟아 오신 분들 사이에서 사회초년생으로 커리어를 시작했지만 Vingle에 계신 팀 멤버분들이 오히려 한 분야에 있어서는 더욱 많은 시간과 노력을 투자하신 분들이시기에 뛰어난 전문가라고 느껴졌습니다. 작고 큰 프로젝트를 진행하면서도 직장을 다니고 있다기보다 목표를 달성하기 위해 여러 분야의 전문가들과 협업한다는 느낌이 더 강하게 존재합니다. 자유로운 분위기를 지향하여 휴가나 출퇴큰 시간 등 본인의 선택에 맞춰 편하게 정할 수 있음에도 모든 팀 멤버들이 스스로 책임감을 가지고 task를 마무리 짓고 있습니다. 각자의 의견을 주장하는데 거리낌이 없어 어떻게 보면 포지션의 경계도 애매하고 분위기도 어지러울수도 있지만 실제로는 시너지를 일으키면서 끊임없이 더 좋은 아이디어 또는 업무방식을 찾아가는 것 또한 건설적인 좋은 분위기라고 생각합니다.
Q7. 내가 입사할 수 있었던 비결은?
Vingle에 지원하기 전 어떤 vision과 history를 가지고 있는지 또 어떤 백그라운드와 커리어를 가진 분들께서 일을 하셨고, 하고 계신지 등을 열심히 리서치 했었고 이런 노력들이 면접에서 비춰져 제가 진심으로 포지션을 원하고 있다고 생각해주신 것 같습니다. 또한 당장에 실력이 부족했을지라도 스스로 성장하고 싶은 욕심이 많고 배울 수 있는 능력이 있다고 긍정적으로 가능성을 봐주셨던 것 또한 입사를 할 수 없었던 이유라고 생각합니다. 현재도 기대에 맞추기 위해 열심히 배우고 있는 중입니다.
Q8. 이력서나 면접준비를 하고 있는 예비지원자들에게 줄 수 있는 Tip은?
이력서의 경우 본인을 어필하는 목적을 가지고 있는 문서라고 생각하기 때문에 경험했던 일을 그대로 나열하는 것 보다 그 경험을 토대로 본인이 기업에 어떤 기여를 할 수 있는지를 설명하는 것이 더 강하게 어필할 수 있는 방법이라 생각합니다. 또한 가장 기초적이지만 이력서의 오타나 형식을 보기 좋게 정리하는 것 또한 좋은 인상을 주는데 효과적이라고 생각합니다. 면접준비의 경우 지원하고자 하는 기업의 주된 산업군과 일하게 될 포지션의 대한 이해도 두 가지가 매우 중요하다고 생각합니다. 적어도 본인분야에서 만큼은 자신 있게 말할 수 있을 만큼의 공부가 되어있는 게 가장 이상적이라고 생각합니다. 마지막으로 뚜렷한 지원동기가 있었으면 합니다. 지원하는 기업이 본인과 정말로 잘 맞는지는 입사를 하고 시간이 흘러야만 알 수 있지만, 그럼에도 스스로 되물었을 때 바로 답변을 할 만큼의 이유는 존재하는 것이 지원자에게도 면접관에게도 좋은 경험을 제공할 것 생각하고 있습니다.
Q9. 이 직무에서 경력을 쌓은 후 커리어를 어떻게 개발할 수 있나요?
기업의 decision making 과정에 큰 영향을 줄 수 밖에 없는 포지션이기 때문에 소위 말하는 PM (Product Manager)로써의 커리어 혹은 조금 더 전문적으로 공부를 마치게 되면 진정한 의미로서의 Data Scientist 두 가지로 나눌 수 있을 것 같습니다. 커리어가 조금 더 세분화되는 것과는 별개로 앞서 말씀드린 컴퓨터, 수학, 그리고 비지니스와 관련된 역량은 필수적이며 지속적인 성장이 필요합니다. 통계학/전산학의 경우 순수학문이 아닌 실용학문인 만큼 실무에서의 경험이 매우 중요하다고 개인적으로 생각하는데 교수직을 목표로 하시더라도 필드에서 일을 배우는 것은 커리어에 있어 매우 긍정적인 경험이 될 것이라 생각합니다.
Q10. 마지막으로 이 직무에 도전하고 있는 취준생들에게 해 주고 싶은 말은?
시대가 변하며 4차산업혁명이라는 term을 미디어에서 자주 접할 수 있게 되었고 데이터분석과 관련된 직종에 관심을 가지게 되는 분들 또한 제 주위에 많아졌습니다. 다만, 머신 러닝이나 통계학이 모든 문제의 해결책은 될 수 없다는 것을 인지하며 진심으로 이 일을 즐길 수 있는지에 대한 확신을 먼저 가지셨으면 좋겠다는 말씀을 드리고 싶습니다. 또한 습득가능한 지식들이 어마어마한 양으로 존재하여 끊임없이 일과 공부를 병행하는 것이 가능한 분들께 현재 직무를 추천 드리고 싶습니다.
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