기업명 비공개

* [끝까지 확인하는 습관이 만든 변화] 한 번 맡은 일은 흐름이 명확해질 때까지 끝까지 살피는 편입니다. 인턴십에서 웹매거진과 공식 홈페이지 운영을 지원할 때, 업로드 일정이 밀리거나 일부 게시물이 누락되는 상황을 경험했습니다. 처음에는 개별 담당자의 확인 부족이라고 생각했지만, 실제로는 게시 일정, 담당자, 자료 수급 여부, 검수 상태가 한눈에 보이지 않는 것이 원인이라고 판단했습니다. 이후 저는 콘텐츠별 업로드일, 담당자, 검수 진행 상태를 확인할 수 있는 공유 문서를 만들었습니다. 일정표를 작성하는 데 그치지 않고, 지연 가능성이 있는 항목은 미리 표시해 담당자에게 확인했고, 완료된 게시물도 최종 반영 여부를 다시 점검했습니다. 이 과정에 몰입하며 행정 업무에서 중요한 것은 문제 발생 후 수습하는 것보다, 누락이 생기지 않도록 확인 가능한 구조를 만드는 것임을 배웠습니다.

* [내 방식보다 함께 이해되는 방식을 선택] AI 기반 1:1 매칭 서비스 프로젝트에서 PM을 맡았을 때, 저는 구현 가능성과 마감 준수에 집중해 기능 범위를 최소화하는 방향으로 일정을 관리했습니다. 하지만 기획 담당 팀원은 결과 화면에서 추천 이유가 보이지 않으면 사용자가 서비스를 신뢰하기 어렵다는 의견을 냈습니다. 처음에는 일정이 늘어날까 우려했지만, 사용자 신뢰가 서비스의 핵심 가치라는 관점은 타당하다고 판단했습니다. 저는 기능을 새로 추가하는 대신 기존 화면 안에서 설명 문구와 정보 배치를 조정하는 방식으로 합의점을 찾았습니다. 이후 개발자에게는 수정 범위를 기능 단위로 명확히 정리해 전달했고, 비전공자인 기획 팀원에게는 화면 흐름 중심으로 풀어 설명하며 이해 차이를 좁혔습니다. 서로 다른 배경을 가진 팀원들이 같은 기준으로 논의할 수 있도록 공통 언어를 만들어가는 과정이었습니다. 결과적으로 일정을 준수하며 사용자가 결과를 더 직관적으로 이해할 수 있는 서비스로 개선되었고, 관통 프로젝트 최우수상을 받았습니다. 공단에서도 다양한 업무가 함께 맞물리는 환경에서 각 부서의 업무 맥락을 이해하고, 실행 가능한 합의를 끌어내는 역량으로 기여하겠습니다.

AI시대 필요 역량 예시 3가지 : ①창의성, ②비판적 사고, ③변화 적응력 * [데이터를 목적에 맞게 해석하는 힘] AI시대에 가장 필요한 역량은 비판적 사고라고 생각합니다. AI와 데이터 도구는 빠르게 답을 제시하지만, 그 결과가 실제 목적에 맞는지, 어떤 기준으로 해석해야 하는지는 사람이 판단해야 하기 때문입니다. 특히 연금 수급자의 생활 안정과 직결되는 공단 업무에서는 자료의 정확성과 해석의 객관성이 중요하다고 생각합니다. SSAFY 과정 중 F&B 재고 데이터를 분석한 팀 프로젝트에서 이 역량의 필요성을 체감했습니다. 처음에는 판매량이 낮은 품목을 단순 부진 상품으로 분류했지만, 재고 회전율, 원가, 유통기한, 할인 가능성을 함께 검토하자 품목마다 대응 방식이 달라져야 한다는 점을 확인했습니다. 수치를 그대로 받아들이기보다, 어떤 기준으로 보아야 실제 개선안으로 이어질 수 있는지를 먼저 정의하는 과정이 필요했습니다. 이 경험을 통해 자료는 많을수록 좋은 것이 아니라, 목적에 맞게 기준을 세우고 해석될 때 비로소 가치가 생긴다는 것을 배웠습니다. 공단에서도 예산 실적 분석이나 경영평가 자료를 다룰 때 수치 이면의 맥락을 읽고, 신뢰할 수 있는 근거를 갖춘 행정 판단을 지원하는 인재가 되겠습니다.