기아

기아자동차 모빌리티 서비스를 위한 data processing/engineering 업무를 수행하기 위해 다음과 같은 강점과 경험을 가졌습니다.

2. 우리 KIAN(기아인)들은 다음과 같이 네 가지의 인재상을 닮아 가려고 노력합니다. 그 중에서 당신을 가장 잘 표현할 수 있는 한 가지를 선택하여 경험적 사례를 통해 그 이유를 설명해 주세요. (Kreate - 열린 상상력으로 세상에 없던 새로움을 만들어가는 창조가, Innovate - 기존의 정해진 질서에 도전하여 대담한 변화를 이끌어내는 혁신가, Act - 생각에만 머무는 것이 아니라 생각을 적극적으로 현실에 반영하는 행동가, Navigate - 호기심과 열정으로 미지의 영역을 개척하는 탐험가) 580/600 (글자 수, 공백 포함) [Innovate] 스마트폰 AS 회사의 IT 부서에서 인턴을 하였습니다. 그중 품질 부서와 협업하여 양산관리 시스템 개선 프로젝트를 했습니다. 자사의 생산 시스템 홈페이지에는 기종과 불량코드에 따른 불량수 정도만 조회할 수 있어 품질 부서에서 불량률을 수동으로 계산해야 했기에 개선이 필요했습니다. 첫째, DB에서 새로운 뷰를 작성했습니다. 재생 유무별, 담당 작업자별 조회 등을 추가하여 품질 부서가 확인하고자 하는 데이터를 최대화하였습니다. 둘째, 자동화를 추구하였습니다. 불량률 및 관리도를 작성하는 과정을 자동화하여 홈페이지에서 한눈에 볼 수 있게 하였습니다. 개선 결과, 품질 부서가 보고자 하는 기준으로 데이터를 조회할 수 있었으며, 미니탭으로 수동으로 계산하던 기존의 방식에서 벗어날 수 있었습니다. 또한 자동화로 계산 실수를 줄이고 시간 절감을 할 수 있었습니다. 이를 통해 협업하여 업무의 효율성을 위한 혁신을 추구할 때 기존의 개선점을 쉽게 찾을 수 있고 모두가 만족할 수 있는 변화로 이끌 수 있다는 것을 깨닫게 되었습니다. 기아자동차에서도 협업하며 자동화를 통해 업무 효율을 추구하는 혁신가가 되겠습니다.

[역량 실현] 카프카, 하둡, 스파크, 스쿱, 머하웃 등 17가지의 오픈소스로 스마트카의 데이터 수집부터 분석까지 하는 파일럿 프로젝트를 하였습니다. 대용량과 실시간 데이터를 처리하고 워크플로를 작성하여 상태 모니터링 등의 분석 결과를 외부로 제공까지 해보았습니다. 이처럼 아키텍처링 프로젝트를 통해 대규모 빅데이터 환경에도 적응할 수 있는 역량을 길렀습니다. 쌓아온 역량을 바탕으로 모빌리티 서비스의 빠른 데이터 처리와 개발 편의성을 향상시키겠습니다.

최종적으로 고객의 구매 여부에 좋은 영향을 미칠 수 있는 데이터 기반의 모빌리티 서비스를 함께 만들어 갈 것입니다.