기업명 비공개

제가 가장 관심을 가지고 몰입했던 경험으로 대학교에서 박사님의 연구에 참여하여 공공 데이터 파이프라인 구축 프로젝트를 수행한 예를 들 수 있습니다. 새로운 방식의 데이터 수집에 대한 큰 흥미가 있었고 데이터 엔지니어로서의 역량을 기르는데 열망이 있었기 때문에 가장 몰입할 수 있었습니다. 국회의원을 포함한 미국의 주요 정치인들의 소셜 미디어 계정을 수집하는 자동화된 시스템을 구축하는 것을 목표로 프로젝트를 수행하였습니다. 이를 위해 Beautiful Soup과 Scrapy를 활용하여 웹사이트를 스크랩하였고 나아가, 시스템 안정성 보장을 위해 시스템 아키텍처를 묘듈화하고 데이터 처리 과정을 최적화였습니다. 해당 경험을 통해 실제 연구의 전반적인 프로세스를 익힐 수 있었고 데이터 분석을 수행함에 있어 근간이 되는 데이터 수집 단계에 참여하면서 관련 절차의 중요성을 배우고 이해력을 높일 수 있었습니다. 예상하지 못한 문제를 마주하여 어려움을 겪었던 경험과 이를 극복하기 위해 본인이 한 노력을 소개해 주세요. 미국이 탄소세를 도입하였을 때 미국의 미래 탄소 배출량을 예측하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 프로젝트를 수행하면서 가장 어려웠던 점은 성능이 나오지 않는 원인을 파악하는 것이었습니다. 데이터 수집부터 진행하다 보니 어느 부분에서 문제가 되는지를 알기 어려웠습니다. 처음에는 모델 차원의 문제라 생각하여 유사한 문제를 겪었던 사람의 케이스를 조사하고 모델의 근본적인 작동 원리를 바탕으로 다양한 종류의 전처리와 모델을 적용했으나 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. 현재는 데이터 차원의 문제라 판단하여 다양한 문헌 조사를 통해 CO2 배출량에 영향을 줄 수 있는 후보 요인을 선정하고 관련 데이터를 추가로 수집하고 있습니다. 이 프로젝트를 통해 ARIMA와 SARIMA 등의 통계 기반의 시계열 모델 등을 구현하는 방법과 전처리 기법을 학습했습니다. 비록 아직까지는 만족스러운 결과를 얻지 못했으나, 성능 향상을 위해 어떤 것을 고려해야 하는지 끊임없이 고민하고 도전하는 계기가 되었습니다. 입사 후 수행하고 싶은 직무 관련하여 지금까지 관련 역량 및 전문성을 갖추기 위해 어떠한 노력을 했는지 설명해 주세요. 현대카드의 초개인화 사업 도약에 저의 데이터분석 역량을 적극 활용하여 현대카드가 관련 분야를 선도하는 데 이바지 하겠습니다. 분야의 전문성을 키우기 위해 전공 수업을 성실히 이수하여 알고리즘 작동 원리에 대한 이해력을 키울 수 있었으며, 데이터 수집 및 전처리 방법에 대해 학습하였습니다. 나아가, 다양한 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 개인 프로젝트를 진행하였고, 이를 통해 기른 역량에 대한 자신감을 바탕으로, 수차례 캐글 대회에 참여하여 상위권의 성적을 얻을 수 있었습니다. 대회에서는 원인 분석과 구현을 통해 불완전한 데이터 문제 해결에 필수적인 접근법에 대해 익혔고, 하이퍼 파라미터 튜닝에 중점을 두는 방법을 택함으로써 최적의 솔루션을 도출하여 성공적인 모델 성능 향상을 이끌어 낼 수 있었습니다. 현재는 실전적인 빅데이터 경험을 쌓고 Spark 프로그래밍 모델 및 HPC 인프라에 대한 이해도 제고를 위해 수생 생태계의 수질 변화를 분석하는 프로젝트를 진행하고 있습니다.