PTKOREA / 데이터 분석 직무 인턴 / 2022 하반기

[ 합격 스펙 ]

동덕여대 / 3.9/4.5 / 토익: , 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 인턴 경험 1회 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: adsp, spld / 대외활동 1회, 공모전 수상 2회

[ 합격 자소서 ]

1. ptkorea와 데이터분석 직무 지원 동기 ptkorea에서 콘텐츠, 미디어 데이터 등을 분석하고 인사이트를 제공해 비즈니스 성장에 기여하는 경험을 하고자 데이터 분석 인턴을 지원하였습니다. ptkorea는 전략 컨설팅부터, 플랫폼과 콘텐츠 제작, 마케팅까지 비즈니스의 처음과 끝을 디지털을 통해 혁신해왔습니다. 마케팅, 데이터 분석 공모전 수상과 함께, n사 월간 판매액 예측 및 유저 인사이트 도출부터 자연어 처리 기반 사용자의 유튜브 댓글을 바탕으로 한 관심있을 만한 채널 추천 프로젝트와 같은 텍스트 데이터 분석 등을 통해 여러 분석 역량을 길러왔습니다. 그 과정에서 콘텐츠, 마케팅 등에 관심이 많아졌고, 사람들의 행동 분석과 서비스 이용과 구매지속 방법을 생각하며 숨은 니즈도 발견하고 싶습니다. 데이터 분석 인턴을 수행하게 된다면, 데이터 수집 및 분석 역량을 기반으로 ptkorea 내 미디어 데이터와 이용자의 숨은 니즈를 선제적으로 파악해 분석 인사이트를 도출하겠습니다. 2. 직무 역량을 갖추기 위한 경험 [동아리] 빅데이터 동아리에 들어가 매주 머신러닝, 딥러닝 스터디를 하였습니다. 사용자의 유튜브 댓글을 바탕으로 한 관심있을 만한 채널 추천해주기 프로젝트로 본 동아리 활동을 마무리 지었습니다. 동아리에서 배운 내용들은 향후 프로젝트와 인턴경험에 있어 좋은 바탕이 되었습니다. [ 사용자의 유튜브 댓글을 바탕으로 한 관심있을 만한 채널 추천 팀 프로젝트] 코로나 시기, 미디어 플랫폼 이용률 증가에 힘입어 유튜브 플랫폼에 한하여 사람들에게 좀 더 맞춤된 채널 추천을 하고자 기획하였습니다. 유튜브 댓글 수집과 라벨링, 전처리 등 비정형 데이터 구축을 맡았으며 자연어 처리 모델도 개발하였습니다. 크롤링으로 텍스트 데이터 수집과 라벨링을 진행하였고, 댓글 분석을 위한 자연어 처리 모델 실험과 성능이 좋은 kobert모델을 추후 분석을 위한 모델로 선택하였습니다. 이러한 자연어 처리 모델에서 분석한 결과들을 바탕으로 채널 추천 팀에서 사용자에게 채널 매칭을 하여 사용자 맞춤 채널을 추천하였습니다. 사용자 분석을 위한 자연어 처리 역량을 기를 수 있었으며, 사용자의 댓글 이력을 바탕으로 맞춤된 채널을 추천받을 수 있다는 의의를 지닌 프로젝트였습니다. [인턴 경험을 통해 기른 분석 및 엔지니어링 역량] ai 개발 및 분석 인턴을 하면서 1억건 이상의 데이터 수집을 하였습니다. 고객사가 지닌 유저 데이터를 바탕으로 유저의 이상탐지 프로젝트를 수행하였고 f1 score 0.8이상의 결과를 달성하였습니다. 또한 고객사의 유저 분석 프로그램의 자동화를 위해 여러 ai 패키지를 개발하였습니다. 그중 데이터 커넥터라는 패키지를 맡아 분석에 필요한 추가 외부데이터 수집을 자동화시켰습니다. 외부 데이터를 받아 db에 적재해 실시간 분석에 활용하기 위하여 만든 패키지입니다. 그리고 태블로를 통해 실시간 데이터 수집 현황과 분석 시각화 결과도 적극 공유하였습니다.

📌 출처: 대학생 대외활동 공모전 채용 사이트 링커리어 https://linkareer.com/cover-letter/31702?page=34&sort=PASSED_AT&tab=all * 해당 합격자소서는 합격이 최종확인된 100% 신뢰할 수 있는 검증된 합격자소서입니다. * 합격자소서는 대학생 대외활동 공모전 채용 사이트인 링커리어와 제휴를 통해 위포트 회원분들께 제공됩니다.

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