(주)컬리 / 데이터 사이언티스트 인턴 / 2022 하반기

[ 합격 스펙 ]

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

[ 합격 자소서 ]

1. 컬리 데이터사이언티스트 인턴 직무에 지원한 동기는 무엇입니까? 또, 앞으로의 경력개발 목표는 어떻게 되나요? [지원동기] 평소 데이터 바탕으로 eda와 예측 모델링을 통해 의미있는 서비스를 구현에 흥미를 느껴왔습니다. 또한, 스타트업에서 분석 인턴을 하면서 끊임없이 유저의 관점에서 문제 파악과 모델링하는 것이 매우 중요함을 깨달았습니다. 그 후, 더 큰 조직에서 여러 좋은 분석 결과를 내어 적극 활용하는 것을 느껴보고 싶어 컬리 데이터사이언티스트 인턴 직무에 지원하였습니다. [앞으로의 경력개발 목표] 앞으로는 여러 실무들을 경험하면서 세부 관심 분야에 대한 전문성을 위해 첫째, 석사 병행과 둘째, kaggle 몰입을 통한 분석 역량 증진, 그리고 셋째, 모델의 분석결과가 단순 결과로만 남지 않고 실제 서비스로도 구현이 될수 있게 관련 mlops 생태계도 공부해보고 싶습니다. 2. 데이터사이언스와 직/간접적으로 관련된 본인의 경험을 말씀해주세요. (프로젝트, 대외활동, 인턴, 동아리 경험 등) [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. [데이터분석 공모전] n사의 월간 판매액 예측 경진대회에 출마한 적이 있습니다. 모델 성능 개선에 있어 많은 피쳐 생성이 모델 성능 개선에 도움을 준다는 교훈을 배웠습니다. 그렇게 시간, 계절, 상품,상품판매시간대,, 판매단가 등에 관한 여러 피쳐 생성과 파라미터 튜닝, 머신러닝, 딥러닝 모델 결과가 mape 17을 달성했습니다. 또한 분석 인턴을 하면서 온라인 인공지능 경진대회에 나가 상위 3위의 결과를 얻었습니다. 주어진 데이터를 통해 특히 시간과 관련한 여러 다변량 변수를 생성하였고 random forest, lgbm, xgboost와 같은 모델들을 통해 rmse 2.81으로 3위에 들었습니다.

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