[ 합격 스펙 ]

지거국 / 3.5/4.5 / 토익: 865

[ 합격 자소서 ]

지원 동기 및 입사 후 포부 학생회 내에서 부서를 어떻게 배치할 것인가에 대해 고민했던 경험이 있습니다. 이를 통해 제 결정으로 인해 개인이나 조직의 효율성이 변화할 수 있다는 것에 흥미를 느끼게 된 계기가 되었습니다. 2년 동안 연속해서 학생회를 하게 되어 제 부서가 이미 정해져 있어 회장, 부회장과 함께 부서를 정하게 되었습니다. 또한, 작년 학생회에서의 활동을 통해 부서에 대한 이해가 높았고 함께 학생회를 꾸려갈 사람들과의 친분이 높아 함께 부서를 정하게 되었습니다. 다른 해에 비해 여자의 비율이 높았기 때문에 고정관념처럼 정해있던 성별 간 부서를 없애야겠다는 생각이 들었습니다. 마침 체육을 좋아하고 능력이 있는 친구가 있었고 그 친구가 체육부장을 하게 된다면 학생회에 대한 만족도도 높을 것이고 학생회 업무의 능률도 높을 것으로 생각했습니다. 하지만 단과대학 내에서 여자 혼자 체육부장을 하는 학과가 없었고 학과 내의 회장, 부회장과의 회의 안에서도 우려와 걱정이 많았습니다. 그렇다고 해서 성별로 인해 흥미가 없는 부서를 맡게 되는 것보다는 새로운 도전을 해봐야 한다는 생각이 들었고 모든 학생회 인원들을 성별이 아닌 좋아하는 일, 하고 싶었던 일에 배치하게 되었습니다. 처음에는 어색했지만 다들 하는 역할에 만족했고 특히 체육부에서는 단과대학 체육대회에서 5년 만에 우승을 하는 좋은 결과까지 얻을 수 있었습니다. 누군가가 무슨 일을 하는가가 자신의 만족도나 능률에서도 중요할 뿐만 아니라 조직의 성과에서도 중요하다는 생각이 들었습니다. 이러한 경험은 제가 인사업무를 할 때 업무에 적합한 사람을 빠르게 파악하고 배치하여 만족도를 높일 수 있는데 도움이 될 수 있을 것으로 생각합니다. 성취경험 [문제를 파악하는 자세] 학창시절 사라질 뻔했던 학과 동아리의 부회장을 맡아 성공적으로 변화시킨 경험이 있습니다. 이전 동아리에서는 하나의 자격증만을 대상으로 함께 모여 스터디를 하는 방식이었기 때문에 지원자가 한정적이었다는 생각이 들었습니다. 또한, 자격증 동아리이기 때문에 고학년 위주의 학생들이 주로 지원하게 되는데 취업이나 대학원준비로 바쁜 고학년 학생들이 신청하기에는 동기부여가 되기 어렵다는 생각이 들었습니다. 따라서 자격증을 취득하는 데 실질적인 도움이 있어야 많은 사람이 동아리에 참가할 것이라는 생각이 들었습니다. 담당 교수님과 함께 이러한 문제들에 관해 이야기하며 동아리 지원금을 받을 방법에 대해 토의했습니다. 학과사무실과 교수님께 연락을 드리며 지원금을 받기 위해 제안서와 예산서를 작성하고 매주 회의를 통해 왜 지원금이 동아리에 필요한지에 대해 이야기했습니다. 동아리 지원금을 받아 동아리 참여 인원에게 다과를 제공하거나 매 학기 말에 보상을 주는 방식으로 참여율을 높이는 것을 목표로 계획했습니다. 학과에서 지원해줄 수 있는 지원금이 적더라도 동아리 운영에 큰 도움이 될 수 있다는 점을 강조했고 그 결과, 학과 동아리 최초로 동아리 지원금을 받을 수 있었습니다. 기존의 동아리의 문제를 찾아 해결책을 고안하여 이를 해결할 수 있었습니다. 대외정책연구원에서의 사업 인턴 기간 문제가 생기더라도 이를 찾아 해결책을 함께 고안하며 해결할 수 있도록 노력하겠습니다. 직무의 전문성 [데이터를 활용하여 예측하겠습니다] 빅데이터 활용 마케팅 융합인재 과정에 참여하여 방학 동안 SQL, 파이썬, R 등 빅데이터에 대해 배우고 실습하며 부합한 데이터가 없을 때 해외의 데이터를 기반으로 우리나라의 데이터를 예측했던 경험이 있습니다. 현재 시행되고 있는 고령 운전자 면허회수에 대해 효율적인 방식으로 회수율을 높일 수 있을지에 대한 정책을 제시하는 것으로 주제를 정하게 되었습니다. 관련된 데이터들을 찾기 위해 해외의 고령 운전자 면허회수 사례를 찾아보며 나이뿐만 아니라 신체기능, 인지기능에 대해 평가를 진행한다면 기존의 전체 인원에 대한 방식보다 적은 인원을 대상으로 진행하기 때문에 회수율이 높아질 것이라고 예상했습니다. 현재는 자발적인 회수에 국한되어 있으므로 회수율이 낮고 작은 보상을 주는 것으로는 증가하고 있는 고령 운전자의 사고율을 보완할 수 없을 것이라고 생각했습니다. 건강보험공단에서 건강 자료를 수집하고 경찰청에 정보제안을 신청해 고령 운전자 회수율에 대해 자료를 수집하려 했습니다. 하지만 현재 우리나라에서의 회수율이 나와 있지 않았기 때문에 고령 운전자 면허회수를 하는 일본의 사례를 통해 예측하는 방식으로 데이터를 만들었습니다. 일본의 데이터를 가지고 와 우리나라의 건강상태와 비교해 비율을 맞춰 회수율을 만들었고 데이터상 80% 이상의 회수율 대상이 감축하며 좋은 성과를 낼 수 있다고 예측할 수 있었습니다. 이러한 경험은 빅데이터를 활용할 수 있는 능력과 데이터를 사용하고 상황에 부합한 데이터가 없더라도 주변 기업이나 해외사례를 통해 예측할 수 있는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

출처: 대학생 대외활동 공모전 채용 사이트 링커리어 https://linkareer.com/

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