[ 합격 스펙 ]

부산대 / 3.82/4.5 / 토익: 900 / 사회생활 경험: (주)데이터에듀 인턴 5개월, 주식회사니더 인턴 2개월 / 컴퓨터활용능력: 2급, 기타: 사회조사분석사 2급, ADSP

[ 합격 자소서 ]

* 본인의 성장과정에서 만들어진 자신의 장단점이 무엇인지 기술하고, 그 장단점을 활용해 팀 또는 조직의 이익에 어떤 도움이 되었는지 사례를 들어 설명하시오.(2000바이트) - [저는 노트맨(Note man)입니다] 군 복무 중 보급품으로 받았던 작은 다이어리 하나가 제 삶의 전환점이 되었습니다. 저는 군 복무 시절 선임들의 말씀을 귀담아 듣고 이해하는 것이 꼭 필요한 소양이라고 생각해서 항상 심장쪽 주머니에 다이어리를 들고 다니며, 어렵고 모르겠다고 생각되는 부분들은 필기하는 습관을 들였습니다. 그래서 하루 일과가 끝나면 항상 다이어리엔 빼곡한 필기가 있었고 이를 읽으며 몰랐던 부분들을 완벽하게 숙지하고 이해하려고 노력했습니다. 이와 같은 일상을 반복하다 보니 저에겐 자연스럽게 다른 사람들의 가르침이 이해될 때까지, 혹은 문제점이 해결될 때까지 고민하는 습관이 생겼습니다. 이는 끈기와 문재해결능력 면에서는 저에게 정말 큰 장점이 생긴 것이었지만 혼자 고민하는 시간이 길어질수록 에너지소모가 심한 것이 단점이었습니다. [고객들이 만족할 수 있는 시스템 구축이 곧 어플의 성공] 위의 장단점은 전역이후에도 계속 이어졌습니다. 주식회사 니더에 현장실습생으로서 출근을 하게 되고 나서 첫 회의 때에는 대표님께서 회사가 주로 다루고 있는 알바 어플 급구의 사업적 면에 대한 설명을 해주시는 시간을 가졌습니다. 이 때, 대표님께서 어플 속 구인자와 구직자간의 불신 문제를 언급하셨고 저는 이에 대한 해결책을 매일같이 고민하며 보냈습니다. 그렇게 매일 어플을 들여다보며 고민하던 저는 하나의 해결책으로 기존의 구직자 평점 시스템을 보완하면 좋을 것 같다고 말씀드렸습니다. 그 중에서도 파생변수를 생성하고 사용하는 것이 좋다고 생각했습니다. 예를 들어 알바생의 경력과 측정점수(y)의 관계는 양의 상관관계이지만 경력이 일정 기준을 넘게 되면 점수 증가폭이 좁아져야 하기 때문에 기존의 Linear 함수보다는 그 특성을 그대로 가지고 있는 Sigmoid 함수를 사용하자고 말씀드렸습니다. 그리고 구인자가 원하는 태그 목록과 구직자가 원하는 태그 목록은 벡터의 내적을 활용하여 normalized 값을 사용해야한다 등 변수마다 잘 맞는 아이디어를 건의드렸고, 긍정적으로 받아들여졌습니다. 결과적으로 끝까지 포기하지 않고 고안해낸 제 아이디어를 이용해 개발팀원분들과 함께 알고리즘을 구축하고 보완해낸 시스템은 고객들이 만족했고, 어플의 평점이 30%가량 오르는 성과를 거두었습니다. * 본인이 생각하는 실패의 기준은 무엇이고, 그동안 살아오면서 가장 크게 실패했던 경험을 기술하시오.(2000바이트) - [No Gain Without Collaboration] 제가 생각하는 실패의 기준은 '팀워크의 부족' 입니다. 이번 해에 Dacon에서 개최되었던 반도체 박막 두께 분석대회에 3인 1팀으로 참가한 적이 있습니다. 반도체 박막 두께 데이터는 백만이 넘는 rows를 가지고 있었고 columns는 비식별화 되어있었기 때문에 딥러닝을 사용하는 것이 당연한 데이터였습니다. 따라서 딥러닝의 성능을 끌어올리기 위해 해당 데이터에 최대한 많은 다양한 기법들을 시도해봐야 하는 것이 당연했습니다. 이걸 알았다면 누군가 한 명이 나서서 각자 다른 딥러닝 분석기법을 적용해보자고 분업을 제안했어야 하지만 3명 모두 자신의 실력이 나머지 두명보다 떨어진다고 생각하여 주도를 하지 않았습니다. 결국 3명 모두 시간을 효율적으로 사용치 못하고 비슷비슷한 기초적 딥러닝 기법들(BatchNormalization, DropOut, Weight Initialization 등)만을 사용하다 시원찮게 대회의 끝을 맞이했습니다. 사실 데이터분석에 어느정도 지식이 있는 사람들끼리 모여서 꾸렸던 3인1팀이라고 생각했는데 3명 모두 처음으로 참가한 분석대회라 그런지 기대보다 못한 결과가 나왔다는 부분에 저는 충격을 받았고, 바로 다음 Dacon 천체유형분류 대회에 참가신청을 하면서 제 실력과 대회경험을 늘려야겠다고 생각했습니다. 해당 대회에 참가하며 전처리(이상치처리, 파생변수생성 등)과 분석기법들(Learning Rate Scheduler, Gelu Activation Function, Customized Activation Function, ADAMWR 등)을 적용하며 상위 22%로 대회를 마무리했습니다. [Gain With Collaboration] 그 후 바로 이어진 행동 빅데이터 분석대회에는 지인 한명과 팀을 이루어 참가해서 제가 자신감을 갖고서 팀을 이끌려고 노력했습니다. 그렇게 분업을 한 결과, 변수를 살펴보는 속도에서 엄청난 효율을 느낄 수 있었고, 서로의 잘못된 지식을 바로잡아주며 옳지않은 분석기법을 적용했다가 시간을 낭비하는 일이 없도록 할 수 있었습니다. 해당 데이터의 특이한 점은 예측을 위한 독립변수가 하나도 주어져있지 않고 오로지 분석가가 생성한 변수들로만 반응변수를 예측해내야 한다는 것이었는데 서로 다르게 변수를 생성해가며 정확도의 상승을 효율적으로 캐치할 수 있었고, 6위의 성적을 내며 대회를 마무리할 수 있었습니다. 결과적으로 저는 실패를 통해 '최강의 팀워크'를 배웠다고 자신있게 말하고 싶습니다. * IBK기업은행에 지원한 이유를 설명하고, 본인이 선택한 지원분야에 자신이 가장 적합한 인재라고 생각한 이유를 기술하시오.(2000바이트) - [인공지능-최적의 성능과 품질] IBK 은행은 지난 8월부터 ‘IBK 피싱스톱‘ 정식 서비스를 시작하였는데, ‘IBK 피싱스톱’은 인공지능을 활용해 금융사기 전화(보이스피싱)을 실시간으로 차단하는 앱(App)입니다. 형태소 분석기와 음성인식기의 성능을 평가하고 향상시켜본 저의 경험을 이에 활용하여 해당앱을 동일분야 최고의 성능으로 만들어보고 싶고, 이뿐만 아니라 마케팅과 금융상품에도 제 경험을 활용해보고 싶습니다. [한국데이터진흥원 프로젝트] 저는 정부가 주관하고 한국데이터진흥원에서 추진한 데이터 바우처 산업 프로젝트에 참여했습니다. 이는 제가 계약직으로서 근무했던 기업에서 시행하는 프로젝트입니다. 이는 주로 대용량의 데이터 수집은 물론이고 비정형 데이터와 정형 데이터 분석, 그 중 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 음성인식과 감성분석 모델링을 통한, 타 기업체에서 원하는 데이터만을 제공하는 알고리즘을 구현하고 프로그램을 만드는 것이 그 목표였습니다. 한 기업체에서 다음과 같은 서비스를 원했습니다. 자신들이 판매하고 있는 의약품에 대한, 특히 그 의약품 속 구성성분의 긍정적인 리뷰와 문장이 나오는 부분을 유튜브에서 찾아 특정 동영상 속 특정 문장이 나오는 타임라인을 제공해주는 시스템을 개발하여 해당 기업체의 사이트에 컨텐츠로서 제공해 주는 것이었습니다. 이를 위해 저는 유투브 동영상을 다운받을 수 있는 크롤링 코드, 유투브 대본 추출작업, 형태소 분석기 사전 구축, 그리고 음성인식기의 성능 평가와 성능 향상을 위한 노력 등을 하였습니다. 보통 형태소 분석기 사전을 구축하기 위해서는 Mecab 을 이용하면 속도가 빠르고 성능이 좋다고 알려져 있지만, 현재 저희가 진행하는 프로젝트는 의약품의 성분에 관한 것이다 보니, 적절치가 않았습니다. 그렇게 곤란을 겪던 중 저희는 발상을 전환하여 직접 저희만의 사전을 구축해보자고 생각했습니다. '식품안전나라'에 직접 연락을 취하여 공공데이터 공유를 요구한 뒤 기존 사전에 추가, 의약품 성분에 대한 정보가 있는 사이트 여러개를 찾아 크롤링하여 사전에 추가하는 등 저희만의 형태소 분석기 사전을 구축하여 형태소 분석 성능을 높였습니다. 이처럼 비정형데이터, AI 분야의 프로젝트에서 최적의 성능과 품질을 확보하기 위한 경험을 쌓아왔기 때문에 제가 IBK기업은행의 디지털직무에 적합한 'IBK人'입니다. * 본인이 사회적 책임을 가지고 타인, 공동체 또는 사회의 공익에 기여했던 경험을 기술하고, 이를 통해 느낀 점을 작성하시오.(2000바이트) - [지식을 베풂으로부터 또 하나의 배움] 제가 생각하는 사회적 책임은 '타인을 돕는 것'이라고 생각합니다. 동아리 활동 중 후배들을 위한 멘토 역할을 맡았고, Kaggle Competition Top 3%의 성과를 낸 경험이 있습니다. 저는 Kaggle 사이트를 활용한 데이터 분석, 발표 동아리에 팀장으로서 참여한 적이 있습니다. 해당 동아리에는 후배들로만 이루어진 팀들이 분석과 발표를 준비함에 있어 어려움을 겪는 문제점이 있었습니다. 그래서 후배들을 위해 저를 포함한 소수의 선배들은 멘토겸 팀장이 되기로 했습니다. 멘토들 중에서는 제가 Data Analysis에 지식이 많은 편이었기 때문에 보편적으로 분석을 하는데 있어 가장 필요하다고 생각되는 분석기법, 코드들을 후배들에게 가르치고 과제까지 출제해주는 역할을 맡았습니다. 사실 전공수업도 가장 많은 시기여서 동아리에서의 제 업무가 늘어나는 것이 부담스러웠지만 후배들의 실력이 늘지 않으면 다음학기에 동아리의 존폐 위기가 대두될 수 있었기에 제 시간을 어느정도 희생한다고 생각했습니다. 이에 따라 더 이상 저의 실력을 쌓는 것은 불가능할 것이라 생각했었지만, 오히려 후배들을 가르치기 위한 공부를 하고 질의응답을 하다 보니 저 또한 개념을 확실히 잡을 수 있었고 후배들의 과제를 채점하면서 많이 실수하는 부분을 미리 보고 저의 코드 구현에 있어서 실수가 줄어드는 것 또한 느껴졌습니다. 결과적으로 해당 동아리는 과 대표 동아리가 되어 학생회의 전폭적인 지지를 받고 있고, 저의 가르침을 받은 후배들은 현재 멘토 역할을 하며 동아리를 이끌어 나가고 있습니다. 저 또한 누구나 실수할 수 있는 부분을 체크할 수 있는 커널을 Commit함으로써 다른 캐글러들로부터 많은 Votes를 받을 수 있었고, 충실한 기본기와 다양한 분석기법을 활용하여 참가한 Kaggle Competition 에서는 Top 3%라는 성적도 낼 수 있어서 같은 팀원과 동아리원들에게 고마운 마음이 들었습니다. 이 경험은 타인을 위하는 마음으로부터 저 또한 많은 것을 배울 수 있어 모두가 다같이 성장하는 보람을 깨닫게 된 경험이었습니다. 이처럼 최강의 팀워크를 최우선으로 생각하며 항상 팀원을 챙기는 'IBK人'이 되고 싶습니다.

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