데이터 사이언티스트 / 분석가를 위한 경력 기술서 작성 팁과 첨삭 (3)

 

안녕하세요.

최근에 크몽이나 메일을 통해서 주니어 데이터 사이언티스트들의 이력서와 경력 기술서, 자기소개서 등을 첨삭해주고 있습니다. 

대부분이 유료로 진행되고 자기소개서 등을 공개하는 것을 허락하지 않아서 포스팅이 뜸했는데요.

그런데 오랜만에 공개를 허락한 구독자분이 있어서, 경력 기술서 작성 팁과 첨삭으로 돌아왔습니다.

이전에 작성한 팁은 아래 링크를 참고해주세요!

 

https://gils-lab.tistory.com/62

데이터 사이언티스트 / 분석가를 위한 경력 기술서 작성 팁과 첨삭

 

https://gils-lab.tistory.com/74

데이터 사이언티스트 / 분석가를 위한 경력 기술서 작성 팁과 첨삭 (2)

 

이번에 요청하신 분은 데이터 분석가보다는 사이언티스트에 가까운 경력을 갖고 계시며, 주로 금융 도메인에서 일하신 분입니다. 

사실 더 많은 경력이 있으시지만 대부분 공통적인 실수를 하고 계셔서 일부만 수정해봤습니다. 

그러면 이제 본격적으로 첨삭 내용을 살펴보겠습니다. 

---

학력

<수정 전>

재학기간	학교명(본교/분교) / 전공 / 학위
2015.03 ~ 2019.08	OO대학교 통계학과 주전공 졸업
2015.03 ~ 2019.08	OO대학교 컴퓨터공학과 부전공 졸업

 

<수정 후>

재학기간	학교명(본교/분교) / 전공 / 학위
2015.03 ~ 2019.08	OO대학교 졸업 (주전공: 통계학과, 부전공: 컴퓨터공학과)

 

<수정 의견 및 방향>

하나의 학교를 다닌 것이므로 두 개의 행을 넣는 것은 부적절합니다. 

 

---

사용 가능 언어

<수정 전>

언어	사용 가능 범위
Python	패키지 개발 및 활용 가능 수준,데이터 수집 및 전처리 가능, 수학적 내용 이해 및 구현 가능
R	패키지 개발 및 활용 가능 수준,데이터 수집 및 전처리 가능, 수학적 내용 이해 및 구현 가능
Oracle SQL	대용량 데이터 전처리 가능, 데이터 전처리 최적화 가능
Hadoop	대용량 데이터 전처리 가능

 

<수정 후>

언어	수준
Python	-  패키지 개발 및 배포 가능 -  데이터 사이언스 관련 논문 구현 가능 -  웹 페이지 크롤링 및 파싱 가능 -  주 사용 패키지: numpy, pandas, scikit-learn, pytorch
R	-  패키지 개발 및 배포 가능 -  데이터 사이언스 관련 논문 구현 가능 -  주 사용 패키지: OOO, OOOO, OOO
Oracle SQL	-  성능을 고려한 쿼리 최적화 가능 -  대용량 데이터 전처리 가능
Hadoop	-  대용량 데이터 전처리 가능

 

<수정 의견 및 방향>

수학적 내용을 이해하는 것은 물론 중요하지만, Python과 R의 역량과는 무관합니다. 

파이썬과 R로 패키지를 개발하는 것과 활용하는 것의 난이도는 천지차이입니다. 

데이터 수집 및 전처리도 너무 모호한 표현입니다.

 

그래서 각 항목을 명확히 구분했고, 어느 패키지를 사용하는지 등의 내용도 추가했습니다.

물론 정확한 수준은 제가 알 수가 없어서 막 써 넣었으니 구조를 참고해서 수정하시면 됩니다.

또한, SQL의 경우에는 데이터 전처리로도 쓰지만 기본적으로는 쿼리 언어이고 어떻게 짜느냐에 따라서 속도 차이가 많이 납니다. 이러한 점을 좀 강조했습니다.

 

---

경력 사항 1. [내부] 마케팅 자동화 시스템 및 개인화 추천 알고리즘 연구 개발 (2021/02 ~)

 

<수정 전>

[내부] 마케팅 자동화 시스템 및 개인화 추천 알고리즘 연구 개발 (2021/02 ~)

• 고객 행동 기반 개인화 추천 알고리즘 연구
  • 고객의 행동 로그 기반 개인화 마케팅 추천 시스템 연구
  • 고객 군집화 모델 연구
  • 설명 가능한 모델(XAI) 연구
• 마케팅 자동화 시스템 연구
  • 고객 행동, 고객 속성 데이터 시각화 방법 연구
  • 채널 별 고객 행동 집계 방법 연구

 

<수정 의견 및 방향>

연구의 산출물을 정리해주면 좋을 것 같습니다. 현재 내용만 보면 2년이 안되는 기간에 할만한 수준의 연구가 아닌 것으로 보입니다. 심지어 연구만 한 것도 아니니까요. 예를 들어, 고객 군집화, XAI는 그 자체만으로도 큰 연구 분야인데, 내부적으로 이걸 했다고 하면 실제로 했는지 등에 의구심을 품기 좋습니다. 따라서 논문 혹은 특허를 써주는게 좋고, 그게 없다면 구체적으로 연구를 통해 어떤 기술을 확보했는지 써주는 것이 좋습니다. 만약 기술을 확보한 내용도 없다면 해당 내용은 삭제하는 것이 좋아 보입니다.

 

 

---

경력 사항 2. [A 금융사] 실시간 마케팅 시스템(RIMS) 구축 (2021/12 - 2022/07)

<수정 전>

• 다양한 채널의 고객 행동 로그 데이터를 수집하여 고객 행동 여정 테이블 구축
  • 콜센터, 스마트뱅킹, 영업점 등 고객의 행동을 파악할 수 있는 로그 데이터 수집
  • 각 채널별 행동 분류체계 구축 및 데이터 적재
  • 고객의 행동을 한눈에 파악할 수 있어 데이터 탐색에 용이
• 고객 행동 여정 기반 초개인화 상품 추천 모델 개발
  • 고객 행동 여정과 고객 실적 및 기본 속성 데이터를 기반한 초개인화 상품 추천 모델 개발
  • 고객의 상품군 별 AI Score 출력으로 상품 추천 시 의사결정에 도움을 줌
• workflow 구현 및 모듈 재사용
  • workflow를 구현하여 모듈 및 함수 재사용 가능
  • 모듈 및 함수의 체계화 및 시각화 가능
• 약 300-500만명의 고객 데이터 정제 및 적재
  • 수신, 여신, 카드 등 분야별 고객 실적 테이블 설계 및 정제

 

<수정 후>

• 고객 로그 데이터 수집 및 고객 여정 테이블 구축
  • 채널별 행동 분류 체계 구축 및 데이터 적재
  • OO를 활용하여 콜센터, 스마트뱅킹, 영업점 등의 고객 행동 로그 데이터 수집
  • 약 300-500만명의 고객 실적 데이터 정제 및 적재
• 고객 행동 여정 기반 초개인화 상품 추천 모델 개발
  • 고객 행동 여정, 실적, 기본 속성 데이터 기반의 초개인화 상품 추천 모델 개발
  • 고객별 상품에 대한 적합도 계산 알고리즘 개발

 

<수정 의견 및 방향>

표현 위주로 수정했으며, 작은 꼭지를 큰 꼭지에 합쳤습니다. 어떤 기술을 사용했는지 설명을 추가해주는게 좋습니다.

특히, 고객 행동 여정 기반 초개인화 상품 추천 모델은 구체적으로 어떤 내용을 수행했는지 써주는게 좋아보입니다. 전반적으로 구체적인 설명이 빠져있어, 경력 기술서를 검토하는 입장에서는 어떤 업무를 했는지 확실히 알기가 어려워보입니다.

 

---

경력 사항 3. [B 보험] 사용자 공임 분류 모델 개발 프로젝트(2021/06 - 2021/12)

<수정 전>

• 자연어처리 알고리즘을 이용한 사용자 공임 분류 모델 개발
  • 자동차 파손 부위 텍스트 분류
  • 적절한 알고리즘과 룰 로직을 이용해 2000개의 클래스를 500개로 축소하여 예측 성능 향상
  • 실제 사람이 라벨링 한 결과보다 더 정확한 결과를 출력
• 정확하지 않은 텍스트 내용 또는 가공 방식 보정
  • 데이터에 잘못된 가공 방식이 입력되면 우선 순위를 정한 매트릭스를 형성하여 가공 방식 보정
  • 오타 및 띄어쓰기에 대한 데이터 전처리 및 보정 방법 연구

 

<수정 후>

• 오탈자 보정 알고리즘 개발
  • 사용자가 잘못 입력할 수 있는 가공 방식을 적절히 변환하기 위한 데이터 구축
  • 오타 및 띄어쓰기에 대한 데이터 전처리 및 보정 수행
• 텍스트 분류를 통한 자동차 파손 부위 파악
  • 어떻게 모델링했는지 설명 필요
  • 사용자가 정의한 규칙을 활용하여 클래스 개수를 2000개에서 500개로 축소하여 예측 성능 향상
  • 사람이 라벨링한 결과보다 더 정확한 성능을 보임

 

<수정 의견 및 방향>

분석 프로젝트라면 프로젝트의 개요에 대해서도 간단히 서술해주는게 좋습니다. 모르는 사람이 보면 이 역할이 왜 필요한 것인지 자체가 이해가 안 갈 수 있습니다. 예를 들어, 이 프로젝트에서 분석하는 텍스트가 무엇인지 조차도 소개하지 않아 자동차 파손 부위 텍스트 분류가 무엇을 의미하는지 알기 어렵습니다.

 

또한, 프로젝트 이름인 "사용자 공임 분류 모델 개발 프로젝트"와 업무 내용인 "자연어처리 알고리즘을 이용한 사용자 공임 분류 모델"은 "자연어 처리 알고리즘"을 제외하면 거의 완전히 같습니다. 따라서 경력을 소개하는 각 항목에는 어떤 업무를 했는지 위주로 구체적으로 작성해주시고 프로젝트 - 업무 - 상세 내용의 구조로 체계적으로 작성해야 합니다. 

조금 상처되는 말일 수 있지만, 저런 내용을 보면 문서 작성 능력에 대한 의구심이 듭니다.

---

경력 사항 4. [C 금융사] 고객 행동 기반 초개인화 상품 추천 프로젝트(2019/11 - 2020/11)

<수정 전>

• 고객 행동 여정 기반 초개인화 금융 상품 추천 모델 개발
  • 고객 행동 여정 및 고객 실적과 기본 속성을 기반한 개인화 상품 추천 모델 개발
  • 자연어 처리 알고리즘(BERT)을 차용하여 상품 추천 사유를 설명 가능하도록 개발(XAI)
• 각 채널을 통해 유입된 데이터를 수집하여 고객 행동 여정 테이블 구축
  • 이벤트 및 고객 행동 로그 데이터 수집 및 정제
  • 각 채널 별 고객 행동 분류체계 수립
• 콜센터 VoC 데이터를 기반으로 분류 모델 생성
  • VoC 데이터를 상품, 신고분류, 불만도 등 다양한 각도로 바라본 분류 모델 개발
  • 더욱 구체적인 콜센터 분류 내용 정의 가능

 

<수정 후>

• 고객 행동 여정 기반 초개인화 금융 상품 추천 모델 개발
  • 개발 방법 소개 필요
  • 상품 추천 사유 설명을 위한 BERT 기반의 XAI 알고리즘 개발
• 채널별 고객 행동 로그 데이터를 수집하여 고객 행동 여정 테이블 구축
  • 고객 행동 로그 데이터 수집 및 정제
  • 채널별 고객 행동 분류 체계 수립
• 콜센터 VoC 분류 모델 생성
  • 다중 라벨 분류 모델을 이용하여 VoC 데이터를 상품, 신고 분류, 불만도 등을 기준으로 분류
  • 구체적인 활용 방안을 작성해주면 좋을 것 같습니다.

 

<수정 의견 및 방향>

일단 표현에서 "각 채널 별"이라는 표현이 많이 거슬립니다. 각 채널 혹은 채널별 중 하나로만 표현하는 것이 좋습니다. 비유하자면 역전앞 같은 느낌입니다

또한, 마찬가지로 제목과 프로젝트 내용이 거의 같습니다. 또한, 개인화 상품 추천 모델을 개발했다고 하는데, 어떤 식으로 개발했는지에 대한 내용이 많이 빠져있습니다. 이러한 부분 위주로 전체적인 것을 수정하길 권장합니다.

 

 

---

데이터 분야 취업 컨설팅/자기소개서 첨삭/이력서 첨삭은 아래 링크로!

https://kmong.com/gig/380507

데이터 사이언스 박사가 데이터 분야 취업, 진학을 도와 | 50000원부터 시작 가능한 총 평점 5점의

 

.