현대자동차 데이터 사이언스 합격 자소서 (박사 신입)

이번 포스팅에서는 현대자동차 데이터 사이언스 직무 합격 자소서를 공유합니다.

박사 신입이므로 참고하시기 바랍니다.

 

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* 현대자동차에 지원한 동기와 회사 선택(이직)시 가장 중요하게 고려하는 요인에 대하여 기술하시오.

제가 기업을 선택할 때 가장 중요하게 고려하는 요인은 성장성과 업무에 대한 흥미입니다. 저는 현대자동차의 빅데이터 분석 포지션에서 다음과 같은 이유로 크게 성장할 수 있고, 또 흥미있는 일을 할 수 있을 것이라 생각해서 지원했습니다. 첫 번째 이유는 현대자동차가 수집하는 다양한 종류의 정형 및 비정형 데이터를 분석하는 경험을 쌓을 수 있다고 생각하기 때문입니다. 데이터 분석가로서 성장하는데 가장 중요한 것은 얼마나 다양한 데이터와 프로젝트를 경험하는가에 달려있다고 생각하기에, 첫 번째 이유가 현대자동차를 선택하는 가장 중요한 기준입니다. 두 번째로는 제가 지금까지 쌓아온 역량과 직무가 일치할 뿐만 아니라, 제가 재미있게 했던 업무 내용과 일치하기 때문입니다. 저는 설비의 잔여 수명 예측, 불량 판별, 최적의 레시피 도출 등의 제조 데이터 분석 프로젝트를 다수 진행한 바 있으며, 잘 정제되지 않은 제조 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하거나 불량 감소 등의 제조 효율성을 증가시키는 시스템 등을 개발할 때 큰 흥미를 느꼈습니다. 

 

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* 본인만의 차별화된 직무 강점과 이를 통해 당사에 기여할 수 있는 점에 대하여 기술하시오.
저는 머신러닝 및 최적화 알고리즘 개발 역량, 데이터 전처리 역량, AI 분야 논문 이해 및 구현 역량, 강의 및 프리젠테이션 역량을 보유하고 있습니다. 
이러한 역량은 당사의 데이터를 활용한 문제 정의 및 해당 문제를 해결하기 위한 방법론을 개발하고, 유관 부서의 실무자와 의사결정권자 등에게 그 내용을 설명하는데 도움이 될 것입니다. 각 역량의 구체적인 내용은 다음과 같습니다. 
(1) 머신러닝 및 최적화 알고리즘 개발 역량
저는 산업공학 전공자로서 현실 문제를 수학적으로 정의하고, 이 문제에 대한 해법을 개발하는데 능합니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정에서의 pick-and-place 문제를 이진 정수 계획법으로 모형화하고 유전 알고리즘과 강화학습을 각각 사용하여 이 모형의 해를 구한 바 있습니다. 
(2) 데이터 전처리 역량
저는 다수의 프로젝트를 통해, 지저분한 데이터를 많이 다뤄봤습니다. 이 과정에서 프로젝트의 목표에 부합하는 데이터 포맷을 정의하는 역량과 이 포맷에 맞게 데이터를 전처리하는 역량을 쌓았습니다. 또한, 클래스 불균형 문제, 특징 선택 및 추출 문제 등의 데이터 전처리 문제를 해결하는 연구를 다수 진행하였습니다. 
(3) AI 분야 논문 이해 및 구현 역량
저는 AI 분야의 논문에서 제안하는 알고리즘을 이해하고, 이를 파이썬을 이용하여 구현할 수 있습니다. 특히, 메모리나 CPU/GPU 등이 부족한 환경에서도 알고리즘이 최대한 빠르게 수행될 수 있도록 파이썬 코드를 최적화하는 것에 능합니다. 
(4) 강의 및 프리젠테이션 역량
저는 신한카드, 신한금융지주, LG전자, 현대모비스 등 다양한 기업의 요구에 맞는 데이터 사이언스 강의를 진행한 바 있습니다. 평균적으로 5점 만점에 4점 이상의 강의 평가 점수를 받았습니다. 특히, 몇몇 기업은 제 강의에 만족해서 추가 강의를 요청한 바 있습니다.

 

 

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