잡코리아 신입공채

머신러닝엔지니어

2019 상반기 신입 (주)카카오

자기소개(1500)

[데이터 분석에 대한 열정과 다양한 경험]
통계, 머신러닝 등 데이터와 관련된 많은 분야를 경험하였습니다.
전공인 통계학과에서 다양한 통계 이론과 데이터를 다루는 방법들에 대해 배울 수 있었습니다. 그러나 통계학 지식만 가지고 산업에 접목시키기엔 많은 부족함이 있다고 생각을 하여 머신러닝 분야에 대해 스스로 공부하였습니다.
또한, 이론만으로 그치지 않고 교내 빅데이터 학회에 들어가 다양한 프로젝트를 진행하였습니다. kaggle의 데이터 셋뿐만 아니라 웹에 존재하는 데이터를 크롤링하기도 하며 다양한 종류의 데이터를 다루며 배운 방법론들을 적용시켜 볼 수 있었습니다.
4학년이 되었을 땐 더욱 현업에 가깝고 수준 높은 프로젝트를 경험하고자 OOO 연구실에 들어가게 되었습니다. 학부 수업과 병행하는 연구실 생활은 많은 어려움이 있었습니다. 프로젝트 진행을 위해 석박사분들은 기본지식으로 여기던 기법들에 대해서 저는 스스로 공부해야 했습니다. 회의 내용을 놓치지 않으려 회의록을 정리하며, 프로젝트에 조금이라도 더 참여하기 위해 주말을 가리지 않고 밤낮으로 공부하였습니다. 이를 통해 이종 데이터 처리방안, 자연어 처리 등 학부과정에서 다루지 않는 다양한 기술을 배울 수 있었으며, 많은 프로젝트를 경험할 수 있었습니다.
이러한 경험과 열정을 밑거름으로 하여 카카오가 제공하는 다양한 서비스에서 만들어지는 데이터로부터 가치를 창출해내는 데이터 사이언티스트가 되고자 합니다.

[아이디어를 얻기 위한 얼리어답터]
새로운 기술이 계속해서 나오는 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 최신의 트렌드를 놓지 않기 위해 끊임없이 공부합니다.
OOO 연구실에 소속되어 딥페이크 이미지를 판별하는 모델을 개발하였습니다. 판별 모델을 만들기 위해 대량의 이미지가 필요하였는데 GAN(Generative Adversarial Network, 2014)이라는 차세대 딥러닝 기법을 활용할 수 있을 거라 생각하였습니다. 이에 GAN과 관련된 최신의 논문들을 검색엔진을 비롯해 ICML과 NIPS 등 영향력 있는 학회에서 찾아보았습니다. 안정적이고 성능이 좋은 알고리즘을 찾을 수 있었으며, 이를 활용하여 논문을 작성하였습니다. 본 논문을 통해 OOO에서 최우수논문상을 수상할 수 있었습니다.