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합격자소서

SK㈜ 2018년 상반기 신입 머신러닝엔지니어합격자소서

합격자 정보

  • 서울4년
  • 수학과
  • 학점 3.46/4.5
  • 토익 890
  • 토스 Level5
  • 자격증 2개
  • 11,749읽음

합격자소서 질문 및 내용

답변
학과 졸업 시험을 만점이라는 최고 수준의 목표를 세우고 저만의 노하우를 고안하여 성취한 경험이 있습니다. 남들과 달리 커트라인에 맞춰 준비하기보다 1등의 졸업생이 되기 위해 만점을 목표로 정했습니다. 하지만 시험 범위는 8과목으로 100개 이상의 예상 문제를 풀어야 했습니다. 참고 자료도 부족했으며 수업과 아르바이트를 동시에 병행해야하는 상황에서 2주라는 짧은 시간에 목표를 달성하기란 쉽지 않아 보였습니다. 막막했지만 최대한 효율적인 학습법을 강구하고자 했습니다. 문제를 풀며 모르는 부분은 반드시 해결하고자 외국 수학 포럼 사이트를 이용해 직접 질문을 올렸습니다. 외국 교수님들로부터 문제마다 새로운 접근 방식과 솔루션의 피드백을 받을 수 있었습니다. 이해가 가지 않는 부분은 답변을 토대로, 여러 증명을 시도하여 해결했습니다. 이 과정에서 착안한 아이디어로 참고자료를 만들고 활용하여 이후의 예상 문제를 빠르게 해결할 수 있었습니다. 또한 정리한 자료와 해결한 문제의 답안은 반드시 기록하여 솔루션으로 만들고 반복해서 숙지했습니다. 그 결과, 3명의 만점자에 포함되어 성공적으로 목표를 달성할 수 있었습니다.

저만의 답안을 만들어 자세히 기록하고 솔루션으로 정리한 방법이 주효했습니다. 이는 정해진 기간에 최대의 효율을 낼 수 있었던 노하우였습니다. 더 나아가 마감기한 내에 프로젝트를 완수해야하는 일이 빈번한 IT현업에서 가장 필수적인 역량이라 생각합니다. 해결방안의 노하우를 항시 기록하고 매뉴얼로 만드는 습관을 통해 효율적으로 목표를 달성할 뿐만 아니라 가이드를 제시하여 동료와 기업의 미래에 이바지하겠습니다.

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답변
PC용량을 가상으로 대여하는 아이디어를 떠올리며 하둡 클러스터의 구축과 AWS 클라우드 경험 모두를 손에 쥐었던 프로젝트가 가장 기억에 남습니다.

데이터의 저장 및 분석 시스템 구축 역량을 키우기 위해 친구와 일일 강수 예측을 주제로 하둡 프로젝트에 착수했습니다. 하지만 PC용량의 부족이라는 난관에 부딪혔습니다. VMware를 사용하는 기존의 방식은 용량이 부족하여 목표했던 클러스터 구축이 어려웠습니다. 저는 온라인에서 가상으로 대여하는 새로운 해결책으로 AWS를 제안했습니다. 하지만 기존과 다른 방법을 찾고 익혀야했기에 친구는 난색을 표했습니다. 저는 목표한 기능을 모두 구현하기 위해선 AWS가 최선의 해결책이라 생각하여 학술 자료를 정리한 가이드를 만들어 설득했습니다. 프로젝트의 중단을 감수하고 EC2를 익힌 끝에 보안그룹과 IP를 설정한 후 putty를 통해 접속해 충분한 용량을 할당하여 5대의 노드로 구성된 클러스터를 구축할 수 있었습니다. 맵리듀스로 분석한 데이터를 MySQL DB에 저장해 웹과 앱으로 시각화하며 프로젝트를 성공적으로 마쳤습니다.

작은 규모의 프로젝트였지만 두 가지 결실을 거둘 수 있었습니다. 먼저 기존과 다른 방식으로 문제에 접근하여 문제를 해결했을 뿐만 아니라 IaaS 클라우드까지 익힐 수 있었습니다. 또한 이를 위해선 신기술에 대한 관심과 빠른 습득이 핵심인 것을 알게 되었습니다. 이러한 결실은 New ICT 분야에 필수적인 역량이라 생각합니다. 제 경험처럼 새로운 툴과 언어를 익히는데 주저하지 않고 변화에 두려워하지 않는 인재가 되겠습니다.

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답변
전반적인 데이터 분산 플랫폼 구축 능력을 갖추어 우수한 DW와 데이터마트를 구축하기 위해 New ICT에 지원했습니다. SK C&C는 ‘QUTA’를 제시하며 저비용과 고효율의 새로운 빅데이터 시스템을 구축했습니다. 제가 걸어온 길은 SK C&C가 지향하는 방향에 부합합니다. 제 관심 분야인 빅데이터 분석은, 방대한 데이터의 저장과 처리를 위한 플랫폼 구축이 핵심 근간이라 생각하여 위해 세 가지의 노력을 해왔습니다.

첫째, 다양한 개발 언어의 습득입니다. 개발 능력과 DB 구축 능력을 기르기 위해 Java&빅데이터 개발자 양성 과정을 수료했습니다. 6개월 교육기간 동안 Java 프로젝트와 MVC2 모델 프로젝트를 완성하며 Java 및 여러 웹 개발 언어와 오라클 DB 구축, 스프링 프레임워크 개발 능력을 갖추었습니다. 이를 통해 새로운 언어와 툴을 빠르게 습득하고 오픈소스를 활용하는 능력을 키웠습니다.

둘째, 클라우드를 활용한 빅데이터 분산 처리 플랫폼 구축 경험입니다. 데이터 저장과 처리 역량을 쌓기 위해 하둡의 맵리듀스와 Pig, Hive, Hbase 등을 익혔고 맵리듀스로 방대한 데이터를 분석했습니다. 습득한 지식을 바탕으로 AWS EC2를 사용한 하둡 클러스터를 구축했으며 현재 EMR 기반의 스파크 MLlib 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이를 통해 IaaS 클라우드 컴퓨팅 능력과 하둡 Eco 시스템 구축 역량을 키웠습니다. 현재는 전공자들과 정기적으로 학술모임을 가지며 코딩 학습뿐만 AWS를 사용하며 클라우드의 전문성을 갖추기 위해 노력하고 있습니다.

셋째, 수학과 통계지식을 학습했습니다. 데이터 분석 용어와 관련 수식에 대한 이해가 부족하다면 분석가가 원하는 데이터셋을 제공할 수 없습니다. 저는 수학을 전공하여 분석에 사용되는 수식을 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 데이터 분석 준전문가 자격증을 취득하며 분석 모델과 R을 익혔습니다. 이는 분석가와의 협업에 큰 보탬이 되어 업무 효율성을 증진시킬 것입니다.

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답변
Java&빅데이터 개발자 양성 과정의 Java 프로젝트를 통해, 팀워크란 서로의 부족함을 보완해주며 더 나은 방향으로 나아가는 것임을 알게 되었습니다. 학원관리를 주제로 수강생 5명이 팀이 되어 2주간의 개발에 착수했습니다. 저는 서버 기능을 도맡았으며 나머지 팀원들은 클라이언트 기능을 맡았습니다.

하지만 불균형한 업무분담으로 전체적인 개발이 더뎌지게 되었습니다. 서버는 모든 클라이언트와 데이터의 송수신이 이뤄져야 했기에 모두의 요구사항에 맞춰 기능을 구현해야할 뿐만 아니라 발생하는 에러까지 고쳐야 했습니다. 원활한 개발을 위해 이러한 상황을 공론화했고, 팀원들마다 겪고 있는 어려움까지 알 수 있었습니다. 효율적인 작업을 위해선 업무분담의 재편성이 필요하다는 것을 느끼고 유관한 기능과 로직을 기준으로 보다 협력할 수 있는 업무분담을 제안하였습니다. 팀원의 도움을 받아 서버를 수월하게 구축할 수 있었고, 저 역시 이전에 팀원이 만든 코드를 분석하고 시간표를 완벽히 구현하여 수강신청의 완성을 도왔습니다. 이후 습득한 개발 노하우를 모두와 공유하여 회원가입, 출석 등 기능을 함께 만들었습니다. 서로를 돕는 협력을 통해 마감기한에 맞춰 무사히 마칠 수 있었고 완벽한 기능 구현으로 과정 내 1등을 차지했습니다.

서로의 고충뿐만 아니라 지식과 경험까지 나누는 팀워크를 통해 효율적 업무를 실현할 수 있었습니다. 이를 기반으로 입사 후, 동료의 어려움에 먼저 다가갈 수 있는 SK인이 되겠습니다. 그리고 실질적인 도움을 줄 수 있도록 전체적인 업무의 프로세스를 파악하고 맡은 분야에 대한 전문성을 반드시 확보하겠습니다.

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