잡코리아 신입공채

컨설턴트

2017 상반기 신입 한국평가데이터㈜

지원동기 및 미래 계획

[KED의 Value Creator]
한국기업데이터에서 데이터 기반의 가치 창출 업무를 수행하고 싶어 지원하게 되었습니다.
특히 제가 지원한 신용 리스크 컨설팅 기업정보를 바탕으로 통계적 insight를 도출하고 KED의 회원사에 솔루션을 제공하는 분석 업무를 수행할 수 있을 것이라고 생각합니다.

이와 관련하여 대학원 진학을 통해 해당 직무 수행을 위한 분석 능력을 함양했습니다.
빅 데이터 분석 관련 프로젝트 2건에 참여하며 협약기관이 요구하는 알고리즘 외 추가 솔루션을 제공했고, 2건의 공모전 경험으로 통계 언어 R을 통한 비정형 데이터에 대한 수집 및 전처리, 예측모형 구축 방법을 알 수 있었습니다.

이러한 능력을 바탕으로 한국기업데이터에서 다음과 같은 업무를 수행하고 싶습니다.
첫째, 기업 관련 데이터 크롤링 모델 개선 및 구축.
현재까지 KED에서 수집하고 가공한 수백만의 DB를 참고하고 분석하여 기존의 방법보다 수집 및 가공 시간을 절감시킬 수 있는 알고리즘을 개발하고 싶습니다.
둘째, 다양한 형태의 기업 리스크 예측모형 개발.
인공지능, 기계학습 방법을 통해 기업 재무제표 등의 수많은 변수 기반의 부도 예측, 리스크 평가 알고리즘을 개발하여 cretop과 같은 KED의 분석 솔루션을 제공할 것입니다.
직무경력 기술(신입은 지원업무 관련 보유 지식 및 능력, 사회활동 등 기재)

[인공지능을 활용한 기업 부도 예측 소프트웨어 개발]
기업부도 예측분야에서 기존 방법보다 예측오차를 줄이면서 변수의 차원 축소로 계산 효율을 증가시킬 수 있는 DD-SVM 알고리즘을 개발했습니다. 정상기업과 부도기업의 재무변수들을 1차원 대푯값으로 가공하여 DD-plot하여mapping 데이터를 support vector machine을 통해 분류했습니다. 그 결과 기존의 인공신경망 등의 방법보다performance를 개선시킬 수 있었습니다.
해당 알고리즘을 통해 금융기관 여신심사에 활용 가능할 것이며 기업 재무상태 파악 및 리스크 감소를 위한 발판을 마련할 수 있을 것입니다.

[기아자동차 고객불만 비정형 데이터 분석]
기아자동차 콜 센터에 유입되는 30만건 이상의 비정형 텍스트 데이터에 대한 분류 및 사전 관리 알고리즘을 개발했습니다. TF-IDF 개념으로 불만비율 정의 후 계층적 군집분석, 상관분석 등으로 불만간의 유사성을 평가하고, hotelling’s T2 chart를 활용하여 실시간으로 유입되는 고객불만의 이상점 파악 알고리즘을 개발했습니다.

[통계 언어 R을 통한 데이터 크롤링]
R을 통해 SNS상의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하고 분석을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드된 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한 사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다
KED에서도 주어진 데이터 뿐만 아니라 업계 다양한 채널을 통해 데이터를 발굴하고 가공하는 주도적인 사원이 되겠습니다.
성장배경 및 학창시절

[Reading is Leading]
타 문화와 가치관에 대한 이해와 존중을 바탕으로 한 소통 태도를 함양했던 경험이 있습니다.
고등학교 시절 중국 교환학생 프로그램에 참여했습니다. 중국학생의 내한 당시 중국학생들이 문화의 차이와 낯선 환경 변화에 따른 불편함이 있을 것이라고 판단했습니다. 그래서 생활방식과 전통 등에 대한 문화 전반적인 내용을 습득하여 문화적 거부감 없이 한국문화를 체험 가능한 음식, 관광장소를 제안했습니다.
이러한 노력이 중국학생들과의 경직된 관계를 완화시킬 수 있었고, 오랜 시간 동안 연락하며 지내는 관계로 발전할 수 있었습니다.
성격의 장단점 및 가치관

[오늘보다 나은 내일의 나]
‘새로움에 도전하여 나를 발전시키는 것.‘이 제 삶의 가치관입니다.
항상 지금보다 나은 나를 위해 할 수 있는 것들이 무엇인지 고민했고, 이를 위한 선택 중 대학원 진학 경험이 제 삶을 가장 크게 발전 시킬 수 있었습니다.
품질 현업 근무 중 보다 전문적인 데이터 분석 방법을 알고 싶어 대학원에 진학했습니다. 신뢰성공학, 빅 데이터 분석 관련 연구를 수행하며 실사구시를 위한 분석 능력을 배양했습니다.
현재 진행중인 4차 산업혁명에서 자신과 사회 발전을 위해 끊임없이 새로운 분야에 도전하고 발전할 것입니다.

[Problem Solver]
항상 주변을 개선하고자 하는 습관이 있습니다.
현대포리텍 생산기술팀에서 인턴 근무 당시 근무자가 2단 컨베이어 벨트 작업을 어려워 하는 것을 보고, KIT를 제작하여 해당라인의 수율을 7% 증진시킬 수 있었습니다.

[Scheduler]
매사에 실수를 줄이기 위해 완벽하게 처리하려는 경향이 있습니다.
이는 업무지연을 야기할 수 있을 것입니다. 이에 대하여 일, 주, 월별 과업을 정리하여 중요도 순으로 완료하는 태도로 임하고 있습니다.
기타 특기사항(사회봉사활동, 해외연수, 기타)

[Team Eager Dream]
대외활동 팀을 직접 꾸려 운영하며 제 삶에 대한 주도적인 태도를 함양하고, 상대방과의 협의를 이끌어내는 방법에 대하여 알 수 있었습니다.

학부시절 ‘내가 하고 싶은 대외활동을 하자’의 취지로 대외활동 팀 창설 및 운영 당시 가장 어려웠던 문제는 행사 진행 자금을 마련하는 것이었습니다. 처음에는 각 대학 동아리 및 학생회 담당자 분들의 후원을 구하고자 했습니다. 그러나 매 협의마다 만족할 수 없는 답변을 받았습니다. 그래서 저는 협상 전략을 우리가 원하는 것에 집중하지 말고 상대에게 이익이 될 수 있는 부분을 먼저 고려하자는 방식을 제안했고, 이후 충북 KT&G 상상유니브와 상생의 협의를 도출할 수 있었습니다. 해당 업체는 대학생 가입자 수 유치가 수익창출에 가장 큰 핵심인 것을 파악하였고, 행사 진행 시 100명 이상의 회원가입을 제시하여 행사 지원을 받을 수 있었습니다.

이후 충북 KT&G 상상유니브 산하 단독 팀으로 운영하며 중국인 유학생 교류 프로그램 ‘손잡이’, ‘GLOVE’, ‘청주시 예술의 거리’, 등의 프로그램을 진행할 수 있었습니다. 또한 행사마다 가입자 수를 최대 250명까지 유치시켜 KT&G 충북지역 우수 대외활동 팀으로 선정될 수 있었습니다.

이처럼 대외활동 팀을 성공적으로 진행할 수 있었던 것은 하고 싶은 일에 대한 열정을 바탕으로 한 적극적인 실행력이 가장 중요했다고 생각합니다.
또한 상대방과의 협의를 이끌어내기 위해서는 먼저 그들이 무엇을 원하는지를 철저하게 고민함이 중요한 것임을 알게 되었습니다.