SSAFY
삼성 청년 SW 아카데미에 지원하신 동기와 향후 어떤 SW 개발자로 성장하고 싶은지에 대해서 SW 관련 경험을 토대로 작성 바랍니다. (500자 이내)
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문제 해결을 위해 성장하는 개발자가 되고자 SSAFY에 지원했습니다. 아르바이트 업무 중, Python을 통해 2,400개의 배달 데이터를 수집 및 시각화하여 신제품 출시를 성공적으로 이끈 경험이 있습니다. 매장은 평소 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 1년간의 데이터를 수집하고 시각화한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 먼저 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 Python을 독학하여 배민 사이트에서 웹 크롤링을 했습니다. 더 나은 시각화를 위해 일하는 주말에도 공부하고, Kaggle의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과 생산량을 조절할 수 있었고, 주말 점심에 식빵 주문량이 증가하는 것을 확인하여 사장님께 샌드위치 판매를 제안 드렸습니다. 신제품임에도 샌드위치의 매출은 3위를 기록했습니다. 이후 개발자를 꿈꾸며 스터디와 공모전 참여를 통해 역량을 길렀지만 체계적인 교육의 필요성을 느꼈습니다. SAFFY에서 문제 해결 능력을 키워 한 걸음 더 나아가고 싶습니다.
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혼자보단 함께 성장하는 개발자가 되기 위해 SSAFY에 지원했습니다. 저는 데이콘에서 주최한 포스트 코로나 시대의 배달 문화 시각화 공모전에 팀장을 맡아 입선한 경험이 있습니다. 공모전의 주제로 35만 개의 데이터에서 위경도를 추출한 후, 파이썬을 활용한 맵 시각화를 기획했습니다. 이를 위해 구글 맵스 API를 사용했지만 트래픽 초과로 100만 원이 청구되는 문제가 발생했습니다. 회의를 통해 중복된 도로명 코드를 제거한 후, 지오 코딩을 사용하면 빠르게 위경도를 추출할 수 있다고 판단해 실행에 옮겼습니다. 그 결과 위경도를 추출할 수 있었고 9위라는 값진 결과를 얻었습니다. 팀원들과 의논하고 문제를 해결하면서 혼자보단 함께 할 때 더욱 성장할 수 있다고 느꼈습니다. 이후 알고리즘 스터디에 참여하며 역량을 길렀지만 체계적인 교육을 통해 더 발전하고 싶습니다. 함께 배울 수 있는 SSAFY에서 알고리즘 스터디와 데이터를 접목한 프로젝트를 진행하며 의미 있는 성과를 만들어 내고 싶습니다.
- 1차 탈락 😭
NAVER
1. 부스트캠프 AI Tech 교육은 어떤 이유로 지원하셨나요? 여러 교육과정 중에서 부스트캠프를 선택한 이유와 AI 엔지니어가 되기로 결심한 이유를 알려주세요. (500자 내외)
문제 해결을 통해 타인에게 도움을 주는 AI 엔지니어가 되기 위해 지원했습니다. 저는 아르바이트 업무 중, 파이썬을 통해 2,400개의 배달 데이터를 수집 및 분석하여 생산량 문제를 해결한 경험이 있습니다. 매장은 평소 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 1년간의 데이터를 수집하고 시계열 분석을 한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 이를 위해 파이썬을 독학하여 배민 사이트에서 웹 크롤링을 한 후, ARIMA 모델을 활용해 수요 예측을 진행했습니다. 그 결과 제품별 적정 수요량을 파악하여 생산량을 조절할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 타인에게 도움을 주는 AI 엔지니어를 목표로 나아가게 되었습니다. 이후 AI 엔지니어가 되기 위해 자격증 취득과 딥러닝 스터디에 참여하며 역량을 길렀지만 부족함을 느꼈습니다. 뛰어난 마스터분들과 체계적인 커리큘럼을 갖춘 부스트캠프에서 팀원들과 스터디, 프로젝트를 진행하며 의미 있는 성과를 만들어 내고 싶습니다.
- 자율과 책임, 사명감
2. 지금까지 소프트웨어 개발 관련 경험 또는 인공지능을 배우기 위해 시도했거나 참여한 경험을 모두 적어주세요. 결과물보다 그 과정에서 무엇을 고민했고 어떤 점을 배웠는지를 자세히 작성해주세요.(500자 내외)
미적분Ⅱ 강의를 수강하면서 도전하는 자세가 중요하다는 것을 느꼈습니다. 저는 부족한 수학적 지식을 쌓기 위해 미적분Ⅱ 강의를 수강했습니다. 문과생이라 기초가 부족하여 강의 내용을 이해하기 어려웠습니다. 강의 진도를 따라가기 위해 수Ⅱ와 미적분Ⅰ을 따로 공부하면서 부족한 기초를 다졌습니다. 그 결과 강의 내용들을 점차 이해할 수 있게 되었고, 통계학을 복수 전공할 때 큰 밑거름이 되었습니다. 이 경험을 바탕으로 도전하는 자세가 중요하다는 것을 느꼈고, 과연 내가 AI를 공부할 수 있을까라는 두려움도 떨쳐낼 수 있었습니다.
- 도전
모델링 역량을 기르기 위해 신용카드 사용자 분류 예측 공모전에 팀장을 맡아 참여한 경험이 있습니다. 처음 나간 공모전이라 모델을 개선하는 과정에서 어려움이 많았습니다. 모델 성능을 개선하고자 매일 팀원들과 회의를 진행했습니다. 회의를 통해 다양한 모델링과 파생 변수를 활용할 수 있었고, 상위 30%라는 값진 결과를 얻었습니다. 팀원들과 의논하고 문제를 해결하면서 혼자보단 함께 할 때 더 성장할 수 있다고 느꼈습니다.
- 협업
3. 부스트캠프는 5개월 정도를 온라인 환경에서 몰입하여 풀타임으로 학습해야 합니다. 이러한 몰입 과정이 끝나면 개인적으로 많은 성장이 있을텐데요, 교육이 끝나고 5년이 지나서 본인은 어떤 개발자로 성장하여 어떤 꿈을 펼치고 있을지 최대한 자세히 작성해주세요.(500자 내외)
네이버 AirSPACE에서 장소 개인화 추천 시스템을 개발하며 꿈을 펼치고 있을 것입니다. 저는 아르바이트를 하며 AI 기술이 포스트 코로나 시대에 어려움을 겪는 소상공인들을 도울 수 있다고 몸소 느꼈습니다. 이후 포스트 코로나 시대의 배달 문화 공모전에 참여하며 소상공인에게 도움을 주는 AI 엔지니어를 목표로 나아가게 되었습니다.
부스트캠프에서 체계적인 딥러닝 교육을 마친 후, 저의 목표를 이루고자 소상공인과 잠재 고객을 연결해 주는 네이버 AirSPACE에서 근무하고 있을 것입니다. 현재 Air SPACE는 논임베딩 모델과 임베딩 모델을 활용해 장소 추천을 제공하고 있습니다. 저는 부스트캠프에서 배운 컴퓨터 비전 기술들을 접목하고 개선하여 보다 정교한 추천 시스템을 만들 것입니다. 이를 통해 고객에겐 새로운 발견의 즐거움을 제공하고, 소상공인에게는 잠재 고객과의 만남을 주선하는 이타적인 기술이 될 수 있도록 이바지할 것입니다.
4. 부스트캠프 교육은 자기주도적인 학습과 동료와 원활한 소통을 중시합니다. 원활한 교육진행을 위해 기존에 자기 스스로 학습한 기억 또는 성공적인 커뮤니티 활동 경험을 소개주세요. (서술은 300자 내외)
머신러닝 스터디에 참여하여 교내 학습 동아리 우수팀에 선정된 경험이 있습니다. 주차별로 자기주도적으로 학습한 후, 학습 내용을 스터디원들에게 설명하는 비대면 스터디였습니다. 초기엔 스터디원들에게 스스로 학습한 내용을 설명하는 게 어색했지만 이후 큰 어려움 없이 진행할 수 있었습니다. 이 스터디를 통해 스스로 배움을 주도하고, 계획할 수 있었습니다. 또한 각자 이해하기 힘들었던 부분을 공유하고, 서로 해답을 제시하면서 개개인이 발전할 수 있었던 긍정적인 시간이었습니다. 부스트캠프에서도 자기주도적인 학습을 통해 동료들과 좋은 시너지를 만들어내고 싶습니다.
카카오 신용리스크 모델링
1. 본인이 수행했던 데이터 분석 과제 또는 업무에 대해서 설명해주시고, 해당 경험이 카카오뱅크에서 일하게 된다면 구체적으로 어떻게 기여할 수 있다고 생각하는지 설명해주세요. (800자 이내)
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[소제목 미정]
신용평가모형에 다양한 금융·비금융정보를 반영하여 씬파일러에게 친화적인 카카오뱅크가 될 수 있도록 기여하겠습니다. 저는 데이콘에서 진행한 신용카드 연체 예측 공모전에 팀장으로 참여한 경험이 있습니다. 해당 공모전은 고객의 금융·비금융정보를 통해 신용도를 예측하는 공모전이었습니다. 저는 분석 계획 수립, EDA, 베이스 라인 모델링을 담당했습니다.
분석에 앞서 금융·비금융정보에 따라 신용등급의 차이가 있을 것이라는 가설 설정을 하였습니다. 먼저 금융·비금융 정보와 신용등급 간의 관계를 살펴보았습니다. 하지만 예상과 달리 신용등급의 차이가 크지 않았고, 모델 성능 개선에 어려움이 있었습니다. 이를 해결하고자 데이터의 개별 속성값에 대해 체계적인 EDA를 진행하여 중복 데이터가 많다는 것을 확인하였습니다. 이에 따라 한 사람이 여러 개의 카드를 발급 받았을 것이라는 새로운 가설 설정을 하였습니다. 이를 모델링에 반영하고자 신용등급을 제외한 모든 변수의 값을 문자열 병합한 뒤, 인코딩하여 고유 ID라는 파생변수를 생성했습니다. 그 결과 평가 지표인 log loss을 크게 낮추었고, 대회 순위를 100위 가량 높힐 수 있었습니다.
이 경험을 바탕으로 다양한 각도에서 데이터를 살펴보는 과정의 중요성을 깨닫게 되었습니다. 카카오뱅크 신용리스크모델링팀에서 금융·비금융정보를 다양한 각도에서 살펴보면서 보다 정확한 신용평가모형을 개발하고, 씬파일러에게 친화적인 카카오뱅크가 될 수 있도록 기여하겠습니다.
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[실패를 성공하다]
실패를 통해 성공을 배운 경험으로 중·저신용자을 위한 신용평가모형을 발전시키고 싶습니다. 저는 데이콘에서 주최한 신용카드 연체 예측 공모전에 팀장으로 참여한 경험이 있습니다. 해당 공모전은 고객의 금융·비금융 정보를 통해 신용도를 예측하는 공모전이었으며 분석 계획 수립 및 EDA, 베이스 라인 모델링을 담당했습니다.
CSS를 참고해 금융·비금융 정보에 따라 신용등급의 차이가 있을 것이라는 가설 설정을 하였습니다. 하지만 예상과 달리 신용등급 간의 차이가 크지 않았습니다. 분석 계획과는 다른 결과에 모델링 일정은 계속 연기되었습니다. 제출 기한이 다가오면서 저희 팀은 모델 제출을 최우선 목표로 수정하고 github를 통해 업무 공유를 더욱 명확히 했습니다. 팀원들과 협력하여 기한 내에 제출할 수 있었지만 저조한 성적으로 대회를 마감하게 되었습니다. 이에 낙담하지 않고 입상한 팀의 커널들을 분석하였습니다. 중복 데이터를 활용한 파생 변수를 만들지 못했다는 것을 확인하여 부족했던 피쳐 엔지니어링 기법들을 학습했습니다. 나아가 다양한 시각에서 데이터를 살펴보는 과정의 중요성도 배웠습니다. 이를 바탕으로 2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회에선 입선이라는 결실을 맺을 수 있었습니다.
이 경험을 통해 진정한 성공이란 실패하지 않는 것이 아닌 실패를 통해 배우고 나아가는 것이라고 느꼈습니다. 또한 좋은 팀워크를 발휘하기 위해선 명확한 업무 공유가 중요하다는 사실도 깨달았습니다. 신용리스크 모델링 팀에서 보다 정확한 신용평가모형을 개발하여 모두의 카카오 뱅크가 되도록 기여하고 싶습니다.
2. [호기심, 원칙, 가치관, 도전, 행복, 편견, 창의성, 후회] 제시된 키워드 중 3가지 키워드를 활용하여 본인에 대해 이야기 해주세요. (800자 이내)
[사소한 호기심들이 모여 대담한 도전으로]
빵집 아르바이트 경험을 통해 개발자라는 꿈에 도전하게 되었습니다. 매장은 팬데믹으로 인해 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 사장님이 고민하시는 모습을 보고 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까라는 호기심이 생겼습니다. 저는 1년간의 데이터를 수집하고 시각화한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 이를 위해 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 파이썬을 독학하여 배달의 민족 사이트에서 웹 크롤링을 진행했습니다. 더 나은 시각화를 위해 주말에도 공부하고 캐글의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과 생산량을 조절할 수 있었으며 주말 점심에 식빵 주문량이 증가하는 것을 확인하여 사장님께 샌드위치 판매를 제안 드렸습니다. 신제품임에도 샌드위치의 매출은 3위를 기록했습니다. 이 경험은 저에게 큰 성취감을 안겨주었고, 이후 개발자를 목표로 나아가게 되었습니다.
[1 + 1 = 3]
팀원들과 공모전을 진행하며 혼자가 아닌 함께 할 때 그 이상의 가치를 만들어 낼 수 있다고 느꼈습니다. 해당 공모전의 주제는 '포스트 코로나 시대의 배달 문화 시각화'였습니다. 저희 팀은 35만 개의 데이터에서 위경도를 추출한 후, 파이썬을 활용한 맵 시각화를 기획했습니다. 이를 위해 구글 맵스 API를 사용했지만 트래픽 초과가 발생했습니다. 팀원들과 의논하여 중복된 도로명 코드를 제거한 후, 지오 코딩을 사용하면 빠르게 위경도를 추출할 수 있다고 판단해 실행에 옮겼습니다. 그 결과 9위라는 값진 결과를 얻었습니다.
3. 카카오뱅크에서 학생 또는 사회초년생을 위해 어떤 서비스를 제공해주면 좋을지 이야기 해주세요. (800자 이내)
[거꾸로 26주 적금]
납입 금액이 점차 감소하는 '거꾸로 26주 적금' 서비스를 통해 학생·사회초년생에게 목돈 마련의 기회를 제공할 수 있다고 생각합니다. 학생·사회초년생은 재테크를 처음 시작하는 단계입니다. 기존의 26주 적금 서비스는 납입 금액이 점차 증가하면서 적금의 성취감을 누릴 수 있도록 설계되었습니다. 반면 '거꾸로 26주 적금'은 납입 금액이 점차 작아지는 서비스입니다. 이를 통해 기대되는 효과는 다음과 같습니다.
첫째, 적금 이자는 예치 기간에 따라 일할 계산 되기 때문에 상대적으로 높은 이율을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 동시에 26주 적금 서비스와 총 납입 금액은 같기 때문에 고객의 부담을 줄일 수 있습니다. 하지만 높은 이율과 체리피커의 유입으로 역마진이 발생하여 수익률에 영향을 끼칠 수도 있습니다. 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해선 체리피커를 1차적으로 걸러낼 필요가 있습니다. 따라서 '거꾸로 26주 적금' 서비스는 26주 적금을 완료한 이력이 있는 학생·사회초년생에게 제공하는 것을 목표로 합니다.
둘째, 장기적인 관점에서 해당 고객들이 카카오 뱅크의 여신 상품들을 이용한다면 더 높은 기대 수익을 추구할 수 있다고 생각합니다. 이를 위해 더 좋은 금융 상품과 서비스를 제공함은 물론 금융의 동반자라는 인식을 심어주어 고객 이탈을 방지하는 것이 중요합니다. 따라서 기초 금융 지식과 상품을 설명 해주는 짧은 영상을 통해 우대 금리 조건을 충족할 수 있도록 합니다. MZ 세대에게 친숙한 카카오 프렌즈를 통해 금융 지식을 전달한다면 보다 쉽게 접근할 수 있을 것입니다.
- 1차 탈락 😭
NAVER 시리즈온
2022.01.13 ~ 2022.01.23
1. 본 직무에 지원하게 된 동기를 간단히 작성해주세요.
[캐셔에서 마케터가 되기까지]
제가 갖춘 데이터 분석 역량을 통해 네이버 시리즈온 그로스 인턴 직무에서 성과를 낼 수 있다고 느껴 지원했습니다. 마케터의 핵심 역량은 데이터를 통해 고객들의 니즈를 읽어내는 것이라 생각합니다. 저는 아르바이트 업무 중, 2,400개의 배달 데이터 수집 및 시각화와 신제품 출시를 기획하며 해당 역량을 키웠습니다.
매장은 평소 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 1년간의 데이터를 수집하고 시각화한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 먼저 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 Python을 독학하여 배달의 민족 사이트에서 웹 크롤링을 진행했습니다. 보다 나은 시각화 분석을 위해 일하는 주말에도 공부하고, Kaggle의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과 생산량을 조절할 수 있었고, 주말 점심에 식빵 주문량이 점차 증가하는 것을 확인하였습니다. 사장님께 식빵을 사용한 브런치 메뉴 판매를 제안 드렸습니다. 이후 신제품으로 '크로크무슈'를 런칭하였고, 해당 제품은 당월 매출 3위를 기록했습니다.
이 경험을 바탕으로 네이버 시리즈온에서 온라인 행동 데이터를 분석하며 실무 역량을 강화하고 싶습니다. 또한 분석 결과를 바탕으로 프로모션 기획 및 런칭을 진행하여 모두의 시리즈온이 될 수 있도록 보탬이 되고 싶습니다.
2. 시리즈온 사용 경험을 바탕으로 타 OTT 서비스와 비교해서 장단점을 설명해주세요.
[네이버 생태계의 연결성]
네이버 시리즈온의 장점은 네이버 생태계로부터 오는 연결성이라고 생각합니다. 네이버는 커머스, 핀테크, 콘텐츠 사업을 기반으로 거대한 생태계를 구축하고 있습니다. 네이버 플러스 멤버십을 통해 생태계 간 연결성은 더욱 강화되고 있습니다. 네이버 플러스 멤버십을 이용하면 시리즈온 무제한 이용권 또는 최신 영화 1편의 할인 혜택을 받을 수 있습니다. 또한 해당 서비스를 이용하여 쌓은 네이버 페이 포인트를 통해 구독 서비스를 갱신할 수 있습니다. 이러한 점은 타 OTT 서비스에 비교하여 고객에게 구독료에 대한 심리적 부담감을 줄여주는 이점이 있습니다.
이 부분에 있어 제안하고 싶은 점은 시리즈온 멤버십 혜택 확대입니다. 멤버십 고객이 아닌 경우 개별 구매를 통해 콘텐츠를 이용해야 합니다. 개별 구매가도 높아 멤버십의 혜택에 큰 이점을 느끼지 못하는 고객들은 이탈하게 될 것입니다. 따라서 기존 플러스 멤버십에서 제공하는 시리즈온 상품들을 통합함으로써 고객에게 시리즈온 멤버십의 이점을 보다 강력히 어필해야 합니다.
[사용자 경험의 개선 필요]
단점은 사용자 편의성의 부족입니다. 네이버 시리즈온은 타사 OTT 서비스들과는 달리 사용자 기반 추천 서비스를 제공하지 않습니다. 따라서 시리즈온 사용자는 영화를 직접 찾아봐야 할 때가 많습니다. 보고 싶은 영화를 정하지 못했을 때, 대부분의 사용자는 장르와 평점을 통해 결정하게 됩니다. 하지만 시리즈온은 평점순 정렬을 명확히 제공하고 있지 않습니다. 현재 액션 장르 평점 2위 영화는 '매일 죽는 남자'로 평점 10점의 영화입니다. 검색 결과 81년도에 개봉한 한국 영화입니다. 이는 평균의 오류로 인해 발생하는 것으로 보이며 결과적으로 사용자 경험을 떨어뜨리는 요인이 될 것입니다. 이를 개선하기 위해 기존 평점 기준을 투표 횟수, 최소 투표 횟수, 개별 영화 평점과 전체 영화 평점을 고려한 '가중 평점'으로 변경하여 사용자 편의성을 개선해야 한다고 생각합니다.
3. 자신이 경험했던 CRM/프로모션 중 가장 인상 깊었던 사례를 골라 인상 깊었던 이유를 적고, 해당 프로모션의 목표와 효과는 어땠을지 의견을 작성해 주세요.
4. 시리즈온에서 인턴을 하게 된다면 진행해보고 싶은 사용자 분석 주제나 CRM 액티비티가 있다면 작성해주세요.
['네이버 시리즈온 증후군' 개선]
관람할 콘텐츠를 결정하는 데 어려움을 겪어 콘텐츠 시청 시간보다 검색 시간이 더 긴 현상을 '넷플릭스 증후군'이라고 합니다. 시리즈온 또한 많은 수의 콘텐츠를 제공하고 있지만 유저들의 검색 시간을 줄여주는 서비스는 부족하다고 생각합니다. 따라서 '가중 평점순 정렬' 기능을 통해 콘텐츠 검색 시간을 줄여 유저 경험을 개선하고 싶습니다. 이를 위해 다음과 같은 분석을 진행하고 싶습니다.
첫째, '검색 시간'을 핵심지표로 설정합니다. 검색 시간은 '방문당 체류시간-방문당 콘텐츠 시청 시간'의 식을 통해 구합니다. 방문당 체류 시간은 길지만 방문당 콘텐츠 시청 시간이 적은 유저는 검색 시간이 긴 유저로 간주합니다.
둘째, '검색 시간이 높은 유저는 상대적으로 이탈률이 높을 것이다.'라는 가설을 세운 후, 이탈 유저를 대상으로 사용자 로그 분석을 진행합니다. 검색 시간이 높은 유저는 서비스 편의성에 불만을 가질 확률이 높으므로 이탈률 또한 높을 것이라 생각됩니다.
셋 째, '가중 평점순 정렬 기능을 도입한다면 검색 시간이 줄어들 것이다.'라는 가설을 세웁니다. 해당 가설을 검증하기 위해 유저를 실험군과 대조군으로 나눕니다. 실험군과 대조군 사이 검색 시간을 비교하여 실험군이 대조군보다 낮다면 실험은 성공한 것으로 판단합니다. 만약 실험에 성공하게 된다면 해당 기능을 전체 사용자에게 적용합니다.
만약 리텐션율이 점차 감소한다면 푸시 알림 등을 통해 리텐션율을 유지할 수 있습니다. 하지만 장기적인 관점에서 유저 경험이 미흡하다면 이탈률을 점차 증가할 것입니다. 시리즈온 그로스 인턴 직무 기간 동안 작은 유저 경험 개선들을 이뤄나가며 좋은 서비스 기반을 다지고 싶습니다.
- 1차 탈락 😭
소프트웨어 마에스트로
2022-02-15 ~ 2022-02-17
1. 소프트웨어분야 전문성을 키우기 위해 남들과 달리 특별한 노력을 한 경험을 서술하여 주시기 바랍니다. (최소 400자, 최대 3,000자 입력가능)
[신용카드 연체 예측 공모전 참여]
저는 데이콘에서 주최한 신용카드 연체 예측 공모전에 팀장으로 참여한 경험이 있습니다. 해당 공모전은 고객의 금융·비금융 정보를 통해 신용도를 예측하는 공모전이었으며, 분석 계획 수립 및 EDA, 베이스 라인 모델링을 담당했습니다.
신용평가 모형을 참고해 금융·비금융 정보에 따라 신용등급의 차이가 있을 것이라는 가설 설정을 하였습니다. 하지만 예상과 달리 신용등급 간의 차이가 크지 않았습니다. 분석 계획과는 다른 결과에 모델링 일정은 계속 연기되었습니다. 제출 기한이 다가오면서 저희 팀은 모델 제출을 최우선 목표로 수정하고 github를 통해 업무 공유를 더욱 명확히 했습니다. 팀원들과 협력하여 기한 내에 제출할 수 있었지만 저조한 성적으로 대회를 마감하게 되었습니다. 이에 낙담하지 않고 입상한 팀의 커널들을 통해 부족한 점을 보완하기로 하였습니다. 중복 데이터를 활용한 파생 변수를 만들지 못했다는 것을 확인하여 부족했던 Feature Engineering 기법들을 학습했습니다. 나아가 좋은 팀워크를 발휘하기 위해선 명확한 업무 공유가 중요하다는 사실도 깨달았습니다. 이를 바탕으로 2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회에선 입선이라는 결실을 맺을 수 있었습니다.
이 경험들을 통해 진정한 성공이란 실패하지 않는 것이 아닌 실패를 통해 배우고 나아가는 것이라고 느꼈습니다. 이후 비전공자로서 알고리즘, 머신러닝 스터디를 진행하며 많은 어려움을 겪었지만 이런 마음가짐을 통해 극복하고 성장할 수 있었습니다.
2. 귀하의 장래희망을 서술하여 주시기 바랍니다.
[소상공인을 생각하는 개발자를 꿈꾸다]
소상공인에게 도움을 주는 AI 엔지니어가 되고 싶습니다. 저는 아르바이트 업무 중, Python을 통해 2,400개의 배달 데이터를 수집 및 분석하여 생산량 문제를 해결한 경험이 있습니다. 매장은 팬데믹으로 인해 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 사장님이 고민하시는 모습을 보고 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까라는 호기심이 생겼습니다. 1년간의 데이터를 수집하고 시계열 분석을 진행한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 먼저 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 Python을 독학하여 배달의 민족 사이트에서 웹 크롤링을 진행했습니다. 이후 ARIMA 모델을 활용해 수요 예측을 진행했습니다. 보다 나은 분석을 위해 일하는 주말에도 공부하고, Kaggle의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과 제품별 적정 수요량을 파악하여 생산량을 조절할 수 있었습니다. 나아가 주말 점심에 식빵 주문량이 점차 증가하는 것을 확인하여 사장님께 식빵을 사용한 브런치 메뉴 판매를 제안 드렸습니다. 이후 신제품으로 '크로크무슈'를 런칭하였고, 해당 제품은 당월 매출 3위를 기록했습니다.
이 경험을 통해 타인이 겪는 문제를 코드로 해결할 수 있다고 느꼈습니다. 또한 AI 기술이 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있을 것이라 생각되어 AI 개발자를 꿈꾸게 되었습니다. 특히, 팬데믹으로 인해 디지털 전환이 급속하게 이뤄지면서 어려움을 겪고 있는 소상공인들에게 도움을 주는 AI 엔지니어가 되고 싶습니다. 현재 소상공인을 위한 대표적인 IT 서비스로 '캐시 노트'가 있습니다. '캐시 노트'가 제공하는 서비스는 크게 매출 관리, 상권 분석, 고객 방문 분석입니다. 저는 머신러닝 기법을 활용하여 기존의 '캐시 노트'보다 더욱 세분화된 고객 세그먼테이션과 상권 분석을 제공하는 서비스를 출시하고 싶습니다.
3. 귀하께서는 2022년도 「SW마에스트로」 과정에서 동료 연수생들과 협력하여 새로운 프로젝트를 완성하여야 합니다. 어떤 능력을 갖춘 연수생들과 어떠한 프로젝트를 어떻게 수행할 것인지 귀하의 구체적인 계획을 서술하여 주시기 바랍니다. (최소 400자, 최대 3,000자 입력가능)
[1 + 1 = 3]
지금까지의 스터디와 공모전 참여를 통해 협업을 진행하며 다음과 같은 팀원들과 함께 했을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다. 첫째, 자기주도적으로 행동하는 연수생들과 함께 하고 싶습니다. 저는 머신러닝 스터디에 참여하여 교내 학습 동아리 우수팀에 선정된 경험이 있습니다. 주차별로 자기주도적으로 학습한 후, 학습 내용을 스터디원들에게 설명하는 비대면 스터디였습니다. 초기엔 스터디원들에게 스스로 학습한 내용을 설명하는 게 어색했지만 이후 큰 어려움 없이 진행할 수 있었습니다. 이 스터디를 통해 스스로 배움을 주도하고 계획할 수 있었습니다. 또한 각자 이해하기 힘들었던 부분을 공유하고, 서로 해답을 제시하면서 개개인이 발전할 수 있었던 긍정적인 시간이었습니다. 소프트웨어 마에스트로에서도 자기주도적인 연수생과 함께 했을 때, 좋은 시너지를 낼 수 있을 것이라 생각합니다. 둘째, 상황을 개선하기 위해 노력하는 연수생들과 함께 하고 싶습니다. 이전 신용카드 연체 예측 공모전에 참여했을 때, 초기 분석 계획과는 다른 결과에 모델링 일정이 늦어지면서 한 팀원이 크게 낙담했었습니다. 해당 팀원을 설득하기 위해 시간과 노력을 들여야 했습니다. 소프트웨어 마에스트로에서는 포기하지 않고 상황 개선을 위해 노력하는 연수생과 함께 진행하고 싶습니다.
[추천 시스템을 활용한 상권 분석 프로젝트]
소프트웨어 마에스트로에서 연수생들과 함께 추천 시스템을 활용한 상권분석 프로젝트를 진행하고 싶습니다. 이를 통해 창업을 준비하는 소상공인들에게 최적의 상권을 추천하고, 폐업률을 낮추는데 기여하고 싶습니다. 저는 2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회에서도 '포스트 코로나 시대의 배달 산업 현황과 고객 맞춤 전략'을 주제로 상권분석을 진행했었습니다. 해당 상권분석의 목적은 최적화된 깃발 꽂기 장소를 찾아내는 것이었습니다. '깃발 꽂기'란 특정 범위 안에서 매장의 광고 노출도를 올리는 기능이지만 깃발을 추가할 때마다 적지 않은 돈을 지불해야했습니다. 이를 위해 고객의 주문 횟수를 Python을 활용한 인터랙티브 맵 시각화를 통해 구현하여 깃발 꽂기를 위한 클러스터를 시각화하였습니다. 소프트웨어 마에스트로에서는 단순한 시각화가 아닌 추천 시스템을 활용하여 상권을 추천하는 프로젝트를 진행하고 싶습니다.
4. 2022년도 「SW마에스트로」 과정에서는 연수생에게 장학금, IT기기, 프로젝트 활동비 등을 지원할 예정이며, 본인이 희망하는 온라인 강의와 프로젝트 수행을 도와주는 멘토를 통해 귀하의 SW능력을 향상 및 발전시킬 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 앞으로 귀하께서 본 과정을 통해 이루고자하는 목표가 무엇인지 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (최소 400자, 최대 3,000자 입력가능)
[좋은 팀원들과 협업하여 우수 프로젝트로 선정]
소프트웨어 마에스트로 과정을 통해 이루고자 하는 목표는 크게 3가지입니다. 첫째, 실무 기반의 프로젝트를 수행하고 직접 서비스하는 것입니다. 이전 2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회의 아이디어들을 발전시켜 직접 서비스하고 싶은 마음이 있었습니다. 하지만 팀원들은 프로젝트를 마치는 것에 의의를 두어 더 진행하지 못했습니다. 소프트웨어 마에스트로에선 프로젝트를 마치는 것에서 한 발 더 나아가 유저들에게 서비스를 제공하고 싶습니다. 또한 유저들의 피드백을 통해 서비스를 개선해나가는 작업까지 진행하고 싶습니다. 둘째, 마음이 맞는 좋은 팀원들을 만나는 것입니다. 비전공자로 개발을 시작하게 되면서 주변에서 좋은 동료들을 만나기 쉽지 않았습니다. 해당 교육과정이 끝나고 헤어지는 팀원이 아닌 이후에도 함께 프로젝트를 진행할 수 있는 팀원들을 만나고 싶습니다. 세 번째, 저 뿐만 아니라 함께 프로젝트를 진행한 팀원들 모두 우수 연수생에 선정되는 것입니다. 낙오되는 팀원 없이 글로벌 SW 역량 교육을 참여하여 함께 성장할 수 있는 시간이 되도록 만들고 싶습니다. 이를 위해 자체 스터디를 기획하여 팀원들 간 관계를 더욱 돈독히 하고, 발전할 수 있는 환경을 만들 수 있도록 할 것입니다. 위와 같은 목표를 달성하여 저의 SW 개발 능력은 물론 IT 산업을 바라보는 시야를 기르고 싶습니다.
- 서류 합격 😊
- 1차 코딩 테스트 탈락 😭
네이버 웹툰
1. Growth Data Analyst 포지션에 본인이 가장 적합한 후보라고 생각하는 이유와 그 근거가 될 수 있는 경험을 작성해주세요.
[캐셔에서 데이터 분석까지]
제가 갖춘 데이터 분석 역량을 통해 네이버 웹툰에서 성과를 낼 수 있다고 느껴 지원했습니다. 데이터 분석가의 핵심 역량은 데이터를 통해 비즈니스 가치를 만들어내는 것이라 생각합니다. 저는 아르바이트 업무 중 2,400개의 배달 데이터를 수집 및 시각화하여 신제품 출시를 이끈 경험이 있습니다. 이를 통해 해당 역량을 키웠습니다.
매장은 평소 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 사장님이 고민하시는 모습을 보고 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까라는 호기심이 생겼습니다. 저는 1년간의 데이터를 수집하고 시각화한다면 수요량을 예측할 수 있다고 판단했습니다. 먼저 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 Python을 독학하여 배달의 민족 사이트에서 웹 크롤링을 진행했습니다. 보다 나은 시각화 분석을 위해 일하는 주말에도 공부하고, Kaggle의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과 생산량을 조절할 수 있었습니다. 나아가 주말 점심에 식빵 주문량이 점차 증가하는 것을 확인하였습니다. 사장님께 식빵을 사용한 브런치 메뉴 판매를 제안 드려 신제품으로 '크로크무슈'를 출시하였습니다. 해당 제품은 당월 매출 3위를 기록했습니다. 이 경험을 통해 얻은 주도성과 데이터 분석 역량을 통해 네이버 웹툰에서 유저 행동 데이터를 분석하며 사용자 경험을 개선하고 싶습니다.
2. 입사하게 된다면 담당해보고 싶은 서비스를 선택하고, 해당 서비스를 성장시키기 위해 봐야 할 핵심지표는 무엇이고 앞으로 서비스를 어떻게 더 성장시킬 수 있을지 아이디어를 작성해주세요.
['네이버 시리즈온 증후군' 개선]
네이버 시리즈온에서 '가중 평점 정렬' 기능을 통해 '콘텐츠 검색 시간'을 줄여 유저 경험을 개선하고 싶습니다. 네이버 시리즈온은 많은 수의 콘텐츠를 제공하지만 유저들의 검색 시간을 줄여주는 서비스는 부족하다고 생각합니다. 현재 시리즈온은 개인화된 추천 서비스를 제공하지 않기 때문에 유저들은 영화를 직접 찾아봐야 할 때가 많습니다. 하지만 평점 정렬을 명확히 제공하고 있지 않습니다. 현재 액션 장르 평점 1위 영화는 '조지타운'으로 평점 10점의 영화입니다. 이는 평균의 오류로 인해 발생하는 것으로 보이며 결과적으로 사용자 경험을 떨어뜨리는 요인이 될 것입니다. 이를 개선하기 위해 기존 평점 정렬 기준을 투표 횟수를 고려한 '가중 평점'으로 변경하여 사용자 편의성을 개선해야 한다고 생각합니다. 이를 위해 다음과 같은 분석을 진행하고 싶습니다.
첫째, '검색 시간'을 핵심지표로 설정합니다. 검색 시간은 로그 데이터를 활용해 앱 방문 후 콘텐츠를 시청하기까지 걸린 시간으로 구합니다. 둘째, '검색 시간이 긴 유저는 상대적으로 이탈률이 높을 것이다.'라는 가설을 세운 후, 비교 분석을 진행합니다. 검색 시간이 긴 유저는 서비스 편의성에 불만을 가질 확률이 높으므로 이탈률 또한 높을 것이라 생각됩니다. 셋째, '가중 평점 정렬 기능을 도입한다면 검색 시간이 줄어들 것이다.'라는 가설을 세웁니다. 해당 가설을 검증하기 위해 유저를 실험군과 대조군으로 나눕니다. 실험군과 대조군 사이 검색 시간을 비교하여 실험군이 대조군보다 낮다면 실험은 성공한 것으로 판단합니다. 만약 실험에 성공하게 된다면 해당 기능을 전체 사용자에게 적용합니다.
푸시 알림 등을 통해 일시적으로 리텐션율을 유지할 수 있다고 생각합니다. 하지만 유저 경험이 미흡하다면 이탈률을 점차 증가할 것입니다. 네이버 웹툰에서 작은 유저 경험 개선들을 이뤄나가며 좋은 서비스 기반을 다지고 싶습니다.
3. 기존에 데이터분석 프로젝트를 진행해보신 경험이 있다면, 진행하시게 된 계기와 분석과정, 그리고 진행하시면서 문제들을 어떻게 해결하셨는지 자세히 적어주세요(팀 프로젝트 시 기여도 작성).
[공모전 실패로 명확한 업무 공유의 중요성을 배움]
실제 데이터를 통해 유의미한 결과를 도출해 내고 싶어 신용카드 연체 예측 공모전에 팀장으로 참여한 경험이 있습니다. 해당 공모전은 고객의 금융·비금융 정보를 통해 신용도를 예측하는 공모전이었으며 분석 계획 수립 및 EDA, 베이스 라인 모델링을 담당했습니다.
신용평가 모형을 참고해 금융·비금융 정보에 따라 신용등급의 차이가 있을 것이라는 가설 설정을 하였습니다. 하지만 예상과 달리 주어진 데이터 셋에선 금융·비금융 정보에 따른 신용등급 차이가 크지 않았습니다. 분석 계획과는 다른 결과에 모델링 일정은 계속 연기되었습니다. 제출 기한이 다가오면서 저희 팀은 모델 제출을 최우선 목표로 수정하고 Notion을 통해 업무 공유를 더욱 명확히 했습니다. 팀원들과 협력하여 기한 내에 제출할 수 있었지만 저조한 성적으로 대회를 마감하게 되었습니다. 이에 낙담하지 않고 입상한 팀의 커널들을 분석하였습니다. 중복 데이터를 활용한 파생 변수를 만들지 못했다는 것을 확인하여 부족했던 피쳐 엔지니어링 기법들을 학습했습니다. 나아가 다양한 시각에서 데이터를 살펴보는 과정의 중요성도 배웠습니다. 이를 바탕으로 2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회에선 입선이라는 결실을 맺을 수 있었습니다. 이 경험을 통해 진정한 성공이란 실패하지 않는 것이 아닌 실패를 통해 배우고 나아가는 것이라고 느꼈습니다. 또한 좋은 팀워크를 발휘하기 위해선 명확한 업무 공유가 중요하다는 사실도 깨달았습니다.
4. 데이터분석가로서 성장하기 위해 개인적으로 어떤 노력을 하고 계시는지 작성해주세요.
[개인 프로젝트들과 1년간 데이터 분석 스티디 운영]
좋은 데이터 분석가의 핵심 역량은 '호기심'과 '끈기'라고 생각합니다. 좋은 데이터 분석가로 성장하기 위해 다음과 같은 노력들을 하고 있습니다.
첫째, 호기심이 생긴 문제들을 해결하고자 개인 프로젝트를 꾸준히 진행하고 있습니다. 저는 춘천의 대학생들을 위해 로컬 맛집을 소개해 주는 웹 서비스를 기획 및 배포한 경험이 있습니다. 에브리 타임에 맛집에 대한 질문 글들을 유독 올라오는 것을 보고 호기심이 생겼습니다. 정성적 리서치를 실시한 결과, 춘천은 잘 정리된 맛집 앱, 웹서비스가 부족하다는 사실과 해당 서비스의 수요가 있다는 것을 확인하였습니다. 이후 Python의 folium을 활용하여 맵 구현을 하였고 github pages를 통해 배포하였습니다. 현재까지 총 300명이 넘는 학생들이 이용하였고 지속적인 운영을 위해 Google Analytics를 도입하여 관리 및 운영하고 있습니다. 최근엔 추천 시스템에 흥미가 생겨 '영화 추천과 이동진 평론가의 한 줄 평을 함께!'라는 하이브리드 기반의 추천 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트를 통해 직접 데이터를 수집하고, 추천 시스템의 원리에 대해 파악할 수 있었습니다.
두 번째, 현업자 분들과 함께하는 데이터 분석 스터디를 1년간 운영하고 있습니다. 해당 스터디는 각자 공부한 내용이나 분석한 커널에 대해 발표하는 스터디입니다. 매주 발표를 진행하면서 코드 리뷰와 개선점에 대한 피드백을 받으며 기술적 역량과 데이터를 바라보는 시야를 키울 수 있었습니다. 또한 직장을 마치시고 스터디에 참여하는 스터디원들을 보면서 주도적 학습의 중요성도 경험할 수 있었습니다.
무신사 온사이트 마케팅 데이터 분석
- 이력서 제출우아한형제들
1. 우아한형제들에 지원하게 된 동기에 대해 작성해주세요.
[데이터 분석 결과를 서비스에 반영해보는 경험]
비즈니스 문제를 데이터를 통해 해결하고, 서비스와 함께 성장하기 위해 지원했습니다. 평생교육원 제빵 수업의 조수로 일할 당시, 사장님들이 가진 고민들에 공감하며 우아한형제들에 관심을 가지게 되었습니다. 수강생의 대부분은 개인 사업체를 운영하시는 사장님들이셨고, 신제품 개발을 위해 수강 중이셨습니다. 사장님들과 이야기하며 상품 개발 및 관리, 인력 관리, 마케팅, 고객 관리까지 신경 써야 하는 사장님들의 고충을 알게 되었습니다. 이를 위해 사장님들은 '배민 아카데미'를 적극적으로 활용하시고 계셨습니다. 특히, 초보 사장님들에게 큰 도움이 된다고 하셨습니다. 사장님들과 함께 성장할 수 있는 토대를 만들어 가는 서비스라는 것이 인상 깊었고, 우아한형제들만의 '함께가치'를 느낄 수 있었습니다.
이후 제가 갖춘 데이터 분석 역량을 통해 사장님들께 도움을 드리고 싶다는 생각을 하였습니다. 먼저 제가 일했던 빵집에서 데이터 분석을 진행하며 매장의 제품 생산량 조절과 신제품 출시를 이끌었습니다. 나아가 더욱 많은 배달 데이터를 다뤄보기 위해 KT에서 주최한 '포스트 코로나 시대의 배달 문화' 공모전에 참여하였습니다. 이를 통해 데이터 전처리 및 시각화 분석 역량을 쌓았습니다. 하지만 분석 결과가 서비스까지 반영되지 못한다는 점에서 큰 아쉬움을 느꼈습니다. 우아한 형제들 배민쇼핑라이브 BA 직무에서 데이터 분석 결과를 서비스에 반영하고, 개선해 나가는 경험을 하고 싶습니다. 이를 통해 배민쇼핑라이브가 전국의 사장님과 고객을 연결하는 서비스가 될 수 있도록 기여하고 싶습니다.
2. 희망직무에 대한 본인만의 경쟁력(직무 관련 프로젝트, 교육, 경험 등을 토대로)을 자유롭게 작성해주세요.
BA는 데이터를 통해 비즈니스 가치를 만들어내는 사람이라고 생각합니다. 좋은 BA가 되기 위해서 현실 세계의 비즈니스 문제를 '호기심'을 가지고 바라보고, '데이터를 통해 해결하려고 하는 자세'가 중요하다고 생각합니다. 저는 다음 프로젝트들을 통해 해당 역량들을 키웠습니다.
[캐셔에서 데이터 분석까지] 매장은 평소 빵 생산량 조절에 어려움을 겪고 있었습니다. 사장님이 고민하시는 모습을 보고 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까라는 호기심이 생겼습니다. 저는 1년간의 데이터를 수집하고 시각화한다면 시간대별 판매량을 확인할 수 있다고 판단했습니다. 먼저 웹 크롤링과 시각화에 강점이 있는 Python을 독학하여 배달의민족 사이트에서 웹 크롤링을 진행했습니다. 보다 나은 시각화 분석을 위해 일하는 주말에도 공부하고, Kaggle의 해외 개발자들에게 조언도 구했습니다. 그 결과, 시간대에 따른 품목별 판매량을 파악할 수 있었고 생산량을 조절할 수 있었습니다. 나아가 주말 점심에 식빵 주문량이 점차 증가하는 것을 확인하였습니다. 사장님께 식빵을 사용한 브런치 메뉴 판매를 제안 드려 신제품으로 '크로크무슈'를 출시하였습니다. 해당 제품은 당월 매출 3위를 기록했습니다.
[새내기를 위한 골목 맛집 서비스 기획 및 배포] 에브리타임에 새내기분들이 맛집 질문 글을 많이 올리는 것을 확인했습니다. 다른 앱이나 웹이 아닌 왜 에브리타임에 물어볼까 궁금증이 생겼습니다. 시장 조사와 정성적 리서치를 실시한 결과, 춘천은 잘 정리된 맛집 앱, 웹서비스가 부족하다는 사실을 알게 되었습니다. 따라서 춘천의 로컬 맛집을 소개해 주는 웹 서비스를 배포하고자 하였습니다. 먼저 5명의 인터뷰이를 토대로 서비스를 이용할 페르소나를 구성했습니다. 이후 Python의 folium 라이브러리를 활용하여 맵 구현을 진행하였고, 서비스 링크를 배포하였습니다. 지속적인 운영 및 개선을 위해 Google Analytics를 도입하여 4월 기준 MAU 600명을 기록했습니다.
3. 혼자가 아닌, 다른 사람과 함께 같은 목표를 위해 노력한 경험이 있나요? 당시의 배경, 목표, 역할, 과정 및 결과를 포함해 구체적으로 작성해주세요.
[1 + 1 = 3의 가치를 경험]
저는 KT에서 주최한 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회에 팀장으로 참여한 경험이 있습니다. 공모전에 참여하면서 혼자가 아닌 함께 할 때 그 이상의 가치를 만들어 낼 수 있다고 느꼈습니다.
해당 공모전의 주제는 '포스트 코로나 시대의 배달 문화 시각화'였습니다. 저희 팀은 3인으로 구성되었고, 데이터 전처리와 인터랙티브 맵 시각화를 담당했습니다. 대회 수상을 목표로 다음과 같은 주제를 기획했습니다. 첫째, 포스트 코로나 시대의 배달 산업 현황을 시각화하는 것입니다. 둘째, 맵 시각화를 통해 울트라콜 후보 지역을 파악하는 것이었습니다. 위·경도가 주어지지 않았기 때문에 40만 개의 데이터에서 위·경도를 추출해야만 했습니다. 먼저 데이터 전처리를 진행한 후, 시군구 코드와 행정동 코드를 공공 데이터와 매핑하여 도로명 주소를 나타내는 변수를 만들었습니다. 이후 위·경도 추출을 위해 Google Maps API를 사용했지만 트래픽 초과가 발생했습니다. 문제 해결을 위해 팀원들과 주기적인 회의와 의견 공유를 진행했습니다. 회의 중, Google Maps API 대신 일일 제한이 있는 지오 코딩을 사용하자는 의견이 나왔습니다. 중복된 도로명 코드를 제거한다면 일일 제한 문제를 해소하고, 빠르게 위·경도를 추출할 수 있다고 판단해 실행에 옮겼습니다. 그 결과, 40만 개에 이르는 데이터의 위·경도를 1시간 내에 구해낼 수 있었으며 입선이라는 값진 결과도 얻었습니다.
이 경험을 바탕으로 혼자가 아닌 함께 할 때 그 이상의 가치를 만들어 낼 수 있다고 느꼈습니다. 또한 타인의 의견을 열린 마음으로 받아들이며 해당 의견을 어떻게 개선할 수 있을까 고민해 보는 자세가 중요하다는 것도 경험했습니다.
4. 배민쇼핑라이브를 둘러보거나 사용해보신 후, 자신의 경험을 바탕으로 개선 사항에 대해 자유롭게 작성해주세요.
[태블릿 환경에서의 화면 비율 개선, '배민다움'을 녹여낸 선물 기능]
배민쇼핑라이브를 사용하면서 다음 두 가지 사항을 개선한다면 더욱 편리한 서비스가 될 것이라 생각합니다.
첫 번째는 태블릿 환경에서의 화면 비율 개선입니다. 저는 영상을 시청할 때, 모바일보다는 화면이 큰 태블릿을 주로 이용합니다. 특히 배민쇼핑라이브는 화면을 통해 제품을 직접 확인할 수 있는 장점이 있기 때문에 모바일보다는 화면이 큰 태블릿을 선호하는 유저들도 있습니다. 하지만 태블릿으로 배민쇼핑라이브를 시청할 때, 화면 비율을 늘려도 양쪽에 검은 공백이 생기는 문제가 발생합니다. 그립 같은 경우에는 태블릿으로 시청해도 검은 공백이 생기지 않아 보다 쾌적하게 시청할 수 있습니다. 해당 문제를 개선한다면 태블릿 유저들에게 보다 좋은 시청 환경을 제공할 수 있을 것입니다.
두 번째는 '배민다움'을 녹여낸 선물 기능입니다. 배달의민족의 강점은 간편한 결제 시스템입니다. 배민쇼핑라이브에서 결제를 진행할 때, 기존의 결제 방식에서 배송 정보만 추가하면 됐기 때문에 간편했습니다. 하지만 누군가에게 선물하고자 제품을 구매하는 과정에서 아쉬움을 느꼈습니다. 이 경우에는 상단의 공유 버튼을 통해 링크를 보낸 후, 상대방이 배송 정보를 작성하고 직접 결제해야만 합니다. 저 또한 선물하기 위해 링크를 공유하였지만 정작 선물 받는 사람이 직접 결제해야 하는 시스템이라 선물한다는 느낌이 덜 했습니다. 저는 이 과정이 ‘배민다움’을 녹여낼 수 있는 포인트라고 생각합니다. 따라서 다음과 같은 아이디어를 제안하고 싶습니다.
- 기존의 배민쇼핑라이브 링크와 함께 배민선물하기와 같은 카드 편지를 보낼 수 있도록 합니다.
- 상대방은 링크에 접속하여 상품에 대한 정보를 직접 확인한 후, 해당 편지에 배송 정보를 작성합니다.
- 배송 정보 작성이 완료되면 미리 작성된 결제 수단을 통해 결제가 진행되고, 제품 배송이 이루어집니다.
- 추가적으로 해당 시각이 라이브 방송 중이고, 최소 주문금액 이상 결제가 이루어졌다면 제공되는 쿠폰이 자동적으로 적용되도록 합니다.
이처럼 단순한 링크만이 아닌 축하, 응원과 같은 감정을 담은 카드 편지를 함께 전송한다면, 상대방에게 제 마음을 더 쉽고, 더 따뜻하게 전할 수 있다고 생각합니다.
| 자격증명 | 발급기관 | 등록번호 | 취득일 |
|---|---|---|---|
| 빅데이터분석기사 | 한국데이터산업진흥원 | BAE-002002621 | 2021.07.16 |
| SQLD | 한국데이터산업진흥원 | SQLD-040006092 | 2021.04.16 |
| 사회조사분석사 2급 | 한국산업인력공단 | 20202111386D | 2020.09.11 |
| ADsP | 한국데이터산업진흥원 | ADsP-0230292 | 2019.12.24 |
[2021 KT 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회 / 2021.08.04 ~ 2021.08.26]
- 수행 직무
- 데이터 전처리 및 인터랙티브 맵 시각화
- 수행 역할(직책)
- 팀장
- 세부 내용 '포스트 코로나 시대의 배달 문화 시각화'
- 35만개의 데이터 전처리
- 도로명 주소를 통해 위·경도 추출
- 파이썬의 Plotly를 활용한 인터랙티브 맵 시각화
팀원간 커뮤니케이션 능력 향상
[신용카드 연체 예측 공모전 / 2021.04.05 ~ 2021.05.24]
- 수행 직무
- 분석 계획 수립, EDA, 베이스라인 모델링
- 수행 역할(직책)
- 팀장
- 세부 내용
- 분석을 위한 가설 설정과 분석 계획 수립
- EDA를 진행하여 금융·비금융 정보와 신용 등급 간 연관성 분석
- LGBM 모델을 활용해 베이스라인 모델 생성
github를 활용한 업무 공유와 모델링 능력 향상
[자유빵집 배달 데이터 시각화 / 2020.07~2020.09]
- 수행 직무
- 분석 계획 수립, 데이터 수집, 시각화, 연관 분석
- 세부 내용
- 문제 해결을 위한 분석 계획 수립
- 파이썬의 셀레니움 라이브러리를 활용하여 배달 데이터 수집
- 시간대에 따른 매출 및 품목별 판매량 시각화
- Apriori 라이브러리를 활용해 연관 분석 진행
데이터 수집 및 시각화 능력 향상
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent