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JOBKOREA

합격자소서

합격자소서 상세

2022년 상반기 현대오토에버㈜

신입 머신러닝엔지니어
  • 서울4년 학교
  • 산업공학과 학과
  • 3.81/4.5학점
  • IM2 오픽
  • 2 개 자격증
  • 2 회 인턴
  • 2 회 수상
  • 2 회 동아리
  • 1 회 교내활동

자소서 항목

  1. Q1 현대오토에버의 해당 직무에 지원한 이유와 앞으로 현대오토에버에서 키워 나갈 커리어 계획을 작성해주시기 바랍니다. (최소 500자, 최대 1,000자 입력가능)
  2. Q2 지원 직무와 관련하여 어떠한 역량을(지식/기술 등) 강점으로 가지고 있는지, 그 역량을 갖추기 위해 무슨 노력과 경험을 했는지 구체적으로 작성해주시기 바랍니다. (학내외 활동/프로젝트/교육 이수 과정 등 본인의 경험을 기반으로 작성해주시기 바랍니다.) (최소 500자, 최대 1,500자 입력가능)

자소서 항목 질답

  • "현대오토에버와 함께 성장하는 빅데이터 풀 스택 개발자"

    데이터 엔지니어링 역량을 최대한 발휘하여 현대오토에버의 빅데이터 플랫폼 개발에 이바지하고 싶어 지원하였습니다. 처음 데이터에 관심을 가지게 된 계기는 전공과목 수업 중 Python으로 데이터를 분석하고 머신러닝을 활용하여 예측 모델을 구현하는 과제를 수행하면서 큰 관심을 가지게 되었습니다. 이후 다양한 교육과 프로젝트를 진행하며 데이터분석, 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어링에 대한 역량을 하나씩 쌓으며 빅데이터 엔지니어에 대한 꿈을 가지게 되었습니다.

    빅데이터 엔지니어로 성장하기 위해서는 다양한 데이터를 다루는 경험이 필요하다고 생각합니다. 글로벌 최고의 모빌리티 소프트웨어를 개발하고 대량의 데이터를 처리하며 빅데이터 플랫폼을 개발하고 있는 현대오토에버에서 빅데이터 엔지니어의 꿈을 실현할 수 있을 것으로 생각하여 지원하였습니다. 현대오토에버에서 빅데이터 엔지니어로 성장하여 빅데이터 플랫폼 분야를 선도하는 데 이바지하고 싶습니다.

    개발자로서 최종 목표는 데이터 수집/조작/관리 뿐만 아니라 빅데이터 플랫폼 개발까지 빅데이터 관련 모든 개발을 할 수 있는 빅데이터 풀 스택 개발자가 되는 것입니다. 이러한 목표를 이루기 위해서는 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어링 등 관련 분야의 전문 지식과 도메인 지식 그리고 다양한 프로젝트의 경험이 필요하다고 생각합니다. 현대오토에버에 입사하게 된다면 역량을 발휘하여 다양한 프로젝트에 기여하고 경험을 쌓으며 부족한 부분을 꾸준히 공부하여 현대오토에버와 함께 성장하며 저의 커리어 목표를 이루고 싶습니다.

  • "데이터 분석 및 데이터 사이언스 역량"

    먼저 학업과 동시에 'OOOO'에서 진행하는 960시간의 '빅데이터 분석 과정'을 수료하며 데이터 분석 역량을 쌓았습니다. 해당 과정에서 Python 기반 웹 크롤링, 데이터 전처리, ML, DL, SQL 등을 학습하였습니다. 특히, 협업 기업의 '특허 문서 분류' 프로젝트에 참여하여 직접 모델을 구축하였으며, 이후 1달간의 기업 인턴과정에서는 '통신사 오류 예측' 프로젝트에 직접 참여하여 모델을 만들고 실제 서비스에 탑재하는 경험을 하였습니다. 학부 시절에는 '데이터베이스', '데이터마이닝', '데이터분석응용' 등의 전공과목을 수강하며 데이터 분석의 필요한 지식을 습득하였습니다. 특히, 졸업 프로젝트로 '흑백 이미지 컬러 복원' 프로젝트를 진행하며 AI에 관련된 많은 논문을 공부하고 모델을 구현했으며 직접 새로운 모델을 개발하며 관련 역량을 키웠습니다.

    "빅데이터 엔지니어링 및 웹 개발 역량"

    졸업 후 960시간의 '빅데이터 부트캠프' 과정에 참여하여 데이터 엔지니어링 역량을 쌓고 있습니다. 먼저 Java, SQL, JDBC, Servlet, JSP 등 프로그래밍 기초를 학습했으며, 이후 HTML, CSS, JavaScript, React, Spring, Spring Boot 등 웹 개발을 학습하였습니다. 현재 Docker, Linux, AWS, Hadoop, Spark 등 빅데이터 엔지니어링에 대한 역량을 쌓고 있습니다. 해당 과정에서 다양한 프로젝트를 진행하였으며 최근에 '모의 주식 사이트'를 개발하였습니다. Front의 경우 React를 활용하였으며 Back의 경우 Java Spring Boot을 활용하였습니다. DB는 MySQL을 활용하였으며, 주식 데이터의 경우 현재 시가에 대한 무료 API를 구할 수 없어 Java로 직접 실시간 크롤링을 하였습니다. 주요 기능으로는 회원 가입/로그인, 관심 종목 검색/등록/삭제, 관심 종목 차트 조회, 가상계좌 생성/수정, 고객정보 확인/수정/삭제, 모의투자 매수/매도, 금융 주요 뉴스 확인 등이 있습니다. 해당 프로젝트의 경우 팀원들과 꾸준히 개발하기로 하였으며, 시세 예측, 채팅, 자동 매매 알고리즘 등의 기능을 추가하기로 하였습니다. 이러한 프로젝트 경험을 통해 빅데이터 엔지니어링에 필요한 기초 웹 개발 및 DB 역량을 키울 수 있었습니다.

    "차량 관련 역량"

    학부 시절 학부 연구생 활동을 하며 '자율주행 신뢰성 연구'에 참여하였습니다. 해당 연구 과정에서 신호등 탐지 알고리즘을 공부하고 실현했으며, 동료가 진행하는 차선 인식 연구에도 참여하였습니다. 이를 통해 Python의 OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지를 처리하고 역량을 쌓을 수 있었습니다. 더 나아가 학부 연구생 활동을 통해 다양한 논문을 읽고 구현하며, 해당 과정을 보고서나 프레젠테이션 형태로 작성 발표하는 역량도 갖추었습니다.

    다양한 역량과 스펀지 같은 흡수력을 잘 발휘하여 현대오토에버에서 최고의 빅데이터 엔지니어로 성장하겠습니다.

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