개인회원 메뉴

개인회원 정보

이력서 사진
이력서 사진 없음
로그인 링크
로그인
회원가입 링크
아직 회원이 아니세요?

개인회원 서비스

JOBKOREA

합격자소서

합격자소서 상세

2020년 하반기 삼성화재해상보험

신입 IT·기술영업
  • 서울4년 학교
  • 응용통계학과 학과
  • 3.6/4.5학점
  • AL 오픽
  • 1 회 해외경험
  • 2 회 인턴
  • 1 회 수상
  • 1 회 동아리
  • 1 회 교내활동

전문가 총평

4

성장과정을 제외하고 전반적으로 호감을 주는 내용이 많은 자기소개서입니다. 지원자는 지원부문과 관련하여 의미있는 경험을 했고, 그 내용을 적극적으로 활용하며 이 자기소개서를 작성했습니다. 활동과 경험이 호감을 주고 있고, 내용이 지원회사 및 직무에 맞춰져 있다는 점이 좋습니다. 다만, 지원자가 쓴 성장과정은 회사의 의도와 거리가 있다는 점이 아쉽습니다.

자소서 항목

  1. Q1 삼성화재를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.
  2. Q2 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능)
  3. Q3 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.
  4. Q4 수업 혹은 실무를 통해 수행한 데이터분석 및 머신러닝 모델링 작업 관련하여 본인이 수행한 부분에 대해 상세하고 구체적으로 기술해 주시기 바랍니다.

자소서 항목 질답

  • 삼성화재는 타 기업이 가질 수 없는 데이터 자원을 가진 기업입니다
    저는 금융과 헬스케어 데이터라는 삼성화재만이 가진 원석을, 분석이라는 가공을 통해 보석으로 바꾸고 싶습니다. 데이터 분석을 공부하며 통계와 머신러닝을 통해 미지의 정보를 찾아 새로운 가치를 만들어 내는 것이 즐거웠습니다. 데이터3법이 시행된 오늘날, 현대인이 가장 중요하다 생각하는 건강과 돈 두 가지를 결합한 새로운 가치를 삼성화재에서 만들어내고 싶습니다.좋은점 1


    두 번의 금융 공모전에서 OOO의 고객 신용-금융 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 발굴하고, OOOO의 주가 예측 공모전에 참가하여 LSTM을 이용한 주가예측 알고리즘을 개발하며, 금융 도메인 분석 경쟁력을 키웠습니다. 또한, OO의료원의 데이터 분석 연구원으로서 AI-응급의료시스템 구축을 위해 데이터 수집 기획부터 예측 모델 개발까지의 전체 프로세스를 경험하며 의료 도메인의 분석 전문성과 실무적인 분석 역량을 키웠습니다.좋은점 2

    삼성화재에 입사하여 애니핏을 전 국민의 인생 관리 플랫폼으로 성장시키고 싶습니다. 헬스노트를 통한 가입자 건강증진으로 손해율을 감소시키는 것을 넘어, 분석을 통해 고객의 건강과 자본 상태에 맞춘 초개인화 보험 상품 추천으로 고객을 유치하겠습니다. 또한,애니핏을 고객에게 검진 안내와 헬스케어 서비스를 제공하는 라이프 케어 플랫폼으로 확장해 삼성화재,헬스케어기관,고객 모두의 가치 선순환을 만들겠습니다.좋은점 3

    좋은점 1 이 회사만의 특징을 언급하며 지원동기를 작성한 점이 좋습니다. 다만 지원자가 제시한 금융, 헬스케어 데이터가 지원자에게 어떤 의미인지를 간략하게라도 설명하면 좋겠습니다. 관련 경험이 있으므로 어렵지는 않을 것입니다.

    좋은점 2 지원 산업과 연관이 있는 경험을 제시한 점, 자신이 서두에 이야기 한 헬스케어와 관련된 경험을 제시한 점도 좋습니다.

    좋은점 3 이 회사의 솔루션을 제시하며 계획을 제시한 점이 좋습니다. 만약 이 솔루션의 단점 및 보완점을 알 수 있다면 그 부분을 언급하며 자신의 목표와 계획을 제시할 수 있고 그런 내용이 회사에 호감을 줍니다.

  • 2018년 빅데이터 학회에서 데이터 분석을 공부하며, 단순히 혼자서 데이터를 분석하는 것보다는 다양한 분야의 사람들과 함께 다양한 관점으로 데이터를 분석하는 것을 즐기고 높은 성과를 내는 저를 발견했습니다.아쉬운점 1

    이를 계기로 학회원들을 모아 OOO에서 주관하는 금융 데이터 공모전에 참가하였습니다.
    카드와 대출 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출해야 하는 공모전에서, 분석 방법에 대한 팀 내 의견 불일치가 있을 때 팀원을 한명 한명 찾아갔습니다. 팀원이 각자 주장하는 분석 방법에 대한 근거와 예상 결과를 수집하고 하나의 문서로 정리하였습니다. 이후 각자의 의견이 결과물에 반영될 수 있도록 팀원과 함께 최적의 방법을 결정해 나갔습니다. 위기가 될 수 있는 의견 불일치를 결과물에 다양한 색깔로 녹여내며, 저에게 사람들을 하나로 모으는 힘이 있다는 것을 발견했습니다. 다양한 모델을 융합하여 더 높은 정확도를 얻는 머신러닝의 앙상블과 같이, 저희 팀은 하나로 융합되어 공모전 우승이란 값진 결과를 얻을 수 있었습니다. 분석에 대한 경험을 얻고자 참가한 공모전을 통해, 협업의 가치를 마음 깊게 깨달았습니다.

    학회를 통해 품은 협업의 가치를 회사 생활을 통해 발휘 한 두 경험이 있습니다.

    "협력을 통해 팀의 업무 효율을 높이다"

    데이터가 사용되는 현장을 체험해보자는 마음으로 광고대행사에서 기초 자료를 수집하는 일을 했습니다. 온라인 거래선을 모니터링하며 수만 개의 제품 정보를 수기로 입력해야 했고 잘못 입력된 데이터로 인해 잘못된 KPI가 설정되는 문제가 발생했습니다.
    학회에서 크롤링으로 간편하게 정보를 수집했던 경험을 떠올려, 사람에 의한 입력 오류율을 낮추고 업무 속도를 높일 수 있는 웹크롤링을 회사에 제안했습니다. 그러나 회사에는 인턴들에게 별도의 교육을 해줄 인력이 없었기에 개별적으로 크롤링을 학습해야 했습니다. 이를 해결하기 위해 함께 근무하는 인턴들에게 ‘파이썬 및 크롤링 기초 스터디’를 제안했습니다. 주어진 업무와 스터디 준비를 병행하는 것은 고된 일이었습니다. 그러나 동료와의 협력을 통해 전 인턴 모두 크롤링을 통한 업무 자동화에 성공했습니다. 이를 통해 기존 5일이 소요되는 업무를 3일로 단축하고 데이터 수집 오류를 없앨 수 있었습니다.

    "동료와의 협업을 넘어 도메인 전문가와 협력하다"

    의료 도메인의 데이터 경험을 쌓기 위해 근무한 OO의료원에서, 환자의 구급 단계 정보를 통한 심혈관 질환 위험도 예측 모델 개발에 참여했습니다. 비전문가도 모델 개발에 참여 할 수 있도록 모델의 해석력에 초점을 맞추어 분석을 시작했습니다. 로지스틱 모델을 통해 얻은 변수 중요도를 기반삼아 의료인들과 함께 살펴보며 변수를 탐색해 나갔습니다. 도메인 전문가의 지식이 반영된 파생변수를 통해 모델의 정확도를 0.9 이상으로 높일 수 있었습니다.

    분석에 있어 데이터의 볼륨이 커지고 다양한 도메인 지식이 필요함에 따라 협업의 중요성은 대두할 것입니다. 협업이란 강점을 기반으로 데이터 분석을 통해 삼성화재의 가치를 높이는 신입사원이 되겠습니다.아쉬운점 1

    아쉬운점 1 성장과정이 아닙니다. 지원자의 자기소개서는 전체적으로 대학 이후의 이야기만 있습니다. 이 회사가 성장과정을 쓰라고 한 것은 지원자의 근본을 보기 위함입니다. 즉, 성인이 된 이후의 모습뿐만 아니라 그 이전의 특성과 기질을 확인하며 근본적인 지원자의 특성을 보고 싶기 때문에 이 항목이 만들어진 것입니다.

    아쉬운점 2 본 자기소개서 마지막 항목에 적합한 내용들입니다. 즉, 지원자의 성장과정에 대한 내용이 아니라 자신의 직무 역량을 강조하는 내용이고 이는 마지막에 관련 항목이 마련되어 있다는 것입니다. 지원자는 지원 분야와 관련하여 유의미한 경험이 많아서 전반적으로 호감을 주고 있지만 이 항목에서는 자신의 성장과정을 제시하며 근본적 특징을 이야기 한다면 더 완벽한 내용이 될 것입니다. 그리고 질문에서 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하라고 했는데 그에 대한 내용이 없습니다.

  • 데이터 3 법 개정으로 인해 데이터 기반 산업에 혁신이 예상됩니다. 데이터 3법 내용의 핵심은 '가명 정보'의 도입입니다. 가명 정보를 통해 정보주체의 동의 없이 통계 작성 및 연구가 가능해지고, 각 기관에 분리돼있는 데이터를 결합하여 사용할 수 있게 됐습니다. 하지만, 이러한 법 개정에 대해 윤리적인 문제를 많은 시민 단체에서 제기하고 있습니다. 개인의 의료정보는 가명처리를 하더라도 다른 정보와 결합되어 재식별될 수 있기에 개인정보의 노출 가능성이 크다는 것이 이유입니다.
    좋은점 1

    의료기관의 데이터 분석 연구원으로 근무하며 법 개정의 긍정적 영향을 직접적으로 접했습니다. 법개정을 통해 구급활동 데이터와 병원 응급의료 데이터를 결합할 수 있었습니다. 해당 연구를 통해 환자 정보를 기반으로 한 맞춤형 의료 서비스가 가능해졌습니다. 이러한 서비스에 AI를 접목한다면 중증 환자의 진단의 정확성을 높이고 생존율을 높일 수 있을 것입니다. 양날의 검일 수 있는 개정안이지만 두 가지 안전장치를 통해 위험 요소를 해결할 수 있다 생각합니다.
    좋은점 2

    첫번째는 법과 제도를 통한 올바른 길 설정입니다.
    법안 내에 생길 수 있는 맹점을 각 사회단체와 연구하고, 정보 인권 침해 범죄에 대한 강도 높은 처벌로써 범죄 발생을 예방해야 합니다. 데이터를 다루는 기관의 윤리심의위원회 역할을 강화하여 데이터가 잘못된 방향으로 연구되지 않게 법과 제도를 정비해야 합니다.

    두번째는 기술을 통한 범죄 시도의 차단입니다.
    데이터 불법 반출을 방지하기 위해, 공인된 클라우드 환경에서만 데이터 작업을 가능하게 하고, 데이터 탈취를 방지하기 위해, 블록체인등의 암호화 기술로써 데이터 전송 안전성을 높인다면 범죄 시도를 예방할 수 있을 것입니다.

    법 개정으로써 보험업계는 고객 의료-금융 데이터 결합을 통해 고객 맞춤형 보험 서비스 제공이 가능하게될 것입니다. 이로써 새롭게 열릴 초세분화 보험 시장의 우위를 점하기 위해선 이종데이터 융합으로 가치를 발굴하는 데이터 분석가가 필수적일 것입니다.좋은점 3

    좋은점 1 직무와 연관이 있는 주제를 선택한 점이 좋고, 핵심 위주로 배경 설명을 한 점도 좋습니다.

    좋은점 2 실무 경험을 적절히 활용하며 자신의 생각을 전달한 점이 좋습니다.

    좋은점 3 구체적인 자신의 견해를 제시한 점이 좋습니다. 다만, 이 문제를 해결하기 위해 제시한 의견이 너무 포괄적이고 당연한 이야기처럼 보인다는 점이 아쉽습니다. 이런 느낌이 들지 않도록 하기 위해서는 구체적인 방법을 함께 제시하는 것입니다.

  • "SK C&C - Cloud Architecture Unit-쿠버네티스를 이용한 ML 개발 플랫폼 구축"

    퍼블릭 클라우드 환경에서 Kubeflow를 활용하여 분석 모델을 효율적으로 개발하고 운영할 수 있는 ML Platform을 구축하였습니다.

    해당 ML 플랫폼이 제공하는 핵심 서비스는 다음과 같습니다.
    - 쿠버네티스 환경을 통한 효율적 자원 활용
    - 주피터 학습 환경 제공 / 모델의 파라미터 자동 튜닝
    - 데이터 수집부터 모델 배포까지의 전체 과정을 워크플로우로 묶어주는 파이프라인 툴을 제공

    이후,고객사가 해당 플랫폼을 이용하는 가정하여, 위험사물 인식 ML 모델 개발과 분석 파이프라인을 구축해보았습니다. 또한 고객사가 클라우드 마이그레이션을 통해 얻을 수 있는 이득에 대해 정성적 평가를 진행했습니다.

    건설 현장에서 정기적로 현장 이미지가 수집되는 상황을 가정하여 구축한 위험사물인식 ML 모델의 워크 플로우는 다음과 같습니다.
    - CronJob을 통해 정기적인 데이터 추가
    - 추가된 데이터에 대한 ML모델 재학습 및 저장
    - 새롭게 저장된 모델을 서버의 추론서버에 배포 및 결과 확인

    퍼블릭 클라우드 개발 환경에 데이터 분석 환경을 직접 구축하고 이를 활용하여 모델을 개발하며, 클라우드 시대에서 데이터 분석가로써의 기본적 역량을 쌓을 수 있었습니다.아쉬운점 1


    "OO의료원 - AI기반 응급의료개발사업 - 데이터분석 연구원"

    AI 기반 응급의료개발사업의 ‘병원 이송 전(前)단계 심혈관 질환 예측’을 맡아 프로토 타입 모델을 개발했습니다.

    데이터 정제
    - 350개 변수들간의 관계를 로직트리로 구성하여 변수간 관계와 이상치 제거

    피쳐 엔지니어링
    - 응급의료체계를 반영한 ‘위험도 평가 점수’ 변수 생성
    - 중요 변수간 교호 작용을 고려한 변수 생성

    모델링
    - LR,RF,SVM,XGB,NNet 을 이용해 다섯 가지의 모델 생성
    - 진단 검사에 맞춰진 양성예측도와 AUROC를 이용하여 모델 평가 진행
    - 우수한 모델들을 선정하여 앙상블 기법을 활용한 모델 고도화좋은점 1

    아쉬운점 1 호감가는 경험임에도 아쉬운 점은 질문에서 자신이 수행한 부분에 중심을 두고 쓰라고 했는데, 지원자는 플랫폼에 대한 설명에 더 집중하고 있습니다.

    좋은점 1 호감가는 경험이라는 점이 좋고, 자신이 수행한 일을 일목요연하게 잘 정리했습니다.

‘IT·기술영업’ 인기 합격자소서

‘삼성화재해상보험’ 다른 취업정보