김희영 — 마스터 프로필

이 문서의 용도: Claude Project 컨텍스트 파일. 김희영의 경력, 학력, 핵심 경험 스토리, 자기소개서 아카이브를 통합 관리한다. 최종 업데이트: 2026-04-21 구조: 프로필 요약 → 경력 상세 → 학력·자격 → 핵심 스토리 뱅크 → 자기소개서 아카이브

1. 프로필 요약

이름: 김희영
현재 상태: 구직 중 (2026.3~ ). 데이터 분석가 또는 AI PM 포지션 타겟
커리어 방향성: 리스크를 데이터로 구조화하고, 기술 팀과 비기술 이해관계자 사이의 가교 역할을 수행하는 데이터 기반 기획자
핵심 키워드: 데이터 분석(Python/R/SQL/Tableau), PMO(예산·리스크·이해관계자 관리), 통계 석사, 비즈니스 커뮤니케이션(영문 보고 포함)

Professional Summary (최신 버전)

리스크를 데이터로 구조화하는 데 강점이 있습니다. 보험사 PMO로서 70억 원 규모 AI 채널 시스템 구축에서 보안 요건 100% 사전 반영과 리포팅 자동화(90% 단축)를 이끌었고, 데이터 분석가로서 ML 기반 POC 수행과 실시간 데이터 파이프라인 구축을 통해 현장 의사결정을 지원했습니다. 고려대 Applied Data Analytics 석사 과정의 머신러닝 모델 개발 경험을 바탕으로, 기술 팀과 비기술 이해관계자 사이의 언어 장벽을 좁히는 연결자 역할을 수행하고자 합니다.

2. 경력 상세

2-1. 계명대학교 | 기획처 기획팀 | 사원 (행정직)

기간: 2026.2 ~ 2026.3 (단기 근무 후 퇴사)
업무: 대학 발전계획 VISION 2030 슬라이드 편집
성과: 300페이지 슬라이드를 Google Gemini + python-pptx로 형식 통일 → [STORY-18]

2-2. 악사손해보험(주) | 혁신전략정보기술본부, 혁신전략기획팀 | 사원 (PMO)

기간: 2024.8 ~ 2026.2 (약 1년 6개월)
프로젝트: New TM(텔레마케팅) 채널 시스템 구축 (약 70억 원 규모, AWS 클라우드 기반)

2-3. (주)오뚜기 | 경영전략실 DS팀 | 사원 (데이터 분석가)

기간: 2021.8 ~ 2022.9 (약 1년 1개월)

3. 학력 & 자격

학력

고려대학교 통계학과 Applied Data Analytics 석사 (4.33/4.5) | 2023.3 ~ 2025.2 - 캡스톤: LightGBM 인수심사 예측 모델 → SHAP → 생성형 AI 승인/거절 사유 자동생성 (End-to-End AI 파이프라인) → [STORY-10] - 금융보안원 금융데이터 경진대회 결선 진출 → [STORY-09] - 서울시 주거실태조사 공모전 최우수상 → [STORY-11] - CLV 기반 고객 세분화 경진대회 참여 → [STORY-17] - 계량마케팅 스터디 (교수님 주관 Modeling Lunch) - 주요 과목: 응용데이터분석방법론, 마케팅조사방법론 (통계/ML/DL 방법론) - 고객이탈 생존분석 과제 → [STORY-16]

아주대학교 e-Business학과 학사 (4.28/4.5) | 2016.3 ~ 2021.8 - SDLC 및 데이터베이스 설계 기초 - 주요 과목: 마케팅관리, 소비자행동론, 마케팅조사론, 머신러닝, 경영과학, 생산관리 - 혁신성장 청년인재 양성과정 (KOBACO 소비자행태조사 데이터 분석)

자격증

자격증	발급기관	취득일
AWS Certified Cloud Practitioner	AWS	2023.03
빅데이터분석기사	한국데이터산업진흥원	2022.07
Tableau Desktop Specialist	Tableau	2021.03
SQL 개발자 (SQLD)	한국데이터산업진흥원	2020.07

기술 스택

데이터 분석: Python, R, SQL, Excel/Power Query
시각화·BI: Tableau
협업·문서: Notion, SharePoint, PowerPoint
언어: 영어 비즈니스 커뮤니케이션 (OPIc IH), 경영진 영문 보고서 작성 실무 경험

기타 활동

육군 카투사 병장 제대 (2017.8 ~ 2019.5)
KOBACO 광고전문가 기초과정 수료 (2021.1 ~ 2021.3)

4. 핵심 스토리 뱅크

각 스토리는 고유 ID를 가지며, 자기소개서에서 반복 참조된다. 새 지원서 작성 시 여기서 조합하여 사용.

[STORY-01] 쿠팡 재고수량 예측 POC (오뚜기)

상황: 쿠팡 자동 발주 요청에 시간 내 물량 입고 실패 → 기회 손실 발생
행동: 재고·발주·판매 데이터 전처리 → 재주문점 도출 → 시계열 예측 모델 개발 (품목명 입력 시 예상 발주량 산출) → 모델 훈련·배포 자동화 설계
결과: POC 단계로 임원 브리핑 수행, “우리가 나아가야 할 방향”이라는 칭찬. 온라인 영업팀에 결과 제안
의미: 통계적 견고함과 서비스화에 대한 갈증 → 통계대학원 진학 계기
사용처: 삼성화재, 삼성전자, EY한영, 오뚜기(이력서)

[STORY-02] 경쟁사 가격 비교 대시보드 (오뚜기)

상황: 러-우 전쟁 등 거시경제 변동 → 가격 경쟁 심화, 경쟁사 가격 추이 모니터링 도구 부재
행동: 주간 판매 데이터 전처리 프로세스 표준화 → R Shiny 기반 인터랙티브 대시보드 직접 개발 → 주 1회 경영진 메일 보고
결과: 경영진 의사결정 자료로 활용, 시장 대응 속도·가시성 확보
사용처: 네이버, 칸타코리아, 이랜드, 현대오토에버, 라이나생명

[STORY-03] 고객 클레임 모니터링 대시보드 (오뚜기)

상황: 매월 수동 보고서 작성에 1 M/D 소요
행동: 고객상담팀 요구사항(품질이슈 위기경보 단계별 지표, 드릴다운 기능)을 반복 커뮤니케이션으로 구체화 → SQL+Tableau 실시간 데이터 파이프라인 + 시각화 자동화
결과: 보고서 작성 시간 0으로 단축, 팀 전체 실사용 대시보드
사용처: 계명대학교, 고려대학교

[STORY-04] 보안 요건 구조화 및 교차검증 (악사)

상황: 분석/설계 단계에서 보안 요건 미반영 → 컴플라이언스 리스크
행동: 모호한 요건을 Excel 체크리스트로 구조화 → 보안팀-수행사(LG CNS) 교차검증 프로세스 설계 → 약 50건 보안 요구사항 전수 확인 → 금융 클라우드 이용 가이드 분석하여 법적 요건 선제 검증
결과: 개발 착수 전 보안 요건 100% 반영, 보안 결함 0건, 시스템 오픈 후 3개월 내 클라우드 이용보고 완료
사용처: SM엔터테인먼트, 현대오토에버, 삼성화재

[STORY-05] KPI 모니터링 자동화 (악사)

상황: 수기 취합 방식 → 데이터 누락 + 일일 리포팅 60분 소요
행동: 전체 상담원 목록 확보(수기 입력 탈피) → 전체 모수 기준 집계 로직 재설계 → Power Query 기반 전처리/집계 자동화
결과: 리포팅 시간 90% 단축 (60분→5분), 데이터 누락 방지, 보고 정확도 향상
사용처: 계명대학교, 고려대학교(이력서)

[STORY-06] 시스템 전환율 트래킹 (악사)

상황: 전사 영업 시스템 구축 후 사용자 도입 속도 파악 필요
행동: 쿼리로 센터별 전환율 트래킹 → 도입 속도 더딘 센터 파악 → 본사 영업지원 담당 파견 연결
결과: 해당 센터 전환율 50%대 → 70% 이상 개선. 경영진에 일관된 데이터 제공
사용처: SM엔터테인먼트

[STORY-07] 예산 관리 템플릿 구축 (악사)

상황: PM으로부터 “승인 예산과 실제 지출을 한눈에 볼 수 있는 장표” 요청
행동: 대분류/소분류/세부항목 구조화 → 계획예산·실제지출·계약현황·수량 행 단위 설계 → 예산 파트와 교차검증 수십 회 수행
결과: 프로젝트 표준 채택 + “추후 다른 프로젝트에서도 활용 가능한 기초 예산 장표”로 인정
사용처: 고려대학교 디지털전략팀

[STORY-08] Digital Sustainability / CSRD (악사)

상황: 유럽 본사 CSRD 준수를 위한 디지털 지속가능성 프로그램, 한국 법인 최초 IT 탄소배출량 조사
행동: 그룹 매뉴얼 정독 → 디지털 자산 기반 탄소배출 데이터 수집 → IT 자산·데이터센터 담당자와 증적 체계화 → 한국 법인 데이터 수집 가이드라인 명문화 → CIO 최종 승인
결과: 한국 법인 최초 IT 탄소배출량 조사 완수, 그룹사 디지털 지속가능성 문화 사내 전파
사용처: 현대오토에버

[STORY-09] 금융보안원 금융데이터 경진대회 (대학원)

상황: 보험 변수 + 카드 소비 변수 결합 데이터 분석
행동: 인구통계 변수의 교란 효과 통제 필요 → LASSO 로지스틱 회귀 도입 (변수 선택 + 과적합 방지) → 부트스트랩 샘플링으로 가설 검정 보완 → 페르소나 도출 (“자동차 렌트 여행 20대”, “건강 소비 중장년층”)
결과: 최종 결선 진출 (수상은 못함). 개인 참가의 한계 인식
사용처: 삼성화재, 칸타코리아

[STORY-10] LightGBM 인수심사 모델 캡스톤 (대학원)

상황: 석사 졸업 프로젝트
행동: Prudential 대회 데이터셋 활용 → 회귀/트리 모델 적용 → SHAP 기반 피처 기여도 추출 → 생성형 AI 연계 승인/거절 사유 자동 생성 (Explainable AI + Generative AI 결합)
결과: End-to-End AI 파이프라인 설계 완료
사용처: 이력서 전체

[STORY-11] 서울시 주거실태조사 공모전 (대학원)

상황: 공공임대주택의 주거불안 해소 효과 분석
행동: 머신러닝 기반 인과적 포레스트 분석 → 데이터 분석 기획 및 시각화
결과: 최우수상 수상
사용처: 이력서 전체

[STORY-12] 농산물 스마트스토어 개설

상황: 부모님 농산물(엄나무순) 판매처 부재
행동: 네이버 데이터랩으로 키워드 검색량 분석 → 4월 초 판매 타이밍 도출 → USP “타사 대비 압도적 가격” → 50-60대 건강 관심 여성 타겟 설정
결과: 소비자 직판 1건에 그쳤으나, 사업자 물량 계약 제의로 전량 판매. 광고 노출의 중요성 학습
사용처: 나스미디어, 미디어플래너

[STORY-13] 조직행동론 팀프로젝트 (아주대)

상황: 한국인 4명 + 유학생 2명 팀, Google Docs 협업 중 유학생 조사 미비 발견
행동: “팀의 성공이 곧 나의 성공” 주인의식으로 부족한 부분 자발적 보완
결과: A+ 성과
사용처: 고려대학교 디지털전략팀

[STORY-14] 퍼스널 칸반 도입

상황: 해야 할 일이 많아 우선순위 설정 어려움, To-Do List의 한계
행동: Personal Kanban 시스템 도입 → BACKLOG/READY/DOING/DONE/PEN 5단계 → DOING 3개 이하 WIP 제한 → PEN 항목에 선제적 리마인드 습관
결과: 선택과 집중 + 업무 완결력 향상 + 선제적 커뮤니케이션 습관 형성
사용처: 고려대학교 디지털전략팀

[STORY-15] 영화 ‘하녀’ 발표 (아주대)

상황: ‘영화의 세계’ 수업, 50명 앞 20분 개인 발표
행동: 영화 미관람 청중 고려 → 장면 컷 기반 스토리텔링 구성 → 스탑워치 대본 리허설 → 1대1 느낌의 발표
결과: 교수님 칭찬, 상대방 입장 기반 커뮤니케이션 원칙 확립
사용처: 나스미디어

[STORY-16] 고객이탈 생존분석 과제 (대학원)

상황: 응용데이터분석방법론 수업 개인 과제
행동: 고객이탈예측 생존분석 모델 구축 → 결합상품 가입 여부에 따른 이탈률 차이 발견
결과: 이탈 위험 고객 사전 예측 → 타겟 마케팅 가능성 제시
사용처: 미디어로그

[STORY-17] CLV 기반 고객 세분화 경진대회 (대학원)

상황: 이커머스 데이터 활용 고객 세분화 분석
행동: RFM 분석 + 구매량/구매빈도 예측모델 → 고객별 미래 CLV 예측 → 주요 카테고리 기반 마케팅 강화·상품기획 제안
결과: 수상 못했으나 개인 참가 팀 중 최다 득표(12표)
사용처: 칸타코리아

[STORY-18] VISION 2030 슬라이드 편집 (계명대)

상황: 300페이지 발전계획 슬라이드 형식 불통일
행동: Google Gemini + python-pptx 코드로 자동 형식 통일
결과: 대량 슬라이드 형식 통일 완료
사용처: 이력서

[STORY-19] AI 전화영어 시스템 자작 (calling-language)

상황: 개인 영어 학습 니즈 + AI PM 포트폴리오 필요성이 겹친 상황. Claude Code를 처음 써보며 “AI 도구로 아이디어에서 실제 작동하는 제품까지 밀어붙일 수 있는지” 검증하고 싶었음
행동 (본인 주도):
- 문제 정의·스코프: “예약 시간에 AI 튜터가 전화해 10–15분 회화 후 레벨별 피드백 제공”으로 설계
- Twilio 미국 번호 발급, Vapi 연동 등 외부 서비스 통합 작업
- End-to-end 실제 통화 데모 검증 (본인 전화로 AI 튜터와 대화 → transcript 저장 → Claude 피드백 생성까지)
- 한계 파악 및 다음 단계 로드맵 수립 (Vercel 프리 플랜 cron 제약 → 앱 내 알림·통화 전환 방향)
행동 (Claude Code 담당, 본인은 코드 이해·검토 수준): 모노레포 아키텍처, Prisma 스키마(User/Schedule/Session/Transcript/Feedback 5모델), Claude 피드백 프롬프트 설계(fluency/vocabulary/grammar 3축 1–5점 + specificExamples zod 검증), Vapi·BullMQ·Redis 스택 선정
결과: Vercel 배포 완료 (calling-language-web.vercel.app), 실제 통화 테스트 성공. 스택: Claude Sonnet 4.6 + Vapi + Twilio + Next.js + Fastify + Prisma + BullMQ + Redis. Repo: https://github.com/sigolyori/calling-language
의미: AI 네이티브 학습자이자 사용자로서, AI 에듀테크의 핵심 구성요소(실시간 음성 대화, transcript 기반 피드백, 개인화, 습관 형성)를 통합적으로 경험. 인프라가 제품 경험을 제한하는 지점을 체감하며, B2B 고객의 도입·운영 이슈를 공감할 수 있는 관점 확보
사용처: 위버스브레인, AI PM 트랙 일반

5. 자기소개서 아카이브

회사별로 태그 정보와 원문을 보존한다. 참조된 스토리 ID를 표기.

라이나생명 ■ 이직 및 지원동기 라이나생명은 철저한 고객 중심 경영과 선제적인 디지털 전환을 통해 보험 업계에서 선구적인 역할을 수행했습니다. 특히 최근 급변하는 금융 환경 속에서 데이터 기반의 의사결정 체계를 고도화하고 AI TMR 등 TM 채널 혁신을 추진하는 라이나생명의 행보는, 보험사 재직 경험과 데이터 분석 전문성을 동시에 쌓아온 저의 커리어 지향점과 일치합니다. 저는 악사손해보험 혁신전략정보기술본부에서 ’New TM 시스템 구축 프로젝트’의 PMO를 담당하며, 전략적 목표가 현장에 안착하기 위한 프로젝트 관리를 지원했습니다. 단순한 일정 관리를 넘어 경영진 보고를 수행하고, 전사 프로젝트 관리 가이드라인 수립을 지원함으로써, 전략 실행의 투명성과 효율성을 제고한 경험이 있습니다. 또한, 데이터 분석가로서 전사 핵심 경영 지표를 시각화하고 시장 트렌드를 분석하여 실질적인 매출 증대 전략을 지원했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 라이나생명에서 전사 관점의 비즈니스 현황을 데이터로 통찰력 있게 분석하고, 핵심 전략 과제들이 차질 없이 수행될 수 있도록 가교 역할을 수행하고자 지원하였습니다. 입사 후, 디지털 전환기 속에서 고객 경험을 극대화할 수 있는 전략적 비즈니스 모델 수립에 기여하겠습니다.

■ 지원분야 관련 경험 또는 업무 상 강점 저는 70억 원 규모의 ‘New TM 시스템 구축’ 프로젝트 PMO를 담당하며, 예산 관리를 수행하여 비용을 절감하고 센터별 시스템 전환율을 보고하여 시스템의 전환율 달성에 기여하는 등 전략적 변화 관리를 주도했습니다. 특히 경영진 대상의 영문 보고를 상시 수행하고 전사 프로젝트 관리 가이드라인 수립을 지원하며 전략 실행의 투명성을 높이는 거버넌스 역량을 쌓았습니다. 이에 더해 데이터 분석 실무 경험을 바탕으로 가격 대시보드를 구축하여 시장 및 경쟁사 분석을 통해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 통계학 석사 학위 과정을 통해 숫자 기반의 분석 역량을 키웠습니다. 이러한 보험 도메인에 대한 경험과 데이터 분석 전문성은 라이나생명이 추구하는 디지털 혁신과 정교한 경영 전략 수립을 위한 핵심적인 자산이 될 것입니다.

나스미디어 미디어플래닝 직무에 필요한 가장 중요한 역량 두 가지를 뽑는다면 ‘분석력’과 ’커뮤니케이션 능력’ 이라고 할 수 있습니다. [분석력 - 농산물 온라인 판매 기획] 분석적인 사고를 통해 타깃 고객을 설정하고 상품을 판매했습니다. 부모님이 올해부터 농산물 판매를 시작하셨습니다. 작물이 자라나는데 마땅한 판매처가 없었습니다. 부모님이 키우신 작물은 품질이 좋으면서 가격을 적게 받을 수 있어 충분히 메리트가 있었습니다. 학교에서 배운 마케팅 지식을 유용하게 쓸 기회라고 생각했습니다. 부모님도 허락을 받고 네이버에 스마트스토어 개설을 도와드릴 수 있었습니다. 기획, 실행, 피드백 단계로 나누어 스토어 개설 계획을 수립했습니다. USP를 ‘타사가 따라잡을 수 없는 가격’으로 잡았습니다. 다른 농장들과 달리 고정비용이 낮은 상황이었습니다. 부모님이 키우신 작물은 엄나무순이라는 산나물이었습니다. 네이버 데이터랩을 이용하여 ’엄나무순’ 키워드 검색이 수확이 시작되는 4월 초부터 중순까지 폭발적이다가 그 이후로는 급격하게 감소하는 것을 확인했습니다. 이를 통해 4월 1일까지는 쇼핑몰 개설을 마무리 해야한다는 계획이 세워졌습니다. 또한 엄나무순 관련 키워드로 ‘건강’이 많았기에 ’50-60 대 건강을 생각하는 여성’을 주요 타깃으로 잡았습니다. 쇼핑몰을 개설했지만, 상품 판매가 1 개에 그쳤습니다. 상품 자체의 판매가 부진했던 이유를 생각해보니, 네이버 쇼핑에 상품을 검색해도 10 페이지가 넘어 가야 올린 상품이 나타났습니다. 네이버에 광고를 집행하면, 처음 농산물을 판매하는 사업자도 자신의 상품을 가장 첫 페이지에 노출할 수 있습니다. 판매글을 본 다른 사업자가 물량계약 제의를 하여 따로 광고를 집행하지는 못했지만 소비자가 주로 엄나무순을 검색하는 4월 초부터 2주 동안 광고를 집행했다면 효과가 있었을 것이라 확신합니다. 이를 통해 느낀 것은 광고의 역할이 ’좋은 상품을 필요한 고객에게 전달하는 것’이라는 것입니다. 소비자와 생산자를 이어주면서 생산자가 만든 가치가 버려지지 않게 하는 건 의미가 있는 일이라고 생각합니다. 나스미디어에서 광고주가 만든 상품의 가치를 알맞은 사람에게 전달하는 중개자가 되고 싶습니다. [커뮤니케이션 능력 - 20분 스토리텔링] 커뮤니케이션 중 특히 발표 커뮤니케이션에 자신이 있습니다. 교내 ’영화의 세계’ 수업에서는 개인 발표를 했습니다. 발표 전 다른 학생들의 발표를 들으면서, 영화를 보지 않은 상태에서는 청중이 흥미를 얻기 어렵겠다는 생각이 들었습니다. 제가 선택한 영화는 한국 고전 영화인 ’하녀’였습니다. 영화를 미리 시청하고 50 명이 넘는 학생들 앞에서 20 분 간 발표하는 것이었습니다. ’하녀’는 작품성이 있는 고전 영화이지만 본 적이 있는 청중은 많지 않을 영화였습니다. 그래서 발표 구성을 할 때 발표자와 교수님만 이해할 수 있는 내용을 말할 것이 아니라 다른 학생들도 들으면서 지루하지 않도록 발표를 구성해야겠다고 목표를 잡았습니다. 이를 위해 한 장표 내에 많은 정보를 전달하기 보다는 영화의 장면을 컷으로 잘라 영화 줄거리를 이야기하는 방향으로 나아갔습니다. 청중들에게 ’능숙한 스토리텔러’로 보였으면 하는 마음이었습니다. 발표에서 자연스러운 내용 전달을 위해 스탑워치를 켜 놓고 실제 발표를 하듯 여러 번 대본 연습을 했습니다. 발표 당일은 떨렸지만, 준비한대로 발표를 풀어나갔습니다. 표정으로 호응을 해주는 청중에게 1 대 1로 이야기한다는 느낌으로 발표를 마무리 했습니다. 교수님에게 좋은 발표였다는 칭찬을 듣고 굉장히 기뻤습니다. 그 이후 커뮤니케이션은 항상 상대방의 입장을 생각하면서 진행해야 한다는 것을 깨닫고 대면 커뮤니케이션에도 상대방의 입장을 생각하여 의견을 전달하기 위해 노력하고 있습니다. 미디어플래너는 역할 상 광고주, 매체사와 커뮤니케이션이 잦습니다. 이럴 때 상대방의 입장을 생각하면서 커뮤니케이션하는 것은 필수적일 것입니다. 오뚜기 지원직무를 선택한 이유를(직무와 관련한 경험,전공,수강과목,자격증 등을 포함하여) 설명하십시오.

Digital Transformation 시대에 전사적 도우미가 되고 싶습니다.

e-비즈니스학과 수업을 통해 Python과 SQL 등 도구뿐 아니라 경영 통계, 생산관리 등의 수업도 들었습니다. 데이터 분석은 끝없는 배움의 자세가 중요합니다. 대학에서 성실한 자세를 유지하여 조기졸업을 할 수 있었습니다. 새로운 도전 과제가 주어질 때도 성실함으로 프로젝트를 수행하겠습니다.

데이터 분석은 기존의 직감적인 방식보다 뛰어난 성과를 보일 수 있을 때 합리적입니다. ‘제주도 재난지원금 분석’, ‘텍스트 데이터 기반 젠트리피케이션 지표 개발’ 등 프로젝트를 경험했습니다. 데이터 전처리, 시각화 과정에 모두 참여했습니다.

ADsP, SQLD, Tableau Desktop Specialist의 자격증을 취득했습니다. 이를 통해 데이터 적재, 대시보드 제작 및 시각화를 공부했습니다.

위와 같은 노력을 통해 데이터 분석 트렌드를 익혔습니다. 오뚜기의 데이터 기반 의사결정 문화에 도움이 되고 싶습니다.

직장 또는 단체생활에서 구성원에게 가장 필요한 태도,역량은 무엇이라고 생각하는지 본인의 경험을 바탕으로 설명하십시오.

가장 필요한 역량은 소통 능력입니다.

‘용인시 청년창업 정책 도출’ 과제에서 학과 동기들과 팀으로 참여한 적이 있습니다. 과제는 주어진 데이터를 활용하여 청년창업 대책을 수립하는 것이었습니다. 종강과 코로나19 때문에 비대면 상황에서 팀 프로젝트를 수행했습니다.

저는 데이터 전처리와 시각화 과정을 맡았습니다. 모델 개발을 위해 데이터를 정제하는 과정은 쉽지 않았습니다. 제 컴퓨터에서는 돌아가는 코드가 팀원의 컴퓨터에서 돌아가지 않는 경우가 가장 당황스러웠습니다.

그럴 때는 원인을 찾기 위해 어디에서 어떤 에러가 났는지 묻고, 고쳐서 다시 실행하는 과정을 반복했습니다. 각자의 업무가 연결되어 있었기 때문에 한 부분에서 소통이 되지 않으면 전체에 영향이 있었습니다. 결과적으로 코드를 정리하고 전통 시장상권 보호 정책을 수립해야 한다는 결론을 설득할만한 시각화 자료를 생성했습니다.

이러한 과정에서 팀원들과 끊임없이 소통하지 않았다면 온라인 팀으로 과제 수행을 마무리하지 못했을 것입니다.

오뚜기에 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 설명하십시오.

맛있는 요리를 싫어하는 사람은 없습니다. 많은 사람을 감동시키는 식품 산업에 지원하고 싶었습니다. 또한 식품회사에 데이터 분석이 있는 경우는 흔하지 않기 때문에 Digital Transformation 시대에 오뚜기에 대해 더욱 관심을 가지게 되었습니다.

입사 후에는 생산 효율성을 높이는 프로젝트에 참여하고 싶습니다. 오뚜기는 생산 기업으로 공정에서의 비용을 줄이는 것이 곧 이익으로 돌아온다고 생각합니다. 생산운영관리 수업과 경영과학 수업을 들으면서 비용을 최소화하고 이익을 최대화하는 문제들에 대해서 관심을 가지게 되었습니다.

또한 20-30 세대 1인 가구 트렌드 분석을 통해 소비자가 좋아할 신제품을 제안해보고 싶습니다. 광고와 관련된 외부교육을 수강하고 텍스트 데이터와 관련된 분석 프로젝트를 수행하면서 텍스트 데이터를 통해 트렌드를 보는 것에 흥미를 느꼈습니다.

최종적으로 회사에서 이루고 싶은 꿈은 오뚜기가 Data-driven 식품회사로 알려지는 것에 기여하는 것입니다.

토스 “데이터와 구조적 사고로 조직의 실행력을 높이는 Problem Solver” 통계학 석사 및 데이터 분석가 커리어를 통해 체득한 ’데이터 기반 사고’와, 금융권 PMO로서 프로젝트 사업관리 업무를 통해 얻은 ’커뮤니케이션 역량’을 겸비했습니다. 단순히 데이터를 추출하는 것을 넘어, 오뚜기 재직 시 대시보드 구축으로 보고 작업을 자동화한 경험과 악사손해보험에서 분석/설계 단계의 리스크를 사전 차단한 경험이 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 토스의 제품 조직이 데이터와 시스템 위에서 가장 효율적으로 달릴 수 있도록 돕는 Product Excellence Manager가 되겠습니다.

현대오토에버

현대오토에버의 해당 직무에 지원한 이유와 앞으로 현대오토에버에서 키워 나갈 커리어 계획을 작성해주시기 바랍니다. (최소 500자 ~ 최대 1000자)

[’점’을 연결하여 ’거버넌스’를 만드는 글로벌 IT 기획 전문가]

외국계 보험사의 ‘AWS 클라우드 기반 금융 IT 시스템 구축’ 프로젝트를 성공적으로 관리한 경험을 바탕으로, 현대오토에버의 글로벌 모빌리티 소프트웨어 생태계를 지원하고자 합니다. 학부 시절 e-비즈니스학을 전공하며 경영 및 데이터 분야 지식의 기초를 닦았고, 오뚜기 경영전략실에서 데이터 정제를 통해 의사결정을 지원하는 보고 역량을 길렀습니다. 특히 외국계 보험사에서 까다로운 금융 보안 및 시스템 요구사항을 준수하며 다양한 이해관계자 사이에서 가교 역할을 수행한 경험은, 현대오토에버의 ‘글로벌 IT사업 기획/지원 및 해외법인 관리’ 분야에서 요구하는 IT 지식/경험 및 커뮤니케이션 역량과 맞닿아 있습니다. 비록 개별적인 지점의 경험이었을지라도, 이제는 이를 하나의 유기적인 선으로 연결하여 전 세계 권역의 IT 사업을 기획하고 지원하는 데 기여하겠습니다.

입사 후 단기적으로는 글로벌 프로젝트의 서비스 운영 및 관리 업무에 빠르게 적응하겠습니다. 국내외 이해관계자 사이의 긴밀한 커뮤니케이션 조율을 통해 프로젝트 리스크를 최소화하고, PMP 자격 취득 및 클라우드·보안 인프라 지식을 심화하여 실무 역량을 강화하겠습니다. 특히 프로젝트 수행 과정에서 도출한 ‘Lessons Learned’ 를 자산화하여 공유함으로써, 현대오토에버의 전사 IT 거버넌스 체계가 더욱 견고해지는 데 기여하겠습니다. 장기적으로는 현대오토에버의 전사적 IT 표준을 정립하는 전문가로 거듭나겠습니다. 글로벌 기술 트렌드를 선제적으로 분석하여 각 권역별 특성에 맞는 운영 가이드를 전파하겠습니다. 또한, 데이터 기반의 전략적 기획을 통해 해외 법인의 IT 운영 효율을 극대화하고, 발생 가능한 리스크를 글로벌 단위에서 관리하는 ’글로벌 IT 기획자’로서 현대오토에버의 글로벌 성장을 견인하겠습니다.

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 1500자)

[역량 1] IT 인프라 및 클라우드 실무 지식 IT 인프라에 대한 균형 있는 관심이 제 강점이라고 생각합니다. 저는 데이터 분석 업무를 수행하며 IT 지식의 필요성을 절감했고, 독학을 통해 Docker 기술을 익혀 데이터 수집 코드를 클라우드로 이관하는 등 적극적으로 기술을 차용하고자 했습니다. 또한, AWS 클라우드 관련 자격을 취득하며 기술적 관심을 유지하기 위해 노력했습니다. 이러한 기반 지식은 악사손해보험의 ‘클라우드 기반 New TM(Telemarketing) 시스템 구축’ 프로젝트에서 실질적인 도움이 되었습니다. 주니어 PM으로서 금융권 특유의 까다로운 보안 요구사항을 시스템이 충족하기 위해 ’금융분야 클라우드컴퓨팅서비스 이용 가이드’를 분석하여 수행사의 산출물 내용이 클라우드 보고를 수행할 때 법적 요건을 충족하는지 선제적으로 검증했습니다. 그 결과, 시스템 오픈 이후 3개월 내에 클라우드 이용보고를 완료할 수 있었습니다. IT 인프라에 대한 균형 잡힌 지식을 프로젝트 리스크 해소에 활용할 수 있는 저의 역량은 현대오토에버의 글로벌 IT사업 운영의 효율화에 기여할 것입니다.

[역량 2] 글로벌 커뮤니케이션: 글로벌 협업을 완수하는 가교 역량 글로벌 상황에서도 다양한 이해관계자의 요구사항을 조율하여 업무를 완수하는 능력을 갖추고 있습니다. 유럽계 본사의 CSRD(지속가능성보고지침) 준수를 위한 ‘Digital Sustainability’ 프로그램 수행 당시, 한국 법인 최초의 IT 탄소배출량 조사를 성공적으로 완수했습니다. 생소한 개념인 디지털 자산 기반의 탄소 배출 데이터 수집을 위해 그룹 매뉴얼을 정독하며 전문성을 확보했습니다. 수집된 데이터의 신뢰성을 확보하고자 IT 자산 및 데이터센터 담당자들과 긴밀히 소통하며 증적 자료를 체계화했고, 이를 바탕으로 한국 법인의 데이터 수집 가이드라인을 명문화했습니다. 또한, 그룹과의 원활한 협업을 위해 비즈니스 영어 역량을 지속적으로 보완하며 CIO의 최종 승인을 끌어냈습니다. 그룹사 차원의 디지털 지속가능성 문화를 사내에 전파하는 데도 기여했습니다. 지사의 입장에서 그룹 프로그램에 대해 글로벌 협업을 수행해 본 이러한 경험은, 추후 현대오토에버 해외 법인의 IT 정책 수립과 효율적인 리스크 관리 커뮤니케이션을 수행하는 밑거름이 될 것입니다.

[역량 3] 데이터 분석을 통한 프로덕트/서비스 모니터링 비즈니스 현황을 객관적 숫자로 파악해 전략으로 연결하는 능력을 갖췄습니다. 데이터 분석가 근무 당시, 분산된 로우 데이터를 정제하여 경쟁사 가격 비교 대시보드를 구축했습니다. 단순 수치 나열 대신 카테고리/주차별 가격 추이를 시각화하여 보고 효율을 높였고, 이를 통해 주요 품목의 최저가 전략 유지를 지원했습니다. 이러한 데이터 분석 및 보고 역량은 현대오토에버 입사 후, 글로벌 IT 운영 지표를 분석하고 실적을 관리하며 데이터에 기반한 전략적 기획을 수행하는 데 강력한 무기가 될 것입니다.

SM엔터테인먼트 1. 지원동기 및 입사 후 포부

[SM엔터테인먼트의 크리에이티브를 극대화하는 ‘AI Transformation Enabler’]

글로벌 엔터테인먼트 시장의 경쟁이 격화됨에 따라, 내부의 업무 효율성은 곧 기업의 경쟁력이 됩니다. SM엔터테인먼트가 지향하는 ’K-POP의 경계없는 확장’을 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어, Multi-Production 체제에서의 ’AI 리터러시’와 ’표준화된 관리 체계’가 필수적입니다. 저는 악사손해보험에서 대규모 시스템 구축 프로젝트의 PMO로서 보안, 예산, 이해관계자 조율을 성공적으로 이끌어낸 경험이 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로, SM엔터테인먼트의 각 사업 부서가 AI 기술을 실무에 즉시 적용하고 성과를 낼 수 있도록 돕는 ’AI Transformation Enabler’로 활약하겠습니다.

입사 후, SM엔터테인먼트의 전사 AI 도입 확산을 위해 두 가지 단계를 밟겠습니다. 첫째, ’현업 맞춤형 AI 요구사항 구조화’에 집중하겠습니다. 시스템 개발 프로젝트에 참여하면서, 수행사가 작성한 요구사항정의서를 직접 검수한 적이 있습니다. 이러한 경험을 토대로, 각 부서별 페인 포인트(Pain Point)를 기능·비기능 요건으로 변환하여 작성하고, 각 요건이 시스템에 반영되었는지 프로젝트 종료까지 추적하겠습니다. 둘째, ’데이터 기반의 AI 서비스 안착 관리’입니다. AI 도구 도입 후 실제 활용도와 운영 지표 등 프로젝트의 품질관리를 통해, 프로젝트의 실질적인 업무 시간 단축이나 비용 절감 등의 KPI를 정량적으로 경영진에게 보고하겠습니다. 이를 통해 SM엔터테인먼트의 모든 구성원이 AI를 통해 업무 효율을 높일 수 있도록 역할을 수행하겠습니다.

직무 관련 경험 및 강점

[데이터 기반의 전사 시스템 안착 및 사용자 전환율 개선] 전사 영업 시스템 구축 프로젝트 당시, 저는 ‘사용자 도입’ 관점에서 데이터 기반의 의사결정을 지원했습니다. 쿼리를 활용해 센터별 시스템 전환율을 트래킹하며, 도입 속도가 더딘 센터를 파악했습니다. 단순히 보고로 끝나지 않고, 전환율이 낮은 센터에 본사 영업지원 담당이 파견되어 50% 대였던 해당 센터 전환율을 70% 이상으로 이끌었습니다. 이 과정에서 경영진에게는 매일 일관성 있는 데이터를 제공하여 의사결정을 돕고, 실무진에게는 시스템 전환율을 파악할 수 있는 근거를 제시했습니다. 이러한 데이터 중심적 접근은 SM엔터테인먼트에서 AI 도구 도입 후 임직원들의 활용도를 높이고 배포 전후 프로젝트의 변화관리를 수행하는 데 도움이 될 것입니다.

[커뮤니케이션을 통한 프로젝트 이슈/리스크 완화] AI/IT 프로젝트 수행 시 최근 가장 중요한 부분 중 하나는 시스템의 보안 확보입니다. 저는 내부 보안팀의 보안 요구사항을 개발사가 모두 충족할 수 있도록 커뮤니케이션 하는 역할을 했습니다. 보안 요건을 리스트업하고, 이를 스프레드시트로 리스트업하여 약 50 건의 모든 보안 요구사항이 설계 단계에 반영되었는지 확인했습니다. 또한 예산 및 구매 부서와의 협업하여 ’시스템 개발을 위한 솔루션 도입 지연 0건’을 달성했습니다. 이러한 경험은 SM엔터테인먼트의 AI 프로젝트 마일스톤을 준수하고, 다양한 유관 부서와의 커뮤니케이션을 조율하는 데 있어 강점이 될 것입니다.

삼성화재 1. 삼성화재를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.(700자 이내)

삼성금융네트웍스의 통합 플랫폼 ’모니모’를 필두로 금융 간 경계를 허무는 삼성화재의 행보는, 디지털 서비스 기획자로서 도전하고 싶은 부분입니다. 보험업은 사고 예방이 곧 기업의 이익으로 직결되는 가치 중심 산업이며, 무형의 상품을 다루기에 디지털 전환의 임팩트가 가장 큰 분야입니다. 저는 글로벌 탑 보험사로 나아가는 삼성화재의 길에서, 제가 역량과 경험을 기반으로 개발한 디지털 서비스가 모든 사람에게 와닿도록 하고 싶습니다.

입사 후, 보험 밸류체인 전반에 AI 기술을 이식하여 ’업무 효율화’와 ’고객 만족’이라는 두 마리 토끼를 잡겠습니다. 구체적으로, 사업 관리 업무에서 쌓은 부서 간 조율 역량을 바탕으로 현장의 요구사항을 수렴하여, 텔레마케팅용 고객 영업 챗봇이나 AI 기반 청구 서비스 고도화 등 실질적인 비즈니스 케이스를 발굴하겠습니다.

단순히 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 통계적 전문성을 발휘해 데이터 기반의 정교한 의사결정 체계를 구축하겠습니다. 이를 통해 영업 현장의 효율을 극대화하고 고객에게는 보다 쉬운 디지털 경험을 제공함으로써, 삼성화재가 ’고객의 내일을 만드는 파트너’로서 초격차 경쟁력을 유지하는 데 기여하겠습니다.

본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) 대학 시절부터 저는 ‘실제 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 일’을 하고 싶었습니다. 이를 위해서는 숫자를 기반으로 이야기하는 것이 필요하다고 느껴, 학부 때부터 데이터 관련 공부를 시작하게 되었습니다. 이러한 태도는 데이터 분석가로 근무한 첫 직장에서 마주한 ’재고 관리 최적화’ 과제를 통해 비즈니스적 가치를 창출하는 열정으로 구체화되었습니다. 당시 온라인 영업 현장에서 쿠팡의 발주 요청에 적기 대응하지 못해 발생하는 기회 손실 문제를 목격했습니다. 저는 현업의 목소리를 기반으로, 데이터 분석을 통한 자사 물류센터 내 ‘사전 재고 확보’라는 해결책을 구상했습니다. 생산관리 개념을 독학하며 제품별 재주문점을 도출했고, 재고수량을 예측하는 분석 모델을 개념검증 단계까지 수행했습니다. 경영진으로부터 “우리가 나아가야 할 방향”이라는 칭찬을 받았던 이 사건은 제 커리어의 가장 큰 전환점 중 하나가 되었습니다. 하지만 칭찬의 기쁨 뒤에 두 가지 갈증이 생겼습니다. 첫째는 ’분석 결과의 통계적 견고함’에 대한 확신이었고, 둘째는 ’모델을 실제 사용자가 편리하게 활용할 수 있는 서비스로 구현하는 방법’에 대한 고민이었습니다. 이는 제 성장의 원동력이 되어 통계대학원 진학이라는 선택으로 이어졌습니다. 석사 과정에서 회귀분석과 머신러닝의 원리를 학습하며 데이터에 대한 전문성을 쌓았습니다. 또한 졸업 프로젝트로 ’머신러닝 기법을 활용한 보험 언더라이팅 모델 탐구’ 라는 주제로 분석을 수행했습니다. 분석 언어로 Python을 사용했으며, Prudential 대회용 데이터셋을 언더라이팅 상황으로 구성하여, 회귀 및 트리 모델을 적용했습니다. 각 머신러닝 기법이 어떤 방식으로 작동하는지, 모델의 예측력에만 집중하지 않고, 블랙박스 모델의 설명성을 강화하기 위해 설명가능한 AI 기법을 적용하여 이를 어떻게 상담원을 보조할 수 있는 서비스로 개발할 수 있는지 증명하고자 했습니다. 졸업 후에는 PMO 직무에 도전하여, 고도화된 기술이 실제 서비스로 안착하기 위해서는 개발자, 현업 부서, 경영진 간의 정교한 합의와 소통이 필수적임을 깨달았습니다. 기술적 깊이와 비즈니스 소통 능력을 동시에 갖추며, 저는 ’데이터를 서비스화할 수 있는 기획자’로 성장하고 있습니다. 이러한 과정을 통해 다진 역량은 삼성화재의 디지털 혁신에 기여할 준비가 되어 있습니다. 보험업은 방대한 데이터를 바탕으로 고객의 리스크를 관리하는 정교한 산업입니다. 통계적 전문성으로 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 프로젝트 관리 경험을 살려 부서 간 가교 역할을 수행함으로써 삼성화재의 디지털 플랫폼이 고객에게 차별화된 경험을 제공하는 일에 앞장서겠습니다.
최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. [지정학적 리스크의 데이터 자산화: 불확실성을 기회로 바꾸는 디지털 인사이트] 최근 중동 지역의 지정학적 긴장 고조와 그로 인한 글로벌 에너지 공급망의 변동성은 보험 산업이 직면한 가장 큰 리스크 중 하나라고 생각합니다. 이는 단순히 유가 상승이라는 단편적 현상을 넘어, 삼성화재의 상품인 자동차보험과 해상보험의 손해율에 복합적인 영향을 미치기 때문입니다.

첫째, 고유가 기조는 자동차 이용 패턴의 변화를 야기합니다. 연료비 부담 증가는 차량 주행거리 감소로 이어지며, 이는 통계적으로 자동차보험의 사고 발생 빈도를 낮추어 단기적인 손해율 개선 요인이 될 수 있습니다. 둘째, 해상 무역로의 불안정성은 선박보험의 리스크를 급격히 높입니다.

저는 이러한 외부 환경의 변동성이 상시화된 시대에 가장 필요한 역량은 ’데이터 기반의 의사결정 체계’라고 판단합니다. 해상보험 분야에서는 실시간 선박 위치 데이터와 당사의 가입 정보를 결합한 ’선박 리스크 노출 모니터링 시스템’을 구축해보고 싶습니다. 이는 삼성화재가 가입 고객에게 위험 회피 경로를 안내하는 등 능동적인 리스크 컨설팅을 제공하는 핵심 자산이 될 것입니다. 또한, 자동차보험 분야에서는 유가 변동 추이와 주행거리 데이터 간의 상관분석 모델을 고도화하여, 에너지 변수를 반영한 사고율 예측 시스템을 기획해보고 싶습니다.

보험사 사업 관리 업무를 수행하며 IT 개발진과 소통하며 시스템의 기틀을 닦았던 경험은, 이러한 데이터 모델을 실제 현업에서 작동하는 서비스로 구현하는 밑거름이 될 것입니다.

학업과정 중 특기사항 학업과정 중 직무와 관련된 역량을 개발하는 데 도움이 된 활동이나 경험에 대해 작성해주시기 바랍니다. 금융보안원 대회 참여. ‘신용카드 사용과 보험 사고율 간의 관계’ 분석. 결선 진출

지원 직무와 관련된 경험 및 본인의 강점 (1000자)

[데이터 분석으로 비즈니스 기회를 포착하는 ‘데이터 기반 기획자’]

디지털 서비스 기획자에게 필요한 역량은 단순히 최신 기술을 아는 것이 아니라, 비즈니스 상황에 적합한 기술을 선택하고 이를 실질적인 서비스 아이디어로 전환하는 힘이라고 생각합니다. 저는 새로운 지식을 습득하는 것을 즐기며, 학습한 내용을 문제 해결의 도구로 사용하는 데 강점이 있습니다. 이러한 저의 역량은 금융보안원 주관의 FSI Data Challenge에서 보험과 카드 결제 데이터를 결합하여 사고 발생 핵심 변수를 식별할 때 발휘되었습니다.

당시 프로젝트의 핵심은 인구통계적 변수가 사고율과 소비 데이터에 동시에 영향을 주어 발생하는 ‘거짓된 상관관계’를 통제하고, 실제 사고 데이터가 부족한 ’데이터 불균형’ 문제를 해결하는 것이었습니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 스스로 통계 모델들을 학습하였고, 비즈니스 상황에서 독립변수와 종속변수 간의 관계 해석이 용이한 LASSO 로지스틱 회귀 모형을 도입했습니다. 변수 선택 기능이 있는 LASSO의 특성을 활용해 과적합을 방지하고 유효한 변수만을 식별했으며, 관측치가 적은 한계는 부트스트랩 샘플링을 통한 가설 검정으로 보완하여 분석의 정밀도를 높였습니다.

단순한 수치 도출에 그치지 않고 이를 비즈니스 인사이트로 확장하여, ’자동차를 렌트해 여행을 즐기는 20대’와 ’건강 소비가 활발한 중장년층’이라는 구체적인 페르소나를 정의할 수 있었습니다. 데이터 속에서 고객의 삶을 입체적으로 그려낸 이 경험은 데이터 분석이 어떻게 서비스 기획으로 이어질 수 있는지를 공부한 경험이었습니다.

삼성화재에서도 저의 이러한 강점을 발휘하여 보험을 넘어 고객의 일상을 함께하는 ’라이프 케어 여가 플랫폼’을 구축하고 싶습니다. 시니어 층에게는 예방 중심의 헬스케어 콘텐츠를 제안하고, 청년층에게는 여가 유형에 맞춘 맞춤형 보험을 제안함으로써 수익성과 고객 만족을 동시에 잡겠습니다.

계명대학교 본교 지원 동기 및 입사 후 포부에 대하여 서술 저는 교육이 인간의 삶을 개선하고 지역 공동체를 유지하는 공공적인 가치를 실현하는 장이라 생각하며, 지역 사회에서 중요한 역할을 한 계명대학교에 지원하고자 합니다. 사기업에서 경영 데이터 분석과 시스템 개발 사업관리(PMO)를 수행하며, 데이터 처리 및 IT 시스템 개발 경험을 쌓았습니다. 입사 후에는 이 경험을 바탕으로 ’데이터 기반 행정 혁신’에 기여하고 싶습니다. 단기적으로는 학내 운영에 필요한 핵심 데이터를 정교하게 분석하고 정제하여 합리적인 의사결정 기반을 마련하고 싶습니다. 장기적으로는 축적된 경험을 활용하여 학생과 교직원의 만족도를 높이는 디지털 행정 시스템 구축에 적극 참여하여, 계명대학교가 미래 교육을 선도하는 지속가능한 대학으로 도약하는 데 기여하는 조력자가 되기를 희망합니다.

지원분야와 관련한 직무경력/경험에 대해 서술(창의적 업무 개선, 문제해결 경험, 직무활동, 구체적 수행내용 및 역할, 주요성과 등) 저는 보험 영업 시스템 재구축 프로젝트의 사업관리 업무를 수행하며, IT 시스템 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 해당 시스템은 회사의 직접적인 수익과 연관되었습니다. 이에 경영진은 구축 성과를 빠르게 확인하고 싶어 했습니다. 하지만 성과 확인을 위한 통계 처리에 매일 1시간 이상의 시간이 소요되었고, 수기로 신규 사용 상담원을 추가하여 데이터 누락의 위험도 컸습니다. 이에, 성과 분석이 비효율적으로 이루어지는 것을 개선할 필요가 있었습니다. 이에 저는 영업관리 담당자에게 전체 상담원 목록을 요청하여 수기 입력 방식을 탈피하고, Excel 파워쿼리(Power Query) 기능을 활용하여 통계 산출 과정을 자동화했습니다. 결과적으로 매일 소요되던 통계 산출 시간이 1시간에서 단 5분으로 단축하여 업무 효율을 향상시켰습니다. 또한 데이터 누락을 방지하여 보고의 정확도를 높일 수 있었습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 계명대학교 일반 행정 업무에서도 데이터를 다루는 일이 있다면 가장 효율적이고 정확한 방식으로 탐색하여 효율적인 업무 처리를 수행하겠습니다.

직장인으로서의 직업윤리가 왜 중요한지 본인의 가치관을 중심으로 서술 저는 직업 윤리를 단순히 준수해야 할 규범이 아닌, 조직과 개인을 지켜내는 올바른 판단 기준이라 생각합니다. 나치 시대에 상관의 명령을 그대로 따랐던 아돌프 아이히만의 사례는 맹목적인 역할 수행이 어떻게 개인적 불행뿐만 아니라 조직의 비윤리적인 결과를 초래하는지 보여줍니다. 직업 윤리가 바로 선 사람은 나쁜 의도를 가진 사람이 접근하여 잘못된 일을 지시하거나, 조직이 잘못된 일을 행하고자 할 때 이를 파악하고 용기를 낼 수 있습니다. 특히, 공적 가치를 실현하는 대학 행정직은 주체적인 윤리 의식이 필수입니다. 한 번 잃어버린 신뢰는 회복하기가 어려울 것입니다. 업무를 수행하면서 나쁨을 알아차리고 올바름을 이성적으로 추구할 수 있는 사람으로 나아가겠습니다.

입사 후 본인의 역량을 가장 잘 발휘할 수 있다고 생각하는 부서(또는 업무)는 무엇이고, 해당 부서(또는 업무)에서 어떤 방법으로 성과를 낼 수 있을지 구체적으로 서술 저는 대학성과관리센터에서 데이터 기반 역량을 발휘하여 ‘대학 IR 기능 구현과 서비스 고도화’라는 발전 과제 달성에 기여하고 싶습니다. 저는 데이터 분석가로 재직할 당시, 매월 보고서 작성을 위해 직접 데이터를 전처리하고 인사이트를 도출했습니다. 특히, 보고서에는 ’시장점유율’과 ’성장률’을 축으로 하는 ’BCG Matrix’를 도입하여 자원을 집중해야 할 핵심 카테고리를 시각화하여 경영진의 의사결정을 지원했습니다. 또한, 클레임 시각화 대시보드를 제작하여 고객상담팀이 고객의 클레임을 빠르게 확인할 수 있게 지원한 경험도 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 대학에서 추적하는 지표를 통합 관리할 수 있는 체계를 구축하여 대내외적으로 확인이 필요한 사항에 대해 지속 관리하고, 필요시 통계대학원에서 배웠던 분석기법을 활용하여 타 행정부서에서 활용할 수 있는 인사이트를 제공하겠습니다. 이를 통해 데이터 기반의 투명하고 전략적인 의사결정 체계를 확립하여, 계명대학교가 미래를 선도하는 지속가능한 대학으로 혁신하는 데 핵심적인 조력자가 되겠습니다.

삼성전자 데이터를 통해 비즈니스 의사결정을 돕는 일에 대한 열정은 첫 직장에서 시작되었습니다. 새로운 데이터 분석 과제를 고민하던 와중에 이전에 온라인 영업 인원으로부터 ‘쿠팡이 상품을 발주하면 시간 내에 물량을 입고시켜야 하는데, 가끔 시간 내 제품을 구비할 수 없어 발주요청을 응대하지 못한다’ 라는 문제를 들었습니다. 만약 데이터 분석을 통하여 발주 패턴을 이해하고, 요청이 오기 전에 당사 물류센터에 미리 재고를 확보한다면 문제를 해결할 수 있을 것이라 생각했습니다. 첫번째로는 경영학 수업에서 배운 ’재고관리 모형’을 생각했습니다. 쿠팡이 어떤 알고리즘에 의해 자동 발주를 요청하는지 알 수 없었으나, 기존의 재고관리 모형이 보다 심화된 모형을 사용하고 있을 것이라고 가정했습니다. 이를 분석하기 위해 재고, 발주, 판매 데이터를 전처리하는 코드를 작성하고, 주문량 모형을 활용하여 품목별 재주문점을 구했습니다. 다른 한편으로는 추후 발주량에 대한 예측을 하기 위해 시계열 예측모형을 학습했습니다. 시계열 문제에 대해서 분석을 해 본 경험이 없었기 때문에 관련하 통계 지식을 직접 공부하면서 분석을 준비했습니다. 이후 직접 코딩을 하며 제품명을 넣었을 때, 예상되는 발주량을 산출하는 분석 모델을 만들었습니다. 이를 POC(Proof Of Concept) 과정으로 임원에게 브리핑 했던 기억이 납니다. 임원 분은 이러한 분석이 우리가 나아가야 할 방향이라고 저를 칭찬해 주셨습니다. 하지만 한편으로는 통계기법에 대한 이해가 부족하여 잘못된 분석 결과를 전달하는 것이면 어쩌나 하는 생각이 들었고, 또한 어떻게 이 분석 모델을 전사에 배포하여 서비스화할 수 있는지 알기 어려웠습니다. 그리고 이러한 전반적인 과정에서 어떻게 경영진과 같은 스폰서나 다른 부서의 팀원들과 소통하여 실질적인 변화를 만들 수 있을지 고민하게 되었습니다. 이러한 경험은 보다 깊은 기술적 깊이를 갖추기 위해 노력하고, 기술을 실제 서비스로 만들어 내기 위해 필요한 커뮤니케이션 역량에 집중하게 된 계기가 되었습니다. 이를 위해 통계대학원을 재학하여 보다 많은 통계지식을 공부하게 된 계기가 되었습니다. 통계학과 석사과정에서는 기초통계학, 미적분학, 선형대수학 등 데이터 분석에 기본이 되는 수학을 배웠으며 회귀모형 뿐만 아니라 머신러닝 기법에 대한 수학적인 이해를 보다 심화했습니다. 또한 대학원을 마친 후, 거부감 없이 PM 직무에 도전하게 되었습니다. PMO로서 PM 직무를 경험하게 되고 느낀 점은, 하나의 서비스를 개발하기 위해서 모든 관련된 이해관계자와 동일한 합의를 이루어내야 한다는 것이었습니다. 이러한 과정을 거치면서 통계 및 프로그래밍에 대한 지식뿐만 아니라 이를 업무에서 가능하게 만드는 커뮤니케이션 부분에도 이전보다 성장하게 된 것 같습니다. 앞으로 SCSA 과정을 통해 소프트웨어 개발에 대한 지식을 체계화하겠습니다. 스스로의 지식과 다른 사람과의 협업 과정을 원활히 수행하겠습니다. 이를 통해 이 과정에서 목표로 하는 융합형 인재로 나아가 삼성전자의 기술 혁신 여정에 기여하도록 하겠습니다.

고려대학교 디지털전략팀 1. 성장과정, 학교활동

대학 시절 ‘조직행동론’ 수업에서 한국인 학생 4명, 유학생 2명과 팀 프로젝트를 수행한 경험은 저의 ‘조력자’로서의 가치관을 확립하는 계기가 되었습니다. 당시 Google Docs로 협업하던 중, 한 유학생 팀원이 맡은 부분의 조사가 미비한 것을 발견했습니다. 팀의 최종 발표 성과가 저조할 것을 우려하여, 저는 ’팀의 성공이 곧 나의 성공’이라는 주인의식을 바탕으로 묵묵히 부족한 부분을 보완하는 방식을 택했습니다. 제가 임의로 더 많은 자료를 조사하고 내용을 채워 넣었으며, 이러한 헌신은 팀의 A+라는 최고 성과로 이어졌습니다. 이 경험을 통해 저는, 누가 알아주지 않아도 팀의 빈틈을 채우고 헌신적인 역할을 수행하는 것이 결국 ’성공적인 경험’으로 남는다는 것을 깨달았습니다. 이는 저의 ’조력자’ 정체성의 뿌리가 되었습니다.

하지만 저는 곧 새로운 도전에 직면했습니다. 학교 활동과 개인적인 목표 등 ‘하고 싶은 일’이 너무 많아지면서, 이것들을 효과적으로 관리하는 것이 어려웠습니다. 기존의 ’To-Do List’ 방식은 해야 할 일의 목록을 보여주었지만, 우선순위를 정하기 어려웠고, 오히려 수많은 항목에 압박감을 느끼게 했습니다.

이 문제를 근본적으로 해결하고 싶어, ‘업무 관리 방법론’을 스스로 탐색하기 시작했습니다. 그 과정에서 ’퍼스널 칸반(Personal Kanban)’이라는 시스템을 발견하고 즉시 도입했습니다. 이 방법의 핵심은 ’WIP(Work in Progress)’를 제한하는 것이었습니다. 저는 모든 할 일을 ’BACKLOG(미래에 할 일)’, ‘READY(곧 할 일)’, ‘DOING(현재 하는 일)’, ‘DONE(완료)’, ’PEN(타인 응답 대기)’의 5단계로 시각화했습니다.

가장 큰 변화는 ‘DOING’ 항목을 3개 이하로 제한한 것입니다. 이를 통해 제가 ‘선택하고 집중’해야 할 일이 무엇인지 명확히 파악할 수 있었습니다. 그 결과, 이전에는 여러 일을 동시에 시작해 하나의 일도 끝까지 처리하지 못하던 단점을 보완하고, 눈앞의 일에 집중하여 하나씩 ’완결’ 짓는 실행력을 갖추게 되었습니다.

특히 ‘PEN’ 항목의 관리는 저의 협업 방식을 구체화했습니다. 다른 사람의 응답을 기다려야 하는 일을 별도로 분류하고, “먼저 연락하여 리마인드”함으로써, 업무가 정체되는 것을 방지하는 ‘선제적인 커뮤니케이션’ 습관을 갖게 되었습니다. 이 ‘퍼스널 칸반’ 시스템은 저의 ’성장 과정’에서 발견한 가장 강력한 무기이며, 복잡한 과제를 체계적으로 분류하고 신속하게 우선순위에 집중하는 저의 ’일하는 방식’의 근간이 되었습니다.

자기성격의 장-단점 [장점: 모호한 요구사항을 명확한 시스템으로 구조화하는 체계성]

저의 가장 큰 장점은 모호한 요구사항을 명확한 시스템으로 ’구조화’하는 체계성입니다. 저는 ’기초적인 틀’을 견고하게 잡는 것이 곧 전체 업무의 효율성과 안정성을 결정짓는 핵심이라고 믿습니다.

보험사 PMO 재직 당시, 프로젝트 초기에 PM으로부터 “프로젝트 보고 시 승인된 예산과 실제 지출액을 한눈에 볼 수 있는 장표”를 만들어 달라는 요청을 받았습니다. 이는 단순한 요청처럼 보였지만, 프로젝트의 핵심 비용을 추적하는 중요한 과제였습니다.

저는 ‘한눈에 본다’는 모호한 요구를 충족시키기 위해, 필요한 모든 항목을 하나의 엑셀 장표에서 관리할 수 있는 구조화된 템플릿을 고안했습니다. ’대분류, 소분류, 세부 항목’으로 예산 계획을 분류하고, 각 항목에 대해 ’계획 예산, 실제 지출, 계약 현황, 수량’ 등의 모든 정보를 행 단위로 기입할 수 있는 틀을 설계했습니다.

초기 템플릿 구축 후, IT전략기획팀 예산 파트와 긴밀하게 협업하며 실제 지출 데이터를 연동하고 업데이트하는 프로세스를 정립했습니다. 비용은 프로젝트에서 가장 민감한 부분이므로, 초기 몇 주간은 제가 만든 장표의 숫자가 실제 보고 숫자와 일치하는지 수십 번의 ’교차 검증’을 수행했습니다.

이러한 노력은 곧 신뢰로 이어졌습니다. 제가 구축한 ’기초적인 틀’의 숫자가 완벽히 일치하자, 이후의 모든 예산 보고와 실제 지출 업데이트 업무는 매우 안정적으로 진행될 수 있었습니다. 이 경험의 가장 큰 성과는, 제가 만든 ’예산 관리 템플릿’이 그 프로젝트의 표준으로 채택되었을 뿐만 아니라, “추후 다른 프로젝트에서도 활용할 수 있는 기초 예산 장표”로 인정받았다는 점입니다.

이 경험을 통해 저는 ‘기초적인 틀을 잘 잡는 것’이 장기적인 업무 안정성의 핵심임을 배웠습니다. 고려대학교의 ’지표 관리’ 및 ‘행정 제반 업무’ 역시, 이처럼 ’기초적인 틀’을 체계적으로 구축하고 관리하는 역량이 필수적이라고 생각합니다. 저의 이러한 ’구조화하는 체계성’이라는 장점을 바탕으로, 대학 혁신 사업의 안정적인 운영에 기여하겠습니다.

[단점: 관계에 소극적이었던 경직된 태도, 극복: 성장 마인드셋을 통한 선제적 소통]

저의 단점은 과거 인간관계를 ‘Give and Take’의 관점으로만 바라보았던 경직된 태도였습니다. ’상대방이 내게 연락하지 않는데, 왜 내가 먼저 연락해야 하는가?’라는 소극적인 생각에 갇혀, 관계를 넓히고 깊게 만드는 데 스스로 한계를 두었습니다. 시간이 지날수록 이러한 태도는 제게 ’고립’이라는 위기감으로 다가왔습니다. 먼저 연락해주는 사람이 줄어드는 것을 체감하며, 저의 고정된 사고방식이 개인적인 성장은 물론, 미래의 사회생활에서도 큰 장벽이 될 수 있음을 깨닫게 되었습니다. 단순히 누군가를 기다리는 것이 아니라, 이 문제를 근본적으로 해결해야 할 필요성을 느꼈습니다. 이 문제를 해결하기 위해 관련 서적을 탐독했습니다. 특히 캐럴 드웩의 <마인드셋>을 통해, 지능이나 재능뿐만 아니라 인간관계와 같은 개인의 특성도 노력으로 성장시킬 수 있는 ’성장 마인드셋’의 영역임을 깨달았습니다. 또한 <남자는 왜 친구가 없을까>라는 책에서 배운 ’그 사람이 생각나면, 우선 연락한다’는 단순하지만 강력한 행동 원칙을 받아들였습니다. 저는 ’관계도 노력으로 성장시킬 수 있다’는 믿음을 바탕으로, ’Give and Take’를 따지기보다 ’먼저 생각나는 사람이 연락한다’는 원칙을 세우고 의식적으로 실천했습니다. 이러한 태도의 변화는 자연스럽게 저의 업무 방식에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 1번 항목에서 말씀드린 ’퍼스널 칸반’의 ’PEN(대기)’ 작업을 처리할 때, 과거처럼 수동적으로 기다리는 대신 먼저 담당자에게 연락하여 리마인드하는 것이 훨씬 효율적임을 알게 되었습니다. 이제 저는 저의 단점이었던 ’소극적 태도’를 ’성장 마인드셋’이라는 무기를 통해 ’적극적인 선제적 소통’이라는 강점으로 보완하고 있습니다. 고려대학교의 구성원들과 협업할 때에도, 기다리는 조력자가 아닌 먼저 다가가는 조력자로서 기여하겠습니다.

지원 동기 및 입사 후 계획 [지원 동기]

식품 및 보험 산업에서 근무하며 ‘어떤 산업에 기여할 것인가’를 깊이 고민했습니다. 저는 사회에 직접 기여하는 공공적 성격의 산업을 탐색했고, 그중 ’대학교’라는 기관이 가장 매력적이었습니다. 대학교는 인력 양성, 연구, 지역사회 기여라는 공공성을 가지며, 무엇보다 ’항상 배우는 사람’들이 모인 곳입니다. 제 역량이 이러한 ’성장의 가치’에 기여할 때, 제 삶의 의미와도 가장 맞닿아 있다고 확신하여 지원하게 되었습니다. 특히, 이번 모집 공고는 저의 강점을 가장 잘 발휘할 수 있는 기회라고 생각합니다. 이 포지션은 순수 데이터 분석뿐만 아니라, ’웹/모바일 운영’, ‘기타 행정업무’, ‘대학혁신지원사업 지표 관리’ 등 다각적인 역량을 요구합니다. 이는 많은 분석가에게 생소할 수 있지만, 저는 여러 업무에 수용성이 강한 편입니다. 보험사에서 PMO(사업관리) 직무를 1년간 수행하며, 솔루션 구매 요청 및 외부 업체 커뮤니케이션 등 여러 행정 및 사업 관리 업무를 주도적으로 처리했습니다. 또한, SharePoint 페이지를 직접 구축하고 운영하며 사내 가이드를 홍보했던 경험은 ‘웹/모바일 운영’ 업무에 즉시 적응할 수 있는 기반이 됩니다. 이처럼 PMO로서 프로젝트의 성공을 돕고, 분석가로서 현업의 의사결정을 돕는 ‘조력자’의 역할은 저에게 가장 익숙한 정체성입니다. 데이터 분석가로서 현업의 요구사항을 Tableau 프로토타입으로 신속하게 구현하며 의사결정을 ’지원’했던 경험 역시, 이러한 ’조력자’ 역할의 연장선이었습니다. 고려대학교 디지털전략팀의 ‘인사이트 도출 및 문제 해결 지원’ 역할은 바로 이러한 ’신뢰받는 조력자’를 필요로 한다고 생각합니다.

[입사 후 계획]

주어진 1년이 ‘대학혁신지원사업’ 성공에 기여할 소중한 기회임을 알고 있습니다. 주어진 1년 동안 다음 계획으로 가시적인 성과를 만들겠습니다. 입사 직후 3개월간, PMO 경험을 살려 ‘대학혁신지원사업’의 핵심 지표와 행정 프로세스를 최우선 파악하겠습니다. 동시에 ’웹/모바일 운영’ 업무를 신속하고 안정적으로 지원하여, 팀의 운영 부담을 덜어드리는 동료가 되겠습니다. 안정화된 업무를 기반으로, 데이터 분석가로서의 강점을 발휘하겠습니다. 데이터 시각화 역량으로 현업의 요구사항을 즉각 해결하고 ’데이터 기반 의사결정’을 지원하는 가시적인 성과를 만들겠습니다. 1년 차 사업 성과를 측정/분석하여, 사업의 성공적인 마무리에 기여하겠습니다. 축적된 데이터를 기반으로 사업 효과성을 분석하고, 도출된 인사이트로 ’프로세스 개선점’을 제안하며 업무 기간 동안의 업무 사이클을 완수하겠습니다.

데이터 분석 실무 경력 및 통계모델 수립 경력 등을 기술 (지원서 제출을 하지 않고 페이지를 나가실 경우 내용이 저장되지 않습니다.) 식품회사에서 경영전략 수립을 위한 데이터 분석 및 대시보드 개발을 담당했습니다. Tableau Specialist 자격을 바탕으로, 현업의 요구사항을 신속한 프로토타입으로 구현하고 ’요구사항→피드백→즉각 반영’하는 방식으로 개발 기간을 단축하며 현업 만족도를 높였습니다. 또한, 월별 판매 데이터 전처리 및 정합성 검증을 통해 전사 리포트의 신뢰도를 확보했습니다.

통계대학원 재학 중에는 ’금융데이터 경진대회’에 참여, 결선에 진출하여 현업 담당자들 앞에서 직접 분석 결과를 발표하는 커뮤니케이션 경험을 쌓았습니다. 당시 Lasso Logistic Regression 모델을 활용해 ’카드 소비 성향과 보험사고율’의 관계를 분석하고 유의미한 변수를 식별하여, 데이터 분석부터 발표를 통한 설득까지의 전 과정을 완수했습니다.

이러한 실무/학습 경험과 피드백을 수용하는 성장 마인드셋을 기반으로, 고려대학교의 과제를 깊이 탐구하고 이해관계자의 만족도를 높이는 데 기여하겠습니다.

미디어플래너

미디어 플래닝과의 첫 만남 한국방송광고진흥공사에서 진행하는 IAA-KOBACO 수업을 듣고 있습니다. 커리큘럼 중에서 광고집행 수업을 들은 것이 미디어 플래닝과의 첫 만남이었습니다. 미디어플래너는 숫자와 친해야 하고, 동시에 여러 매체에 대한 관심을 가져야 합니다. 숫자에 기반한 크리에이티브를 하고 싶고, 넓은 분야에 관심이 있는 저에게 잘 맞는 직무라고 생각했습니다. ≪필라이트를 위한 미디어플래닝과 YT 특성을 고려한 미디어 Creative 제안≫을 주제로 팀 프로젝트를 진행했습니다. 맥주는 주류 광고의 특성상 법적인 제약이 많습니다. 특히 TVC에서는 밤 10시가 지나야 맥주 광고를 집행할 수 있는 특징이 있습니다. 따라서 디지털 매체에 집행할 수 있는 미디어 Creative 를 생각해 보았습니다. 또한 법적 제약으로 인해 직접적인 할인 프로모션을 할 수 없기 때문에, 브랜드 아이덴티티를 강화하는 미디어 크리에이티브가 필요하다고 생각했습니다. 당시 제안했던 미디어 크리에이티브는 멜론 파트너 DJ 를 활용하자는 것이었습니다. 파트너 DJ는 브랜드가 고객에게 플레이리스트를 제공할 수 있는 상품입니다. 이를 통해서 필라이트가 지향하는 브랜드 아이덴티티를 음악에 실어서 소비자에게 전달할 수 있습니다. 아이디어는 실행 가능한 괜찮은 아이디어라는 평가를 받았습니다. 크리에이티브한 매체 선정과 동시에 예산 내에서 실행 가능한 아이디어가 중요하다는 것을 깨달았습니다.

가치를 전달하는 미디어 플래닝 * 부모님을 위한 농산물 스마트스토어를 개설하며 깨달은 것 부모님이 올해부터 농산물 판매를 시작하셨습니다. 작물이 자라나는데 마땅한 판매처가 없었습니다. 위탁판매를 하면 1kg에 1만 5천 원을 받을 수 있지만, 직거래를 하면 2만 5천 원을 받을 수 있었습니다. 부모님이 키우신 작물은 품질이 좋으면서 가격을 적게 받을 수 있어 메리트가 있었습니다. 그래서 네이버 쇼핑을 통해 농산물을 직접 판매하고자 마음먹었습니다. 기획, 실행, 피드백 단계로 나누어 스토어 개설 계획을 수립했습니다. USP 를 타사가 따라잡을 수 없는 가격으로 잡았습니다. 또한 100 상자 한정 판매를 강조했습니다. 50-60 대 여성을 주요 타깃으로 잡았습니다. 쇼핑몰을 개설했지만, 상품 판매가 1 개에 그쳤습니다. 다행히 판매글을 본 다른 사업자가 계약 제의를 해 전량을 판매했습니다. 상품 자체의 판매가 부진했던 이유를 생각해보니, 네이버 쇼핑에 상품을 검색해도 10 페이지가 넘어 가야 올린 상품이 나타났습니다. 네이버에 광고를 집행하면, 처음 농산물을 판매하는 사업자도 자신의 상품을 가장 첫 페이지에 노출할 수 있습니다. 이를 통해 느낀 것은 광고의 역할이 좋은 상품을 필요한 고객에게 전달하는 것이라는 것입니다. 소비자와 생산자를 이어주면서 생산자가 만든 가치가 버려지지 않게 하는 건 의미가 있는 일이라고 생각합니다. 그런 면에서 적합한 매체를 선택하여 광고를 집행하는 미디어 플래너의 역할은 굉장히 매력 있어 보입니다.

가지고 있는 이론적, 기술적 지식 e-비즈니스학과에서 ≪마케팅관리≫, ≪마케팅조사론≫, ≪소비자행동론≫, ≪머신러닝≫, ≪경영과학≫ 등의 수업을 들었습니다. 영상매체에도 관심이 있어 ≪영화의 세계≫, ≪영상콘텐츠 제작 실습≫ 등의 수업도 수강했습니다. 학교에서 따로 미디어 플래닝에 대한 수업은 들을 수 없었습니다. 그 대신 ≪The Media Handbook≫ 이라는 외국서적을 통해 트리플 미디어 플래닝에 대한 내용을 접할 수 있었습니다. 미디어 플래너는 데이터를 기반으로 최적의 광고 효과를 낼 수 있는 미디어 믹스를 계획할 줄 알아야 합니다. Excel과 더하여 Tableau라는 Business Intelligence 툴을 함께 공부했습니다. Tableau를 통해 빠르면서도 상황에 맞는 다양한 형태의 차트를 그릴 수 있습니다. 한정된 시간 내에 최적의 의사결정을 내려야 할 때 데이터 시각화 능력을 발휘할 수 있을 것입니다. 미래 대량의 데이터를 분석할 역량을 키우기 위해 R 이라는 데이터 분석 언어도 공부하고 있습니다. R 은 통계학자가 개발한 프로그래밍 언어로 유명합니다. 현재는 빅데이터 공모전에 참여하여 AI 개발 경험을 쌓고 있습니다. 당장은 현업에서 사용하기 어려우나 데이터가 갈수록 방대해지는 미래에 대비할 수 있습니다. 또한 애드테크 전문가들과 협업을 해야 할 때 커뮤니케이션이 수월할 것입니다.

이랜드 1 . 삶을 통해 이루고 싶은 인생의 비전 또는 목표 3가지를 우선순위 순으로 적어 주십시오.

배워서 남 주자 항상 성장하기 위해 배우고, 배운 지식을 다른 사람과 나누는 삶을 살고 싶습니다. 이는 개인의 성장뿐만 아니라 사회의 성장에도 이바지하는 것이라 생각합니다.
정직한 태도를 끝까지 유지하자 성공했다고 평가받는 사람들도, 잘못된 행동으로 지탄을 받는 모습을 자주 보았습니다. 지금까지 지켜왔듯 아무도 보지 않더라도 정직함을 끝까지 유지하고 싶습니다.
인연을 자산으로 생각하자 인연을 허투루 여기지 않는 사람이고 싶습니다. 가족, 친구, 동료들과 서로 도우면서 함께 건강한 삶을 살고 싶습니다.

2 . 자신이 다른 사람과 구별되는 능력이나 기질을 써주십시오.

저는 업무에 완벽을 추구하는 경향이 있습니다. 식품회사 데이터 팀에서 자사·경쟁사 간의 가격 비교 대시보드 제작을 담당했습니다. 기존 방식으로 개발할 수 있었지만 그런 경우에 경영진의 접근성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 이에 R을 활용해 대시보드를 제작하고, 조회가 간편한 스프레드시트 문서 생성을 자동화하여 매주 메일로 보고했습니다. 결과적으로 제가 제작한 가격 비교 리포트가 경쟁사와 판매가격 비교가 간편하다는 피드백을 경영진으로부터 받았습니다. CRM 직무에서도 주도적인 모습으로 보다 나은 결과를 만들고 싶습니다.

3 . 살아오면서 자신이 성취한 것 중 자랑할 만한 것을 1,2가지 소개해 주십시오.

수학과프로그래밍 과목의 조교로 4번의 실습을 진행한 것을 자랑하고 싶습니다. 수강 다음 학기에 바로 조교로 발탁되어 40명의 수강생 앞에서 실습 수업을 진행해야 했습니다. 이전 학기에는 수강생이었으므로, 남들 앞에서 직접 강의를 리드한다는 것이 부담도 되었습니다. 하지만 수업이 가치 있는 시간이 되어야 한다는 생각에 수업 전 강의내용과 실습 과제를 직접 기획하고 리허설을 하며 준비를 했습니다. 수강생들로부터 흥미롭게 실습수업을 들었다는 피드백을 들었고, 이를 통해 어려워 보이는 일도 도전하면 가능하다는 것을 알 수 있었습니다.

4 . 지금까지 경험한 가장 큰 실패는 무엇이었고, 실패를 통해 배운 것은 무엇입니까?

지금까지 경험한 가장 큰 실패는 수능에서 원하는 점수를 받지 못한 것입니다. 하루에 5시간씩 자며 공부했지만 원하는 결과를 받지 못해 한동안 실망스러웠습니다. 하지만, 무엇보다 중요한 것은 실력이라는 생각에 수강하는 학부 수업에 적극적으로 참여하고, 이해가 되지 않는 부분은 질문이나 직접 참고문헌을 찾아보며 이해하고자 노력했습니다. 결과적으로 학부를 4.27이라는 성적으로 조기졸업할 수 있었습니다. 이를 통해 노력은 배반하지 않으며, 노력으로 얻은 실력은 언젠가는 인정받을 것이라는 진리를 깨닫게 되었습니다.

5 . 자신의 가치관과 비전을 형성하는데 중요한 영향을 준 책이나 사람과 그 이유를 적어 주십시오.

사상가 에머슨의 책 <자연>을 감명 깊게 읽었습니다. 에머슨은 자연으로부터 정신을 학습하여 스스로를 혁신하여야 한다고 말합니다. 이는 학습이 현실과 동떨어진 것이 아니라, 현실 자체에서 배움을 찾아야 한다는 깨달음을 주었습니다. 이후 제 일상으로부터 배움을 얻고 보다 나은 사람이 되기 위해 일기를 쓰기 시작했습니다. 기업도 개인과 동일하게 모든 활동 기록이 배움의 자원이라고 생각합니다. 고객 데이터로부터 세심하게 고객을 관찰하고, 그로부터 배운 인사이트로 기업의 혁신을 주도할 수 있는 CRM 전문가가 되고 싶습니다.

6 . 자신에게 있어서 직장생활의 의미를 써주십시오. 직장생활의 첫번째 의미는 본인의 재능을 활용하여 기업과 개인의 이익을 만들어 내는 것입니다. 자신이 활약할 수 있는 부분에서 일하는 것이 회사, 개인에게도 이롭다고 생각합니다. 저는 데이터를 활용한 마케팅에 대해 관심을 가지고 있으며, 제가 잘 할 수 있는 분야라고 믿고 있습니다. 학부 4년과 대학원 2년의 시간 동안 배운 것을 업무에 적용하여 커리어에서 성공하는 것은 자아실현으로도 이어진다고 생각합니다. 두번째 의미는 직장생활이 함께 하는 팀플레이라는 것입니다. 이전 업무경험에서 제가 만든 보고서와 대시보드가 다른 부서나 경영진의 의사결정에 활용되는 것을 보았습니다. 이를 통해 한 사람의 업무와 태도가 동료들에게 유기적으로 영향을 미친다는 것을 느꼈습니다. 이러한 책임감은 가족과의 관계나, 직장생활이 아니라면 경험하기 힘든 것이라고 생각합니다. 맡은 업무에 최선을 다하고 협업함으로써 세상이 혼자 사는 것이 아니라 함께하는 것이라는 걸 항상 유념하고 싶습니다.

7 . 지원동기를 구체적으로 적어 주십시오.

마케팅과 통계에 모두 정통한 CMO로 성장하고 싶습니다. 이전에 데이터 직무로 근무할 때 느낀 것은 탄탄한 통계분석 역량 갖추고 동시에 특정 도메인을 잘 이해하고 있는 사람이 필요하다는 것이었습니다. 퇴사 후 대학원을 재학하며 통계분석 역량을 기르고, 고객이탈 예측 발표, 계량마케팅 스터디 참가 등 마케팅 관련 주제에 대한 분석을 주로 수행하며 마케팅에 특화된 데이터 분석가가 되기 위해 노력했습니다. 첫 회사도 고객과 가까운 산업군을 선택하기 위해 식품회사를 선택한 것이지만, 가장 고객과 가깝고 데이터를 통해 고객과 직접 소통할 수 있는 산업은 유통이라는 것을 느꼈습니다. 가입자 100만이 넘는 멤버십 ’이멤버’를 가진 이랜드의 CRM 직무가 수행하는 일은 제가 잘하기 위해 노력한 부분과 일치하고, 제 역량을 통해 회사의 성공에 기여할 수 있는 부분이라고 생각합니다. 고객의 플러스를 위해 고민하는 이랜드의 여정에 함께하고 싶습니다.

네이버 [필수] 선택하신 모집 부문에 관심을 가지게 된 계기와 관련 경험, 그리고 이를 바탕으로 입사 후 어떤 커리어 패스를 그려 나가고 싶은지 기술해 주세요.

[고객중심 데이터 기획자]

데이터가 중심이 되는 직무, 고객과 가까운 일을 하고 싶어 데이터 분석 직무로 식품회사에서 커리어를 시작했습니다. 제가 수행한 중요 프로젝트는 주요 품목 경쟁사 가격 비교 대시보드를 구축한 것입니다. 당시 우크라이나-러시아 전쟁으로 주요 품목의 가격 변동이 큰 상황이었습니다. 빠른 경쟁사 품목 가격 확인 및 대응을 위해 임원진에게 주 1회 메일로 공유되는 대시보드를 구축하여 자사 주요품목의 가격 의사결정을 지원했습니다. 제품 개선을 위한 제품중심(product centricity)의 데이터 분석 프로젝트를 주로 진행했습니다. 이러한 경험은 데이터가 주요 의사결정에 영향을 미칠 수 있다는 것을 느끼게 해 주는 경험이었습니다. 또한 데이터를 다룰 때 통계적 사고의 중요성을 깨닫고 현재 통계대학원을 재학하는 계기가 되었습니다.

저는 보다 고객중심(customer centricity)의 사고가 중요한 서비스에서 일하고 싶고, 네이버 커머스는 어디보다도 고객중심 마인드가 중요한 플랫폼입니다. 고객중심 사고는 모든 고객을 동일하게 보지 않으며, 고객 각각의 고객평생가치를 극대화하는 것입니다.

제 커리어 목표는 고객 경험을 개선하여 고객평생가치의 구성 요소인 구매빈도와 구매 평균금액을 보다 늘리는 데 기여하는 것입니다. 이를 위한 커리어 패스는 고객에게 보다 나은 고객 구매경험을 만드는 과정이 되어야 한다고 생각합니다. 하나의 예시로, 고객 구매 과정에서 제품 구매 경험이 리뷰로 공유되는 과정을 고도화하고 싶습니다. 현재 네이버 스마트스토어는 리뷰 랭킹을 자체적인 모델로 서열화하고 있습니다. 이를 리뷰 유용성에 대해서 고객들이 투표할 수 있도록 하고 투표수를 목표변수로 하여 자체 모델을 개선한다면, 고객이 제품에 대한 유용한 정보를 더 빠르게 찾을 수 있어 더 나은 구매 경험이 될 것입니다. 이와 같이, 데이터에 통계적 방법론을 적용하여 찾은 인사이트를 실제 서비스에 반영하여 보다 나은 고객 구매 경험을 만들고, 이를 통해 회사의 성공에도 기여하고 싶습니다.

칸타코리아

본인의 성장과정, 학교생활, 본인의 장, 단점 등을 기술하시기 바랍니다. [성실함을 엔진으로 성장하는 사람] 고등학교 때 읽은 ’인문학으로 광고하다’라는 책은 저에게 크리에이티브한 일에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 이에 친구와 함께 광고동아리를 만들고 운영하였고, 대학에서도 광고나 마케팅 관련 공부를 할 수 있는 경영학을 선택했습니다. 학부 시절 ‘빅데이터는 21세기의 석유’라는 말을 듣고, 마케팅뿐만 아니라 데이터와 관련한 공부도 열심히 했습니다. 무엇이든 열심히 해야 한다는 신념으로 학부를 4.27이라는 성적으로 조기졸업 했습니다. 이러한 노력의 결실로 졸업과 동시에 데이터 분석 직무로 취직할 수 있었습니다. 신입사원임에도 불구하고 다양한 프로젝트를 직접 책임지며 일할 수 있었습니다. 그 중 가장 기억에 남는 프로젝트는 ‘주요품목 가격비교 대시보드’ 입니다. 수입물가가 빠르게 올라 가격경쟁이 심화될 때, 소매 데이터를 직접 가공하고 시각화하여 경영진의 가격 의사결정을 지원했습니다. 경영진이 대시보드를 칭찬했다는 팀장님의 말씀에 큰 보람을 느꼈습니다. 그러나 기술적 분석을 넘어 예측적 분석을 수행해야 할 때 자신감이 떨어졌습니다. 이는 스스로 통계나 수학에 익숙하지 않다고 생각했기 때문입니다. 이에 퇴사를 결심하고 통계대학원에 진학했습니다. 통계대학원에서는 제가 원하던 확률, 통계, 분석 방법론에 대한 공부를 할 수 있었습니다. 재학 전보다 데이터 분석에 활용되는 수학적인 개념을 이해하는 폭이 넓어졌습니다. 또한, 마케팅 전공 교수님과 함께 매주 ‘Modeling Lunch’ 라는 이름의 계량마케팅 스터디에 참가하고 있습니다. 이를 통해 마케팅과 수학이 만난 최신 논문들을 읽고 토론하는 값진 경험을 했습니다. 제 장점은 성실을 기반으로 한 성장 마인드셋입니다. 보다 실력 있는 사람으로 성장하고 싶다는 생각으로 공부나 업무를 진행하다 보니 능률이 좋아지고, 이것이 더 좋은 결과로 이어지는 경우가 많았습니다. 반면, 제 단점은 스스로나 타인에 대한 기대가 높다는 것입니다. 성과가 좋지 않을 때 스스로 자책하는 성향이었습니다. 그리고 타인이 기대만큼 노력하지 않을 때 지치는 느낌이 들기도 했습니다. 하지만 요즘은 스스로 하는 노력에 대해서 인정하려고 하고, 타인의 상황을 이해하며 긍정적으로 바라보려고 노력하고 있습니다.
학교생활/취업활동 이외에 본인이 많은 노력은 했으나 목표를 달성하지 못했던 경험과 이를 통해 배운 점을 기술하시기 바랍니다. [협동과 비즈니스 가치의 중요성] 통계대학원에서 배운 내용을 실제 적용해보고 데이터 분석 능력을 입증하고자, 개인으로 공모전에 참여했습니다. 공모전에서는 보험 관련 변수와 카드 소비 변수가 결합된 데이터를 분석하는 프로젝트를 수행했습니다. 최종 결선에서 저는 통계적 모델링을 통해 어떤 변수가 보험사고 여부에 영향을 미치는지 파악하고자 했습니다. 또한 발표 준비를 위해 PPT 자료를 만들고 대본을 작성했습니다. 하지만, 결과적으로 결선에서 수상하지 못했습니다. 개인으로 참가하다 보니 다른 시각과 피드백을 줄 사람이 없었고, 발표 자료 작성에 시간을 쏟느라 데이터 분석에 시간을 많이 투자하지 못했습니다. 또한, 보험 도메인 지식이 깊지 않아, 모델의 비즈니스 가치를 충분히 설명하지 못했습니다. 이 경험을 통해 데이터 분석 과정에 협업이 중요하다는 것을 느꼈습니다. 한 사람의 시각뿐만 아니라 다양한 사람들의 피드백을 통해 데이터 분석 결과가 더욱 그럴듯하게 만들어진다는 것을 알게 되었습니다. 또한, 분석의 비즈니스 가치가 중요함을 체감했습니다. 데이터를 분석할 때, 데이터 분석의 기술보다는 결과로 얻을 수 있는 비즈니스 가치에 집중하는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다. 이후 다른 공모전에는 팀으로 참가하여 팀원들의 다양한 시각을 반영하고, 각자의 강점을 살려 효율적으로 프로젝트를 진행했습니다. 또한, 분석 프로젝트를 수행하거나 마케팅 논문을 읽을 때, 아이디어를 통해 새로 얻을 수 있는 비즈니스 가치에 대해서 더 고민하게 되었습니다. 칸타코리아가 산업 전문성을 가진 팀과 주제 전문성을 가진 팀이 Two Track system으로 운영된다는 점은 협업의 시너지 효과를 발휘하고, 비즈니스 가치를 만드는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다. 이 과정에서 데이터 분석을 통해 의미 있는 인사이트를 도출하고, 클라이언트에게 가치를 전달하는 데 기여하고 싶습니다.
리서치란 무엇이라고 생각하며 리서치의 다양한 업무 중, 본인이 가장 잘 수행할 수 있다고 생각하는 것과 그 이유를 기술하기 바랍니다. [데이터 분석을 통한 인사이트 도출] 리서치란 문제를 정의하고, 문제와 관련한 데이터를 수집하며, 수집한 데이터를 분석한 후 결과를 해석하여 유의미한 정보를 만들어내는 과정입니다. 이 과정에서 제가 가장 잘 수행할 수 있는 부분은 데이터 분석입니다. 데이터 분석은 데이터를 정리한 후 통계적인 방법을 적용하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정입니다. 저는 Python과 R 등 통계 분석 언어에 대해 익숙하며, 대학원에서 통계학을 전공하며 통계 방법론에 대한 깊은 지식을 쌓았습니다. 이를 바탕으로 다양한 개인 및 팀 프로젝트에서 실제 데이터를 분석한 경험이 있습니다. 하나의 예로, 이커머스 고객 세분화 분석 아이디어 경진대회에서 이커머스 데이터로부터 고객별 고객가치를 계산하고, 데이터에 근거하여 개별 고객의 가치를 키울 수 있는 솔루션을 제안한 경험이 있습니다. RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 및 구매량·구매빈도 예측모델을 활용하여 고객 및 카테고리별로 미래 고객가치를 예측했습니다. 고객가치가 큰 그룹과 낮은 그룹 사이의 구매 특성을 파악하여 주요 카테고리 기반의 마케팅 강화 및 상품기획을 제안했습니다. 비록 수상하지는 못했지만, 개인 참가 팀 중에서는 가장 많은 득표인 12표를 획득했습니다. 이 경험을 통해 인사이트를 제공하는 과정의 흥미로움과 데이터를 근거로 할 때 솔루션의 설득력 증가를 체감할 수 있었습니다. 또한 다른 참가 팀과 다르게 예측모델을 논문에서 찾아 적용한 것이 저의 큰 장점이라고 생각합니다. 칸타코리아에서도 클라이언트에게 데이터에 맞는 최적의 분석 방법론을 적용하여 문제에 해결방안을 제시하는 전문가가 되고 싶습니다.

미디어로그 □ 지원동기와 입사 후 커리어 목표를 구체적으로 기술해 주세요. [데이터로 일하는 마케터] 데이터 분석 결과를 기반으로 마케팅 전략을 세우는 ‘데이터로 일하는 마케터’가 되고 싶습니다. 대학원에 진학할 때부터 데이터 분석의 마케팅 분야 활용에 관심이 있어, 응용데이터분석방법론 수업에서 진행한 개인 과제를 마케팅 분야에 적용하여 발표했습니다. ＇고객이탈예측을 위한 생존분석＇을 주제로 발표를 준비하였고, 이는 고객의 특성에 따른 이탈 여부를 예측하는 모델을 구축하는 작업이었습니다. 데이터 내 예측결과, 결합상품 가입 종류 및 여부에 따라 이탈률의 차이가 존재한다는 것을 알 수 있었습니다. 이를 통해 고객의 정보를 기반으로 이탈 여부를 사전에 예측하여 이탈 위험이 높은 고객 위주의 마케팅 전략을 세울 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이 과제를 수행하면서 실제 데이터에 분석을 적용하고, 그것이 성과로 나타난다면 정말 흥미롭겠다는 생각을 했습니다. 고객 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 보다 맞춤화된 마케팅 전략을 수립하여 고객가치를 높이는 데 기여하는 빅데이터 분석 기반 마케터로 성장하는 것이 제 커리어 목표입니다. 미디어로그의 빅데이터 분석 마케터는 분석을 통해 얻은 인사이트로부터 마케팅 플랜을 제시하는 역할을 수행할 것이라고 생각합니다. 이러한 역할은 제가 하고 싶은 일이고, 또한 제 역량과 일치하는 부분이 있다고 생각합니다. 커리어 초반에는 데이터로부터 해지가 예상되는 고객을 파악하고 선제적으로 마케팅 활동을 통해 해지방어를 수행하고 싶습니다. 이후 기존고객을 유지하는 것뿐만 아니라, 추가적으로 고객가치를 증대시킬 수 있는 신상품기획을 리드하는 데이터분석 기반 마케터로 거듭나고 싶습니다. □ 지원 직무와 관련하여 본인의 강점 및 약점을 기술해 주세요. [강점: 데이터분석 및 활용역량] 강점은 통계 지식과 데이터 분석 도구를 다루는 역량입니다. 1년의 실무 경험, 대학원 과정을 거치고 다양한 공모전에 참여하여 데이터 분석에 익숙합니다. 통계학 석사과정을 통해 통계 지식을 익히고 분석방법론에 대한 이해도를 높였습니다. 1년의 실무 경험 동안 데이터 직무로 근무하면서 데이터를 관리하거나 시각화, 분석 프로젝트에 다수 참여할 수 있었습니다. 이외에도 <이커머스 고객 세분화 분석 아이디어 경진대회>, <금융 데이터 분석 · 활용 경진대회> 등 공모전에 참여하면서 다양한 데이터를 두루 접했습니다. 만약 업무에서 빅데이터 분석이 필요한 프로젝트를 수행한다고 할 때, 저의 경험은 프로젝트를 진행하는 데 도움이 될 것입니다. [약점: 마케터 실무경험 부족] 약점은 마케터로서의 실무경험이 부족하다는 것입니다. 이를 극복하기 위해 대학원에서 마케팅 관련 수업이나, 활동을 늘리고자 했습니다. 마케팅조사방법론이라는 수업을 수강하여 마케팅 관련 분석이 어떤 방식으로 진행되는지 파악했습니다. 또한 마케팅 전공 교수님과 함께하는 Modeling Lunch라는 계량마케팅 스터디에 매주 1회 참가하여 마케팅 활동에 데이터가 접목할 수 있는 부분에 대해서 고민하는 시간을 가졌습니다. 이와 같은 경험들은 마케팅을 아는 분석가로서 제 정체성을 키우는 중요한 자산이 되었습니다. 처음에는 마케터로서 기획이나 고객 커뮤니케이션에 익숙하지 않을 수 있지만 항상 데이터에 근거하여 고객에게 가치를 전달한다는 마음으로 임하겠습니다. □ 본인의 가치관과 이 가치관에 큰 영향을 준 계기 및 사건을 기술해주세요. [눈을 마주치고 경청하며 쌓이는 신뢰] 대학원 재학 중 집단 심리상담에 참가할 기회가 있었습니다. 상담 과정 중 저는 다른 사람의 눈을 마주치는 것을 두려워한다는 것을 깨닫게 되었습니다. 이는 다른 사람과 소통을 할 때 상대의 마음을 파악하는 데 어려움을 주었습니다. 이후 상담과정에서 다른 사람의 눈을 마주치는 연습을 하고, 서로의 이야기를 듣고 경청하면서 상대의 상황과 마음에 대해서 더 공감할 수 있는 기회가 되었습니다. 이 경험은 상대방과 눈을 마주치고 경청하며 대화하는 것이 신뢰를 형성하는 데 얼마나 중요한지를 알게 되었습니다. 상대의 눈을 바라보며 대화할 때 그 사람에게 좀 더 친밀감을 느낄 수 있었고, 경청할 때 그 사람의 마음을 더 잘 이해할 수 있었습니다. 이후 팀으로 협업을 할 때도 눈을 마주치고 상대에게 경청하려는 태도는 큰 도움이 되었습니다. <서울시 주거실태조사 데이터 활용 아이디어 기획 공모전> 이라는 대회에 참여할 때, 기획서 제출을 위해서 여러 번의 회의를 수행했습니다. 회의 때 상대의 눈을 마주치고, 팀원의 의견에 대해서도 어떤 의견이든지 경청하고 공감하고자 노력했습니다. 결과적으로 해당 대회의 2단계 결선 진출이라는 좋은 결과로도 이어졌고, 팀으로서 신뢰와 믿음이 쌓여 여러 공모전을 함께 하게 되었습니다. 빅데이터 마케팅 직무에서는 숫자와 통계뿐만 아니라 상대방의 의견을 듣고 공감하는 것으로부터 좋은 기획이 시작된다고 생각합니다. 입사 후에도 이러한 자세를 기반으로 팀과 회사에 기여하고 싶습니다.

EY한영 EY한영과 함께 하고 싶으신 이유, 후보자님만의 특별한 경험과 비전 등 다양한 이야기를 들려주세요. 지원 동기를 포함하여 한 페이지를 넘지 않게 작성하여 주세요. 앤드류 응 교수의 ’AI가 새로운 전기’라는 말에 깊이 공감합니다. 생성형 AI가 주류 기술로 자리 잡으면서, 저는 AI가 전기처럼 산업 전반에 스며드는 미래에 기여하고 싶다는 비전을 가지게 되었습니다. 이를 위해서는 고객의 상황에 맞는 산업, 기술, 비즈니스 가치에 대한 깊은 이해가 필수적이라고 생각합니다. 저는 금융 및 제조 산업에서의 경험을 가지고 있고, 통계대학원을 다니며 데이터 분석 방법론에 대한 이해를 넓히며, PMO로 근무하면서 프로젝트의 비즈니스 가치에 대한 이해를 지니고 있습니다. EY 한영은 전문가 집단으로서 복잡한 문제를 해결하며 이러한 비전을 현실로 만들어갈 수 있을 뿐 아니라 데이터 전문가로서 성장할 수 있는 최적의 환경이라고 판단하여 지원했습니다.

저는 오뚜기에서 데이터 분석가로 재직하며, 데이터를 통해 비즈니스 현황을 파악하고 의사결정을 지원하는 실무 역량을 쌓았습니다. 이후 기술 분석에 머무르지 않고 예측 분석의 가능성을 확장하고자 통계대학원에서 전문적인 통계학 및 머신러닝 방법론을 심도 있게 학습했습니다. 이 과정에서 Python, R, SQL을 활용해 다양한 도메인의 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 분석가로서의 기반을 다졌습니다.

프로젝트 관리 업무를 수행하면서, 프로젝트의 성공은 비즈니스 베네핏과 회사 전략의 일치성에 달려 있음을 체득했습니다. 저는 ’비즈니스 요구사항을 이해하고, 기술적 제약 속에서 최적의 솔루션을 찾아 구현하는 것’에 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 보험 TM 시스템 구축 당시 AI 상담원을 활용한 고객 응대 방안을 구상하며 기술의 비즈니스 적용 가능성을 고민했습니다. 또한, 쿠팡 물류배부 예측 PoC를 통해 주요 제품에 대한 시계열 예측 모델을 개발하고, 이를 API로 서빙하여 사내 Data Intelligence 툴과 연동하는 경험을 했습니다. 이와 함께 크롤링 무중단 환경을 Google Cloud 기반으로 구축하는 등, 새로운 기술을 학습하고 적용하는 것에 주저하지 않는 태도를 갖추고 있습니다.

저는 식품 제조 산업과 금융 산업에서의 경험을 통해 고객의 다양한 요구사항과 제약을 이해하는 역량을 길렀습니다. EY 한영에서는 이러한 경험을 바탕으로 클라이언트의 복잡한 문제를 깊게 파고들고, 기술, 산업, 비즈니스 가치를 아우르는 최적의 솔루션을 제시하는 컨설턴트로서 기여하고 싶습니다. 짧은 경력이지만, 데이터 분석가와 PMO로서 쌓아온 다각적인 경험은 복잡한 문제를 다각도로 분석하고, 능력 있는 EY 컨설턴트들과 협력하여 고객 만족을 이끄는 데 큰 힘이 될 것이라고 확신합니다.