현대모비스 Data Science-Data Analytics 자기소개서 지원서와 면접자료

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단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 실제 운영 시 발생 가능한 문제와 데이터 구조의 한계를 고려하며 분석했던 경험은 현대모비스의 실무와도 잘 맞을 것이라 생각합니다.
단순히 분석 결과를 도출하는 것을 넘어서, 현업부서의 니즈를 파악하고 문제정의부터 모델 개발, 시각화, 결과 해석 및 전략제시까지 전 과정을 책임지는 '데이터 기반 문제 해결자'라고 생각합니다.
현대모비스가 보유한 데이터 중 어떤 영역에 분석이 시급하다고 생각하나요?
충전소 입지 분석' 프로젝트에서 공공데이터 누락과 부정확성 문제가 가장 어려웠습니다.
이후 GIS 분석을 통해 거주 인구, 교통량, 주차장 위치 등을 결합한 분석모델을 완성할 수 있었고, 결과적으로 해당 프로젝트는 학과 우수과제로 선정되었습니다.
문제 해결에는 도전, 분석력, 인내가 함께 필요하다는 사실을 실감했고, 이는 향후 예기치 못한 데이터 문제나 시스템 오류가 발생할 수 있는 실무환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 기반이 되었다고 생각합니다.
빅데이터 경진대회에 참가했을 당시, 팀원 4명과 함께 '중고차 가격 예측 모델'을 개발한 경험이 있습니다.
하지만 초반에는 팀 내 커뮤니케이션이 원활하지 않아 중복 작업이 발생하고, 예측 모델의 목표지표에 대한 합의 부족으로 개발 방향이 엇갈렸습니다.
혼자 잘하는 것도 중요하지만, 팀 내에서 소통과 배려를 통해 전체 시너지를 만들어가는 협업 태도가 진짜 실무자의 자세임을 깨달았고, 이는 제가 향후 현대모비스의 데이터 조직에 잘 녹아들 수 있는 이유라고 생각합니다.
단순히 분석 결과를 도출하는 것을 넘어서, 현업부서의 니즈를 파악하고 문제정의부터 모델 개발, 시각화, 결과 해석 및 전략제시까지 전 과정을 책임지는 '데이터 기반 문제 해결자'라고 생각합니다.
저는 문제정의 단계가 가장 중요하다고 생각합니다.
정확한 문제정의 없이는 데이터 수집과 모델링이 아무리 정교해도 결과가 의미 없을 수 있습니다.
실제로 '센서 이상 탐지 모델' 프로젝트에서 초기에 문제를 단순한 분류 문제로 정의했다가, 현업에서 요구하는 건 '이상 발생 전 징후를 포착하는 것'임을 알고 모델 구조를 예측 기반으로 전환했던 경험이 있습니다.
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