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데이터 처리 플랫폼 구축 프로젝트에서 데이터 유실과 처리 지연 문제가 발생해 어려움을 겪었습니다. 문제의 원인을 면밀히 분석하고 Kafka와 Flink의 설정을 최적화했으며, 장애 감지와 자동 복구 시스템을 도입했습니다. 팀원들과 긴밀히 협
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분석과 모델링을 담당한 저는 데이터 전처리 후 실제 분석 작업을 하게 되었습니다. 그 외에도, 마케팅 전략을 담당한 팀원은 분석 결과를 구체적인 마케팅 전략으로 전환하는 역할을 맡았습니다. 각 팀원은 맡은 바 업무에 대해 책임감을 가
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데이터를 분석해 스스로 현명한 선택을 할 수 있도록 돕는 ‘설명 가능한 금융’이 필요합니다. 케이뱅크의 데이터 기반 혁신에 제가 기여하고 싶은 이유이기도 합니다. 1. 케이뱅크에 입사를 희망하게 된 이유와 입사 후 이루고 싶은 목
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분석, 시스템 최적화 및 디버깅 기술을 익혔고, 이를 통해 문제 해결 능력을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 또한, 기술 블로그를 통해 데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 다양한 기술적 주제에 대해 글을 작성하고, 이를 통해
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데이터가 실질적인 비즈니스 전략으로 연결되는 과정을 경험할 수 있었기에 더욱 값진 시간이었습니다. 동시에 데이터 사이언티스트로서 문제를 정의하고, 해결하고, 결과를 전달하는 전 과정을 스스로 체득할 수 있었던 중요한 계기였습니
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기는 정확성과 성실함을 바탕으로 데이터의 품질을 향상시키고, 이를 통해 고객들에게 가치를 제공하고자 합니다. 제 강점은 데이터 분석 능력과 정밀한 작업 능력으로, 복잡하고 다양한 데이터를 정확하게 라벨링하는 데 기여할 수 있습니
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향상시켜 고객들에게 가치 있는 데이터를 제공하고, 이를 통해 혁신적인 프로젝트에 기여하고자 합니다. 제 강점은 문제 해결 능력과 데이터 분석 능력으로, 복잡한 데이터를 정확하게 라벨링하고 품질을 유지하는 데 기여할 수 있습니다. 또
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. 또한, 제가 가진 꼼꼼함과 분석 능력, 그리고 문제 해결 능력을 활용하여 회사의 목표를 달성하고, 데이터 라벨링 작업을 효율적으로 관리하는데 기여하고자 합니다. 이러한 강점을 활용하여 회사의 성공에 기여하고자 합니다.
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데이터 분석 및 심리뇌과학 전문가로서 연구 기관이나 기업에서의 경력을 쌓고, 실무에서의 전문성을 키워나갈 계획입니다. 새로운 기술과 도전에 대한 열린 마음을 가지고 현실적인 문제를 해결하는 데 기여하고자 합니다.
3) 창업: 아직 고
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데이터의 시대라고 표현해도 과언이 아닐 만큼 오늘날은 데이터를 취합하고 이를 분석하는 것이 중요해지고 있습니다. 생산현장은 물론 소비자들의 구매 데이터, 그 외 다양한 데이터들을 확보함으로써 기존 사용자들의 상황, 현장의 상황
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