목차/차례
1. AI데이터디지털 기술을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하거나 기존 방식을 개선한 경험을 기술해 주세요. (최대 1,000자)
2. 지원한 직무(과제)와 관련하여 가장 의미 있게 학습하거나 직접 수행해 본 기술적 경험을 기술해 주세요. (최대 1,000자)
3. 기아의 가치와 행동 중 한 가지를 선택해, 관련된 본인의 경험/사례를 소개해 주십시오. (최대 600자)
(가치와 행동: 사람을 생각합니다 / 함께, 더 멀리 나아갑니다 / 서로에게 힘을 실어줍니다 / 과감히 한계에 도전합니다 / 어제보다 더 나은 오늘을 추구합니다)
※ 기아 탤런트 라운지 내 Culture 페이지 참고
면접
1. 왜 기아 고객 데이터 사이언스 통한 일본 판매/영업 지원 전략 수립 직무에 지원하셨습니까
2. 일본 판매/영업 지원 전략 직무에서 데이터 사이언스가 왜 중요하다고 생각하십니까
3. 분석 결과와 현업의 직감이 충돌할 때 어떻게 설득하시겠습니까
4. 일본 시장 데이
...
본문/내용
1. AI데이터디지털 기술을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하거나 기존 방식을 개선한 경험을 기술해 주세요. (최대 1,000자)
제가 AI데이터디지털 기술을 활용해 가장 의미 있게 문제를 해결했던 경험은, 흩어져 있던 고객 반응 데이터를 하나의 분석 흐름으로 묶어 의사결정 기준을 바꾼 프로젝트였습니다. 당시 팀은 캠페인 성과와 고객 반응을 평가할 때 채널별 지표만 따로 보고 있었고, 그 결과 어떤 고객군이 실제로 반응했는지보다 어느 채널의 수치가 높았는지 중심으로 판단하는 한계가 있었습니다. 저는 이 방식으로는 다음 전략을 정교하게 세우기 어렵다고 판단했습니다. 그래서 단순 리포트 자동화가 아니라, 데이터 관점을 바꾸는 방향으로 접근했습니다.
우선 엑셀과 파이썬을 활용해 채널별 반응 데이터, 고객 특성 데이터, 시점별 전환 데이터를 정리했고, 전처리 과정에서 중복값과 누락값 기준을 다시 세워 같은 고객이 어떤 접점에서 반응했는지 흐름으로 보이게 만들었습니다. 그다음 군집화와 기본 분류 모델을 활용해 반응 패턴이 유사한 고객군을 나누고, 각 그룹이 어떤 콘텐츠와 어떤 타이밍에서 더 높은 반응을 보이는지 확인했습니다. 이…