[A+] 라인페이플러스 Data Scientist 인턴

소개글

[A+] 라인페이플러스 Data Scientist 인턴에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 자신을 자유롭게 소개해 주세요.

2. LINE에서 왜 자신을 채용해야 하는지, 자신의 경쟁력에 대해 구체적으로 적어 주세요.

3. 가장 깊이 있게 탐구했던 전공과목 또는 전공서적을 선택하고, 그 이유를 설명해 주세요.

4. 대표적인 프로젝트를 기술하고, 프로젝트에서 어떤 기여를 했는지 구체적으로 설명해 주세요.

본문내용

는 수십만 건의 로그 데이터를 수집하고, 사용자별 세션을 정의하여 구매 여부에 따른 라벨링을 진행했습니다. 이후 페이지뷰 수, 평균 체류 시간, 상품 상세페이지 클릭 횟수, 장바구니 담기 이후 미결제 여부 등 다양한 feature를 구성하고, 전처리 및 정규화를 통해 모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에 영향을 주는 주요 feature들을 시각화했고, 특히 ‘심야 시간대 단시간 방문’, ‘반복적인 장바구니 추가 후 미결제’, ‘신규 방문자’ 등이 이탈과 높은 상관관계를 가진다는 것을 확인했습니다.
제가 프로젝트에서 가장 주도적으로 기여한 부분은 모델링 이후 인사이트를 도출하고, 마케팅팀이 활용할 수 있는 형태로 분석 결과를 정리한 것이었습니다. 분석 결과를 단순 수치나 그래프에 그치지 않고, ‘어떤 유형의 고객에게 어떤 리텐션 전략이 필요한지’를 설명하는 스토리로 연결하였고, 실제 이 결과는 타겟 알림 메시지 발송 시나리오에 반영되어 A/B 테스트로 이어졌습니다.
이 프로젝트는 단순히 좋은 예측 모델을 만드는 것을 넘어, 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 계기였습니다.

키워드

자기소개서,   자소서,   합격,   상반기,   신입,   경력,   인턴,   취업,   이력서,   A+