목차
케이뱅크 데이터 사이언티스트 자기소개서 지원서
본문내용
거래와 유사한 구조를 가진 사기 거래를 구분하기 위해 Autoencoder와 XGBoost를 결합해 정밀도를 높인 경험이 있습니다.
5. 생성형 AI가 금융 데이터와 결합할 때 가장 주의할 점은 무엇인가요?
팩트와 데이터 출처에 대한 신뢰성 확보입니다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장을 만들 수 있지만, 금융에서는 수치의 정확성과 근거가 핵심입니다. 따라서 모델 출력을 검증하는 판별형 구조와의 결합이 필수라고 생각합니다.
6. 입사 후 첫 1년간 이루고 싶은 구체적인 목표가 있다면?
케이뱅크의 사용자 활동 데이터를 분석해, 금융상품 추천 모델을 개선하거나 앱 내 특정 UX의 이탈률을 낮추는 분석 프로젝트에 참여하고 싶습니다. 데이터 기반의 의사결정을 통해 실제 변화가 일어나는 과정을 경험하고 싶습니다.
5. 생성형 AI가 금융 데이터와 결합할 때 가장 주의할 점은 무엇인가요?
팩트와 데이터 출처에 대한 신뢰성 확보입니다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장을 만들 수 있지만, 금융에서는 수치의 정확성과 근거가 핵심입니다. 따라서 모델 출력을 검증하는 판별형 구조와의 결합이 필수라고 생각합니다.
6. 입사 후 첫 1년간 이루고 싶은 구체적인 목표가 있다면?
케이뱅크의 사용자 활동 데이터를 분석해, 금융상품 추천 모델을 개선하거나 앱 내 특정 UX의 이탈률을 낮추는 분석 프로젝트에 참여하고 싶습니다. 데이터 기반의 의사결정을 통해 실제 변화가 일어나는 과정을 경험하고 싶습니다.
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