목차
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
본문내용
11번가Machine Learning 자기소개서
11번가Machine Learning 자기소개서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[끊임없는 도전과 성장의 열정] 고객 중심의 서비스를 제공하는 것이 곧 기업의 경쟁력이라는 확신 속에 11번가에 지원하게 되었습니다. 이전 직장에서 고객 행동 분석 프로젝트를 수행하면서 구매 패턴 데이터 50만 건을 분석해 추천 알고리즘의 정확도를 수치로 15% 향상시킨 경험이 있습니다. 이 과정에서 머신러닝 기법인 랜덤포레스트와 딥러닝을 활용하여 고객 이탈률을 8% 줄이는 성과를 이루어냈으며, 데이터 전처리와 모델 최적화에 연평균 20시간 이상 투자하여 효율성을 높였습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 신규 추천 시스템 도입 후 사용자 체류시간이 평균 12% 증가하였고, 구매전환율이 5% 향상된 것을 확인하였으며, 이를 통해 고객 만족도와 매출 증대에 기여한 바 있습니다. 이러한 경험은 데이터를 바탕으로 고객의 니즈를 파악하고, 가장 적합한 서비
11번가Machine Learning 자기소개서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[끊임없는 도전과 성장의 열정] 고객 중심의 서비스를 제공하는 것이 곧 기업의 경쟁력이라는 확신 속에 11번가에 지원하게 되었습니다. 이전 직장에서 고객 행동 분석 프로젝트를 수행하면서 구매 패턴 데이터 50만 건을 분석해 추천 알고리즘의 정확도를 수치로 15% 향상시킨 경험이 있습니다. 이 과정에서 머신러닝 기법인 랜덤포레스트와 딥러닝을 활용하여 고객 이탈률을 8% 줄이는 성과를 이루어냈으며, 데이터 전처리와 모델 최적화에 연평균 20시간 이상 투자하여 효율성을 높였습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 신규 추천 시스템 도입 후 사용자 체류시간이 평균 12% 증가하였고, 구매전환율이 5% 향상된 것을 확인하였으며, 이를 통해 고객 만족도와 매출 증대에 기여한 바 있습니다. 이러한 경험은 데이터를 바탕으로 고객의 니즈를 파악하고, 가장 적합한 서비
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