 |
는 기술 환경에 적응하며, 회사와 함께 성장하는 전문가가 되고자 합니다.
4. 나의 Career (경력사항이 있는 경우 수행 업무, 성과 등에 대해 상세히) (2000 자)
저는 5년 이상의 생산 공정 관리 및 품질 개선 경험을 가지고 있습니다. 특히, 이전 직
|
|
 |
을 개선하는 능력입니다. 대학 시절부터 다양한 프로젝트를 통해 데이터를 분석하고 이를 기반으로 사용자 경험을 개선하는 방법을 체득했습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 사용자 인터페이스(UI) 개선 프로젝트에 참여해 고객의 행동 데
|
|
 |
영하는 것입니다. 저는 이전 직장에서 여러 디지털 금융 서비스의 기획과 운영을 맡으며, 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 개선하는 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다.
가장 기억에 남는 경험은 모바일 뱅킹 서비스의 UX/UI 개선 프
|
|
 |
특히, 광고 서버 개발과 관련된 프로젝트에서 서버 성능 최적화 및 실시간 데이터 처리 기술을 다룬 경험이 있습니다. 예를 들어, 고성능 광고 서버를 구축하며, 서버의 응답 시간을 최소화하고, 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 방법을
|
|
 |
반의 서버 운영 및 데이터 처리 경험이 풍부하여, 카카오뱅크의 광고 플랫폼이 대규모 트래픽을 처리할 수 있도록 하는 데 기여할 수 있습니다. AWS와 GCP 등 클라우드 환경에서의 서버 최적화 및 확장성 향상 경험을 통해, 카카오뱅크의 광고
|
|
 |
있는 전략을 제시한 경험이 있습니다. 이를 통해 광고 성과를 향상시키는 데 기여한 바 있습니다.
둘째, 머신러닝 모델을 활용한 광고 예측 모델 개발 경험이 있습니다. 광고 데이터를 분석하고, 이를 토대로 광고 성과를 예측하는 모델을 구
|
|
 |
이전 직장에서 광고 캠페인의 성과를 실시간으로 분석하고, 고객 행동 데이터를 기반으로 타겟팅 광고 전략을 개선한 경험이 있습니다. 이 과정에서, SQL, Python, R 등의 언어를 활용하여 데이터를 정리하고 분석하는 기술을 습득했으며, 머신러
|
|
 |
거래 데이터를 분석하고 이상 패턴을 추출하여 의심스러운 거래를 탐지하는 모델을 개발한 경험이 있습니다. 이 과정에서 데이터를 정리하고, 모델을 개선하는 데 필요한 다양한 알고리즘을 실험하며, 실제 금융 환경에 적용할 수 있는 효율
|
|
 |
통해 FDS 시스템의 핵심인 거래 데이터를 실시간으로 분석하고 위험을 탐지하는 데 필요한 기술을 익혔습니다. 또한, Python과 SQL을 활용하여 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 능숙하며, 머신러닝 모델을 구축하여 이상 거래를 자동으로
|
|
 |
를 분석하고 이상 거래를 탐지하는 알고리즘을 개발하는 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 이를 통해, 거래 패턴 분석과 같은 핵심 AML 기술을 익혔고, 자금 세탁을 방지하는 모델을 개선하여 보다 정확하게 의심 거래를 탐지할 수 있었습
|
|
메뉴펼치기
