닥터뉴엘
- 기업형태
- 중소기업
- 참여대상
- 대상 제한 없음
- 접수기간
- 시작일2024.12.13마감일2024.12.24
- 활동기간
- 25.1 ~ 25.1
- 모집인원
- 20명
- 활동지역
지역 제한없음
- 우대역량
- 파워블로거/SNS
- 활동혜택
- 사은품 지급
- 관심분야
뷰티/미용/화장품
- 활동분야
서포터즈
- 추가혜택
- -
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닥터뉴엘 서포터즈 뉴에르 5기 모집
6730
상세내용
닥터뉴엘 서포터즈 뉴에르 5기 모집
🎈닥터뉴엘 서포터즈 '뉴에르5기' 모집🙋♀
화장품에 관심이 많고
뷰티 직무 경험을 원하는 누구나
참여 가능한 #닥터뉴엘 #서포터즈💗
뉴에르 5기는 🌞콜라겐 선앰플과
❄️토너패드로 활동하게 될 예정인데요.
우수 서포터즈 경품 등
다양한 활동 혜택 준비되어 있으니
많은 참여 부탁드립니다🥰
📌 모집 기간
12.13(금) - 12.24(화)
📌 모집 인원
20명
📌 선정 발표
12.26(목) *개별 연락 예정
📌 신청 방법
𝟏. 닥터뉴엘 인스타그램(@drnuell) 팔로우
𝟐. 닥터뉴엘 공식몰 회원가입
𝟑. 서포터즈 구글폼 작성 후 제출
✨ 커뮤니티 및 영상 채널 제출 시 선정 확률 𝒖𝒑
지원서 다운로드
- '지원서 파일 없음'
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이 활동에 관심을 가지는 사용자 (31명)
합격스펙 & 합격자소서
더보기인가경 / 러시아어문학 / 학점 3.79 / 오픽: IH / 사회생활 경험: 인턴
1. 와이어트 지원 동기 및 자기소개 와이어트는 뛰어난 기술력과 독보적인 브랜드정체성을 바탕으로 국내 헤어케어 브랜드 선두를 이끌고 있지만 현 상황에 안주하지 않고 글로벌 시장 차별화를 목표로 지속도전하고 있습니다. 저는 올리브영 메이트로 근무하며 닥터포헤어와 어노브의 제품들이 소비자에게 건강한 아름다움을 제공하고 있다는 것을 현장에서 경험할 수 있었고, 와이어트에 입사한다면 함께 성장할 수 있을 것으로 생각하여 지원하게 되었습니다. [저의 업무 원동력은 성취감입니다] 알랭 드 보통의 <일의 기쁨과 슬픔>에서는 ‘일이 의미 있게 느껴지는 것은 다른 사람의 기쁨을 자아내거나 고통을 줄여줄 때’라고 합니다. 저는 콘텐츠팀 인턴과 개인브랜드 운영 경험을 통해 업무를 지속하는 것에 있어서 ‘성취감’이 가장 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 브랜드를 운영하며 친환경의 가치를 추구하는 제품을 기획하며 고객으로부터 가치소비를 지속할 수 있었다는 후기를 받았고, 인턴으로 근무하면서는 인스타툰, 카드뉴스 등의 정보성 콘텐츠를 제작하며 일상에서 도움이 되었다는 사용자 후기를 받으며 업무의 원동력인 보람과 성취감을 느낄 수 있었습니다. 브랜드매니저는 담당 제품이 이른바 자식이라고 생각할 만큼 제품의 탄생부터 판매까지 모든 과정을 함께합니다. 1인 브랜드 운영자였던 만큼 제품 제작, 상세페이지, 프로모션 및 콘텐츠 기획 등 1인 제품의 A-Z를 직접 겪었던 경험을 바탕으로, 고객을 만족시킬 수 있는 제품과 콘텐츠를 기획하여 닥터포헤어/어노브 브랜드 가치를 극대화하겠습니다. 2. 직무를 잘할 수 있는 이유 [데이터 분석 기반 기획력] 콘텐츠팀 인턴으로 근무하며 SNS 콘텐츠를 제작했던 경험이 있습니다. 그 과정에서 인사이트를 바탕으로 월별운영안을 작성하여 카드뉴스 및 인스타툰 콘텐츠를 제작했고, 그 결과 3주 만에 인스타그램 팔로워가 210% 증가하는 성과를 낼 수 있었습니다. 인턴십 종료 후에는 직접 촬영한 사진을 기반으로 하는 브랜드 론칭에 도전했습니다. 온/오프라인 시장조사 결과 65개의 문구 브랜드 중 51곳이 모든 상품에 OPP 비닐포장재를 사용하고 있다는 점과, 카페 및 커뮤니티 후기를 통해 사용자들이 비닐 포장에 불편함을 느낀다는 점을 알게 되었습니다. 그리하여 평소에도 관심이 많았던 제로웨이스트를 브랜드 가치관으로 정립하여 기존 문구 브랜드와는 다른 차별점을 두었습니다. 또한, 자사몰과 입점처 매출내역을 기반으로 상권/시즌별 및 키워드/시간대별 유입 데이터 등을 분석하여 총 78개의 제품 제작과 증정 프로모션등의 이벤트를 기획함으로써 전년비 210% 매출을 신장할 수 있었습니다. 이러한 데이터 분석 기반 기획력을 바탕으로 인사이트를 파악하여 브랜드 이벤트, 캠페인 등 닥터포헤어/어노브의 브랜드 가치를 극대화 할 수 있는 제품과 콘텐츠를 기획하겠습니다. [준비된 디자인툴 사용 능력] 올리브영에서 메이트로 1년 5개월간 지속 근무하며 코스메틱 제품의 제형, 향, 외용기, 성분 등을 분석하고 틈틈이 아이디어를 기록했습니다. 이후 브랜드 운영과 인턴 경험을 통해 함양할 수 있었던 어도비 일러스트레이터, 프리미어프로 등의 디자인적 능력으로 뷰티 인스타그램을 시작했터습니다. USP를 분석하고 제품의 매력을 전달할 수 있도록 렌탈 스튜디오를 대관, 릴스 제작 등 다채로운 콘텐츠를 제작했습니다. 그 결과, 홀리카홀리카 인사이드 체험단, 더랩바이블랑두 너드웨이즈 체험단 등 다양한 브랜드의 소비자마케터로 활동하고, 인스타그램 개설 두 달 만에 인게이지먼트 4.01%와 릴스 총 조회수를 2만 이상을 달성할 수 있었습니다. 입사 후에는 직접 겪은 다양한 경험을 바탕으로 시장 및 데이터 분석을 기반한 제품 기획부터 출시 후 프로모션 등 다양한 콘텐츠까지 와이어트 BM 직무에서 통합적 업무를 수행해내며 강점을 발휘하겠습니다.
경기대 / 응용통계학과 / 학점 2.93/4.5 / 토익: , 토익스피킹: 120, 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: / 학과학생회, 학과학습동아리, 봉사동아리'이음', 융복합프로젝트형빅데이터분석서비스개발 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: 데이터분석준전문가
1. 지원동기 닥터웍스는 최고의 의료진과 최첨단 기술을 보유한 AI 기업을 연결하여 새로운 의료지식시장을 만들어 대한민국 의료산업의 변화를 선도하기 위해 설립된 기업입니다. 자체 개발한 의료 데이터 분석 서비스를 통해 고품질 의료 데이터 수집과 데이터 라벨링 인력 확보, 품질 관리까지 한 번에 가능한 서비스를 선보였습니다. 26개 분과 1,100여 명의 의료진으로 구성된 자문 팀과 함께 의료 데이터 전처리 방법 등에 대한 닥터웍스만의 노하우를 제공합니다. 이를 통해 회사가 직접 의료진 체널을 구성하고 프로젝트를 진행하는데 소요되는 시간과 비용, 리스크를 절감할 수 있고 데이터 가공을 완료하는데 걸리는 시간을 줄여 6배 이상의 생산성을 만들어 냈습니다. 이러한 닥터웍스의 노력은 설립 1년 만에 의료 데이터 라벨링 분야 1호 벤처기업 선정이라는 결과를 낼 수 있었습니다. 건강에 대한 관심도가 높아지는 요즘, 의료 데이터와 분석 서비스로 새로운 가치를 창출하고 국민 모두의 건강한 삶 증진에 기여하고자 지원했습니다. 입사 후 닥터웍스의 의료 데이터 분석 서비스 개발 및 연구에 기여하겠습니다. 응용통계학과 진학 당시, 통계 프로그램 및 실습 과목을 통해 파이썬을 사용하여 데이터 분석하는 방법을 배웠습니다. 또한 빅데이터 분석 및 실습 과목을 통해 딥러닝에 대한 기본 이론과 간단한 실습을 학습했습니다. 이를 통해 머신러닝 및 딥러닝에 대한 기본적인 이론을 학습할 수 있었습니다. 그리고 멀티캠퍼스 프로그램에서 머신러닝 및 딥러닝에 대한 학습 및 실습을 진행했고, 이후 진행한 전공 프로젝트에서 심장 질환 위험군 분류 모델을 작성하여 내재화 했습니다. 실습을 통해 각 모델 별 필요한 하이퍼파라미터가 무엇인지 알 수 있었고, 머신 러닝 및 딥러닝 라이브러리 Tensorflow와 Sklearn을 활용하여 모델링을 직접 개발할 수 있었습니다. 또한 멀티캠퍼스 3번의 프로젝트를 통해 팀으로 이루어지는 업무가 어떻게 흘러가는지도 배울 수 있었습니다. 이러한 경험을 통해 닥터웍스에서 개발 연구하는 서비스와 집단지성에 기여하도록 노력하겠습니다. 2. 입사 후 포부 열린 마음으로 새로운 모든 것들에 빠르게 적응하고 실무에 적용하도록 노력하겠습니다. 또한 팀으로 이루어지는 업무가 많은 곳에서 의사소통에 문제 없도록 하겠습니다. 저는 새로운 내용을 학습하는데 두려움이 없습니다. 학부에서 학습하던 도중 어려운 내용이 있을 때 관련 서적 학습을 통해 부족함을 이겨나갔습니다. 또한 멀티캠퍼스 융복합 프로젝트에서 반려견 산책 어플에 구현한 기능의 당위성을 위해 자연어 처리를 진행했습니다. 학습하지 않은 새로운 내용이었지만 인터넷 검사와 서적 공부를 통해 기초 코드를 작성했고, 이후 팀원들과 완성 코드를 만들어 당위성을 높였습니다. 입사 후에도 실무에서 발생하는 다양한 내용들에 두려움 없이 맞서겠습니다. 또한 실력 향상을 위해 SQL, ADP과 같은 빅데이터 자격증 취득 등 끊임없이 학습하고 성장하겠습니다. 또한 타인의 말을 오류 없이 이해하고 전달할 수 있습니다. 멀티캠퍼스 3번의 프로젝트에서 팀원들과 프로젝트 회의 진행 당시, 각자의 언어로 이야기하는 내용을 누구나 이해하기 쉽게 바꾸어 전달하는 역할을 맡았습니다. 덕분에 불필요한 시간낭비를 줄일 수 있었고 기능 구현에 더 많은 시간을 소비할 수 있었습니다, 이렇듯 업무 진행 시 불필요한 의사소통 시간을 줄이도록 노력하겠습니다. 3. 성공경험 멀티캠퍼스 전공 프로젝트를 진행 하면서 심장 질환 위험군 분류를 위한 모델을 작성했습니다. 수업 시간에 학습했던 모델들을 사용하기로 했으나, 각 모델 별로 필요한 파라미터와 바꿔야 할 값들이 모두 달라 어려움을 겪었습니다. 그래서 인터넷 조사를 통해 파이썬에서 제공하는 오픈 레퍼런스 머신러닝 document를 찾았고, 설명되어있는 값들을 하나씩 대입한다면 된다는 점을 발견했습니다. 이후 팀원들끼리 모델을 나누어 5일 동안 4시간씩 해당 모델의 document를 평균 5-7 페이지 공부했습니다. 공부를 통해 모델 별로 필요한 하이퍼파라미터와 역할, 대입해야 할 값들이 무엇인지 알 수 있었습니다. 해당 document가 영어로 되어 있어 어려운 부분은 팀원들과 함께 이해를 하고 추가 검색을 통해서 학습했습니다. 이후 학습한 내용을 토대로 5일 동안 3시간씩 모델을 직접 돌려 성능을 확인했습니다. 그 결과, 처음 예상했던 것보다 결과 값들을 약 20% 더 얻어 적절한 모델을 선정할 수 있었고, 프로젝트를 성공적으로 완성할 수 있었습니다. 이러한 경험을 통해 어떻게 모델링을 하는지, 성능을 높일 수 있는지에 대해 배울 수 있었습니다. 또한 풀리지 않는 문제라도 학습하고 끝까지 골몰하면 반드시 답을 낼 수 있음을 깨달았습니다. 4. 성격장단점 어릴 때부터 부모님께서 많은 경험을 할 수 있도록 도와주신 덕분에 도전과 경험 속에서 긍정 에너지를 얻을 수 있었습니다. 어릴 적 부모님께서 학습만 하는 유치원이 아닌 신체적 활동 위주의 유치원을 보내주셨습니다. 덕분에 활발하고 긍정적인 성격을 가질 수 있었습니다. 더 나아가 모든 일에 긍정적인 마음을 가지고 임할 수 있었습니다. 긍정이라는 믿음을 가지고 응용통계학과를 졸업할 수 있었습니다. 고등학교 때까지 문과였기 때문에 졸업 학과로 진학했을 당시 이과 수학을 많이 학습하는 것에서 어려움이 있었습니다. 하지만 ‘학습하면 무조건 할 수 있다’라는 믿음을 가지고 한 발 한 발 나아갔습니다. 덕분에 작은 폭이지만 학점도 조금씩 올랐고, 자신감이 생겼습니다. 이러한 자신감은 데이터 가공 및 전처리를 통해 원하는 데이터를 추출 후 이를 가지고 알고리즘을 작성하는 것에 흥미를 느끼게 했습니다. 또한 멀티캠퍼스 융복합 프로젝트에서 ‘우리 팀은 무조건 해날 수 있다’는 긍정적인 생각을 가지고 어려움을 이겨 나갔습니다. 그 결과, 데이터를 분석하고 알고리즘을 작성하는데 두려움 없이 맞설 수 있었고, 프로젝트에서 대상이라는 성과를 얻었습니다. 앞으로도 긍정적인 마음을 가지면 못할 것이 없다는 마음으로 끊임없이 고민하고 성장하고 도전해 나가겠습니다. 5. 공동의 목표를 달성하기 위해 팀워크를 발휘한 경험 학원 아르바이트 당시, 5명의 강사 선생님들 업무가 한꺼번에 몰린 적이 있습니다. 약 100여 개의 단어의 채점 업무, 학생들에게 나눠줄 유인물 인쇄 및 제작 작업과 간단한 문서 편집의 업무였습니다. 모든 업무를 2시간 30분이라는 한정된 시간 내에 완료해야 했습니다. 이를 위해 함께 근무하는 다른 조교 선생님과 빠르게 끝낼 수 있는 업무 순서를 정했습니다. 유인물 인쇄하는 시간에 한 명은 문서 편집을, 한 명은 채점 업무를 맡았습니다. 이후 함께 채점 업무를 분담하였고, 제작 작업에서도 한 명은 유인물 순서를 조립하고 남은 한 명은 스테이플러 작업을 진행했습니다. 덕분에 시간 내에 모든 업무를 마쳐 수업에 차질이 생기지 않았습니다. 이렇듯 팀으로 업무가 이루어지는 곳이 많은 곳에서 업무 혼선과 지연이 되지 않도록 하겠습니다.
울산과학기술원 / 기계항공공학 / 학점 3.84/4.3 / 오픽: IM3
1. 해당 공고 및 세부 수행직무를 희망하는 이유와 본인이 적합하다고 판단할 수 있는 이유 및 근거를 제시해 주십시오. <생산기술의 집합체> 배터리 전 직장에서 전극코팅프레스공정 최적화를 담당했습니다. 슬롯다이코팅의 코팅갭, 배압, 건조조건, 장력 등 여러 인풋을 바꿔 CCM을 만드는 것은 연료전지와 동일하나, 촉매가 코팅된 필름을 이형하고 전해질막에 양면동시코팅이 가능하다는 것은 단차, 건식화 측면에 이득이라 생각합니다. 다이 내 스페이서 두께, 테이퍼에 따라 운전속도별 양엣지 솟아오름과 같은 코팅형상 데이터를 관리했습니다. 두께가 두꺼울수록 끌림현상이, 얇을 수록 엣지 높이가 높아짐으로 평탄도관리가 안됐습니다. 테이퍼역시 코팅폭의 대면적화에 따른 슬러리유동이 폭방향에 따라 달라짐으로 스택을 위한 두께편차관리가 중요했습니다. 연료전지용 닥터블레이드 역시 점도별 팁형상관리, 접촉각 등의 인자가 중요하다 생각되는데, 타겟 두께와 조도를 위해 인자의 주효과와 교호효과를 회귀분석과 같은 모델을 만들고 공정인자값을 예측하는 결론에 기여하고자 합니다. 핫롤프레스 시 연신율이 다른 코팅부와 비코팅부간의 끊어짐을 막고 주름을 개선했습니다. 프리 히팅롤사용과 인덕션을 경계부에 가열 후, 피딩롤의 장력을 5% 줄여 전극공급이 원할이 되게 했습니다. 필름에서 이형된 촉매층이 전해질막에 데칼 시 균일한 접착력유지가 계면저항감소에 중요한 역할이라 생각하기에 롤의 표면가공이나 다회압연비율, 전해질막에 롤에 묻힌 바인더도포 등 새로운 시각으로 접근하고자 합니다. 또한 배터리스택의 불균일한 두께를 보면서 분리판과 같은 기계강도를 제어하는 부품의 중요성을 느꼈습니다. 연료전지 스택 시 분리판과 가스켓은 MEA에 기밀을 유지하면서 균일한 체결력이 핵심으로 생각하는데 고무폼재를 실링용으로 엔드플레이트와 가스켓사이 고정시킨다면 볼트로 압착하더라도 스택이 편평도를 가질 수 있을거라 생각합니다. 연료전지야말로 화학,기계,전기의 다양한 지식들이 모두 활용되며 연료전지의 셀제작기술이 아직 파일럿라인에서 개발될 거리가 많은 만큼 경험했던 역량을 발전하고 싶어 생산기술/품질 및 수소에너지 개발 직무에 지원합니다. 2. 본인의 역량을 나타낼 수 있는 주요 전공과목(최대 5개)을 선정하여, 해당 과목에서 습득한 역량 및 성취도(학점)를 기술해 주십시오. ※ 석사과정자는 연구경력 및 세부 전공에 대해 기술해 주십시오. 컴퓨터이용공학(A+) 열전달계수가 작은 물질이 내부 큰물질이 외부인 서로 절연된 반지름방향의 원통 내부에 전압을 가했을 때 온도와 응력분포를 Ansys로 해석경헙있습니다. 열유속, 단열, 절연과 같은 경계조건을 어디에 부여함에 따라 결과값이 바뀔수 있어 추후 시험결과를 바탕으로 재해석할 수 있습니다. 온도와 열전달계수곱에 비례한 열응력은 두 물질의 경계에서 슈팅현상발생했고, 이론적으로 전위차제곱에 비례하기 때문에 해석전 원통내부 온도편차경향성 또한 예측해볼 수 있었습니다. 빔에서 모멘트나 힘의 위치 경계조건부여를 통한 이론적 계산과 컴퓨터 수치해석 간의 최대휨응력의 크기,발생 위치가 동일함을 보이고 실험을 통해 재현하기도 했습니다. CAE는 분리판유로의 차압설계 뿐 아니라 스택과정시 파손이 어디가 일어날지 압착이나 프레스했을 때 변위나 응력의 변화가 어떻게 되는지 공정에서도 예측해 불필요한 개발런을 막을수 있다 생각합니다. 프로젝트랩(A+) 좌식형 모빌리티 프로토제작을 위해 7인의 기계전장팀이 3달간 매달렸습니다. 전체적인 모델링 및 세부뼈대제작, 구동메커니즘쪽을 담당했으며, 가공집에서 스틸바의 용접과 커팅을 통한 프레임을 만들었습니다. 또한 메인프레임에 휠의 포크구조를 바로 결합하는 것이 아닌 스탠리스 샤프트가 프레임사이를 통과해 포크에 끼우게끔 해 서스펜션을 만듬으로 진동문제도 개선했습니다. 바디는 곡면형상으로 FRP의 경량화에 진공흡착을 사용해 작업성을 올렸고, 시트는 EVA폼을 구매해 레자로 마감했습니다. 이해할 수 있는 언어로의 소통이 중요했고 향후 업무를 할 때, 사소한 문제가 보이면 즉시 배움을 통해 개선방안을 찾고 적용에 임할 것입니다. 기계제도및실습(A-) 카티아나 캐드의 기본제도를 학습하고 기사실기를 준비하며 KS규격을 학습했습니다. 기계공학실험(A0) 열교환기에 대항류가 평행류보다 효율이 우수하다는 것을 다양한 온도와 유량에서 비교했고, 냉각과 관련된 핀의 개수별 최고온도를 찾아 경량화관점에서 최적의 핀효율을 도출했습니다.
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