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[쿼리파이] Backend팀 개발자(실무형 인턴)
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상세내용
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[쿼리파이] Backend팀 개발자(실무형 인턴)
접수 기간 2025-01-14 ~ 상시모집
모집부문 및 상세내용
| 모집 부문 | 상세내용 |
|---|---|
| 개발자(실무형 인턴) (0명) | 담당업무 보안 솔루션을 위한 백엔드 시스템 설계 및 개발 지원 클라우드 환경, Identity Provider 및 AI 기술 Survey 및 Research Internal / External API 개발 채용형태 - 인턴 6개월 우대조건 클라우드 서비스 및 인프라에 대한 지식 (예: AWS, Azure, GCP) 보유 ML/DL 모델 학습, inference 서비스 개발 및 운영 경험 대용량 애플리케이션 구축/운영 경험 RDBMS, NoSQL 등 데이터베이스에 대한 이해와 최적화 경험 애플리케이션 성능 최적화 경험 주어진 문제를 해결하기 위한 끈기와 근성의 소유자 |
자격요건
학력
학력무관
근무조건
급여
회사 내규에 따름
근무지역
서울 강서구 마곡중앙1로 26 7층
전형 절차
Step 1
서류전형
Step 2
사전과제
Step 3
실무자 온라인 인터뷰
Step 4
1차 오프라인 인터뷰
Step 5
2차 오프라인 인터뷰
Step 5
최종합격
지원 기간 및 방법
접수기간
2025-01-14 ~ 상시모집
접수방법
이메일 지원
문의
전화번호
0236621876
이메일
recruiting@chequer.io
유의사항
- 허위 사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
지원서 다운로드
- '지원서 파일 없음'
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합격스펙 & 합격자소서
더보기가천대학교 / 소프트웨어학과 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 인턴(한 달) / 2021 인공지능 언어 능력 평가(은상)
1. 지원자가 생각하는 올리브영만의 매력은 무엇인지 서술해주세요. 이를 강화하기 위해 수행하고 싶은 업무를 지원 직무 관점에서 작성해주세요. (800자) [이제는 올리브영의 섬세함을 보여줄 때입니다] 화장품부터 건강기능식품, 이제는 생활용품까지. 올리브영은 젊음과 건강을 유지하고자 하는 우리의 삶 전반에서 라이프스타일의 혁신을 가져오고 있습니다. 얼마 전, 잠실 롯데타워에서 일본인을 만났습니다. 한국 화장품을 추천해달라는 부탁에 저는 단번에 올리브영 앱을 켜고 보여주며, 근처에 있는 올리브영 매장을 알려주었습니다. 또한 올리브영 앱에서 제공하는 랭킹 기능을 통해 화장품을 추천해주었습니다. 올리브영만의 매력은 편리한 기능과 쉬운 매장 접근성, 그리고 국내 H&B 시장을 선도하는 유일한 브랜드라는 인식입니다. 트렌디한 상품과 제품의 다양성도 빼놓을 수 없는 올리브영만의 매력입니다. 또한 올리브영은 ‘로켓뷰’를 인수하면서 빅데이터 기반의 인공지능 기술을 도입하여, 고객별 맞춤형으로 초개인화된 상품을 추천하도록 노력하고 있습니다. 고객의 쇼핑 패턴과 구매한 상품 데이터를 다각도로 수집 및 분석하며, 맞춤형 추천 시스템을 정교화하고 있습니다. 그러나 저는 올리브영의 오랜 팬이자 소비자로서, 아쉬웠던 부분이 있습니다. 성분을 기반으로 한 추천 시스템이 없다는 것입니다. 실제로 올리브영 매장에서 많은 고객들은 화장품 구매를 위해, 특정 앱으로 성분을 확인합니다. 올리브영만의 편리함 그리고 쉬운 접근성과 더불어, 이제는 올리브영의 섬세함이 필요할 때입니다. 초개인화된 상품 추천 시스템을 개발하기 위해, 입사 후 성분 정보들을 수집 및 분석할 것입니다. 별도의 앱을 이용하지 않아도 성분을 확인하고, 맞춤형 제품을 구매할 수 있도록 시스템을 개발할 것입니다. 2. 지원 직무에서 본인이 발휘할 수 있는 강점은 무엇인가요? 그 이유는 무엇이며, 해당 역량이 본인의 강점이 되기까지 어떤 노력과 도전을 했는지 구체적인 사례를 들어 작성해주세요. (1000자) 석사과정에서 자연어처리 전공을 하며, 머신러닝과 세부분야인 딥러닝에 대한 학습 경험이 있습니다. 올리브영의 테크 조직 중 데이터/AI 조직은, 데이터플랫폼 개발 및 AI/추천엔진 개발 부서가 하나의 조직으로 이루어져있습니다. 저는 데이터/AI 조직에서 근무하며 머신러닝 기반의 데이터 분석도 가능하지만, 딥러닝 기반의 모델 학습도 가능합니다. 올리브영에서 수집한 방대한 데이터를 다각도로 분석하여 다양한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 저는 데이터 분석 및 자연어처리 개발자로 성장하기 위해, 다양한 머신러닝 기술을 사용한 프로젝트 경험이 있습니다. 1. Kaggle에서 제공하는 데이터를 사용하여, python기반의 심장병 예측 시스템을 개발한 경험이 있습니다. 16개의 feature를 제공하는 4,238개의 데이터를 분석하여, 심장질환 예측에서 필요하지 않다고 판단되는 ‘교육’ 데이터를 제거하는 등의 데이터 전처리를 수행했습니다. 또한 다양한 인사이트를 얻기 위해 heatmap과 feature의 상관관계를 시각화했습니다. KNN과 Logistic Regression 알고리즘을 사용하여 심장병 예측 시스템을 개발했으며, GridSearchCV를 통해 모델이 가장 높은 정확도를 도출하는 hyper-parameter tuning도 수행했습니다. 프로젝트를 수행하며 주어진 데이터의 특성을 꼼꼼히 파악하여 분석하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 2. 졸업작품으로 Wi-Fi sensing을 이용한 인간 행동 인식 시스템 개발 경험이 있습니다. 수집한 Wi-Fi 무선 신호를 이용하여, 특정 공간에 사람이 있는지/어디에 위치하는지/몇 명의 사람이 있는지 인식하는 시스템을 개발했습니다. Random Forest, KFold, Logistic Regression 알고리즘을 사용하여 문제를 해결했습니다. 3. 음성, 대화, 시각, 무선 신호 등 다양한 데이터를 다루어 본 경험이 있습니다. 석사과정에서 다양한 모달리티를 다뤄본 경험이 올리브영에서 큰 거름이 될 것입니다. 3. 1) 데이터 설계 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인지 이유와 함께 서술해 주세요. 2) 위 요소의 반영 여부에 따른 결과물의 차이에 대하여 경험을 바탕으로 설명해주세요. (1500자) 데이터 설계 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 ‘효율적인 데이터 적재’입니다. 데이터 엔지니어는 ‘데이터를 유용한 상태로 필요한 사람에게 제공하는 사람’입니다. 데이터 엔니지어링을 업무 영역으로 구분한다면, 좁게는 '데이터 파이프라인 개발'로 넓게는 '효과적인 데이터 제공을 위한 데이터 프로세스 수립' 및 '데이터 플랫폼 구축'이라고 할 수 있습니다. 올리브영은 수많은 고객들로부터 방대한 데이터를 수집합니다. 수집한 빅데이터를 warehouse에 적재하고, 쿼리를 통해 수집한 데이터를 추출하여 분석을 수행합니다. 이 과정에서 효과적으로 데이터를 적재하여, 개발자가 쉽고 빠르게 방대한 데이터를 추출하는 것이 중요합니다. 2021년까지 올리브영은 이러한 전통적인 ETL 시스템 구조로 원본 데이터를 Data Warehouse에 적재했습니다. 또한 DW 쿼리를 통해 적재한 데이터를 추출하여 분석 업무를 수행했습니다. 하지만, ETL 시스템 구조는 빠르게 추가되는 원천 데이터를 수용하기 어렵다는 문제점과 다양한 경로를 통한 데이터 제공 등의 한계점이 있습니다. 따라서 2022년부터는 클라우드 기반의 새로운 데이터 플랫폼을 설계했습니다. 클라우드 기반 데이터 엔지니어링을 통해 기존 시스템의 문제점을 해결하였고, 데이터 기술 중 가장 강력한 분석 도구 중 하나인 빅쿼리를 이용하여 데이터를 분석하고 있습니다. 다양한 프로젝트를 수행하며 데이터 적재에 대한 어려움을 마주한 경험이 있습니다. 특히, 석사과정에서 머신러닝 프로젝트를 수행하며, 한국어 데이터를 어떻게 데이터베이스에 적재할 것인지 모색한 경험이 있습니다. 머신러닝 모델은 한국어 데이터를 숫자나 벡터의 형태로 이해합니다. 따라서 프로젝트를 수행하면서 데이터를 적재할 때, '한국어 텍스트로 적재해야 하는지' 혹은 '모델이 이해하기 쉽도록 벡터 형태로 적재해야 하는지'를 고민했습니다. 모델 관점에서 데이터를 적재한다면 숫자나 벡터 형태로 적재해야 합니다. 그러나 엔지니어가 쿼리를 통해 적재한 데이터를 추출해 보았을 때, 사람이 이해하기 어려운 형태의 데이터이기 때문에 추출한 데이터가 어떤 데이터인지 알기 어렵습니다. 따라서 다각도의 인사이트를 얻기 어렵다는 문제점과 dimension이 큰 여러 벡터를 하나의 column에 저장하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 그러나 데이터베이스에 한국어 형태로 적재한다면, 모델이 이해하도록 숫자나 벡터 형태로 변환하는 추가적인 단계가 필요하지만 적재하기 쉽고, 다양한 feature와 결합하여 폭 넓은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 엔니지어는 적재된 데이터를 SQL 쿼리로 정확하게 추출해야 함과 동시에, 사용자로부터 수집한 방대한 데이터를 효과적으로 적재할 수 있어야 함을 배웠습니다. 올리브영에 데이터 분석 및 개발자로 입사하여, 데이터를 어떻게 더 효과적으로 적재할 수 있는지와 데이터의 품질을 높이기 위한 방법들을 배우고 싶습니다. 이를 통해 다양한 인사이트를 발견하여 고객들에게 새로운 가치를 제공하는 데이터 분석가로 성장하고 싶습니다.
한국공학대학교 / 전자공학과 / 학점 3.5/4.5
[자유 양식] "Spring 개발자" 기존에 학원에서 JSP를 공부한 후, Spring에 적용하기 전에 IT뱅크 학원에서 공부하였습니다. Spring 프로젝트를 진행하면서 여러 예제를 활용하고, 백엔드 외에도 front-end에서의 javascript 활용에 중점을 두고 있습니다. Vanilla JS를 사용하여 프로젝트를 진행하며, document에서의 element 활용과 변수 사용법을 확실히 알아가고 있습니다. 백엔드에서 필수적인 DB 사용법을 익히기 위해 프로그래머스를 통해 MySql 문제를 해결하고, MS-Sql 프로시저와 쿼리를 사용하여 다양한 데이터를 가공하고 편집했습니다. 현재는 cyberlogitec 회사에서 Oracle을 사용하며, 여러 Toy Project를 MySql, MS-SQL, Oracle 모든 DB를 사용하여 시도해 보았습니다. 다양한 스크립트 언어와의 경험을 통해 언어 간의 차이점을 이해하고, 각 언어의 장단점을 파악하여 효과적으로 사용할 수 있는 개발자가 되기 위해 노력하고 있습니다. 백엔드와 front-end 간의 기능 부여와 통신에 대한 공부를 통해 ajax를 사용하여 페이징, 글 순서 변경, 강의 전달 등을 구현하며, 보안 취약 문제 및 속도 개선 등에 대한 경험을 쌓았습니다. 현재는 Spring Boot를 사용하는 웹 페이지 제작을 공부 중이며, spring security, JPA의 N+1 문제 해결 방법, MVC 패턴의 효율적 사용, 클린 코드 작성 등에 집중하고 있습니다. 알고리즘 풀이와 개인적으로 공부한 내용을 영상과 블로그에 기록하며, 다양한 언어와 DB에 대한 기초적인 지식을 쌓아왔습니다. 이를 통해 Spring 개발자로서의 발전을 위한 밑거름을 마련하고 있습니다. "즐거움과 열정" 피아노와 봉사활동, 농구 등 다양한 활동을 통해 재능을 키우기 위해 노력하고 있습니다. 농구를 통해 동아리에 가입하여 여러 대회에 출전하는 등 열정적으로 활동하고 있습니다. 대학생 때 처음 자바를 접한 이후, 즐기면서도 성장할 수 있는 분야에서 끊임없이 노력하며, 개발자로서 취미를 가지고 즐길 수 있게 되었습니다. 지금까지의 경험을 통해 계속해서 발전하고자 하는 열정을 가지고 있습니다. "잘 하고, 같이 가는" 2021년까지 다양한 프로젝트를 시도하며 개발 지식을 쌓았습니다. 2022년에는 JPA 공부에 집중하고, 디프만 참가를 통해 다른 개발자들과 협력하여 프로젝트를 진행해 보았습니다. 그리고 9월까지 클린 코드를 사용한 프로젝트를 완성하고, 이전에 만든 프로젝트를 리팩터링하였습니다. 이러한 경험을 통해 Spring 개발자로서 한 단계 도약하고, 이후에는 Kotlin을 사용한 프로젝트를 진행하여 더욱 발전하고자 합니다. 이후에는 Kubernetes, Elastic search 등에 대한 공부를 통해 뛰어난 개발자가 되기 위해 노력할 것입니다. 또한, 뛰어난 개발자로서 다른 사람을 이끌 수 있는 능력을 갖추어 지식 공유와 함께 발전해 나갈 계획입니다.
수도권 4년제 / 소프트웨어 / 학점 4.08/4.5 / 토익스피킹: IM3 / 기타: 정보처리기사
1. 현대오토에버의 해당 직무에 지원한 이유와 앞으로 현대오토에버에서 키워 나갈 커리어 계획 (500~1000) “현대오토에버 성장에 기여할 수 있는 개발자” 학부시절 SW 카카오 엔터프라이즈 아카데미 교육에서 FrontEnd 개발자로 프로젝트에 참여하며, 최고의 사용자 경험을 위한 서비스를 제공하는 개발자의 목표를 가지게 되었습니다. 현대자동차의 소프트웨어 전문 기업 현대오토에버가 사용자에게 최고의 브랜드 경험을 제공하듯, 스마트팩토리 혁신과 디지털 전환 서비스로 끊임없는 도전과 야심찬 목표를 지닌 현대오토에버 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 Frontend 개발자가 되고 싶어 지원했습니다. 스마트팩토리 부서에 Frontend Developer로 입사하게 된다면 현대오토에버의 개발 방법, 개발 문화에 적응하여 직무에 관련된 업무를 빠르게 처리하겠습니다. 이후 자기 계발을 끊임없이 해 나가며 빠르게 변화하는 IT 시장 속에서 신기술을 빠르게 습득하겠습니다. 또한 다양한 스마트팩토리 활성화 정책을 조사할 것입니다. 세계 각국의 스마트 팩토리 대응과 전략을 파악하는 것은 현대오토에버의 스마트팩토리 사업을 발전시킬 수 있다고 생각합니다 4차 산업혁명 이후 여러 나라들이 스마트팩토리 활성화 정책을 적극적으로 추진하고 있으므로, 미국, 중국, 일본, 독일 등 여러 나라의 스마트팩토리 육성 및 발전 정책을 살펴보고 현대오토에버 스마트팩토리 사업에 적용할 수 있는 시사점을 찾아 스마트팩토리 분야를 선도하는 데 이바지하겠습니다. 2. 지원 직무와 관련하여 어떠한 역량을(지식/기술 등) 강점으로 가지고 있는지, 그 역량을 갖추기 위해 무슨 노력과 경험을 했는지 구체적으로 작성 (대학내외 활동/프로젝트/교육 이수 과정 등 본인의 경험을 기반으로 작성) “소통 능력과 협업 능력을 갖춘 개발자” 프로젝트 진행시 팀원 일정과 상황에 맞춰 서비스 개발의 일정을 조정하고 팀원들과 유대감을 형성하기 위해 노력했습니다. 매일 데일리 스크럼 회의 시간을 통해 팀원들 각자의 상태, 개발 현황, 문제점 등을 함께 공유하고 고민했습니다. 스크럼 회의를 통해서 오늘 하루 목표와 부족한 점을 자각하고, 고민되는 문제점은 함께 의논해서 해결해 가며 개발의 효율성을 높이고 소통의 부재로 발생하는 오해나 오류를 최소화할 수 있었습니다. 팀원과 함께 공통된 기능을 개발하기 때문에 Git Flow를 사용했습니다. 추가로 개발 규칙을 적용하여 통일성을 높이고자 했습니다. 개발 규칙에서는 문법과 스타일 규칙을 통일하고, Custom hooks와 utils 함수를 최대로 활용하고 타입 중복을 최소화하는 등 최적의 코드를 작성할 수 있는 내용을 포함했습니다. “클린 코드 & 성능 개선을 위해 고민하는 개발자” 개발 과정에서 코드 작성 시, 가독성을 높이고 성능을 최적화를 위해 코드 중복을 최소화하도록 노력했습니다. 자주 사용되는 값 처리나 기능들은 custom hooks과 utils 함수로 관리하여 코드의 중복을 최소화하고자 했습니다. 퀄리티 높은 코드를 작성하기 위해 각 개발팀은 주 2회, 팀 전체 주 1회 코드 리뷰를 진행했습니다. 해당 기능을 구현하기 위해 어떻게 설계해서 작성했는지, 해당 기능은 왜 이렇게 구현했는지 직접 얘기하면서 부족한 점은 보완하고 좋은 점은 활용해 코드의 품질을 높일 수 있었습니다. 서버 데이터 관리는 React-Query 라이브러리를 사용하여 제공되는 select, cacheTime, staleTime, refetch 등을 활용하여 데이터 접근 속도, 데이터 분리, 서버 상태 업데이트 등 기능을 손쉽게 관리할 수 있었습니다. “높은 사용자 경험을 제공하는 개발자” React-Query에서 지원하는 optimistic update를 활용하여 사용자에게 빠른 피드백을 제공하고자 했습니다. onMutate 함수를 통해서 서버 응답을 받기 전에 UI를 먼저 업데이트하여 사용자의 경험을 높이고, 요청 실패의 경우를 대비하며 롤백 로직도 함께 구현했습니다. 또한 데이터가 많아져 API 요청 시에 시간이 길어지는 문제점을 해결하기 위해 무한 스크롤 기술을 사용했습니다. React-Query에서 지원하는 Infinite Queries 와 스크롤 감지를 위한 Intersection Observer API를 활용해서 쿼리 한 번 요청 시 반환되는 데이터 값을 각 기능에 맞게 설정하여 무한 스크롤을 구현했습니다.
최종합격후기
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