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[네이버] 광고 플랫폼 개발 (경력) 채용
[담당 업무]
1. 데이터 파이프라인 개발: 네이버 광고 플랫폼에서 발생하는 실시간 데이터를 수집, 처리하여 광고 플랫폼의 품질을 향상시키고, 다양한 분석에 활용하는 데이터 파이프라인 개발을 담당합니다. 특히, 실시간 로그 기반의 과금 시스템을 안정적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계 및 개발에 중점을 둡니다.
• 실시간 광고 이벤트 처리 data pipeline 개발, 운영
• 광고 과금 API 서버 개발, 운영
2. 통합 광고 플랫폼 구축: 검색과 디스플레이로 나뉘어져 있는 광고 플랫폼을 통합하여 통일된 사용자 경험을 부여하고자 합니다. 국내 최대 광고주를 위한 차별화된 서비스를 제공하고 있는 광고 플랫폼을 직접 개발하는 값진 경험을 하실 수 있습니다.
• 광고 계정 인증/권한 개발 및 통합 운영
• 신규 광고 상품 & openAPI 개발, 운영
[요구 조건]
• 소프트웨어(BE, DE) 개발 분야에서 1년 이상의 경력을 보유하신 분
• Java, Kotlin, Python, Go 등 최소 1개 이상의 언어에 능숙하신 분
• Oracle 등 RDBMS 사용 경험과 RESTful API 설계/구현 경험
• Kubernetes, Docker 등 컨테이너 기반 개발 및 배포 경험
Preferred Skills
[전형절차 및 일정]
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 종합 인터뷰(&레퍼런스 체크) > (최종 인터뷰) > 최종 결과 발표
- 지원서 접수 마감 : 2025.03.24(월) 18:00
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 : 3월 4주차~4월 2주차 중
- *** 기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 응시 기간 : 03.28(금)~31(월) 예정 (온라인 진행)
- 직무 인터뷰 : 4월 3주차~4주차 중
- 종합 인터뷰 : 4월 4주차~5월 1주차 중
이 공고를 스크랩한 사용자들이 궁금하다면?
내 정보를 입력하면 스크랩한 사용자들의1. 드림버스컴퍼니 활동 및 해당 직무에 지원하는 이유는 무엇입니까? 마케팅의 정의가 명확히 확립되지 않은 현 시점에서, 본인에게 마케팅이란 ‘데이터를 기반으로 고객과의 관계를 구축하는 것’이라 생각합니다. 이전 회사에서 제품 판매를 위한 시장 조사 및 USP 선정, 상세페이지 기획을 담당하였습니다. 또한, 카페24 내 상세페이지 체류 시간, 제품 좋아요 수, 장바구니 담기 건수와 같은 데이터를 분석하였습니다. 이를 바탕으로 네이버 GFA와 META 광고 운영을 마케팅 대행사와 함께 진행하였으며, 운영 결과를 기반으로 구좌별 광고 소재를 기획하고, 성과 향상을 위해 다양한 매체 활용, 이미지 및 카피라이팅 전략을 논의하였습니다. 이 과정에서 데이터 분석을 통한 퍼포먼스 마케팅에 큰 매력을 느끼게 되었습니다. 지금까지 다양한 마케팅 분야에서 콘텐츠 제작 경험을 쌓아왔지만, 앞으로는 데이터 분석을 활용한 광고 집행 및 성과 분석 경력을 드림버스컴퍼니 활동을 통해 쌓아나가고 싶습니다. 2. 자신의 강점 한 가지를 바탕으로 희망 직무에서 발휘될 수 있는 성과에 대해 기술해 주시기 바랍니다. 본인의 강점은 '객관적인 데이터 기반의 의사결정력과 회복탄력성'입니다. 이전 회사에서 약 3개의 대행사와 협업하며 META와 네이버 GFA 광고를 운영한 경험이 있습니다. 특히 네이버 광고 운영 시 소재 반려 사유를 직접 확인하고 개선안을 제시하여 고객의 Needs를 충족시키고자 노력하였으며, 적은 예산을 최대한 활용하여 최적의 성과를 달성하고자 하였습니다. 해당 경험은 향후 네이버 광고를 진행할 때 팀원들에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 중요한 강점으로 작용할 것입니다. 또한, 하나의 제품이나 성분을 다양한 상황에서 분석하며 고객을 다각도로 이해하는 경험을 갖고 있습니다. 시대와 고객의 Needs가 끊임없이 변화하는 만큼, 하나의 USP에 머무르는 것은 브랜드를 퇴보시킬 수 있다고 생각합니다. 데이터를 기반으로 다양한 상황을 제시하고 이를 설득하기 위해 문제와 거절을 빠르게 수용하고 넘어가는 회복탄력성을 브랜딩 및 퍼포먼스 마케팅 직무에서 발휘하고자 합니다. 3. 지금까지 살아오면서 타인 또는 공동체를 위해 노력한 경험과 이를 통해 배운 점을 기술해 주시기 바랍니다. 대학 시절, 다양한 팀 프로젝트와 대외활동을 통해 협업의 중요성을 깊이 체감했습니다. 특히, 프로젝트 동아리 '진.상.들'에서 썰물 프로젝트를 기획하는 과정 중 개인의 다양한 의견으로 인해 방향성이 모호해지는 문제가 발생했습니다. 8명의 의견을 수용하는 과정에서 본인의 의견이 반영되지 않은 팀원의 참여율이 저조해졌고, 이를 해결할 방안을 찾고자 하였습니다. 먼저, 각자의 아이디어를 다시 정리하여 공통목표를 정리했습니다. 이후, 수용되지 않은 의견을 가진 팀원과 대화를 통해 그 이유를 전달하고, 정해진 틀 안에서 본인의 의견을 이야기해달라고 요청했습니다. 모든 팀원들과의 의견을 조율한 뒤, 이를 바탕으로 역할을 분담하였으며, 정기 회의를 통해 진행 상황을 공유하였습니다. 이 과정을 통해 8명의 팀원이 프로젝트를 원활하게 마무리할 수 있었고, 서로의 강점을 이해하며 협력할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 이러한 의견 조율 경험을 바탕으로, 공동체의 의견을 조화롭게 가져가고자 노력하고자 항상 노력하는 자세를 갖게 되었습니다. 4. 어려운 환경이나 상황에 부딪혔을 때 이를 극복하기 위해 노력한 경험에 대하여 기술해 주시기 바랍니다. 네이버 GFA 광고 소재를 검수하는 과정에서 식품 관련 규제가 강화됨에 따라 약 90%의 소재가 반려된 경험이 있습니다. 당시 회사의 주된 판매 출처가 스마트스토어였기 때문에 반려사유를 정확히 파악할 필요가 있었으며, 네이버 담당부서와 지속적으로 소통하였습니다. 오해의 소지가 있는 내용을 확인하고, 소재를 전면 수정하는 작업을 진행하였으며, 이러한 노력 덕분에 지속적으로 반려되던 광고들이 점차 승인으로 변경되는 성과를 거둘 수 있었습니다. 또한, 본인은 마케팅 전공이 아니기 때문에 용어를 비롯한 이론적인 부분이 약하다는 걸 느꼈습니다. 현업에서 근무 시, 대행사 측과의 소통에 어려움을 느꼈고 이 점을 보완하기 위해 검색 광고 마케팅 1급 자격증을 준비하며, 실제 현업에서 사용하는 용어부터 심화된 내용까지 학습할 수 있었습니다. 이러한 경험은 저에게 어려운 상황에서도 포기하지 않고 문제를 해결하는 능력을 키워주었으며, 지속적인 학습 자세는 앞으로의 본인에게 큰 자산이 될 것이라 확신합니다.
1. [필수] 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. [ (1)본인이 해당 직무에 적합한 이유 ex) BE, FE , ML 등 / (2)관심있는 개발분야 ex)음성인식, OCR, NLP, 쇼핑검색, 통합검색 등 포함 ] (1000자) (1) 해당 직무에 적합한 이유 저는 자연어처리 연구실에서 학석사과정을 수료하며, 다양한 멀티모달 프로젝트에서 의미 있는 성과를 이루어 왔습니다. 음성, 시각, 언어 및 무선 신호를 이용한 프로젝트 경험을 통해 이미지 캡셔닝, 시각 질의 응답, 감정 인식 등을 구현한 경험이 있습니다. 구현 경험을 통해 멀티모달의 효과를 발견하고, 다양한 멀티모달 데이터를 다룰 수 있는 능력을 키웠습니다. ~~다양한~~ 모달리티를 활용한 경험을 통해 배운 데이터 전처리 및 분석 능력을, 네이버 클라우드의 대규모 비전-언어 모델 데이터 처리에 적용할 수 있습니다. 또한 석사과정에서의 연구 경험으로 모델을 평가하고 개선하는 과정을 이해하고 있습니다. COPA, COLA, WiC, BoolQ 과제 수행하며 벤치마크 데이터를 분석한 경험도 있어, 이를 통해 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 저는 성장에 목마른 지원자입니다. 끊임없는 도전과 직무에 대한 책임감을 바탕으로, 네이버 클라우드 데이터 제작에 기여하겠습니다. 이를 통해 다양한 비전-언어 도메인에서 혁신적인 솔루션을 제공하겠습니다. 저는 멀티모달 데이터의 잠재력을 활용하여 네이버 클라우드의 서비스 품질을 향상시키고, 고객들에게 더 나은 가치를 제공하는 데 기여하겠습니다. (2) 관심 있는 개발 분야 저는 멀티모달에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 최근 자연어처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 미세조정 없이 few-shot 학습 등 프롬프트만으로 다양한 문제를 해결하는 방법론들이 활발히 연구되고 있습니다. 특히 저는 Chain-of-Thought(CoT)와 같은 프롬프트 엔지니어링 기법과, 모델의 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 Retrieval-Augmetned Generation(RAG) 등에 큰 관심이 있습니다. 또한 최근에는 instruction induction 데이터셋을 분석하며, 테이블이나 차트, 이미지 등의 다양한 데이터 구축에 큰 흥미를 느꼈습니다. 네이버 클라우드에서 지속적인 멀티모달 기술 탐구와 프롬프트 기반의 학습 방법론을 활용하여 모델 개선에 기여하겠습니다. 2. [필수] 지원분야와 관련하여 본인의 기술력을 보여줄 수 있는 활동내역을 모두 기재해주세요. 활동예시 : 논문, 특허, 프로젝트, 창업, 오픈소스 코드 사이트 등 * 작성항목(활동별로 아래 항목에 맞춰 각각 기재) 1) 진행기간 2) 주요내용 3) 본인이 기여한 점 4) 사용한 기술스택 및 지식 5) 결과 및 성과(서비스 URL 있으면 포함) ※ 보다 자세한 내용을 제출하고자 하는 경우, 하단 문항에 첨부해주세요. (1000자) 논문: Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information 1) 2023.03 ~ 2023.06 2) 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 음성과 언어 모달리티의 합성에 대한 연구를 수행했습니다. 모델 학습에 언어 정보만을 사용하는 것보다 음성 정보와 문맥 정보를 함께 고려할 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 저는 T5 모델의 프롬프트 러닝에서 오디오, 발화 텍스트, 과거 발화의 감정과 문맥 정보를 함께 사용하는 방법을 제안했습니다. 3) 딥러닝 모델을 구현하고, 제안하는 아이디어를 코드로 작성하는 역할을 했습니다. 또한 모델이 높은 성능을 도출하도록 하이퍼파라미터 튜닝을 수행했습니다. 4) python, pytorch, ubuntu, huggingface transformers, wandb 5) https://github.com/KimGyunYeop/2023_KCC_ER_ISNLP **[필수] 본인이 보유한 기술과 해당 기술의 활용정도를 모두 적어주세요. 예시 . Android - 상, JAVA - 상 . iOS - 중, C - 중 . Linux - 중, CUDA - 중, Python - 상, C - 상, C++ - 중 . ML - 상, NLP - 중, Python - 상, C - 중 활용정도 . 상 - 서비스 환경에 맞춰 최적화를 수행할 수 있는 높은 수준의 기술을 보유하고 있음. . 중 - 주요 이슈 트러블슈팅을 할 수 있을 정도로 내부 구조에 대해 이해하고 있음. . 하 - 코드를 읽을 수 있으며, 기본적인 기능을 구현할 수는 있음. (1000자)** Linux - 중, CUDA - 중, Python- 중, ML- 중, NLP- 중, mySQL- 중, Git- 중 3. [필수] 소개해 줄 만한 성공적인 프로젝트 경험을 기술해주세요. (2000자)** 1) 감정 인식에서의 문맥 정보와 음성 정보를 이용한 멀티모달 프롬프트 러닝 음성과 언어 정보를 이용한 멀티모달 연구를 수행하고 SCI급 저널에 게재한 경험이 있습니다. 멀티모달 프롬프트 러닝 연구를 수행하며 음성과 언어를 합성하기 위한 방법을 제안했습니다. 연구를 통해 해결하고자 했던 문제는, 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서 사전학습에 사용하지 않은 모달리티를 사용할 수 없다는 문제점입니다. 프로젝트를 수행하면서 음성 및 언어 정보 합성의 어려움이 있었습니다. 첫째, 음성 처리에 대한 경험이 부족했습니다. 둘째, 음성과 언어의 원활한 합성을 위해 두 정보를 하나의 트랜스포머 기반의 모델에 입력할 때, 음성도 언어처럼 임베딩 벡터로 처리해야 한다는 것입니다. 따라서 기존 멜 스펙트로그램 방법이 적합하지 않다고 판단하고, wav2vec을 사용하여 문제를 해결했습니다. 이를 통해 하나의 모델에 음성과 언어를 모두 입력하여, 두 모달리티에 대한 모델의 이해도를 높일 수 있었습니다. 그 결과, 38.43이었던 F1 성능이 41.39만큼 향상할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 음성을 언어처럼 벡터로 표현하여 학습하는 역량과, 모델 성능을 향상하기 위해 문맥 정보를 고려하도록 모델을 구조하는 역량을 배양할 수 있었습니다. 멀티 모달 방법론과 효과를 깊이 이해할 수 있었습니다. 2) 시각과 언어의 정렬을 통한 이미지 캡셔닝 시각과 음성 정보를 정렬하는 연구를 수행한 경험이 있습니다. 연구의 목표는 독립적으로 사전학습된 인코더-디코더 모델에서, 같은 의미를 가지는 시각 정보와 음성 정보가 상이하다는 문제점을 정렬로 해결하는 것입니다. 상이한 시각과 음성 정보의 임베딩을 정렬하기 위해, 대조학습과 변분 오토인코더(VAE)를 적용했습니다. 같은 의미를 가진 정보들은 가깝게, 다른 의미를 가진 정보들은 멀게 학습하는 방법을 통해 상이한 두 임베딩의 문제를 해결하고자 했습니다. 또한 오토인코더를 사용하여 주어진 이미지에 대한 핵심 정보를 압축하여 성능을 향상하고자 했습니다. 프로젝트를 수행하며, 이미지의 압축 크기에 따라 자연어 생성 성능이 달라질 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 저는 이미지의 핵심 정보를 추출하고 압축하는 가장 적절한 크기를 찾기 위해 다양한 크기로 실험을 수행했습니다. 그 결과, 기존의 45.6이었던 ROUGE-1 성능이 46.4까지 개선되었습니다. 프로젝트를 통해 멀티모달 연구에서, 정렬의 방법과 필요성을 학습할 수 있었습니다. 또한 모델의 내구조를 이해하여 인지한 문제점을 해결하는 방법을 제안하는 능력과, 이를 코드로 구현하는 능력을 배양할 수 있었습니다. 3) 2021 국립국어원 인공지능 언어능력 평가에서의 4개 과제 해결 국립국어원에서 주최한 인공지능 대회를 참가하여, 4개의 과제(문장 문법성 판단, 동형이의어 구별, 인과 관계 추론, 판정 의문문)를 해결한 경험이 있습니다. 저를 포함한 4명의 학생이 함께 프로젝트를 수행했기 때문에 모델 구조에 대한 아이디어는 주 2회 회의를 통해 논의하고, 역할을 분담했습니다. 제가 담당한 역할은 한국어 데이터 증강과 앙상블 기법의 적용이었습니다. 주어진 한국어 데이터의 양이 약 3000개로 모델 학습으로 사용하기에는 매우 부족했습니다. 저는 back translation 기법을 사용하여 주어진 한국어 데이터를 영어로 번역한 후, 다시 한국어 데이터로 번역하는 방식으로 데이터를 증강했습니다. 또한 4가지 과제에 대한 성능 향상을 위해 5개의 모델을 사용하여, 각 모델이 예측한 결과값 중 다수의 예측을 따르는 hard voting을 적용했습니다. 프로젝트를 수행하며 데이터 전처리의 중요성과 모델 성능을 향상하기 위한 앙상블 방법을 이해하고 구현할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 배운 지식과 경험은, 저의 인공지능 분야에서의 역량을 한층 더 발전시키는 계기가 되었습니다. 이러한 학습과 실습 경험은 앞으로 네이버 클라우드에서의 연구와 실무에서도 큰 자산이 될 것 입니다.
1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 700자 이내 (영문작성 시 1400자) 삼성전자의 핵심가치 중 최고지향, 변화선도 가치에 매료되어 지원하게 되었습니다. 이러한 삼성전자의 핵심가치는 저의 가치관과 일치하며, 참여한 프로젝트에서 이러한 가치관을 실현하고자 했습니다. “ㅇㅇㅇㅇ” 프로젝트에서 코드 실행 기능을 구현하는 동안 3번의 시행착오를 겪고, 경험이 적던 메시지 큐와 Pub/Sub 구조를 도입하여 서버의 평균 CPU 사용률을 43%, 메모리 사용률을 21% 감소시킬 수 있었습니다. 또한, "ㅇㅇㅇㅇ" 프로젝트에서 게시판 인기 점수 업데이트를 구현하면서 데이터베이스 부하를 줄이기 위해 batch update와 bulk update를 고려하고, 더 좋은 성능을 위해 노력했습니다. 그 결과 업데이트 속도를 77% 개선하는 성과를 만들어냈습니다. 저는 기술 발전의 최전선에서 새로운 기술을 학습하고 이를 이용해 세상에 필요한 가치와 서비스를 만들어내고 세상에 전달하는 일을 하고싶습니다. 삼성전자는 이미 최신의 기술을 선도하고 있으며, 이 기술을 바탕으로 전 세계적으로 큰 영향력을 펼치고 있어 제가 추구하는 가치를 가장 잘 실현할 수 있는 기업이라고 생각합니다. 최고를 지향하고 새로운 기술 도입에 두려움이 없는 자세로 업무에 임하여 삼성전자의 생산력을 높이는 일에 기여하겠습니다. 소프트웨어 개발자로서 제 기술과 역량을 발휘하여 혁신적인 솔루션을 개발하고, 글로벌 경쟁력을 높이는 데 기여하겠습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) 1500자 이내 (영문작성 시 3000자) “달을 향해 쏴라, 빗나가도 별이 될 것이니” 고등학생 시절, 담임선생님의 한마디로부터 시작된 이 문구는 제 인생의 지침이 되어 왔습니다. 이 문구를 마음에 새기며 항상 열정을 가지고 최고에 도전합니다. 대학 시절 다양한 경험을 쌓기 위해 교환학생에 도전하면서 영어 실력을 향상하고 글로벌 역량을 키울 수 있었으며, 항상 최고의 성적을 위해 노력한 끝에 우수한 성적의 학생으로 선정되어 우수 졸업상을 받으며 졸업할 수 있었습니다. 삼성전자에서 이 같은 열정과 도전정신을 발휘하여 최고의 결과를 만들어내고 싶습니다. 달을 향해 쏴도 빗나가더라도 결국 별이 되리라는 믿음으로, 저의 열정과 노력을 삼성전자에 기울이겠습니다. ”보유한 기술로 사회에 긍정적인 임팩트를 만들어내자” 3년 전 사회 문제 해결 활동 중 팀의 미션을 설정하며 동시에 설정한 제 삶의 미션입니다. 환경을 공부하고 여러 환경문제 및 정책에 관심을 가지며 폐기물과 관련된 사회 문제 해결 활동을 시작했습니다. 하지만 활동을 계속하면서 문제를 인식하고 있어도 해결할 수 있는 기술을 가지고 있지 않다면 직접 할 수 있는 일이 없다는 것이 무력하게 느껴졌습니다. 이 활동을 계기로 본인의 기술을 가지고 사회에 영향력을 만들어내야겠다 다짐하게 되었습니다. 여러 기술 중 SW 개발을 선택하였습니다. 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나이며 솔루션을 만들어내고 빠르게 확인할 수 있다는 점이 매력적으로 다가왔습니다. 또한, 적성에 잘 맞아 제가 가진 역량을 가장 잘 발휘할 수 있는 기술이라고 생각했습니다. IT 기술을 통해 저의 능력을 발휘하여 직접 임팩트를 만들어내는 개발자가 되고 싶습니다. “혼자보다는 ‘함께’가 어울리는” 여러 프로젝트 경험을 통해 함께하는 동료의 소중함을 몸소 느끼게 되었고 함께가 더 어울리는 사람이 되기 위해 항상 노력하고 있습니다. 다양한 프로젝트 경험을 쌓기 전 협업의 과정에서 각자가 맡은 일만 잘 수행해 내면 성공적인 협업이라고 생각했습니다. 하지만 데이터 청년 캠퍼스에 참여하여 만난 팀원들은 그 생각을 바꾸게 해주었습니다. 즐겁게 일하면서도 좋은 결과를 만들어 낼 수 있으며, 오히려 더 유연한 분위기가 협업 과정을 더 풍성하게 만들 수 있음을 깨닫게 되었습니다. 그 이후 네이버 부스트캠프에서 함께의 힘을 한 번 더 느끼게 되었습니다. 서로 도움을 받고 도움을 주기 위해 노력하며 더 빨리 성장할 수 있었고, 다양한 생각들을 나누며 더 좋은 성과를 만들어낼 수 있었습니다. 좋은 동료들이 많은 삼성전자에서 ‘함께’가 어울리는 개발자가 되기 위해 노력하며 즐겁게 일하고 기술적 고민을 나누며 함께 성장하여 성과를 만들어내고 싶습니다. 3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) 2023년 출산율 0.72, 대한민국은 전 세계적으로 전례 없는 출산율 감소 현상을 보이고 있습니다. 출산율 감소는 국가소실의 위험까지 이어질 수 있어 매우 중요한 문제입니다. 정부에서는 저출산 대책으로 다양한 지원 사업을 나아가고 있지만 장기적인 문제 개선을 위해서는 육아 휴직, 양육비 지원 등 기존 대책에 대한 더 적극적인 지원뿐만 아니라 더 다양한 방면의 지원이 필요하다고 생각합니다. 그 중 가장 먼저 해결되어야 할 문제로 청년들의 사회 진출 나이를 꼽고 싶습니다. 우리나라 청년들의 평균 첫 취업 나이는 27~30세로 OECD 평균보다 3년 정도 늦습니다. 늦은 취업은 청년들이 미래를 계획하는 데 큰 걸림돌이 됩니다. 결혼 적정 연령까지 목돈을 준비할 여유도 되지 않아 결혼을 포기하게 되는 사람이 많아지고, 결혼을 한다고 해도 사회적 입지를 쌓을 충분한 시간이 주어지지 않은 상태에서 출산을 결정하기란 매우 어려운 일입니다. 이러한 연쇄적인 이유로 출산 연령이 높아지고 출산이 어려워지게 된다고 생각합니다. 우리나라의 대기업 일자리 비율은 14%로 OECD 최하위를 기록하고 있습니다. 양질의 일자리가 부족하다는 의미로 해석했습니다. 그리고 이는 더 좋은 기업에 가기 위해 학업에 투자하는 시간이 길어지게 하여 취업 준비 기간을 더 길게 만들게 되는 원인이 된다고 생각합니다. 정부는 청년들의 늦은 사회 진출 나이, 낮은 출산율 등 복합적인 사회적 문제 해결을 위해 가장 먼저 국내 기업을 성장시키는 것에 투자해야 한다고 생각합니다. 국내의 기업들을 성장시키는 것은 청년들의 취업 문제에 도움이 될 뿐만 아니라 당장 출산을 고려하는 사람들에게도 도움을 줄 수 있습니다. 규모가 큰 사업체의 일자리는 규모가 작은 기업에서 보다 더 좋은 일자리 환경과 급여를 제공하고 육아 휴직 등 복지 정책이 우수하여 경력 단절과 육아 비용으로부터 보다 자유로울 수 있습니다. 이러한 이유로 출산율 감소에 장기적으로 대비하기 위해서 양질의 일자리를 만들어내야 한다고 생각합니다. 4. 지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) 폭넓은 S/W 전문지식을 쌓기 위한 열정으로 그동안 다양한 분야를 경험하며 역량을 쌓아왔으며, 어떤 어려운 일이 주어진다고 해도 무엇이든 해결할 수 있다는 자신감이 있습니다. 복수전공을 통해 컴퓨터 시스템, 자료구조 등 필요한 지식을 배우고, 여러 교육 프로그램에 참여하여 AI, 데이터, 웹에 대한 경험을 쌓을 수 있었습니다. 특히 네이버 부스트캠프에서 웹 개발자로서의 역량을 한층 성장시킬 수 있었습니다. 풀스택 기반으로 학습하며 웹 서비스 전반에 대해 이해한 후 백엔드 트랙을 선택하며 더 깊은 학습을 이어 나갔습니다. 프레임워크 없이 직접 WAS를 구현하고, REST API 설계부터 구현까지 경험하며 역량을 쌓을 수 있었습니다. 이어지는 프로젝트에서는 배포, 서버 설계도 경험할 수 있었습니다. CI/CD, 무중단 배포, 아키텍처 설계를 통해 서비스 제공 방법에 대한 이해를 높였습니다. 수료 후 출시를 목표로 프로젝트를 진행하며 쿼리를 최적화하며 데이터 처리에 대한 이해를 높였고, 테스트 코드를 통해 코드의 안정성과 품질 향상을 위해 노력하고 있습니다. 또한, AI 관련 특허와 직무로 쌓은 경험으로 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 개발에 직접 적용할 수 있다는 강점이 있습니다. 지난 프로젝트에서 ‘인공지능에게 질문하기’ 아이디어를 제안하고 개발하는 데 기여하였으며, 인공지능 활용 우수 사례로 클로바 스튜디오 포럼에 소개되었습니다. SW 개발 프로세스에 대한 전반적인 이해가 있으며, 인공지능에 대한 경험도 보유하고 있습니다. 또한, 프로젝트를 통해 클라우드 아키텍처를 접한 후 전문가 과정에 도전하며 지식의 영역을 넓혀가고 있습니다. 기술에 대한 끝없는 호기심, 문제를 해결하고자 하는 끈기, 더 나은 성능에 대한 열망으로 혁신센터에서 DS 부문의 생산성 제고를 위한 도전과 발전에 기여하고 싶습니다. 삼성전자의 개발자가 되어 항상 최고가 되기 위해 노력하겠습니다.
- 스펙 (학교 / 학점 / 어학 / 자격증 / 경험) 인서울 중위권 4년제 컴퓨터공학 / 3.81/4.5 / 토스 IH / X / 동아리 , 싸피 - 자소서 항목 별 작성 요령 (10줄 이상) [필수] 1. 다음 중 본인의 가장 자신 있고 희망하는 분야를 한 가지 선택해 주세요. ■ Front-End ■ Back-End ■ Android ■ iOS ■ Data ■ 공통 선택한 분야에 관심을 갖게 된 계기와 자신 있는 이유(그동안의 노력, 경험, 강점 포함) 등에 대해 구체적으로 설명해 주세요. ※ 작성 예시 : ■ Front-End / 관심 계기 및 자신 있는 이유 : ※ 구체적인 희망 직무 분야가 미정이신 경우 '공통'으로 선택하시고 상세 사유를 작성해 주세요. 저는 주 개발 스택이 안드로이드 였기 때문에 안드로이드를 선택했고 관련해서 진행했던 프로젝트에 대해 작성했습니다. 네이버라는 테크기업의 특성상 개발관련 지식이 중요하다고 생각했기 때문에 어떤 기술을 활용했는지, 그 기술을 왜 활용했는지 등에 대해 자세히 기술 했습니다. 1000자를 작성해야했기 때문에 이것저것 사용한 기술에 대해 자세하게 작성 할 수 있었습니다. [필수] 2. 가장 열정을 가지고 임했던 프로젝트(목표/과제 등)를 소개해 주시고, 해당 프로젝트의 수행 과정 및 결과에 대해 기재해 주세요. * 지원 부문과 관련된, 어려웠거나 인상 깊었던 문제를 해결한 경험을 중심으로 작성해 주세요. (학교수업, 경진대회, 대외활동 등) * 맞닥뜨린 문제를 ‘구체적’으로 기술하고, 본인의 접근 방법과 해결 과정, 그리고 실제 결과를 ‘상세히’ 기술해 주세요. * 문제를 잘 해결했다면 그 경험에서 아쉬웠던 점 혹은 더 나은 방법은 없었을지에 대한 고민 과정을 함께 작성해 주세요. * 해결하지 못한 경험이더라도 해결을 위해 얼마나 깊이 있게 고민을 했는지 그 과정에 대해 이야기 해 주세요. ※ 코드로 설명해 주셔도 좋습니다. 저같은 경우는 프로젝트를 진행하면서 어려웠던 경험( 갈등 상황 ) 의 스토리를 작성했습니다. 단순히 사람과의 갈등 보다는 프로젝트를 진행하면서 어떤 부분에서 어려움을 느꼈는지, 어떤 방식에서 그 부분을 해결했는지에 대해 작성했습니다. 인간 관계보단 기술적인 측면으로 기술한 것 같습니다. [선택] 3. 본인의 대표적인 개발 경험이나 희망 분야 관련 과제 성과, 활동 등을 가장 잘 보여줄 수 있는 Github, 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명을 해 주세요. 공동 프로젝트였다면 본인의 역할을 명확히 써 주세요. * 오픈소스 컨트리뷰션, 프로젝트, 본인이 작성한 소스코드 등 (임시저장 후 복수 첨부 가능 / 최대 200MB) * 수강하셨거나 별도로 공부하신 컴퓨터공학 관련 학습/과제/프로젝트 활동을 보여 주셔도 좋습니다. 깃허브 링크만 작성했습니다. 네이버 개발직군 같은 경우는 서류전형에서 코딩 테스트를 함께 보았습니다. 서류를 코테와 종합해서 판단했기 때문에 단순히 자소서 서류합격보다는 코테의 중요성이 높았습니다. 네이버 코테같은 경우는 3문제 3시간으로 진행됐고, 역시 네이버인 만큼 코테 난이도가 다른 기업들에 비해 높았습니다. 그래도 이번 코테는 비교적 쉽게 나온 편 인 것 같습니다. 여러 자료구조를 잘 활용해서 단순히 테케만 맞추는게 아니라 시간복잡도를 고려해서 풀어야 하는 문제가 많았습니다. 시간복잡도를 어떻게해야 줄일 수 있을까, 고민을 하면서 문제를 푸는 습관을 들여야하는 것 같습니다. 합격 인증 사진
- 스펙 (학교 / 학점 / 어학 / 자격증 / 경험) 인서울 4년제 이공계 / 4.3/4.5 / 오픽 IH / SQLD / 인턴 2회, 교내외 수상 다수 - 자소서 항목 별 작성 요령 (10줄 이상 : 자소서 문항 제외) [필수] 1. 다음 중 본인의 가장 자신 있고 희망하는 분야 를 한 가지 선택해 주세요. ■ Front-End ■ Back-End ■ Android ■ iOS ■ Data ■ 공통 제가 가지고 있는 프로젝트 경험을 가장 잘 살릴 수 있는 분야를 선택했습니다. 저는 'DATA' 분야를 선택했었고, 왜 이 분야에 관심을 가지게 되었는지에 대한 설명은 개인적인 스토리/에피소드를 구체적으로 서술했어요! 그래서 해당 부분은 다른 사이트에서 첨삭을 받을 때도 저만의 이야기가 잘 드러난다고 좋은 피드백을 받았었습니다. 그리고 제가 'DATA' 분야에 관심있다는 것을 드러내기 위해서 그동안 어떤 프로젝트를 해왔는지 소개했습니다. 여러 프로젝트가 있지만 그 중에서도 해당 직무에 필요한 역량을 드러낼 수 있는 프로젝트를 선정했습니다. 크게 세 가지 자신 있는 이유 + 근거(프로젝트) 식으로 글을 구성하여 최대한 두괄식으로 드러나도록 작성했습니다. [필수] 2. 가장 열정 을 가지고 임했던 프로젝트 (목표/과제 등)를 소개해 주시고, 해당 프로젝트의 수행 과정 및 결과 에 대해 기재해 주세요. (1000자 이내) 경험한 프로젝트들 중 가장 자신있고 할 이야기들이 많은 프로젝트를 선정했습니다. 저는 딱 한 가지 프로젝트를 꼽아서 해당 프로젝트에서 맞닥뜨린 문제에 대해 구체적으로 서술하고, 해당 문제를 해결하기 위해 어떤 노력들을 했는지 그 과정을 명쾌하면서도 자세하게 작성하기 위해 노력했어요. 그래서 크게 두 가지의 문제에 대해서 서술했고, 문제 상황 + 했던 시도 + 결과 + 배운점 으로 글을 구성하기 위해 노력했습니다. [선택] 3. 본인의 대표적인 개발 경험이나 희망 분야 관련 과제 성과, 활동 등을 가장 잘 보여줄 수 있는 Github , 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명 을 해 주세요. 공동 프로젝트였다면 본인의 역할을 명확히 써 주세요. (1000자 이내) 제 깃헙 링크를 첨부하고, 대표적인 프로젝트들을 간략하게 소개했습니다. 프로젝트 진행 기간, 설명, 본인의 역할, 결과 등으로 설명을 구성했습니다. - 합격 인증 사진 (게시글 내 이미지 첨부)
스펙 서성한 졸업 예정 학점 : 3.8/4.5 TOEIC SPEAKING IH 백엔드 스터디 및 프로젝트 동아리 활동 IT 스타트업 백엔드 인턴 활동 중 자소서 항목 별 작성 요령 1. 다음 중 본인의 가장 자신 있고 희망하는 분야를 한 가지 선택해 주세요. ■ Front-End ■ Back-End ■ Android ■ iOS ■ Data ■ 공통 선택한 분야에 관심을 갖게 된 계기와 자신 있는 이유(그동안의 노력, 경험, 강점 포함) 등에 대해 구체적으로 설명해 주세요. 백엔드로 지원하였기 때문에 백엔드 분야에 관심을 가지게 된 계기와 현재까지 백엔드 관련 활동을 어떤 것을 해왔는지, 동아리나 인턴 경험 등을 구체적으로 설명하여 해당 분야에 자신이 있다는 점을 어필하였습니다. 2. 가장 열정을 가지고 임했던 프로젝트(목표/과제 등)를 소개해 주시고, 해당 프로젝트의 수행 과정 및 결과에 대해 기재해 주세요. 지원 부문과 관련된, 어려웠거나 인상 깊었던 문제를 해결한 경험을 중심으로 작성해 주세요. (학교수업, 경진대회, 대외활동 등) 맞닥뜨린 문제를 ‘구체적’으로 기술하고, 본인의 접근 방법과 해결 과정, 그리고 실제 결과를 ‘상세히’ 기술해 주세요. 문제를 잘 해결했다면 그 경험에서 아쉬웠던 점 혹은 더 나은 방법은 없었을지에 대한 고민 과정을 함께 작성해 주세요. 해결하지 못한 경험이더라도 해결을 위해 얼마나 깊이 있게 고민을 했는지 그 과정에 대해 이야기 해 주세요. ※ 코드로 설명해 주셔도 좋습니다. 인턴 활동에서 가장 열심히 하였던 프로젝트에 대해 자세히 설명하였습니다. 프로젝트 중 어떤 부분을 맡아 어떤 방식으로 진행했는지, 그 과정에서 어려웠던 점과 해결 과정에 대해 구체적으로 드러내기 위해 노력했습니다. 3. 본인의 대표적인 개발 경험이나 희망 분야 관련 과제 성과, 활동 등을 가장 잘 보여줄 수 있는 Github, 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명을 해 주세요. 공동 프로젝트였다면 본인의 역할을 명확히 써 주세요.오픈소스 컨트리뷰션, 프로젝트, 본인이 작성한 소스코드 등 (임시저장 후 복수 첨부 가능 / 최대 200MB)수강하셨거나 별도로 공부하신 컴퓨터공학 관련 학습/과제/프로젝트 활동을 보여 주셔도 좋습니다. 노션으로 작성한 포트폴리오와 개인 깃헙주소를 첨부하였습니다.
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