서성한 / 컴퓨터 공학 / 학점 4.1/4.5 / 토익스피킹: al / 대기업 인턴 6개월 / 대외활동 3회, 특허 1회
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1. ※자기소개서 작성 시 블라인드 항목(성명, 학교명, 가족사항)을 기재하지 않도록 유의하여 주시고, 입행지원서 내용이 불성실하고 불량한 경우(내용부족, 반복된 답변, 표절 등)는 불이익을 받을 수 있습니다.
지원 부문에서 근무하고 싶은 이유와 이를 위해 어떤 노력을 했는지 구체적으로 설명해 주세요.
(800자)
저는 IT 기술을 활용해 금융 서비스의 효율과 안정성을 높이는 과정에 매력을 느껴 우리은행에 지원했습니다. 단순히 시스템을 유지하는 것이 아니라, 데이터 기반으로 고객 경험을 개선하고 새로운 금융 서비스를 구현하는 것이 이 직무의 핵심이라고 생각합니다.
대학교에서 컴퓨터공학을 전공하며 알고리즘, 데이터베이스, 네트워크, 보안 등 IT 인프라 전반을 학습했습니다. 특히 캡스톤 프로젝트로 금융 데이터 이상 탐지 시스템을 개발한 경험이 있습니다. 실제 은행 거래 로그 데이터를 기반으로 거래 빈도·금액·위치 정보를 분석하고, 비정상 패턴을 자동 탐지하는 모델을 구현했습니다. 이 과정에서 Python 기반 데이터 분석, SQL 쿼리 최적화, AWS 클라우드 환경 배포를 직접 수행하며 금융 데이터의 신뢰성과 처리 속도가 서비스 품질에 직결된다는 사실을 체감했습니다.
또한 IT기업 인턴으로 근무하며 내부 시스템의 사용자 접근 로그를 분석해 이상 접근을 탐지하는 업무를 맡았습니다. 접근 권한을 데이터베이스 단위로 재설계하고, 자동 경고 알림 기능을 추가해 보안 수준을 한 단계 높일 수 있었습니다. 이를 통해 실제 서비스 환경에서의 데이터 보안과 시스템 안정성 확보의 중요성을 실무적으로 이해하게 되었습니다.
이러한 경험을 바탕으로 입행 후에는 우리은행의 디지털 전환 전략과 클라우드 기반 시스템 고도화 프로젝트에 기여하고 싶습니다. 특히 금융 데이터의 무결성 검증과 보안 자동화 알고리즘을 설계해, 고객이 신뢰할 수 있는 디지털 금융 환경을 만드는 엔지니어로 성장하겠습니다.
2. 본인의 성격 중 '가장 고치고 싶은 부분'과 그 이유를 작성해 주세요. (600자)
저는 제 성격 중 모든 일을 완벽히 마무리하려는 성향을 가장 고치고 싶습니다. 평소 세부적인 부분까지 완벽하게 정리하고 싶어 하는 편이라, 프로젝트를 진행할 때 일정 조율보다 완성도를 우선시하는 경우가 종종 있었습니다.
예를 들어, 학부 시절 팀 프로젝트에서 시스템 최적화 코드를 끝까지 개선하고 싶다는 생각에 마감 직전까지 수정 작업을 이어갔습니다. 결과적으로 프로그램의 안정성은 높아졌지만, 팀원들과의 역할 조율이 다소 늦어져 전체 일정에 부담을 준 적이 있었습니다. 이후 이 경험을 통해 아무리 완성도가 중요하더라도, 조직 내 협업에서는 ‘적시성’과 ‘공유’가 더 큰 가치일 수 있다는 것을 깨달았습니다.
이후부터는 우선순위를 명확히 설정하고, 일정 내에서 현실적으로 달성 가능한 목표를 정하려 노력하고 있습니다. 완벽보다는 실행 중심의 사고로 전환하기 위해, 업무 중간에도 결과를 공유하고 피드백을 받아 방향성을 조정하는 방식을 실천했습니다. 덕분에 최근에는 팀 내 협업 속도가 빨라지고, 제안서나 보고서 작성 시에도 효율성이 높아졌습니다.
입사 후 세밀함은 유지하되, 협업 속도와 실행력을 겸비한 실무형 인재로 성장하겠습니다.
3. 관심분야와 관련하여 수행했던 프로젝트와 업무 경력을 기술하되, 본인의 역할, 프로젝트의 내용, 결과 등을 구체적으로 작성해 주세요. (800자)
저는 데이터 기반 시스템 자동화와 금융 보안 기술에 관심을 가지고 관련 프로젝트를 수행했습니다. 대학교 4학년 때 캡스톤 디자인 과제로 이상 거래 탐지 시스템을 개발했습니다. 이 프로젝트는 금융 데이터에서 비정상적인 거래 패턴을 자동으로 감지해 관리자에게 알림을 주는 것을 목표로 했습니다.
저는 팀 내 데이터 처리 및 알고리즘 설계 담당으로 참여했습니다. Python과 SQL을 활용해 거래 이력 데이터를 분석하고, 이상 탐지를 위한 머신러닝 모델을 구현했습니다. 초기에는 거래 금액만 기준으로 탐지하다 보니 오탐률이 높았습니다. 저는 이를 개선하기 위해 거래 시간, 지역, 빈도 등 복합 변수를 추가하고, Isolation Forest 알고리즘을 적용했습니다. 모델의 탐지 정확도가 68%에서 91%로 향상되었고, 이상 거래를 자동 분류하는 기능까지 구현할 수 있었습니다.
또한 IT기업 인턴으로 근무하며 사내 네트워크 접근 로그를 분석하는 보안 모니터링 시스템 고도화 프로젝트를 수행했습니다. 사용자 접근 권한을 데이터베이스 단위로 재정의하고, 비인가 접근 시 자동 알림 기능을 설계했습니다. 이 과정에서 Python 로그 파서와 MySQL 연동을 직접 구현했으며, 실제 운영 환경에서 탐지 속도를 기존 대비 50% 이상 단축시킬 수 있었습니다.
이 두 경험을 통해 저는 데이터를 단순히 수집하는 수준을 넘어, 서비스 신뢰성과 효율을 높이는 방식으로 활용할 수 있는 역량을 길렀습니다.