1. PTKOREA에 관심을 갖고 지원한 이유와 입사 후 목표를 서술해 주세요.
PTKOREA에 관심을 갖게 된 가장 큰 이유는 성장이라는 키워드였습니다. 직원들의 성장, 고객의 비즈니스 성장 등 성장이라는 키워드에 가치를 두는 PTKOREA와 다양한 경험과 도전을 통해 성장하는 것을 최우선 가치로 두는 제가 매우 비슷하다고 생각합니다. 또한 저는 PTKOREA가 말하는 '데이터, 테크, 크리에이티브의 융합'을 해낼 수 있는 역량을 가지고 있다고 생각합니다.
첫째로, 데이터에 기반하여 문제를 정의하고 데이터를 분석하여 해결책을 찾는 등 데이터에 기반한 많은 프로젝트를 수행하였습니다. 둘째로, 석사 과정 동안 인공지능 기술에 관한 연구를 수행하며 최근 트렌드인 인공지능에 대한 기술적 이해를 갖추게 되었습니다. 마지막으로,저는 프로젝트를 진행할 때, 누구나 데이터를 보면 찾을 수 있는 문제나 해결책이 아니라, 그 뒤에 숨겨진 문제를 찾아내고 새로운 해결책을제시하는 것을 추구했습니다. 이러한 저의 역량이 PTKOREA가 추구하는 가치와도 매우 닮아있고, PTKOREA에서 저의 역량을 더 발휘하고 성장할 수 있다고 생각합니다.
저는 학부 시절 다양한 산업에 걸친 프로젝트를 진행하였습니다. 많은 팀원과 함께 다양한 산업군에서 고객이 느낄 수 있는 문제를 정의하고 해결하는 프로젝트를 수행했습니다. 데이터에서 다양한 관점을 통해 인사이트를 도출하고, 새로운 해결책을 제안하며 흥미를 느꼈습니다. 또한 석사 과정 연구를 하며 연구 주제 정의부터 모델 구조 설계, 실험 및 검증을 하고 결과 분석까지 전 과정에 참여하였습니다. 이러한 모든 단계를 분석하고 검증하는 과정을 거치며 인공지능 기술에 대한 깊이 있는 지식을 얻었습니다.
이러한 경험들은 제가 단순히 기술만 이해하는 개발자나, 기술에 대한 이해가 부족한 아이디어만 넘치는 기획자가 아닌, 기술에 대한 충분한 이해와 고객에 대한 충분한 분석을 바탕으로 하는 개발 기획자가 될 수 있는 역량을 만들었습니다. 이러한 역량을 바탕으로 PTKOREA에서 고객과 함께 성장하는 개발 기획자가 되고 싶습니다.
2. 지원 직무 관련, 끊임없는 성장을 위해 노력한 본인만의 경험을 서술해 주세요.
저는 학부 시절 내내 데이터 자체를 분석하거나 아이디어를 내는 것에 초점을 맞춘 프로젝트를 주로 해왔습니다. 그러다 보니 석사 연구를 처음 시작했을 때, 데이터의 구조와 흐름, 기술적 요소를 충분히 이해하고 프로젝트 전반을 설계하는 것이 어렵게 느껴졌습니다.
우선 이를 극복하기 위해 많은 논문을 읽어야겠다고 생각했습니다. Perplexity라는 AI 검색 엔진을 활용하여 인공지능 분야의 다양한 논문을 탐색하며 분석하여 읽기 시작했습니다. 처음에는 용어나 개념도 생소한 것이 많았고, 하나하나 주석을 달며 정리했습니다. 또한 매주 박사과정 선배와의 미팅을 통해, 제가 읽고 정리한 논문을 발표하고 피드백을 받고 질의응답을 진행하며 논문에 대한 이해도를 높여갔습니다.
이러한 과정을 몇 달 동안 반복하며 논문을 이해하기에 급급했던 처음과 달리, 기존 연구에서 한계점이나 개선점을 볼 수 있게 되었습니다. 그 결과 스스로 연구 주제와 방향 등 전반적인 과정을 설계하고 논문까지 작성할 수 있었습니다. 특히 서비스로서 가치 있는 연구를 하고 싶었던 저에게 이러한 경험은 기술적인 역량과 서비스에 대한 기획 역량을 모두 성장시킬 수 있는 계기가 되었습니다.
이러한 제 경험을 토대로 저는 단순히 아이디어만 제시하는 것이 아니라, 데이터의 구조와 흐름, 기술적 이해를 바탕으로 하여 서비스를 구체화하며 계속해서 성장하는 개발 기획자가 되고 싶습니다.
3. 기존 방식을 벗어나 새로운 방식으로 성과나 아이디어를 낸 경험에 대해 서술해 주세요.
학부 졸업 프로젝트로 '투자자 심리 기반 주가 예측'을 진행했습니다. 기존 주가 예측 연구에서는 주로 주가나 실적 등 정량적인 지표 위주의 데이터를 활용하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 저는 실제 주가를 움직이는 것은 결국 개인 투자자들의 심리와 판단이라고 생각했고, 이를 반영할 수 있는 데이터가 필요하다고 생각했습니다. 이를 바탕으로 뉴스 기사와 투자 관련 SNS 커뮤니티 데이터를 활용하여 주가를 예측하는 프로젝트를 진행하였습니다.
두 개의 테마주를 선정한 후, 각 종목에 관한 뉴스 기사들과 커뮤니티 데이터를 모두 크롤링하였고, 감성분석을 수행했습니다. 이후 이를 주가 데이터와 결합하여 예측 모델을 설계하였고, 두 종목 모두에서 투자자 심리 데이터를 반영했을 때 모델 예측이 더 정확해지는 것을 확인하였습니다.
결과를 도출하는 과정에서 처음에는 예측 결과가 실제 주가 흐름보다 이틀 정도 시차를 두고 늦게 따라가는 문제가 있었습니다. 팀원들은 코드 오류나 모델 구조상의 오류라고 판단했습니다. 하지만 제가 뉴스가 보도되고 이를 본 투자자들의 논의가 오간 후 실제 주가에 반영되기까지 당연히 시차가 있을 수밖에 없다고 보았고, 이를 코드에 반영하여 문제를 해결 할 수 있었습니다.
이러한 경험을 통해서 저는 기존 방식을 단순히 따라가기보다는, 문제의 본질을 파악하고 다양한 관점에서의 새로운 해석이 가치 있다는 것을 배웠습니다.
4. 공동의 목표 달성을 위해 열린 마음으로 동료와 협력한 경험을 서술해 주세요.
산업경영알고리즘 수업에서 Red-Black Tree 구현 및 시각화 프로젝트를 진행한 적이 있습니다. 해당 과목에서 배운 여러 알고리즘 중 하나를 선정해 구현까지 해야 했고, 저는 구현이 부담되어 단순한 주제를 선호했습니다. 하지만 팀원은 구현이 어렵더라도 복잡한 주제를 해보고싶어 했고, 저희는 의견 조율을 위해 서로의 강•약점에 대해 이야기를 나누었습니다. 그 결과 역할을 나누어서 충분히 수행할 수 있다고 판단하여 어려운 주제였던 Red-Black Tree를 선택하였습니다.
저는 트리의 구조와 원리를 이해한 뒤 의사코드를 작성했고, 이와 클래스 구조를 바탕으로 삽입, 삭제, 회전이 가능하도록 트리 코드를 작성하였고, 팀원은 이를 바탕으로 시각화와 GUI를 담당하였습니다. 또한 저는 발표 자료를 제작하고 팀원은 발표를 맡아 역할을 나누어 프로젝트를 수행하였습니다. 그 결과 교수님께서도 어려운 주제를 선택했는데 모든 팀 중 가장 좋은 프로젝트를 수행했다고 칭찬해 주셨습니다.
학부 기간 동안 팀 프로젝트를 할 기회가 많았고, 대부분의 팀 프로젝트에서는 팀장을 맡아 프로젝트의 전반적인 기획과 역할 분담, 발표 등 대부분의 과정에 적극적으로 참여했었습니다. 하지만 앞의 경험을 통해 제가 어려움을 겪고 부담을 느끼더라도 피하는 것이 아니라 팀원의 도움을 받고 서로 협업하여 충분히 좋은 결과를 만들어 낼 수 있다는 것을 배웠습니다.