자소서 만능 검색기

국숭광명 / 경영정보 / 학점 3.72 / 토익스피킹 AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

이후, SAP Young Next Cloud Academy 교육을 수료해 ‘기술 혁신 역량’을 더하며, 현대오토에버의 위대한 여정에 기여할 준비를 마쳤습니다.

셋째, 비즈니스 혁신을 이끌 ‘차세대 기술 구현’ 역량을 갖추었습니다. 6개월간의 SAP Young Next Cloud Academy 교육과정에서 S/4HANA, CDS View, UI5/Fiori 등 최신 SAP 기술을 심화 학습한 뒤, S/4HANA 구축 프로젝트에서

명지대 / 경영정보 / 학점 3.72 / 토익: 855, 토익스피킹: 160/AL / 한화시스템/삼정회계법인 / SAP ABAP CERTI/SAP MM CERTI/SQLD 품앗이활동우수팀/성적우수장학생선발 / SAP ABAP CERTI/SAP MM CERTI/SQLD

특히, SAP Young Next Cloud Academy에 참여하여 CDS View, RAP, UI5 등 최신 SAP 개발 기술을 이해하고, 클라우드 기반 ERP 시스템의 혁신에 필요한 방법론을 학습하였습니다.

이를 실현하고자 SAP Young Next Cloud에서 실시간 재무 리포트 기능을 구현한 경험을 바탕으로 CJ올리브네트웍스의 ERP 시스템을 기술적으로 고도화하고, 고객사의 전략 수립을 지원하는 운영 체계를 수립하겠습니다.

명지대 / 경영정보학과 / 학점 3.72/4.5 / 오픽: AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 기타: 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

[실전 프로젝트를 통해 체득한 SAP 최신 기술] 실제로 SAP 전문성을 강화하기 위해 SAP Korea에서 주관하는 SAP Young Next Cloud Academy 교육에 6개월간 참여하며, ABAP과 UI5/Fiori기술을 심화 학습하였습니다.

명지대학교 / 경영정보학과 / 학점 3.72 / 토익: 855, 토익스피킹: 160/AL / 한화시스템 인턴, 삼정회계법인 정규직 / 성적장학금, 대외활동 우수멘토상, 스터디 활동 우수팀 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP Certi ABAP, SAP Certi MM, SQLD

. * [협업과 리더십으로 이끌어낸 위기 극복] SAP Young Next Cloud Academy 교육과정에서 S/4HANA 구축 프로젝트의 FI모듈 담당 및 컨설턴트 리더를 맡아 문제해결을 이끌어낸 바 있습니다.

국숭광명 / 경영정보 / 학점 3.72/4.5 / 토익스피킹: AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 기타: 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

이를 구현하는 기술의 습득은 차세대 시스템 담당자로서 필수 역량이며, 실제로 SAP Young Next Cloud Academy 교육에 참여하며 확신을 얻었습니다.

국숭광명 / 경영정보 / 학점 3.72 / 토스 AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

지원 직무 관련 차별화된 강점 [비즈니스의 정합성과 클라우드의 유연함을 연결하는 ‘차세대 시스템 엔지니어’] 단순히 돌아가는 코드가 아닌, SAP Public Cloud 전략 위에 지속 가능한 ‘차세대 기술’을 구현하는 역량을 갖추었습니다. 6개월간의 SAP Young

인서울 4년제 / 경영정보학과 / 학점 3.72 / 토스 AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

이후, 한화시스템 운영 직무 Intern과 SAP Young Next Cloud 교육 과정에서 동료들의 산출물 작업을 도와 산출물 작업에 필요한 감각을 지속적으로 유지할 수 있었습니다.

국숭광명 / 경영정보 / 학점 3.72 / 토스 AL, / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

이후, SAP Young Next Cloud Academy에 입과하여 6개월간 S/4HANA, CDS View, UI5/Fiori 등 최신 기술을 체득하고 실무 프로젝트에 참여했습니다.

국숭광명 / 경영정보 / 학점 3.72/4.5 / 오픽: AL / 정규직 및 인턴십 경력 2년미만 / 멘토링 및 스터디, 성적 장학금 관련 수상 / 전산회계1급, 정보처리기사, SAP-ABAP, SAP-MM, SQLD

저는 SAP Korea에서 주관한 SAP Young Next Cloud Academy 교육과정에서 6개월간 ABAP과 UI5/Fiori 기술을 심화 학습하며, 최신 기술 역량을 강화한 경험이 있습니다.

가천대학교 / 소프트웨어학 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL

그러나, 초기 모델의 낮은 정답률이 label 간 의미 혼재에서 비롯된다는 점을 스스로 분석하여 문제를 정의했습니다.

첫째, 동일 label 간 유사도는 높이고 이질 label 간 거리는 멀어지도록 contrastive learning 기반 retriever를 개발하였습니다.

남서울대학교 / 광고홍보학과 / 학점 3.8/4.5 / 토익: , 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 중소벤처기업부 연구원 6개월 / 2015 경상북도 금연 광고물 공모전- 특별상, 2018 흡연에티켓 광고 공모전_입선, 2019 UNSMOKE 광고 공모전 _특별상, 2020서울영상광고제 영 크리에이티브 어워즈 -Finalist, JOBGO 재능마켓 공모전 _은상 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: 2급, 기타: GTQ 1급, 스포츠 지도사 3급

또한 패스트캠퍼스에서 배운 내용들을 필기로만 담아 두지 않고 개인 유튜브 계정에 주 1회씩 업로드를 하면서 콘텐츠 제작 능력을 성장시켰습니다. 2016, 2019 서울영상광고제를 관람하면서 애드크림을 처음 알게 되었고 2020년에는 Young creative award에

지거국 / 주전공: 사회학과 / 복수전공: 경영학과 / 학점 4.05/4.5 / 오픽: IH / 사회생활 경험: CJ올리브네트웍스 인턴 1개월 / Remote Internship Program, 이야기브릿지, Best RIder상, 가갸날 강연전 최우수상 / 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 자동차운전면허 2종보통, Google Analytics Certification, Google Ads-Measurement Certification

주전공 6과목 수강 학기 GPA 4.08 기록 → 활동 기간 연장 (2021년 7월 - 12월로 마감 예정이었으나, 2022년까지 활동 기간 연장) 5) 도전 경험 세부 내용 (영상 제작, 학기 병행 과정을 중심으로) 2021년도 2학기에, 비대면 청년 강연 대회 'YOUNG

첫째는 '① 영상 담당 전임자의 인수인계 부재'였고, 둘째는 '② 주전공 여섯 과목 수강 학기와의 병행'이었습니다. ① YOUNG VOICE 2는 제가 영상 편집을 독학하고, 이야기브릿지에 합류하여 처음 진행한 행사였습니다.

주요 수치로는 유튜브 채널 구독자가 252명 증가하였고, 1위 참가자의 영상이 약 4,000회의 조회수를 기록하여, 초기 목표의 약 2배를 달성했습니다. ② YOUNG VOICE 2를 진행한 2021학년도 2학기는 제가 주전공 여섯 과목을 몰아서 수강한 학기였습니다.

지거국 / 경영학부 / 학점 4.15 / 4.5 / 토익: 965, 토익스피킹: 레벨 8, 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 글로벌 인턴(U.S.) / 산학협력단 실습생, 자작자동차 동아리, 청년무역전문가 양성프로그램 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: 물류관리사

화물 입고 후 damage 유무, DG 화물의 Label & UN number가 일치하는지 등을 확인하고, 최종 항공 스케줄을 안내해 드리며 사용된 인코텀스에 따라 debit note 혹 Invoice를 포함한 pre-alert를 보내드리고, 화물기가 제시간에 도착하여

지거국 / 경영학부 / 학점 4.15 / 4.5 / 토익: 965, 토익스피킹: 레벨 8, 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 글로벌 인턴(U.S.) / 산학협력단 실습생, 자작자동차 동아리, 청년무역전문가 양성프로그램 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: 물류관리사

화물 입고 후 damage 유무, DG 화물의 Label & UN number가 일치하는지 등을 확인하고, 최종 항공 스케줄을 안내해 드리며 사용된 인코텀스에 따라 debit note 혹 Invoice를 포함한 pre-alert를 보내드리고, 화물기가 제시간에 도착하여

단국대 / 산업공학과 / 학점 4.34/4.5 / 오픽: IM1 / 사회생활 경험: 연구원 인턴 경험 2회 / 기타: ADSP,SQLD,빅데이터분석기사

"Computer Vision 분야의 연구 역량" A 연구원에서는 TensorFlow를 활용하여 Multi-label 기법을 활용한 구조물 결함 분류 모델을 개발하였습니다. 건물 균열 이미지를 활용하여 성능을 0.895로 크게 향상시켰습니다.

한국항공대학교 / 전자및항공전자공학전공 / 학점 3.73 / 오픽: IH, 기타: NEW TEPS 264/600 / 르노자동차 협력업체(엠엘에스코리아, 위드엔지니어링) 아르바이트 (차량 랩핑, 차량시스템 점검, 차량운송, 차량용 라디에이터 제작) 르노자동차 제조본부 계약직(차량용 에어필터 제작) 쿠팡 단기직 아르바이트 다수 경험(출고, 입고, 재고확인, 공장내 시설 설치 및 보수) / 현대중공업 기술교육원 전기측정(변압기, 차단기, 전동기 전기 측정), 동력제어 및 응용(전동기 회로 결선, 시퀀스, PLC 도면해석), 전장설계(소방전기제어 전선 포설 및 결선, 전선 배치 도면해석)) 수료, 2023 KAU 지식공유 수상 KAU 지식공유(나만의 학습 노하우:우수상, 비교과 프로그램 추천:최우수상) 수상 나만의 학습 노하우에서 대학교 전공 선택 방법, 공부 방법 등의 내용을 경험을 토대로 설명 비교과 프로그램에서는 'NALDA 학습공동체'라는 프로그램을 통해 전기기사 필기 시험 공부를 했던 것을 경험을 토대로 설명하여 두가지 분야에서 수상 / 한국사검정능력시험: 고급, 기타: 전기기사

(자유양식, 글자 수 제한없음) [An Athlete Who Loves the Sea] I grew up close to the sea from a young age.

지방사립대 / 국제의료경영 / 학점 2.71/4.5 / 토익: , 토익스피킹: , 오픽: IM2, 기타: / 사회생활 경험: 인턴 경험 2회 수상경력 5회 / 대외활동 11회 수상경력 5회 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: CS강사자격증, BLS Provider

현대카드는 PLCC(Private Label Credit Card, 상업자 전용 신용카드) 비즈니스 모델을 도입한 이후 국내 최고 기업들과의 파트너십을 통해 PLCC 시장의 압도적 점유율을 차지하며 회원 비율이 크게 확대되었습니다.

한서삼 / 컴퓨터공학과 / 학점 4.44 / 토익: 765, 토익스피킹: , 오픽: IM1, 기타: / 사회생활 경험: 네이버 인턴 / 공모전 6회 수상 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타:

Over sampling으로 데이터 불균형을 완화하고, Label smoothing loss 계산으로 노이즈 데이터 일반화를 억제했습니다.

숭실대학교 / 글로벌통상학과 / 학점 4.1 / 토익: 915, 토익스피킹: , 오픽: IH, 기타: / 사회생활 경험: / 무역협회 전자상거래 대회 대상 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: 무역영어 1급, 국제무역사 1급

When I drank it myself and did a survey with young friends around me, the response was quite positive.

한서삼 / 컴퓨터공학과 / 학점 4.44 / 토익: 765, 토익스피킹: , 오픽: IM1, 기타: / 사회생활 경험: 네이버 인턴 / 공모전 6회 수상 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: 정보처리기사

불균형으로 인해 부족한 데이터셋 비율을 Oversampling을 이용한 Augmentation data로 채우고, Label smoothing loss 계산으로 노이즈 데이터 일반화를 억제했습니다.