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저는 데이터 엔지니어로서 필요한 세 가지 핵심 역량, 즉 데이터 파이프라인 구축 능력, 분산 처리 시스템 운영 경험, 그리고 데이터 품질 및 신뢰성 관리 능력을 강점으로 가지고 있습니다.
현대오토에버의 데이터 기술-DataE ngineer 직무에서도, 이러한 실전형 역량을 기반으로 데이터 인프라 구축 및 최적화, 품질관리, 데이터 기반 서비스 혁신에 실질적으로 기여할 수 있을 것이라 자신합니다.
답변 : 예, GCP 기반 데이터 플랫폼 구축 프로젝트에 참여해 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 활용한 데이터 파이프라인을 설계하고 운영해본 경험이 있습니다.
답변 : 단순한 데이터 처리자가 아니라, 데이터를 통한 서비스 혁신을 주도하는 데이터 아키텍트로 성장해 현대오토에버의 모빌리티 비즈니스를 기술적으로 견인하고 싶습니다.
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입사 초기에는 데이터 수집, 저장, 처리파이프라인 구축 역량을 강화하고, Hadoop, Spark, Kafka 등 빅데이터 처리 기술을 현대오토에버시스템에 맞춰 최적화하는 데 집중할 계획입니다.
장기적으로는 AI/ML 기반 데이터 분석 플랫폼 구축 프로젝트에도 참여하여, 현대오토에버의 데이터 자산을 실질적인 사업 경쟁력으로 전환하는 데 주도적인 역할을 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다.
저는 데이터 엔지니어로서 필요한 세 가지 핵심 역량, 즉 데이터 파이프라인 구축 능력, 분산 처리 시스템 운영 경험, 그리고 데이터 품질 및 신뢰성 관리 능력을 강점으로 가지고 있습니다.
분산 처리 시스템 운영 경험입니다.
이 경험을 통해 데이터 수집 단계부터 품질관리를 체계화해야 한다는 인식을 갖게 되었고, 이후 데이터 검증 자동화 스크립트(Pytest 기반)를 개발하여 처리 과정의 신뢰성을 높이는 데 기여했습니다.
또한 최신 기술 트렌드를 학습하기 위해 매주 Arxiv, Medium, Tow ards DataScience 등을 통해 데이터 엔지니어링 관련 최신 사례를 분석하고, 개인 프로젝트로 AWSGlue, Reds hift, S3를 연동한 ETL 파이프라인 구축을 실습해 보기도 했습니다.
현대오토에버의 데이터 기술-DataE ngineer 직무에서도, 이러한 실전형 역량을 기반으로 데이터 인프라 구축 및 최적화, 품질관리, 데이터 기반 서비스 혁신에 실질적으로 기여할 수 있을 것이라 자신합니다.
답변 : 안정성과 확장성을 고려해 데이터 파이프라인을 설계·운영하는 능력, 그리고 데이터 품질을 지속적으로 관리하는 체계적인 접근 방식이 가장 중요하다고 생각합니다. |
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데이터, 역량, 처리, 오토, 에버, 구축, 기반, 경험, 파이프라인, 수집, 기술, 프로젝트, 분석, 통해, 관리, 설계, 품질, 서비스, 능력, 답변 |
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2025.04.27
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