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특히 보험·금융 분야는 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 경쟁력을 좌우합니다.
예를 들어, 보험계약자의 행동 데이터를 분석해 부정청구를 조기 에 감지하거나, 고객 특성에 맞는 금융상품을 추천하는 시스템을 개발하고 싶습니다.
저는 금융IT시스템 학습과 프로젝트 경험을 통해 이 분야의 중요성을 체감했고, DBI nc.에서 디지털 전환을 주도하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다.
캡스톤 프로젝트에서 데이터 정제와 알고리즘 최적화를 통해 시스템 속도를 40% 개선한 경험이 있습니다.
단기적으로는 보험·금융시스템의 구조와 프로세스를 빠르게 이해하고, 선배들의 경험을 배우며 기본기를 다지겠습니다.
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예를 들어, 보험계약자의 행동 데이터를 분석해 부정청구를 조기 에 감지하거나, 고객 특성에 맞는 금융상품을 추천하는 시스템을 개발하고 싶습니다.
저는 단순히 코드를 작성하는 개발자가 아니라, 금융산업의 특성을 깊이 이해하고 고객과 회사를 동시에 만족시킬 수 있는 비즈니스 가치 중심의 소프트웨어 엔지니어으로 성장해 나갈 것입니다.
당시 팀 목표는 다양한 고객 데이터를 기반으로 리스크 요인을 분석하고, 보험료를 합리적으로 산출할 수 있는 간단한 프로토타입을 만드는 것이었습니다.
프로젝트 초반 가장 큰 문제는 데이터의 불균형과 처리 속도 저하였습니다. 고객 데이터 중 일부는 누락되거나 오류가 많았고, 대규모 데이터를 반복적으로 처리하면서 시스템 속도가 현저히 느려졌습니다.
이후 저는 금융산업 리포트를 꾸준히 읽고, 데이터 분석대회에 참가하며 금융 데이터 특성을 이해하는 노력을 이어갔습니다.
저는 교내 데이터 분석 공모전에서 다양한 전공의팀원들과 협업한 경험이 있습니다.
팀은 경영학과, 통계학과, 컴퓨터공학과 학생들로 구성되었고, 주제는 "금융소비자의 행동 패턴 분석을 통한 신규 서비스 제안"이었습니다.
저의 역할은 데이터 전처리와 분석 모델 구현이었지만, 협업 과정에서 팀원들 간의 의견 충돌이 잦았습니다.
DBI nc.에서도 보험·금융 전문가, IT엔지니어, 경영지원부서와 긴밀히 협업해야 하는 만큼, 이 경험은 저의 큰 자산이 될 것이라 생각합니다.
저는 금융IT시스템 학습과 프로젝트 경험을 통해 이 분야의 중요성을 체감했고, DBI nc.에서 디지털 전환을 주도하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다.
캡스톤 프로젝트에서 데이터 정제와 알고리즘 최적화를 통해 시스템 속도를 40% 개선한 경험이 있습니다. |
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