특히 고객 경험 개선과 운영 효율화, 예측정비(P redictiveMaintenance) 분야는데이터 기반 혁신이 가장 빠르게 적용될 수 있는 영역이라고 생각합니다.
고객 데이터 분석을 통해 개인화된 서비스를 제공하는 것입니다.
운항 및 정비 데이터를 활용한 예측 모델 구축입니다.
이러한 경험을 통해 저는 단순히 데이터를 다루는 수준을 넘어, 문제정의-데이터 처리-분석-활용까지 전 과정을 체계적으로 수행할 수 있는 역량을 쌓았습니다.
대한항공이 데이터 활용을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 필요한 것은 무엇이라고 생각하시나요?
데이터 분석과정에서 실패한 경험이 있다면 말씀해 주시겠습니까?

특히 최근 대한항공이 추진하고 있는 디지털 전환 전략, 고객 데이터 기반 서비스 혁신, ESG와 연결된 데이터 경영은 제가 추구하는 가치와 정확히 일치합니다.
대한항공에 지원한 이유는 단순히 안정적인 직장을 찾기 위함이 아니라, 변화와 혁신의 최전선에서 데이터로 가치를 창출하고 싶다는 열망 때문입니다.
단순히 이론으로 끝내지 않고 Kaggle과 같은데이터 경진대회에 참여하여 실무에 가까운 데이터를 다루며 분석 역량을 강화했습니다.
특히 항공수요 예측 데이터를 분석한 프로젝트에서는 시계열 분석을 통해 항공권 수요를 예측했고, 이를 ARIMA와 LSTM 모델로 비교·검증했습니다.
SQLD와 ADsP를 취득해 데이터베이스와 분석 기초를 다졌고, 최근에는 TensorFlow와 PyTorch를 활용한 딥러닝 강의를 수료하며 이미지·자연어 데이터 처리 능력을 보완했습니다.
이러한 경험을 통해 저는 단순히 데이터를 다루는 수준을 넘어, 문제정의-데이터 처리-분석-활용까지 전 과정을 체계적으로 수행할 수 있는 역량을 쌓았습니다.
02Kaggle항공수요예측 미니대회 참가, 시계열 분석 프로젝트 수행
실제 인턴 경험에 서 로그 데이터를 분석할 때 단순 집계가 아닌 성능 병목원인을 추적하여 시스템 처리 속도를 개선했습니다.
빅데이터 플랫폼 프로젝트 경험에서 가장 어려웠던 점은 무엇이며, 어떻게 해결했나요?
팀 프로젝트에서 갈등이 생겼을 때 어떻게 해결했습니까?
데이터를 기반으로 객관적 결과를 공유하니 갈등이 자연스럽게 해소되었고, 최종적으로 LSTM이 더 나은 성능을 보였습니다.
이 경험은 협업 과정에서 갈등을 데이터와 사실 기반으로 해결할 수 있다는 자신감을 주었습니다.

[hwp/pdf]2025 대한항공 [IT] Data 자기소개서와 면접