|
|
|
|
 |
|
| 공정 데이터를 분석한 경험을 설명하라
공정엔지니어보다 데이터 분석 지식이 많다고 해서 발언권이 생기는 것은 아니다.
대학교 연구 프로젝트에서 배양공정 데이터를 분석해 성장률 예측 모델을 구축한 경험이 있습니다.
데이터 기반 해석이 공정엔지니어의 경험적 판단과 달랐던 프로젝트가 있었습니다.
이 경험은 MSAT에서 데이터와 공정경험을 통합하는 협업방식에 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.
.. |
|
 |
공정, 데이터, 분석, 모델, 기반, msat, 품질, 바이오, 경험, 이해, 늘다, 엔지니어, 이다, datascience, 수행, 해석, 중요하다, 크다, 변수, 직스 |
|
|
|
|
 |
|
| 보험업에서 데이터 분석이 중요한 이유는 무엇이라고 생각하나요?
저는 데이터 사이언스 기술을 통해 고객의 경험을 개선하고, AXA의 디지털보험 생태계를 강화하는 일에 기여하고자 합니다.
AXA 손해보험에서도 고객 데이터, 사고 데이터, 리스크 데이터를 통합 분석하여, 고객 중심의 보험상품 설계 및 리스크 예측 모델 고도화에 기여하겠습니다.
저는 데이터 분석을 통해 고객의 리스크를 사전에 예측하.. |
|
|
데이터, 보험, 고객, 분석, 예측, 기반, 모델, axa, 리스크, 이다, 손해, 통해, 가장, 활용, 단순하다, 탐지, 프로젝트, 경험, 중심, 서비스 |
|
|
|
|
 |
|
| 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 :.. |
|
|
데이터, 역량, 처리, 오토, 에버, 구축, 기반, 경험, 파이프라인, 수집, 기술, 프로젝트, 분석, 통해, 관리, 설계, 품질, 서비스, 능력, 답변 |
|
|
|
|
 |
|
| 보험 데이터를 다룰 때 다른 산업과 비교했을 때 가장 까다로운 점은 무엇이라고 생각하는가
저는 데이터 사이언스 역량을 보험이라는 도메인에서 활용하고 싶었습니다.
보험에서 데이터 사이언스는 단순한 "분석 지원"이 아니라,
프로젝트에서는 자동차보험 손해율 예측 모델을 만들면서
보험 데이터를 다룰 때 가장 까다로운 점
보험 데이터는
불균형 데이터는 보험사기 예측, 사고 예측에서 가장 큰 문제.. |
|
|
데이터, 보험, 모델, 예측, 가장, 손해, 기반, 분석, axa, 때문, 설명, 처리, 비즈니스, 경험, 협업, 생각, 사기, 수행, 산업, 이다 |
|
|
|
|
 |
|
| 저는 공정데이터의 흐름을 분석해 공정편차의 원인을 파악하고, 이를 기반으로 공정개선 전략을 도출하는 역할에서 제 역량이 가장 잘 발휘된다고 판단했습니다.
입사 후 첫 단계에서는 공정 데이터의 구조와 변수를 완전히 이해하는 것을 목표로 삼고 싶습니다.
이러한 정의와 가장 부합했던 경험은 연구실에서 수행한 데이터를 기반으로 공정변수를 예측하는 모델을 구축했던 프로젝트였습니다.
공정 데이.. |
|
|
공정, 데이터, 기반, 분석, 변수, 실험, msat, 역할, 생산, 결과, 방식, 기준, 목표, 기록, 이다, 모델, 성, 싶다, 이다, 기술 |
|
|
|
|
|
 |
1 |
 |
|
|
|
