[2024상] 현대오토에버 기업/직무 분석, 지원 전략 - GIS 데이터 사이언티스트

기업 분석

연혁:
설립일: 2000.04.10

재무정보:
매출액: 2조 7,545억 (2022년 연결 재무재표 기준)
임직원수: 5,501명 (2022년 12월 31일 기준)

비즈니스 영역:
모빌리티 소프트웨어 플랫폼 구축: In-Car와 Out-Car 영역의 소프트웨어와 인프라를 효율적으로 지원하여 모빌리티 소프트웨어 플랫폼을 구축합니다.

현대오토에버의 역할:
차세대 모빌리티 SW 글로벌 리더: 자동차 OS 환경에서 소프트웨어 핵심 기술을 확보하고 글로벌 표준을 수립하여 클라우드 기반의 서비스 인프라 통합을 실현합니다.

인포테인먼트 산업의 혁신적 리더: 인포테인먼트 산업을 혁신적으로 리드하며, GIS 기술과 디지털 맵을 기반으로 글로벌 위치 기반 서비스를 제공합니다.

초연결 ICT 기업으로 플랫폼 혁신: Mobility-as-a-Service 플랫폼과 스마트 모빌리티, 스마트팩토리, 스마트 시티 플랫폼을 통해 산업과 생활, 도시를 연결하는 초연결 ICT 기업으로 성장하고 있습니다.

총평:
현대오토에버는 모빌리티 소프트웨어 분야에서 글로벌 리더로 성장하고 있으며, 차세대 기술과 혁신을 통해 다양한 영역에서 선도적인 역할을 하고 있습니다.

 

직무 분석

직무: GIS Data Scientist

GIS Data Scientist로서 교통 정보 데이터 설계 및 분석, 그리고 교통 정보 예측 모델 개발과 같은 다양한 임무를 수행하게 됩니다. 이는 교통 정보를 활용하여 기존 로직을 개선하고, 새로운 서비스 및 예측 모델을 개발하여 현대 오토 에버의 기술적 발전을 이끌어내는 역할을 의미합니다.

담당업무:
교통 정보 로직 개선 및 분석: 기존 교통 정보 시스템의 로직을 향상시키고 데이터 분석을 통해 효율적인 업무 프로세스를 구축합니다.
교통 정보 데이터 기반 신규 서비스 개발: 교통 정보 데이터를 기반으로 한 새로운 서비스를 개발하고, 이를 통해 사용자 경험을 향상시킵니다.
교통 정보 예측 모델 개발: 시계열 데이터 분석 및 전처리 역량을 활용하여 교통 정보의 예측 모델을 개발하고 최신 기술을 도입하여 성능을 향상시킵니다.

요구 역량:
문제 해결을 위한 데이터 설계 및 분석 능력: 복잡한 교통 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 능력이 필요합니다.
시계열 데이터 분석 및 전처리 역량: 다양한 시간대의 교통 데이터를 다루기 위한 시계열 데이터 처리 기술이 필요합니다.
Python 또는 데이터 분석 툴 활용 역량: 데이터 처리와 모델링을 위해 Python 또는 다른 데이터 분석 툴을 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다.

우대사항:
교통 정보 및 GIS 관련 과제 경험: 유사한 프로젝트나 과제를 수행한 경험이 있으면 우대됩니다.
AI기반 시계열 데이터 예측 개발 경험: 인공지능을 활용한 시계열 데이터 예측 모델 개발 경험이 있는 경우 우대됩니다.
Tensorflow 및 PyTorch 활용 경험: 주어진 과제에 대해 머신러닝 프레임워크를 사용한 경험이 있으면 우대됩니다.

기술스택:
OS: Windows
활용언어: SQL, Python
이 직무에서는 교통 정보와 GIS 기술을 결합하여 데이터를 효과적으로 분석하고 혁신적인 서비스를 개발하는 것이 주된 목표입니다. 이를 위해 데이터 사이언스, 머신러닝, 시계열 데이터 처리, Python 등의 다양한 역량이 요구됩니다.

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지원 전략

채용공고에서 직무와 필요 스펙을 매우 상세하게 적어놓았습니다. 무엇보다 해당 스펙 및 경험을 충족 시키는 자소서로 서류 합격을 하는게 중요하겠습니다. 

다음은 지원 서류를 작성하기 전에 생각해봐야할 몇개의 주요 안건입니다. 

데이터 사이언티스트 직무에서 직무 연관성은 매우 중요한데,  다음은 이에 대한 몇 가지 주요한 이유입니다:

문제 해결과 업무 효율성: 

데이터 사이언티스트는 주어진 문제를 데이터 기반으로 해결하는 역할을 수행합니다. 직무와의 강한 연관성이 없는 경우, 문제의 본질을 이해하고 효과적인 해결책을 도출하기가 어려울 수 있습니다.

비즈니스 목표 달성:

데이터 사이언티스트는 종종 비즈니스 목표를 달성하기 위해 데이터를 활용합니다. 직무와의 직접적인 연관성이 없는 경우, 비즈니스 요구사항을 이해하고 데이터를 통해 목표를 달성하는 것이 어려울 수 있습니다.

모델의 유효성 및 해석: 

직무와의 연관성이 낮으면 모델이 실제 비즈니스 환경에서 얼마나 유효하게 작동하는지 이해하기 어렵습니다. 데이터 사이언티스트는 모델의 결과를 실제 비즈니스 결정에 적용할 수 있어야 합니다.

효과적인 커뮤니케이션:

 데이터 사이언티스트는 종종 비전문가들과 소통해야 합니다. 직무 연관성이 부족하면 기술적인 용어나 결과를 비전문가들에게 효과적으로 전달하기 어려울 수 있습니다.

문제 도메인 이해: 

데이터 사이언티스트는 자신이 다루는 데이터의 도메인을 이해해야 합니다. 직무와의 연관성이 높을수록 해당 도메인에 대한 지식이 풍부해지며, 이는 분석과 모델링에 큰 도움이 됩니다.

프로젝트 성공 확률 증가: 

직무 연관성이 높은 데이터 사이언티스트는 프로젝트를 성공적으로 이끌어 나갈 능력이 높아집니다. 팀 내 협업과 비즈니스 요구에 부합하는 결과물을 만들 수 있기 때문입니다.

따라서 데이터 사이언티스트로서 직무 연관성을 갖추는 것은 성공적인 프로젝트 수행과 효과적인 비즈니스 영향을 만들어내는 데 필수적입니다.

 

지원 추천 대상

무엇보다 직무 연관성이 중요한 직무입니다. 언급된 기술 스택 및 연관 직무 경험이 있는 경우에 매우 추천합니다.

직무 경험에 모든걸 갈아넣는다고 생각하고 자소서를 작성하시기 바랍니다. 

 

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