경희대학교 빅데이터응용학과 졸업을 앞두고 있으며, 현재 딜로이트 안진회계법인 AI Asset & Analytics에서 대용량 데이터를 정제하고 통합·검증하는 업무를 하고 있습니다.
학교와 실무에서 데이터를 다루며, 분석 결과가 실제 사용자나 업무에 어떻게 쓰이는지에 관심을 가져왔습니다. KMAC 근무 당시 영어 독서 학습자의 책 레벨 변화를 확인할 수 있는 대시보드를 만들었고, 대학경영본부와 협업해 여러 출처의 데이터를 통합한 KPI 인터랙티브 대시보드를 제작했습니다.
산학협력 프로젝트에서는 고교학점제와 과목 선택에 관한 오픈채팅방의 반복 질문을 보며, 학생들이 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪고 있다는 점을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 RAG 기반 고교학점제 QA 챗봇을 개발했습니다.
또한 서울런, EBS, 학과 멘토링을 통해 다양한 학습자를 직접 만나왔습니다. 각자의 학습 수준과 상황에 맞춰 계획을 조정하고 피드백을 제공했으며, 서울런에서는 우수 멘토로 선정되었습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 데이터를 활용해 학습자와 조직의 필요를 파악하고 구성원의 성장에 도움이 되는 HRD 업무를 하고 싶습니다.
기업 자금·회계 데이터 분석 프로젝트 수행. Python 기반 ETL로 대규모 원장 데이터를 정제·표준화하고, 은행거래–원장 자동 매칭과 이상징후 탐지를 구현해 반복 수작업을 자동화했습니다.
중소기업·소상공인 맞춤형 DX 지원 프로젝트와 대학 AI Studio 프로젝트 수행. 텍스트 분석, KPI 대시보드 개발, 산출물 관리 자동화 프로세스 구축.
학습자마다 다른 성장의 경로를 멘토링 현장에서 만났습니다.
3년간 학습자 수준에 맞춰 학습 계획을 조정하고 피드백했습니다.
1년간 학생들의 학습 습관 형성과 진로 고민을 함께했습니다.
한 학기 동안 전공 탐색을 도우며 빅데이터응용학과를 소개했습니다.
학습·조직·데이터가 만나는 지점에서 해온 작업들입니다.
영어 책 추천·학습 서비스를 운영하는 N사를 위해, 사용자별로 읽은 책의 레벨과 변화 데이터를 분석하고 학습자의 책 레벨이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 확인할 수 있는 대시보드를 제작했습니다. 학습 수준과 성장 추이를 시각적으로 파악할 수 있도록 지표를 구성했습니다.
복잡한 고교학점제 정책 속에서 학생들이 과목 선택·진로 질문에 대한 답을 바로 얻을 수 있도록 LangGraph 기반 QA 챗봇을 개발했습니다. Pinecone 벡터 검색 위에 Adaptive RAG를 구성해 검색 정확도와 응답 품질을 높였고, Docling 기반 PDF→Markdown 자동 변환 파이프라인으로 방대한 정책 문서를 정제·구조화했습니다.
협업 부서(대학경영본부)와 함께 흩어진 공공데이터를 수집·병합해 핵심 지표(KPI)를 산출하고, 보고서 작성에 필요한 지표를 바로 확인·활용할 수 있는 인터랙티브 시각화 대시보드를 개발해 배포했습니다. 매번 데이터를 새로 찾고 가공하던 반복 업무를 대시보드 하나로 줄였습니다.
핀테크 기업의 셀러 신용 리스크 평가를 위해, 셀러별 리뷰·문의 텍스트를 감성분석과 토픽 모델링으로 분석해 소비자 만족도를 정량 신용지표로 변환했습니다. 비정형 텍스트를 의사결정에 쓸 수 있는 숫자로 바꾸는 전 과정을 수행하고, 데이터 기반 경영현안 해결 보고서를 작성했습니다.
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모빌리티 SW 인재의 성장이 곧 경쟁력이 되는 곳에서, 제가 가장 잘하는 방식으로 기여하고 싶습니다.
과정 기획 → 운영 → 평가의 전체 사이클에서, 학습 데이터 분석과 시각화(Tableau·Python)로 과정별 효과를 측정하고 다음 설계에 쓰이는 인사이트를 만들겠습니다.
RAG 챗봇을 직접 개발해본 사람으로서 개발 직군의 언어와 학습 니즈를 이해하고 있습니다. 기술 인재 교육을 설계할 때, 현업과 HRD 사이의 통역자가 되겠습니다.
세 곳의 멘토링에서 배운 것은 사람마다 성장의 경로가 다르다는 사실입니다. 데이터로 각 구성원의 성장 경로를 파악하고, 그에 맞는 학습 경험을 설계하는 HRD가 되겠습니다.
