데이터 엔지니어 자소서 쓰기

구직자들은 스펙을 올리기 열중하지만 다른 사람한테 자신의 스펙을 보여주는 것을 잘 못한다.

자신의 역량을 생각해서 말하는 것은 어렵다. 하지만 찾아서 말하면 편하다. 아래 표 참고.

구직자가 항상 가져야할 생각은 인사담당자 원하는 인재는 무엇일까. 더 나아가서 원하는 역량은 무엇일까.

그래서 직무를 분석하는 것이 굉장히 중요하다.

채용공고를 많이 봐라.

단 기간에 채울 수 있는 것. 대외활동, 보유기술

자료를 찾고 그 안의 워딩을 사용해야 한다.

이력 기술적으로 깔끔하게 정리

어떤 문제가 있었고 어떻게 해결했는지.

 

개발자 자소서 도움되는 유튜브 채널

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개발바닥

개발바닥

 

직무분석

 

데이터 엔지니어링 직무분석

경험
[데이터 엔지니어링 및 인프라 개발/운영]
<데이터 엔지니어링 인프라 구축>
 - 클라우드(AWS,GCP,Azure) 활용해서 데이터엔지니어링 인프라 구축 경험
 - 오픈소스를 활용하여 데이터엔지니어링 인프라 구축 경험
 - 비즈니스 요구사항에 따른 빅데이터 엔지니어링 시스템 설계 경험
 - Hadoop Ecosystem를 활용한 데이터 인프라 구축 경험
 
<데이터 파이프라인 개발 경험>
 - 머신러닝/딥러닝 파이프라인 설계 및 개발 경험
 - 대용량 로그 파이프라인 설계 및 개발 경험 
 - 데이터 가공 분석 모델링 전체 프로세스 경험

<머신러닝/딥러닝 서비스 테스트 배포 경험>
 - 머신러닝/딥러닝 서비스 테스트 경험
 - 머신러닝/딥러닝 서비스 배포 경험

기술
<머신러닝 딥러닝 환경 구축 기술>
 - 클라우드(AWS, GCP, Azure 등)활용 하여 서비스 환경구성기술
 - Linux 서버 환경 구축기술 
 - Docker, Kubernetes 컨테이너 환경구성역량
 - Airflow 활용하여 프로그래밍 워크플로우를 작성기술
 - Git를 활용하여 프로젝트 형상관리 및 협업역량
 - DevOps 역량(infrastructure as code, 배포자동화, CI, TDD, 모니터링 등)

<데이터파이프라인 개발 기술> 
 - Python, R를 활용하여 데이터 수집, 처리, 분석기술
 - 영상처리, 실시간 데이터 분산 처리, 자동화
 - SQL, NoSQL 언어 활용 데이터베이스 설계 및 개발
 - 모델학습 기술 : 모델 성능 분석 및 성능 개선
 - 서비스개발 기술 : 크롤링, 검색, 추천, 이미지처리, 자연어처리, 
 - Git, Github를 활용하여 협업 기술

도구
 - 개발환경 : Linux, Docker, Kubernetes, Git, Airflow
 - 언어 : Python, R, Scala, Javascript, typescript
 - 분산처리기술 : hadoop, Spark, Apache Kafka 
 - 데이터베이스 : SQL, NoSQL
 - ML/DL : Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow, Keras
 - 시각화 : Tableu, Redash
 - 클라우드 : AWS, GCP, Azure, google Datastudio, Amazon Redshift
 - 서버 : node.js, Django, Flask

지식
 - 논문을 통해 연구내용을 이해할 있는 능력
 - 신규 데이터 기술에 대한 호기심을 바탕으로 프로토타입 제작 지식
 - 최신 연구주제에 대한 머신러닝, 딥러닝에 대한 지식
 - 머신러닝/통계분석에 대한 깊은 이해
 - 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 알고리즘 이해
 - 데이터 엔지니어링 및 분산 처리 기술에 대한 이해
 - 모델링 관련한 여러 피쳐에 대한 깊은 이해
 - 데이터 검증방법에 대한 지식

 

대외활동

자신이 한 프로젝트 소개,

프로젝트 설명 , 성과, 맡은 역할, 중요하게 생각하는 것

 

성장배경

성장의 계기 (실패의 경험, 자기 분석, 삶의 목적)

 

참고

쏘카 기술블로그

https://tech.socarcorp.kr/

SOCAR Tech Blog

구인구직 사이트

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