저는 데이터 사이언스 직무를 수행하며, 데이터를 활용한 문제 해결과 가치 창출에 열정을 가지고 있는 분석 전문가입니다. 다양한 데이터에서 의미 있는 인사이트를 발굴하고, 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

• 🔹 IT 역량진단 시스템 개발

  • 역량 진단 베타테스트를 위한 Streamlit 활용해 프로토타입 작성
  • 수집된 채용공고 데이터를 토대로 IT 직무별 역량진단 시스템을 개발

• 🔹 [채용공고 데이터 인프라 구축]

  • IT 직군별 상세 포지션 데이터 확보 및 직무별 스킬,경험 사전 제작
  • 채용공고의 직무를 분류하기 위한 직무 분류기 개발
  • GPT API를 활용한 채용공고 요구 스킬,경험 자동 추출 및 역량 트래킹

• 🔹 [팀 빌딩 알고리즘 개발]

  • 수동으로 진행하던 팀 매칭 알고리즘 개발

• 🔹 [특허 출원]

• IT 역량진단 시스템 개발: 신규 사용자 40% 증가
• 팀 빌딩 알고리즘 개발: 팀 구성 소요 시간 90% 감소
• 채용공고 직무 분류 자동화 개발: 분류 정확도 95% 달성
• 스킬 및 경험 추출 자동화 개발: 운영 효율 50% 증가

• 토픽 모델링을 활용한 게임 리뷰 데이터의 감성 분류
  • 주제: 토픽 모델링을 활용한 게임 리뷰 데이터의 감성 분류
  • 주요 성과: 최근 3년간의 상위 게임의 리뷰를 수집하고, 토픽 모형을 이용하여 게임 장르 별로 리뷰의 주요 토픽을 파악한다. 그리고 토픽 모형의 결과를 이용하여 다양한 분류기법으로 긍정 및 부정 리뷰를 분류하는 모형을 생성한다. 분류모형은 게임 장르에 따라 67~73%의 분류 정확도를 보였다