Q. 기아자동차 직무

답변 5

• 취

  취업 어렵지 않아요기아

  코이사 ∙ 채택률 65% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요 갖고 있는 경험을 봤을때에는 생산운영 및 공정기술쪽으로 하시는게 좋을 꺼 같네요

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 95%

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  학사신입은 꼭 핏한 경험만 있어야 하는 건 아닙니다. 말씀하신 경험들기 멘티분의 잠재역량을 보여주는 것이라 어필요소가 충분히 될 수 있습니다. 따라서 경험하신 부분들을 팩트로 담백하게 담아내시는 것을 적극 추천합니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코상무 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 지금 이력 기준이면 2번(Data Scientist)이 더 직접 매칭입니다. 통계·AI·이상탐지 경험은 커넥티드카/고객데이터 분석과 정합성이 높습니다. 1번 품질관리는 데이터 활용은 있지만 기계/공정 기반 엔지니어 성향이 강해 전공 매칭이 다소 약합니다. 다만 SPC·이상탐지 경험을 강조하면 지원은 가능하니, 1순위 2번 + 2순위 1번 병행 전략을 추천드립니다.

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• 

  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 79%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 지금 이력만 놓고 보면 생산운영 및 공정기술 화성 품질관리보다는 Data Scientist 쪽이 더 자연스럽게 맞아 보입니다. 응용통계 전공에 공정관리 연구 경험이 있고 AI 동아리와 데이터 분석 수상이 이어져 있어서 기아에서 보는 데이터 기반 문제 해결 역량을 보여주기 좋습니다. 특히 NLP CV 이상탐지 기말정보 탐지 알고리즘까지 해보셨다면 단순 분석보다 모델링과 탐지 로직을 다뤄본 사람으로 읽히기 때문에 커넥티드카 데이터 분석이나 판매 및 고객 데이터 분석 쪽이 더 설득력 있습니다. 화성 품질관리도 공정 데이터를 다루는 만큼 전혀 안 맞는 것은 아니지만 현장에서는 설비 품질 이슈를 빠르게 잡고 생산 변동을 줄이는 쪽 경험과 공정 이해를 더 강하게 봅니다. 그래서 순수 데이터 직무가 열려 있다면 그쪽을 먼저 보시는 편이 좋습니다. 질문하신 부분처럼 화성 품질관리에서 데이터 전문가를 아예 안 뽑는 것은 아니지만 보통은 품질 엔지니어 성격이 더 강합니다. 현장에서 보면 데이터를 잘 다루는 인재를 선호하긴 해도 지원 직무 자체가 생산 공정 품질 개선과 현장 대응 중심으로 잡혀 있는 경우가 많아서 통계 분석만으로 들어가기에는 결이 조금 다를 수 있습니다. 반대로 Data Scientist는 전공과 이력의 연결이 분명하고 본인이 해온 프로젝트를 바로 설명하기 좋습니다. 제 판단으로는 2번을 우선 추천드리고 화성 품질관리는 공정과 제조 현장에 대한 관심이 크고 품질 이슈를 데이터로 푸는 방향까지 준비가 되었을 때 보시면 좋겠습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코이사 ∙ 채택률 64%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 지금 스펙을 보면 통계 기반 데이터 분석 역량이 명확하기 때문에 Data Scientist 직무가 훨씬 적합합니다. NLP CV 이상탐지 프로젝트와 공정관리 연구 경험은 제조 데이터에도 연결되지만 현재 구조상 생산 품질 직무는 기계 전공 기반 엔지니어 선호도가 높은 편입니다. 다만 공정 데이터 분석이나 스마트팩토리 영역은 통계 전공도 충분히 진입 가능하므로 품질 직무를 노린다면 단순 생산이 아니라 데이터 기반 품질 개선 경험으로 포지셔닝을 바꿔야 합니다. 현실적으로는 Data Scientist로 지원하면서 자동차 산업 데이터 예시로 연결하는 전략이 합격 확률이 높습니다. 본인의 강점을 살리는 방향이 가장 중요합니다.

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  반도체

  설계팀

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