현대자동차 자율주행사업부 산업 및 기업분석 과제

 

1. 지원 산업이 발전하기 위해서 함께 발전하면 좋은 산업 1개? 그 이유는?

 

하드웨어 반도체 부품 산업이라고 생각한다.

'완전한 자율성'을 위해 센서, 알고리즘, 데이터 통신 기술이 기하급수적으로 발전하고 있는 지금,

오류 없는 서비스를 개발하고 유지하려면, 기술 발전에 뒷받침할 반도체 기술이 필수적이기 때문이다.

 

채용 관심 기업인 현대차는 소프트웨어 및 운영체제 개발을 독자적으로 진행중에 있다.

따라서 하드웨어 반도체 부품 산업의 발전만 뒤따라온다면, 개발에만 온전히 집중해서 기술을 발전시킬 수 있다.

 

관련기사 1) https://zdnet.co.kr/view/?no=20220416113139 (하단 링크)

車 업계 화두는 OS…현대차그룹, ccOS로 대응

[기사 중요내용 스크랩]
1. 차량 연동, 인포테인먼트, 커넥티비티 부문을 각각 고도화하는 것이 현대차그룹의 목표
2. 세 부문은 서로 상호작용하며, 완벽한 보안을 구축하고자 이상 신호가 발생하지 않도록 방어막을 이중삼중으로 구성해 외부 침입 억제
3.  ccOS는 스마트폰 OS와 달리 외부 네트워크 관리 외에 차량 내 네트워크도 처리해야 함. 차량 내 네트워크는 인증 신호로 차량 상태 제어·진단을 수행한다.

관련기사 2) https://www.autoelectronics.co.kr/article/articleView.asp?idx=5042 (하단 링크)

디지털화로 자율주행 개발 복잡성 해결하기

 

 

지원 기업에 필요한 직무역량 1가지와 인성 1가지? 그 이유는?

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지원 직무: 내비게이션 데이터 분석 및 처리 / 내비게이션 기능 및 서비스 개발

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과거 채용공고 (1) 내비게이션 데이터 분석 및 처리 :
https://young.hyundai.com/hyundai/recruiting/detail.do?seq=4048

수행직무
·복잡 데이터 전처리
- 내비게이션 개발 시 수집되는 각종 시계열 데이터 및 정형 데이터 전처리
- 머신러닝, 딥러닝 모델 종류에 따라 필요한 학습 데이터 형태 가공
- 전처리 데이터 알고리즘을 라이브러리화·딥러닝 모델 설계
- Forecasting, Clustering, Image segmentation 을 수행하는 모델 설계
- CNN, LSTM, GAN, GCN, ANN 등 딥모델 설계·데이터 분석
- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 모델을 활용해 예측 교통정보 생성
- 차량에서 들어오는 데이터를 분석해 내비게이션 신규 서비스 발굴

지원자격
·학사 이상의 학위 소지자
·Python, R 등의 프로그래밍 언어 활용 능력 보유자

우대사항
·데이터 분석 관련 실무 경력 보유자
·머신러닝/딥러닝 알고리즘 개발 경험 보유자
·더 나은 시스템을 위해 지속적으로 개선 사항을 도출하시고자 하는 의지가 있으신 분
·맡은 업무에 대해 끝까지 책임감을 가지고 수행할 수 있으신 분
·문제 발생 시 적극적으로 해결하고자 하시는 마인드가 있으신 분

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과거 채용공고 (2) 내비게이션 기능 및 서비스 개발 
: 현대차 3월 채용공고 JD BOOK 내용 발췌

수행직무
·차량 데이터 분석 및 서비스 기획
·서비스 개발 운영 및 고도화
·신기술 연구 개발
·내비게이션 SW 아키텍처 설계
·글로벌 내비게이션 서비스 운영

우대사항
·Python, R, MATLAB 등 통계 툴 활용 역량
·C++, JAVA 등 프로그래밍 언어 활용 경험

 

필요 역량: 데이터 분석 및 머신러닝 개발 지식

유사 경험: 데이터 분석을 통한 신규 서비스 개발 경험 

필요 인성: 분석력, 논리력, 책임감, 완벽 추구 등

 

1. 필요 역량 [데이터 분석 및 머신러닝 개발 지식]

- 차량에서 감지하는 여러 데이터를 분석하고 처리할 줄 알아야 한다. 특히, 최근 센서가 고도화되어 기술 정밀도가 올라가고 있으며 하나의 내비게이션이 이제는 마치 컴퓨터처럼 동작하는 시대이기 때문에 이 역량은 더욱 중요해졌다.

- '가설 설정 -> 문제 제기 (혹은 목표 설정) -> 검증 -> 개선점 도출 및 가설 재수립'의 과정을 계속 거치면서 신규 서비스를 만들어내거나, 기존 서비스를 개선해야 한다.

 

2. 유사 경험 [데이터 분석을 통한 신규 서비스 개발 경험]

- 학부, 대학원 등의 수업에서 진행하는 여러 데이터 기반 프로젝트 들이 유사 경험이 될 수 있다.

- 데이터 기반 프로젝트에서 (1) 가설 및 목표 설정 과정 (2) 데이터 사용 이유 (3) 분석 결과 (4) 해석 및 시사점 도출을 어떻게 수행했는가가 관건이다.

 

3. 필요 인성 [분석력, 논리력, 책임감, 완벽 추구 등]

3.1. 분석력

- "통찰력과 데이터를 활용할 수 있는 능력" (출처 : 하단 링크)

인기만점 신입 사원이 될 수 있는 법? 빅데이터를 잡아라!

- 이를 다시 말하면, 상황에서 문제의 핵심을 파악하는 능력 / 내게 필요한 데이터를 발굴, 처리해내는 능력

 

- 왜 분석력이 필요한가?

 > 문제의 핵심이 무엇인지는 누군가가 알려주지 않는다. 내가 문제의 우선순위, 심각성을 rating할 수 있어야 한다.

 > 그 문제를 직관적으로 나타내 주는 데이터는 무엇일까? 그 수치가 의미하는 바는 뭘까? 

 

3.2. 논리력

- "자기의 생각이나 추론 등을 이치에 맞게 말이나 글로 표현해 내는 능력", "말과 말 사이를 잘 연결짓는 능력"
   (출처: 하단 링크)

[창의사고력1] 논리력

[주간해피데이] 이치에 맞는 표현은 논리력으로

- 이를 다시 말하면, 데이터를 내 의도에 맞게 가공해서 논리를 만들어내는 능력

 

- 왜 논리력이 필요한가?

 > 유용한 데이터, 결과가 무엇인지는 누군가가 나에게 일러주지 않는다. 스스로 보물을 찾아내야 한다.
 > 서비스를 만들어내기 위해서는 회사 사람들, 고객들을 수치적으로 설득할 수 있어야 한다.

    같은 자료라도 분석에 따라 다른 결과가 나올 수 있으며, 이를 통해 차별화된 시사점을 도출해낼 수 있기 때문!)