학회 소개
Growth Hackers는 데이터 기반 의사결정을 통해 비즈니스 가치 창출을 도모하는 학회입니다.
Growth Hackers는 다양한 산업 분야와의 협력 프로젝트를 통해 데이터 활용 실무 능력을 배양하고, 학회원들이 기업의 핵심 데이터를 다루며 전략 수립 및 의사결정 과정에 실질적으로 기여하는 것을 목표로 합니다. 우리의 궁극적인 활동 목표는 데이터 기반 인사이트를 발굴하고, 이를 통해 혁신적인 비즈니스 전략을 수립하는 것입니다. 2017년부터 지금까지 총 57개의 기업과 함께하며 Growth Hackers만의 독창적인 비즈니스 임팩트를 세상에 전달해왔습니다.
커리큘럼
에듀 세션 (4주)
본격적인 산학협력 프로젝트를 시작하기 전, 데이터 분석에 필요한 도구와 스킬을 배웁니다. 강의와 코드 실습에서는 데이터 분석에 필요한 기초적인 라이브러리인 Pandas, NumPy부터 ML/DL 모델 구축에 필요한 scikit-learn, PyTorch까지 모두 다뤄볼 수 있습니다.
신입 기수는 세션마다 주어지는 개인 퀘스트를 통해 분석 능력을 함양하고, 팀 퀘스트를 진행하며 비즈니스의 관점에서 모델을 설계, 데이터를 분석하고 인사이트를 도출합니다. 매 퀘스트에는 멘토의 피드백이 수반되며, 특히 팀 퀘스트 기간에는 멘토-멘티 프로그램을 함께 진행하여 신입 기수가 보다 수월하게 프로젝트를 완수할 수 있도록 합니다.
산학협력 프로젝트
에듀 세션이 끝나면, 학회원은 본격적으로 산학협력 프로젝트를 진행하게 됩니다. 1년 동안 활동하면서 정규 1, 계절학기, 정규 2로 최소 세 번의 산학협력 프로젝트를 진행하며, 원한다면 신입 기수 에듀 기간(한 달) 동안 사이드 프로젝트도 함께 진행할 수 있습니다.
프로젝트 운영 방식
프로젝트는 평일(화, 목 19:00~22:00)과 주말(토 13:30~17:30)에 정기 세션으로 진행됩니다. 각 세션에서는 학회원들이 개별적으로 수행한 태스크를 발표하고, 분석 결과를 프로젝트 주제에 어떻게 적용할 수 있을지 논의합니다. 학회원들은 각자의 태스크를 준비하기 위해 세션 외 시간에 2~5시간 이상을 투자하여, 실질적인 문제 해결 능력을 키워나갑니다.
프로젝트 주제
프로젝트 주제는 실제 기업이 직면한 비즈니스 문제를 다루며, 예를 들어 다음과 같은 주제들이 있습니다:
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클릭 예측 딥러닝 모델과 LP 모델의 적절한 Blending 방식 도출 | Online/Offline 지표의 misalign 원인 분석
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CRM 액션 실행 및 성과 측정을 통한 구매 전환자 증진 | 서비스 전반 매출 증대 관련 인사이트 및 전략 도출
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대출 실행 Rejection Code의 제거 우선순위 및 New Rejection Code 제안
최근 그로스 해커스와 산학협력 프로젝트를 했던 기업은 다음과 같습니다.
연락처
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그로스 해커스 홈페이지: https://www.ghsnu.com/
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그로스 해커스 인스타그램: https://www.instagram.com/growthhackerssnu/
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부학회장 권유리
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이메일: yrdy26@snu.ac.kr
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연락처: 010-7568-9093
커리어
Growth Hackers Alumni들은 국내외 다양한 분야에서 전문 인재로 활약하고 있으며, 금융, 데이터 분석, 컨설팅, 스타트업 등 여러 산업 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.
Growth Hackers Alumni들은 실무에서의 경험을 후배들과 공유하며, 세미나와 네트워킹 이벤트들을 통해 후배들이 실질적이고 현실과 맞닿아 있는 분석 역량을 키울 수 있도록 돕고 있습니다. Growth Hackers는 탄탄한 Alumni 네트워크를 통해 지속적인 교류와 협력을 이어가며, 데이터 분석을 통한 비즈니스 혁신을 이끌어가고 있습니다.
리크루팅
모집 대상
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현재 서울대학교에 재학 중이거나 휴학 상태인 학부생 및 대학원생
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연속 3개 학기(계절학기 포함) 활동이 가능하신 분
서류 전형
서류는 지원서, 퀘스트, 구글폼으로 구성됩니다.
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지원서
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양식에 맞춰 작성 후 PDF로 변환하여 제출
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퀘스트
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DA(Data Analyst)와 DS(Data Scientist) 두 전형으로 구분
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비즈니스 또는 모델링 중 한 분야의 강점을 살릴 수 있도록 전형별로 문제를 차별화
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두 전형 모두 Python pandas 기초 문법과 데이터 분석 문제를 다루나, 세부 내용은 전형마다 상이
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구글폼
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면접 희망시간 조사 및 지원자 평가와 무관한 설문으로 구성 (예: GH를 알게 된 경로)
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지원자는 편하게 작성 가능
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제출 방법: 홈페이지 공지사항의 리크루팅 공지 참고
면접 전형
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진행 방식
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형식: 기존 GH 회원 4명(면접관)과 지원자 1명 간의 다대일 면접
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소요시간: 총 90분 (준비시간 30분 + 면접 60분)
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준비시간 (30분)
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데이터 해석 및 데이터 분석 관련 제시문 제공
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지원자는 제시문을 읽고 주어진 문제에 대한 답변 준비
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면접 진행 (60분)
면접은 크게 두 부분으로 구성됩니다.
1. 제시문 기반 질의응답
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준비시간에 작성한 제시문 답변을 바탕으로 진행
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완전한 정답보다는 결론에 도달하기까지의 논리적 사고과정을 중심으로 평가
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비즈니스, 모델링 관련 전공 지식이 없어도 충분히 답변 가능
2. 지원서 기반 질의응답
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지원서에 작성된 내용을 바탕으로 심화 질문 진행
