금융보안아카데미 2024 (AI·빅데이터 분야) 합격 수기 및 활동 후기
혹시나 이 글을 보고 계신다면, 아마 금융보안아카데미 2025에 관심이 있으시거나 금융보안원 입사에 관심이 많으신 분일 것으로 생각됩니다.
저는 금융보안아카데미 2기 AI·빅데이터 트랙 수료생으로, 금융보안아카데미 1기 선발 때부터 지속적으로 관심있게 봤던 대외활동 중 하나였습니다.
(1기는 군 복무로 인해 지원이 힘들었습니다😂 사실 2기 교육 중에도 군 복무 중이었지만, 미리 계획해서 휴가 아끼고 말출에 끌어모아서 가능했습니다)
원래 1기부터 AI·빅데이터 트랙을 계획했었다고 합니다. 다만, 강사분들이나 멘토분들 모집에 있어 일정에 차질이 생겨 지난 1기는 사이버 위협 대응·분석 트랙 20명만 모집했다고 합니다.
2025년에 진행될 3기도 크게 모집 공고가 바뀌지 않는 한 사이버 트랙 20명, 데이터 트랙 20명 선발이 될 것으로 예상합니다.
(참고로, 1기의 경쟁률은 4:1 정도, 2기의 경쟁률은 5:1 이상으로 알고 있는데 정확히는 기억이 나질 않습니다.)
어떤 선발과정을 거쳤고 어떻게 합격했는지,
교육은 어땠고, 무슨 활동을 했는지,
어떤 결과를 얻었고, 개인적으로 느낀점은 무엇이었는지
자세하게 이 게시글에 풀어나가려 합니다.
3기를 준비하고 계신 분들께 큰 도움이 되었으면 좋겠습니다.
1. 선발 과정부터 합격까지
선발 과정은 단순한 프로세스입니다.
크게 서류와 면접으로 구성됩니다.
서류
서류는 지원서 하나로만 평가되며, 평가 항목은 다음 3가지입니다.
- 자격증 및 수상경력
- 프로젝트 경험
- 자기소개서
당연히 자기소개서에 대한 평가로 대부분 합불이 결정될테지만, 지원서를 채우기 위해서는 자격증/수상경력 및 프로젝트 활동도 개인적으로는 굉장히 중요한 부분이라고 생각됩니다.
저의 경우 1기 모집때부터 관심있게 봤던 대외활동이기 때문에, 군생활 때 포상 휴가 취득 및 AI 분야 입문 목적으로 24년 상반기에 ADsP 자격증을 취득했었습니다. 사실 취득하는데 큰 어려움이 없는 자격증이지만, 개인적으로 1줄 적는데 많은 도움이 되었던 것 같습니다.
자기소개서는 어떻게 써야 된다라는 프로세스는 알고 있었는데, 막상 쓰려니 막막했었습니다. 대학에 와서 처음 쓰는 자기소개서였어서 더욱 막막했던 것 같습니다.
그래서, 다른 유튜브 영상을 참고했고, 학과 선배님 및 군대에 계신 분들의 조언을 받았습니다.
세 가지 정도 팁을 드리자면,
- 보다 임팩트있게 작성하시는 것이 좋습니다. (그렇다고 너무 튀는 전개는 지양하시길 바랍니다.)
- 많은 활동을 어필하는 것보다는 한 가지 활동을 자세하게 작성하는 것이 중요합니다.
- 단순한 결과보다는 느낀 점이 중요합니다.
면접
면접은 훗날 여러분들의 멘토님이 되어주실 분들이 면접관으로 앉아 계실겁니다.
자소서를 기반으로 질문이 이뤄지며, 질문의 난도는 매우 매우 높습니다. 혹시나 면접 내용이 어려웠더라도 여러분만 어려웠던 게 아니라는 생각을 가져주시면 좋을 것 같습니다.
질문했던 내용은 개인적인 부분도 있어서 구체적으로 답변드리긴 어렵지만, 학부생 2~3학년 수준에서는 쉽게 답변하기 힘든 매우 딥한 전공 지식(꽤 깊게 공부해보지 않았다면 설명하기 힘든 지식)까지 건드리고, 자소서 내의 질문 포인트를 복합적으로 엮어 질문해주셨습니다.
도움되는 어느 정도 선에서는 충분히 설명을 드렸다고 생각하는데, 혹시라도 추가적으로 궁금한 사항이 있으시다면 댓글이나 메일 부탁드립니다.
2. 교육과정 내용 및 장점
금융보안아카데미 2024 공지사항 내 교육일정표 첨부파일 참고
위 첨부한 교육일정표를 참고해주시면 좋을 것 같습니다.
AI·빅데이터 트랙의 경우, 데이터 분석 및 ML/DL의 전반적인 부분을 건드린다고 생각하시면 됩니다.
데이터 전처리 및 시각화, 데이터 분석(ML/DL 모델) 등을 코랩에서 실습하면서 교육이 진행됩니다.(아시겠지만, 수학적인 부분을 건드릴만큼 시간이 넉넉하지는 않습니다.)
이후, DL(딥러닝)을 심화해서 배우고, 더 나아가 NLP(BERT, Transformer, …) 등을 실습하고, openai api나 huggingface 모델을 활용해 RAG 실습도 진행했던 기억이 있습니다.
집합 교육 마지막 쯤에는 데이터 가명/익명 처리 기법과 최신 AI 보안 기술과 그 동향에 대해서 많이 배울 수 있었습니다.
AI·데이터 분석에 필요한 개념들을 모두 훑는 느낌, 많은 도움이 되었습니다.
추가로, 집합 교육 기간동안 4인 1팀 구성을 해야합니다. 구성된 팀으로 실전 문제 풀이와 대회 참가를 준비하셔야 합니다.
3주 가량의 집합 교육이 완료되면, 이후 1주일동안 온라인으로 실전 문제 풀이 과정이 진행됩니다. 사이버 트랙의 경우 아카데미에서 준비한 자체 CTF를, 데이터 트랙의 경우 자체 데이터분석 경진대회를 진행합니다. 데이터 트랙의 경우 소속된 팀에서 역할 분배하셔서 3개의 경진대회 문제에서 좋은 점수를 내시면 됩니다.
3. 대회참가
개인적으로 가장 좋았던 부분이지 않나 생각합니다. 자발적으로 팀 구성해서 공모전 나가기가 쉽지 않은데, 반강제(?)로 외부 대회를 나갈 수 있다는 점이 좋았습니다. 제가 속한 팀의 경우, FSI AIxData Challenge 2024 경진대회 트랙과 공모전 트랙 그리고 가명처리 기술경진 대회를 준비했었습니다.
추가로, FIESTA의 대회 시기나 FSI AIxData Challenge 2024의 대회 시기가 금융보안 아카데미의 활동 시기와 우연히 겹치는 것이 아닙니다. 해당 대회에서 좋은 결과를 만들 수 있도록 교육과정이 짜여져 있는 느낌을 받았고, 수상 가능성이 있는 사람을 교육생으로 뽑아서 자율적 팀 매칭 + 금융보안원 재직 중이신 멘토분들의 멘토링을 거쳐 수상을 목표로 설계된 교육과정이라는 느낌을 받았습니다.
금융보안원 재직 중이신 멘토분들의 멘토링을 언급했는데, 대회 참가와 더불어 가장 좋았던 부분 중 하나였습니다. 제 멘토분은 원내에서는 보통 어떤 업무를 하는지, 현재 금융보안 분야의 트렌드는 뭔지 등을 얻을 수 있었고, 대회 준비할 때도 객관적인 시선으로 방향성을 잡아주시기도 하셨고, 진로에 대한 간단한 상담도 해주셨습니다.
정말 도움이 많이 되었던 부분 같습니다.
4. 개인적 소감
전반적인 교육과정에 대한 소감은 이전 파트와 마무리 파트에 충분히 설명하였다고 생각합니다. 추가적으로 아카데미에서 결성된 팀원과 함께 아카데미 진행 중에 나갔던 대회에 대한 후기를 첨부합니다.
FSI AIxData Challenge 2024 데이터분석 경진대회 트랙 후기
FSI AIxData Challenge 2024 공모전 트랙 후기
5. 마무리
교육의 아쉬웠던 점은 크게 없었습니다. 제가 이번 활동과 같은 큰 교육을 수료한 경험이 없어서 다른 활동과 비교는 어렵지만, 객관적으로 봤을 때 교육의 퀄리티나 활동 지원 측면에서는 더할 나위없이 좋았습니다. 정말 많은 도움이 되었던 대외활동이었던 것 같습니다.
지원 계획이 있으신 분들은 댓글이나 메일로 개인적으로 궁금한 사항 있으시면 제가 아는 선에서 답변해드리겠습니다.
이상 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.