[데이터분석 기반 AI모델 개발] 자기소개서와 면접

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두산에너빌리티[데이터 분석 기반 AI 모델 개발] 자기소개서와 면접
저는 이러한 시점에서 AI와 데이터 분석 기반의 기술을 접목해 새로운 가치를 창출하는 업무에 깊은 관심을 갖고 두산에너빌리티에 지원하게 되었습니다.
특히 두산에너빌리티가 추진하고 있는 발전설비 예지 보전(PredictiveMaintenance), 플랜트 운영 효율화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등은 데이터 분석과 AI 기술이 실질적으로 적용되어 기업 운영 효율을 극대화할 수 있는 분야입니다.
가장 도전적이었던 경험은 학부 4학년 때 참여한 '산업AI 솔루션 공모전'에서 실제 플랜트 장비 진동 데이터를 기반으로 예지보전 모델을 구축했던 프로젝트입니다.
특히 두산에너빌리티가 추진하고 있는 발전설비 예지 보전(PredictiveMaintenance), 플랜트 운영 효율화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등은 데이터 분석과 AI 기술이 실질적으로 적용되어 기업 운영 효율을 극대화할 수 있는 분야입니다.
전공과정에서 다룬 통계적 데이터 분석, 시계열 예측, CNN 기반 결함 감지 모델 개발 등은 실제 산업현장 문제 해결과 직결되는 기술이며, 특히 공정데이터의 전처리와 결측치보 간, 이상치 탐지 및 모니터링체 계설계에 있어서 실무 중심의 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
대학 시절부터 데이터 기반 문제 해결에 큰 관심을 가져왔고, 다양한 캡스톤 디자인과 산학 프로젝트에서 실제 산업 데이터를 다루며 이를 체화해왔습니다.
입사 후에는 저의 분석력과 체계적인 문제 해결 역량을 기반으로, 현장 데이터를 해석하고 효율성을 높이는 프로젝트에 적극 기여할 계획이며, 커뮤니케이션 측면에서도 기술과 현장 사이의 가교 역할을 수행하는 데이터 전문가로 성장하겠습니다.
가장 도전적이었던 경험은 학부 4학년 때 참여한 '산업AI 솔루션 공모전'에서 실제 플랜트 장비 진동 데이터를 기반으로 예지보전 모델을 구축했던 프로젝트입니다.
먼저 3주간 산업공학 논문과 예지보전 사례를 분석하면서 데이터를 어떻게 해석해야 하는지 공부했고, 이후 Autoencoder기반이상 탐지모델을 시도해 보았으나, 실효성이 낮다고 판단해 Trans former기반시 계열 예측 모델로 전환했습니다.
이를 위해 설명 가능한 AI(XAI) 시각화도구를 활용해 주요 이상 징후 구간을 시각적으로 표시했고, 유지보수팀과의 가상브리핑 시나리오까지 구성해 실제 활용 가이드를 제시했습니다.
결국 이 프로젝트는 공모전 결선에 진출했고, 저는 기술뿐만 아니라 산업을 이해하고 커뮤니케이션하는데이터 분석가로서의 관점을 새롭게 갖게 되었습니다.
특히 산업설비에서 발생하는 센서 데이터를 기반으로 LSTM, Trans former 등을 활용한 예지보전 모델을 개발한 경험이 있으며, 이상 탐지, 결측치보 간, Featu reEngineering 등 데이터 전처리 영역에서도 실무 수준의 이해도를 갖추고 있습니다.
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