2025 LG에너지솔루션 R&D CPO 제조지능화 DX 자기소개서와 면접자료

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저는 그간의 연구 경험과 통합 데이터 분석 역량을 LG에너지 솔루션의 R&DCPO 제조 지능화 DX 부문에 접목해, 글로벌 생산라인 간 데이터 샌드박스를 구축하고 표준화된 AI 모델을 배포하는 과제에 기여하고자 합니다.
제가 역량 개발을 위해 가장 몰입했던 경험은 대학원 진학 후 진행한 데이터 기반 공정 최적화 연구 프로젝트입니다.
Q1. LG에너지솔루션 제조 지능화 DX 직무에 지원한 동기는 무엇인가요?
저는 관련 프로젝트를 통해 스마트팩토리 구축과 데이터 분석 역량을 쌓아왔으며, 이를 토대로 제조 현장의 디지털 혁신에 기여하고자 합니다.
저는 대학과 인턴십 과정에서 생산데이터 수집 및 분석 프로젝트를 수행하며 제조 현장의 문제점을 발견하고 개선하는 경험을 했습니다.
이러한 경험은 제조 지능화 DX 직무에 필요한 실무 역량과 문제 해결 능력을 갖추는 데 큰 도움이 되었습니다.
제조 지능화 DX에서는 데이터 분석 능력과 현장이해도가 가장 중요하다고 생각합니다.
이런 준비는 제조 지능화 DX 직무에서 요구하는 데이터 역량 강화에 크게 기여했습니다.
LG에너지솔루션은 전 세계 배터리 시장에서 기술력과 품질 신뢰도를 모두 인정받고 있으며, 특히 국내외 생산 거점마다 제조 지능화 프로젝트를 확대·적용하고 있습니다.
저는 그간의 연구 경험과 통합 데이터 분석 역량을 LG에너지 솔루션의 R&DCPO 제조 지능화 DX 부문에 접목해, 글로벌 생산라인 간 데이터 샌드박스를 구축하고 표준화된 AI 모델을 배포하는 과제에 기여하고자 합니다.
LG에너지 솔루션의 스마트팩토리 전환과 DX 추진 전략에 제가 축적한 모델링 기법, 소프트웨어 개발 경험, 현장 적용 노하우가 시너지를 낼 것으로 확신합니다.
저희 팀은 소형 풍력발전 시스템의 출력을 예측해 에너지저장장치로 자동 충전·방전을 제어하는 임베디드 시스템을 설계하라는 과제를 받았습니다.
이 경험을 통해 얻은 가장 큰 교훈은 '목표 달성을 위해 필요한 자원을 스스로 찾아 나서고, 구조화된 협업 프로세스를 설계하며, 소통을 통해 팀의 역량을 극대화하는 능력'입니다.
제가 역량 개발을 위해 가장 몰입했던 경험은 대학원 진학 후 진행한 데이터 기반 공정 최적화 연구 프로젝트입니다.
이를 통해 각 변수간 상호작용을 정의하고, 데이터 전처리파이프라인을 자체 설계하여 원시 센서 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환했습니다.
기술 스택 확장 차원에서 AWSSageMaker기반 모델 학습 환경을 구축해 개발 생산성과 협업 효율을 크게 높였습니다.
저는 관련 프로젝트를 통해 스마트팩토리 구축과 데이터 분석 역량을 쌓아왔으며, 이를 토대로 제조 현장의 디지털 혁신에 기여하고자 합니다.
이를 통해 데이터 기반의사결정과 문제 해결 능력을 갖추게 되었고, Python과 SQL 등 데이터 처리도구를 능숙하게 다룰 수 있습니다.
이러한 경험은 제조 지능화 DX 직무에 필요한 실무 역량과 문제 해결 능력을 갖추는 데 큰 도움이 되었습니다.
Q3.R&D와 제조 지능화 DX에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇이며, 어떻게 준비해왔나요?
제조 지능화 DX에서는 데이터 분석 능력과 현장이해도가 가장 중요하다고 생각합니다.
이론뿐만 아니라 실제 제조 데이터를 적용해 분석 프로젝 트를 수행하며 문제 해결 능력을 키웠습니다.
이런 준비는 제조 지능화 DX 직무에서 요구하는 데이터 역량 강화에 크게 기여했습니다.
Q8.제 조지능화 DX 분야의 최신 트렌드나 기술 중 관심 있는 것은 무엇이며, 어떻게 활용하고 싶나요?
관련 연구를 지속적으로 모니터링하며 실제 적용 방안을 고민해왔고, 향후 LG에너지 솔루션 제조 현장에 도입해 운영 효율을 극대화하는 데 기여하고 싶습니다.
제조 지능화 DX는 제조공정에 디지털 기술을 접목해 자동화, 최적화, 지능화를 실현하는 혁신과정입니다.
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