지엠테크니켈센터코리아 Field Data Scientist . Safety Certification Engineer 기술연구소 인턴 자기소개서와 2025면접자료

1. 지엠테크니켈센터코리아 Field Data Sc.hwp
2. 지엠테크니켈센터코리아 Field Data Sc.pdf
이러한 기술은 실제 차량 안전 인증 과정에서 테스트로그 분석이나 시뮬레이션 데이터 해석에 직접 적용될 수 있습니다.
이 과정을 통해 '데이터 분석 →리스크 예측→인증 대응'으로 이어지는 안전엔지니어링의 흐름을 체계적으로 이해했습니다.
GMTCK는 글로벌 차량 안전 데이터 분석과 인증을 주도하는 핵심 연구소입니다.
차량 안전 데이터를 분석할 때 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하나요?
AI와 데이터 분석이 자동차 안전 인증 분야에 미치는 영향은 무엇인가요?
먼저 데이터 구조를 시각적으로 분석합니다.
GMTCK 인턴십을 통해 글로벌 차량 안전 인증 프로세스와 데이터 분석의 실제 적용을 경험하고 싶습니다.
지엠테크 니켈센터코리아 FieldDataScientist.Saf ety CertificationE ngineer 기술연구소 인턴자기소개서와 2025면접자료
특히 차량 주행 데이터를 이용한 'BrakeFailure 예측 모델' 연구를 수행하며, 센서 데이터의 불균형과 노이즈를 제거하는 과정을 통해 신뢰도 높은 예측 모델을 구축했습니다.
차량 현장(Field) 데이터를 수집하고 분석해 안전성과 신뢰성을 검증하는 과정은 단순한 통계적 접근이 아닌, '공학적 이해를 기반으로 한 데이터 해석'이 필요합니다.
이러한 기술은 실제 차량 안전 인증 과정에서 테스트로그 분석이나 시뮬레이션 데이터 해석에 직접 적용될 수 있습니다.
전기차 배터리의 안전성 평가 실험을 수행하면서, 단순한 충돌시험 결과뿐 아니라 데이터 기반의 사전 예측이 필요하다는 것을 느꼈습니다.
GMTCK는 글로벌 수준의 안전 인증 절차와 데이터 인프라를 보유하고 있으며, 실제 차량의 테스트 데이터와 시뮬레이션 데이터가 통합적으로 관리되는 환경을 제공합니다.
대학원 1학기 때, 연구실에서 처음으로 "차량 충돌 테스트 데이터 자동분석 프로그램"개발과제를 맡았을 때의 경험이 있습니다.
교통사고 데이터는 텍스트 형태의 보고서와 수치형 주행 데이터가 혼합되어 있었기에, 다양한 형식의 정보를 하나의 모델로 통합하는 것이 가장 큰 도전이었습니다.
NLP 모델(BERT)로 사고 보고서의 원인 문장을 분류하고, XGBoost를 활용해 차량 속도, 주행시간, 충돌 각도 등의 수치 데이터를 학습시킨 뒤, 두 결과를 LateFus ion 방식으로 결합했습니다.
GMTCK는 글로벌 차량 안전 데이터 분석과 인증을 주도하는 핵심 연구소입니다.
두 직무의 공통점은 '데이터를 근거로 안전을 보장한다'는 점입니다.
차량 안전 데이터를 분석할 때 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하나요?
AI는 기존의 사후적 안전 인증을 '실시간 예측형 인증'으로 바꾸고 있습니다.
저는 이러한 AI 기반 안전분석을 통해 GM의 테스트 효율과 품질 향상에 기여하고 싶습니다.
데이터, 안전, 분석, 차량, 통해, 예측, 경험, 인증, 모델, 기반, 이다, 사고, 기술, 과정, 단순하다, 주행, gm, 이해, 센서, 테스트