2026 지엠테크니켈센터코리아 AI-Driven Engineering Optimization Engineer 자기소개서 자소서 및 GM면접

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대학 시절 '딥러닝 기반구조 최적화' 연구를 진행하며, 설계 데이터를 학습시켜 구조물의 응력분포를 예측하는 모델을 개발했습니다.
프로젝트 목표는 CFD(ComputationalFlu idDynamics) 결과를 AI가 학습하여, 설계변수 입력만으로 유동 특성을 빠르게 예측하는 모델을 구축하는 것이었습니다.
저는 이 경험을 통해, GM에서 AI 기반 설계 최적화 업무를 수행할 때도 방대한 데이터를 단순히 처리하는데 그치지 않고, 설계 목적에 맞는 문제 구조를 새롭게 정의하는 엔지니어가 되고자 다짐했습니다.
단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, AI는 데이터에서 패턴을 학습하여 인간이 놓치는 설계 가능성을 제시할 수 있습니다.
AI 모델은 데이터에서 패턴을 학습하지만, 물리 기반 모델은 이론적 법칙을 기반으로 예측합니다.
AI 연구팀과 협업할 때, 데이터 과학자는 모델 정확도 중심으로 접근하고, 엔지니어는 물리적 타당성을 우선시하는 차이가 있었습니다.
그리고 지원하는 분야의 직무를 잘 수행하기 위해 어떤 준비를 했는지, 학습 분야 또는 관련 경험/직무 경험 중심으로 기술해 주십시오.
AI-D rivenE ngineeringO ptim iz ationE ngineer는 CAE(Computer-A idedE ngineering)와 AI 기술을 융합하여, 차량의 성능·안정성·경량화를 동시에 달성하기 위한 최적의 설계 조건을 도출합니다.
이를 통해 AI-D rivenO ptim iz ation의 핵심은 '물리기반 모델과 AI 모델의 융합'이라는 사실을 실감했습니다.
대학원 진학 초기에 'AI 기반 유동해석 모델 개발' 연구과제를 맡았을 때가 가장 새로운 도전이었습니다.
프로젝트 목표는 CFD(ComputationalFlu idDynamics) 결과를 AI가 학습하여, 설계변수 입력만으로 유동 특성을 빠르게 예측하는 모델을 구축하는 것이었습니다.
최종적으로 이 연구는 학회에 논문으로 게재되었고, "물리기반 데이터를 AI가 학습할 수 있도록 구조화한 최초의 사례"로 인정받았습니다.
이 경험을 통해 완전히 새로운 영역이라도, 문제를 구조적으로 분석하고 데이터를 물리적으로 해석하면 충분히 해결 가능하다는 자신감을 얻었습니다.
대학원 연구 중 진행된 '복합재패널의 강도 예측 AI 모델 개발' 프로젝트는 제한된 시간과 복잡한 문제 속에서 빠른 결단이 필요했던 경험이었습니다.
저는 이 경험을 통해, GM에서 AI 기반 설계 최적화 업무를 수행할 때도 방대한 데이터를 단순히 처리하는데 그치지 않고, 설계 목적에 맞는 문제 구조를 새롭게 정의하는 엔지니어가 되고자 다짐했습니다.
단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, AI는 데이터에서 패턴을 학습하여 인간이 놓치는 설계 가능성을 제시할 수 있습니다.
AI 모델은 데이터에서 패턴을 학습하지만, 물리 기반 모델은 이론적 법칙을 기반으로 예측합니다.
예를 들어, CFD 데이터의 에너지 보존식을 손실함수에 반영하는 'Phys ics-informedNeuralNetwork(PINN)'을 적용하면, AI가 물리법칙을 따르며 학습하게 됩니다.
AI 연구팀과 협업할 때, 데이터 과학자는 모델 정확도 중심으로 접근하고, 엔지니어는 물리적 타당성을 우선시하는 차이가 있었습니다.
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