롯데이노베이트 AI기술(2025신입) 자기소개서 자소서 및 면접질문

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제가 보유한 기술 역량의 핵심은 인공지능 모델 개발 능력, 데이터 기반 문제 해결 능력, 프로덕션 환경에서의 모델 운영이해도입니다.
실제 과제에서 결측치가 다수 포함된 고객행동로그를 전처리하며 데이터 정합성을 확보한 경험이 있으며, 이를 통해 모델 성능을 크게 향상시켰습니다.
AI 모델이 실제 서비스 환경에 적용되기 위해서는 단순 개발을 넘어 배포, 버전 관리, 모니터링, 재학습 구조가 필요합니다.
저는 이를 해결하기 위해 모델이 아닌데이터와 피처 구조를 다시 검토했습니다.
AI 모델은 작은 오류 하나도 서비스 전체에 영향을 줄 수 있으며, 특히 고객 데이터를 기반으로 작동하는 모델일수록 정확성은 더욱 중요합니다.
따라서 데이터 품질과 문제 정의는 AI 모델 개발의 가장 핵심적인 요소라고 생각합니다.
구매예측 모델 프로젝트에서 성능이 기대보다 낮았던 경험이 있습니다.
처음에는 모델 구조의 문제라고 판단했지만 분석 결과 데이터 불균형이 성능저하의 핵심 원인이었습니다.
제가 보유한 기술 역량의 핵심은 인공지능 모델 개발 능력, 데이터 기반 문제 해결 능력, 프로덕션 환경에서의 모델 운영이해도입니다.
특히 롯데 이노베이트의 AI 기술 직무는 단순 모델 개발이 아니라 다양한 계열사의 실제 환경에 AI를 적용해 비즈니스 효과를 창출하는 것이 목표이므로, 제 역량은 실질적인 기여로 이어질 수 있다고 확신합니다.
AI 모델이 실제 서비스 환경에 적용되기 위해서는 단순 개발을 넘어 배포, 버전 관리, 모니터링, 재학습 구조가 필요합니다.
저는 파이프라인 구조화, 데이터 흐름 관리, 모델 배포 방식 등을 학습하며 실제 업무 프로세스에 가까운 역량을 구축했습니다.
제가 수행한 프로젝트 중 가장 의미 있었던 경험은 고객행동 기반 구매 예측 모델을 구축한 프로젝트입니다.
또한 고객 ID 단위로 시퀀스를 구성해 모델이 고객의 행동 흐름을 학습할 수 있도록 구조를 재설계했습니다.
이 경험은 AI 기술 직무에서 반드시 요구되는 문제정의 능력, 데이터 기반의 실행력, 협업을 이끌어내는 논리적 사고를 동시에 키워준 프로젝트였습니다.
AI 모델은 작은 오류 하나도 서비스 전체에 영향을 줄 수 있으며, 특히 고객 데이터를 기반으로 작동하는 모델일수록 정확성은 더욱 중요합니다.
초기 모델이 높은 정확도를 보였음에도 특정 고객군의 오류율이 지나치게 높았던 경험이 있었고, 이를 발견하지 못했다면 모델은 실제 환경에서 큰 문제를 일으켰을 것입니다.
저는 기술을 통해 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 역할에 관심이 많고, 롯데 이노베이트는 AI를 핵심 성장축으로 삼아 그룹 전체의 디지털 전환을 주도하고 있기 때문에 제 역량을 가장 효과적으 로 발휘할 수 있다고 판단했습니다.
가장 중요한 요소는 데이터 품질과 문제정의입니다.
문제를 잘못 정의하면 모델이 아무리 높은 정확도를 가져도 실제 비즈니스에는 도움이 되지 않습니다.
따라서 데이터 품질과 문제 정의는 AI 모델 개발의 가장 핵심적인 요소라고 생각합니다.
예를 들어로 그 데이터는 단순 정제로 해결되지 않는 경우가 많아 시퀀스 구조재정렬이나 이벤트 분류를 다시 정의해야 합니다.
데이터 품질 문제는 단일 방식으로 해결되는 경우가 거의 없기 때문에 문제 유형에 따라 구조적으로 접근하는 것이 중요합니다.
예를 들어 높은 연산량이 필요한 모델은 실시간 서비스에 적용하기 어려울 수 있습니다.
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