[NHN Cloud] AI ML 리서치 및 개발 자기소개서 지원서와 2025면접

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제가 AI에서 가장 흥미를 느끼는 지점은 성능을 높이는 것보다 모델이 왜 잘못 예측했는지, 어떤 데이터가 편향을 만들었는지, 학습과정에서 어떤 구조적 문제가 발생했는지를 추적하는 과정입니다.
NHNCloud의 다양한 서비스 구조 속에서 AI 모델이 실제 어떤 역할을 수행해야 하는지 더 넓은 관점에서 해석하며, 의미 있는 기술적 발전을 이루는 인재로 성장하겠습니다.
결과적으로 모델 성능이 실제 환경에 서도 안정적으로 유지되었고, 편향을 줄이는 방향으로 데이터 구성까지 개선할 수 있었습니다.
데이터 품질 문제인지, 모델 구조 문제인지, 학습과정 문제인지 구분합니다.
저는 이 차이를 극복하기 위해 논문을 읽을 때 모델 구조뿐 아니라 실험조건, 데이터 속성, 전처리 방식까지 모두 분석합니다.
3년차에는 서비스 환경에 최적화된 모델 구조를 설계하고, 연구와 개발을 연결하는 AI 엔지니어 역할을 수행하고자 합니다.
제가 AI에서 가장 흥미를 느끼는 지점은 성능을 높이는 것보다 모델이 왜 잘못 예측했는지, 어떤 데이터가 편향을 만들었는지, 학습과정에서 어떤 구조적 문제가 발생했는지를 추적하는 과정입니다.
실패한 모델 실험도 데이터가 말해주는 새로운 단서를 찾는 과정이라고 생각하며, 이를 기반으로 다시 구조를 설계하고 실험을 수행합니다.
반복적이고 지루한 과정처럼 보이지만, 이러한 과정이 쌓여 기술적 성장으로 이어진다고 믿기 때문에 주저하지 않고 몰입할 수 있습니다.
특히 Trans former 이후의 모델 구조 변화와 경량화 모델 연구, 대규모 데이터 기반의 학습실험, 기업환경에서의 최적화 등 다양한 영역을 맞닥뜨릴 때마다 학습루틴을 다시 구성하고, 더 효율적인 실험 방식을 고민하며 제 역량을 확장해왔습니다.
이전 프로젝트에서는 모델 정확도를 올리는 것만큼 데이터 파이프라인을 안정적으로 관리하는 것이 중요했기에, 데이터 담당자와 함께 검증 기준을 정립하고, API 응답 구조를 개발자와 조율하며 실질적인 서비스 성능 향상을 이루어낸 경험이 있습니다.
또한 AI는 결국 사람의 문제를 해결하는 기술이라고 생각합니다.
NHNCloud의 다양한 서비스 구조 속에서 AI 모델이 실제 어떤 역할을 수행해야 하는지 더 넓은 관점에서 해석하며, 의미 있는 기술적 발전을 이루는 인재로 성장하겠습니다.
NHNCloud는 대규모 인프라와 실제 서비스 환경을 모두 보유하고 있어 연구뿐 아니라 실전 개발까지 경험할 수 있는 최적의 환경이라고 생각했습니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 데이터의 분포를 계층적으로 분석하고, 이상치 그룹을 분리해 학습구조를 재설계했습니다.
결과적으로 모델 성능이 실제 환경에 서도 안정적으로 유지되었고, 편향을 줄이는 방향으로 데이터 구성까지 개선할 수 있었습니다.
데이터 품질 문제인지, 모델 구조 문제인지, 학습과정 문제인지 구분합니다.
논문은 실험조건이 명확하고 통제된 환경에서 진행되지만 실제 개발환경은 데이터 품질, 서버 자원, 배포 구조 등 수많은 제약이 있습니다.
저는 이 차이를 극복하기 위해 논문을 읽을 때 모델 구조뿐 아니라 실험조건, 데이터 속성, 전처리 방식까지 모두 분석합니다.
모델, 구조, 데이터, 환경, ai, 어떻다, 실제, 실험, 서비스, 과정, 기술, 문제, 학습, 성능, 연구, 개발, 방식, 분석, 때문, 다양하다