2026 [KT 지원서] 응용.서비스 AI 연구개발(2026년도 가을학기 AI석사과정 신입생) 자기소개서 자소서 및 면접질문

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저는 응용/서비스 AI 연구개발이란, 모델을 만드는 데서 끝내지 않고 서비스 제약과 운영지표 속에서 성능과 안정성을 동시에 증명하는 일이라고 정의합니다.
이를 통해 저는 운영환 경에서는 모델 성능보다 평가체계와 데이터 거버넌스가 더 중요하며, 모니터링과 지속학습이 필수라는 점을 배웠습니다.
서비스 적용 관점에 서는 API 형태로 모델을 서빙하고, 입력 검증, 개인정보 마스킹, 품질 모니터링을 포함한 운영 체크리스트를 만들었습니다.
응용/서비스 AI 연구개발은 모델 성능을 올리는 일을 넘어서, 서비스의 제약조건과 운영지표 속에서 성능, 비용, 안정성을 동시에 만족시키는 솔루션을 만드는 일이라고 정의합니다.
저는 이 문제를 KPI 기반으로 정의하고, 데이터 품질관리와 평가체계를 먼저 고정한 뒤, 경량 모델과 LLM을 적절히 조합해 비용 대비 효과가 높은 구조를 설계하겠습니다.
네 번째는 모델 전략입니다.
단순 모델로 베이스 라인을 만들고 오류 분석을 반복해, 모델이 아니라 데이터와 기준에서 생기는 문제를 먼저 제거합니다.
데이터 품질관리, RAG, 평가체계, 안전성 가드레일, 비용 최적화를 포함한 엔드투엔드 설계입니다.
응용/서비스 AI 연구개발을 한 문장으로 정의하고, KT에서 가장 먼저 풀고 싶은 문제는 무엇입니까
저는 AI를 "기술 자체"가 아니라"서비스의 품질을 올리는 엔진"으로 보며, 그 엔진이 가장 큰 임팩트를 내는 곳이 대규모 고객 접점과 네트워크 데이터를 가진 통신사라고 판단했습니다.
저는 응용/서비스 AI 연구개발이란, 모델을 만드는 데서 끝내지 않고 서비스 제약과 운영지표 속에서 성능과 안정성을 동시에 증명하는 일이라고 정의합니다.
모델 선택에서는 복잡한 모델보다 데이터 정제와 기준 통일이 더 큰 효과를 낸다는 판단 아래, 베이스 라인을 빠르게 만들고 오류 분석을 반복했습니다.
이 경험을 통해 저는 연구개발의 실력은 모델 선택보다 문제정의와 평가기준, 그리고 조직이 합의 가능한 운영방식에서 나온다는 점을 배웠습니다.
분류는 경량 모델로 베이스 라인을 빠르게 만들고, 오류 분석을 통해 규칙 기반 후 처리와 모델을 결합했습니다.
이를 통해 저는 운영환 경에서는 모델 성능보다 평가체계와 데이터 거버넌스가 더 중요하며, 모니터링과 지속학습이 필수라는 점을 배웠습니다.
NLP 분야에서는 분류, 키워드 추출, 요약, RAG 구성과 평가를 수행했고, 불균형 데이터에서의 지표 설계와 오류 분석을 반복해 성능을 개선했습니다.
응용/서비스 AI 연구개발은 모델 성능을 올리는 일을 넘어서, 서비스의 제약조건과 운영지표 속에서 성능, 비용, 안정성을 동시에 만족시키는 솔루션을 만드는 일이라고 정의합니다.
저는 이 문제를 KPI 기반으로 정의하고, 데이터 품질관리와 평가체계를 먼저 고정한 뒤, 경량 모델과 LLM을 적절히 조합해 비용 대비 효과가 높은 구조를 설계하겠습니다.
논문이 요구하는 것은 새로움과 재현성이지만, 서비스가 요구하는 것은 안정성과 비용 대비 효과입니다.
두 번째는 데이터 진단입니다.라벨 노이즈, 클래스 불균형, 도메인 용어 변화, 중복 샘플, 누락값을 점검하고, 작은 정제로도 큰 효과가 나는 구간을 찾습니다.
세 번째는 약지도와 반자동 라벨링입니다.
네 번째는 모델 전략입니다.
다섯 번째는 평가체계입니다.
비용과 지연, 안정성입니다.
따라서 모델 설계는 단순 정확도보다 지연, 비용, 재현성, 설명 가능성을 더 강하게 고려해야 합니다.
저는 이런 문제를 비용가중평가로 정의하 고, 경량 모델로 실시간 탐지, 후단에서 더 무거운 모델로 정밀 분석을 하는 다단계 구조를 선호합니다.
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