2026 무신사 MUSINSA ROOKIE AI NATIVE ENGINEER(인턴) 자기소개서와 면접자료

1. 2026 무신사 MUSINSA ROOKIE AI NATIVE.hwp
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실사용자 경험 중심 AI 추천 플랫폼 구현"
프로젝트 진행 과정에서 가장 먼저 한 일은 실제 사용자 데이터를 확보하는 것이었습니다.
수집한 사용자 피드백 데이터를 통해 추천 결과를 반복적으로 개선했으며, 실제 서비스 프로토타입을 개발하는 데까지 성공했습니다.
데이터와 AI 기술로 현장감 있는 개발 경험 축적"
AI 기반 패션 추천 플랫폼 프로젝트에서 저는 팀장을 맡아 프로젝트의 전반적인 기획과 데이터 파이프라인 설계, 모델 개발에 주도적으로 참여했습니다.
사용자 피드백 분석을 통해 모델 성능을 반복적으로 개선했고, 베타테스트 결과 추천 아이템 클릭률과 사용성 만족도가 눈에 띄게 상승했습니다.
무신사 인턴십에 합류한다면 실제 현업에서 사용자 경험을 혁신하는 AI 서비스 개발에 직접 참여하고 싶습니다.
수집한 사용자 피드백 데이터를 통해 추천 결과를 반복적으로 개선했으며, 실제 서비스 프로토타입을 개발하는 데까지 성공했습니다.
특히 베타테스트를 통해 실사용자 50여명의 피드백을 수집하고, 그 결과를 모델 개선과 UI/UX 디자인에 적극 반영하여 사용자 이탈률을 20% 이상 감소시킬 수 있었습니다.
데이터와 AI 기술로 현장감 있는 개발 경험 축적"
크롤링에는 Beautiful Soup과 Selenium을 사용해 SNS 및 온라인 쇼핑몰의 최신 데이터를 자동으로 수집했고, 수집 데이터의 정제와 전처리에는 Pandas와 NumPy를 적극 활용했습니다.
AI 모델 개발에는 TensorFlow와 PyTorch, scikit-learn을 병행하여 실험을 진행했습니다.
저는 AI와 데이터, 클라우드, 프론트/백엔드 등 전반적인 개발 영역을 직접 경험하며, 실제 현장에서 필요한 실무능력을 키웠다고 자신합니다.
AI 기반 패션 추천 플랫폼 프로젝트에서 저는 팀장을 맡아 프로젝트의 전반적인 기획과 데이터 파이프라인 설계, 모델 개발에 주도적으로 참여했습니다.
사용자 피드백 분석을 통해 모델 성능을 반복적으로 개선했고, 베타테스트 결과 추천 아이템 클릭률과 사용성 만족도가 눈에 띄게 상승했습니다.
Q3.사용자의 실제 피드백을 어떻게 시스템에 반영했는지, 그리고 그 과정에서 느낀 점은 무엇인가요?
Q4.팀 프로젝트에서 구성원들과의 협업 과정에서 발생한 갈등이 있었다면, 어떻게 해결하셨나요?
데이터 수집과 전처리 과정에서 가장 중요하게 생각한 점은 데이터의 신뢰성과 다양성이었습니다.
이런 과정을 통해 보다 현실적이고 정확한 추천시스 템을 만들 수 있었고, 데이터 기반 개발의 중요성을 실감할 수 있었습니다.
Q6. 추천 알고리즘 개발 과정에서 성능 개선을 위해 어떤 방법들을 시도해 보았나요?
프로젝트의 실제 서비스 구현을 위해 백엔드와 프론트 엔드 개발에도 적극 참여했습니다.
Q9.데이터 분석 결과를 팀원이나 비전문가에게 효과적으로 전달하기 위해 어떤 노력을 했나요?
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