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3학년 때 AI 캡스톤 디자인 수업에서, 실제로 넷마블의 게임 데이터를 참고한 유저 이탈 예측 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
팀 프로젝트 외에도 Kaggle 등 데이터 분석대회에 도전하며, 다양한 데이터 셋과 문제를 접하고, 모델 성능을 높이기 위한 실험을 반복해 보았습니다.
이러한 경험 을 바탕으로 저는 넷마블 AI 연구 인턴십에서도 실무와 사용자, 팀원들과 적극적으로 소통하며, 실제 현장에 도움이 되는 AI 기술을 연구하고 구현하는데 기여하고 싶습니다.
저는 AI 연구인턴 직무를 수행함에 있어 가장 중요한 강점으로, 문제를 구조화하는 능력, 실제 데이터를 다뤄본 경험, 그리고 연구결과를 실무와 사람에게 연결하는 소통 역량을 갖추고 있다고 생각합니다.
이 세 가지는 제가 여러 프로젝트와 실습, 협업 경험을 통해 체득한 역량이며, AI 연구가 단순한 기술 구현에 그치지 않고 실제 서비스와 사용자에게 가치를 제공하는 데 필수적인 요소라고 믿고 있습니다.
두 번째 강점은 실제 데이터를 기반으로 한 AI 모델링 및 분석 경험입니다.
저는 AI 연구에서 단순히 모델의 성능 수치만을 중시하기보다, 실제 사용자 경험과 현실 적용 가능성을 항상 함께 고려합니다.
이 실패 경험은 저에게 AI 연구에서 과정보다 결과에만 집착하면 안 된다는 교훈을 주었습니다.

특히 인공지능 분야에 대한 호기심과 열정, 그리고 데이터와 알고리즘이 현실의 문제를 어떻게 해결하는지에 대한 탐구심이 저를 AI 연구인턴의 길로 이끌었습니다.
2학년 때는 '학과 빅데이터 분석 경진대 회'에 팀장으로 참여하여, 실제 상권 데이터와 날씨 데이터를 결합해 지역별 매출 예측 모델을 만드는 프로젝트를 이끌었습니다.
3학년 때 AI 캡스톤 디자인 수업에서, 실제로 넷마블의 게임 데이터를 참고한 유저 이탈 예측 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
단순히 기술적 호기심에 머무르지 않고, 인공지능이 사용자 경험을 개선하고, 실제 서비스를 혁신하는 데 어떻게 기여할 수 있을지 항상 고민해왔습니다.
이러한 경험 을 바탕으로 저는 넷마블 AI 연구 인턴십에서도 실무와 사용자, 팀원들과 적극적으로 소통하며, 실제 현장에 도움이 되는 AI 기술을 연구하고 구현하는데 기여하고 싶습니다.
저는 AI 연구인턴 직무를 수행함에 있어 가장 중요한 강점으로, 문제를 구조화하는 능력, 실제 데이터를 다뤄본 경험, 그리고 연구결과를 실무와 사람에게 연결하는 소통 역량을 갖추고 있다고 생각합니다.
이 세 가지는 제가 여러 프로젝트와 실습, 협업 경험을 통해 체득한 역량이며, AI 연구가 단순한 기술 구현에 그치지 않고 실제 서비스와 사용자에게 가치를 제공하는 데 필수적인 요소라고 믿고 있습니다.
두 번째 강점은 실제 데이터를 기반으로 한 AI 모델링 및 분석 경험입니다.
예를 들어, 분류 문제에서 단일 모델을 사용하는 대신, 여러 모델의 예측 결과를 비교·분석하며 데이터 특성에 따른 장단점을 정리했습니다.
이러한 경험은 AI 연구 결과를 게임기획자, 서비스 기획자, 마케터 등 다양한 직무와 공유해야 하는 넷마블의 환경에서도 큰 강점이 될 것이라 생각합니다.
그 결과 해당 팀원은 프로젝트 후반부에 적극적으로 아이디어를 제시하며 중요한 역할을 수행할 수 있었고, 팀 전체의 성과도 향상되었습 니다.
저는 AI 연구가 개인의 역량뿐 아니라 팀의 협업 수준에 따라 성과가 크게 달라진다고 생각하며, 이러한 경험은 인턴으로서 팀에 빠르게 기여하는 데 도움이 될 것이라 확신합니다.
이러한 실행력은 인턴기간이라는 제한된 시간 안에 실질적인 기여를 해야 하는 AI 연구인턴 직무에 특히 중요하다고 생각합니다.
종합적으로 저는 문제를 구조화하는 사고력, 실제 데이터를 다뤄본 경험, 연구결과를 실무와 연결하는 소통 능력, 그리고 협업과 실행력을 고루 갖춘 인재라고 생각합니다.
Q1.AI 연구 분야에서 문제를 처음 접했을 때 어떻게 접근하는 편인가요?
Q3.팀 프로젝트에서 협업할 때 본인이 맡는 역할은 주로 무엇이었나요?
Q4.AI 연구에서 성능 수치만큼 중요하게 생각하는 다른 가치는 무엇인가요?
저는 AI 연구에서 단순히 모델의 성능 수치만을 중시하기보다, 실제 사용자 경험과 현실 적용 가능성을 항상 함께 고려합니다.
Q6.AI 연구 과정에서 본인이 했던 실패 경험과 그 후의 변화가 있다면 말씀해 주세요.
Q7.실제 서비스 적용을 고려할 때 AI 연구자가 신경 써야 할 점은 무엇이라 생각하나요?
실제 서비스 적용을 위해서는 단순히 모델 성능뿐 아니라, 운영환경에서의 안정성, 데이터 프라이버시, 예외 상황 처리 등 다양한 요소를 신경 써야 한다고 생각합니다.
예를 들어, 온라인게임에서 AI가 추천이나 매칭에 쓰인다면, 결과의 일관성과 예측 실패시 대응 방안이 반드시 마련되어야 합니다.
저의 제안이 팀의 의사결정에 반영되어 실제 성과로 이어진 점에 큰 보람을 느꼈고, 앞으로도 서비스 품질을 높이는 실질적인 개선안을 지속적 으로 고민하고 싶습니다.

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