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입사 후에는 먼저 포스코 인터내셔널의 설비 운영 및 유지보수 시스템을 익히고, 공정개선 및 기계시스템 최적화 업무를 수행하며 실무 역량을 키울 것입니다.
기계엔지니어로서 요구되는 역량을 갖추기 위해 저는..
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AI와 신호 설계를 융합하는 과정에서 가장 어려웠던 문제와 그 해결 방법은 무엇이었나요?
딥러닝 기반 신호복원 프로젝트 당시, 가장 큰 문제는 '데이터 셋 불균형'이었습니다.
이상적인 시스템 설계 엔지니어는 ..
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특히 제조 현장의 데이터 기반의사결정자동화는 경쟁력의 핵심이며, 현대오토에버는 이를 스마트팩토리 기반 기술과 AI 알고리즘을 접목해 구현하고 있다는 점에서 큰 매력을 느꼈습니다.
현대오토에버는 제조, 물..
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낯선 환경에서 자발적으로 최고 수준의 성과를 만들어냈던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 어떤 목표와 전략을 세우고 실행했는지 서술해주세요.
AI도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효..
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다른 사람들이 지원자를 평가할 때 가장 많이 언급하는 장점과 단점을 기술하여 주십시오
본인이 살아오면서 가장 도전적이었거나 가장 인상 깊었던 경험을 기술해 주십시오
사람 중심 공간의 가치에 AI 기술을 실..
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저는 데이터 기반 분석력, 영업전략기획 경험, 고객 중심의 문제 해결 역량을 갖추고 있으며, 이를 바탕으로 KT의 B2B 컨설팅&세일즈 직무에서 기여하고자 합니다.
이 경험을 바탕으로, KT에서도 AI 기반 데이터 ..
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특히 'AI와 금융의 융합전략'이라는 캡스톤 수업에서 '고객 맞춤형 보험상품 추천시스템'을 기획·설계한 경험이 있습니다.
저는 이 경험을 통해 기술을 사용자 중심의 전략으로 바꾸는 사고력을 길렀고, 이는 AI ..
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데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 ..
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데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 ..
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석사과정에서는 딥러닝 기반의 최신 AI 기술을 심도 있게 연구하면서, 실제 멀티모달 데이터를 처리하고 모델을 설계·개선하는 프로젝트를 수행할 계획입니다.
KT의 다양한 데이터 인프라와 클라우드 기술을 활용..
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석사과정에서는 딥러닝 기반의 최신 AI 기술을 심도 있게 연구하면서, 실제 멀티모달 데이터를 처리하고 모델을 설계·개선하는 프로젝트를 수행할 계획입니다.
KT의 다양한 데이터 인프라와 클라우드 기술을 활용..
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저의 학업 목표는 AI 융합교육 전문가로서 의 견고한 이론적 기반과 첨단기술 역량을 확보하는 데 있습니다.
저의 이러한 학업 목표는 첨단기술과 교육학의 통합적 전문성을 갖춘 AI 융합교육 전문가로서 교육현장..
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네이버 AI/ML 모델 서빙 및 파이프라인 개발 경력
그 과정에서 모델 학습, 데이터 전처리, 모델 배포 및 서빙 등의 다양한 기술적 문제를 해결하며 AI/ML 분야에 대해 깊이 이해하게 되었습니다.
입사 후, 제 커리..
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이후 AI 모델 개발과 금융 데이터 처리에 대한 구체적인 기술을 배우고자 여러 관련 교육과 인턴십을 통해 실력을 쌓았습니다.
입사 후 첫 1~2년 동안은 프로젝트 참여를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 모델링 실무..
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그 중심에서 소프트웨어 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 실시간 공정데이터에 연동되는 시스템을 설계하는 핵심 역할을 맡습니다.
저는 특히 고속/대용량의 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델이 ..
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