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소프트웨어 품질 분야의 연구개발 및 시험지원 업무는 정밀한 테스트 수행능력, 체계적인 분석력, 그리고 품질을 수치화하고 평가하는 논리적 사고력이 핵심 역량이라 생각합니다.
또한, ISO/IEC25010 소프트웨어 품질모델을 적용한 경험도 있어, 정량적인 기준에 기반한 평가가 가능하며, GitLab-CI를 활용한 테스트 자동화 환경 구축 경험을 통해 실제 개발과 시험환경의 통합 경험을 쌓았습니다.
입사 초기에는 시험 기준 정리, 테스트 시나리오 작성, 자동화 환경 구성 등 실무기초부터 충실히 익히고, 중장기적으로는 AI 및 IoT 기반 융합기술 시험평가 기준 수립 등 고도화된 품질분석 분야로 역량을 확장하고자 합니다.
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또한, ISO/IEC25010 소프트웨어 품질모델을 적용한 경험도 있어, 정량적인 기준에 기반한 평가가 가능하며, GitLab-CI를 활용한 테스트 자동화 환경 구축 경험을 통해 실제 개발과 시험환경의 통합 경험을 쌓았습니다.
이러한 배경은 산업기술 시험원에서 요구하는 기술기반 시험 지원 역량에 적합하다고 판단합니다.
대학 재학 중, AI 모델의 품질을 검증하는 도구를 직접 개발해보고자 'AI 테스트 자동화 프레임워크 구축'이라는 도전적인 목표를 스스로 설정하고 수행한 경험이 있습니다.
무엇보다도 AI 모델은 입출력의 예측 가능성이 낮고, 품질 기준이 모호했기 때문에 프레임워크 설계 자체가 난관이었습니다.
이는 연구기반의 시험개발 직무에 필요한 태도이자 역량이라고 생각합니다.
특히 최근 소프트웨어 품질의 중요성이 대두되며, 기능성뿐 아니라 안정성, 신뢰성, 보안성 등 다차원 적 품질지표를 요구하는 흐름 속에서, KTL의 역할은 점점 더 중요해지고 있다고 생각합니다.
입사 초기에는 시험 기준 정리, 테스트 시나리오 작성, 자동화 환경 구성 등 실무기초부터 충실히 익히고, 중장기적으로는 AI 및 IoT 기반 융합기술 시험평가 기준 수립 등 고도화된 품질분석 분야로 역량을 확장하고자 합니다. |
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2025.04.23
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