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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 경험을 쌓고, 그와 함께 기술적 깊이를 더하는 학습을 지속적으로 진행할 계획입니다.
교육 중 예상되는 도전적 상황은 AI 모델링과 금융 데이터 분석을 실무환경에 접목시키는 과정에서 발생할 수 있는 여러 기술적 난관들입니다.
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이후 AI 모델 개발과 금융 데이터 처리에 대한 구체적인 기술을 배우고자 여러 관련 교육과 인턴십을 통해 실력을 쌓았습니다.
이러한 경험을 바탕으로 우리 FISA에서의 인턴십을 통해 금융IT와 AI의 융합기술을 실제 금융시장에서 어떻게 구현할 수 있는지에 대한실무적인 역량을 키우고자 지원하게 되었습니다.
입사 후 첫 1~2년 동안은 프로젝트 참여를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 모델링 실무 경험을 쌓고, 그와 함께 기술적 깊이를 더하는 학습을 지속적으로 진행할 계획입니다.
교육 중 예상되는 도전적 상황은 AI 모델링과 금융 데이터 분석을 실무환경에 접목시키는 과정에서 발생할 수 있는 여러 기술적 난관들입니다.
또한, AI 모델의 성능을 최적화하는 과정에 서과적합 문제나 데이터 부족 문제 등을 해결하는 데에도 시간이 걸릴 수 있습니다.
과거 인턴십 경험에서도 팀 프로젝트에 참여하면서 데이터 분석의 어려움을 함께 해결해 나가는 경험을 통해 협력적인 문제 해결의 중요성을 배웠습니다. |
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2025.06.07
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