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대학에서 빅데이터 분석과 기계학습 모델을 기반으로 센서 데이터를 처리하고 예측 모델을 구축한 경험이 있습니다.
입사 후에는 열차 센서 데이터 기반의 고장 유형별 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 정비 프로세스와 연동할 수 있는 로직을 설계하고 싶습니다.
CBM 설계 직무에서 가장 필요한 역량은 데이터 기반 문제 정의 능력, 센서 신호해석 역량, 그리고 이를 기반으로 한 예측 모델 설계 및 현장 적용 능력이라고 생각합니다.
현대로템의 철도차량에 적용 가능한 데이터 분석 기술 중 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가요?
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저는 이러한 변화가 필연적인 흐름이라 믿고, 공공성과 기술성이 결합된 철도산업에서 데이터 분석을 활용한 솔루션을 설계하고자 하는 열망으로 현대로템에 지원하게 되었습니다.
입사 후에는 열차 센서 데이터 기반의 고장 유형별 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 정비 프로세스와 연동할 수 있는 로직을 설계하고 싶습니다.
CBM 설계 직무에서 가장 필요한 역량은 데이터 기반 문제 정의 능력, 센서 신호해석 역량, 그리고 이를 기반으로 한 예측 모델 설계 및 현장 적용 능력이라고 생각합니다.
이 과정은 향후 CBM 설계에서도 매우 중요한 시야라 생각하며, 저의 기술 기반 사고력과 소통 역량이 결합된 강점이라 자부합니다.
현대로템의 인재상은 변화와 혁신을 주도하는 '도전하는 인재', 팀워크와 상생을 중시하는 '소통하는 인재', 그리고 전문성과 책임감을 갖춘 '실행하는 인재'입니다.
소통하는 인재로서의 역량은 프로젝트 경험에서 더욱 빛났습니다.
실행하는 인재로서의 자세는 데이터 프로젝트 수행 전반에서 보여졌습니다.
현대로템의 철도차량에 적용 가능한 데이터 분석 기술 중 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가요?
특히 LSTM, GRU 같은 순환신경망 기반 모델은 장기적인 패턴을 학습하고 고장 시점을 예측하는 데 효과적이며, 이상치 탐지와 관련해서는 IsolationF orest나 Autoencoder기반이상 탐지모델도 중요합니다. |
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2025.06.12
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