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인턴십에서는 스마트팩토리 AI팀에서 데이터 파이프라인 구축과 머신러닝 모델 운영 업무를 수행했습니다.
앞으로도 최신 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅, 데이터 처리 기법을 지속적으로 학습하며, 제조 현장에 적용 가능한 혁신적인 스마트팩토리 AI 솔루션을 개발하는 전문가로 성장하겠습니다.
Q1.현대오토에버스마트 팩토리AI 직무에 지원한 동기는 무엇인가요?
현대오토에버는 스마트팩토리 분야에서 AI 기술을 접목해 제조혁신을 주도하는 기업으로, 저의 관심과 역량을 가장 잘 펼칠 수 있는 환경이라고 생각해 지원하게 되었습니다.
대학에서 컴퓨터공학을 전공하며 머신 러닝과 딥러닝, 빅데이터 분석을 집중적으로 공부했고, 생산공정 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 AI 모델 개발과 적용 경험을 쌓았습니다.
Q3.스마트 팩토리 데이터 분석 프로젝트에서 직면했던 어려움과 해결 방법은 무엇인가요?
Q8.스마트 팩토리 AI 분야에서 앞으로 배우고 싶은 기술은 무엇인가요?
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인턴십에서는 스마트팩토리 AI팀에서 데이터 파이프라인 구축과 머신러닝 모델 운영 업무를 수행했습니다.
특히 공정 자동화, 예지보전, 품질관리 분야에서 성과를 낼 수 있도록 최신 머신러닝 기법과 클라우드 기반 데이터 처리 기술을 적극 적용하겠습니다.
인공지능 모델 개발뿐 아니라 데이터 엔지니어링, 시스템 아키텍처 설계, 프로젝트 관리 역량을 함께 키워 복합적인 문제 해결에 능동적으로 대응할 것입니다.
저는 스마트팩토리 AI 직무수행에 필요한 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅 역량을 균형 있게 갖추고 있습니다.
특히 제조 현장 데이터를 활용한 공정이상 탐지와 품질 예측 모델 개발에 집중해 데이터 전처리, 모델링, 평가전 과정에 능숙해졌습니다.
ApacheKafka, SparkStreaming, AWSS3, Lam bda 등을 활용해 실시간 데이터 처리와 저장 시스템을 설계 및 운영했고, Jenkins 기반 CI/CD 파이프라인을 통해 AI 모델의 지속적 학습과 배포를 자동화했습니다.
앞으로도 최신 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅, 데이터 처리 기법을 지속적으로 학습하며, 제조 현장에 적용 가능한 혁신적인 스마트팩토리 AI 솔루션을 개발하는 전문가로 성장하겠습니다.
대학에서 컴퓨터공학을 전공하며 머신 러닝과 딥러닝, 빅데이터 분석을 집중적으로 공부했고, 생산공정 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 AI 모델 개발과 적용 경험을 쌓았습니다.
데이터 전 처리와 피처엔지니어링 과정에서 이상치 처리, 결측치 보완, 데이터 변환 등으로 모델 성능을 크게 향상시킨 경험이 있습니다.
Q3.스마트 팩토리 데이터 분석 프로젝트에서 직면했던 어려움과 해결 방법은 무엇인가요?
Q6. 최신 AI 기술 동향을 어떻게 학습하고 있나요?
Q7. 업무 중 스트레스가 많을 때 어떻게 관리하시나요?
Q8.스마트 팩토리 AI 분야에서 앞으로 배우고 싶은 기술은 무엇인가요?
Q9.데이터 분석과정에서 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요? |
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데이터, ai, 모델, 처리, 스마트, 기술, 팩토리, 분석, 개발, 러닝, 현장, 활용, 경험, 적용, 프로젝트, 통해, 역량, 학습, 에버, 위해 |
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2025.08.01
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