|
|
|
|
|
 |
포티투닷은 단순한 자율주행 기술 개발을 넘어, 모빌리티를 연결하고 그 속에 존재하는 수많은 실시간 데이터를 이해하며, 도시 전체의 이동 생태계를 설계하고 있습니다.
특히 자율주행, 경로 최적화, 시계열 예측, 강화 학습, 대규모 데이터 모델링과 관련된 프로젝트 경험을 바탕으로, 포티투닷의 기술 철학과 실무에 자연스럽게 녹아들 수 있다고 자신합니다.
포티투닷이 보유한 주행 및 환경 데이터를 정제·해석하여, 자율주행 모델에 최적화된 Featu re를 설계하고, 모델 정확도를 높이는 일에 기여하고자 합니다.
포티투닷이 보유한 주행 데이터 셋을 분석하고, 기존 예측 모델보다 더 정밀한 패턴 분석 기반 예측 알고리즘을 제안·적용해보고 싶습니다.
|
|
|
 |
특히 자율주행, 경로 최적화, 시계열 예측, 강화 학습, 대규모 데이터 모델링과 관련된 프로젝트 경험을 바탕으로, 포티투닷의 기술 철학과 실무에 자연스럽게 녹아들 수 있다고 자신합니다.
포티투닷은 자체 하드웨어와 소프트웨어를 모두 개발하는 통합적 구조를 가지고 있기에, AIE ngineer로서의 역할 또한 단순한 알고리즘 개발을 넘어 시스템적인 이해와 통합 능력을 요구한다고 생각합니다.
단순히 차량 주행을 위한 인지-판단-제어뿐 아니라, 데이터 기반의 예측 운행, 교통 흐름 최적화, V2X 기반의 실시간 반응 등 전체 운행 생태계의 흐름을 AI가 뒷단에서 유기적으로 조율하는 구조에 큰 가능성을 보고 있습니다.
특히 강화 학습기반의 예측 최적화나, 대규모 주행 데이터를 활용한 패턴 추출을 통해 이러한 시스 템을 더욱 정교화하는데 기여하고 싶습니다.
실제로 이 전 회사에서도 분산 처리 기반의 모델 학습을 도입하며 팀원들과 학습구조를 재설계하고, 성능 개선에 함께 기여한 바 있습니다.
포티투닷이 보유한 주행 및 환경 데이터를 정제·해석하여, 자율주행 모델에 최적화된 Featu re를 설계하고, 모델 정확도를 높이는 일에 기여하고자 합니다.
예측시스템의 지능화를 위해 시계열 예측 및 강화 학습기반 모델을 도입하고, 운행 효율성 및 안전성을 동시에 높이는 방향으로 기술을 구현하고자 합니다.
AIE ngineer는 단순히 모델을 개발하는 것을 넘어, 그 모델이 실제 시스템에 어떤 영향을 미치는지를 깊이 이해해야 한다고 생각합니다.
실제 경험한 AI 프로젝트 중 가장 도전적이었던 과제는 무엇이었나요? |
 |
모델, 예측, 기술, ai, 데이터, 포티, 투닷, 기반, 주행, 학습, 시스템, 최적화, 구조, 프로젝트, 설계, 가다, 운행, 실제, 경험, 통해 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.08.07
4페이지
