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저의 가장 큰 강점은 공정 데이터를 기반으로 한 문제 해결 능력과 AI 모델 운영 경험입니다.
그래서 공정엔지니어와 지속적으로 협력하며 데이터의 의미를 이해하는 습관을 갖게 되었고, 이는 동진쎄미켐의 AI 시스템 운영에서도 큰 경쟁력이 될 것입니다.
불량 예측 및 공정 최적화 AI 모델 개발입니다.
AI 모델 운영안정화 및 지속적 개선입니다.
AI 시스템 운영의 핵심은 데이터 품질과 모델의 지속적 개선입니다.
예를 들어, 반도체 공정이상 탐지 모델을 운영할 때 센서 이상으로 데이터가 왜곡되면 불필요한 알람이 발생합니다.
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저의 가장 큰 강점은 공정 데이터를 기반으로 한 문제 해결 능력과 AI 모델 운영 경험입니다.
저는 팀 프로젝트에서 주로 '분석 설계자'와 '조율자' 역할을 맡습니다.
데이터 분석 프로젝트에서 가장 중요한 것은 분석 방향의 일관성과 결과물의 통합성입니다.
저는 이를 방지하기 위해 프로젝트 초기에 변수정의서와 데이터 처리 표준 매뉴얼을 작성했습니다.
이는 동진쎄미켐의 R&D, 생산, 품질부서와 협업해야 하는 AI 시스템 운영 직무에서 매우 중요한 역량입니다.
동진쎄미켐은 반도체·디스플레이 소재 분야에서 글로벌 경쟁력을 보유한 기업으로, 생산과정에서 생성되는 방대한 데이터를 AI와 빅데이터 분석으로 활용할 수 있는 잠재력이 큽니다.
불량 예측 및 공정 최적화 AI 모델 개발입니다.
소재 제조 과정에서 수집되는 센서 데이터, 공정조건, 품질검사 결과를 활용해 실시간 불량 예측 모델을 구축하겠습니다.
AI 모델은 개발이 끝이 아니라 시작입니다.
이를 방지하기 위해 데이터 수집 단계에서 실시간 이상 치탐지로 직을 적용하고, 주기적인 재학습을 통해 최신 공정 패턴을 반영해야 합니다.
AI 모델 성능을 높이기 위해 어떤 방법을 사용 하나요?
예를 들어, 불량 예측 모델에서 XGBoost와 LightGBM을 결합해 단일 모델 대비 F1-score를 8% 향상시킨 경험이 있습니다. |
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2025.08.15
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