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대학원 시절부터 AI 모델의 학습성능을 높이는 방법을 집중적으로 연구하면서, 단순히 모델 아키텍처를 설계하는 것에 그치지 않고 실제 클라우드 환경에서 안정적이고 효율적으로 운영될 수 있도록 엔지니어링적인 시각을 결합하는 훈련을 해왔습니다.
이 때문에 최신 AI 모델 구조나 클라우드 관련 오픈소스 프로젝트를 빠르게 습득하고, 실제 환경에 적용하는 데 강점을 보입니다.
제가 가장 열정을 다해 성공적으로 완수한 경험은 대학원 산학협력 프로젝트에서 AI 기반 예측 모델을 클라우드 환경에 배포한 경험입니다.
프로젝트를 마치며 기술적 성취와 함께 팀워크, 문제 해결, 클라우드 기반 AI 배포 역량을 고도화할 수 있었습니다.
저는 단순히 연구 성과를 논문에 남기는데 그치지 않고, 실제 산업현장에서 활용 가능한 AI 솔루션을 설계하고 배포하는 일을 하고 싶습니다.
입사 후에는 우선적으로 회사가 보유한 클라우드 인프라와 AI 연구를 결합하여, 고객 데이터에 특화된 맞춤형 AI 모델을 연구·개발하고 싶습니다.
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저의 핵심 역량은 첫째, 클라우드 환경에서의 대규모 데이터 처리와 모델 최적화 능력, 둘째, 문제 해결 과정에서의 체계적인 분석력, 셋째, 팀과 협력하며 새로운 방향을 개척할 수 있는 실행력입니다.
이 때문에 최신 AI 모델 구조나 클라우드 관련 오픈소스 프로젝트를 빠르게 습득하고, 실제 환경에 적용하는 데 강점을 보입니다.
클라우드 상에서 컨테이너 기반 모델 서빙 환경을 구축하면서, 실제 공정현장에서 발생하는데이터가 실시간으로 모델에 반영될 수 있도록 시스템을 설계했습니다.
프로젝트를 마치며 기술적 성취와 함께 팀워크, 문제 해결, 클라우드 기반 AI 배포 역량을 고도화할 수 있었습니다.
이 경험은 GS네오텍에서 AIResearchEngineer로서 고객이체 감할 수 있는 클라우드 기반 AI 솔루션을 제공하는 데 중요한 기반이 될 것이라 믿습니다.
GS네오텍은 국내 클라우드 서비스 분야에서 선도적인 입지를 구축한 기업으로, AI와 클라우드의 융합을 통해 고객에게 혁신적인 가치를 제공한다는 비전은 제가 지향하는 커리어 목표와 정확히 맞닿아 있습니다.
예를 들어 고객사의 산업군별 특성을 반영한 예측 모델, 자연어 처리 기반 고객 상담 자동화 모델, 이미지 분석 기반 품질검사 모델 등을 제안할 수 있습니다.
AIResearchEngineer는 단순히 모델을 설계하는 연구자에 그치지 않고, 클라우드 환경에서 실제 배포와 운영까지 고려해야 합니다.
GS 네오텍은 이러한 흐름 속에서 고객 맞춤형 AI 서비스를 설계하고, 데이터 보안과 비용 효율성을 동시에 잡는 방향으로 발전해야 한다고 생각합니다.
저는 생성형 AI와 경량화 모델 기술에 주목하고 있습니다.
대규모 모델이 각광받고 있지만, 실제 산업현장에서는 비용과 속도의 제약이 크기 때문에 모델 압축, 파라미터 효율화, 온디바이스 AI가 중요해지고 있습니다.
결과적으로 데이터 품질 개선이 모델 성능 향상으로 이어졌고, 이는 문제 해결에서 협업과 시스템적 접근의 중요성을 일깨워 주었습니다. |
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2025.08.19
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