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기아는 전동화, 자율주행, 모빌리티 서비스로 혁신을 선도하고 있으며, 그 중심에는 차량과 고객 데이터를 기반으로 한 AI 기술이 있습니다.
기아에서도 이러한 접근을 통해 기술적 성과를 실제 고객 가치로 전환하겠습니다.
기아의 AI 직무에서 가장 큰 도전은 무엇이라고 생각합니까?
차량과 고객 데이터를 활용해 다양한 문제를 해결하는 과정에서 데이터의 불완전성과 복잡성이 가장 큰 도전이라고 생각합니다.
저는 학문과 프로젝트 경험에서 이러한 가치를 강조해왔으며, 기아에서도 책임 있는 AI 개발을 통해 고객 신뢰를 확보하겠습니다.
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다양한 데이터 셋을 다루며 모델 설계, 학습, 최적화 경험을 쌓아 현업 환경에서 요구되는 실질적 문제 해결 능력을 길렀습니다.
이 과정에서 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가지표 활용(AUC, F1-score 등)에 대한 실질적인 경험을 축적했습니다.
공정이미지를 활용해 YOLO 기반의 객체탐지 모델을 적용했는데, 초기에는 데이터 불균형으로 인해 성능이 낮았습니다.
이를 해결하기 위해 데이터 증강기법을 활용하고, TransferLearning을 적용해 적은 학습 데이터에서도 높은 성능을 확보했습니다.
저는 기아의 MachineLearningEngineer 직무를 통해 차량 데이터를 기반으로 한 스마트 모빌리티 서비스, 예측 정비, 자율주행 보조시스템, 고객 맞춤형 서비스 추천 등 다양한 영역에 기여하고 싶습니다.
팀의 목표는 설비 센서 데이터를 기반으로 이상 징후를 예측하는 모델을 개발하는 것이었습니다.
기아는 전동화, 자율주행, 모빌리티 서비스로 혁신을 선도하고 있으며, 그 중심에는 차량과 고객 데이터를 기반으로 한 AI 기술이 있습니다.
기아에서도 이러한 접근을 통해 기술적 성과를 실제 고객 가치로 전환하겠습니다.
가장도전적이었던 경험을 말해보세요.
기아의 AI 직무에서 가장 큰 도전은 무엇이라고 생각합니까?
차량과 고객 데이터를 활용해 다양한 문제를 해결하는 과정에서 데이터의 불완전성과 복잡성이 가장 큰 도전이라고 생각합니다. |
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2025.09.02
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