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DB생명에 입사한 후 단기적으로는 기존 AI 기반 프로젝트에 참여해 고객 데이터 분석, 예측 모델 구축 등 실질적인 업무에 빠르게 기여하겠습니다.
제가 가진 가장 큰 역량은 데이터 기반의 문제 해결 능력과 AI 모델링 경험입니다.
저는 데이터 기반 문제 해결 능력과 머신러닝 프로젝트 경험을 바탕으로 고객 데이터 분석, 리스크 관리, 이상치 탐지 등 다양한 AI 기반 업무에 기여할 수 있습니다.
특히 불균형 데이터 처리와 설명 가능한 AI 모델 구축 경험은 보험산업에서 즉시 활용 가능하다고 생각합니다.
저는 데이터 분석과 프로젝트 경험을 통해 이 역량을 길러왔으며, DB생명에서도 이를 발휘하겠습니다.
저는 AI 기반보험 상품 개발 전문가로 성장하고 싶습니다. 고객 데이터와 헬스케어 데이터를 분석해 맞춤형 보험 서비스를 제공하고, ESG리스크와 같은 새로운 영역까지 분석하는 전문가가 되고자 합니다.
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DB생명에 입사한 후 단기적으로는 기존 AI 기반 프로젝트에 참여해 고객 데이터 분석, 예측 모델 구축 등 실질적인 업무에 빠르게 기여하겠습니다.
제가 가진 가장 큰 역량은 데이터 기반의 문제 해결 능력과 AI 모델링 경험입니다.
학부와 대학원에서 금융 데이터와 의료 데이터를 활용한 머신러닝 프로젝트를 다수 수행하며, 데이터 전처리부터 모델 개발, 성능 검증까지 전 과정을 경험했습니다.
저는 이러한 경험을 통해 현장에서 발생할 수 있는데이터 품질 문제를 해결하고, 실질적 가치가 있는 예측 모델을 설계할 수 있다고 자신합니다.
AI 프로젝트는 다양한 데이터 과학자, 개발자, 현업 담당자와의 협업 속에서 이루어지며, 아무리 뛰어난 모델을 개발하더라도 실제 현업에 적용되지 않으면 성과로 이어지지 않습니다.
당시 저희 팀은 신용카드 사용 데이터를 분석해 고객 이탈을 예측하는 모델을 개발했는데, 초기에는 높은 정확도를 가진 모델을 만들었음에도 불구하고 현업 적용 가능성이 낮다는 평가를 받았습니다.
이 경험은 저에게 성과란 단순히 기술적 완성도가 아니라, 협업을 통해 현업에서 실질적으로 실행 가능한 결과물을 내놓는 것이라는 교훈을 주었습니다.
결과적으로 프로젝트 발표에서는 제가 만든 시각화 결과물이 가장 돋보였고, 교수님으로부터 "짧은 시간에 새로운 기술을 습득하고 팀에 기여한 점이 인상적이다"라는 평가를 받았습니다.
이 경험을 통해 저는 낯선 환경이나 새로운 역할에 직면했을 때 두려워하기보다 '학습과 소통'을 통해 빠르게 적응할 수 있다는 자신감을 얻었습니다.
단순히 기술적 성과에 머무르지 않고, 현업에서 활용 가능한 실질적 솔루션을 제시하겠습니다.
DB생명에서도 협업을 기반으로 실질적 성과를 만드는 인재가 되겠습니다.
어떤 문제를 해결해야 하는지 정의하고, 데이터를 올바르게 이해해야 진정한 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. |
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2025.09.02
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