|
|
|
|
|
 |
AI 기반 공정 최적화 모델을 개발하여 생산 효율성과 품질을 동시에 확보하는 것입니다.
모의 데이터 분석 프로젝트에서 시계열 예측 모델을 개발해 수요를 예측한 경험이 있어, 이를 롯데케미칼의 원재료 수급과 생산계획에 적용할 수 있습니다.
데이터 분석과 AI 모델링을 모두 경험한 실무형 역량입니다.
또한 인턴십에서는 ERP 데이터와 생산데이터를 연계해 재고 최적화 모델 을 개발하며, 실제 현장 문제 해결에 AI를 적용한 경험을 가졌습니다.
저는 연구와 프로젝트를 통해 AI가 산업 현장에서 생산성과 품질을 동시에 개선할 수 있음을 경험했으며, 롯데케미칼에서도 이를 실현하고 싶습니다.
이 과정을 통해 데이터 품질관리가 AI 성과의 핵심임을 배웠습니다.
롯데케미칼에서 AI 직무로 입사한다면 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇인가요?
|
|
|
 |
석유화학업계의 향후 트렌드를 조망하고, 롯데케미칼이 이러한 변화를 선도하기 위해 본인이 입사 후에 어떻게 회사에 기여하고 싶으신지, 본인의 강점 등 구체적 근거를 포함해 기술해주세요.
디지털 전환과 AI 기술 도입입니다.
AI 기반 공정 최적화 모델을 개발하여 생산 효율성과 품질을 동시에 확보하는 것입니다.
모의 데이터 분석 프로젝트에서 시계열 예측 모델을 개발해 수요를 예측한 경험이 있어, 이를 롯데케미칼의 원재료 수급과 생산계획에 적용할 수 있습니다.
데이터 분석과 AI 모델링을 모두 경험한 실무형 역량입니다.
Python, R, TensorFlow 등을 활용해 예측, 분류, 최적화 모델을 개발한 경험이 있습니다.
예를 들어, 빅데이터 해커톤에 참가하여 제조 데이터 기반 불량 예측 모델을 개발한 경험이 있습니다.
또한 인턴십에서는 ERP 데이터와 생산데이터를 연계해 재고 최적화 모델 을 개발하며, 실제 현장 문제 해결에 AI를 적용한 경험을 가졌습니다.
연구 주제는 '제조 데이터 기반의 예지보전모델'이었고, 데이터 노이즈가 많아 초기에는 분석조차 쉽지 않았습니다.
이 경험은 협업 과정에서 열린 태도와 데이터 기반의사결정의 중요성을 깊이 배우게 된 계기였습니다.
특히 공정 데이터는 복잡하고 변수가 많기 때문에 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 AI가 포착해 효율성을 극대화할 수 있습니다.
저는 연구와 프로젝트를 통해 AI가 산업 현장에서 생산성과 품질을 동시에 개선할 수 있음을 경험했으며, 롯데케미칼에서도 이를 실현하고 싶습니다.
이 과정을 통해 데이터 품질관리가 AI 성과의 핵심임을 배웠습니다.
롯데케미칼에서 AI 직무로 입사한다면 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇인가요?
가장 먼저 공정 데이터를 기반으로 불량률 예측 모델을 고도화하고 싶습니다. |
 |
데이터, ai, 모델, 경험, 예측, 통해, 이다, 과정, 롯데, 케미칼, 최적화, 기반, 싶다, 개선, 위해, 공정, 문제, 개발, 품질, 석유화학 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.09.04
5페이지
