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저는 LG에너지 솔루션의 CDO 품질 DX 직무에 지원하면서 단순히 '좋은 회사'에 입사하고자 하는 것이 아니라, 데이터와 디지털 기술을 활용해 실제 산업현장의 품질혁신을 주도하고 싶다는 목표를 세웠습니다.
저는 LG에너지 솔루션의 품질 DX 직무에서 공정별 데이터를 수집·분석하여 불량 원인을 사전에 차단하고, 예측 모델을 통해 생산 효율성을 높이는 데 기여하고 싶습니다.
이러한 경험은 LG에너지 솔루션 품질 DX 직무에서 불량 예측, 공정개선, 데이터 기반의사결정에 직접적으로 기여할 수 있는 강점이 될 것이라 자신합니다.
품질 DX 직무는 단순한 데이터 분석이 아니라, 데이터를 기반으로 실제 현장에서 실행 가능한 개선책을 도출해야 합니다.
데이터 분석과정에서 가장 어려웠던 경험은 무엇이며 어떻게 해결했나요?
품질 DX 전문가는 단순히 데이터 기술자에 머무르지 않고, 데이터를 통해 현장의 문제를 해결하는 문제 해결자라고 생각합니다.
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저는 LG에너지 솔루션의 CDO 품질 DX 직무에 지원하면서 단순히 '좋은 회사'에 입사하고자 하는 것이 아니라, 데이터와 디지털 기술을 활용해 실제 산업현장의 품질혁신을 주도하고 싶다는 목표를 세웠습니다.
저는 LG에너지 솔루션의 품질 DX 직무에서 공정별 데이터를 수집·분석하여 불량 원인을 사전에 차단하고, 예측 모델을 통해 생산 효율성을 높이는 데 기여하고 싶습니다.
이 프로젝트는 실제 중소 제조기업과 산학협력으로 진행되었으며, 공정 중 발생하는 온도·습도·진동 데이터를 수집해 품질 불량의 원인을 탐색하는 것이 목표였습니다.
연구실에서는 특정 제조라인의 품질관리 문제를 해결하기 위해, IoT 센서로 수집한 데이터를 기반으로 공정이 상 여부를 판별하는 시스템을 개발했습니다.
이 경험을 통해 저는 데이터의 가치는 단순한 기록이 아니라, 올바른 분석 방법과 디지털 기술을 접목할 때 진정한 의미를 발휘한다는 사실을 배웠습니다.
이러한 경험은 LG에너지 솔루션 품질 DX 직무에서 불량 예측, 공정개선, 데이터 기반의사결정에 직접적으로 기여할 수 있는 강점이 될 것이라 자신합니다.
품질 DX 직무는 단순한 데이터 분석이 아니라, 데이터를 기반으로 실제 현장에서 실행 가능한 개선책을 도출해야 합니다.
따라서 첫째, 데이터의 정확성을 확보할 수 있는 전처리 능력, 둘째, 패턴을 분석하고 예측 모델을 설계하는 통계·AI 역량, 셋째, 결과를 현장 언어로 풀어낼 수 있는 커뮤니케이션 역량이 중요합니다.
데이터 분석과정에서 가장 어려웠던 경험은 무엇이며 어떻게 해결했나요?
이 과정을 통해 데이터 분석의 성패는 전처리에 달려 있다는 사실을 실감했고, 이후 어떤 프로젝트든 기초단계부터 꼼꼼히 점 검하는 습관을 가지게 되었습니다.
실제로 결과를 확인하니 AI 모델의 효율성이 더 높았고, 모든 팀원이 이를 수용했습니다.
다양한 분석기법을 활용해 교차검증을 강화하고, 둘째, 현장 전문가와 지속적으로 소통해 데이터 결과를 실제 공정상황과 연결하는 것입니다. |
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2025.09.04
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