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기아의 IT-MachineLearningEngineer 직무에 지원한 이유는 실제 현장 데이터를 분석하고, 머신러닝 기술을 활용해 자동차 산업의 혁신을 직접 이끌어보고 싶기 때문입니다.
실제 데이터를 수집하고, 문제를 정의하며, 머신러닝 기반 솔루션을 구현하는 일련의 과정을 반복적으로 경험하면서 데이터와 기술, 그리고 비즈니스 현장의 연결고리를 이해할 수 있었습니다.
이 과정에서 얻은 경험을 바탕으로, 기아의 머신러닝 엔지니어로서 실제 고객의 요구와 현장에 최적화된 솔루션을 만들 수 있다고 자신합니다.
실제 현장 경험과 데이터 기반의 문제 해결 역량, 그리고 고객 중심 사고를 모두 갖춘 인재로 성장하여 기아의 가치 실현에 보탬이 되겠습니다.
이전 프로젝트와 산학협력 경험을 통해 데이터 분석이 실제 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 줄 수 있는지 체감했고, 그 경험을 바탕으로 기아의 데이터 기반 혁신에 기여하고 싶다는 목표가 생겼습니다.
산학 프로젝트에서 차량 주행 로그 데이터를 전처리하고, 이상 패턴을 자동으로 탐지하는 머신러닝 모델을 개발한 경험이 있습니다.
중장기적으로는 데이터 분석·머신러닝 모델 개발뿐 아니라, 서비스 기획과 고객 경험혁신까지 직접 주도할 수 있는 엔지니어로 성장하고 싶습니다.
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기아의 IT-MachineLearningEngineer 직무에 지원한 이유는 실제 현장 데이터를 분석하고, 머신러닝 기술을 활용해 자동차 산업의 혁신을 직접 이끌어보고 싶기 때문입니다.
OpenCV와 TensorFlow, PyTorch를 다루며 다양한 데이터 증강기법과 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 경량화 등 실제 배포를 위한 최적화 과정을 경험했습니다.
저만의 강점은 기술적 역량을 실제 현장 문제에 접목시키고, 다양한 사람들과의 협업을 통해 실질적 가치를 만들어내는 태도입니다.
이 과정에서 얻은 경험을 바탕으로, 기아의 머신러닝 엔지니어로서 실제 고객의 요구와 현장에 최적화된 솔루션을 만들 수 있다고 자신합니다.
단순히 기술적으로 우수한 모델을 만드는 것에서 그치지 않고, 사용자의 실제 목소리를 수집하고 반복적으로 반영하는 과정이 필요하다는 점을 몸소 배웠습니다.
알림 메시지와 진단 결과 역시 최대한 쉬운 언어로 다듬었고, 불필요한 기술용어를 줄여 고객이 실질적으로 이해하고 활용할 수 있도록 디자인을 반복적으로 개선 했습니다.
저 역시 머신 러닝 엔지니어로서 단순히 기술 혁신만 추구하는 것이 아니라, 각국 다양한 고객의 목소리와 실제 생활 속 요구를 데이터로 읽어내고, 이를 반영한 차별화된 서비스를 만드는 데 기여하고 싶습니다.
특히 데이터와 인공지능을 기반으로 실제 자동차 서비스와 미래 모빌리티를 만들어 나가는 과정에서, 제가 가진 머신러닝 역량을 현장에 실질적으로 적용해보고 싶었습니다.
이전 프로젝트와 산학협력 경험을 통해 데이터 분석이 실제 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 줄 수 있는지 체감했고, 그 경험을 바탕으로 기아의 데이터 기반 혁신에 기여하고 싶다는 목표가 생겼습니다.
단순히 모델을 만드는 것에서 그 치지 않고, 실제 고객이 체감할 수 있는 서비스로 이어지게 하는 역할을 해보고 싶습니다.
Q2.본인이 보유한 머신러닝 기술 중 가장 자신 있는 영역은 무엇이며, 실제 프로젝트에 어떻게 활용했는지 설명해주세요.
Q4.머신 러닝 모델의 성능을 실제 서비스에 적용하기 위해 어떤 점을 가장 중요하게 고려합니까?
Q6.본인이 생각하는 기아의 '고객 중심' 가치가 실제 IT/AI 현장에서 어떻게 실현될 수 있다고 생각하나요?
Q8.현업엔지니어나 다양한 부서와의 협업 과정에서 중요하게 생각하는 점이 있다면 말씀해 주세요. |
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2025.09.14
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