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포스코가 추진하는 스마트팩토리의 핵심은 현장의 데이터와 AI 모델을 유기적으로 결합하는 것이라 생각합니다.
이러한 이유로 포스코 AI 모델 개발 직무에 지원하게 되었습니다.
따라서 저는 '문제를 정의하는 시각, 데이터를 이해하는 분석력, 현장을 연결하는 협업력'을 강점으로, 포스코의 AI 모델 개발 직무에서 요구되는 핵심 자질과 부합한다고 생각합니다.
이를 통해 산업데이터에서 AI 모델이 실제로 가지는 가능성과 한계를 깊이 이해하게 되었습니다.
이러한 경력들은 모두 산업데이터와 AI 모델을 연결하며, 현장 적용 가능한 솔루션을 고민한 과정이었습니다.
포스코 AI 모델 개발 직무에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
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포스코는 단순히 세계적인 철강기업을 넘어, AI·빅데이터·스마트팩토리 기술을 통해 제조업의 미래를 새롭게 정의하고 있다고 생각합니다.
이러한 이유로 포스코 AI 모델 개발 직무에 지원하게 되었습니다.
센서 데이터, 영상 데이터, 시계열 데이터 등 다양한 형태의 산업데이터를 전처리하고 의미 있는 피처로 변환할 수 있어야 합니다.
특히 CNN과 LSTM을 활용해 설비고장 예측 모델을 개발한 경험은, 복잡한 시계열 데이터를 다루며 문제정의와 데이터 해석의 중요성을 체감한 계기가 되었습니다.
단순히 높은 정확도를 내는 것보다, '왜 이 모델이 현장에 적용 가능한가'를 팀원들과 토론하며 설득한 경험은 현장 협업 역량을 강화하는 계기가 되었습니다.
따라서 저는 '문제를 정의하는 시각, 데이터를 이해하는 분석력, 현장을 연결하는 협업력'을 강점으로, 포스코의 AI 모델 개발 직무에서 요구되는 핵심 자질과 부합한다고 생각합니다.
저는 제철소 센서 데이터를 모사한 시계열 데이터를 활용하여, LSTM 기반 예측 모델을 개발했습니다.
이를 통해 산업데이터에서 AI 모델이 실제로 가지는 가능성과 한계를 깊이 이해하게 되었습니다.
이러한 경력들은 모두 산업데이터와 AI 모델을 연결하며, 현장 적용 가능한 솔루션을 고민한 과정이었습니다.
AI 모델 개발에서 가장 중요한 단계는 무엇이라고 생각합니까?
저는 연구와 프로젝트를 통해, 현장의 문제를 정확히 정의하고 데이터를 철저히 정제하는 과정이 성공의 핵심임을 경험했습니다.
이 경험은 산업데이터의 특수성과 AI 모델의 가능성을 동시에 이해하게 해주었고, 이후 현장 적용에 대한 관점을 넓혀주었습니다. |
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2025.09.23
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