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입사 전 준비과정에서 특히 '데이터 기반 화장품 연구'를 위해 R, Python을 활용한 빅데이터 분석 및 머신러닝 모델 구현에 집중했습니다.
AI 연구동아리에서 '화장품 리뷰 데이터 분석'을 주제로 프로젝트를 진행할 때, 팀원들이 텍스트 전처리 방식에 대해 의견 차이를 보였습니다.
연구 주제는 신원료 효능 분석을 위한 AI 예측 모델 구축이었는데, 팀원들은 주로 생물학적 실험을 담당했고, 저는 데이터를 기반으로 결과를 모델링하는 역할을 맡았습니다.
AI 프로젝트에서 불균형 데이터, 결측치, 모델 정확도 저하 등 다양한 문제를 해결하며, 분석적 사고와 반복 검증 능력을 키웠습니다.
공동연구 프로젝트에서 저는 데이터 처리와 분석을 담당했습니다.
단기적으로는 한국콜마의 방대한 원료·제형 데이터를 기반으로 AI 모델을 고도화하는데 기여하고 싶습니다.
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다른 사람들과 협업하여 팀 목표를 달성한 경험과 해당 과정에서 본인이 수행했던 역할과 노력을 기술해주세요.
기존의 것을 개선하기 위해 주도적으로 노력한 경험을 구체적으로 기술해주세요.
입사 전 준비과정에서 특히 '데이터 기반 화장품 연구'를 위해 R, Python을 활용한 빅데이터 분석 및 머신러닝 모델 구현에 집중했습니다.
예를 들어, 온라인 화장품 리뷰 데이터를 수집·전처리하여 고객의 피부 타입별 선호 성분을 분석했고, 이를 토대로 맞춤형 화장품 제안 알고리즘을 개발했습니다.
대학 시절, 피부 이미지데이터를 활용해 트러블 유형을 분류하는 AI 모델을 개발하는 프로젝트를 진행했습니다.
AI 연구동아리에서 '화장품 리뷰 데이터 분석'을 주제로 프로젝트를 진행할 때, 팀원들이 텍스트 전처리 방식에 대해 의견 차이를 보였습니다.
결과적으로 감정 분석 모델이 고객 니즈를 더 잘 반영하는 결과를 보여주었고, 팀은 이를 채택해 프로젝트를 완성했습니다.
연구 주제는 신원료 효능 분석을 위한 AI 예측 모델 구축이었는데, 팀원들은 주로 생물학적 실험을 담당했고, 저는 데이터를 기반으로 결과를 모델링하는 역할을 맡았습니다.
그 결과 데이터 검색 속도가 크게 향상되었고, 연구팀의 업무 효율성이 눈에 띄게 개선되었습니다.
이 경험은 AI 연구직무에서도 단순히 주어진 도구를 사용하는 것에 그치지 않고, 기존 시스템을 개선해 더 나은 연구환경을 만들 수 있다는 자신감을 주었습니다.
AI 프로젝트에서 불균형 데이터, 결측치, 모델 정확도 저하 등 다양한 문제를 해결하며, 분석적 사고와 반복 검증 능력을 키웠습니다.
화장품 AI 연구직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하나요?
가장 중요한 것은 '융합적 사고'라고 생각합니다. |
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2025.09.30
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