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협업 과정에서 모델 성능보다 중요한 것은 데이터를 이해하는 감각이었습니다.
입사 후 가장 먼저 이루고 싶은 목표는 AI 기술로 창작자의 가능성을 확장하는 연구를 실현하는 것입니다.
카카오엔터테인먼트의 AI 연구는 단순히 콘텐츠를 자동 생성하는 수준을 넘어, 사람의 감정과 창작 의도를 기술적으로 해석하는 방향으로 나아가고 있습니다.
저는 이 과정에서 언어와 멀티모달 데이터를 함께 이해하는 모델을 연구해, 스토리텔링 중심의 AI 기술을 발전시키고자 합니다.
이전에 참여한 추천시스템 프로젝트에서 사용자 반응 데이터를 통해 모델의 행동을 조정한 경험이 있어, 이런 상호작용 기반의 AI 설계에도 강점을 발휘할 수 있다고 생각합니다.
연구자로서 기술의 정확도뿐 아니라, AI가 제시하는 결과를 사람이 어떻게 이해하고 신뢰할 수 있을지를 함께 고민하겠습니다.
AI 연구를 진행하면서 가장 도전적이었던 경험은 대규모 한국어 언어 모델 학습 과정에서 모델이 감정 표현을 왜곡하는 문제를 해결했던 일입니다.
추천 시스템, 감정분석, 멀티모달 모델 등 다양한 경험을 통해 데이터와 스토리의 연결점을 연구해왔습니다.
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이 때 모델이 특정 문맥에서 감정 표현을 왜곡하거나 맥락을 잘못 해석하는 사례를 반복해서 보며, 단순한 성능 향상보다 '사람처럼 생각하는 모델'을 만드는 일이 중요하다는 깨달음을 얻었습니다.
기술로 이야기를 만들고, 콘텐츠와 사람의 관계를 새롭게 정의하는 과정은 제가 오랫동안 꿈꾸던 연구 주제입니다.
무엇보다 카카오엔터테인먼트의 AI는 단순한 기술 개발이 아니라"콘텐츠를 통해 감정을 전달하는 기술"이라는 점이 큰 매력으로 다가왔습니다.
그동안 축적한 연구 경험과 실무감각을 기반으로, 데이터와 스토리의 경계를 잇는 AI 연구를 통해 카카오엔터테인먼트의 기술력 향상에 기여하고 싶습니다.
AI가 사람의 감정을 이해하고, 창작의 즐거움을 확장시키는 순간을 함께 만들고 싶어 이 직무에 지원하게 되었습니다.
이 경험 이후로 저는 결과보다 과정을 중시하며, 작은 차이에서도 원인을 찾아내는 습관을 갖게 되었습니다.
AI 연구와 개발은 작은 오류 하나가 전체 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 세밀하게 관찰하고 구조적으로 원인을 파악하는 성향이 안정적인 시스템 운영에 큰 도움이 되었습니다.
이전 에 참여한 감정분석 모델 개발 과정에서, 초기에는 세부전처리오류에만 집중하느라 전체 모델 구조 검증이 늦어졌던 경험이 있었습니다.
어떤 일을 하든 결과보다 과정을 명확히 이해하고, 함께 일하는 사람에게 신뢰를 주는 방식으로 일하려고 노력합니다.
상대의 의견을 끝까지 듣고 근거를 함께 검증하는 과정이 결국 팀 전체의 신뢰를 쌓는 길임을 느꼈습니다.
저는 이 과정에서 언어와 멀티모달 데이터를 함께 이해하는 모델을 연구해, 스토리텔링 중심의 AI 기술을 발전시키고자 합니다.
연구자로서 기술의 정확도뿐 아니라, AI가 제시하는 결과를 사람이 어떻게 이해하고 신뢰할 수 있을지를 함께 고민하겠습니다.
제가 그리고 있는 연구자의 모습은 기술을 통해 창작자와 사용자의 거리를 좁히는 사람입니다.
Q1.AI 연구 중 가장 도전적이었던 경험은 무엇이었습니까?
AI 연구를 진행하면서 가장 도전적이었던 경험은 대규모 한국어 언어 모델 학습 과정에서 모델이 감정 표현을 왜곡하는 문제를 해결했던 일입니다.
AI 연구는 완벽한 정답이 없는 탐색의 연속이기 때문에, 근본적인 원인을 파악하는 과정이 가장 큰 성취였습니다.
Q2. 추천시스템 프로젝트에서 본인이 맡은 역할과 성과는 무엇이었습니까?
연구는 성과보다 과정의 이해가 중요하다고 믿기 때문에, 언제나 문제의 본질을 명확히 밝히는 방식을 지향합니다.
Q4.꼼꼼한 성향이 팀 협업에 미친 영향은 무엇이었습니까?
Q5.연구자로서 가장 중요하게 생각하는 태도는 무엇입니까?
연구자로서 가장 중요하게 생각하는 태도는 '정확히 이해하고 말하는 것'입니다.
Q6. 협업 중 의견 충돌이 생겼을 때 어떻게 해결했습니까?
연구 실 프로젝트에서 모델 구조 개선과 데이터 품질관리 중 우선순위를 두고 의견이 갈린 적이 있었습니다.
이 경험을 통해 상대의 의견을 반박하기보다, 검증 가능한 실험으로 논의의 방향을 바꾸 는 것이 훨씬 생산적이라는 사실을 배웠습니다.
Q7.입 사후 AI 연구자로서 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇입니까? |
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모델, ai, 연구, 데이터, 기술, 경험, 단순하다, 결과, 과정, 이해, 감정, 문제, 콘텐츠, 이다, 사용자, 성능, 시스템, 되어다, 실험, 이다 |
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2025.10.02
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