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이 경험을 통해 데이터 분석이 단순히 숫자의 조합이 아니라, 산업의 구조를 이해하고 문제의 본질을 파악하는 과정임 을 배웠습니다.
데이터 분석과 인공지능은 결코 혼자서 완성할 수 없는 분야입니다.
왜 선진의 데이터 분석 및 인공지능 직무를 선택했나요?
선진은 식품·축산산업에서 데이터 기반 혁신을 가장 먼저 실천한 기업입니다.
저는 데이터를 통해 산업의 효율을 개선하고, 기술이 실제 현장을 바꾸는 경험을 하고 싶습니다.
데이터 분석과정에서 가장 중요하게 생각하는 단계는 무엇인가요?
선진의 AI 데이터 사업이 향후 어떤 방향으로 발전해야 한다고 생각하나요?
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선진의 성장은 '데이터 중심의 경영혁신'과 '끊임없는 기술 내재화 노력'의 결과라고 생각합니다.
이러한 선진의 성장기반은 제가 지금까지 성장해온 방식과도 맞닿아 있습니다.
처음에는 단순한 데이터 처리에 머물렀지만, 점차 기계학습과 딥러닝을 활용해 복잡한 현상을 예측하고 개선하는 경험을 쌓았습니다.
이 경험을 통해 데이터 분석이 단순히 숫자의 조합이 아니라, 산업의 구조를 이해하고 문제의 본질을 파악하는 과정임 을 배웠습니다.
제성장의 바탕은 '배움에 대한 집요함과 데이터로 문제를 해결하고자 하는 열정'입니다.
대학 시절, 'AI 기반 축산사료 원료 수급 예측시스템'을 개발하는 프로젝트에 참여했던 경험이 있습니다.
이 프로젝트는 국내 주요 사료 원료인 옥수수, 대두박 등의 국제가격 변동을 예측하여, 수입 타이밍을 최적화하는 시스템을 만드는 것이 목표였습니다.
앞으로 선진의 데이터 분석 및 인공지능 직무에서도, 새로운 문제에 부딪히더라도 끈기 있게 해결책을 찾고 최적의 결과를 도출하는 자세로 임하겠습니다.
단순한 모델링을 넘어, 현장 중심의 문제 해결력을 발휘한 경험이었습니다.
데이터 분석과 인공지능은 결코 혼자서 완성할 수 없는 분야입니다.
선진은 식품·축산산업에서 데이터 기반 혁신을 가장 먼저 실천한 기업입니다.
문제정의'입니다.
분석의 목적이 무엇인지, 현장에서 어떤 의사결정을 도울 것인지 명확히 해야 데이터 처리와 모델링 방향이 정해집니다.
선진의 AI 데이터 사업이 향후 어떤 방향으로 발전해야 한다고 생각하나요? |
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2025.10.15
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