|
|
|
|
|
 |
저의 가장 큰 강점은 'AI 시스템의 효율적 운영을 위한 데이터 엔지니어링 능력과 분석적 사고력'입니다.
이곳에서 제조설비의 로그 데이터를 분석해 장비가동률을 예측하는 AI 모델을 운영했습니다.
AI 기반 품질 예측 프로젝트를 수행했을 때, 팀 내에서는 데이터 분석과 모델 개발 간의 업무 불균형이 발생했습니다.
데이터 품질 향상을 통한 AI 시스템 효율 개선입니다.
특히 동진쎄미켐은 반도체 및 디스플레이 산업에서 기술혁신을 지속하고 있어, AI 기반 공정 데이터 분석의 적용 여지가 매우 큽니다.
입사 초기에는 공정 데이터의 흐름을 완벽히 이해하고, AI 기반 분석 시스템의 운영안정성을 확보하는 것이 목표입니다.
|
|
|
 |
데이터 수집·정제·가공·모델링의 전 과정을 실습하며, AI 시스템이 '현실 데이터의 불완전성' 속에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 설계하는 경험을 쌓았습니다.
프로젝트 초기에 전체 프로세스를 파악하고, 각 팀원의 역량을 고려해 효율적인 업무 배분을 설계하는 데 강점을 가지고 있습니다.
AI 기반 품질 예측 프로젝트를 수행했을 때, 팀 내에서는 데이터 분석과 모델 개발 간의 업무 불균형이 발생했습니다.
데이터 엔지니어링팀은 데이터 정제에 집중하느라 일정이 지연되고, 개발팀은 분석 결과를 기다리며 공백이 생겼습니다.
그 결과팀 전체의 작업 효율이 40% 이상 향상되었고, 프로젝트 일정을 예정대로 마칠 수 있 었습니다.
이러한 경험은 동진쎄미켐의 데이터 분석·AI 운영 환경에서도 그대로 적용될 수 있습니다.
AI 기반 공정 모니터링 고도화입니다.
데이터 품질 향상을 통한 AI 시스템 효율 개선입니다.
저는 데이터 전처리자동화 코드를 구축하여 데이터 신뢰성을 높이고, 이를 기반으로 정확도 높은 예측 모델을 개발하겠습니다.
AI 시스템 운영의 효율성을 높이는 클라우드 기반 파이프라인 설계입니다.
마지막으로, 동진쎄미켐의 핵심가치인 '기술혁신을 통한 품질 신뢰' 실현에 기여하고 싶습니다.
데이터 분석을 통해 공정안정성 향상, 자재 낭비 감소, 에너지 절감 등 실질적인 운영 개선성과를 내겠습니다.
AI와 빅데이터 기술은 제조산업의 효율성과 품질 향상을 동시에 실현할 수 있는 핵심 기술이라고 생각합니다.
특히 동진쎄미켐은 반도체 및 디스플레이 산업에서 기술혁신을 지속하고 있어, AI 기반 공정 데이터 분석의 적용 여지가 매우 큽니다. |
 |
데이터, 분석, ai, 공정, 기반, 성, 시스템, 모델, 운영, 효율, 품질, 처리, 팀, 기술, 문제, 개발, 예측, 통해, 경험, 향상 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|