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AI 기술을 활용해 한화시스템/ICT가 경쟁우위를 가질 수 있는 분야는 어디라고 생각하나요?
AI 모델의 성능을 평가할 때 어떤 지표를 사용했나요?
한화시스템/ICT의 디지털 전환 핵심은 "데이터 기반의사결정체계 확립"입니다.
AI는 이를 가능하게 하는 핵심기술입니다.
한화시스템/ICT가 추진하는 'AI 기반 통합 지능 플랫폼'의 주역이 되는 것이 제 목표입니다.
AI 엔지니어는 학습하는 직업입니다.
모델보다 데이터"라는 원칙으로 문제를 진단합니다.
저는 'AI 기술을 산업 현장에 연결하는 엔지니어'입니다.
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한화시스템-ICT(AI 엔지니어) 면접 질문 및 답변, 2025 면접기출
한화 시스템/ICT가 추진 중인 디지털 전환(DX)과 AI 기술의 접점을 어떻게 본다고 생각합니까?
한화시스템/ICT의 방산·ICT·우주·스마트시티 사업 중 AI가 가장 크게 기여할 수 있는 영역은 어디입니까?
인공지능이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 주장에 대해 어떻게 생각합니까?
한화시스템/ICT는 방산, 항공, 우주, 스마트시티 등 산업간 경계를 허무는 기술혁신을 추진하고 있습니다.
이러한 경험을 기반으로, 한화시스템/ICT의 AI 기술 상용화를 통해 산업혁신의 실질적 변화를 만들어내고 싶습니다.
한화시스템/ICT가 보유한 데이터 인프라와 AI 예측 기술을 융합하면 도시의 교통·에너지 효율성을 실시간으로 최적화할 수 있습니다.
텍스트 데이터에서 불균형 클래스 문제를 해결하는 과정이 가장 어려웠습니다. 고객 민원 데이터를 분류하는 프로젝트에서 긍정과 부정 라벨의 비율이 1:8이었습니다.
문제를 해결할 때 핵심은 모델보다 데이터 구조를 제대로 이해하는 것이었습니다.
분류 문제에서는 Accuracy보다 Precis ion, Recall, F1Score를 중시했습니다.
한화시스템/ICT의 디지털 전환 핵심은 "데이터 기반의사결정체계 확립"입니다.
AI는 이를 가능하게 하는 핵심기술입니다.
예를 들어, 영상·음향센서 데이터를 통합 분석해 표적을 자동 탐지하고 위협을 판단하는 AI 기반 C4ISR(지휘·통제·통신·정보)체계는 이미 한화시스템이 집중 개발 중인 핵심 영역입니다.
논문에서는 1%의 정확도 향상을 위해 수십 시간의 학습을 허용할 수 있지만, 산업현장에서는 학습보다 유지보수가 중요합니다.
데이터의 양보다 질이 중요하다는 원칙을 항상 적용 합니다.
이론에 머무르지 않고, 실제 산업현장에서 기술의 가치를 구현하는 AI 엔지니어가 되고 싶습니다.
AI 엔지니어는 학습하는 직업입니다.
그러나 한화시스템은 산업현장 중심의 응용력이 강점입니다.
저는 LLM을 한화시스템/ICT의 방산·ICT 분야에 맞게 Fine-tu ning 해실제 현장의사결정을 지원하는 기술로 발전시키고 싶습니다.
저는 'AI 기술을 산업 현장에 연결하는 엔지니어'입니다. |
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2025.11.12
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