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현대글로비스처럼 실제 물류 네트워크와 운영 현장을 가진 회사에서는 이 능력이 더 중요하다고 생각합니다.
현대글로비스의 AI 직무에서도 이런 연결 능력이 중요하다고 생각 합니다.
제가 현대글로비스 AppliedA IE ngineering 직무에 지원한 이유는 AI가 가장 큰 가치를 만드는 곳이 현실 운영의 복잡성을 실제로 줄여야 하는 산업현장이라고 생각했기 때문입니다.
또한 저는 AI 직무를 선택할 때 기술의 화려함보다 문제의 현실성을 더 중요하게 생각합니다.
제가 생각하는 Appl iedA IE ngineering 직무의 가장 중요한 역량은 문제 정의 능력입니다.
많은 사람이 AI 직무라고 하면 모델링 기술이나 최신 알고리즘이해를 먼저 떠올리지만, 실제 산업 현장에서는 어떤 문제를 풀어야 하는지 잘못 정의하면 아무리 좋은 모델도 가치가 작아질 수 있다고 생각합니다.
AppliedA IE ngineering 직무에서도 이 가치는 매우 중요하다고 생각합니다.
저는 물류현장에 AI를 적용할 때 기술보다 먼저 고려해야 할 요소는 문제의 실제 가치와 현업 적용 가능성이라고 생각합니다.
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현대글로비스에 지원한 이유와 지원 직무에서 어떤 역량을 발휘할 수 있는지 본인의 경험을 바탕으로 구체적으로 서술해주세요.
현대글로비스의 조직문화[라이프스타일 2.0]11가지 중 본인의 가치관과 가장 잘 맞는 하나를 선택하고, 그 이유를 본인의 경험을 바탕으로 구체적으로 서술해주세요.
AppliedA IE ngineering 직무에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇입니까?
현대글로비스에 지원한 이유는 AI가 가장 강력하게 힘을 발휘하는 영역이 현실의 복잡한 운영 문제를 풀어야 하는 산업현장이라고 믿기 때문입니다.
현대글로비스처럼 실제 물류 네트워크와 운영 현장을 가진 회사에서는 이 능력이 더 중요하다고 생각합니다.
현대글로비스의 AI 직무에서도 이런 연결 능력이 중요하다고 생각 합니다.
각자 중요하다고 생각하는 정보가 달랐고, 자신이 준비한 자료에 대한 애착도 컸기 때문에 "무엇이 더 중요하냐"는 논쟁이 길어졌습니다.
초반에는 각자의 파트가 잘 진행되는 것처럼 보여도, 마지막에 결과를 하나의 흐름으로 합치고 검증하는 단계에서 데이터 정의와 표현 방식이 달라질 가능성이 크다는 점이었습니다.
일부 팀원은 아직 작업이 덜 끝났는데 너무 이른 점검 아니냐고 했지만, 저는 오히려 완성된 뒤에는 수정이 더 어렵다고 판단했습니다.
같은 개념을 서로 다른 용어로 정리한 부분이 있었고, 동일해 보여야 하는 지표의 기준이 조금씩 달랐으며, 일부 자료는 숫자는 맞았지만 해석 방향이 전체 메시지 와 엇나가 있었습니다.만약 이를 최종 제출 직전에 확인했다면, 누가 무엇을 다시 해야 하는지 정리하는 과정부터 큰 혼선이 생겼을 것입니다.
제가 현대글로비스 AppliedA IE ngineering 직무에 지원한 이유는 AI가 가장 큰 가치를 만드는 곳이 현실 운영의 복잡성을 실제로 줄여야 하는 산업현장이라고 생각했기 때문입니다.
이런 환경에서는 모델 성능 숫자만 높은 사람이 아니라, 어떤 문제가 진짜 가치 있는 문제인지 판단하고 그것을 데이터와 알고리즘으로 풀어낼 수 있는 사람이 필요하다고 생각합니다.
어떤 데이터가 필요한지, 어떤 지표 가 운영과 연결되는지, 어떤 결과가 실제 업무를 바꾸는지 빠르게 이해하고, 현대글로비스가 이미 쌓아온 AI와 물류 최적화 역량에 실질적으로 보탬이 되는 사람이 되고 싶습니다.
제가 생각하는 Appl iedA IE ngineering 직무의 가장 중요한 역량은 문제 정의 능력입니다.
많은 사람이 AI 직무라고 하면 모델링 기술이나 최신 알고리즘이해를 먼저 떠올리지만, 실제 산업 현장에서는 어떤 문제를 풀어야 하는지 잘못 정의하면 아무리 좋은 모델도 가치가 작아질 수 있다고 생각합니다.
실제로 팀 프로젝트를 할 때도 의견이 나뉘면 단순히 "제 생각에는 "이라는 표현보다, 어떤 자료가 실제 목표 달성에 더 가까운지, 어떤 기준이 결과 물 품질을 높이는지를 중심으로 대화를 정리하는 역할을 자주 맡았습니다.
AI는 기술의 영역이지만, 실제 조직 안에서는 왜 이 모델이 필요한지, 어떤 데이터가 충분한지, 무엇이 성공 기준인지 끊임없이 설명해야 하는 일이기 때문입니다.
산업 현장에서는 좋은 모델보다 먼저, 그 모델이 해결하려는 문제가 현업에서 정말 중요한 문제인지 확인해야 합니다.
따라서 AI 적용 전에는 데이터 흐름, 의사결정지점, 현업 사용방식, 운영상 제약을 먼저 이해해야 한다고 봅니다.
모델 성능은 높은데 현업이 사용하지 않는다면 저는 먼저 그 솔루션이 실패했다고 단정하기보다, 무엇이 사용을 막고 있는 지원인을 나누어보겠습니다.
현업이 사용하지 않는 이유는 성능 부족이 아니라 설명 가능성 부족, 입력 데이터 부담, 결과 활용 방식의 불편함, 기존 프로세스와의 충돌일 가능성이 크다고 생각합니다.
즉, 모델을 더 똑똑하게 만드는 일보다 현업이 더 쉽게 활용할 수 있도록 만드는 일이 먼저 일 수 있다고 생각합니다.
그래서 저라면 현업 인터뷰와 사용 흐름 점검을 통해 왜 사용되지 않는지 먼저 구조적으로 파악한 뒤, 필요하다면 성능과 복잡도의 균형을 다시 맞추는 방향으로 개선하겠습니다.
AI 과제는 개발부서는 모델 성능과 기술구조를 보고, 현업은 사용 편의성과 실효성을 보며, 기획이나 운영부서는 일정과 비용, 효과를 더 중요하게 볼 수 있습니다. |
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2026.04.09
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