이후 AI 모델 개발과 금융 데이터 처리에 대한 구체적인 기술을 배우고자 여러 관련 교육과 인턴십을 통해 실력을 쌓았습니다.
입사 후 첫 1~2년 동안은 프로젝트 참여를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 모델링 실무 경험을 쌓고, 그와 함께 기술적 깊이를 더하는 학습을 지속적으로 진행할 계획입니다.
교육 중 예상되는 도전적 상황은 AI 모델링과 금융 데이터 분석을 실무환경에 접목시키는 과정에서 발생할 수 있는 여러 기술적 난관들입니다.

이후 AI 모델 개발과 금융 데이터 처리에 대한 구체적인 기술을 배우고자 여러 관련 교육과 인턴십을 통해 실력을 쌓았습니다.
이러한 경험을 바탕으로 우리 FISA에서의 인턴십을 통해 금융IT와 AI의 융합기술을 실제 금융시장에서 어떻게 구현할 수 있는지에 대한실무적인 역량을 키우고자 지원하게 되었습니다.
입사 후 첫 1~2년 동안은 프로젝트 참여를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 모델링 실무 경험을 쌓고, 그와 함께 기술적 깊이를 더하는 학습을 지속적으로 진행할 계획입니다.
교육 중 예상되는 도전적 상황은 AI 모델링과 금융 데이터 분석을 실무환경에 접목시키는 과정에서 발생할 수 있는 여러 기술적 난관들입니다.
또한, AI 모델의 성능을 최적화하는 과정에 서과적합 문제나 데이터 부족 문제 등을 해결하는 데에도 시간이 걸릴 수 있습니다.
과거 인턴십 경험에서도 팀 프로젝트에 참여하면서 데이터 분석의 어려움을 함께 해결해 나가는 경험을 통해 협력적인 문제 해결의 중요성을 배웠습니다.

[hwp/pdf]A+ 한국기초과학지원연구원 [기술직]국가연구시설장비 도입심의 기획·운영 경력