저는 데이터 분석과 AI 모델 설계 경험을 토대로 현대로템 레일 솔루션 연구직무, 특히 AI 알고리즘 개발에 적합한 인재라고 생각합니다.
저는 교통 데이터 예측 프로젝트에서 갑작스러운 데이터 손실 문제를 극복한 경험이 있습니다.
저는 학부와 프로젝트를 통해 쌓은 데이터 처리 능력과 알고리즘 개발 경험을 현대로템의 AI 연구에 적극 활용하고자 합니다.
저는 교통예측과 이상 탐지 프로젝트에서 다양한 모델을 실험하며 성능을 개선한 경험이 있습니다.
Q3.데이터 손실 문제를 해결했던 경험을 말씀해 주세요.
하지만 데이터 증강과 샘플링 기법으로 문제를 해결하며 성능을 개선했습니다.
저의 강점은 끈기 있는 탐구심과 데이터 기반 문제 해결 능력입니다.
데이터 손실 상황에서도 복원 방법을 시도하며 끝까지 문제를 해결했던 경험이 있습니다.

저는 데이터 분석과 AI 모델 설계 경험을 토대로 현대로템 레일 솔루션 연구직무, 특히 AI 알고리즘 개발에 적합한 인재라고 생각합니다.
이 경험은 단순한 알고리즘 적용을 넘어, 데이터를 세밀히 분석하고 문제 상황에 적합한 모델을 선택하는 사고가 필요하다는 사실을 일깨워 주었습니다.
이 과정에서 저는 단순히 높은 성능지표를 얻는 것보다, 실제 적용 환경에서 안정성을 확보하는 것이 더 중요하다는 사실을 배웠습니다.
저는 교통과 설비 데이터를 다루며 안정적이고 신뢰성 있는 AI 모델을 설계한 경험을 통해, 현대로템이 필요로 하는 연구인 재임을 자신 있게 말씀드릴 수 있습니다.
이를 반영해 대역 통과 필터를 설계했더니, 제어신호가 안정적으로 수집되었고 알고리즘 성능도 크게 개선되었습니다.
지역별 이벤트와 공휴일 데이터를 추가로 수집해 학습 데이터에 결합했고, 그 결과 예측 정확도가 눈에 띄게 개선되었습니다.
저는 교통 데이터 예측 프로젝트에서 갑작스러운 데이터 손실 문제를 극복한 경험이 있습니다.
저는 먼저 손실된 데이터를 단순히 제거하는 대신, 패턴을 기반으로 복원할 수 있는 방법을 탐구했습니다.
특히 데이터 손실이 많았던 주말과 야간구간에서 성능이 뚜렷하게 개선되었습니다.
손실구간을 복원한 데이터와 실제 일부 샘플 데이터를 비교해 신뢰도를 수치로 보여주자, 팀원들도 방법의 타당성에 공감했습니다.
저는 학부와 프로젝트를 통해 쌓은 데이터 처리 능력과 알고리즘 개발 경험을 현대로템의 AI 연구에 적극 활용하고자 합니다.
특히 교통과 철도 분야는 방대한 데이터를 안정적으로 분석해야 하는 만큼, 제가 경험으로 다져온 데이터 전처리, 이상치 탐지, 예측 모델링 역량은 현업에서도 큰 도움이 될 것이라 생각합니다.
장기적으로는 현대로템의 AI 알고리즘 개발이 단순한 기술검증을 넘어, 실제 현장에 적용될 수 있는 수준으로 고도화되는데 기여하고 싶습니다.
현대로템의 비전과 함께하며, 레일 솔루션 연구 분야에서 신뢰받는 전문가로 자리매김하고 싶습니다.
저는 연구 경험을 살려 AI 기술을 실제 현장에 적용하고 싶습니다.
결과적으로 모델 정확도를 25% 이상 개선하며 프로젝트를 성공적 으로 마무리했습니다.
Q5.AI 알고리즘 개발 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
저는 문제정의 능력과 데이터 이해 능력이 가장 중요하다고 생각합니다.
알고리즘은 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 문제를 어떻게 정의하고 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 성능이 달라집니다.
Q7.입 사후단기적으로 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
Q8.장기적으로 어떤 연구자로 성장하고 싶나요?
저는 현대로템의 AI 알고리즘 개발을 통해 실제 현장에 적용 가능한 솔루션을 만드는 연구자로 성장하고 싶습니다.
저의 강점은 끈기 있는 탐구심과 데이터 기반 문제 해결 능력입니다.

[hwp/pdf][현대로템] 2025 신입사원 레일솔루션(연구)_AI 알고리즘 개발 자기소개서와 면접자료