저는 "데이터로 기계를 이해하고, 모델로 혁신을 예측하는 엔지니어"로 성장하기 위해 현대로템의 AI(ModelEngineer)직 무에 지원했습니다.
이 경험은 AI 모델 엔지니어로서 '데이터 이해력'이 기술보다 우선임을 깨닫게 했습니다.
AI(ModelE ngineer) 직무의 핵심 역량은 '데이터 전처리 및 분석능력', '모델 개발 및 최적화 역량', 그리고 '도메인 지식과의 융합력'입니다.
AI 모델은 입력 데이터의 품질에 따라 성능이 좌우됩니다.
저는 'AIforE ngineering' 연구 세미나를 진행하며, 구조해석 데이터와 AI 모델을 결합한 'AI 기반 응력 예측 모델'을 개발했습니다.
모델은 데이터 품질이상으로 성능을 낼 수 없기 때문입니다.
장기적으로는 AI 모델이 기계장치의 성능을 실시간 예측·보정하는 "자가 학습형 엔지니어링 시스템"을 완성해, 현대로템 DSR&DHub의 기술혁신을 선도하겠습니다.

현대로템에 지원한 이유와 입사 후 본인이 보유한 경험을 어떻게 활용할 계획인지 작성해주세요.
AI(ModelE ngineer) 직무를 선택한 이유와 AI 기술이 현대로템의 미래 산업에 어떤 의미를 갖는다고 생각하나요?
저는 "데이터로 기계를 이해하고, 모델로 혁신을 예측하는 엔지니어"로 성장하기 위해 현대로템의 AI(ModelEngineer)직 무에 지원했습니다.
현대로템은 단순한 연구개발이 아니라, 실제 철도·전차·플랜트 설계에 AI를 적용하여 '데이터가 돌아가는 산업'을 실현하고 있습니다.
특히 '기계학습 응용', '딥러닝 모델 설계', '엔지니어링 데이터 분석' 과목을 통해 AI 모델의 수학적 원리와 산업 적용 가능성을 폭넓게 이해했습니다.
수천 개의 센서 데이터를 정규화하고, LightGBM 모델을 적용하여 불량률 예측 정확도를 82%에서 91%로 향상시켰습니다.
AI(ModelE ngineer) 직무의 핵심 역량은 '데이터 전처리 및 분석능력', '모델 개발 및 최적화 역량', 그리고 '도메인 지식과의 융합력'입니다.
인턴 당시 제조공정 불량 예측 프로젝트에서 센서 데이터의 결측치와 이상치가 많아 모델의 예측력이 불안정했습니다.
모델 개발 및 최적화 역량입니다.
저는 'AIforE ngineering' 연구 세미나를 진행하며, 구조해석 데이터와 AI 모델을 결합한 'AI 기반 응력 예측 모델'을 개발했습니다.
이 세 가지 역량을 통해, 저는 현대로템 DSR&DHub의 AI 기반 모델링 프로젝트를 신속하고 정확하게 수행할 수 있습니다.
책임의식. 프로젝트 진행 중 데이터 손상으로 전체 모델 학습이 중단된 적이 있었습니다.
저는 현대로템이 추구하는 기술 중심의 혁신과 실질적 책임의식을 모두 실천할 수 있는 AI 엔지니어입니다.
기계가 스스로 데이터를 학습하고 결정을 내릴 수 있을 때, 현대로템의 철도·방산 제품은 단순 기계가 아닌 지능형 시스템으로 발전할 것입니다.
데이터 품질 개선은 모델 개선보다 더 근본적인 성능 향상 요인입니다.

[hwp/pdf]2026 현대로템 [DS R&D Hub] AI(Model Engineer) 자기소개서 지원서와 면접자료