모비 데이즈에서 AI·AX 인턴으로 가장 먼저 해결하고 싶은 문제는 무엇이며, 왜 그 문제입니까?
모비데이즈의 AI·AX 인턴으로서도 같은 방식으로, 현업이 체감하는 시간과 품질을 먼저 바꾸는 실행을 하겠습니다.
성과는 두 가지입니다.
데이터의 불완전성입니다.
해결은 모델전에 데이터 품질체계를 먼저 세우는 것입니다.
해결은 설명 가능한 산출물과 운영 리듬입니다.
결과를 믿기 어려운 경우입니다.
추천이 실행 불가능한 경우입니다.

어떤 상황에서 본인의 강점이 어떻게 발휘되었는지 중심으로 작성해주시면 좋습니다.
모비 데이즈에서 AI·AX 인턴으로 가장 먼저 해결하고 싶은 문제는 무엇이며, 왜 그 문제입니까?
본인이 만든 자동화나 분석이 현업에서 외면받을 때, 원인을 어떻게 찾고 재도입을 어떻게 설계합니까?
제가 주도적으로 실행했던 경험은, 팀 프로젝트에서 광고성과 분석을 하면서 매주 반복되는 리포팅 업무를 완전히 재설계한 일입니다.
당시 팀은 가상의 브랜드 캠페인을 운영한다는 설정으로 채널별 성과를 분석하고 인사이트를 도출해야 했는데, 문제는 분석보다 리포팅이 더 오래 걸린다는 점이었습니다.
이전에는 각자 자료를 만들고 합치는 방식이었다면, 이후에는 하나의 기준으로 데이터를 보고, 같은 언어로 논쟁할 수 있게 되었 습니다.
모비데이즈의 AI·AX 인턴으로서도 같은 방식으로, 현업이 체감하는 시간과 품질을 먼저 바꾸는 실행을 하겠습니다.
정의된 문제를 실제 제품과 프로세스로 구현해 , 지속적으로 개선되는 운영구조로 만드는 실행 역량을 갖추는 것입니다.
두 번째 활동은 생성형 AI를 '문서 작성도구'가 아니라 '업무 프로세스 도구'로 쓰는 훈련입니다.
예를 들어 "타겟을 바꾸자 "같은 추상적결 론이 아니라, "세그먼트 A에서 전환율이 낮아지는 지점이 랜딩 로딩 시간일 가능성, 이를 확인하기 위한 이벤트로 그 추가와 2주 실험"처럼 실행 가능한 문장으로 끝나게 만드는 습관을 만들었습니다.
그럴 수도 있다"가 아니라"그 가능성을 확인하려면 어떤 데이터를 더 봐야 하는지, 비용은 얼마인 지, 일정은 얼마나 걸리는지"로 합의의 구조를 만드는 방식입니다.
즉 광고의 문제가 아니라 유입 이후 경험의 문제일 가능성이 컸습니다.
전환이 실제로 줄었는지, 집계가 깨졌는지를 확인해야 했습니다.
저는 동일 기간의 결제로 그와 광고 플랫폼 전환 로그를 대 조했고, 전환 수치의 괴리가 커졌음을 확인했습니다.
즉 실제 전환이 줄어든 것이 아니라, 전환이 제대로 잡히지 않았던 것입니다.
단순히 "전환이 안 잡혀요"가 아니라 "모바일 브라우저 A에서 동의 팝업 이후 이벤트가 발화되지 않으며, 그 결과 전환 누락이 발생, 대체 이벤트를 어디에 심으면 되는지"까지 구체적으로 제안했습니다.
전환 누락 문제를 해결해보고 지표를 정상화했고, 팀의 의사결정이 다시 데이터 기반으로 돌아오게 했습니다.
해결은 모델전에 데이터 품질체계를 먼저 세우는 것입니다.
현업수 용성입니다.
해결은 설명 가능한 산출물과 운영 리듬입니다.
다음은 '적용이 맞는지'입니다.
그 다음은 '목표함수가 맞는지'입니다.
결과적으로 촉박한 일정에서도 산출물이 실제로 돌아갔고, 이후 개선을 이어갈 수 있는 기반이 생겼습니다.
누가 무엇을 언제까지 승인하는지가 명확하면 합의가 실행으로 이어집니다.
현업 흐름에 들어가지 못했거나 사용이 번거로운 경우입니다.
결과를 믿기 어려운 경우입니다.
추천이 실행 불가능한 경우입니다.

[hwp/pdf][모비데이즈 자기소개서] AI·AX(2026 상반기 인턴십) 자소서와 면접