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| 이 과정은 데이터와 모델 구조 간의 관계를 깊이이 해하게 해준 결정적 경험이었습니다.
앞으로 저는 HDC랩스에서 사람이 사는 공간을 더 정밀하게 읽어내는 AI 모델을 개발하고 싶습니다.
자신이 직접 설계한 모델 중 가장 복잡했던 구조는 어떤 것이었고, 어떻게 해결했나요?
앞으로 HDC랩스에서 어떤 모델을 개발해보고 싶나요?
이 과정은 데이터와 모델 구조 간의 관계를 깊이이 해하게 해준 결정적 경.. |
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| 단계인 임계값과 정책은 제가 가장 집요하게 준비한 부분입니다.
제 목표는 단순히 모델 성능을 올리는 것이 아니라, 특정 조건에서 반복되는 실패를 줄이고, 임계값과 정책으로 리스크를 관리하며, 배포 이후에도 품질을 유지하는 체계를 만드는 것입니다.
어떤 조건에서, 어느 단계에서 실패가 늘어나는지 파이프라인별로 측정했습니다.
임계값 정책을 조건별로 재설계했습니다.
입력 품질을 올리는 전처.. |
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| 한화생명 AI-AI 개발 인턴
AI 기술이 보험산업의 혁신을 주도하고 있는 현재, 저는 한화생명이 추구하는 '고객중심의 스마트 보험서비스'에 기여하고자 AI 개발 인턴직에 지원하게 되었습니다.
이처럼 AI 기술을 현장 문제 해결에 연결하는 실전 경험은 한화생명 AI 개발 실무에 빠르게 적응하고 기여할 수 있는 저만의 강점이라 생각합니다.
혁신적인 목표를 수립하여 지속적이고 열정적으로 추진했던 경험.. |
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| 데이터, 정렬, 임계값 정책입니다.
임계값 정책이 제품 신뢰를 결정합니다.
저는 얼굴인식은 모델보다 운영 정책이 실제 품질을 좌우한다는 입장입니다.
출입통제는 보안제품입니다.
저는 현장에서 가장 먼저 보는 게 병목 위치입니다.
제품 리스크입니다.
보안은 제품의 존재 이유입니다.
저는 얼굴인식을 모델 성능 경쟁이 아니라 제품 운영 품질 경쟁으로 보는 AI 엔지니어 지원자입니다.
FAR/FRR, ROC, .. |
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| 추천 검색 랭킹 중 하나를 개선해야 한다면 어떤 지표로 무엇부터 보겠나요
이 프로젝트에서 제가 얻은 가장 큰 배움은, 추천은 모델보다 정책이라는 점입니다.
데이터와 모델만으로 끝내지 않고, 서비스 구조로 연결하는 것.
데이터 처리, 모델링과 서빙, 서비스 개발, 그리고 운영과 품질입니다.
예를 들어 리뷰 기반 속 성 추출을 상품 상세 개선과 연결하거나, 검색 쿼리 정규화로 특정 카테고리 전환을.. |
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| AI도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험이 있다면 구체적으로 서술해주세요
졸업 프로젝트에서는 '중소기업 리뷰 데이터 기반 평판 분석시스템'을 개발하며 ChatGPTAPI를 활용해 리뷰 문장 분류 작업의 효율을 높인 경험이 있습니다.
가장 자신 있는 스택은 Python기반의 데이터 분석 환경입니다.
데이터 분석과정에서 가장 중요하게 여기는 단계는 무엇인가요?
또한 팀 내에.. |
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| 저는 AI 기술이 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라 믿고 있습니다.
데이터 전처리에서부터 모델 튜닝, 결과 해석까지 전 과정을 반복하며 점차 학습 속도가 빨라지고 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
부스트 캠프에서도 이와 같은 학습 태도와 경험을 살려 적극적으로 문제를 해결하고 팀원들과 협력하는데 최선을 다하겠습니다.
특히 딥러닝과 자연어 처리 분야에서 실제로.. |
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| 저는 AI 기술이 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라 믿고 있습니다.
데이터 전처리에서부터 모델 튜닝, 결과 해석까지 전 과정을 반복하며 점차 학습 속도가 빨라지고 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
부스트 캠프에서도 이와 같은 학습 태도와 경험을 살려 적극적으로 문제를 해결하고 팀원들과 협력하는데 최선을 다하겠습니다.
특히 딥러닝과 자연어 처리 분야에서 실제로.. |
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| AI 모델이 실제 운영 환경에서 겪는 문제들(배포, 성능저하 등)을 어떻게 해결할 수 있나요?
또한 보안AI는 일반적인 AI보다 훨씬 예측하기 어려운 공격 패턴, 적은 라벨데이터, 변화하는 위협 환경속 에서 모델을 운영해야 하기 때문에 고난도의 엔지니어링 능력이 필요합니다.
이러한 학습 방식은 새로운 보안엔진·AI 모델·데이터 파이프라인을 빠르게 습득하는데 강점이 될 것입니다.
보안 AI에서도 기술.. |
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| 저는 채널 영업이라는 직무가 단순한 제품 유통을 넘어서, 고객에게 브랜드 철학과 신뢰를 연결하는 역할이라고 생각합니다.
초기에는 각 유통채널의 데이터 분석, 프로모션성과 추적, 고객 피드백 수집 등 반복적인 실무를 주도적으로 수행하며 '현장의 언어'를 빠르게 체득하겠습니다.
이처럼 저는 실제 현장 경험을 통해 고객의 눈높이를 이해하고, 데이터를 활용해 문제를 정의하고 전략을 실행에 옮기.. |
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| 저는 서강대학교 대학원에서 컴퓨터공학의 핵심 이론과 최신 기술, 실무적 문제 해결 능력을 균형 있게 습득하고, 이를 바탕으로 데이터 기반 문제 해결과 알고리즘 최적화, 인공지능 응용 분야에서 전문성을 갖춘 연구자로 성장하고자 합니다.
학문적 탐구와 실무 적용을 동시에 경험하며, 창의적 문제 해결 능력과 분석 역량을 확보하는 것이 궁극적인 목표입니다.
이를 통해 학문적 깊이와 실무적 적용성.. |
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| 저는 대학원에서 학부와인 턴십 경험을 심화하며, 데이터 이해, 모델 설계, 성능 최적화, 결과 해석 능력을 통합적으로 발전시키고, 실제 문제 해결과 연구 적용에 필요한 전문성을 확보할 계획입니다.
연구계획 측면에서는, 학부와 인턴십에서 쌓은 경험을 기반으로 실제 데이터 기반 문제 해결을 목표로 연구를 수행할 예정입니다.
이를 통해 실험설계 능력과 데이터 분석 능력, 문제 해결 능력을 통합적.. |
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