|
|
|
전체
(검색결과 약 33,327개 중 12페이지)
| |
|
|
|
 |
|
| 입사 전 준비과정에서 특히 '데이터 기반 화장품 연구'를 위해 R, Python을 활용한 빅데이터 분석 및 머신러닝 모델 구현에 집중했습니다.
AI 연구동아리에서 '화장품 리뷰 데이터 분석'을 주제로 프로젝트를 진행할 때, 팀원들이 텍스트 전처리 방식에 대해 의견 차이를 보였습니다.
연구 주제는 신원료 효능 분석을 위한 AI 예측 모델 구축이었는데, 팀원들은 주로 생물학적 실험을 담당했고, 저는 데이터.. |
|
 |
데이터, 화장품, ai, 분석, 모델, 원료, 기반, 결과, 연구, 경험, 팀, 문제, 한국, 형, 개발, 처리, 프로젝트, 능력, 과정, 싶다 |
|
|
|
|
 |
|
| 그 중심에서 소프트웨어 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 실시간 공정데이터에 연동되는 시스템을 설계하는 핵심 역할을 맡습니다.
저는 특히 고속/대용량의 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델이 운영환경에서도 안정적으로 학습하고 추론할 수 있도록 최적화하는 백엔드 기반 시스템 개발에 기여하 고 싶습니다.
단순히 '모델'만이 아니라, 데이터 흐름 전체를 설계하고 최적화하는 것이 A.. |
|
|
모델, 데이터, ai, 개발, 기반, 설계, 공정, 시스템, 최적화, 개발자, 활용, 싶다, 이다, 반도체, 역할, 구조, 운영, 화하다, 생각, 학습 |
|
|
|
|
 |
|
| AI와 신호 설계를 융합하는 과정에서 가장 어려웠던 문제와 그 해결 방법은 무엇이었나요?
딥러닝 기반 신호복원 프로젝트 당시, 가장 큰 문제는 '데이터 셋 불균형'이었습니다.
이상적인 시스템 설계 엔지니어는 '구조를 생각하는 사람'이라고 생각합니다.
노이즈 환경에서 음성 신호를 복원하는 프로젝트였는데, 기존의 필터링 방식과 딥러닝 기반 모델 간의 성능 차이를 비교 분석했습니다.
특히 삼성전.. |
|
|
설계, ai, 신호, 구조, 문제, 시스템, 모델, 기반, 생각, 이다, 분석, 변경, 노이즈, 데이터, 학습, 환경, 경험, 센터, ds, 부문 |
|
|
|
|
 |
|
| 이러한 경험은 현대로템의 AI 기반 자율주행 및 전장인식 시스템 개발에 활용될 수 있다고 생각합니다.
이러한 경험은 ModelE ngineer 직무에서 실제 무인차량과 전장 로봇에 AI를 구현하는 과정에 효과적으로 활용될 수 있다고 생각합니다.
모델 개발 후 실제 장비에 탑재하여 성능을 테스트하고 개선점을 도출하는 역량, 다양한 실환경 데이터를 처리하며 문제를 해결했던 경험은 방위산업이라는 특수한 .. |
|
|
모델, ai, 기술, 생각, 경험, 실제, 환경, 역량, 기반, 프로젝트, 이해, 로템, 처리, 활용, 성능, 구현, 데이터, 구조, 적용, 객체 |
|
|
|
|
 |
|
| 저는 학부 시절부터 데이터 분석과 기계학습을 전공하며 금융 데이터를 기반으로 한 예측 모델을 연구했습니다.
금융 데이터의 복잡성과 대규모성을 고려한 안정적이고 확장성 있는 AI 모델을 구축하는 것입니다.
장기적으로는 KB증권이 금융AI 분야에서 선도적 이미지를 확립하도록 돕는 것입니다.
제가 가장 힘들었던 과제는 졸업 프로젝트로 진행했던 '금융 데이터 기반 주가 예측 AI 모델 개발'이었습니.. |
|
|
데이터, ai, 금융, 고객, 모델, kb, 증권, 혁신, 경험, 가치, 서비스, 싶다, 팀, 이다, 기술, 가장, 처리, 형, 새롭다, 예측 |
|
|
|
|
 |
|
| 대학 시절 머신러닝 수업의 프로젝트로는 실제 중소기업의 구매 이력 데이터를 활용해 발주 시점과 수량을 예측하는 모델을 개발하였으며, 이는 구매 정확도 향상과 창고 재고 비용 절감의 효과를 도출했습니다.
입사 후에는 현대로템의 ERP 및 구매/재경 데이터에 AI 기반 분석과 예측 모델을 도입해 구매단가 예측, 납기 지연 예측, 비용이상 감지 등의 시스템 고도화를 추진하고 싶습니다.
현대로템의 어.. |
|
|
ai, 데이터, 모델, 기반, 구매, 예측, 업무, 적용, 처리, 업, 경험, 시스템, 역량, 엔지니어, 비용, 분석, 로템, 기술, 실제, 문제 |
|
|
|
|
 |
|
| DB생명에 입사한다면 단기적으로는 회사의 AI 기반 프로젝트에 참여하여 현업데이터와 시스템을 이해하는 데 집중하고 싶습니다.
AI는 데이터를 기반으로 하지만, 그 결과는 고객의 신뢰와 직결됩니다.
답변 : 저는 데이터 분석과 AI 모델 구현역량을 강점으로 가지고 있으며, 특히 이상 탐지와 리스크 관리 모델링 경험이 있습니다.
이를 통해 보험사기 탐지, 리스크 예측, 맞춤형 상품 추천 등 DB생명 AI .. |
|
|
ai, 데이터, 고객, db, 생명, 모델, 기여, 경험, 생각, 단순하다, 프로젝트, 성과, 보험, 통해, 역할, 데, 기술, 중요하다, 신뢰, 실행 |
|
|
|
|
 |
|
| 또한 인턴 경험을 통해 실제 기업 환경에서 데이터 분석의 가치를 체득했습니다.
제학문적 배경, 프로젝트와 인턴 경험, 그리고 데이터로부터 의미를 도출하는 집요함은 현대모비스의 경영지원 AI/ML데이터 분석 직무에서 충분히 발휘될 수 있다고 생각합니다.
AI/ML데이터 분석 직무의 핵심은 무엇이라고 생각합니까?
AI/ML데이터 분석 직무의 핵심은 데이터를 통해 '의사결정의 정확성과 속도를 높이는 것.. |
|
|
데이터, 분석, 경험, 직무, 통해, 모델, 기반, ai, ml, 단순하다, 문제, 예측, 생각, 개선, 실제, 불만, 프로젝트, 해결, 도출, 지원 |
|
|
|
|
 |
|
| 특히 CJ올리브네트웍스는 'AIFac t ory'를 중심으로 AI 기술을 산업 전반에 접목시키고 있으며, 유통·물류·미디어·푸드 등 CJ그룹의 다양한 사업군에 최적화된 솔루션을 제공하고 있습니다.
실제 서비스로 그, 고객행동 데이터 등을 분석하고, 모델을 개선하는 프로젝트에 참여하며 실질적인 문제 해결 능력을 키우겠습니다.
결국 저는 CJ올리브네트웍스에서 AIE ngineer로서의 전문성과 기획자로서의 확장.. |
|
|
cj, 데이터, ai, 모델, 싶다, 고객, 올리브, 네트웍, 스, 기술, 그룹, 이다, 물류, 경험, 기반, 서비스, 분석, 오다, 비즈니스, 사업 |
|
|
|
|
 |
|
| 대학 프로젝트와 인턴십을 통해 배운 실험설계, 센서 데이터 분석, 알고리즘 개선 경험을 적극 활용해 임베디드 AI 기반 차량 시스템 설계 능력을 높이겠습니다.
특히 자율주행 차량, 스마트 모빌리티, 전기차 제어시스템 개발 분야에 진출하여 센서 신호처리, AI 기반 판단 알고리즘 구현, 실시간 데이터 검증 등 실무기술을 현장에서 적용하고 싶습니다.
이를 위해 센서 융합 알고리즘, 임베디드 AI 기반 .. |
|
|
데이터, 제어, 경험, ai, 센서, 시스템, 프로젝트, 임베디드, 알고리즘, 모빌리티, 개발, 차량, 실시간, 기술, 기반, 구현, 처리, 활용, 통해, 과정 |
|
|
|
|
 |
|
| 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 다.. |
|
|
데이터, 문제, 경험, 알고리즘, ai, 단순하다, 프로젝트, 모델, 로템, 개발, 해결, 연구, 싶다, 생각, 과정, 탐구, 적용, 예측, 실제, 성능 |
|
|
|
|
 |
|
| 이를 해결하기 위해 데이터 전처리 과정을 세분화하고, 조도별 이미지를 학습시켜 모델의 정확도를 높였습니다.
기술 프로젝트를 진행할 때도 원인 분석이 명확해야 올바른 방향의 개선이 가능하다고 생각합니다.가장 기억에 남는 경험은 학부 시절 AI 이미지 분류 프로젝트에서 발생한 데이터 불균형 문제를 해결했던 과정입니다.
몰입과 끈기로 문제를 해결해 본 경험을 바탕으로, 한국콜마 AI 연구팀에서.. |
|
|
데이터, 분석, 모델, 기술, 팀, ai, 경험, 과정, 화장품, 문제, 개선, 감정, 이미지, 목표, 연구, 단순하다, 해결, 통해, 프로젝트, 싶다 |
|
|
|
|
 |
|
| 대학병원 간호사 1분 스피치
목차
I. 동국대학교병원 간호사 면접 1분 스피치
II. 충북대학교병원 간호사 면접 1분 자기소개
III. 을지대학교병원 간호사 면접 1분 스피치
IV. 조선대학교병원 간호사 면접 1분 자기소개
... 자세한 목차 및 내용은 본문 참고 ... |
|
|
|
|
|
 |
|
| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정에 참여하며 실무능력을 키우고, 타 부서와 협력해 AI 기술이 실제 서비스에 원활히 적용될 수 있도록 지원하겠습니다.
프로젝트는 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하는 것이 목.. |
|
|
데이터, 모델, 러닝, ai, 기술, 경험, 프로젝트, kt, 연구, 딥, 처리, 학습, 문제, 해결, 개발, 통해, 대규모, 분야, 다양하다, 활용 |
|
|
|
|
 |
|
| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정에 참여하며 실무능력을 키우고, 타 부서와 협력해 AI 기술이 실제 서비스에 원활히 적용될 수 있도록 지원하겠습니다.
프로젝트는 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하는 것이 목.. |
|
|
데이터, 모델, 러닝, ai, 기술, 경험, 프로젝트, kt, 연구, 딥, 처리, 학습, 문제, 해결, 개발, 통해, 대규모, 분야, 다양하다, 활용 |
|
|
|
|
|
|
