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(검색결과 약 24,776개 중 2페이지)
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| 저는 AI 모델 개발과 데이터 분석 능력을 바탕으로 한화손해 보험이 고객에게 더 나은 서비스와 효율적인 보험상품을 제공할 수 있도록 기여할 수 있을 것이라고 확신합니다.
특히, 보험산업에서 고객 맞춤형 상품 추천 시스템이나 고객 서비스 개선을 위한 AI 기반 챗봇 개발 등에 관심이 많아 이 분야에서의 전문성을 키우게 되었습니다.
저는 한화손해보험의 AI 기술을 활용한 차세대 시스템 개발에 기여.. |
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| 이러한 경험을 바탕으로 IBK기업은행의 AI 학습 데이터 구축 직무에서 신뢰도 높은 데이터 셋을 구성하고, 금융 AI 모델의 성능을 최적화하는데 기여하고자 합니다.
고객 맞춤형 금융서비스를 지원하는 AI 모델 개발을 위한 학습 데이터를 구축하겠습니다.
AI학습 데이터 구축을 통해 금융서비스에서 어떤 혁신을 기대할 수 있을까요?
AI 학습 데이터 구축을 통해 모델 성능을 높이고, 디지털 금융혁신을 선.. |
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| 문제 해결 경험 1-수치가 아닌 사람을 위한 AI
저는 기술을 사람에게 연결하고, 문제를 해결하는 AI 전문가로 성장하고자 하며, 그 여정을 레브잇과 함께하고 싶습니다.
AI 개발 시 가장 중요하게 생각하는 요소는 무엇인가요?
예를 들어, 과거 노인 대상 대화형 AI를 개발하며 정확도보다 감정기반 설계를 통해 실제 반응을 개선한 경험이 있습니다.
AI 프로젝트에서 가장 힘들었던 경험은 무엇이었고, 어.. |
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| 케이뱅크는 복잡한 금융 데이터를 기반으로 신뢰성 높은 의사결정을 내리는 AI 개발자가 필요하다고 생각합니다.
개인 맞춤 금융 콘텐츠 생성입니다.
저는 이러한 기술적 변화를 가장 먼저 체감하고 구현하는 AI 엔지니어로서, 케이뱅크의 미래 금융을 함께 설계하고 싶습니다.
실제 금융서비스 전반에 AI가 적용되는 구조라는 점입니다.
AI 기술을 금융에 적용할 때 가장 큰 어려움은 무엇이라고 생각하나.. |
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| 이 프로젝트는 단순히 이론적 접근이 아닌 실제 데이터를 바탕으로 작물의 생육환경을 분석하고, 수확 시기를 예측하는 것을 목표로 했습니다.
제가 만들어보고 싶은 프로젝트는 'AI 기반 소비자 감성 분석 및 트렌드 예측시스템'입니다.
AWSAISchool에서 가장 배우고 싶은 기술은 무엇인가요?
제가 가장 배우고 싶은 기술은 MLOps입니다.
당신이 만들고 싶은 AI 포트폴리오 중 가장 차별화된 점은 무엇인가.. |
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| 대한상공회의소의 AI 엔지니어 교육과정은 단순한 알고리즘 교육을 넘어, 산업현장에서 필요한 실전 중심 프로젝트를 경험할 수 있는 점에서 매우 매력적입니다.
이 교육을 통해 저는 단순히 모델 구현에 그치지 않고, 실제 산업데이터를 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 '비즈니스 문제 해결형 AI 엔지니어'로 성장하고자 합니다.
이 과정을 통해 산업과 기술 사이에서 가치를 설계하는 AI 엔지니어로 .. |
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| 이러한 경험을 바탕으로, KT에서 최적의 AIAgent 솔루션을 개발하고, AI 기반 고객 서비스 및 비즈니스 프로세스 자동화를 혁신하는 역할을 수행하고 싶습니다.
특히, Trans former기반의 자연어 처리기술을 활용한 대화형 AI 개발에 관심을 가지고 연구를 진행하였으며, GPT-3 및 BERT 모델을 활용한 질의응답 시스템을 구현하는 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
이러한 경험을 바탕으로, KT에서도 최.. |
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| 다른 사람들이 지원자를 평가할 때 가장 많이 언급하는 장점과 단점을 기술하여 주십시오
본인이 살아오면서 가장 도전적이었거나 가장 인상 깊었던 경험을 기술해 주십시오
사람 중심 공간의 가치에 AI 기술을 실질적으로 더하는 엔지니어가 되고 싶어 지원하게 되었습니다.
공간 데이터 기반 AI는 어떤 점에서 일반 모델과 다른 가요?
질문하는 AI 엔지니어 #문제를 좋아하는 사람
당시 저는 딥러닝 기반 .. |
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| 제가 AI 기획직무를 희망하게 된 가장 큰 이유는 "데이터 기반의 설계"라는 개념이 게임의 세계관과 시스템을 전혀 다른 차원에서 구성할 수 있다는 가능성에 매료되었기 때문입니다.
전통적인 게임기획이 시스템, 콘텐츠, UI 등 게임 구조의 틀을 설계하는 데 집중되었다면, AI 기획은 실제 유저의 행동 패턴을 데이터로 분석하고, 이를 역으로 설계의 기준으로 삼아 '진화하는 시스템'을 만드는 역할을 합.. |
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| 저의 가장 큰 강점은 공정 데이터를 기반으로 한 문제 해결 능력과 AI 모델 운영 경험입니다.
그래서 공정엔지니어와 지속적으로 협력하며 데이터의 의미를 이해하는 습관을 갖게 되었고, 이는 동진쎄미켐의 AI 시스템 운영에서도 큰 경쟁력이 될 것입니다.
불량 예측 및 공정 최적화 AI 모델 개발입니다.
AI 모델 운영안정화 및 지속적 개선입니다.
AI 시스템 운영의 핵심은 데이터 품질과 모델의 지속적 .. |
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| 문제 해결 경험 1-수치가 아닌 사람을 위한 AI
이러한 경험은 레브잇과 같이 혁신적이고 사람 중심 적인 AI 기술을 개발하는 조직에 적합한 인재로 거듭나게 했습니다.
프로젝트를 진행하며 팀 내 다양한 의견을 조율하고 문제 해결 방향을 논의하는 과정에서 협업 역량도 크게 성장하였습니다.
저의 종합적인 기술 역량과 사람 중심의 개발 철학은 레브잇의 ProblemSolver로서 복잡한 문제를 창의적이고 효.. |
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| 특히, GPT 기반의 언어 모델을 활용한 문서 요약 및 텍스트 생성 시스템 개발 프로젝트에 참여하여, 프롬프트 엔지니어링을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 연구를 수행하였습니다.
KT에서도 생성형 AI 기반의 서비스 최적화 연구를 수행하며, 다양한 응용기술을 개발하는 데 기여하고 싶습니다.
저는 GPT 및 StableD iffus ion 모델 연구를 통해 생성형 AI의 구조를 깊이 이해하고 있으며, 이를 활용.. |
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| 롯데 이노베이트 AI 기술팀 자기소개서자소서 면접
특히 제조·물류 분야의 대규모 비정형 데이터를 정제하고, 이를 통해 실제 운영에 투입 가능한 모델을 설계·개선해본 경험은 AI 기술팀 직무에 가장 잘 부합한다고 생각합니다.
이와 같은 경험은 롯데 이노베이트의 AI 기술팀에서 다양한 계열사의 현장 데이터를 이해하고, 맞춤형 솔루션을 제시하는 데에 큰 자산이 될 것이라 생각합니다.
롯데 이노베이.. |
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| 특히 제조 현장의 데이터 기반의사결정자동화는 경쟁력의 핵심이며, 현대오토에버는 이를 스마트팩토리 기반 기술과 AI 알고리즘을 접목해 구현하고 있다는 점에서 큰 매력을 느꼈습니다.
현대오토에버는 제조, 물류, 품질 등 다양한 산업영역에 스마트팩토리를 구축해온 경험과 기술적 저력을 보유하고 있으며, 저는 이러한 역동적인 플랫폼 안에서 현장 기반의 문제를 데이터와 AI로 해결하는 전문 엔지니.. |
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| 두산에너빌리티는 발전소와 산업설비라는 복잡계의 데이터를 해석하고, 이를 예측 모델과 제어 시스템으로 연결하는 스마트한 산업 AI를 구현하고자 합니다.
기계적 시스템의 작동원리를 이해하면서도, 그 작동을 수치적으로 해석하고 AI로 예측할 수 있는 역량은, 설비 중심의 데이터 기반 솔루션 개발에 있어 매우 큰 강점이 될 것입니다.
이 프로젝트는 두산에너빌리티와 같은 대규모 산업설비를 다루는 .. |
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