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(검색결과 약 21,532개 중 2페이지)
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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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| 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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| 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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| 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.. |
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| 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.. |
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| 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.. |
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| 서울경제진흥원 AI 기반 데이터 분석가 양성과정자기소개서 지원서와 면접자료
교육수료 후의 가장 구체적인 계획은, 데이터 분석 직무로의 전직과 AI 기반의 사회문제 해결 프로젝트에 참여하는 것입니다.
왜 AI 기반 데이터 분석에 도전하게 되었나요?
인문·사회기반 기획능력 위에 데이터 분석 기술을 더해, 기술과 사람이 결합된 문제 해결형 인재로 성장하는 데 필요한 출발점이라 생각합니다.
특히, A.. |
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| 특히 AI와 데이터 분석 기반의 컨설팅 역량을 강화하고 있는 KMAC의 방향성과 제 경력, 관심 분야가 밀접히 맞닿아 있습니다.
디지털/AI 직무에서 가장 핵심적인 역량은 첫째, 기술이 해 기반의 문제 해결력, 둘째, 데이터를 통한 비즈니스 통찰력, 셋째, 이해관계자와의 커뮤니케이션 역량이라고 생각합니다.
예측 모델과 추천시스템, 자연어 처리 기반 챗봇 프로젝트에 참여하며 기술을 단순히 아는 수준.. |
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| 저는 생성형 AI와 딥러닝 모델을 연구하고 개발한 경험을 바탕으로 해당 직무에 적합한 역량을 갖추었다고 생각합니다.
딥러닝 모델 개발 경험을 보유하고 있습니다.
이러한 경험을 바탕으로 현대모비스에서 딥러닝과 생성형 AI 기술을 활용하여 자율주행, 차량 내 인공지능 시스템, 인포테인먼트 기술을 발전시키는 데 기여하고 싶습니다.
딥러닝 모델을 개발하던 중 데이터 부족 문제로 인해 학습 성능이 .. |
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| 두산에너빌리티[데이터 분석 기반 AI 모델 개발] 자기소개서와 면접
저는 이러한 시점에서 AI와 데이터 분석 기반의 기술을 접목해 새로운 가치를 창출하는 업무에 깊은 관심을 갖고 두산에너빌리티에 지원하게 되었습니다.
특히 두산에너빌리티가 추진하고 있는 발전설비 예지 보전(PredictiveMaintenance), 플랜트 운영 효율화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등은 데이터 분석과 AI 기술이 실질적으로 적.. |
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| AI 기술을 활용하여 해결한 문제 및 프로젝트 경험
저는 AI 기술을 활용하여 소셜미디어 데이터 분석을 기반으로 한 감성 분석 시스템을 개발한 경험이 있습니다.
AI 기술을 활용한 문제 해결 경험을 통해, KT에서 AI 기반 서비스 개발 및 자동화 시스템 구축에 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
저는 SW 개발자로서 최신 기술을 활용하여 KT의 AI 및 데이터 기반 서비스 개발에 기여하고, 고객 중.. |
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| 이러한 경험을 바탕으로, 저는 SamsungResearch에서 온 디바이스 AI, 클라우드 AI, 보안 SW 등의 연구개발을 수행하며, 차세대 SW 기술 혁신을 주도하는 개발자로 성장하고 싶습니다.
이를 통해 대규모 데이터 처리 및 AI 연산 최적화 기술을 연구하며, 실질적인 SW 개발 경험을 쌓았습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 저는 SamsungResearch에서 온 디바이스 AI, 클라우드 AI 최적화, 보안 SW 개발을 수행하.. |
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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?
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| AI 및 데이터 분석 기술을 활용하여 금융기관 간 변제자 대위 리스크를 사전에 평가할 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
비정형 데이터를 활용하는 AI 신용평가 모델은 개인정보보호 문제와 데이터 품질 문제를 야기할 수 있다.
AI 기반 신용평가와 기존 신용평가 모델의 병행 운영
AI 기반 리스크 관리, 데이터 보안 및 신용평가 모델의 투명성을 강화하는 것이 필수적입니다.
변제자 대위권을 행사하는 금.. |
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