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(검색결과 약 28,273개 중 27페이지)
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| 입사 후에는 먼저 포스코 인터내셔널의 설비 운영 및 유지보수 시스템을 익히고, 공정개선 및 기계시스템 최적화 업무를 수행하며 실무 역량을 키울 것입니다.
기계엔지니어로서 요구되는 역량을 갖추기 위해 저는 설비 유지보수 및 최적화 기술, 문제 해결 능력, 협업 및 커뮤니케이션 역량을 강화하는 데 집중하였습니다.
기계설비 유지보수 및 자동화 역량
저는 기계엔지니어로서 이러한 변화에 대응하여.. |
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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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| 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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| 낯선 환경에서 자발적으로 최고 수준의 성과를 만들어냈던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 어떤 목표와 전략을 세우고 실행했는지 서술해주세요.
AI도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험이 있다면 구체적으로 서술해주세요.
또한, AI도구 활용 경험은 최신 기술을 실무에 접목시키는 능력을 기르는 데 중요한 밑거름이 되었으며, 데이터 처리와 분석업무의 효율성.. |
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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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| 저는 데이터 기반 분석력, 영업전략기획 경험, 고객 중심의 문제 해결 역량을 갖추고 있으며, 이를 바탕으로 KT의 B2B 컨설팅&세일즈 직무에서 기여하고자 합니다.
이 경험을 바탕으로, KT에서도 AI 기반 데이터 분석을 활용한 맞춤형 B2B 컨설팅을 수행하며, 기업 고객의 비즈니스 혁신을 지원하고 싶습니다.
AI는 B2B 컨설팅 &세일즈에서 고객 데이터 분석, 맞춤형 마케팅, 영업자동화 등의 방식으로 활용.. |
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| 특히 'AI와 금융의 융합전략'이라는 캡스톤 수업에서 '고객 맞춤형 보험상품 추천시스템'을 기획·설계한 경험이 있습니다.
저는 이 경험을 통해 기술을 사용자 중심의 전략으로 바꾸는 사고력을 길렀고, 이는 AI 기획직무에 필요한 가장 중요한 역량 중 하나라고 믿습니다.
AI를 통해 한화생명의 고객 중심 전략을 기술적으로 뒷받침하고, 보험비즈니스 전반의 디지털 전환을 기획하는 리더로 성장하는 것이.. |
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| 데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 느꼈습니다.
저는 이 분야에서 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하며, 보안 문제를 해결하는 실질적인 기술자로 성장하고자 합니다.
이 경험을 통해 딥러닝 모델 개발뿐 아니라, 데이터 전처리와 .. |
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| 데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 느꼈습니다.
저는 이 분야에서 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하며, 보안 문제를 해결하는 실질적인 기술자로 성장하고자 합니다.
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| 석사과정에서는 딥러닝 기반의 최신 AI 기술을 심도 있게 연구하면서, 실제 멀티모달 데이터를 처리하고 모델을 설계·개선하는 프로젝트를 수행할 계획입니다.
KT의 다양한 데이터 인프라와 클라우드 기술을 활용해 대용량 멀티 모달 데이터 처리 경험을 쌓고, AI 서비스 개발과 운영 역량을 함께 강화하는 것을 목표로 삼고 있습니다.
졸업 프로젝트로 진행한 '대형 언어모델을 활용한 멀티모달 정보 검색.. |
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| 석사과정에서는 딥러닝 기반의 최신 AI 기술을 심도 있게 연구하면서, 실제 멀티모달 데이터를 처리하고 모델을 설계·개선하는 프로젝트를 수행할 계획입니다.
KT의 다양한 데이터 인프라와 클라우드 기술을 활용해 대용량 멀티 모달 데이터 처리 경험을 쌓고, AI 서비스 개발과 운영 역량을 함께 강화하는 것을 목표로 삼고 있습니다.
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| 저의 학업 목표는 AI 융합교육 전문가로서 의 견고한 이론적 기반과 첨단기술 역량을 확보하는 데 있습니다.
저의 이러한 학업 목표는 첨단기술과 교육학의 통합적 전문성을 갖춘 AI 융합교육 전문가로서 교육현장의 혁신과 사회발전에 기여하는데 기반을 두고 있습니다.
저의 교육학적 기반과 AI 기술 역량, 그리고 현장 경험을 통합하는 이러한 준비과정은 경북대학교 교육대학원 AI융합교육전공에서 심화.. |
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| 네이버 AI/ML 모델 서빙 및 파이프라인 개발 경력
그 과정에서 모델 학습, 데이터 전처리, 모델 배포 및 서빙 등의 다양한 기술적 문제를 해결하며 AI/ML 분야에 대해 깊이 이해하게 되었습니다.
입사 후, 제 커리어 목표는 AI/ML 모델의 실시간 서빙 시스템을 설계하고 개발하는 데 주력하는 것입니다.
이 경험은 제가 AI/ML 모델 서빙과 파이프라인 개발에 필요한 중요한 기술적 역량과 리더십을 갖추게 .. |
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| 이후 AI 모델 개발과 금융 데이터 처리에 대한 구체적인 기술을 배우고자 여러 관련 교육과 인턴십을 통해 실력을 쌓았습니다.
입사 후 첫 1~2년 동안은 프로젝트 참여를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 모델링 실무 경험을 쌓고, 그와 함께 기술적 깊이를 더하는 학습을 지속적으로 진행할 계획입니다.
교육 중 예상되는 도전적 상황은 AI 모델링과 금융 데이터 분석을 실무환경에 접목시키는 과정에서 발생.. |
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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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