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(검색결과 약 203,862개 중 54페이지)
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| 이후반도체 소자 실험 데이터를 바탕으로 수율 편차를 분석하는 프로젝트에 참여하여, 웨이퍼별 불량 발생률을 통계적으로 해석하고 원인을 추적한 경험이 있습니다 .
데이터 해결사 : 저는 문제 상황을 직관에 의존하기보다 데이터를 기반으로 분석하고 해결책을 도출하는 것을 중시합니다.
저는 반도체 산업에서 데이터 기반 문제 해결과 품질 개선에 기여하고 싶었습니다.
ProductE ngineering 직무는 제.. |
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| 학부 졸업 작품인 '소프트웨어 정형 요구 명세의 기계적인 Softw areFaultT ree 생성을 통한 안전성 분석 지원도구'를 진행하면서 '정형명세 및 검증', 'SW 안전성 분석' 등 소프트웨어 공학 관련 이론이 부족하다고 생각하여 대학원 진학을 선택하였습니다.
2번 기술은 객체 검출 관련 딥러닝 모델을 이용하여 구현하려 하였는데 2가지 문제가 있었습니다.
V&V와 관련하여 '소프트웨어 검증' 수업에서 테스.. |
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| 이처럼 저는 이론적 지식, BIM/5D 기반 실무역량, 현장 경험을 바탕으로 Utility 기술 직무에서 요구되는 전문성을 체계적으로 준비해 왔습니다.
저는 'BIM 기반 5D 공정관리 논문 작성'을 목표로 도전한 경험이 있습니다.
건축·설비·BIM/5D 기술을 통합적으로 운영하는 Utility 직무는 이러한 인프라의 핵심이기에 지원했습니다.
다양한 설비와 건축 요소를 아우르고, BIM/5D 데이터를 활용해 비용과 일정.. |
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| 데이터 분석 또는 AI 모델 관련 경험
저는 기술을 통해 사람들의 삶을 바꾸고, 산업의 문제를 해결하는데 기여하고 싶다는 목표를 가지고 컴퓨터공학을 전공하고 다양한 개발 및 AI 프로젝트를 진행해 왔습니다.
데이터 분석과 AI 모델 개발 경험은 주로 머신러닝 및 딥러닝 기반의 프로젝트를 통해 축적해 왔습니다.가장 기억에 남는 경험은 보험고객 이탈 예측 모델을 구축한 프로젝트입니다.
단순히 지식.. |
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| 하지만 스스로 정한 목표를 반드시 달성하기 위해, 저는 더욱 도전했습니다.
이 경험을 통해 목표에 실패하더라도 포기하지 않고 목표를 이루기 위해 끈질기게 도전하면 목표를 성취할 수 있다는 것을 느꼈습니다.
이러한 반도체 및 공정에 대한 지식기반으로 업무를 빠르게 이해하고 수행할 수 있으며, 다양한 조직생활 경험으로 입사 후에도 팀에 잘 융화되어 팀의 목표 달성에 기여할 수 있습니다.
팔로.. |
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| 데이터 분석, AI 모델 관련 경험에 대해 기재해주세요.
저는 SKALAAI 3기를 통해 "현실의 문제를 데이터로 해석하고, AI로 해결할 수 있는 실무형 인공지능 전문가"으성장하고자 합니다.
AI의 기술적 이해를 넘어, 산업현장의 문제를 정의하고 데이터로 해결하는 '비즈니스형 AI 엔지니어'로 발전하는 것이 목표입니다.
데이터를 수집·분석·적용하는 전 과정을 직접 경험하며 문제 해결형 사고력을 강화하고.. |
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| 매학기별로 학습목표를 세워 '가스안전관리 이해→화학물질 취급 실무 경험→수처리데이터 분석'의 단계별 목표를 달성했고, 이를 토대로 Utility 기술 직무의 핵심역량을 확보했습니다.
저는 문제를 직관이 아닌데이터로 분석해 개선책을 찾는 사람입니다.
실험실에서 수처리데이터를 기반으로 공정 효율을 개선했던 경험, 인턴십에서 화학물질 취급 방식을 라벨링 개선으로 바꾼 경험은 모두 데이터와 실행.. |
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| 이러한 정확한 요구 파악을 통한 문제 해결 능력은 '2016 그린리더스' 환경 캠페인뿐만 아니라 다양한 프로젝트를 진행하는 데 초석이 되었습니다.
DSP 칩 활용 SSD 하드디스크 정보 파괴 시스템 프로젝트]
저는 'DSP칩을 활용한 SSD 하드 디스크 정보 파괴 시스템' 프로젝트에 참여했던 경험이 있습니다.
대학교 4학년 때, 5명의 팀원과 함께 "스파이럴 안테나 축비 개선을 위한 안테나 설계"프로젝트를 진.. |
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| 기계공학과 학술제에서 학우들의 참여율을 높이기 위해, 주 1회이었던 회의를 2회로 늘리고 많은 생각들을 공유하며 3가지 아이디어를 실천했습니다.
학우들과 함께하는 학생회라는 목표를 달성하기 위해 학생회 구성원들과 노력하고, 예상하지 못했던 예산 문제를 해결하면서 개선된 학술제를 기획했습니다.
새로운 것을 접목하거나 남다른 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험에 대해서술해 주십시오.
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| 데이터마이닝 학습]대학원 진학, 빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝 학습
이러한 선택 중 하나였던 대학원 진학 당시, 데이터 마이닝 분야에 대한 도전을 통해 제 자신을 한층 더 발전시킬 수 있었습니다.
이를 통해 비정형 데이터의 전처리부터 분석을 위한 분류, 기법 적용을 알 수 있었습니다.
선택의 근거 :CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 marketneeds 분석 희망1
SNS 상의 데이터 수집을 통한 .. |
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| 그 일을 하게 된 이유와 그때 느꼈던 감정, 진행하면서 가장 어려웠던 점과 그것을 극복하기 위해 했던 행동과 생각, 결과에 대해 최대한 구체적으로 작성해 주십시오(1000자 10단락이 내)
개인적으로 더 많은 노력을 기울였던 일과 그때 했던 행동과 생각, 결과에 대해 최대한 구체적으로 작성해 주십시오(1000자 10단락이 내)
목표 달성과정에서 아쉬웠던 점이나 그때 느꼈던 자신의 한계는 무엇이고, 이.. |
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| 전략설계와 데이터 분석의 역할을 제가 주도한 것이 팀의 성과에 큰 영향을 미쳤으며, 결과적으로 상위권에 입상할 수 있었습니다.
또한 학과 프로젝트에서는 팀장으로 참여하여 일정 관리와 역할 분담, 데이터 분석과 전략 검토를 동시에 수행했습니다.
프로젝트에서는 설문 설계부터 데이터 시각화까지 모든 과정을 맡으며 분석 결과가 전략에 반영되도록 했습니다.
프로젝트에서 팀 내 자료 관리와 분석 .. |
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| 이 경험을 통해 정비란 단순한 수리가 아니라 데이터 분석과 논리적 판단이 결합된 기술적 과정이라는 사실을 몸소 느꼈습니다.
이 과정에서 명령어 논리 오류로 장비가 전혀 동작하지 않는 일이 반복되었습니다.
장비를 복원하는 과정은 단순한 기술적 도전이 아니라, 문제를 논리적으로 분석하고 끈질기게 개선점을 찾는 과정이었습니다.
Q2. PLC 제어 경험 중 가장 어려웠던 문제와 해결 과정은 무엇입니.. |
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| 대학 3학년 때 반도체 공정 데이터를 분석하는 연구 프로젝트에 참여했습니다.
AI를 단순한 도구가 아니라 협업 파트너처럼 활용했던 경험이었습니다.
또한 이미지데이터를 처리하는 과정에서도 AI가 큰 역할을 했습니다.
공정 데이터를 실시간으로 분석하고, 결함을 조기에 감지하는데 AI가 필수적입니다.
SKAX에서도 AI를 활용해 공정 효율을 높이고, 데이터 기반 판단의 정확성을 향상시키는 역할을 하고.. |
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| 데이터 분석, AI 모델 관련 경험에 대해 기재해주세요.
제가 SKALACloud1기를 통해 성취하고 싶은 것은 '데이터 기반 문제 해결을 위한 클라우드 실무역량의 완성'입니다.
단순히 기술을 배우는 수준을 넘어, 프로젝트를 통해 데이터 처리-저장-분석-시각화까지의 흐름을 클라우드 환경에서 직접 설계하고 운영하는 경험을 쌓고자 합니다.
데이터 분석과 AI 모델링 분야에서는 '고객 이탈 예측 모델 개발' .. |
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