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(검색결과 약 64,151개 중 61페이지)
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| 데이터, 정렬, 임계값 정책입니다.
임계값 정책이 제품 신뢰를 결정합니다.
저는 얼굴인식은 모델보다 운영 정책이 실제 품질을 좌우한다는 입장입니다.
출입통제는 보안제품입니다.
저는 현장에서 가장 먼저 보는 게 병목 위치입니다.
제품 리스크입니다.
보안은 제품의 존재 이유입니다.
저는 얼굴인식을 모델 성능 경쟁이 아니라 제품 운영 품질 경쟁으로 보는 AI 엔지니어 지원자입니다.
FAR/FRR, ROC, .. |
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| 로봇이 철도 현장에서 작업할 때 기능 안전 관점의 설계 원칙과 검증 방법을 어떻게 가져가겠습니까
철도·물류 현장의 데이터 문제를 해결하는 연구를 하겠습니다.
저는 기능 안전 관점의 요구사항 정의, 테스트 시나리오 설계, 현장검증 프로토콜을 함께 구축해 연구 성과가 '논문'에서 끝나지 않고 '운영 가능한 시스템'으로 이어지게 하겠습니다.
1년차에는 철도·물류현장의 작업 시나리오를 정밀하게 정.. |
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| AI 기반 트래픽 분석 모듈 개발 과정에서 가장 중요하게 생각하는 부분은 무엇입니까
특히 최근 윈스테크넷이 추진하고 있는 AI 기반의 범용 트래픽 분석 모듈 개발은 단순한 시그니처 기반 탐지를 넘어, 실시간 대응과 고도화된 이상 징후 판단이 결합된 미래형 보안기술이라고 판단했습니다.
제가 범용 AI 트래픽 분석 모듈 개발 직무에서 가장 강점으로 삼고 있는 역량은 데이터 분석 기반의 문제정의 능.. |
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| 제가 포스코DXSpatialIntelligence직무에 지원한 이유는 AI가 화면 속 데이터 분석에 머무르지 않고, 실제 산업 현장의 공간과 설비, 로봇, 작업 흐름을 이해하는 방향으로 발전하고 있다고 생각했기 때문입니다.
입사 후에는 포스코DX의 제조 현장 데이터와 공간지능 기술이 어떤 방식으로 결합되는지 빠르게 배우겠습니다.
포스코DX의 SpatialIntelligence는 제조 현장 중심의 피지컬 AI와 연결된다고 생.. |
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| 저는 이러한 미래형 자동차 기술의 중심에서 데이터로 차량의 지능을 설계하는 엔지니어가 되고 싶어 AI/MachineLearningEngineer 직무에 지원했습니다.
또한, 차량 센서 데이터의 물리적 의미를 이해하고 이를 모델의 입력 변수로 정제하는 과정을 반복하며, "AI의 공학적 해석력"을 강화했습니다.
이 경험을 통해 깨달은 점은 'AI 문제 해결은 데이터의 해석에서 시작된다'는 것입니다.
가장 도전적이었던.. |
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| AI나 클라우드 기술이 향후 소프트웨어 개발에 어떤 영향을 미칠 것이라 생각하나요?
코드 품질과 생산성 중 더 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가요?
에스코어에 입사한 후에는 이러한 기술적 통찰을 바탕으로, 대규모 데이터와 AI를 융합한 솔루션 개발에 기여하고 싶습니다.
에스코어는 단순히 소프트웨어를 만드는 회사가 아니라, 클라이언트의 비즈니스 문제를 데이터와 기술로 해결하는 조직이라고 .. |
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| 이 과정에서 데이터 분석은 결과보다 해석이 더 중요하다는 점을 느꼈습니다.
이를 통해 단순히 모델을 사용하는 것이 아니라, 데이터를 이해하는 과정이 중요하다는 점을 체감했습니다.
이러한 방향이 제가 경험했던 데이터 활용 방식과 맞닿아 있다고 생각했습니다.
이 과정을 통해 데이터 품질이 결과에 큰 영향을 준다는 점을 배웠습니다.
Q3.데이터 분석과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
그 .. |
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| 단순히 알고리즘 구현에 그치지 않고, 실제 실험 데이터를 수집해 모델을 보정하며 예측 정확도를 15% 이상 향상시킨 경험은 AIE ngineer로서 문제 해결에 필요한 실질적인 역량 을 증명하는 과정이었습니다.
AIE ngineer로서 데이터 기반의 문제 해결 능력, 협업 속에서 발휘되는 실행력, 끊임없이 배우고도전하는 태도를 바탕으로 현대로템이 지향하는 첨단 방산연구개발에 기여하겠습니다.
무엇보다 실사.. |
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| AICRM에서 가장 중요한데이터는 무엇이며 왜 그렇습니까
롯데 이노베이트는 그룹의 다양한 사업·채널·고객 접점을 연결해 데이터와 시스템을 실제로 굴리는 조직이고, 그만큼 AI도 연구가 아니라 운영성과로 증명해야 합니다.
AICRM은 고객 데이터를 기반으로 '누구에게, 언제, 무엇을, 어떤 채널로' 제공할지를 예측·결정하여 고객 가치와 기업성과를 동시에 높이는 체계라고 정의합니다.
이유는 개인화가 .. |
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| 입사 후에는 AI 기반의 생산공정 최적화 기술과 로봇 자동화 시스템을 연구하여, 삼성중공업이 스마트 조선소(SmartShipy ard) 구축을 더욱 고도화할 수 있도록 기여하고 싶습니다.
저는 입사 후, 로봇기반 생산 자동화 및 AI 기반 품질관리시스템을 연구하여 삼성중공업의 스마트 조선소 구축을 더욱 고도화하는 데 기여하고 싶습니다.
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| 생성형 AI를 연세대학교 전산업무에 활용한다면 어떤 분야가 적합하다고 생각합니까?
학사 행정시스템의 사용자 불편사항을 분석하고 개선과제로 정리하는 업무를 수행해 보고 싶습니다.
3순위. 생성형 AI 및 데이터 기반 행정혁신 지원 업무
생성형 AI와 데이터 분석 기술을 적절히 활용하면 행정담당자의 반복 업무를 줄이고, 구성원에게 더 빠르고 일관된 서비스를 제공할 수 있다고 생각합니다.
대학 행.. |
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| 예를 들어, 학부 3학년 여름방학에는 반도체 소재 기업에서 인턴십을 경험했습니다.
이외에도 반도체 소재 전문기업에서 4주간의 현장 인턴십을 진행한 경험이 있습니다.
이런 현장 중심의 경험은 이후에도 장비 운용과 공정개선에 대한 자신감을 심어줬습니다.
앞으로도 장비 엔지니어로서의 전문성을 높이기 위해 관련 자격증(반도체 공정관리사 등) 취득과 현장 실무 경험을 계속 확장하고자 합니다.
이.. |
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| 안전은 환자분
환자 케이스를 정확하게 기록한 다매우 그렇다
환자 만족도를 높이기 위해 노력한 다매우 그렇다
55환자의 요구를 세심하게 파악하려 노력한 다매우 그렇다
90환자 교육을 효과적으로 진행한 다매우 그렇다
업무 중에도 환자에게 친절한 태도를 유지한 다 매우 그렇다
업무 중에도 환자의 존엄성을 지킨다 매우 그렇다
환자 안전 관련 교육에 참여한 다 매우 그렇다
2026년 대비, 2025년도 분.. |
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| CJ 올리브네트웍스에서 데이터 엔지니어가 중요한 이유는 무엇이라고 생각합니까
AI 시대에 데이터 엔지니어의 역할은 어떻게 바뀐다고 생각합니까
CJ올리브네트웍스에서 데이터 엔지니어가 중요한 이유는 회사의 최근 방향이 명확하게 AX, 클라우드, 데이터, AI 활용 기반 확장으로 이어지고 있기 때문입니다.
데이터 엔지니어는 데이터를 수집·정제·적재하고 활용 가능한 구조를 만드는 사람입니다.
AI가 .. |
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| 특히, 사용자의 몰입도를 극대화하는 소프트웨어 최적화 및 AI 기반 화질 개선 솔루션 개발을 통해, 삼성전자의 디스플레이 기술을 한 단계 더 발전시키고자 합니다.
이러한 경험을 바탕으로, 저는 삼성전자의 영상디스플레이 소프트웨어 개발자로서 AI 기반 화질 개선, 스마트UX 개발 및 시스템 최적화 등의 분야에서 기여하고 싶습니다.
저는 AI 기반 영상 처리 및 시스템 최적화 경험을 바탕으로 삼성전.. |
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