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(검색결과 약 27,709개 중 7페이지)
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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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| 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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| 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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| 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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| 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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| 간호사 면접 1분 스피치(국립중앙의료원, 아주대학교병원, 국제성모병원, 보라매병원 간호사 1분 자기소개) |
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| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정에 참여하며 실무능력을 키우고, 타 부서와 협력해 AI 기술이 실제 서비스에 원활히 적용될 수 있도록 지원하겠습니다.
프로젝트는 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하는 것이 목.. |
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| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
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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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| 저는 AI 기술이 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라 믿고 있습니다.
데이터 전처리에서부터 모델 튜닝, 결과 해석까지 전 과정을 반복하며 점차 학습 속도가 빨라지고 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
부스트 캠프에서도 이와 같은 학습 태도와 경험을 살려 적극적으로 문제를 해결하고 팀원들과 협력하는데 최선을 다하겠습니다.
특히 딥러닝과 자연어 처리 분야에서 실제로.. |
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