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(검색결과 약 10,506개 중 8페이지)
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| 입 사후포부 : AI 기술을 활용하여 회사의 문제 해결에 기여할 방안
이 프로젝트를 통해 AI 모델이 단순한 분석을 넘어 실시간의사결정에 어떻게 기여할 수 있는지를 체감했고, 모델 설계부터 프론트 엔드 시각화까지 전반적인 AI 시스템 구현 경험을 갖출 수 있었습니다.
AI 기술을 다루며 가장 기술적으로 도전적이었던 순간은 이미지분류 모델의 과적합 문제를 해결하려 했던 경험입니다.
특히, 머신러닝.. |
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| 이외에도 금융텍스트 데이터 분석, NLP 기반 질의응답 시스템 구축, 시계열 데이터 기반 보험금 청구 이상 패턴 탐지 모델 등 다양한 AI 프로젝트를 경험하며, 한화생명의 실무환경에서도 바로 활용 가능한 기술력을 축적해왔습니다.
AI 기술을 금융환경에 실제로 적용해 보고 싶다는 열망으로, 저는 '보험금 청구 자동화 시스템' 개발 프로젝트를 주도한 적이 있습니다.
고객 경험 중심의 AI 솔루션' 개발.. |
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| 저는 AI 모델 개발과 데이터 분석 능력을 바탕으로 한화손해 보험이 고객에게 더 나은 서비스와 효율적인 보험상품을 제공할 수 있도록 기여할 수 있을 것이라고 확신합니다.
특히, 보험산업에서 고객 맞춤형 상품 추천 시스템이나 고객 서비스 개선을 위한 AI 기반 챗봇 개발 등에 관심이 많아 이 분야에서의 전문성을 키우게 되었습니다.
저는 한화손해보험의 AI 기술을 활용한 차세대 시스템 개발에 기여.. |
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| 입사 후에는 미래에셋생명의 DX본부 생성형 AI팀에서 AI를 활용한 고객 맞춤 금융서비스 플랫폼 고도화에 참여하고 싶습니다.
DX(생성형 AI) 직무를 수행하기 위해 저는 기술적 역량과 금융도메인이해를 동시에 키워왔습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 미래에셋생명 DX본부의 생성형 AI 프로젝트에서도 기술과 금융의 접점을 빠르게 이해하고, 기술적 정확성과 비즈니스 실효성을 함께 추구하는 인재로 기여.. |
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| 이 경험을 통해 저는 AI 서비스 기획에서 중요한 것은 '기술'만이 아니라 '사용자 경험'이라는 사실을 확실히 깨달았습니다.
이러한 경험은 제가 카카오에서 AI 서비스 기획자로서, 사용자 중심의 혁신적인 서비스를 만들어가는데 강력한 경쟁력이 될 것이라 믿습니다.
저는 사용자 중심의 기획경험과 데이터 기반 분석 역량을 토대로, 카카오의 AI 서비스를 더욱 혁신적으로 발전시키고 싶습니다.
이처럼 .. |
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| 한국평가 데이터는 방대한 금융 데이터와 높은 신뢰도를 기반으로 AI 응용분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
결국 제지원 동기는 단순한 취업의 목적이 아니라, 제가 가진 AI 역량과 금융 데이터 분석 경험을 결합하여 한국평가 데이터의 혁신을 함께 만들어가고 싶다는 열망에 있습니다.
장기적으로는 한국평가 데이터의 AI 전략을 선도하며, 금융 데이터 혁신의 중심에서 회사의 신뢰성과 경쟁력을 .. |
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| 저는 AI 기술을 통해 고객의 생애주기를 분석하고, 개인화된 금융솔루션을 제공하는 시스템을 구축하고 싶습니다.
저는 생성형 AI 기술을 활용하여 보험상담, 보장분석, 고객응대 등 반복 업무를 자동화하는 동시에, 인간중심의 경험을 강화하는 시스템을 구축하고 싶습니다.
결국 제가 미래에셋생명에 지원한 이유는 'AI 기술로 사람 중심의 금융을 실현하는 기업'이기 때문입니다.
따라서 생성형 AI 기술.. |
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| 이 프로젝트는 단순히 이론적 접근이 아닌 실제 데이터를 바탕으로 작물의 생육환경을 분석하고, 수확 시기를 예측하는 것을 목표로 했습니다.
제가 만들어보고 싶은 프로젝트는 'AI 기반 소비자 감성 분석 및 트렌드 예측시스템'입니다.
AWSAISchool에서 가장 배우고 싶은 기술은 무엇인가요?
제가 가장 배우고 싶은 기술은 MLOps입니다.
당신이 만들고 싶은 AI 포트폴리오 중 가장 차별화된 점은 무엇인가.. |
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| 특히 음악, 영상, 웹툰 등 다양한 콘텐츠를 다루는 카카오엔터테인먼트는 AI가 가장 크게 기여할 수 있는 무대를 가진 기업이라고 생각합니다.
입사 후 단기적으로는 카카오엔터테인먼트의 기존 AI 연구 프로젝트를 빠르게 이해하고, 데이터 전처리 및 모델 학습 파이프라인 개선에 기여하고 싶습니다.
중장기적으로는 멀티모달 AI 연구를 발전시켜, 텍스트·음성·영상·음악이 유기적으로 결합된 새로운 콘텐.. |
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| 제 경험과 기술을 통해 네이버의 AI 기술 발전에 기여하며, 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 AI 솔루션을 제공하는 데 일조하고 싶습니다.
이러한 경험은 특히 AI 프로젝트나 데이터 분석 작업에서 중요한 역할을 했습니다.
저는 AI 엔지니어 /데이터 과학자로서의 경력을 쌓아왔으며, 특히 데이터 분석, 머신러닝 및 딥러닝 관련 기술에 대해 깊이 이해하고 경험을 쌓았습니다.
이러한 경험은 AI 모델.. |
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| AI 역량을 실제 비즈니스 문제에 적용해 본 경험이 있나요
일본 고객/기업의 특성을 어떻게 이해하고 있나요
일본 시장에서 AI 사업을 확장하기 위해 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하나요
단순 AI 개발이 아니라, 일본이라는 특수한 시장에서 고객 문제를 정의하고, 기술을 비즈니스로 연결하는 과정이 이 프로그램의 핵심이라고 이해하고 있습니다.
일본 시장에서의 AI 활용 가능성 탐색
최종적으로.. |
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| 문제 해결 경험 1-수치가 아닌 사람을 위한 AI
저는 기술을 사람에게 연결하고, 문제를 해결하는 AI 전문가로 성장하고자 하며, 그 여정을 레브잇과 함께하고 싶습니다.
AI 개발 시 가장 중요하게 생각하는 요소는 무엇인가요?
예를 들어, 과거 노인 대상 대화형 AI를 개발하며 정확도보다 감정기반 설계를 통해 실제 반응을 개선한 경험이 있습니다.
AI 프로젝트에서 가장 힘들었던 경험은 무엇이었고, 어.. |
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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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| 또한 인턴 경험을 통해 실제 산업 현장에서 생성형 AI를 적용하는 과정을 경험했습니다.
이를 통해 저는 생성형 AI를 현업 서비스에 적용할 때는 단순 모델 성능이 아니라 실제 사용자 경험을 최우선적으로 고려해야 한다는 교훈을 얻었습니다.
이는 생성형 AI 연구개발 과정에서 불완전하거나 제한적인 데이터 환경을 만났을 때도 포기하지 않고 끝까지 해결책을 모색하는 자세와 직결된다고 생각합니다.
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| 저는 본 과정을 통해 임베디드 시스템에 적합한 경량 AI 모델 설계, 차량 센서 데이터 융합처리, ROS 기반 자율주행 제어 등을 심도 있게 학습하고 싶습니다.
단기적으로는 본 과정에서 습득한 임베디드 AI 기술을 기반으로, 차량용 센서 데이터 처리 및 객체인식 알고리즘을 개발하는 역할을 맡고자 합니다.
결국 저의 목표는 "AI로 움직이는 세상 속에서, 더 안전하고 효율적인 모빌리티 기술을 설계하는 .. |
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