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데이터 분석가로서 이루고 싶은 성과는 무엇인가요?
유저의 감정 흐름을 수치화하고, 이를 기반으로 한 피드백 시스템을 구축하고 싶습니다. 예를 들어 퀘스트 중단율, 특정 콘텐츠 도달률 등을 통합해 ‘지속 가능성 지수’를 만들고, 이를
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데이터를 저장하는 사람이 아닌, 데이터를 통해 게임을 읽고, 서비스 방향에 기여할 수 있는 설계자형 엔지니어가 되고 싶습니다. 특히 게임과 유저의 상호작용을 기술적으로 뒷받침하는 안정적인 시스템을 구축해, 유저가 끊김 없이 즐길 수
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시스템 최적화 및 디버깅 기술을 익혔고, 이를 통해 문제 해결 능력을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 또한, 기술 블로그를 통해 데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 다양한 기술적 주제에 대해 글을 작성하고, 이를 통해 다른 사
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시스템 설계에 큰 도움이 될 것입니다.
책임감 면에서는, 저는 항상 맡은 업무에 대해 철저한 책임감을 가지고 임했습니다. 이전 프로젝트에서는 고장 예측 모델을 설계할 때, 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 데이터를 정확하게 분석하고, 검
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데이터 분석 결과를 기술팀, 운영팀, 고객과 원활하게 공유하고 협력하여 시스템 최적화 및 문제 해결을 이끌어낸 경험이 있습니다. 현대로템에서도 협업과 소통을 통한 시너지를 발휘하여, CBM 설계와 관련된 다양한 부서와 협력하고, 글로벌
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시스템을 디지털화하고 자동화하여 감사 효율성을 극대화한 경험이 있습니다. 또한, AI 기반 감사 시스템을 도입하여 실시간 데이터 분석과 리스크 관리를 개선한 경험이 있습니다. 이는 현대로템에서 요구하는 혁신적인 문제 해결 능력에 부
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시스템 운영 성능을 지속적으로 모니터링하고 피드백을 반영해 분석 모델을 주기적으로 개선하겠습니다.
목표 2. 맞춤형 안전관리 정책 개발 지원
첫째, 인구통계, 소비 패턴, 건강 데이터 등 다양한 빅데이터를 통합 분석하여 지역별·연령별
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X 구현 방향에서 충돌이 있었지만, 저는 사용자 시나리오를 테스트해 결과를 공유하며 타당성을 설득했습니다. 정서적 설득보다 데이터 기반 접근이 중요하다는 점을 다시 깨달았던 경험입니다.
5. 코드보다 시스템 흐름을 중시한 경험이 있
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중화, 실시간 진단 시스템이 필요합니다. 또한 시험 데이터를 기반으로 한 고장 예측 시스템이 중요합니다.
6. 전동차 추진시스템 설계 시 가장 신경 쓰는 부분은?
→ 전기적 안전성, 공간 제약 속 냉각 효율, 정비 편의성입니다. 특히 유지보
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성하는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘
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