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기반으로 한 디지털 마케팅 솔루션 개발에 관심을 가지고 있으며, 데이터 분석 및 AI 기반 마케팅 자동화 기술을 통해 브랜드와 소비자를 더욱 효과적으로 연결하는 시스템을 구축하고자 합니다.
특히, 최근 광고 시장은 빅데이터, AI, 머신
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모델을 결합해본 경험이 있나요?
네. Diffusion Model을 통해 생성한 시계열 데이터를 LSTM 기반 예측 모델의 학습 데이터로 활용한 경험이 있습니다. 이 방법으로 기존보다 예측 성능이 8% 이상 향상되었습니다.
7. 입사 후 최종적으로 이루고 싶은
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기반 시스템을 기계학습 모델로 대체하여 예측 정확도를 크게 향상시킨 경험이 있습니다. 이와 같은 혁신적인 접근을 통해 CBM 설계를 더욱 정교화하고, 시스템의 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.
책임감 면에서도 저는 맡은 업무를 철저
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모델 성능을 85% 이상 향상시킬 수 있었습니다.
4) 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 AI 활용 방법은 무엇인가요?
→ 고객의 행동 패턴과 데이터를 분석하여, 개인화된 상품 추천 시스템을 구축하고, AI 기반의 챗봇과 고객 서비스 시스템을
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성장할 수 있을 것이라 확신하여 지원하게 되었습니다.
제가 LG CNS에 지원한 이유는 두 가지입니다. 첫째, DX Engineer로서 실제 산업 환경에서 데이터를 기반으로 한 최적화 솔루션을 개발하고, 기업의 디지털 전환을 실현하는 역할을
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기반 점검 자동화와 고장 예측 모델 학습이 중요해질 것입니다. 이에 따라 PLC·SCADA 시스템의 이해도와 함께, 전기데이터 분석 툴 활용 역량을 강화하고자 합니다.
6. 입사 후 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
초기에는 현장 안전점검 및 예방
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기반 의사결정의 중요성을 배웠고, 친환경 사업의 효율성을 높이는 데 필요한 분석 기술을 익혔습니다. 이 능력은 에코사업팀에서 진행하는 프로젝트의 성과를 측정하고 개선하는 데 매우 유용하게 사용될 것입니다.
또한, 저는 디지털 도구
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기반의 AI 모델 학습 및 배포을 최적화한 경험이 있습니다. 이를 바탕으로 AI와 클라우드 컴퓨팅 기술을 네이버의 서비스에 더욱 효과적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 네이버 클라우드에서 AI 기반 데이터 분석 서비스을 강화하고, 빅데
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기반 데이터 분석을 활용해 기업의 신용도를 보다 정교하게 평가하는 모델을 학습하며, 보다 효과적인 금융 솔루션을 제공하는 방법을 고민해왔습니다. IBK기업은행에서도 이러한 분석 역량을 발휘하여 중소기업 고객들에게 최적의 금융 지
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모델 학습 배포 검증까지 연결되는 엔드 투 엔드 기반의 품질 관리 플랫폼으로 확장하는 데 기여하고 싶습니다. 모델의 출력 결과를 사람이 이해할 수 있는 형태로 시각화하고, 해석 가능한 검증 결과를 통해 신뢰도를 제시하는 기능을 더해
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