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기술 발전에 능동적으로 적응하며, 회사가 미래 시장을 선도하는 데 필요한 혁신적 아이디어와 해결책을 제공할 것입니다.
더불어, 후배 연구원 양성과 멘토링에도 관심을 가지고 있습니다. 연구 경험과 지식을 체계적으로 전달하며, 건강한
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입사 후 AI/Data 분야에서 어떤 전문성을 키우고 싶나요?
입사 초기에는 제조업 현장의 데이터 특성을 깊이 이해하고, 공정별 데이터 수집과 전처리 역량을 탄탄히 다지고 싶습니다. 이후 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 예측 모델 개발과 공
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동기를 자유롭게 기술 하세요.(50자 이상 400자 이내 입력)
2. 본인의 장/단점과 입사 후 장점은 어떻게 활용되고, 단점은 어떻게 보완 할 수 있겠는지를 기술하세요.(50자 이상 400자 이내)
3. 본인이 살아오면서 가장 도전적이었거나 가장 인
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감지하거나, 예측 모델을 만들어 유지보수 시점을 최적화합니다. IoT는 센서를 통해 공정 데이터를 수집해 디지털 트윈 등 스마트 제조 솔루션의 기반이 됩니다. 이 세 가지 기술의 융합이 제조업의 디지털 혁신을 가속화합니다.
6) 변화 관리(c
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기술
2. 당신이 주도적으로 진행한 일이 타인의 피드백이나 반대로 인해 방향이 바뀌거나 실패했던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 느낀 점과 배운 점을 설명해 주세요. (700자 이내) *
본인이 주도적으로 진행한 영역 / 타인의 피
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입사 후 5년 뒤 자신의 모습을 어떻게 그리고 있나요?
입사 후 초기에는 제조 현장의 기본부터 차근차근 배우며 실무 경험을 쌓겠습니다. 3년 차에는 공정 개선과 품질 관리 업무를 주도하며, 스마트 팩토리 등 최신 기술 도입에도 기여하고 싶
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