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학습·적응형 AI 기술을 상용화하는 것이 목표입니다.
7) 해당 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 필요한 역량은 무엇이라고 생각합니까?
최신 AI 연구 트렌드 이해, 산업 데이터 처리 역량, 국제 표준화 참여 경험이 필요합니다. 이를 기반
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, 친환경 인증 대응 전략까지 총괄할 수 있는 환경안전 기획 전문가로 성장하고자 합니다. 이를 위해 학위 이후에도 ESG 관련 자격 취득과 기술 트렌드 학습을 병행할 계획입니다. 2025 LG에너지솔루션 CPO_환경안전(환경관리) 자기소개서
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학습으로 연결하겠습니다.
7. XAI 기술에 대해 관심을 가지게 된 계기와 적용 사례가 있다면 말씀해 주세요.
사용자 행동 예측 모델을 만들던 중, “왜 이런 결과가 나왔는지 모르겠다”는 피드백을 받았고, 이때 모델이 아무리 정확해도 신뢰
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모델의 정확도를 높이기 위해서는 데이터 품질이 중요합니다. 이를 위해 데이터 전처리 과정에서 이상치를 제거하고, 정규화를 수행하며, 데이터 샘플링을 통해 균형 잡힌 학습 데이터를 제공하는 것이 필수적입니다."
- 이노션에서 데이터
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보안 시스템 구축, 소프트웨어 개발 등의 전문성을 갖추고 있습니다.
먼저, 데이터베이스 관리 및 정보 보안에 대한 전문성을 갖추기 위해 SQL, 데이터 모델링, 네트워크 보안 기법 등을 학습하였으며, 실무 적용 능력을 키우기 위해 다양한 프
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학습하고 현장에 적용하려는 자세가 필수입니다.
6) 방산 분야 AI 적용 시 가장 중요한 고려 요소는 무엇입니까?
무엇보다 신뢰성과 안전성입니다. 전장 환경에서는 작은 오류도 큰 사고로 이어질 수 있습니다. 따라서 모델의 성능뿐 아니라 극
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학습하는 능력이 제 전문성을 키우는 데 중요한 역할을 했고, 향후 업무에서 다양한 분석 기법을 활용할 수 있는 자신감을 얻었습니다. 지속적인 학습과 기술적 도전은 제 경력을 더욱 풍부하게 만들어 줄 것입니다. 1. 자신이 소속된 조직
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모델 안정성을 높였습니다.
4) 제조 DX 분야에서 향후 어떤 기술 트렌드가 중요해질 것이라고 보나요?
멀티모달 AI와 연합학습(Federated Learning)이 중요하다고 봅니다. 제조 현장은 다양한 센서, 영상, 로그 데이터를 동시에 다루며, 공장 간 데이
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모델 개발
최근 의료 환경은 점점 환자 중심으로 변화하고 있습니다. 그러나 아직 많은 병원이 진정한 의미에서 환자 중심적이지 못합니다. 환자의 만족도, 의료 서비스 접근성, 정보 제공 방식 등은 여전히 개선의 여지가 많습니다. 저는 환
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모델을 개선한 경험이 있습니다. 포기하지 않고 몰입하는 태도가 결과적으로 프로젝트의 성과를 만들어냈습니다. 이는 라이나생명에서 복잡한 문제를 해결하는 과정에서도 발휘될 수 있는 저의 강점입니다.
7) 입사 후 라이나생명에서 이루
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