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을 철저히 수행하고, 다양한 알고리즘을 테스트하며 최적의 모델을 선정하였습니다.
3. 팀워크를 발휘하여 성과를 낸 경험이 있다면?
반도체 공정 최적화 프로젝트에서 팀원들과 협업하여 AI 모델을 개발하였습니다. 역할을 명확히 분담하고
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이터를 분석하고 이상 거래를 탐지하는 알고리즘을 개발하는 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 이를 통해, 거래 패턴 분석과 같은 핵심 AML 기술을 익혔고, 자금 세탁을 방지하는 모델을 개선하여 보다 정확하게 의심 거래를 탐지할 수 있
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W개발은 복잡한 전자 회로와 제어 알고리즘을 동시에 고려해야 하는 작업이므로, 설계 시 신호의 정확성을 보장하는 것이 가장 큰 도전 과제라고 생각합니다. 이를 해결하기 위해, 최적의 설계와 정확한 부품 선택이 필요합니다.
4. 팀 프로젝
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력을 하고 있나요?
꾸준한 알고리즘 문제 풀이 외에도, 실제 서비스 구조를 이해하기 위해 클론 코딩 프로젝트를 진행하고 있습니다. 또한 GitHub에 자신의 프로젝트를 업로드하고 리팩토링 과정을 반복하면서 코드 품질을 개선하는 습관을 들
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지 조건을 충족시키면서도 물류비를 최소화하는 알고리즘을 구축했고, 실제 3PL 업체와 협업을 통해 시뮬레이션을 구현해낸 경험이 있습니다.
11. 용마로지스에서 어떤 문제를 해결해보고 싶나요?
의약품 물류의 리드타임 불균형 문제입니다.
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동 보정이 가능한 공정 제어 알고리즘을 개발해 생산성 향상에 기여하고 싶습니다. 궁극적으로는 제조라인 운영 전체를 소프트웨어로 조율하는 핵심 엔지니어가 되고자 합니다.
6) 계약학과가 아닌 일반 석사와의 차별성은 무엇이라 생각하
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째, 데이터 기반 최적화 알고리즘 개발
- 머신러닝을 활용하여 공정 변수 간 상관관계를 분석하고, 최적의 생산 환경을 도출하였습니다.
셋째, 실제 공정 적용 및 성과 분석
- 연구 결과를 공정에 적용하여 불량률을 20% 낮추고, 생산 효율을
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터를 기반으로 이상 징후를 감지하는 알고리즘을 개발하고, 이를 공정 설비 유지보수에 적용하는 연구를 수행하였습니다. 이를 통해 예상치 못한 설비 고장을 줄이고, 유지보수 비용을 절감할 수 있는 가능성을 확인하였습니다.
3.5 팀워크가
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연구 프로젝트에서 센서 데이터의 잡음을 제거하는 알고리즘을 개발하며 실무에서 활용할 수 있는 분석 역량을 키웠습니다. 이러한 경험을 통해 반도체 테스트 분야에서 데이터를 활용한 문제 해결 능력을 향상시켰으며, LB세미콘에서 실무
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필터링하고, 안정적인 제어신호를 만들기 위한 알고리즘을 직접 구현한 점이 기억에 남습니다.
3. 개발 시 오류를 디버깅할 때 주로 사용하는 방식은?
재현 가능한 최소 단위로 코드를 분해하고, 시리얼 통신으로 내부 변수 상태를 모니터링
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