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어 활동, 온라인 구매 패턴 등)를 활용한 대안 신용평가 모델 개발에 참여하여 신용평가 시스템의 확장성을 높이고자 합니다.
10년 차에는 신용평가 모델 개발을 총괄하며, 금융소외 계층까지 포용할 수 있는 신뢰성 높은 CB 시스템을 구축하
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다 정밀한 평가 모델을 구축하고, 실질적인 투자 의사결정에 기여할 수 있는 분석 전문가로 성장하고 싶습니다.
중장기적으로는 데이터 분석 기술을 활용한 신용평가 모델 고도화에 기여하고 싶습니다. 최근 금융업계에서는 AI 및 머신러닝
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평가데이터의 금융 데이터 처리 및 분석 시스템을 철저히 익히고, 실무에서 요구하는 IT개발 프로세스를 완벽하게 이해하는 기간으로 삼겠습니다.
5년 후에는 데이터 최적화 및 AI 기반 분석 시스템 개발을 주도하며, 신용평가 모델의 성능을
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가의 차이점은 무엇이라 생각하나요?
신용평가는 채무불이행 가능성, 즉 ‘안정성’ 중심의 평가이고, 투자평가는 수익성·성장성을 포함한 종합적인 기업 가치를 판단하는 것입니다. 두 영역 모두 분석력이 필수지만, 관점과 목표가 다르다
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신용평가 모델 고도화에 기여할 수 있습니다. 특히 투명성과 신뢰성을 강조하는 AI 모델 개발을 통해 회사의 신뢰 기반 경쟁력 강화에 보탬이 되고자 합니다.
7) 장기적으로 어떤 AI 개발자로 성장하고 싶습니까?
저는 단순히 코드를 작성하는
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. 1. 특정 기업에 특화되어 있지 않은 자기소개서 일부 소개(에피소드 응용 및 활용, 변형 등 활용 必
2. 특정 기업에 특화되어 있는 자기소개서(한세실업, BGF리테일, 농협물류, 롯데로지스틱스, 세방,GS홈쇼핑, LG전자 등)
3. 면접평가표
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