코오롱베니트
- 기업형태
- 대기업
- 접수기간
- 시작일2023.02.15마감일2023.03.01
- 채용형태
- -
- 모집직무
- IT/인터넷
- 근무지역
- 경기 과천시
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2023년 상반기 코오롱베니트 채용연계형 인턴 모집
9510
상세내용
2023년 상반기 코오롱베니트 채용연계형 인턴 모집
[접수기간]
23년 2월 15일 ~ 3월 1일
[전형절차]
서류 > 인성 > 1,2차 면접
[담당업무]
시스템 개발
모바일서버 개발
데이터분석
[채용공고]
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- '지원서 파일 없음'
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이 활동에 관심을 가지는 사용자 (1명)
합격스펙 & 합격자소서
더보기지거국 / 재료공학과 / 학점 3.65 / 토익스피킹: 120 / 사회생활 경험: 정출연 인턴1개월
1. 코오롱글로텍과 해당 직무에 지원한 동기를 작성해 주시기 바랍니다. (1200byte) 학생회 문화&체육국장으로 축구와 풋살을 매주 참석하면서 인조잔디를 자주 접했습니다. 이를 통해 인조잔디의 장점과 중요성을 깊이 이해하고, 공대 체육대회를 인조잔디 구장 개최로 선도적으로 이끌며 유용성을 체감했습니다. 고분자와 섬유를 전공한 저에게 인조잔디는 흥미롭게 다가왔습니다. 코오롱글로텍이 인조잔디를 생산하는 회사라는 사실을 알게 된 후, 회사에 대한 궁금증이 커졌습니다. 탄탄한 기본을 근간으로 코오롱글로텍은 신사업과 친환경 사업에 대한 연구 개발 및 투자를 확대하여 경쟁력 강화에 힘쓰고 있습니다. 2021년부터 매출액은 증가하여 동종업종 내 매출액 상위6%로 자리 잡고 있습니다. 특히 코오롱 인조잔디는 2050 탄소중립 실현을 위해 e 코팅기술로 친환경 기술을 통해 기후변화에 대응하고 있으며, 리사이클이 가능한 인조잔디로 국내외에서 신뢰를 얻고 있습니다. "플라스틱 및 바이오 폴리머 시장보고서 2026"을 읽으며 친환경, 안정성, 대중의 호감도를 고려한 미래의 친환경 소재에 대해 생각했습니다. 미래를 위해 한 발 앞서 대비하고 도전하는 저의 이념은 코오롱글로텍의 비전과 맞아떨어지며, 친환경 기술을 도입한 인조잔디의 새로운 소재를 연구하고 싶습니다. 2. 지원한 직무를 잘 수행할 수 있는 본인의 역량은 무엇이며, 그 역량을 갖추기 위하여 어떠한 노력을 해왔는지 구체적으로 작성해 주시기 바랍니다. (1000byte) 제품개발 분야에서 성공하기 위해서는 고분자 전반에 대한 깊은 이해와 미래를 위한 다양한 아이디어 창출이 필수적입니다. 아래 경험을 통해 필요한 두 가지 역량을 함양하였습니다. 첫째, 고분자 및 섬유 복합 지식을 배양하기 위해 전공 수업과 인턴십 경험을 쌓았습니다. 고분자 재료와 섬유 고분자 복합재료 강의를 수강하면서 충진재와 PE의 물성, 코팅 기술에 대해 배웠습니다. 인조잔디에 필수 요소인 충격강도와 젖음성을 이해하며, 인조잔디의 발전 방향을 고민했습니다. 한국화학연구원에서 고분자를 직접 합성하여 MNOVA와 Origin을 사용해 그래프를 그렸습니다. 또한 표면 레이저 코팅 처리를 통해 탄화된 고분자를 얻으며 실무 능력을 강화했습니다. 이 경험을 통해 고분자와 관련된 데이터를 도출하고 직접 합성해 보며 고분자에 대한 깊은 지식을 쌓을 수 있었습니다. 둘째, 연구실에서 생분해성 고분자 물성 향상을 위한 첨가제를 얻기 위해 끊임없이 고민하고 다양한 아이디어를 창출했습니다. 비용, 친환경, 안정성, 물성 향상을 그림으로 만들어 종합적으로 검토했습니다. 그 결과 Biochar를 생각하게 되었고, 축합반응을 통해 Biochar가 혼합된 생분해성 고분자를 직접 합성하고, UTM을 통해 인장강도가 높아진 것을 확인하였습니다. 두 역량을 바탕으로 빠르게 변화하는 산업에 코오롱글로텍이 트랜드 세터로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 3. 최근 3년 중 스스로 설정한 목표와 이를 달성하기 위해 노력한 과정을 구체적으로 작성해 주시기 바랍니다. (1000byte) 입대 전, 전투프로 타이틀을 목표로 삼았습니다. 신병 교육을 마친 후, 전역 후에도 저에게 도움이 될 일을 하고자 육군훈련소 취사병을 지원했습니다. 그러나 많을 때는 3,000여 명의 식사를 준비하며, 매일 불 앞에서 조리하고 퇴근 후에는 피로로 개인 정비조차 어려웠습니다. 운동과의 거리가 멀어지고 스스로와의 약속도 잊게 되었습니다. 어느 날, 선임이 "군대에서 무엇을 하고 싶었냐?"라고 질문을 했고, 다시 결심하게 되었습니다. 지친 몸에도 불구하고 매일 운동장에서 달리고 근력을 키우며 목표에 한 걸음 다가갔습니다. 취사병은 사격 훈련을 받지 않지만, 필요했기에, 행보관님께 제 의지를 표현하고 다른 취사병에게 피해가 가지 않도록 업무를 미리 끝냈습니다. 코로나19로 인해 시험은 단 한 번만 있었지만, 철저하게 준비하여 사격, 팔굽혀펴기, 3km 달리기 특급, 윗몸 일으키기 1급으로 전투프로 타이틀을 달성했습니다. 이는 28연대 취사병 최초 전투 프로 타이틀이며, 조기 진급과 연대장 표창장을 받았습니다.도전적인 정신이 경쟁력을 갖추는데 얼마나 중요한지 깨달았고, 이 경험으로 코오롱글로텍에서 One&Only 가치를 실현하며 경쟁력 갖춘 인재로 성장하겠습니다. 4. 다른 사람과의 관계에서 갈등이 발생했던 경험과 이를 극복해낸 방법을 구체적으로 기술해 주시기 바랍니다. (1000byte) 바이오매스 에너지와 생분해성 고분자를 비교하여 최적의 미래 방안을 제시하는 Sustainability 분야의 대외 활동에 참여했습니다. 각자 바이오매스와 생분해성 고분자에 대한 자료를 분석해 적절한 방안을 가져오기로 했지만, 문제를 바라보는 시각과 경험이 달라 의견 충돌이 발생했고, 적절한 타협안을 찾지 못했습니다. 이를 해결하기 위해 문제의 의도를 다시 파악하고 관련 정책, 탄소중립 2050과 EL724를 검토했습니다. 브레인스토밍을 통해 아이디어를 공유하고, 적절한 아이디어가 생기면 경제성, 실현 가능성 등을 표로 정리하여 최적의 방안을 도출했습니다. 하나의 생각이 다른 생각과 연결되는 연쇄적인 아이디어 발전을 이뤘고, 바이오매스는 원료 대비 수율 저하가 기술적 단점으로 분석되어, 정부의 환경제도에 맞춰 생분해성 플라스틱의 신제품 개발이 최적의 미래 방안이라는 결론에 도달했습니다. 이 경험을 통해 타인과의 협동, 갈등 상황에서 문제 해결 능력, 협업의 중요성을 이해했습니다.
지거국 / 기계공학 / 학점 3.62/4.5 / 토익: 905, 토익스피킹: AL / 교내 수상 1
1. DN솔루션즈에 지원하게 된 동기와, 입사 후 목표에 대해 작성해 주세요. (최대 600자 입력가능) DN솔루션즈의 독보적인 기술경쟁력 아래에서 공작기계 설계 전문가로 성장하고자 지원하였습니다. 기계 공작법 실습 과목을 수강하며 공작 기계에 대한 관심을 갖게 되었습니다. 구조 역학, 기계 공작법, 기계 요소에 대한 이론적 개념을 바탕으로 직접 밀링과 선반을 이용해 CNC 가공을 해보았습니다. 간단한 형상 실습이었지만, 자동화된 기계가 짧은 시간 내에 정밀한 가공을 해내는 것에 큰 흥미를 느꼈습니다. 이후 공작 기계가 간단한 부품부터 항공기 부품까지 아주 정밀한 부품도 만들어낸다는 것을 알게 되며, 이 분야에 매력을 느꼈습니다. DN솔루션즈는 TC/MC 풀 라인업을 보유하고 있으며, 멀티태스킹 머신과 고정밀 가공 기술을 통해 다양한 산업에 활용 될 수 있는 공작 기계를 개발하고 있습니다. 이로써 국내 1위, 글로벌 3위의 공작 기계 회사로서 강력한 기술 경쟁력을 유지하고 있습니다. DN솔루션즈에 입사하여, 기계 공작법과 기계 설계에 대한 지식을 바탕으로 맡은 유니트 설계를 통해 전문성을 키우겠습니다. 또한, 제조 자동화와 최적화된 유니트 배치를 위한 경험을 쌓아, 궁극적으로는 공작기계 설계 프로젝트를 리딩할 수 있는 전문가로 성장하고 싶습니다. 2. 지원한 직무와 관련하여 지금까지 준비해온 내용과 보유한 역량을 구체적으로 기술해 주세요. (최대 600자 입력가능) 4대 역학 뿐 아니라 기계 요소 설계, 기계 시스템 설계, 기계 공작법을 수강하며 기계 요소와 공작 기계에 대한 지식을 쌓았습니다. 또한, 글로벌 업무를 위한 어학 능력을 갖추었습니다. [설계 프로세스 이해] “차량 장애물 회피 시스템” 설계를 하며 전반적인 설계 프로세스를 이해했습니다. 장애물에 따른 회피 전략을 적용해 2차 사고를 줄이는 것이 목표였습니다. Python 객체 인식 코드를 작성하고, TFLite 모델로 머신러닝을 진행했습니다. 학습 중 model loss가 0에 수렴해 객체 인식 정확도가 향상된 것을 확인했으며, 아두이노로 제작한 프로토타입 차량 테스트를 통해 기술적 요구사항에 맞는 솔루션을 설계하는 능력을 길렀습니다. [Tool 활용을 통한 문제 해결 능력] 굴절 차단기를 Creo로 모델링한 후 Ansys를 통한 구조 해석을 통해 구조물의 강도와 변형을 시뮬레이션했습니다. 이 과정에서 하중을 받는 재료의 기계적 거동을 학습하며, 차단봉과 조인트 설계를 반복적으로 해석하고 수정하여 필요한 응력 분포와 변형률을 도출했습니다. 이로써 기구의 구조적 취약점을 사전에 예측하고, 문제점 개선을 위한 시험을 효과적으로 기획하는 능력을 길렀습니다. 3. 도전 정신을 발휘했던 경험 중 가장 큰 어려움을 겪었던 상황과 이를 극복하기 위해 어떻게 대처했는지 설명해 주세요 (최대 800자 입력가능) 끈기 있게 문제를 해결해 나가는 자세는 엔지니어로서 꼭 갖춰야 할 역량이라 생각합니다. [끈질기게 매달리다] 저는 3D프린팅 기어박스 설계 경진대회에 참가해 끈기 있는 문제 해결로 목표를 달성하였습니다. 목표는 1.6kg 상자를 1분 이내에 10cm만큼 들어 올리는 것으로 설정했습니다. 설계 초기에는 이론서를 참고하여 목표 무게로부터 기어비를 450으로 계산했습니다. 그러나 대회장에서 제공된 모터의 출력이 부족하여, 무게를 들어 올리지 못하는 문제가 발생했습니다. 당황스러운 상황 속에서도 포기하지 않고, 팀원들과 문제를 분석했습니다. 모터 출력을 보완하기 위해 샤프트와 헬리컬 기어를 추가하여 기어비를 1350으로 올리는 방안을 즉석에서 마련했습니다. 이로 인해 상자를 더 높이 들어 올릴 수 있었지만, 여전히 목표치엔 미치지 못하였습니다. 대회가 끝난 후에도 목표 달성에 대한 의지를 놓지 않았습니다. 팀원들과 지속해서 문제를 개선하기 위해 논의했고, 헬리컬 기어의 쓰러스트 문제를 해결하기 위해 평기어로 교체하는 방안을 제안했습니다. 헬리컬 기어는 기어 물림은 좋았지만, 축 방향으로 발생하는 쓰러스트 문제로 인해 충분한 회전력 전달이 어렵다고 판단하였기 때문입니다. 이후 교수님께 테스트 장비 사용 허락을 받아 실험을 진행했고, 마침내 1.6kg 상자를 20cm 이상 들어 올릴 수 있었습니다. 목표 달성을 위해 계속해서 보완점을 찾고 개선해 나가는 과정은 쉽지 않았지만, 그로 인해 원하는 결과를 성취할 수 있었습니다. 끈기 있는 자세로 성능과 안정성을 갖춘 공작 기계 개발에 기여하겠습니다.
가천대 / 소프트웨어학 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL
1. [필수] 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. [ (1)본인이 해당 직무에 적합한 이유 ex) BE, FE , ML 등 / (2)관심있는 개발분야 ex)음성인식, OCR, NLP, 쇼핑검색, 통합검색 등 포함 ] (1000자) (1) 해당 직무에 적합한 이유 저는 자연어처리 연구실에서 학석사과정을 수료하며, 다양한 멀티모달 프로젝트에서 의미 있는 성과를 이루어 왔습니다. 음성, 시각, 언어 및 무선 신호를 이용한 프로젝트 경험을 통해 이미지 캡셔닝, 시각 질의 응답, 감정 인식 등을 구현한 경험이 있습니다. 구현 경험을 통해 멀티모달의 효과를 발견하고, 다양한 멀티모달 데이터를 다룰 수 있는 능력을 키웠습니다. ~~다양한~~ 모달리티를 활용한 경험을 통해 배운 데이터 전처리 및 분석 능력을, 네이버 클라우드의 대규모 비전-언어 모델 데이터 처리에 적용할 수 있습니다. 또한 석사과정에서의 연구 경험으로 모델을 평가하고 개선하는 과정을 이해하고 있습니다. COPA, COLA, WiC, BoolQ 과제 수행하며 벤치마크 데이터를 분석한 경험도 있어, 이를 통해 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 저는 성장에 목마른 지원자입니다. 끊임없는 도전과 직무에 대한 책임감을 바탕으로, 네이버 클라우드 데이터 제작에 기여하겠습니다. 이를 통해 다양한 비전-언어 도메인에서 혁신적인 솔루션을 제공하겠습니다. 저는 멀티모달 데이터의 잠재력을 활용하여 네이버 클라우드의 서비스 품질을 향상시키고, 고객들에게 더 나은 가치를 제공하는 데 기여하겠습니다. (2) 관심 있는 개발 분야 저는 멀티모달에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 최근 자연어처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 미세조정 없이 few-shot 학습 등 프롬프트만으로 다양한 문제를 해결하는 방법론들이 활발히 연구되고 있습니다. 특히 저는 Chain-of-Thought(CoT)와 같은 프롬프트 엔지니어링 기법과, 모델의 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 Retrieval-Augmetned Generation(RAG) 등에 큰 관심이 있습니다. 또한 최근에는 instruction induction 데이터셋을 분석하며, 테이블이나 차트, 이미지 등의 다양한 데이터 구축에 큰 흥미를 느꼈습니다. 네이버 클라우드에서 지속적인 멀티모달 기술 탐구와 프롬프트 기반의 학습 방법론을 활용하여 모델 개선에 기여하겠습니다. 2. [필수] 지원분야와 관련하여 본인의 기술력을 보여줄 수 있는 활동내역을 모두 기재해주세요. 활동예시 : 논문, 특허, 프로젝트, 창업, 오픈소스 코드 사이트 등 * 작성항목(활동별로 아래 항목에 맞춰 각각 기재) 1) 진행기간 2) 주요내용 3) 본인이 기여한 점 4) 사용한 기술스택 및 지식 5) 결과 및 성과(서비스 URL 있으면 포함) ※ 보다 자세한 내용을 제출하고자 하는 경우, 하단 문항에 첨부해주세요. (1000자) 논문: Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information 1) 2023.03 ~ 2023.06 2) 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 음성과 언어 모달리티의 합성에 대한 연구를 수행했습니다. 모델 학습에 언어 정보만을 사용하는 것보다 음성 정보와 문맥 정보를 함께 고려할 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 저는 T5 모델의 프롬프트 러닝에서 오디오, 발화 텍스트, 과거 발화의 감정과 문맥 정보를 함께 사용하는 방법을 제안했습니다. 3) 딥러닝 모델을 구현하고, 제안하는 아이디어를 코드로 작성하는 역할을 했습니다. 또한 모델이 높은 성능을 도출하도록 하이퍼파라미터 튜닝을 수행했습니다. 4) python, pytorch, ubuntu, huggingface transformers, wandb 5) https://github.com/KimGyunYeop/2023_KCC_ER_ISNLP **[필수] 본인이 보유한 기술과 해당 기술의 활용정도를 모두 적어주세요. 예시 . Android - 상, JAVA - 상 . iOS - 중, C - 중 . Linux - 중, CUDA - 중, Python - 상, C - 상, C++ - 중 . ML - 상, NLP - 중, Python - 상, C - 중 활용정도 . 상 - 서비스 환경에 맞춰 최적화를 수행할 수 있는 높은 수준의 기술을 보유하고 있음. . 중 - 주요 이슈 트러블슈팅을 할 수 있을 정도로 내부 구조에 대해 이해하고 있음. . 하 - 코드를 읽을 수 있으며, 기본적인 기능을 구현할 수는 있음. (1000자)** Linux - 중, CUDA - 중, Python- 중, ML- 중, NLP- 중, mySQL- 중, Git- 중 3. [필수] 소개해 줄 만한 성공적인 프로젝트 경험을 기술해주세요. (2000자)** 1) 감정 인식에서의 문맥 정보와 음성 정보를 이용한 멀티모달 프롬프트 러닝 음성과 언어 정보를 이용한 멀티모달 연구를 수행하고 SCI급 저널에 게재한 경험이 있습니다. 멀티모달 프롬프트 러닝 연구를 수행하며 음성과 언어를 합성하기 위한 방법을 제안했습니다. 연구를 통해 해결하고자 했던 문제는, 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서 사전학습에 사용하지 않은 모달리티를 사용할 수 없다는 문제점입니다. 프로젝트를 수행하면서 음성 및 언어 정보 합성의 어려움이 있었습니다. 첫째, 음성 처리에 대한 경험이 부족했습니다. 둘째, 음성과 언어의 원활한 합성을 위해 두 정보를 하나의 트랜스포머 기반의 모델에 입력할 때, 음성도 언어처럼 임베딩 벡터로 처리해야 한다는 것입니다. 따라서 기존 멜 스펙트로그램 방법이 적합하지 않다고 판단하고, wav2vec을 사용하여 문제를 해결했습니다. 이를 통해 하나의 모델에 음성과 언어를 모두 입력하여, 두 모달리티에 대한 모델의 이해도를 높일 수 있었습니다. 그 결과, 38.43이었던 F1 성능이 41.39만큼 향상할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 음성을 언어처럼 벡터로 표현하여 학습하는 역량과, 모델 성능을 향상하기 위해 문맥 정보를 고려하도록 모델을 구조하는 역량을 배양할 수 있었습니다. 멀티 모달 방법론과 효과를 깊이 이해할 수 있었습니다. 2) 시각과 언어의 정렬을 통한 이미지 캡셔닝 시각과 음성 정보를 정렬하는 연구를 수행한 경험이 있습니다. 연구의 목표는 독립적으로 사전학습된 인코더-디코더 모델에서, 같은 의미를 가지는 시각 정보와 음성 정보가 상이하다는 문제점을 정렬로 해결하는 것입니다. 상이한 시각과 음성 정보의 임베딩을 정렬하기 위해, 대조학습과 변분 오토인코더(VAE)를 적용했습니다. 같은 의미를 가진 정보들은 가깝게, 다른 의미를 가진 정보들은 멀게 학습하는 방법을 통해 상이한 두 임베딩의 문제를 해결하고자 했습니다. 또한 오토인코더를 사용하여 주어진 이미지에 대한 핵심 정보를 압축하여 성능을 향상하고자 했습니다. 프로젝트를 수행하며, 이미지의 압축 크기에 따라 자연어 생성 성능이 달라질 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 저는 이미지의 핵심 정보를 추출하고 압축하는 가장 적절한 크기를 찾기 위해 다양한 크기로 실험을 수행했습니다. 그 결과, 기존의 45.6이었던 ROUGE-1 성능이 46.4까지 개선되었습니다. 프로젝트를 통해 멀티모달 연구에서, 정렬의 방법과 필요성을 학습할 수 있었습니다. 또한 모델의 내구조를 이해하여 인지한 문제점을 해결하는 방법을 제안하는 능력과, 이를 코드로 구현하는 능력을 배양할 수 있었습니다. 3) 2021 국립국어원 인공지능 언어능력 평가에서의 4개 과제 해결 국립국어원에서 주최한 인공지능 대회를 참가하여, 4개의 과제(문장 문법성 판단, 동형이의어 구별, 인과 관계 추론, 판정 의문문)를 해결한 경험이 있습니다. 저를 포함한 4명의 학생이 함께 프로젝트를 수행했기 때문에 모델 구조에 대한 아이디어는 주 2회 회의를 통해 논의하고, 역할을 분담했습니다. 제가 담당한 역할은 한국어 데이터 증강과 앙상블 기법의 적용이었습니다. 주어진 한국어 데이터의 양이 약 3000개로 모델 학습으로 사용하기에는 매우 부족했습니다. 저는 back translation 기법을 사용하여 주어진 한국어 데이터를 영어로 번역한 후, 다시 한국어 데이터로 번역하는 방식으로 데이터를 증강했습니다. 또한 4가지 과제에 대한 성능 향상을 위해 5개의 모델을 사용하여, 각 모델이 예측한 결과값 중 다수의 예측을 따르는 hard voting을 적용했습니다. 프로젝트를 수행하며 데이터 전처리의 중요성과 모델 성능을 향상하기 위한 앙상블 방법을 이해하고 구현할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 배운 지식과 경험은, 저의 인공지능 분야에서의 역량을 한층 더 발전시키는 계기가 되었습니다. 이러한 학습과 실습 경험은 앞으로 네이버 클라우드에서의 연구와 실무에서도 큰 자산이 될 것 입니다.
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