AI 양재 허브
- 기업형태
- 공공기관/공기업
- 참여대상
- 대학생
- 시상규모
- 1000만 원
- 접수기간
- 시작일2023.10.05마감일2023.10.25
- 활동혜택
- 해외연수, 전시기회, 실제상용화
- 공모분야
기획/아이디어
과학/공학
- 추가혜택
- 전문가 멘토링,허브 시설 이용
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기획/아이디어
과학/공학
2023년 AI 양재 허브 주최「Y-deathon」대회 참여 팀 모집
AI 양재 허브에서 AI·SW전공 대학생 그리고 창업동호회들을 대상으로 AI기술을 활용한 창업 아이디어 대회인, Y-deathon에 참여할 팀을 모집합니다.
AI기술을 바탕으로 미래를 혁신할 아이디어가 있는 학생들의 많은 관심과 참여 바랍니다.
2023년 9월
AI 양재 허브 센터장
□ 행사명 : Y-deathon 대회 (AI 양재 허브 주최 아이디어톤 대회)
□ 주최/주관 : 서울시, AI 양재 허브
□ 모집기간 : 23.09.27(수) ~ 23.10.25(수)
□ 모집대상 : AI 기술 기반으로 창업을 하고 싶은 대학생(대학원생)
※ 팀 단위 구성, 2~5인 자유롭게 구성
□ 모집분야 : AI를 활용한 서비스 혁신 전 분야
□ 모집규모 : 15개 팀 내외, 5팀 본선 선발
□ 추진일정
□ 신청
○ 신청기간: 9월 27일(수) ~ 10월 25일(수) 18:00까지
○ 신청방법: 구글폼(바로가기) 신청 접수
○ 제출서류 및 파일(총 4종):
1. [첨부1] 신청서 1부
2. [첨부2] 아이디어 제안서 1부
3. [첨부3] 개인정보 활용 동의서 1부 (팀원 전원 서명하여 제출)
4. 아이디어 모의 피칭영상(5분 내외, 형식 자유)
※ 본선 발표자료는 서류심사 결과 발표후 이메일 통해 별도 제출
□ 선발
○ 서면심사를 통해 본선진출 5개팀 선발
○ 예선 평가항목 및 평가내용
※ 심사위원의 평가점수를 합산하여 산술평균한 점수로 평가하며, 동점시 ‘창의성, 사업성, 기술성,’ 순으로 평가항목 점수가 높은 순으로 결정
○ 본선 일시 : 11월 9일(목) 15:50 ~ (서울 AI Young 포럼 내부 프로그램으로 진행, 본 행사는 추후 공지 예정)
○ 본선 장소 : AI 양재 허브 1층 Playground
○ 본선 평가항목 및 평가내용
※ 심사위원의 평가점수를 합산하여 산술평균한 점수로 평가하며, 동점시 ‘1차심사, 전달력, 실현가능성, 기여도’ 순으로 평가항목 점수가 높은 순으로 결정
□ 시상식 및 시상내역
○ 일정 : 23년 11월 9일(목) 17:20~ 17:30
○ 장소 : AI 양재 허브 1층 Playground
○ 시상내역
□ 문의
○ AI 양재 허브 사업팀 김지아 매니저
○ 전화: 02-2135-6836
○ 이메일: jkim@ai-yangjae.kr
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내 정보를 입력하면 스크랩한 사용자들의1. "LG전자"에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오.(1000) "고객 중심의 기술 혁신"이 돋보이는 LG전자에서 글로벌 1인 가구 시장을 선도하는 상품을 기획하고자 지원했습니다. 고객의 생활 양식을 이해하는 것은 상품 기획의 핵심입니다. 라이프스타일 변화를 빠르게 파악함으로써 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있기 때문입니다. 따라서 저는 고객의 삶과 밀착되어 라이프스타일을 향상시킬 수 있는 분야의 기획자가 되고자 합니다. 사람들의 삶에 관심이 많은 저는 1인 가구의 라이프스타일에 주목해 왔습니다. 성인이 된 후 혼자 살림을 꾸려오면서 좁은 주거 면적, 침실과 부엌의 구분이 없는 집 구조, 혼자서 집을 관리해야 하는 생활 패턴 등 1인 가구의 현실에 맞는 가전 제품의 필요성을 절실히 느꼈습니다. 1인 가구가 전 세계적으로 증가하는 추세인 만큼, 시장별 1인 가구 특성에 적합한 홈 라이프 솔루션을 마련하여 라이프스타일 발전에 기여하고 싶습니다. 이러한 제 목표를 가장 잘 이룰 수 있는 곳이 바로 "고객 경험에 진심"인 LG전자라고 판단했습니다. LG전자의 기술 혁신은 고객 중심 비즈니스가 돋보이기 때문입니다. 특히 사용자의 상황과 필요에 공감하는 AI 스마트홈 생태계를 구축해 나가는 점이 인상적이었습니다. 반려묘 가정을 위한 에어로 캣, 최적의 냉방을 제공하는 AI 에어컨, 타사 제품과의 연동을 가능케 한 AI홈 허브 씽큐 온 등, LG전자 제품에는 고객에 대한 깊은 고찰이 담겨 있습니다. 한편, 저는 컴퓨터학과 이중전공과 코딩 교육 회사 인턴 경험을 통해 IT 기술에 대한 지식과 관심을 확장해 오며, IT 기술이 생활의 발전을 이끄는 핵심 동력임을 체감했습니다. 이러한 제 가치관은, AI와 IoT 등 IT 기술을 가전과 결합해 스마트홈 솔루션을 확장해 나가는 LG전자의 비전과 일치합니다. 따라서 저의 배경지식과 분석력을 발휘해 1인 가구를 비롯한 다양한 가구 형태에 맞는 AI 홈 솔루션을 기획할 것입니다. 이제부터, 가전에 기술을 더해 고객 경험을 지속적으로 향상시켜온 LG전자의 비전에 동참하겠습니다. 2. 본인의 직무관련 경험과 강점에 기반한 향후계획에 대하여 - 본인의 경험에 기반하여 직무관련 본인의 강점과 경쟁력이 무엇인지 구체적으로 적고, 이를 바탕으로 입사 후 활용될 수 있는 부분과 향후계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다 (1000) “데이터 기반의 고객 분석 역량” OOO 인턴으로 일하며 대학생 프로모션에서 내부 데이터를 활용해 전략을 수립했습니다. 강의 리뷰와 커뮤니티 게시글 데이터를 분석하여 대학생들이 파이썬 과목 학습에 어려움을 겪고 있다는 페인포인트를 발견했습니다. 이에 자료집을 배포해 자사 강의로 유입시키기 위한 CRM 전략을 수립했고, 그 결과 9퍼센트라는 높은 가입 전환율 달성에 기여했습니다. 또한 앱 개발 프로젝트 PM으로서 타깃 데이터를 분석하여 서비스를 기획했습니다. 기획 초기, “관여도에 따라 소비 행태가 다를 것”이라는 가설을 검증하고자 설문조사를 통해 약 500건의 타깃 데이터를 수집했습니다. 이후 파이썬을 사용해 수치 데이터를 원그래프로 시각화했고, 비정형 데이터는 챗GPT로 단어 빈도 분석과 내용 요약을 진행했습니다. 그 결과 “고관여자일수록 음악을 디깅하고 타인과의 의견 공유를 즐긴다”는 인사이트를 도출했고, 이를 바탕으로 앱 기능과 UI를 기획했습니다. 입사 후 Data-driven 의사결정을 기반으로 지역별 고객 인사이트를 도출하고 정밀한 타기팅을 통해 상품을 기획하겠습니다. 특히 1인 가구의 증가, 고령화 등 인구구조 및 라이프스타일 변화에 꾸준히 관심을 갖고 중장기 로드맵을 수립하여, LG전자만의 최적화·차별화된 고객 경험을 제공할 것입니다. “타 직군과의 소통 역량” 앱 개발 프로젝트에서 8개월째 디자이너 및 개발자들과 꾸준히 협업하고 있습니다. 이 과정에서 다른 직군의 관점을 이해할 수 있었고 서로 다른 의견을 최종적으로 종합하는 경험을 쌓았습니다. 또한 디자인 및 개발 작업 중에 문제가 생기면 빠르게 대응하며 세부 앱 기능과 전반적인 프로젝트 일정을 유연하게 조정했습니다. 이로써 타 직군과의 소통에서 “의견 조율”과 “즉각 대응”의 중요성을 알게 되었습니다. 앞으로 제품 개발, 유통, 마케팅 등 유관부서와 원활히 소통하며 프로젝트를 성공적으로 운영하고 상품 기획 직무의 핵심 인재로 자리 잡을 것입니다.
1. 지원 동기 안녕하세요. 저는 데이터를 통해 숨겨진 가능성을 발견하고, 이를 AI 기술로 실현하는 데 열정을 가진 데이터 전문가 입니다. 대학 시절부터 복잡한 문제를 분석하고 최적의 해결책을 찾아내며 실질적인 가치를 창출하는 과정에 깊은 흥미를 느껴왔습니다. 이를 바탕으로 다양한 프로젝트와 실무 경험을 통해 AI 기술과 데이터 분석을 활용해 문제를 해결하고, 사용자 경험을 개선하는 데 필요한 역량을 키웠습니다. 제가 AI 기술과 데이터 분석 기술에 관심을 가지게 된 계기는 데이터를 활용한 혁신적인 서비스 개발과 사용자 중심 최적화의 중요성을 인식하면서부터였습니다. 특히, 데이터 기반 사고와 머신러닝 개발 및 운영 역량은 제가 그동안 수행했던 프로젝트와 밀접한 관련이 있었고, 이를 통해 실제로 가치를 창출할 수 있는 방법을 발견하게 되었습니다. 이 과정에서 조직이 추구하는 비전과 목표가 제 경험과 지향점과 맞닿아 있다는 확신을 가지게 되었으며, 이로 인해 지원을 결심하게 되었습니다. 데이터와 AI 기술이 가진 잠재력을 실현하고, 이를 통해 사용자와 기업 모두에게 실질적인 가치를 제공하는 솔루션을 만드는 것이 저의 목표입니다. 이 팀의 일원으로 합류하여 데이터 기반 사고와 기술적 역량을 발휘하며, 함께 더 나은 미래를 만들어 나가고자 합니다. 2. 교외 활동 및 사회 경험 저는 다양한 교육과 프로젝트를 통해 실무 능력과 협업 역량을 키워왔으며, 특히 AI 기술과 데이터를 활용해 문제를 해결하며 의미 있는 성과를 만들어낸 경험들이 있습니다. 그중에서도 저에게 가장 큰 배움과 성장을 안겨준 세 가지 경험을 소개드리겠습니다. 첫 번째로 소개할 경험은 인공지능과 정보보호에 대한 관심을 본격적으로 키우게 된 'AI 보안 기술개발 네트워크반 교육'입니다. 2023년 1학기, 대학교를 졸업하신 선배님의 강연을 통해 인공지능에 대한 흥미가 생겼고, 학기가 끝나자마자 과학기술정보통신부와 한국정보보호산업협회에서 주관하는 이 교육 프로그램에 참여하게 되었습니다. 초반에는 정보보호 이론과 인공지능의 기본 원리를 배우며 어려움을 느끼기도 했지만, 동기들과의 소통과 협력을 통해 점차 적응하며 꾸준히 성장할 수 있었습니다. 교육이 마무리된 후에는 팀원들과 함께 문자열 특징을 기반으로 한 AI 모델을 활용한 악성 URL 탐지 디스코드 봇 프로젝트를 진행했습니다. 프로젝트 초반에는 Kaggle, KISA, ISCX-URL2016, PhishTank, The Pudding에서 데이터 총 570,192개의 URL 데이터를 수집했으며, 각자 구글링과 논문 등을 통해 Feature를 추출했습니다. 이후 끊임없이 전처리 및 데이터셋 수정 등을 진행했고, 프로젝트 중반부터 Light Gradient Boost, X Gradient Boost, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest 다섯 가지 모델을 나눠 맡아 개발을 진행했습니다. 저는 Decision Tree를 담당하여 학습을 진행했으며, 최종적으로는 90.23%의 정확도로 5개의 모델 중 두 번째로 좋은 결과물을 냈습니다. 결과적으로 악성 URL을 판별하는 디스코드 봇을 92% 이상의 정확도로 구현하여 성공적인 결과를 이끌어 냈고, 최종 프로젝트 발표회에서는 4위로 선정되어 장려상을 수상하였습니다. 이를 통해 인공지능 분야의 최신 동향과 전문 지식을 적극적으로 습득하며, 다양한 보안 문제에 대처하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 이는 이론적인 지식뿐만 아니라 실무적인 능력까지 키워나갈 수 있는 중요한 계기였습니다. 뿐만 아니라, 교육 동안 AI 및 보안 업계 최고 전문가들과의 교류를 통해 보다 폭넓은 지식을 확장할 수 있는 특별한 경험을 얻었습니다. 이러한 경험을 통해 AI 기술이 보안 문제를 해결하는 데 실질적인 가치를 제공할 수 있음을 깨달았고, 더욱 깊이 있는 지식과 역량을 쌓고자 노력했습니다. 이어서 소개할 두 번째 경험은 한국정보기술연구원이 주관한 '화이트햇 스쿨 2기' 프로그램 참여로, AI와 보안의 융합 가능성을 탐구하며 한 단계 더 성장할 수 있었던 경험입니다.이 프로그램은 보안부터 언어까지 다양한 커리큘럼으로 구성되어 있었고, 이를 통해 AI와 보안 기술을 활용한 문제 해결 역량을 체계적으로 쌓고자 지원했습니다.프로그램 초반부는 정보보안 윤리, 네트워크, 암호학, 클라우드 보안, 포렌식 기술 등 폭넓은 이론 교육에 중점을 두고 진행되었습니다. 특히 시스템 해킹과 웹 해킹에서 다룬 취약점 분석과 원리 이해는 AI 기술을 보안 문제에 적용할 가능성을 새롭게 조명해 주었습니다. 어셈블리 언어나 메모리 구조 같은 생소한 분야는 어려웠지만, 반복적인 복습과 팀원들과의 스터디를 통해 극복하며 보안 기술의 이론적 기초를 다질 수 있었습니다. 이론 교육이 끝난 뒤에는 실질적인 프로젝트 단계에 돌입했습니다. 팀원들과 함께 공급망 보안 관점에서 머신러닝을 활용해 악성 패키지를 탐지하는 과제를 수행하게 되었고, 이는 저에게 기술적 도전과 협업의 중요성을 동시에 배우는 기회가 되었습니다. 프로젝트 초기에는 데이터셋의 품질 문제와 불균형으로 인해 머신러닝 모델이 학습 과정에서 과적합되어 성능이 만족스럽지 못한 상황이 발생했고, 문제를 해결하기 위해 데이터 전처리 단계에서 불필요한 데이터를 제거하고, SMOTE를 활용해 데이터 불균형 문제를 해소하며 이러한 어려움을 해결하고자 했습니다. 또한, 다양한 머신러닝 모델(XGBoost, Random Forest, Decision Tree, Light GBM 등 총 7가지 모델)을 비교 분석하며 최적의 모델을 선정하는 과정을 거쳤습니다. 반복적인 테스트와 피드백 과정을 통해 XGBoost 모델로 최적화된 결과를 도출할 수 있었고, 팀원들과 협력해 모델 성능을 한층 끌어올릴 수 있었습니다. 결국, 저희 팀은 프로젝트를 성공적으로 마무리하며 최종 평가에서 1등을 차지했고, 우수 프로젝트상을 수상했습니다. 이로써 AI 기술이 공급망 보안 문제를 해결할 수 있는 가능성을 효과적으로 입증할 수 있었고, 멘토와 평가자로부터 기술적 깊이와 협업 능력 면에서 높은 평가를 받았습니다. 이 경험을 통해 AI 기술을 활용한 실질적인 문제 해결 능력과 데이터를 다루는 기술적 역량을 크게 향상할 수 있었으며, 특히 데이터 전처리와 모델 최적화 과정에서 쌓은 기술적 경험은 실무 환경에서도 충분히 활용할 수 있는 기반이 되리라 확신했습니다. 또한, 협업의 중요성을 깊이 체감하며 다양한 의견을 조율하고 하나의 목표를 향해 나아가는 팀워크의 본질을 배울 수 있었습니다. 이는 제가 앞으로 더욱 복잡한 문제에 도전할 수 있는 자신감을 심어주었고, AI와 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고자 하는 의지를 더욱 굳건히 다지는 계기가 되었습니다. 이어서 소개할 세 번째 경험은 Prompt Engineer 팀에서 인턴으로 근무하며, 실제 데이터 분석 및 AI 최적화를 통해 사용자 중심의 솔루션을 설계했던 경험입니다.2024년 7월부터 AI 기업에서 Prompt Engineer 인턴으로 근무하며, 사회에 첫발을 내딛는 설렘과 동시에 다양한 도전에 직면했습니다. 처음에는 새로운 환경과 업무에 적응하는 것이 쉽지 않았습니다. 특히, 경험이 부족한 상태에서 회사의 속도와 수준에 맞추기 위해 많은 노력을 기울여야 했습니다. 낯선 용어와 절차들, 그리고 팀 내에서의 소통 과정에서 느낀 부족함은 제게 큰 과제로 다가왔습니다. 하지만 이를 극복하기 위해 작은 실천부터 시작했습니다. 매일 업무와 관련된 자료를 찾아 읽고, 익숙해지기 위해 스스로 공부하며 틈틈이 메모하는 습관을 들였습니다. 또한, 모르는 부분이 생길 때마다 동기와 선임에게 주저 없이 질문하고, 이를 통해 적극적으로 피드백을 받아들이며 개선점을 찾아나갔습니다. 이러한 과정을 통해 업무의 본질을 이해하고 실질적인 자신감을 키울 수 있었습니다. 주기적인 회의에서는 적극적으로 의견을 제시했으며, 필요한 경우 다른 부서와 협의하며 원활한 커뮤니케이션과 협업 능력을 강화할 수 있었습니다. 그 결과, 지금은 팀 내에서 신뢰를 얻으며 원활하게 협업하고 있으며, Prompt Engineering뿐만 아니라 데이터 분석 및 설계, 모델 최적화, RAG 등 다양한 프로젝트에도 참여하며 제 역할을 다하고 있습니다. 현재 재직 중인 회사에서 가장 의미 있었던 경험 중 첫 번째는 자사의 AI 모델을 활용한 Task UI 시스템 최적화 프로젝트였습니다. 이 프로젝트는 영한 번역, 이메일 작성, 문서 분석, 코드 작성, 데이터 규격 통일 등 여러 Task UI의 성능을 개선하는 것을 목표로 했습니다. 초기 테스트 결과, 모든 Task UI가 50% 미만의 정확도를 기록하며 만족스럽지 못한 결과를 보여주었습니다. 문제의 근본 원인을 분석한 결과, 프롬프트 설계가 모델의 강점을 충분히 활용하지 못하고 있다는 점을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해, 저는 Few-shot 및 Step-by-step 기법을 도입하여 모델이 단계적으로 생각하고 더 정확한 출력을 생성할 수 있도록 프롬프트를 개선했습니다. 각 Task UI에 맞는 맞춤형 예제를 설계하여 모델 성능을 안정적으로 끌어올렸고, 그 결과 대부분의 Task UI에서 90% 이상의 정확도를 달성할 수 있었습니다. 최적화된 Task UI는 개발 단계로 이관되었으며, 이 과정에서 프롬프트 설계와 데이터의 중요성을 깊이 체감할 수 있었습니다. 재직 중 기억에 남는 두 번째 경험은 공기업 맞춤형 Chat-Bot 프로젝트였습니다. 이 프로젝트의 목표는 Retriever와 자사의 70B 모델을 활용하여 공기업의 데이터 요구에 맞는 질문-응답 시스템을 설계하고, 이를 상용화 가능한 솔루션으로 개발하는 것이었습니다. 초기 단계에서는 질문-답변 데이터 세트를 구축하고 데이터 분석 및 예외 케이스 처리에 집중했습니다. 그러나 시스템이 예상치 못한 사용자 입력이나 잘못된 질문 형태에 적절히 대응하지 못하는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해, CoT(Chain of Thought)와 Few-shot 학습 기법을 결합하여 모델이 질문의 의도를 추론할 수 있는 논리적 흐름을 설계했습니다. 더불어, 예외 케이스 처리를 강화하여 의도를 이해하지 못하는 경우에는 고정 멘트를 출력하도록 수정해 시스템의 안정성을 높였습니다. 그 결과, 프로젝트는 공기업의 요구를 충족하는 맞춤형 Chat-Bot 솔루션으로 상용화되었고, 이를 통해 데이터 분석과 시스템 설계 역량을 한층 강화할 수 있었습니다. 마지막으로 기억에 남는 프로젝트는 OO대학교 맞춤형 AI 로봇 개발 프로젝트였습니다. 저는 RAG 데이터를 활용해 대학 관련 질문에 대한 정보 제공 시스템을 구축했으며, 작품 이동, 특정 장소 안내, 학과 정보 제공 등 다양한 사용자 중심 기능을 설계했습니다. 프로젝트 초기에 AI 로봇이 질문 유형에 따라 일관된 응답을 제공하지 못하는 문제가 발생했으나, 질문을 카테고리화하고 각 카테고리에 적합한 데이터와 프롬프트를 정제하여 문제를 해결했습니다. 그 결과, AI 로봇은 사용자 요구에 맞는 정확하고 간결한 응답을 제공할 수 있게 되었으며, 사용자 맞춤형 정보 제공과 작업 수행의 안정성을 높일 수 있었습니다. 이러한 과정을 통해 깨달은 가장 중요한 교훈은 AI 기술이 단순히 모델 설계에 그치는 것이 아니라, 사용자의 요구를 깊이 이해하고 이를 해결하는 실질적인 시스템을 만드는 데 있다는 점이었습니다. 이 경험들은 데이터 기반 문제 해결 능력과 AI 시스템 설계 역량을 키우는 데 중요한 밑거름이 되었고, 사용자 중심의 AI 솔루션을 개발하는 데 필요한 통찰력을 제공해 주었습니다. 앞으로도 이 경험을 바탕으로 다양한 환경에서 유연하고 능동적으로 적응하며 발전해 나가고자 합니다. 3. 입사 후 포부 이러한 배움과 성장을 바탕으로, AI 기술을 통해 사용자와 기업 모두에게 의미 있는 변화를 만들어 나가기 위한 포부를 말씀드리고자 합니다. 그동안의 배움과 성장 과정을 통해 AI 기술이 사용자와 기업 모두에게 실질적인 가치를 제공할 수 있다는 확신을 가지게 되었고, 데이터를 활용해 AI 기술의 잠재력을 극대화하는 개발자로 성장하고자 합니다. 이를 위해 다음과 같은 구체적인 실천 방안을 계획하고 있습니다. 첫째, 데이터 분석과 feature 정의를 통해 서비스의 핵심 요소를 발굴하겠습니다. 데이터를 기반으로 사용자의 숨겨진 니즈를 파악하고, 이를 서비스에 반영하여 AI 기술이 실질적인 가치를 창출하도록 기여하겠습니다. 둘째, 머신러닝 모델 설계와 최적화 역량을 심화시키겠습니다. 과거 프로젝트를 통해 쌓은 데이터 전처리와 모델 성능 개선 경험을 바탕으로, AI 모델이 높은 효율성과 정확성을 유지할 수 있도록 돕겠습니다. 셋째, 사용자 중심의 AI 솔루션 개발에 주력하겠습니다. Prompt Engineering과 RAG 설계 경험을 활용해 사용자 요구를 정확히 이해하고, 이를 충족시키는 맞춤형 솔루션을 설계하여 고객 만족도를 높이겠습니다. 기업의 비전과 목표에 공감하며, 저는 이러한 노력과 경험을 바탕으로 팀의 성과에 기여할 뿐만 아니라, 장기적으로 팀의 핵심 구성원으로 자리 잡고 싶습니다. AI 기술의 무한한 가능성을 현실로 구현하며 사용자와 기업 모두에게 혁신을 제공하는 데 앞장서겠습니다. 감사합니다.
다음 중 본인의 가장 자신 있고 희망하는 분야를 한 가지 선택해 주세요. ■ Front-End ■ Back-End ■ Android ■ iOS ■ Data ■ 공통 ※ 구체적인 희망 분야가 미정이신 경우 '공통'으로 선택해 주세요. ※ 작성 가이드 : 자기소개서 전체 문항의 답변 내용에 대외비, 이해관계 상충 등의 정보는 제외하여 주시기 바랍니다. 1. 위 문항에 응답하신 분야로 지원을 결정한 계기와, 입사 후 성장 목표를 작성해 주세요. (1000자 내) AI 기술이 실제 서비스로 구현되는 과정에 깊은 흥미를 느끼고 있으며, 이를 직접 경험하며 성장해왔습니다. 전 회사에서 첫 클라우드 바우처 사업의 공급기업으로 참여하며, AI 솔루션 개발을 단독으로 총괄했던 경험이 대표적인 사례입니다. 당시 저는 서비스 기획부터 AI 모델 개발, API 설계 및 배포, Streamlit을 활용한 대시보드 구축까지 모든 과정을 혼자 수행하며, 11개 기업을 대상으로 AI 기반 서비스를 제공했습니다. 하지만 서비스가 확장되면서, 보안, 트래픽 처리, 데이터 아키텍처 설계 등 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 요소들을 혼자 구축하기는 어려웠습니다. 이를 체감하며, 더 확장성 있는 환경에서 AI 기술을 서비스로 구현하는 방법을 배우고 싶다는 갈증이 생겼습니다. 이 과정에서 클라우드 보급 우수사례로 네이버 클라우드를 접하며, 네이버의 대규모 AI 인프라를 알게 되었습니다. 네이버는 AI 연구에 그치지 않고, 이를 실제 서비스로 연결하여 안정적으로 운영하고 있었습니다. 규모가 큰 AI 서비스를 어떻게 설계하고 운영하는지 배우고 싶다는 동기가 생겼고, 네이버에서 이를 경험하며 성장하고 싶다는 목표를 가지게 되었습니다. 또한, AI 모델을 개발하고 보급하는 과정에서, 연산 효율성과 자원 관리가 AI 서비스 운영의 핵심임을 실감했습니다. 데이터 증가에 따라 추론 속도가 느려지고, GPU 사용량이 급증하며, 실시간 처리에 한계가 발생하는 문제를 경험하며, 이를 해결할 최적화 기술의 필요성을 깨달았습니다. 저는 GPU 리소스를 최적화하며, 트래픽 증가에도 안정적으로 동작할 수 있는 기술을 연구하고 싶습니다. 또한, AI 기술이 연구에 머물지 않고, 실제 사용자가 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만드는 역할을 하고 싶습니다. 이를 위해, 사용자 중심의 AI 솔루션을 설계하며, 실사용자들에게 가치를 제공하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 네이버의 인프라를 깊이 이해하고, AI 기술이 실사용자들에게 실질적인 변화를 가져올 수 있도록 기여하겠습니다. 2. 스스로의 의지로 새로운 도전이나 변화를 시도했던 경험을 작성해 주세요. (1000자 내) 새로운 모델을 개발하는 과정에서 가장 비효율적인 부분 중 하나는 모델 학습 및 실험 과정의 자동화 부족이었습니다. 여러 카테고리의 Keypoint Detection 모델을 동시에 학습해야 하는 상황에서, 데이터 정리, 하이퍼파라미터 조정, 모델 학습 및 결과 검증까지 수작업으로 반복하는 과정이 비효율적이었습니다. 이를 개선하기 위해 Bash 스크립트를 활용해 기초적인 Airflow 파이프라인을 구축하며 자동화를 시작했습니다. 하지만 이 방식은 하나의 서버에서만 실행 가능했고, 확장성이 부족했습니다. 보다 효율적인 학습 환경을 위해 Airflow의 스케줄러를 CeleryExecutor로 변경하여 병렬 처리를 가능하게 했으며, MLflow를 도입해 실험 결과를 체계적으로 관리하는 방식으로 확장했습니다. 모델 학습 요청이 증가하면서 단일 서버 환경의 한계를 절감했고, 보다 확장성 있는 학습 인프라가 필요하다고 판단했습니다. 이를 위해 K8s 도입을 결정했으며, 안정적인 운영을 위해 먼저 CKA(Certified Kubernetes Administrator) 자격증을 취득하였습니다. 퇴근 후와 주말을 활용해 4개월간 꾸준히 작업하며, 연구실 내 서버에 Kubernetes 기반의 분산 학습 환경을 직접 설계하고 구축했습니다. 이러한 개선을 통해 모델 학습 시간이 평균 15분에서 1분으로 단축되었으며, 클릭 두 번만으로 전체 학습 프로세스를 실행할 수 있는 자동화된 파이프라인을 구축할 수 있었습니다. 또한, 여러 서버에서 학습을 병렬로 실행할 수 있는 확장성 있는 환경을 구현했습니다. 결과적으로, 고객사의 요구에 맞춰 새로운 Keypoint Detection 모델을 PoC 단계에서 단 2시간만에 시연할 수 있게 되었고, 이는 고객사의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있었습니다. 맡은 일에 그치지 않고 주도적으로 문제를 발견하고 개선한 결과, 실제 사업적 성과로 이어지는 과정을 직접 경험할 수 있었습니다. 3. 팀 혹은 모임 내에서 도전적인 과제를 진행하며 중요한 책임을 맡았던 경험과 그 결과를 작성해 주세요. (1000자 내) 휴대폰을 활용한 신체 둘레 측정을 기반으로 한 비대면 사이즈 예약 솔루션 개발 요청을 받아, PM, 앱 개발자와 함께 연구 및 개발을 진행했습니다. 저는 기술 개발뿐만 아니라, 앱과 연동할 API 제작까지 전반적인 솔루션 개발과 배포를 담당하며 프로젝트를 주도했습니다. 초기에는 기술적 접근을 통해 문제를 해결하려 했습니다. 특히, 3차원 Depth 정보를 정밀하게 처리하기 위해 Point Cloud 좌표를 재구성하고 Open3D 라이브러리를 활용했지만, 과도한 연산량과 메모리 사용으로 결과 도출이 지연되고, 여러 번 촬영해야 하는 비효율성이 발생했습니다. 기술적 성능 개선에 집중하면서 실사용 환경을 충분히 고려하지 못했다는 점을 깨달았고, 팀원들과 논의 끝에 사용자 경험을 중심으로 접근 방식을 전환했습니다. 이에 따라, 촬영 횟수를 최소화하고 적은 데이터만으로도 정확한 측정이 가능하도록 알고리즘을 최적화해야 한다는 결론에 도달했습니다. 결국, 신체 둘레 측정의 정확도를 높이려면 키포인트 검출 정밀성이 핵심이라는 점을 확인했고, 이를 기반으로 Production 환경에서도 강건하게 적용될 수 있는 3D Depth 기반의 키포인트 보정 알고리즘을 개발했습니다. 이를 통해 신체 데이터를 3차원으로 복원하지 않고도 안정적이고 효율적으로 둘레를 측정할 수 있게 되었으며, 신체의 앞·옆 촬영만으로 평균 상대 오차 5.2%를 기록하며 내부 상용화 기준을 충족했습니다. 이후, 비대면 정장 대여 업체와의 베타 테스트를 성공적으로 진행했으며, 2개 기업과 추가 프로젝트를 수주할 수 있었습니다. 또한, 프로젝트의 최종 결과물은 2024 산학연협력 EXPO에서 시연되었으며, 연구 결과는 MDPI 저널에 논문으로 게재되었습니다. 이 경험을 통해 기술적 고도화도 중요하지만, 사용자 관점에서 접근했을 때 해결책이 더 명확해지고 단순해질 수 있음을 깨달았습니다. 복잡한 기술적 접근보다 사용자의 핵심 문제를 정의하고 해결하는 것이 실질적인 AI 기술 활용의 핵심 요소임을 배웠습니다.
AI Seoul Hackathon을 참가하면서, 그리고 5번째 해커톤 수상을 받으면서, 느낀점과 해커톤에 대한 팁들을 풀어보려고 합니다! 1. Students @ AI Seoul Hackathon 이란? 해커톤에 대한 소개는 아래의 주최측 홍보문구를 빌리겠습니다 다가오는 4월 12일~13일 개최되는, Students@AI Seoul Hackathon 참가 접수가 시작되었습니다! 3월 31일까지 신청해주신 분들 중 총 100명을 선발하여 진행되니, 놓치지 마세요 ☺ 전 세계 20여 개국의 열정 넘치는 참가자들과 Amazon Web Services (AWS), Upstage, Perplexity, (주)멋쟁이사자처럼, K-BioX, 구름톤 유니브(9oormthonUNIV), CodeForKorea, 빠띠 등 유수의 기업·단체들이 함께하는 이번 프로젝트! 기업들이 현재 고민 중인 문제에 인사이트를 제시하고, 함께 협력해 프로젝트를 성장시킬 뿐 아니라, 총 4백만원의 상금까지 얻을 수 있는 기회랍니다. AI 활용에 대해 고민해오셨던 분들, 모두 환영합니다! https://lu.ma/8kksnd3m?tk=M1iX0r 기업별로 다양한 주제와 함께 참가할 수 있는 트랙이 열려있습니다 이 주제 중 하나를 선택해서 프로젝트를 빌딩하면 됩니다! 소개글에도 있었다시피 다양한 각국의 분들이 참가했었습니다 그로인해 당연히 해커톤의 모든 진행과 프로젝트 발표는 영어로.. 그도 그럴게 미네르바 대학생 분들이 주최한 대회라고 하네요 ㄷㄷ 2. 그래서 너네들은 어떻게 빌딩했냐? 해커톤 첫 날 (성수동 엘리스 랩) 저희는 항상 준비 없이 해커톤 마인드로 해커톤 당일부터 승부를 봅니다 심지어 아이디어조차 안 정하고 참가했습니다ㅋㅋㅋ 1박 2일 해커톤인데.. 첫 날 오전 11시 쯤에 모여서 오후 5시까지 아이디어 회의만 계속 했네요, 결국 빌딩한 시간은 거의 반나절..? 도 안될 수도 각 분야 별로 조언을 구할 수 있는 멘토분들도 있습니다! 아이디어도 원래 다른 걸 할려고 했었는데 멘토분께서 잘 상담해주셔가지고 잘 피봇팅 했습니다 (원래 아이디어였으면 수상 못했을 듯) 아이디어 뿐만 아니라 기술적인 내용에 대한 의견도 주셔서 발표 내용을 보충할 수 있었어요 그렇게 해서 나온 프로덕트는 Resume Git ! 신입 개발자, 개발 취준생 분들이 이력서를 편하게 작성할 수 있게 해주는 프로덕트입니다 이 서비스로 멋쟁이 사자처럼 트랙에서 수상을 했어요! 해당 프로젝트는 앞으로도 더 빌딩해 볼 계획입니다 근데 왜 수상사진은 없냐고요? 3. 수상 후기 집 가서 받은 문자.. 수상 발표하는 시간에 좀 늦게 도착했거든요 ㅎㅎ.. 박수소리가 들려서 호다닥 달려갔는데 이미 우리 차례가 지난 뒤였음 삼성 센터필드 AWS 한국지사 이틀차 수상 발표는 AWS 한국지사에서 했는데 시설 아주 좋더라구요 굳ㅋㅋ 3. 수상 5번 하고 느낀 해커톤 팁 1. 출제자의 의도를 파악해야한다 보통 상금의 출저는 특정 기업입니다 아이디어를 생각할 때, 내가 그 기업의 대표라고 생각해야합니다 상금을 주고싶으면서 우리 기업에 도움이 되는 프로덕트를 아이디어를 생각하는 거죠 2. 멘토링을 적극 활용 저희도 멘토링에서 아이디어 피봇을 했기 때문에 좋은 결과를 얻을 수 있었던 것 같습니다 이번 해커톤 외에도 멘토링에서 보통 생각지도 못한 좋은 의견들을 많이 주세요 게다가 멘토분들의 반응이 괜찮았을 때 대부분 수상이었던 기억이 있습니다ㅋㅋㅋ 3. 개발은 거들 뿐, 디자인이 중요하다. (디자이너 무조건 잘고르세요) 해커톤에서 기술적, 개발적으로 새로운 무언가를 만들긴 어렵다고 생각합니다. 그래서 저는 해커톤을, "개발된 기술을 잘 적용하는 사례를 뽑아내는 자리" 라고 표현하고 싶은데요 그로 인해 첫번째로 말했던 아이디어가 중요하고 아이디어 만큼 또 중요한 것이 디자인이예요 한정된 시간 내에 심사위원들을 프로젝트에 후킹 시킬 수 있는 가장 좋은 요소는 시각적 자료입니다 보통 해커톤에서 발표 시간은 매우 짧고 영어로 발표해야되서 저 같은 김치맨에겐 전달력에 저하가 있을 수 밖에 없죠 심지어 참가자가 많으면 서류만으로 팀들을 평가해서 본선진출한 팀만 발표하는 형식도 많습니다 이번 해커톤 같은 경우는 발표시간이 4분이었고 영어 발표가 서툴렀음에도 수상을 할 수 있었던 건 저희 디자이너분이 디자인을 진짜 잘하셨기 때문이 아닐지 4. 취준생은 해커톤 강추 it 취업 준비하시는 분들은 꼭 해커톤 많이 참가하셨으면 좋겠습니다! 저도 컴공 대학 안 가고 독학으로 취업했는데, 해커톤 수상 실적의 공이 많이 컸던 거 같아요 취업에도 도움 될 뿐만 아니라 좋은 사람들도 많이 만날 수 있고 실력도 많이 늘었습니다 이제는 대 AI 시대인 만큼, 앞으로 한 명이 개발해야할 범위도 늘어나는 동시에 개발뿐만 아니라 능동적인 사고를 갖고 프로젝트를 빌딩하는 역량도 중요한 것 같습니다 고로 해커톤에서 참가해서 모든 역량을 기르시길! 인터뷰 - 판교일론머스크 님 https://blog.naver.com/pangyoelon/223832684441 🖱️기획/아이디어 공모전 찾으러 가기 🖱️현재 모집중인 공모전 보러가기 🖱️역대 수상작 보러 가기 🖱️공모전 팀원 구하러 가기 🖱️공모전 오픈 카톡방 입장하기 (비번: 1004) 🖱️공모전 역대 수상작 보러가기 함께 보면 좋을 콘텐츠 🎏스펙 쌓으며 어학까지 챙기자! 어학 특화 대외활동 LIST 💵활동비 100만원! 혜택 푸짐한 인기 교육&대외활동.zip 🌏몽골부터 유럽까지! 해외여행&봉사실적 동시에 누리는 해외봉사 LIST 😍대학생 선호기업! 인기 교육&대외활동 LIST 🐋경력 없어도 시작 가능! 일경험 인턴십 리스트 🌱 대학생고민방 🌱 취업/문과 고민방 🌱 SK멘토질문방 🌱 LG멘토질문방 🌱 취업/이과고민방 🌱 직장인고민방 🌱 삼성멘토질문방 🌱 현대멘토질문방 └ 삼성전자 면접관, 현대자동차 인사담당자 등 원하는 멘토를 선택해 답변을 받을 수 있습니다 😎 해당 게시글은 링커리어 회원님들이 남겨주신 소중한 후기입니다. 해당 게시글에 포함된 내용에 대한 악의적인 비방 및 비하, 욕설이 담긴 댓글을 남길 시 무통보 활동정지 및 탈퇴 처리됩니다. 본 사이트의 합격후기 및 자료들을 무단 복제, 배포하는 경우에는 저작권법 제 97조의 저작재산권침해죄에 해당하며, 저작권법에 의거 법적조치에 처해질 수 있습니다.
💙안녕하세요 링커리어 콘텐츠 에디터 22기 남지연입니다!🩵 여러분들의 대학생활을 빛내줄 공모전 , 오늘은 [아모레퍼시픽 AI 콘텐츠 챌린지 아이디어상] 공모전 수상자 인터뷰 편 입니다!! 본 공모전은 아모레퍼시픽에서 주최한 '2025 아모레퍼시픽 AI 콘텐츠 챌린지' 공모전입니다. 개인적으로 AI를 사용하는 공모전이 있다는 점이 정말 신기했습니다! 링커리어 콘텐츠 에디터 와 아모레퍼시픽 공모전 수상자 의 인터뷰 내용 바로 시작합니다~! 인터뷰 내용을 크게 총 4가지 로 분류해봤는데요, 1. 공모전 (소개, 참여 계기, 관련 스펙) 2. 수상작 (아이디어, 설명, 결과, 소감) 3. 그 외(준비과정, 꿀팁, 어려웠던 점) 4. 마지막 한마디! 로 구성되어 있습니다:) 그럼 본격적인 인터뷰 Q&A 9개 시작하겠습니다~!! Topic 1. 공모전 Q.1 공모전 소개 해주세요! A.1 ' 아모레퍼시픽 ai 챌린지 '는 ai 기술을 활용 해 다양한 아모레퍼시픽 제품과 관련된 다양한 주제를 선택해 사진 또는 영상 콘텐츠를 제작하는 공모전입니다. Q.2 공모전에 참여하게 된 계기 는 무엇인가요? A.2 취미로 생성형 ai를 배우고 인스타그램을 통해 콘텐츠를 제작하고 있었는데 내 실력이 어느 정도인지 궁금하기도 하고 상금 규모가 커 서 참여하게 되었습니다. Q.3 활동 관련 경험들과 스펙에는 어떤 게 있었나요? A.3 생성형 ai는 직접 배우면서 인스타그램을 통해 툴팁을 공유하고 있었습니다. 영상 디자인은 관심은 있으나 콘티 기획 등을 전문적으로 배운 적은 없 습니다. Topic 2. 수상작 Q.4 수상작 에 대해 설명해 주세요! A.4 아모레퍼시픽 공모전 주제는 매우 다양 했는데 저는 원료/효능의 시각화 부문 에 참여하게 되었고 관련 제품 중 일리윤의 세정 제품 에 참여하게 되었습니다. Q.5 아이디어 와 신경 쓴 점 은 무엇이었나요? A.5 큰 공모전답게 명확하게 주제가 정해져있었고 그것에 집중해서 작업을 진행했습니다. 때문에 세정제품의 특징인 '노폐물 흡착'을 ai로 표현하기 위해 여러 번 생성을 하면서 자연스럽게 생성될 수 있도록 스터디 하였습니다. Q.6 결과 와 소감 이 궁금합니다. A.6 다만, 위에서 언급했듯 스토리텔링과 같은 깊은 기획이 부족 했다고 생각됩니다. 다른 수상작들은 영상에 단순 주제 설명뿐 아니라 이야기 가 녹아있었고 저는 그 부분이 미흡했기에 아이디어상 에 만족할 수 밖에 없었습니다. Topic 3. 그 외 Q.7 공모전 준비과정 이 있다면 알려주세요! A.7 공모요강을 정독하며 어떤 관점에서 접근해야 할지 고민 을 많이 했습니다. 출근을 해야 하는 처지였기에 예선은 연말 공휴일에 몰아서 제작하고, 본선은 설 연휴에 몰아서 작업해야 했습니다. Q.8 수상 꿀팁 한 가지만 꼽자면 무엇일까요? A.8 핀터레스트에서 화장품 원료 효능과 관련된 CG 영상 을 많이 보면서 비슷하게 만들기 위해 노력했습니다. Q.9 준비하면서 어려웠던 점 이 있었나요? A.9 아무래도 영상디자인 경험이 적다 보니 몰입감 있는 영상의 진행 순서나, 스토리텔링을 짜내는 기획력이 부족 하다고 느꼈고 어려웠습니다. " 망설이지 말고 일단 시작하세요! 수상이 주는 짜릿함! 꼭 경험해 보세요! " 이렇게 [아모레퍼시픽 AI 콘텐츠 챌린지 공모전 아이디어상] 수상자 인터뷰 소개가 끝이 났습니다 !! AI가 핫한 시대에 공모전 전과정을 AI와 함께한 유리님과의 인터뷰를 통해 정말 신기했고 저 또한 공모전에 대해 알아갈 수 있는 기회가 되어 기쁩니다! 공모전에 대해 궁금하셨거나, 생생한 수상자들의 후기에 대해 알고 싶으셨던 분들! 콘텐츠 에디터 22기의 공모전 수상자 인터뷰 콘텐츠를 통해 많은 정보 얻어 가시길 바라겠습니다<3 해당 콘텐츠는 인스타그램(@j_y.zip)과 네이버 블로그(jiyeonam0426)에도 있으니 많이 놀러와 주세요:) 이상 콘텐츠 에디터 22기 남지연이었습니다. 감사합니다 ~~
블로그 열심히하기로해놓고 또 방치 😇 인스타그램에 올린것처럼 블로그에도 제작관련 작업프로세스를 공유해보고자함 이벤트 참여당시에 참가작의 모든 권한을 아모레퍼시픽에 위임하였기에 적당하게만 공유해봄 공모전 준비 1. 주제선정 주제는 공모전에서 준 것들중 고르는것이었고 나는 제품의 기능, 성분표현 을 해보기로했다 2. 스토리라인짜기 가장 어려웠던부분. 영상디자인은 경험이 많이 없어서 어떤 뷰로 시작해서 어떤 모션을 주어야 제품이 돋보일까, 이런 스케치를 하는게 머리아프고 조금 막막했음. 세정 제품의 두가지 성분을 전달받아서 성분1 상징화->세정효과 성분 2 상징화->세정효과 수분감남기기 ->엔딩 정도로 스토리를 잡아보았음 3. 이미지생성 컷별로 필요한 이미지를 먼저 생성했는데 유사한톤으로 생성될 수 있도록 색이나 배경에 대한 스타일참조를 해가면서 이어질 수 있게 생성함 4. 영상화 img2vid Ai 영상화의 특징은 유추할 수 있게 이미지에 힌트를 줘야햔다는것인데 이는 첫프레임지정, 마지막프레임지정 등 이어질 수 있게 이미지로 힌트를 주는게 가장 확실했다. 무리한, 어색한 영상화가 아니었기에 움직임의 강도가 문제였지 자연스러운 영상생성은 잘 되는 편이었다 5. 편집 생성된 영상소스들의 순서, 트랜지션 효과를 영상편집툴에서 만져준다. Zoom in은 디테일을 들여다보는 느낌을 줄 수 있어서 제품성분주제에 적절한 효과였다 그 외에는 자막형태로 제품성분 나열정도만 해주었고 영상생성시 어색하게 끝나는 컷을 잘라내는 정도의 편집을 했다. AI로 어디까지 가능할까 테스트해볼 수 있었던 기회. 생각보다 너무 랜덤하고 컨트롤이 어려워서 이게 맞나 싶기도했다. 랜덤하게 생성된 내용 중 원하는부분을 잘 편집해내는것도 중요한 능력이었다. 수상 후기 마침 수상문자받은날 ㅎ 꽃다발도 받고 외식도함 공모전 후기 ai를 광고용 영상소스 제작에 사용하려면 컨트롤이 가능해야하는데 Tex2vid로는 조금 가늠하기 어려워 사용이 용이하지 않을 것같다 반면에 이미지를 생성한것으로 영상화를 진행하면 콘티용으로도 사용할 수 있고 결과물을 가늠할 수 있어 물방울이 튄다거나 빛이 반사되는등 자연스러운 영상생성에는 렌더보다 효율적일것으로 생각된다. 허나 빛의 이동이 명확한 방향이어야하거나 튄 물방울의 방향 크기 등의 지정이 필요한 경우에는 컨트롤이 어려워보인다 (물론 이후에는 가능하게되겠지?) 패킷소모가 아까워서 연습을 많이 못하는것은 조금 부담이다. 많이 만들어봐야 감이 생길텐데? 이런컷들은 뚝딱둑딱 만들 수 있지만 얼마나 내가원하는 방향으로 만드냐가 중요하고 그러려면 스타일참조기능이나 Edit기능을 필수적으로 써야한다. 이를 잘 연습하고 컨트롤을 잘 해야 진짜 쓸모가 있을 것이다. 나도 잘할 수 있도록 공부 많이해야겠다! 인터뷰 - 김도비 님 https://blog.naver.com/designdobe/223824008262 🖱️아모레퍼시픽 브랜드 챌린지 2025 지원하러 가기 🖱️현재 모집중인 공모전 보러가기 🖱️역대 수상작 보러 가기 🖱️공모전 팀원 구하러 가기 🖱️공모전 오픈 카톡방 입장하기 (비번: 1004) 🖱️공모전 역대 수상작 보러가기 함께 보면 좋을 콘텐츠 💛2천만원 상당 리워드&인턴십! 대기업 대외활동&교육 모음 😍대학생 선호기업! 인기 교육&대외활동 LIST 🌏몽골부터 유럽까지! 해외여행&봉사실적 동시에 누리는 해외봉사 LIST 🏛️공신력 있는 스펙&혜택! 공공기관 공모전/대외활동 모음 🎯중간 끝나고 시작하기 좋은! 아이디어&콘텐츠 공모전 🌱 대학생고민방 🌱 취업/문과 고민방 🌱 SK멘토질문방 🌱 LG멘토질문방 🌱 취업/이과고민방 🌱 직장인고민방 🌱 삼성멘토질문방 🌱 현대멘토질문방 └ 삼성전자 면접관, 현대자동차 인사담당자 등 원하는 멘토를 선택해 답변을 받을 수 있습니다 😎 해당 게시글은 링커리어 회원님들이 남겨주신 소중한 후기입니다. 해당 게시글에 포함된 내용에 대한 악의적인 비방 및 비하, 욕설이 담긴 댓글을 남길 시 무통보 활동정지 및 탈퇴 처리됩니다. 본 사이트의 합격후기 및 자료들을 무단 복제, 배포하는 경우에는 저작권법 제 97조의 저작재산권침해죄에 해당하며, 저작권법에 의거 법적조치에 처해질 수 있습니다.
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