과학기술인공제회
- 기업형태
- 비영리단체/협회/재단
- 접수기간
- 시작일2023.11.07마감일2023.11.22
- 채용형태
- 신입
- 모집직무
- 경영/사무
- 근무지역
- 서울 강남구
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[과학기술인공제회] 2024년 일반직 신입직원 채용 (~11/22)
11490
상세내용
[과학기술인공제회] 2024년 일반직 신입직원 채용 (~11/22)
[모집기간]
2023.11.08(수) ~ 2023.11.22(수)
[전형절차]
서류 - 필기 - 면접
[채용공고]
지원서 다운로드
- '지원서 파일 없음'
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합격스펙 & 합격자소서
더보기지거국 / 화학 / 학점 3.27/4.5 / 토익스피킹: 130 / 사회생활 경험: 공기업인턴 1회 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급
1. 우리 공제회에 입사 지원한 동기 및 입사 후 실천하고자 하는 목표를 다른 사람과 차별화된 본인의 역량과 결부시켜 작성해 주십시오. (400자 이내) 과학기술인공제회의 설립 목적과 지원 사업을 보면 과학기술인들의 생활 안정과 복지증진을 위해 연금, 공제 등과 관련된 일들을 수행하는 것을 알 수 있습니다. 과학 분야를 전공하면서 과학기술인에 대한 지원에 대해 느낀 것이 있었고 전공과 관련된 업무를 수행하고 싶었기 때문에 과학기술인공제회에 지원하였습니다. 현재 공공기관에서 서류를 받고 정리하며 그와 관련된 문의 사항을 해결해 드리는 일을 수행하고 있습니다. 이를 통해 문의의 핵심을 파악하고 질문에 대한 답변을 잘 드릴 수 있게 되었고 업무에 관련된 지식을 쌓고 모르는 내용에 대해서는 직원분들께 열심히 질문하며 업무를 수행하고 있습니다. 입사 후 연금 복지사업 등에 관심을 가지고 문의하시는 분들을 위해 정확한 내용들을 안내해 드리며 업무를 수행하고 싶습니다. 2. 귀하가 가진 직무능력 경험과 능력을 바탕으로 공제회의 발전에 기여할 수 있는 바를 작성해 주십시오. (400자 이내) 경영기획 직무의 전반적인 업무를 수행하기 위해서는 서류를 작성하고 관련 업무를 처리하는 능력이 필요하다고 생각합니다. 저는 사무 행정 직무 캠프를 2회 수강하며 공공기관 행정 업무와 관련된 과제를 매주 수행하는 시간을 가졌습니다. 문서 작성 목적, 예산 편성, 결과 보고 등의 과제를 수행해 보고 작성하면서 과제에 대해 피드백을 받으며 공문서 작성, 기획안 및 결과보고서 작성, 회의 요약 등을 효과적으로 할 수 있는 방법에 대해 배울 수 있었습니다. 이를 통해 업무 중 하는 일들에 대한 이해와 수행할 다양한 업무에 대한 지식을 얻을 수 있었고 직무를 수행하는 데 필요한 자료수집, 자료 해석 능력 등을 기를 수 있었습니다. 이 과정에서 제가 더 갖추어야 할 역량에 대해 생각해 보는 시간도 가져보았습니다. 3. 직장인으로서의 직업윤리가 왜 중요한지 본인의 가치관을 중심으로 작성해 주십시오. (400자 이내) 직장인으로서 신뢰감 있게 업무를 수행해야 한다고 생각합니다. 판매 일정이 앞당겨져서 급하게 기계에 대한 세팅을 완료해야 하는 상황이었습니다. 저는 기계를 세팅하는 역할을 맡았고 직원분들께서는 반 이상이 이전에 봐둔 기계이므로 최종 업데이트 날짜만 확인해도 된다고 하셨습니다. 하지만 저는 고객들에게 잘못 세팅된 기계가 가는 일이 발생하지 않게 하겠다는 마음으로 매뉴얼에 따라 차근차근 기계 세팅을 진행하였습니다. 처음에는 시간이 걸렸지만, 나중에는 일이 손에 익어 생각했던 시간보다 빨리 일을 완료할 수 있었습니다. 이후 상품이 구매자에게 잘 전달되었고 문제도 생기지 않아서 기계 세팅을 정확하게 진행한 것에 대해 뿌듯한 마음을 가지게 되었습니다. 이 이후로도 업무에 임할 때 항상 정직한 마음을 가지게 되었습니다. 4. 소속 집단에서 본인과 다른 가치관 또는 의견 대립으로 갈등이 있는 사람과 협력한 경험 및 그 결과를 작성해 주십시오. (400자 이내) 발표를 위해 조원과 일정을 정하는 중 의견이 맞지 않았던 경험이 있습니다. 조원은 자신은 특정 시간밖에 안 된다고 주장하였고 자기 생각만 하는 조원이 좋게 보이지 않았지만, 스케줄을 정하는 게 우선이었으므로 이야기를 들어보기로 하였습니다. 조원은 학업, 아르바이트 등의 활동들을 병행하다 보니 발표 준비를 위해 소요할 수 있는 시간에 한계가 있음을 설명해 주었고 상황을 이해하게 된 저는 팀을 위해 더 많은 분량을 맡아서 진행하기로 하였습니다. 실험 주제와 목차를 정한 후 내용에 대한 조사와 정리는 제가 진행하고 자료를 바탕으로 조원이 피피티를 만들기로 역할을 나누었습니다. 영상회의를 통해 예비 발표를 진행해 보았고 시간을 적절하게 조정하고 각자의 역할을 잘 수행하여 성공적으로 발표를 마칠 수 있었습니다. 5. 예상치 못했던 문제로 인해 계획대로 일이 진행되지 않았을 때, 책임감을 가지고 적극적으로 끝까지 업무를 수행해내어 성공적으로 마무리했던 경험이 있으면 작성해 주십시오. (400자 이내) 몸의 염분을 파악하는 스트립을 개발해 본 경험을 가지고 있습니다. 전 농도에서 스트립의 색 구분이 확실하게 되는 것을 목표로 연구를 시작했습니다. 처음에는 색에 큰 영향을 미치는 시약 두 개의 비율을 정하는 것을 중점적으로 실험을 진행하였고 저농도에서 색 구분은 가능해졌습니다. 하지만 실험을 반복하여도 고농도에서 색 구분은 쉽지 않았고 조건들을 바꾸어 실험을 진행해 보았지만, 큰 성과가 나오지 않았습니다. 우선 사수분께 조언을 구해보았고 현 상태를 보여드린 후 어떤 부분을 수정하는 게 좋을지에 대한 조언을 구하였습니다. 이후 실험 수업을 통해 알게 된 염분과 지시약의 색 변화에 대해 생각해 보며 실험에 적용하였습니다. 이를 통해 최종적으로 고농도에서 스트립의 색이 잘 구분되는 성과를 얻을 수 있었습니다.
인가경 / 기계공학과 / 학점 4.19/4.5 / 오픽: IM1 / 학부연구생, 학회 구두 발표 / 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 일반기계기사
1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 700자 이내 (영문작성 시 1400자) 삼성전자는 여러 지표에서 국내 1위를 넘어 세계에서 순위를 다투는 기업으로, 해당 위치를 지키고 더 높은 곳을 향하기 위해서는 혁신적인 시도가 필요합니다. 특히, 생산기술연구소는 가장 앞에서 실험적이고 도전적인 일들을 합니다. 생산기술연구소에서 본사가 걸어갈 발자취들을 함께 걸으며, 트렌드를 선도할 기술들을 같이 연구해 보고 싶어 지원하였습니다. [소프트웨어에 능숙한 CAE 전문가] 현재 컴퓨팅 자원의 성능이 향상되며, 여러 업무가 자동화, 효율화되고 있습니다. 이 상황에서 생산기술연구소도 마찬가지로 최적 설계나 수치 해석 기반의 Computing Aided Engineering(CAE) 업무들을 심층 신경망과 같은 인공지능으로 대체하려고 시도하는 것은 필수적이라 생각합니다. 일차적으로는 기존의 업무에 빠르게 적응할 것이며, 이 과정에서 학부 연구생을 통해 얻은 다양한 분야의 연구 경험이 새로운 지식과 방법들을 익히는 데에 큰 도움이 될 것입니다. 업무에 적응하며 하드웨어적 역량을 키워 나간 후, 최적 설계 혹은 CAE에 인공지능을 도입하는 연구에 참여하고 싶습니다. 특히, 최적 설계의 경우 역문제의 확장이기 때문에 인공지능을 도입할 여지가 많다고 생각합니다. 점차 두 역량을 키워나가 소프트웨어에 능숙한 하드웨어 전문가가 되는 것이 목표이며, 달성해 나가며 전공 외의 다양한 분야에도 지식을 확장하고 싶습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) 1500자 이내 (영문작성 시 3000자) [이왕 할 거 제대로] 20살 때까지의 저는 친구들과 술 마시고 노는 것을 좋아하는, 적당히 타협하며 살던 사람이었습니다. 누구에게나 찾아오는 군 복무는 저에게 큰 변화를 가져다주었습니다. 특유의 끈기 있고, 책임감 있는 성격은 주어진 일들을 신뢰감 있게 처리하였고, 점차 선후임과 간부들에게 인정받기 시작했습니다. 처음으로 능력적 부분에서 남들에게 인정받게 되자 큰 만족감이 따라왔습니다. 이와 동시에 계속 20살 때처럼 살면, 몇십 년 뒤에 친구들을 떳떳하게 만날 수 있을까 하는 생각이 들었고, 한 번 사는 인생 남들에게 인정받으며, 열심히 살아보자 하는 생각을 가졌습니다. 이러한 가치관은 복학 후 저에게 큰 변화를 가져다주었습니다. 모든 과목 A+이라는 성적을 받고, 학과에서 공부 잘하는 사람 얘기를 하면 제가 빠지지 않게 되었습니다. 제 생각보다도 남들의 인정은 저에게 큰 원동력이 되어주었습니다. 이를 바탕으로 취직 후 끊임없는 노력을 통해 더 높은 자아실현을 할 수 있는 분야에 몸을 담고 싶었습니다. 자연스럽게 사람에 따라 실력이 천차만별이며, 타당성 있는 해석을 위해 다양한 분야의 충분한 배경지식을 요구하는 CAE에 관심을 가지게 되었습니다. [학부 연구생의 시작 : 원동력의 발견] CATIA, Adams 등을 독학하였지만, 실질적인 경험을 해보고 싶은 욕구가 커졌습니다. 따라서 인공지능과 해석을 중점적으로 하는 연구실에서 학부 연구생을 하였습니다. 20개월간 다양한 해석 및 인공지능 연구를 담당하였고, 이는 제 대학 생활 중 두 번째 전환점이 되었습니다. 기계공학과 관련 있는 생분해성 섬유의 거동 해석 같은 연구도 있었지만, 무선 전력 전송의 전자기장 해석, 물리적 정보를 기반으로 한 편미분 방정식 인공지능 솔버 연구 등 새로운 분야의 연구가 많았습니다. 특히 코딩에 무지하였기 때문에, 인공지능 연구를 위해서는 많은 공부가 필요하였습니다. 하지만 내 연구라는 책임감과 교수님과 동료들의 인정을 받기 위해 지속해서 노력하였습니다. 어느샌가 연구실 내에서 “역시 xxx”이라는 소리를 듣게 됨과 동시에 학회에 구두 발표를 할 수 있는 경험을 가지게 되었습니다. 학부생인 제가 여러 대학원생과 해당 분야에 빠삭한 교수님들을 상대로 발표한다는 것이 큰 부담이었으나, 제가 준비해왔던 것들을 이론부터 다시 검토하고, 결과물을 정리하였습니다. 하지만 책임감과 교수님이 해주신 인정을 원동력으로써 꼼꼼히 준비하였고, 발표장의 자리를 초과하여 서서 듣는 분들이 있을 정도로 인원이 많았지만, 여러 질문에도 잘 대답하며, 마무리를 지을 수 있었습니다. 그 밖에도 여러 성과가 따라왔으며, 해석적 역량과 소프트웨어적 역량을 기를 수 있었습니다. 이는 남들의 인정은 저에게 큰 원동력이 될 수 있음을 느끼게 해주었습니다. 생산 기술 연구소는 저에게 지속해서 트렌드 파악을 위한 여러 기술의 습득과 응용하기 위한 능력을 요구할 것입니다. 팀원들의 인정을 받기 위해 부단하게 노력할 것이며, 새로운 부품의 품질 및 CAE의 타당성을 확보하도록 힘쓰겠습니다. 3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) [인공지능의 발전 : 기계공학도의 대처] 최근 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능의 발전으로 인해 인공지능이 사람들의 일자리를 대체할 수 있을지가 큰 화두로 떠오르고 있습니다. 인공 신경망의 개념을 고안한 힌턴 교수도 특정 분야에서는 인공지능이 인간의 두뇌를 능가했다고 평가하고, 이러한 차이가 더욱 벌어질까 봐 무섭다고 하며, 10년간 몸담았던 구글을 퇴사하였습니다. 예술 분야에서는 콜로라도 주립 박람회 미술대회에서 생성형 인공지능이 출력한 그림이 1등을 하였고, 많은 사람이 인공지능의 성능을 체감하고 있습니다. 마찬가지로 설계 측면에서도 기존 도면을 학습시켜 목표 성능을 입력하면 그에 맞는 형상 특성에 대한 도면을 출력하는 인공지능에 대한 연구가 진행 중입니다. 이 연구가 성공적으로 종료된다면, 많은 설계직의 일자리가 위협받을 것입니다. 하지만 저는 조금 다른 관점으로 지금이 전환점이라고 생각합니다. 인공지능이 발전하고 있는 지금, 회사는 효율 향상을 위해 인공지능과 같은 코딩을 업무에 적절하게 녹여내야 합니다. 작게는 Python Macro 파일을 통한 Abaqus의 해석 자동화, 크게는 데이터 기반의 기계 학습을 통한 목표 성능 최적화가 이러한 일들에 해당할 것입니다. 이런 일들은 기존의 하드웨어적 지식을 더불어 추가로 소프트웨어적 지식을 갖춰야 가능한 일입니다. 그 때문에 하드웨어 전문가들이 소프트웨어를 다룰 수 있게 된다면, 인공지능에 입지를 위협받는 것이 아닌 오히려 굳건하게 지킬 수 있을 것입니다. 앞으로는 소프트웨어를 다룰 줄 아는지가 중요하게 작용할 것이며, 저 또한 이것이 가능한 인재가 되고자 하였습니다. 인공지능의 공부를 함과 동시에 폴리머의 거동 및 접착력을 해석하는 연구에서 Python 스크립트를 통해 실험 표면 거칠기 데이터를 불러와 모델링 및 해석을 자동화시켜 Abaqus 해석 효율을 향상한 경험이 있습니다. 이를 바탕으로 생산기술연구소가 하드웨어와 소프트웨어가 융합된 연구를 할 때 보탬이 되고자 노력하겠습니다. 4. 지원 직무 관련 프로젝트/과제 중 기술적으로 가장 어려웠던 과제와 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함) 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) [새로운 이론 응용을 통한 오차율 감소] 역문제는 최적 설계 관점에서 매개변수 최적화, 설계 과정의 효율성 증가와 같은 이유로 인해 중요합니다. 따라서 수치 해석 방법을 기반으로 한 심층 신경망을 사용하여 역문제를 해석하여, 본 신경망의 역문제에 대한 확장성을 제시하는 연구를 진행하였습니다. 연산자 학습의 특성을 가지고 있었기에, 천 개의 솔루션에 대한 각각의 미지의 외부 힘이나 계수를 한꺼번에 예측하는 것이 목표였습니다. 하지만 진행 도중 외부 힘에 대한 경곗값이 내부의 점들의 값과는 다르게 예측이 되지 않는 이슈가 발생하였습니다. 해당 이슈의 원인을 파악하기 위해 방법론으로 사용되었던 수치해석론에 관한 원서를 빌려 이론에 대해 심층적으로 공부를 하였습니다. 이를 통해 방법론 자체가 순방향 문제에 특화되었던 이론이며, 각 예측값의 경계 조건이 모두 동일한 순방향 문제와는 달리 역문제에서는 각 외부 힘의 경계 조건이 구속되어 있지 않아 발생한 문제임이 밝혀졌습니다. 문제 해결을 위해서는 기존의 수치 해석 방법론 자체를 확장하여야 하였고, 이를 위해 신경망의 출력값을 출력하는 과정에서 새로운 기저 함수 이론을 적용하였습니다. 손실 함수를 정의하는 과정에서 계산되는 다항식을 바탕으로, 해당 다항식을 기저 함수로도 다시 사용하였습니다. 여러 차수를 가진 함수들을 통해 다양한 경곗값을 표현하고자 하였고, 이전 계산 변수를 다시 활용함으로써 코드 훈련 시간의 증가를 막으려 하였습니다. 해당 방향으로 수정을 거치고 난 뒤, 실제값의 2~3배의 오차를 가지던 경계 부분의 예측값이 0.001~0.0001% 정도의 오차율로 성능이 향상되었습니다. 또한 방법론의 확장이 있었음에도 코드 구동 시간 측면에서도 큰 차이가 없는 결과를 내었습니다. 해당 연구를 진행하며, 기반이 되는 이론을 이해하는 것이 중요함과 동시에 각각의 이론들을 독립적으로 생각하는 것이 아닌, 문제 해결을 위해 유기적으로 응용할 줄 아는 것이 중요한 것을 느꼈습니다.
강남대학교 / ICT공학부 가상현실전공 / 학점 4.05 / 사회생활 경험: 마음에이아이 4사업부 Prompt Engineer / AI보안 기술개발 교육과정(네트워크반) 수료/ 장려상 수상(전체 4등), 화이트햇 스쿨 2기 교육과정 프로그램 수료/ 우수 프로젝트상 수상(전체 1등), Google Machine Learning Bootcamp 2024(5기) 수료, 졸업작품 전시회(캡스톤디자인)/ 장려상 수상(5등), Google GDG on Kangnam University Core Member
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.
최종합격후기
더보기[삼성전자 DS] 2024 상반기 제조기술담당 공정기술 서류 합격 후기
내가 취뽀 후기를 쓰는 날이 올 줄이야 대학교 입학 때부터 준비했던 삼성전자DS 취뽀 과정을 적어보겠슴 ※ 정보 전달보다는 개인적인 일지에 가까움, 꿀팁 多多 ※ 인증샷 ㅎㅎ 먼저 서류부터! 0. OO대 입학 원래 가고 싶던 대학은 따로 있었지만 아쉽게 떨어지고 OO대에 들어갔다. (문 닫고 들어감..ㅎ) 재수 고민은 아예 안 했다. 우리 학교도 취직하는 데 흠 잡히지 않는 학교라고 생각했고 내 궁극적인 목표는 학벌보다 취직이었기 때문에.. 그리고 20대 아까운 시간을 재수학원에서만 보내는 게 너무 아까웠다. 그래서 대학생활 누릴 건 다 누리면서 학점 관리 열심히 하기로 했다. 지금 생각해 보면 놀기도 잘 놀았고 공부도 열심히 했고 참 바쁘게 열심히 산 것 같다. 1. 학점 관리 공대에서 가장 중요한 스펙이 뭘까 알아보다가 '학점'이라는 걸 알게 됐다. 참여할 수 있는 대외활동이 한정적인 1학년 때는 그냥 학점 관리에 올인했다. 왕복 3시간 거리를 왔다 갔다 하면서도 지하철에서도 서서 공부하고 밥 먹을 때도 공부하고 쉬는 시간에도 공부했다. 지금 생각해 보면 그렇게까지 오버할 필요는 없었던 거 같은데 그때는 몰랐다ㅠ 너무 공부만 열심히 하고 학회활동은 참여를 잘 안 하다 보니 사람을 못 사귀었다. (이때는 2020년에 코로나가 터질 걸 몰랐다.............) 아무튼 그렇게 공부를 하니 1학년 1학기에 그렇게 받기 힘들다는 OO 장학금을 받았다. 학교 홈피를 보면 전체 단과대학에서 고학년 우선순위로 딱 한 명만 준다고 나와있다. (말만 그런 건지, 실제로 어떻게 주는지는 잘 모르겠다) 대학공부는 처음이다 보니 막막했는데 그렇게 공부에 감을 잡을 수 있었다. 2. 스펙 쌓기 2학년부터는 본격적으로 스펙 쌓기에 돌입했다. 먼저 화학공학과에서 할 수 있는 진로 분야를 알아봤다. 유튜브 검색하거나 렛유인, 엔지닉 같은 취준 사이트에서 무료로 배포해 주는 자료를 참고했다. 대입 실패 같은 경험을 또 겪고 싶지 않아서 취직이 제일 잘 된다는 반도체, 2차 전지로 분야를 정했다. 또 공정기술/생산기술 쪽에 화공과가 꽤 있다고 해서 이쪽으로 직무를 정했다. ※ 화공과는 진출할 수 있는 분야가 넓은데 시간적 여유가 있다면(저학년이라면) 4년 내내 한 가지 길만 가기보다 여러 군데 발도장이라도 찍어놨음 좋겠다. 나는 4년 내내 반도체/2차전지만 준비하다 보니 학점이 높은데도 정통 화공 분야인 플랜트/케미칼 쪽에서는 거의 다 떨어졌다 T^T 스펙은 산업분야도 중요하지만 원하는 직무를 정하고, 해당 직무를 중점으로 쌓아야 다양한 산업에서 어필이 가능하고 나중에 서류 지원할 수 있는 회사도 많아진다. 특히 화공과! 나는 공정기술이 목표였는데 삼성전자 공정기술 JD에 보면 1. 반도체 지식 2. 데이터분석 크게 두 가지가 필요한 걸 알 수 있다. 이 두 가지를 위주로 쌓았더니 (특히 데이터분석) 반도체뿐만 아니라 다른 산업에도 어필할 수 있어서 좋았다. 학기 중엔 공부만 열심히 하고 스펙은 방학에 쌓아서 시간 분배를 했다. 반도체, 2차전지 분야는 들을 수 있는 외부 교육이 많다. 네이버에 '반도체 교육' 검색하면 나오는 사이트들이 아주 많다. 몇 가지 정리해 보자면. ※ 내가 들었던 건 색으로 표시해놨다. 아무것도 없는 건 안 들은 거임. 보라색 은 추천, 초록색 은 비추천이다. 🌷반도체 교육 사이트 정리 🌷 IDEC (무료) 나노기술연구협의회 (나공기) 윈스펙 반도체 NCS 강의 : 가격도 별로 안 비싸고 아주 세세하게 가르쳐 준다. 반도체 처음 공부하는 사람들이 들으면 좋다. 나는 거의 여기서 배운 내용만으로 면접까지 그대로 갔다. HRD net (국민내일배움카드 발급받으면 무료) 서울대 실습 (저렴) SPTA 공정 실습 : 내가 들었던 실습은 강사님 설명이 넘 불친절했다. 면접에서도 안 물어봄 ㅠ 그치만 다른 공정실습에 비하면 아주 저렴한 편이다. (40만원 정도..?) e -koreatech (데이터분석 , 반도체 교육 무료) : 데이터분석 교육 들었는데 기초적인 것만 배워서 큰 스펙은 안된다. 그냥 이력서 채우기용 렛유인, 엔지닉 등 강의/실습 : 렛유인에서 데이터분석 실습 들었는데 너무 좋았다. 직접 raw data로 코딩을 해서 트러블슈팅하는 과정을 실습하는데 내가 들은 건 '반도체 데이터분석'이었지만 반도체뿐만 아니라 2차전지, 자동차 등 다양한 기업의 자소서에 써먹을 수 있었다. WISET/W브릿지 (아마 여자만 가능, 무료) : 텐서플로우를 배우고 구글 텐서플로우 자격증을 딸 수 있는 수업을 들었다. 진짜 대학 교수님이 하시는 강의라 e-koreatech 보다 심도 있는 내용을 배울 수 있었다. 딥러닝이 중요한 직무라면 추천. (근데 지금도 하는지 모르겠음) 하이닉스 HYPO (국민내일배움카드로 수강) : 국민내일배움카드에 들어있는 200만원을 전부 다 써서 들었지만 아무 메리트도 없었다.. 차라리 NCS가 나음. 한 기수 당 몇 백 명의 사람이 듣는 데다가 하루 8시간 온라인 실시간으로 하다 보니 집중도가 많이 떨어진다. 교수님마다 강의력 차이도 있고 나는 화공관데 전전 사람들이 배우는 내용까지 같이 들어야 해서 힘들었다ㅠ 딴딴 반도체 사관학교 블로그 : 삼전 현직자분이 운영하시는 블로그인데 NCS 강의 + 블로그에 있는 공정이론 정독하면서 공부했더니 남들보다 부족하지는 않은 정도로 공부할 수 있었다. 블로그에 올리신 내용이 직무면접에도 나와서 놀랐다. 블로그에 있는 현업이슈들 위주로 공부하면 좋을 거 같다. 코멘토 : 추천이지만 잘 알려주시는 강사님을 만나는 게 중요한 것 같다. 커리큘럼이 잘 되어 있는지, 케어가 잘 되는지 잘 따져봐야 한다. 전문 강사님이 아니기 때문에..ㅜ 더 있었던 거 같은데 생각이 안 난다. 취뽀하자마자 목록을 다 지워버렸다..ㅋㅋㅋ 이론 공부는 강의/블로그 보면서 머릿속에 한번 새겨 넣고, 노트에 정리하고, 셀프티칭하는 방식으로 했다. (위 링크 참고) 반도체 직무스터디도 하면서 스터디원들한테 서로 가르쳐 주기도 했었다. A3 사이즈 바인더에 필요한 만큼씩 속지를 끼우며 필기하니까 내용/순서 정리하기가 편했다. 한장한장 끼우며 공부하다 보니 어느새 묵직해졌다. 기분전환 삼아 북커버도 주문제작해서 씌워줬다 ㅎ 이런저런 교육/실습들이 많이 있지만 제일 중요한 건 '정말 진심을 다해 열심히 하는 것' 같다. 아무리 좋다는 실습을 들어도 열심히 안 하면 면접에서 뽀록나고 스스로도 배운 게 없어서 내세울 게 없다. 나도 스스로 부족한 게 느껴지는 부분에서는 자신감이 많이 떨어져서 면접 준비하면서 다시 공부했다.. 처음부터 잘 할 걸..ㅎㅎ 또, 학점/스펙도 중요하지만 정말 나다운 경험을 쌓는 것도 중요한 것 같다. (ex. 여행) 인성면접 면접관님들이 태풍 뚫고 혼자서 제주도 일주했다는 얘기에 관심을 많이 가져주셨다. 마냥 공부만 하기 보다 다양한 경험을 쌓는 게 면접에서 인간미도 보여주고 같이 일하고 싶다는 느낌을 줄 수 있지 않을까? 나 스스로에게도 좋고! 3. 경험 정리 스펙을 어느 정도 쌓았다면 자소서 쓰기에 앞서 마인드맵으로 경험 정리를 했다. 나는 ThinkWise 라는 프로그램을 썼는데 기능이 그렇게 좋지는 않다..ㅎ 노션을 써봐도 좋을 듯하다! 전공/직무 경험뿐 아니라 개인적으로도 중요하게 생각하는 경험들을 모조리 다 정리했다. 직무/알바/취미/여행 등 큰 카테고리로 나누고 갈등/팀워크/직무역량 등 각 역량 별로 어필할 수 있는 부분을 정리했다. 4. 이력서 작성 위에 정리한 경험들을 바탕으로 이력서를 쓴다! Job Description과 NCS를 참고해서 어떤 역량을 강조해야 할지 파악하면 도움이 많이 된다. 특히 NCS의 학습모듈, 직무기술서를 보면 해당 직무에서 구체적으로 어떤 일을 하는지, 어떤 용어를 쓰는지 알 수 있다. (무려 100페이지나 된다 ㅎㄷㄷ) 또 코멘토에서 현직자분들이 해주시는 강의 개요/설명을 봐도 좋다. 나는 NCS와 코멘토를 참고해서 직무 분석도 하고 현업 용어도 자소서에 많이 써먹었다. 학습모듈 (왼), 직무기술서 (오) 이거는 HYPO 수업에서 들은 건데, 이력서 작성할 때 '~역량 강화', '~지식 심화' 이런 식으로 적는 게 좋다고 하셨다. 5. 자소서 작성 위에서 경험정리 한 것들 중 할 말이 특히 많거나, 해당 직무/산업에 중요한 경험들 몇 가지를 추려낸다. 삼성전자는 자소서 문항이 4개 있는데, 보통 1번은 경험 1개, 2번은 2~3개, 3번은 0~1개, 4번은 2~3개로 쓴다. 정답은 없음. 나는 1개/3개/1개/2개 했다. 자소서는 꼭 미리미리 써봤으면 좋겠다. 지금 당장은 잘 쓴 것 같아 보여도 시간 지나서 보면 부족한 부분이 자꾸 보인다. 위에서 말한 것처럼 NCS, 코멘토 등 참고해서 직무 분석하고 현업 용어들 몇 가지 활용해서 썼다. 유튜브에 있는 자소서 강의들 들으니 도움이 많이 됐다. 기본적이지만 젤 중요한 건 두괄식+깔끔한 문장+수치화인 것 같다. 자소서에 쓰고 싶은 말이 많아서 일부러 그러려던 건 아닌데 1000자면 1000자, 1500자면 1500자 꽉꽉 채워서 썼다. 그랬더니 임원분들이 좋아하시는 것 같았다.(?) 변태스러운 모습에 감탄하신 것 같다. 1. 지원동기 나는 1번 쓰는 게 특히 어려웠다. 가식을 잘 못 부려서 그런가. 돈 벌려고 지원했지 뭐 다른 거 할라고 지원했나...ㅋ쿠ㅜㅜ 그래서 책을 읽었다..! ㅋㅋㅋㅋㅋ... 이렇게까지 할 필요는 없을 거 같은데 진짜 너무 할 말이 없었다. 그래도 소소하게 지원동기로 말할 만한 거 건질 수는 있었다. 2. 성장 경험 정말 내 인생에서 중요한 경험이랑 직무 역량에 엮을 수 있는 것들로 썼다. 3. 사회문제 이것도 진짜 쓰기 어려웠다. 그렇게 중요한 문항은 아니라고 하지만...ㅜㅜㅜ 사회문제 관심 없는데요..ㅠㅠ 그래서 나는 그냥 내 경험이랑 엮어서 썼다. 4. 직무역량 직무랑 제일 관련된 중요한 경험들로 썼다. 면접 때도 자신 있게 답할 수 있는 거로! 후 쓰기 힘들군... 다음은 2차 GSAT로 돌아오겠음 인터뷰 - 다소니 님 https://blog.naver.com/limetree20/223491395324 🎯삼 성전자 공고 보러 가기 🎯 현재 모집중인 신입 공고 보러가기 🎯신입 면접 후기 보러 가기 🎯 신입 합격 자기소개서 보러가기 🎯신입 오픈 카톡방 입장하기 (비번: 1004) 🎯이공계 오픈 카톡방 입장하기 (비번: 1004) 🎯합격자소서 제출하고 15000원 받기 함께 보면 좋을 콘텐츠 🤓 2025 대기업 인재상 총정리 🤟 취준생을 위한 직무분석 방법 4 step! 자소서 성장과정 잘쓰는 tip! 입사 포부 예시 모음: 직무별 작성법 가이드 😎기업 지원의 기초 SWOT 분석 하는 법! 🌱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.
[SK하이닉스]2022년도 상반기 양산기술 서류합격
안녕하세요. SK하이닉스 22년도 상반기 양산기술 서류 합격 경험이 있어 여러분들에게 서류전형에서 전달 드리고 싶은 후기 위주로 작성해보려고 합니다. 여러분들도 자소서 분석을 필히 하셔서 좋은 자소서 완성하시길 바랍니다. - 합격시기 : 22.상반기 - 합격기업 : SK하이닉스 - 직무 / 부서 : 양산기술 - 응시 지원 자격 ( 신입 / 경력 ) : 신입 ✍ 미래의 후배님들을 위해 간단한 합격스펙을 공유해주세요 . - 학교 / 전공 : 인서울 4 년제 기계공학과 - 학점 : 4.02 - 토익 , 토스 / 오픽 : 880/ 오픽 IH - 자격증 : 일기기 , 공조냉동 , 컴활 - 인턴경험 : 연구소 인턴 1 회 - 대외활동 / 공모전 / 어학연수 : 어학연수 1. 지원분야 및 직무역량과 관련된 프로젝트 - 해당 질문과 같은 경우에는 직무 지원을 위해 본인이 관심을 얼마만큼 갖고있었는지 확인 하기 위함입니다. - 직무와 100% 연관성을 갖고 있다면 좋겠지만 그렇지 않더라도 최대한 연결고리를 찾아서 작성하시는 것이 팁입니다. - 예를 들면, 해당 직무에서 의사소통역량이 필요하다하면 프로젝트를 통해 결과물과 의사소통의 연관성을 언급하시면 됩니다. 2. 지원하신 직무 분야의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험 - 1번 질문과 마찬가지로 지원자의 직무에 대한 이해와 준비 과정과 관심도를 파악하기 위함입니다. - 2번질문이 서류합격에 있어서 어쩌면 가장 중요한 문항이기에 가장 신경쓰셔서 작성하시는 것을 추천드립니다. - 또한, 학부 과정 중 최대한 관련 분야 경험 1가지 이상을 하셔서 소재를 만드시는 것이 좋습니다. 3. 팀워크를 발휘해 사람들을 연결하고 공동목표 달성에 기여한 경험 - 팀워크 문항의 경우 조직 적응도 및 협업 능력을 평가 하기 위함입니다. - 해당 문항과 같은 경우는 제일 중요한 포인트는 바로 본인의 행동 위주로 작성하시는 것입니다. - 본인이 팀워크를 이루기 위해 행했던 행동 위주로 자소서를 작성하세요. 4. 도전적인 목표를 세우고 성취하기 위해 끈질기게 노력한 경험 - 4번 문항은 진취적이고 성장하는 지원자인지 평가 하기 위함입니다. - 그렇기 때문에 목표 설정과정과 목표를 이루는 과정에서의 힘들었던점과 극복과정 순으로 작성 하신다면 조금더 좋은 자소서가 될것이라고 생각합니다.
[LG전자 생산기술원] 2023 하반기 신입 서류 합격 후기
-스펙 학교 : 인하대학교 총 학점 ( 이수 ): 3.85/4.5 전공학점 ( 이수 ): 3.85/4.5 어학 : OPIC IH -경력 한국철도기술연구원 인턴(3개월) -대내외활동 학부연구생 18개월 교내 근로 8개월 우수논문상 수상 특허 등록 1건, 출원 1건 논문 게재 2건 투고 1건 -자소서항목별 작성 요령 LG전자 2023년 9월공고의 경우 3가지 항목으로 구성되어 있었습니다. 기존과 2개월 전 공고와 약간 바뀐 부분이 있었습니다. 먼저 전공과목 설명 부분은 없어지고, 지원 동기부분이 크게 지원동기와 입사 후 계획 두 가지 문항으로 바뀌었습니다. 제 생각으로는 정말 LG전자가 오고 싶어서 지원한것인지 그 진정성 측면을 보고 싶은 것이 아닌가해서 바뀐것이 아닐까 싶습니다. 문항별 작성 요령은 다음과 같습니다. 1."LG전자"에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. 개인적으로 가장 중요하다고 생각하는 부분입니다. 자신이 왜 해당 산업군에 지원하였는지 , 그 중에 왜 해당 직무에 지원하였는지에 대해 보여줄 수 있는 부분이기때문입니다. 때문에 왜 LG전자인지, LG전자의 수많은 사업부 중 왜 생산기술원인지 보여주려 노력했습니다. 원래는 직무 지원동기도 여기에 녹여내는 편인데 문항이 "LG전자"에 지원한 이유이었기에 생산기술원에 지원한 동기까지 작성하였습니다. 2.본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 500자 정도밖에 되지 않지만, 가장 까다로웠던 부분이었습니다. 생산기술원에서 어떤 업무를 하는지 구체적으로 알지 못하고 또한 제가 아는 상식이 맞는지도 모르기 때문에 더욱 그랬던 것 같습니다. 때문에 제가 아는 한에서(뉴스기사를 바탕으로 아는내용) 생산기술원이 어느 역할을 하고 있는지 또 어떤 미래를 꿈꾸고 있는지 고민해보고, 생산기술원이 그리는 미래에 제가 어떤 도움이 될지 생각해봤던것 같습니다. 전기전자 직무는 어떤 역할을 수행하고 저의 역량으로 전기전자직무에서 어떤 엔지니어가 될지에 대해 작성하였습니다. 3.프로젝트 경험 최선을 다해 참여했고 가장 기억에 남는 프로젝트와 그 이유에 대해 작성하시면 됩니다. 해당 항목의 경우 조건이 상세하게 달려있었는데(프로젝트 제목, 기간, 참여인원, 본인의 역할, 내용과 결과, 목표, 목표대비 달성 수준 등) 이에 맞춰 작성하게되면 글자수는 알아서 맞춰질 것입니다. 물론 정답은 없지만, 자기소개서는 문항에 적합한 답변을 작성하는 것이고 때문에 문항에서 알려준 대로 작성하는 것이 맞다고 생각하는 편입니다. 따라서 해당 문항의 경우도 나온 조건에 맞춰서 작성하도록 노력했습니다. 합격 인증 사진:(서류합격 - AI면접 및 인적성에 합격한 후에 1차면접을 보았기 때문에 1차 면접 확인서로 대체하도록 하겠습니다.)
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