네이버제트
- 기업형태
- 대기업
- 접수기간
- 시작일2025.02.25마감일2025.03.09
- 채용형태
- 체험형 인턴
- 모집직무
- 경영/사무
- 근무지역
- 경기 성남시 분당구
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[네이버제트] 제페토 제휴 데이터 분석/운영 체험형 인턴
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상세내용
[네이버제트] 제페토 제휴 데이터 분석/운영 체험형 인턴
직무 개요
- 신규 프로젝트 제안을 위한 경쟁사, 브랜드, 산업 등 리서치
- 브랜드 제휴 프로젝트 관련 데이터 확인 및 분석 업무 보조
- 브랜드 제휴 프로젝트 관련 각종 콘텐츠(이벤트, 프로모션) 세팅 지원 및 기타 업무 보조
필요 역량
- 계약 기간(약 3개월) 동안 full-time 근무 가능하신 분 [월-금, 10-19시]
- 전형 절차 별 일정에 참여 가능하신 분 [입과 예정일: 2025년 03월 24일]
- 비즈니스 수준의 일본어 커뮤니케이션이 가능하신 분(문서, 메일, 미팅 등)
- 모바일 서비스 및 게임 데이터 분석 경험이 있으신 분 (SQL, Amplitude 등)
- 꼼꼼하고 성실한 업무 능력 및 태도를 갖추신 분
전형절차
- 서류 전형 ▶ 1차 인터뷰 ▶ 입과
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합격스펙 & 합격자소서
더보기지방 / 전자공학, 컴퓨터공학 / 학점 4.04/4.5 / 토익스피킹: 140/레벨6 / SSAFY
1.삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. “가전이 가져올 새로운 시대” 삼성전자는 CES 2024에서 AI 중심의 지속 가능한 미래와 고객 맞춤형 초연결 경험 비전을 선포했습니다. 이를 통해 DA 사업부는 기존 가전제품을 AI 가전으로 발전시키고, 연결을 통한 새로운 경험 제공을 목표로 삼는다는 취지로 BESPOKE 브랜드를 론칭하였습니다. 그중에서 가장 주목했던 제품은 BESPOKE 제트 봇입니다. 제트 봇은 자율주행 기술에서 사용되는 라이다 센서를 적용해 집 구조를 인식하고, 최적화된 청소 경로를 설정하는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 혁신적인 제품은 삼성전자가 어떻게 일상의 편의성과 품질을 높일 수 있는지를 보여주며, 미래에 대한 기대감을 가질 수 있게 했습니다. “AI를 활용한 프로젝트 경험” 다양한 웹 서비스를 개발하면서 생성형 AI를 활용한 프로젝트 경험이 있습니다. 독거노인을 위한 AI 인형 이음이를 개발하며 생성형 AI를 활용한 대화 기능을 구현했습니다. 특정 페르소나에 맞는 대화를 유도하는 프롬프트를 작성해 일상 대화가 가능하게 만들었습니다. 또한 삼성전자 DA 사업부와 협력하여 진행 중인 삼성 닷컴 챗봇 개선 프로젝트에서 RAG 기법을 활용해 생성형 AI가 더욱 신뢰성 있는 답변을 제공하는 로직을 구현하고 있습니다. 생성형 AI를 활용해 서비스를 만들어본 경험으로 삼성전자 DA 사업부에서 고객에게 새로운 경험을 제공하는 개발자가 되고자 합니다. 2.본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) “인정받기 위한 최선의 노력” 인정을 받기 위해서는 성공을 바라보며 최선을 다해야 합니다. 어린 시절부터 다른 이들로부터의 인정은 노력에 대한 보상뿐만 아니라 삶을 이끌어 가는 원동력이었습니다. 고등학교 시절, 모델이라는 꿈을 가지고 있었습니다. 남들보다 키가 크고 인정받는 것을 좋아했기에 매력적인 꿈이었습니다. 다양한 오디션에 도전하며 노력했지만, 가정 환경의 제약으로 꿈을 포기할 수밖에 없었습니다. 이러한 상황에서 저는 단순히 좌절하는 것이 아니라 새로운 목표를 찾기 시작했습니다. 타인의 인정이라는 가치가 중요했기에 현재 상황에서 할 수 있는 공부를 통해 인정받자는 목표를 세웠습니다. 늦은 시작이었지만, 수면 시간과 노는 시간을 줄이며 성적을 높이는 데에만 집중했습니다. 그 결과, 원하는 대학에 입학할 수 있었고 주변 사람들로부터 인정받을 수 있었습니다. 이 경험을 통해 얻은 성취감은 제 삶의 방향성을 잡는 데 큰 역할을 했습니다. 어떤 환경에서도 최선을 다하면 결국 인정 받고 성장할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 또한, 실패를 발판 삼아 더 큰 성공을 향해 나아가야 한다는 중요한 교훈을 얻었습니다. “새로운 가치를 제공하는 개발자” 학업에 대한 성취감을 발판 삼아 대학에서 전자공학과 컴퓨터공학을 복수전공하며 좋은 성적을 받기 위해 노력했습니다. 그러던 중 데이터베이스 수업에서 데이터베이스 최적화 프로젝트를 경험하며 웹 개발에 흥미를 느꼈습니다. 이를 통해 같은 관심을 가지고 있는 친구들과 교내 웹 기술 스터디를 구성했습니다. 스터디는 프로젝트 중심으로 진행되었으며, 주변에서 가진 불편을 해결하는 방향으로 진행했습니다. 그중 이미지 관리 커뮤니티인 팀 CC 서비스는 매년 학교에서 진행되는 활동인 팀 CC 활동을 효율적으로 관리하는 서비스를 만들자는 생각으로 시작하게 되었고, 실제 학교 내에서 배포하는 경험을 했습니다. 배포하는 과정에서는 사용자 인터뷰를 통해 서비스 피드백을 받으며 서비스를 개선했습니다. 이러한 노력의 결과를 3주라는 시간 동안 9200회의 조회수와 1200개의 이미지가 업로드될 수 있었습니다. 하지만 이보다 더 중요한 것은 사용자들로부터 받은 긍정적인 피드백이었습니다. 이전까지는 단순히 개인적인 성장에 대한 인정이었지만, 타인에게 도움이 되는 서비스를 개발함으로써 인정받았다는 점에서 더 큰 보람을 느낄 수 있었습니다. “전문성을 키우기 위한 노력” 학부를 졸업한 후, 사람들에게 새로운 가치를 제공하기 위한 전문성을 키우기 위해 삼성 청년 SW 아카데미에 입학했습니다. 알고리즘 역량을 향상시키기 위해 알고리즘 스터디를 구성해 매일 한 문제씩 알고리즘 문제를 풀고 있습니다. 이러한 노력 끝에 프로젝트 공모전에서 최우수상을 수상받을 수 있었습니다. 더불어 꾸준한 성적 관리로 인해 삼성전자 DA 사업부와의 협력 프로젝트에 참여할 기회를 얻게 되었습니다. 현재는 삼성 닷컴의 챗봇 개선 프로젝트에 팀장으로 참여하여, 실무에 적합한 전문성을 갖추기 위해 최선을 다하고 있습니다. 3.최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. “플랫폼 시장의 독점 문제” 최근 플랫폼 시장의 독점 문제가 사회적으로 논란이 되고 있습니다. 다양한 기업들이 폐쇄적이고 경쟁을 억압하는 태도를 취하고 있으며, 독점화를 시도하는 문제가 발생하고 있습니다. 최근 구글 플레이스토어가 경쟁사인 앱스토어에 앱을 등록시키는 것을 막아 과징금을 부과받는 사례가 있었습니다. 또한 배달의 민족은 매출 데이터를 독점하여 후발 업체의 진출을 제한하는 행위가 의심되고 있습니다. 이처럼 현재 플랫폼 시장은 자사 서비스를 우대하고 타사를 배제하는 문제가 계속해서 제기되고 있습니다. 그러나 이를 막는 규제는 주로 사후 제재 중심이기 때문에 경쟁 제한 행위를 근본적으로 막지 못하고 있습니다. 이에 정부는 플랫폼 공정 경쟁 촉진법 개정을 통해 이러한 문제를 해결하고자 논의하고 있습니다. 그러나 소비자들은 기업 간의 경쟁을 통해 혜택을 받고 있기 때문에 규제가 소비자 혜택을 줄일 수 있다는 우려를 품고 있습니다. “개방적인 경영 방식과 규제 필요성” 플랫폼 독점 문제를 해결하기 위해서는 약간의 규제와 기업들의 경영 방식이 변화해야 한다고 생각합니다. 소비자들은 결국 자신이 원하는 서비스를 사용하기 때문에 좋은 서비스의 독점을 막기는 어렵습니다. 그러나 독점이 자사 서비스 우대와 타사 서비스 배제가 아닌, 사용자가 자유롭게 선택할 수 있는 환경으로 제한되어야 한다고 생각합니다. 또한 플랫폼 시장은 지속해서 성장하고 있으며 방향성을 예측하기는 어렵습니다. 이러한 상황 속에서 자사의 서비스에 고집하여 독점하는 것은 자사의 발전을 저해할 뿐만 아니라 시장의 다양성과 발전을 방해할 수 있다고 생각합니다. 대신에 자사의 플랫폼을 개방함으로써 다른 기업들이 해당 플랫폼을 활용할 수 있도록 하는 것이 필요합니다. 개방적인 플랫폼은 혁신과 발전을 촉진하며, 새로운 기술이 시장에 더욱 빠르게 적용될 수 있도록 도와줍니다. 이러한 과정에서 새로운 기술은 자사의 성장 방향을 제시하는 역할을 한다고 생각합니다. 4. 지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다. “소통과 협력의 중요성” 독거노인을 위한 AI 스피커 인형 이음이를 개발한 경험이 있습니다. 독거노인분들은 누군가와 하루에 말 한마디를 나누기 힘들다는 이야기를 듣고 프로젝트를 기획하게 되었습니다. 생성형 AI와 라즈베리파이를 이용해 어르신과 대화가 가능하고, 보호자는 어르신의 대화 내역에서 감정 상태를 분석한 결과를 알 수 있으며 WebRTC를 활용해 영상통화가 가능합니다. 6인 프로젝트로 백엔드 개발을 담당했습니다. 프로젝트 기획 및 설계 단계가 지나고 개발까지 순조롭게 진행이 되는 듯했습니다. 하지만 프로젝트 중반에 이르러 전체 프로젝트 진행 상황을 공유하는 자리에서 프론트엔드의 개발 일정이 많이 지연됐다는 사실을 알게 됐습니다. 팀원 간에 소통이 부족했고, 프론트엔드 개발자의 경험이 부족했던 것이 지연의 원인이었습니다. 문제를 해결하기 위해 저는 풀스택 개발자로 전향했습니다. 먼저, 팀원들의 부족한 개발 경험을 보완하기 위해 Vue.js에 대한 학습 노트를 제작해 공유하고, 프로젝트 구조에 신속하게 적응할 수 있도록 Vue.js를 활용해 개발한 프로젝트의 소스코드를 제공했습니다. 이를 통해 단순히 지식을 전달하는 것이 아니라 함께 개발하며 성장할 수 있는 기회를 만들었습니다. 또한 제가 경험해 보지 못했던 Tailwind CSS를 도입하여 함께 공부할 수 있는 환경을 조성했습니다. 소통이 부족했던 문제는 매일 개발 시작과 종료 시각에 스크럼 미팅을 통해 각자의 업무와 진행 상황을 공유하고 팀원들이 서로의 진행 상황을 이해할 수 있도록 이끌었습니다. 프론트엔드 개발뿐만 아니라 백엔드 업무까지도 함께 수행해야 했기에 자투리 시간을 효율적으로 활용하기 위해 매일 하루 일정을 계획하며 노력했습니다. 노력의 결과 프로젝트는 성공적으로 완성했습니다. 기획했던 모든 기능을 구현했고 뿐만 아니라 부족했던 팀원들도 많이 성장한 모습을 볼 수 있었습니다. 프로젝트가 끝난 후, 팀원에게 받은 감사 인사와 인정의 말 한마디를 통해 그동안의 노력을 보상받을 수 있었습니다.
중경외시 / 어문/무역 / 학점 3.71 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 의료기기 회사 마케팅 프리렌서 4개월, 연구소 학부생 연구원 10개월, 남미 교환학생 1학기, 해외전시회 7회 참가, 스포츠 동아리 주장, 창업 동아리 / 전국 전자상거래 경진대회 우수상 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 무역영어 1급
1. 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. (예: 성격의 장단점, 가치관, 관련경험 등) - 저의 장점이자 제가 추구하는 최고의 가치관은 바로 '능동적인 자세와 기여하는 삶'입니다. 브라질에서 교환학생으로 지내던 시절, 저는 현지 대학생 14명과 함께 생활하며 언어와 문화의 차이로 인한 어려움이 많았습니다. 하지만 저는 포르투갈어를 배우기 위해 적극적으로 노력하며 현지 대학생들과 소통을 시도했습니다. 매일 저녁, 현지 학생들과 함께 식사하며 그들의 문화를 배우고, 저의 문화를 소개하는 시간을 만들어 서로의 차이를 이해하고 존중하는 분위기를 조성할 수 있었습니다. 또한, 현지 문화 적응에 그치지 않고 제가 가진 역량을 활용하여 기여하고자 브라질과 미국에서의 국제 박람회 여행을 스스로 계획했습니다. 여러 한국 중소기업에 이메일을 보내 인건비 없이 해외 전시회 공동 참여를 제안드렸고, 좋은 기회로 남미 최대 식품 박람회와 미국 최대 반도체 박람회에서 수천 명의 바이어를 응대하는 경험을 하게 되었습니다. 그들의 비즈니스 관행과 문화적 특성을 빠르게 파악하고, 맞춤형 제안을 제시함으로써 거래 성사율을 높이는 데 기여했습니다. 그러나 저의 과도한 책임감은 때로는 단점으로 작용하기도 했습니다. 미식축구부 주장으로 활동하며 팀의 성과와 모든 팀원의 역할을 책임지려는 마음이 강했기 때문에, 혼자서 많은 일을 처리하려다 번아웃을 경험한 적이 있습니다. 그때 저는 팀원들에게 업무를 적절히 분배하고, 각자의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다는 점을 파악하여 저는 팀원들과의 소통을 강화하고, 그들의 의견을 적극 반영하여 함께 문제를 해결하는 팀 회의 방식을 도입했습니다. 그 결과, 팀원들의 참여도가 높아지고 팀 전체의 경기력이 향상되어 창단 첫 전국대회 우승이라는 값진 결과도 맛 볼 수 있었습니다. 이러한 경험은 함께 일하는 사람들의 가치를 존중하는 자세를 배우게 해주었으며 책임감을 가지고 일을 수행하되, 적절한 시점에 도움을 요청하고 협업하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 2. 희망하는 지원분야를 선택한 이유와 본인이 기여할 수 있는 바에 대해 작성해 주세요. - NAVER Cloud의 공공사업 지원 분야에 인턴으로 지원하게 된 이유는 NAVER Cloud의 뛰어난 기술력과 공공사업에 대한 높은 이해도를 통해 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 확신했기 때문입니다. 특히, 클라우드 인프라 운영과 정부 정책 대응, 그리고 공공사업 수행을 통해 다양한 기관과 협력하며, 사회적 가치를 창출할 수 있는 점에 매력을 느꼈습니다. 제가 기여할 수 있는 부분은 여러 가지가 있습니다. 우선, 국제 전시회에 참여하며 쌓은 네트워킹 경험과 중남미 연구소에서의 연구 지원과 사무처리 능력을 바탕으로, NAVER Cloud의 주요 사업 지원에 기여하고 싶습니다. 예를 들어, NIA 초 거대 AI 사업이나 NIPA 고성능 컴퓨팅 지원 사업에서 시장조사 및 경쟁사 분석을 수행할 때, 저의 분석력과 데이터 리서치 능력을 활용할 수 있습니다. 또한, 저는 전국 전자상거래 창업 경진대회에서 팀을 이끌며 우수상 수상이라는 성공적인 결과를 이끌어낸 경험이 있습니다. 이 과정에서 다양한 시장 분석과 전략 수립, 그리고 팀원들과의 협업을 통해 목표를 달성할 수 있었습니다. 이러한 경험은 NAVER Cloud의 새로운 사업 기회 발굴과 파트너십 구축에서도 큰 도움이 될 것입니다. 특히, 다른 MSP사들과의 파트너십을 구축하고, 새로운 솔루션을 탐색하는 과정에서 저의 전략적 사고와 협상 능력을 발휘할 수 있습니다. 마지막으로, 저의 적극적인 학습 자세와 봉사 정신을 바탕으로, NAVER Cloud의 공공사업 지원 인턴으로서 사회적 가치를 창출하는 데 기여하고자 합니다. 저는 항상 새로운 지식과 기술을 적극적으로 배우고, 이를 바탕으로 팀에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다. NAVER Cloud에서의 경험을 통해 더욱 성장하며, 회사와 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있기를 기대합니다. 3. 본인이 보유한 Skill의 활용 정도를 모두 적어주세요. [작성 예시 : 한글, PPT 등 문서작성 능력 및 발표자료, 보고서 작성 경험 등 자유롭게 기술해주세요 ] - 전자상거래 창업 경진대회에서 '글로벌 전자상거래 플랫폼을 활용한 중소기업 해외 진출 지원' 을 주제다양한 AI 도구와 SEO 응용 프로그램을 효과적으로 활용한 경험이 있습니다. Helium 10과 Uber Suggest를 사용해 제품 연구와 키워드 분석을 수행했고, Google Trends를 통해 시장 트렌드와 소비자 관심사를 파악해 마케팅 전략을 수립했습니다. 이러한 도구들을 통해 우리는 목표 시장에 대한 깊이 있는 이해와 제품의 성공 가능성을 높일 수 있었습니다. 또한, AI 도구를 이용해 콘텐츠 제작과 창업 아이템 구체화에서 적극 활용했습니다. Chat GPT와 같은 AI 도구는 마케팅 카피 작성 및 콘텐츠 아이디어 도출에 큰 도움을 주었습니다. 이를 통해 우리는 효과적인 광고 문구와 블로그 포스트를 작성하여 소비자들의 관심을 끌 수 있었습니다. Gemini와 Claude를 활용하여 데이터 분석을 수행하고, 시장 조사 결과를 기반으로 전략을 수립하여 경쟁사와 차별화된 마케팅 방안을 제시할 수 있었습니다. 특히, 이러한 도구들을 활용해 타겟 시장의 니즈를 정확히 파악하고, 이를 반영한 제품 개발과 마케팅 전략을 통해 성과를 극대화했습니다. 파워포인트와 Canva를 이용해 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 발표자료를 제작하였습니다. 데이터를 효과적으로 시각화하여 심사위원들에게 명확하게 전달할 수 있었고, 이는 팀의 우수상 수상에 큰 기여를 했습니다. 각 팀원의 역할과 기여도를 명확히 설명하고, 프로젝트의 성과를 체계적으로 정리하여 발표했습니다. 또한, 컴퓨터활용능력 1급을 보유하고 있어 중남미 연구소에서 학부생 연구원으로 근무하면서 한글과 워드를 활용해 문서 작성 및 보고서를 작성하는 데 능숙했습니다. 중남미 지역의 경제 동향과 정책 변화에 대한 보고서를 작성할 때 한글과 워드를 사용하여 체계적이고 정확한 문서를 작성했고, 데이터 정리와 분석을 위해 엑셀을 활용하였습니다. 이를 통해 연구 성과를 효과적으로 정리하고 전달할 수 있었습니다.
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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