포스코DX

1. 회사에 지원하게 된 계기와 해당 분야에 관심을 가지게 된 이유를 설명해 주시길 바랍니다. (1000자) 저는 산업 현장에서 데이터를 기반으로 문제를 해결하고, 이를 통해 실질적인 가치 창출에 기여하는 일에 큰 관심을 가지고 있습니다. 특히 대규모 문서와 데이터를 효율적으로 활용하여 필요한 정보를 정확히 추출하고, 이를 기반으로 AI 시스템의 성능을 높이는 RAG 기술은 기업의 의사결정과 서비스 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 핵심 역량이라고 생각했습니다. 포스코DX는 철강과 제조 산업 전반에서 디지털 혁신을 선도하며, 신뢰성 있는 데이터 기반과 도전적 기술 문화, 우수한 인재, 안정적 시스템 운영을 바탕으로 산업 AI를 고도화하고 있습니다. 저는 이러한 환경이 학·석사 과정에서 수행한 멀티모달 및 대조학습 연구 경험과, 아시아나IDT에서 RAG 기반 챗봇 검색 성능을 최적화한 실무 경험을 연결하여 실질적인 성과를 만들어낼 수 있는 최적의 기회라고 판단했습니다. 학·석사 과정에서는 이미지, 텍스트, 오디오, 센싱 데이터를 통합적으로 처리하며, 서로 다른 임베딩 간 의미적 간극을 줄이는 연구를 수행했습니다. 이러한 연구 경험을 통해 대규모 문서 기반 RAG 시스템에서 발생할 수 있는 query와 document 간 의미적 불일치 문제를 해결할 수 있는 능력을 길렀습니다. 아시아나IDT에서는 보험약관 챗봇 프로젝트를 통해 RAG 시스템을 개발하고 최적화하며, 검색 성능 약 11%, 응답 정확도 약 9% 향상이라는 성과를 달성했습니다. 포스코DX에서는 이러한 연구와 실무 경험을 기반으로, 대규모 문서 기반 RAG 파이프라인 설계, 검색 최적화, 품질 관리 체계 고도화, 안정적 배포까지 엔드투엔드로 수행하며 문제 해결 능력을 발휘하고자 합니다. 나아가, 연구적 탐구와 실무 경험을 융합하여 RAG 시스템의 기술적 완성도를 높이고, 산업 AI 경쟁력 강화와 디지털 혁신을 선도하며, 전문성을 확장하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 포스코DX는 저의 기술적 성장 목표와 기업의 비전이 일치하는 환경이기에, 기업 가치 창출에 실질적으로 기여하고자 지원하게 되었습니다. 2. 귀하가 해당 분야에서 타인과 차별화될 수 있는 전문역량은 무엇인지 구체적으로 설명해주시길 바랍니다. (1000자) - [오디오, 텍스트, 이미지, 센싱 데이터를 다룬 연구 경험과 RAG 최적화 역량] 저의 차별화된 전문 역량은 다양한 멀티모달 데이터를 다룬 연구적 탐구 경험과, 이를 기반으로 실무에서 RAG 시스템을 최적화한 경험을 동시에 보유하고 있다는 점입니다. 첫째, 학·석사 과정에서 수행한 멀티모달 및 대조학습 연구를 통해 이미지, 텍스트, 오디오, Wi-Fi Sensing 데이터를 통합적으로 처리한 경험이 있습니다. 특히 “Feature Representation Alignment Method using Contrastive Learning-based Variational AutoEncoder in Vision-Language task” 연구에서는 이미지와 텍스트 임베딩 간 heterogeneity gap 문제를 해결하기 위해, 트랜스포머 기반 인코더-디코더 구조에 VAE와 대조 학습을 결합했습니다. VAE로 이미지 특징 벡터를 정교하게 추출하고, 대조 학습으로 두 모달리티 임베딩을 근접시키며 의미적 정렬 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 경험은 RAG 시스템에서 query와 document 임베딩 간 간극 및 의미가 혼재된 문서 임베딩 문제를 효과적으로 개선하는 데 적용 가능합니다. 둘째, 아시아나IDT에서 보험약관 RAG 성능 개선 프로젝트를 수행하며, 검색 성능 약 11%, 응답 정확도 약 9% 향상이라는 실질적 성과를 달성했습니다. Naive RAG를 넘어 Modular RAG 설계, indexing·chunking·embedding 전략 수립, retriever·reranker 성능 개선, 자동화된 품질 평가 체계까지 구현하며, 단순 모델링을 넘어 엔드투엔드 최적화 경험을 확보했습니다. 이처럼 저는 연구적 탐구와 실무적 검증을 통해 데이터 전처리부터 검색 최적화·품질 관리까지 RAG 시스템 전 주기를 설계·개선할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 차별화된 전문 역량을 바탕으로 포스코DX의 RAG 시스템 고도화와 산업 AI 혁신에 기여하고자 합니다. 3. 협업 과정에서 발생한 문제를 해결하거나 성과를 달성했던 경험을 자신의 역할과 기여도를 포함하여 설명해주시길 바랍니다. (1000자) [팀의 문제를 나의 문제처럼, 책임 있는 협업] 연구실 4명의 팀원과 함께 참가한 2021 국립국어원 언어 능력 평가에서, 4개 과제(COPA, CoLA, WiC, BoolQ)를 수행하며 은상을 수상한 경험이 있습니다. 초기에는 각자가 하나의 과제를 맡기로 했으나, 막내 팀원이 담당한 CoLA 과제에서 성과가 지연되는 상황이 발생했습니다. 이에 저는 BoolQ 과제를 수행함과 동시에 CoLA 과제까지 맡아 완료하며 팀 목표 달성에 기여했습니다. 또한 팀원들과 역할과 책임을 명확히 규정하고, 진행 상황을 공유하며 개선점을 주기적으로 논의함으로써 제한된 시간 내에 모든 과제를 성공적으로 완수했습니다. 이러한 경험을 통해 팀 목표 달성을 위해 본인의 역할을 책임감 있게 수행하고, 협업 과정에서 발생하는 문제를 구조적으로 해결하는 역량을 강화할 수 있었고, 팀의 성과와 개인의 성장을 동시에 고려하는 융합적 사고를 체득할 수 있었습니다. [RAG 성능 최적화와 백엔드 역량 융합을 향한 도전] 이후 아시아나IDT에서 수행한 보험약관 챗봇 RAG 성능 개선 프로젝트에서는, RAG 시스템 개발과 최적화를 담당하며 검색 성능을 약 11%, 응답 정확도를 약 9% 향상시키는 성과를 달성했습니다. 그러나 처음 개발한 검색엔진은 백엔드 구조를 충분히 고려하지 않고 작성되어, 시스템에 안정적으로 적용하는 과정에서 문제점이 발생했습니다. 이에 저는 사수와 프로젝트 매니저의 지도 아래 코드 구조를 재검토하고, 백엔드 데이터 흐름과 모듈 연계를 반영하여 엔진을 재구성하였습니다. 이러한 경험은 단순한 모델 개발 능력뿐 아니라, 시스템 전반을 고려한 설계와 구현 역량의 중요성을 깨닫게 해주었습니다. 앞으로는 백엔드 관련 학습을 지속하여, 검색 엔진 설계부터 안정적 배포까지 전 과정을 아우를 수 있는 전문 RAG 엔지니어로 성장하고자 하며, 이를 통해 데이터 처리, 검색 최적화, 품질 관리까지 통합적으로 수행할 수 있는 융합형 전문 역량을 확보하고자 합니다.

이 글은 포스코DX 전기설계 직무 합격자가 실제로 작성한 자기소개서입니다. 회로·시뮬레이션·신호 해석 경험을 어떻게 ‘전기설계 직무 역량’으로 연결했는지 구조적으로 볼 수 있어요. 👉 더 많은 엔지니어·전기·반도체 직군 합격 자소서는 [링커리어 자소서 만능검색기]에서 확인하세요. 1. 최근 2년 이내, 본인이 스스로 설정한 가장 도전적인 목표에 대해 작성해 주세요. 그 목표를 세운 계기와 수행 과정, 마주한 어려움과 극복 방법, 결과 및 느낀 점을 포함해 주세요. [산학 프로젝트: PIC 시뮬레이션 기반 CCP 공정 균일도 개선 경험] 전기 흐름의 제어와 분포 특성을 실제 시스템에 적용하는 능력을 기르고자 해당 산학 프로젝트에 도전했습니다. 단순한 회로 설계에서 나아가 플라즈마 장비 내부의 전기장 분포 특성을 직접 해석해 보는 경험은 전기 설계 직무의 핵심인 신호 흐름 해석과 제어에 도움 될 것으로 판단했습니다. I. 실행 과정: 조건 설정부터 시뮬레이션 분석까지 저는 Focus Ring 유무에 따른 전기장 분포 차이를 분석하는 시뮬레이션 업무를 주도했습니다. PIC 시뮬레이션의 이론을 독학 후, 시뮬레이션 조건을 설정하고 반복 실험을 통해 조건별 전기장 분포 및 밀도 변화 데이터를 확보했습니다. 각 조건의 결과를 수치 및 그래프로 정리하여 전기장 패턴의 변화를 시각화하고 보고서에 정량적으로 분석 내용을 담았습니다. II. 기술적 난관: 정밀 시뮬레이션의 장벽 전자기장과 입자 간 상호작용이 복잡해 단순한 파라미터 조정만으로는 원하는 결과를 얻기 어려웠습니다. 특히 Focus Ring의 영향은 미세한 조건 변화에 민감해 정밀한 해석과 보정이 필요했습니다. III. 해결 전략: 원리 중심의 접근과 반복 검증 저는 관련 논문을 분석하며 조건 설정의 이론적 근거를 먼저 확보한 뒤 실험 결과와 대조하며 수치를 보정해 나갔습니다. 단순한 값 입력이 아니라 전기장 내 분포 구조 자체를 이해하려는 사고 전환을 통해 원리 중심의 해석력을 키울 수 있었습니다. 또한 실험 오류에 직면할 때마다 시뮬레이터의 동작 원리를 거꾸로 추적해 가며 문제의 원인을 분석했습니다. 이 프로젝트를 통해 복잡한 전기 시스템을 분석하는 사고력과 실무형 해석 능력을 기를 수 있었습니다. 조건별 전기장 분포를 정량화하며 설계 판단력과 신뢰성 확보의 중요성을 체감했고, 이는 회로 안정성이나 제어 시스템 구성 등 전기 설계 직무에서 직접 활용 가능한 기반 역량으로 이어졌습니다. 2. 협업 또는 팀 프로젝트 과정에서 의견 충돌이나 역할 갈등을 경험한 사례를 작성해 주세요. 당시 상황과 본인의 역할, 갈등 해소를 위해 한 노력, 그 결과와 느낀 점을 포함해 주세요. [갈등 조율 주도 + 교육 콘텐츠 기획 => 장려상 + 협업 역량] 대학교 재학 중 참여했던 교육 봉사 동아리 활동 중 ‘IoT 메이커 스터디 그룹’에서는 총 6명의 팀원과 함께 지역 초등학생을 위한 코딩 교육 콘텐츠를 기획·운영하였습니다. 교육은 총 3회로 진행되었고 저는 팀원 한 명과 함께 3회차 교육을 담당하게 되었습니다. I. 기획: 아두이노 드론 키트로 교육 콘텐츠 구상 저는 학생들의 흥미와 실용성을 모두 고려해, 아두이노 기반 드론 키트를 활용한 콘텐츠를 제안했습니다. 팀원도 창의성과 주제의 신선함에 동의하여, 이를 3회차 교육 커리큘럼으로 최종 채택했습니다. II. 사전 검토: 난이도 확인을 통한 문제 인식 사전 제작 테스트를 진행해 보니 조립 과정이 복잡하고 코딩 난이도도 높아, 초등학생들이 이해하고 따라가기에는 어렵다는 판단이 들었습니다. 교육 효과를 위해 콘텐츠 수정이 필요하다고 느꼈습니다. III. 의견 충돌: 난이도 조정 vs 창의성 유지 저는 학생 눈높이에 맞춰 난이도 조정을 제안했지만, 팀원은 기획 당시의 창의성과 드론이라는 소재의 흥미 요소를 유지해야 한다며 반대했습니다. 한쪽은 교육 효과를, 다른 한쪽은 흥미 요소를 우선시하며 의견 충돌이 발생했습니다. IV. 갈등 조율: 교육 효과 중심의 절충안 제안 회의가 장기화하자, 저는 이전 회차 교육 피드백과 학생들의 이해 수준을 근거로 자동차 키트로의 전환이 더 적합하다는 점을 논리적으로 설명했습니다. 동시에 팀원이 중시한 흥미 요소도 살리기 위해, 완성된 자동차를 활용한 경주 게임을 추가하는 절충안을 제안했습니다. 결과적으로 팀원과 협의가 이루어졌고, 수정된 커리큘럼으로 교육을 성공적으로 마칠 수 있었습니다. 결과적으로 우리 팀은 교육 기획의 적합성·준비성·실행성 측면에서 우수한 평가를 받아 장려상을 받았습니다. 이 경험을 통해 협업에서 갈등은 피할 수 없는 과정이며 상대의 관점을 존중하고 현실적인 해결책을 제시하는 유연한 태도가 팀의 완성도를 높이는 핵심이라는 것을 배웠습니다. 3. 지원한 직무를 준비하면서 자발적으로 선택하고 실행한 활동 중, 본인의 역량 향상에 가장 도움이 되었다고 생각하는 경험을 작성해 주세요. 활동을 선택한 이유, 진행 방식, 배운 점과 직무와의 연관성을 포함해 주세요. [MOSFET 설계 실습 => 설계 역량 + 설계 툴 활용 역량] 전기 흐름의 제어와 신호 전달 원리를 소자 수준에서 이해하고 싶다는 생각에 반도체전공트랙 프로그램에서 제공하는 ‘Cadence 아날로그 집적회로 설계’ 교육을 자발적으로 수강했습니다. 회로의 동작을 이론적으로만 이해하는 데 그치지 않고 설계 툴을 활용해 실제 MOSFET 소자를 구현하며 전기 설계 직무에 필요한 기초 설계 역량을 체득하고자 했습니다. I. 진행 방식: Cadence 툴을 활용한 설계 실습과 반복 처음 접한 Cadence 툴은 인터페이스가 복잡하고 낯설었지만, 기초적인 전자 회로도부터 직접 그려나가며 하나씩 익혀나갔습니다. MOSFET의 구조와 파라미터를 직접 설정하고 시뮬레이션을 반복하면서 단순히 동작 유무를 넘어서 왜 원하는 동작이 나오지 않는지 분석하고 설계 흐름을 이해하려는 시도를 지속했습니다. II. 반복 실험과 오류 분석을 통한 설계 사고력 향상 작동 오류가 날 때마다 원인을 분석하고 다시 설계하는 과정을 거치며, 전기적 구조를 논리적으로 해석하는 힘을 키울 수 있었습니다. 특히 게이트 길이, 산화막 두께 등의 조건을 바꾸어 회로 특성에 어떤 영향을 주는지를 실험적으로 확인하는 과정은 설계와 해석을 연결 짓는 사고 훈련이 되었습니다. III. 설계 능력 및 툴 활용 역량 향상 이 활동을 통해 Cadence 툴의 기능적 숙련도뿐 아니라 전기 신호의 흐름을 구조적으로 해석하고 최적화하는 능력이 함께 향상되었습니다. 회로 설계 도구를 빠르게 익히고 작동 여부 결과를 근거로 판단하며 회로의 안정성과 성능을 검토하는 태도를 자연스럽게 체득할 수 있었습니다. 전기 설계 직무는 회로의 구성뿐 아니라 전체 시스템 내에서의 전력 흐름, 신뢰성, 설계 구조를 종합적으로 판단하는 직무라고 생각합니다. MOSFET 설계 실습은 이러한 구조적 사고력과 분석 능력을 체계적으로 키우는 데 큰 도움이 되었던 경험이었습니다. 4. 지금 돌아봤을 때, ‘그때의 선택은 나답다’고 느껴지는 경험이 있다면 이야기해 주세요. 그 상황에서 어떤 선택지를 고민했고, 최종 결정을 내린 이유, 주변의 반응, 그리고 그 경험이 본인에게 어떤 의미로 남았는지를 포함해 주세요. [최신 모델 대신 실용 전략 선택 → F1 Score 12% 향상 & 우수상] 산업인공지능 융합학술동아리에서 얼굴인식 알고리즘 개선 프로젝트를 수행하며, 저는 조도와 거리 변화 등 환경 조건에 강인한 모델을 구현하는 과제를 맡았습니다. 프로젝트 초기에 팀 내에서는 성능을 끌어올리기 위해 최신 모델을 새롭게 적용하자는 의견이 많았지만, 저는 수치적 성능보다 실제 환경에서 안정성이 더 중요하다고 판단했습니다. I. 복잡함보다 본질에 집중 얼굴인식은 외부 조명, 거리, 각도 변화에 민감한 기술입니다. 저는 이러한 변수에 대응하는 것이 기술적 완성도 못지않게 중요하다고 보았고 기존 모델의 구조를 유지하면서도 fine-tuning, 데이터 전처리, 하이퍼 파라미터 조정을 통해 실제 조건에서 잘 작동하는 알고리즘을 만들자는 방향을 제시했습니다. II. 결과로 입증된 전략적 접근 반복적인 실험을 거쳐 조정된 모델은 F1 Score를 약 12% 향상했고 복잡한 모델을 새로 도입하지 않고도 실질적인 성능 개선이 가능하다는 것을 증명했습니다. 발표회에서는 성능뿐 아니라 접근 방식의 타당성과 문제 해결력을 높이 평가받아 우수상을 받았습니다. 초기에는 ‘보수적 접근’이라는 반응도 있었지만, 결과로써 신뢰를 얻었습니다. 돌이켜보면 이 선택은 복잡한 기술을 추구하기보다 문제의 본질을 분석하고 실질적인 해결책을 찾는 제 사고방식을 그대로 보여준 결정이었습니다. 지금도 새로운 기술을 접할 때 저는 언제나 그것이 실제 환경에서 지속 가능하게 작동할 수 있는지를 먼저 고민합니다. 이 경험은 저의 기술적 판단 기준과 문제 해결 방식이 더욱 분명해지는 계기였고 앞으로도 실용성과 현실 적용성을 우선하는 엔지니어로 성장해 나가고자 하는 방향성을 확인한 순간이었습니다.