최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
▪ 당사 지원한 사유와 입사 후 포부를 기술해 주세요.
[고객들에게 최적화된 서비스를 제공하고 싶습니다.]
제가 AI분야를 학습하는 이유는, 사람들에게 맞춤형 솔루션을 제공하고 싶다는 꿈을 이루기 위함입니다.
생활과 밀접하게 관련되어있는 부분에서, AI기술을 통해 고객에게 편리함을 선물하고 싶습니다.
TmaxAI의 와플수학은 고객에게 필요한 컨텐츠를 통해 양질의 교육을 제공합니다.
실생활에서 AI기술을 활용하여 고객에게 필요한 부분을 제공하는 부분이 매력적이라서 지원합니다.
이 서비스를 지속적으로 발전하고 보완하려면 다양한 연구와 개발을 통해 향상된 기술과 활용 능력이 필요합니다.
제가 지원한 AI R&D 부분은 크게 3가지 데이터 처리 및 분석, ML/DL 모델 개발, 선행 기술 연구 및 적용에 대한 능력이 필요합니다.
작년 하반기에 인턴십에서 유사한 직무 경험을 수행했고, 해당 경험을 바탕으로 원활한 업무수행을 기대합니다.
Tmax에서 제 역량과 경험을 바탕으로 고객들에게 편안한 삶을 제공하는데 기여하고 싶습니다.
▪ 성격의 장단점과 채용 분야에 대한 전문성 등 이력을 기술해 주세요.
[ 장점 - 흥미를 느끼면 집중적으로 공략 ]
박범신의 [외등]은 제가 가장 인상깊게 읽은 책으로, ' 하기로 결심한 부분은 끝까지 해라' 라는 교훈을 주었습니다.
하지만 실제로 주어진 모든 일들을 끝까지 하는 것은 쉽지 않은 일입니다.
따라서 저는 제가 관심이 많고, 흥미를 느낀 분야는 끝까지 합니다.
이 성격은 편입, AI연구실 학부연구생 성과, 인턴십 수료 등 성공적인 경험의 기반이 되었습니다.
[ 단점 - 부족한 암기력 ]
암기력 中 특히 어휘력에 대한 암기력이 부족하여, 시험에서 좋은 성적을 받기 힘들었습니다.
이를 해결하기 위해 메모하는 습관을 갖게 되었습니다.
보통 다이어리를 들고 다니지만, 없는 경우에는 스마트폰으로 메모하다 보니, 어느새 자연스럽게 메모하는 습관을 갖게 되었습니다.
작년 만도에서 SW프로젝트 업무를 수행할 때, 한 개발자가 며칠전에 했던 이야기와 다른 이야기를 하는 경우가 있었는데, 메모한 내용과 이력 덕분에 원활한 커뮤니케이션을 수행했습니다.
[PE]
AI 연구실에서 학부연구생 과제로는 Computer Vision 분야에 대해 학습했습니다.
Object Detection/Trakcing, Instance Segmentation, Feature Extraction등 Tensorflow와 OpenCV 모듈 위주로 사용했습니다.
[Internship]
만도에서는 6개월간 AI과제 관련 실무를 담당했습니다.
공공데이터 분석과 dacon 경험을 바탕으로, 데이터 라벨링, 전처리, EDA, 마이닝을 완수하였습니다. 이에 따라 Feature 분석, 비즈니스 인사이트 확보를 통해 프로젝트 확장, pipeline을 구성했습니다.
PE와 Dacon경험을 바탕으로 모델 개발은 수월했습니다. 5가지 종류의 95~98% 성능 모델을 개발하여 시간축 단위 분석, 시각화, SILS, 후처리 알고리즘 개발까지 성공적인 결과물들을 도출했습니다.
다양한 경험들, 특히 지원 직무와 유사한 경험을 인턴십에서 수행했습니다. 해당 경험들이 제 직무수행에 큰 도움이 될 것이라 확신합니다.
▪ 창의성을 발휘했던 사례를 기술해 주세요.
작년 하반기 만도에서 AutoTerrain이라는 AI 프로젝트의 실무를 담당했습니다.
당시에 서로 다른 5개 종류의 90% 이상의 성능의 모델을 개발했습니다.
담당 PL님은 성능에 만족하셨지만, 저는 개인적으로 찝찝한 부분이 있었습니다.
이를 좀 더 개선하기 위해 유효인자 추출, 데이터 특성 파악을 위한 PCA/LDA등 데이터에 대한 분석을 통해 분류 성능을 개선하고자 노력했지만 해당 과정들을 통해 개선이 되지 못해서 난감했습니다.
고민하던중 문득 제가 노력한 내용들이 너무 틀 안에 갇힌, 일반적인 범위안에서 해결하려 한다는 생각이 들었습니다.
관조적인 시선에서 봤을때 모델의 분류 말단인 softmax 이전 단계에 대해서 개선하려는 노력보다, 분류 이후에 저만의 고유한 후처리를 통해 개선하는 것은 어떨까? 라는 생각이 들었습니다.
저만의 유니크한 후처리를 위해, 데이터에 대한 분석 대신 과거 노면판단 결과를 참조하는 형태로 후처리 알고리즘을 개발했습니다.
기존의 0.01초 단위 판단에서 overlap 개념을 도입하여 1초 단위의 노면판단으로 전환하고, 과거 노면판단 결과를 통해 노면이 바뀌는 구간에 대한 신뢰성 로직을 구현했습니다.
해당 후처리 알고리즘을 적용하여 모든 노면에 대하여 평균 3%, 최대 5%의 성능을 개선하였으며, 이에 대한 발표를 들으시고 PL님께서 이건 상당히 매력적인 아이디어여서, ADAS로의 확장까지 부드럽게 연계될 것 같다고 ,고맙다고 하셨습니다.
결과적으로 모델 성능 개선을 위해, 일반적인 개선 방법보다 해당 프로젝트의 특성을 고려하여 색다른 아이디어를 도입하였는데, 결과 성능도 훌륭하고, 프로젝트 확장까지 부드럽게 연결되어 모두가 만족하는 성과를 도출했습니다.
▪ 성장 과정 중 가장 도전적이고 어려웠던 일화와 그것을 극복한 사례를 기술해 주세요. (글자 수 제한 없음)
[ 적극적인 자세와 유연한 대처 ]
만도에서 인턴십을 수행할 때, A-SPICE 프로젝트의 설계 단계 업무를 수행했습니다.
해당 업무를 수행할 때 이전 담당자가 퇴사한 상태라서, 정확한 인수인계 혹은 메뉴얼을 받지 못했고,
촉박한 일정에 맞춰서 소속팀의 모든 기능에 대한 작업을 수행하는 어려운 상황이었습니다.
게다가 저는 자동차 관련하여 기초지식이 없는 상태였어서 너무나도 막막했습니다.
하지만 SW전공생으로써 그동안 배운 지식을 바탕으로 SRS부터 핵심 정보들을 추적하면서 협업에 필요한 부분을 파악하고, 개발자들과의 원활한 협업을 바탕으로 완수하였습니다.
수많은 회의를 진행하면서, 각 기능 담당자들의 입장을 이해하며 유도리있게 진행했습니다.
예외의 상황 및 다양한 요구사항이 존재했고, 그럴 상황에서 어떻게 대처할지 처음에는 애매했습니다.
이 과정에서 다양한 분야와의 커뮤니케이션을 위해서는 적극적이고 유연한 대처가 필수적이라고 느꼈습니다.
먼저 물어보는 적극적인 자세와, 예외의 경우 상황에 맞게 대응하는 이 2가지 부분이 업무를 수행하면서 배우고 발전한 부분이었습니다.
최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
▪ 당사 지원한 사유와 입사 후 포부를 기술해 주세요.
[고객들에게 최적화된 서비스를 제공하고 싶습니다.]
제가 AI분야를 학습하는 이유는, 사람들에게 맞춤형 솔루션을 제공하고 싶다는 꿈을 이루기 위함입니다.
생활과 밀접하게 관련되어있는 부분에서, AI기술을 통해 고객에게 편리함을 선물하고 싶습니다.
TmaxAI의 와플수학은 고객에게 필요한 컨텐츠를 통해 양질의 교육을 제공합니다.
실생활에서 AI기술을 활용하여 고객에게 필요한 부분을 제공하는 부분이 매력적이라서 지원합니다.
이 서비스를 지속적으로 발전하고 보완하려면 다양한 연구와 개발을 통해 향상된 기술과 활용 능력이 필요합니다.
제가 지원한 AI R&D 부분은 크게 3가지 데이터 처리 및 분석, ML/DL 모델 개발, 선행 기술 연구 및 적용에 대한 능력이 필요합니다.
작년 하반기에 인턴십에서 유사한 직무 경험을 수행했고, 해당 경험을 바탕으로 원활한 업무수행을 기대합니다.
Tmax에서 제 역량과 경험을 바탕으로 고객들에게 편안한 삶을 제공하는데 기여하고 싶습니다.
▪ 성격의 장단점과 채용 분야에 대한 전문성 등 이력을 기술해 주세요.
[ 장점 - 흥미를 느끼면 집중적으로 공략 ]
박범신의 [외등]은 제가 가장 인상깊게 읽은 책으로, ' 하기로 결심한 부분은 끝까지 해라' 라는 교훈을 주었습니다.
하지만 실제로 주어진 모든 일들을 끝까지 하는 것은 쉽지 않은 일입니다.
따라서 저는 제가 관심이 많고, 흥미를 느낀 분야는 끝까지 합니다.
이 성격은 편입, AI연구실 학부연구생 성과, 인턴십 수료 등 성공적인 경험의 기반이 되었습니다.
[ 단점 - 부족한 암기력 ]
암기력 中 특히 어휘력에 대한 암기력이 부족하여, 시험에서 좋은 성적을 받기 힘들었습니다.
이를 해결하기 위해 메모하는 습관을 갖게 되었습니다.
보통 다이어리를 들고 다니지만, 없는 경우에는 스마트폰으로 메모하다 보니, 어느새 자연스럽게 메모하는 습관을 갖게 되었습니다.
작년 만도에서 SW프로젝트 업무를 수행할 때, 한 개발자가 며칠전에 했던 이야기와 다른 이야기를 하는 경우가 있었는데, 메모한 내용과 이력 덕분에 원활한 커뮤니케이션을 수행했습니다.
[PE]
AI 연구실에서 학부연구생 과제로는 Computer Vision 분야에 대해 학습했습니다.
Object Detection/Trakcing, Instance Segmentation, Feature Extraction등 Tensorflow와 OpenCV 모듈 위주로 사용했습니다.
[Internship]
만도에서는 6개월간 AI과제 관련 실무를 담당했습니다.
공공데이터 분석과 dacon 경험을 바탕으로, 데이터 라벨링, 전처리, EDA, 마이닝을 완수하였습니다. 이에 따라 Feature 분석, 비즈니스 인사이트 확보를 통해 프로젝트 확장, pipeline을 구성했습니다.
PE와 Dacon경험을 바탕으로 모델 개발은 수월했습니다. 5가지 종류의 95~98% 성능 모델을 개발하여 시간축 단위 분석, 시각화, SILS, 후처리 알고리즘 개발까지 성공적인 결과물들을 도출했습니다.
다양한 경험들, 특히 지원 직무와 유사한 경험을 인턴십에서 수행했습니다. 해당 경험들이 제 직무수행에 큰 도움이 될 것이라 확신합니다.
▪ 창의성을 발휘했던 사례를 기술해 주세요.
작년 하반기 만도에서 AutoTerrain이라는 AI 프로젝트의 실무를 담당했습니다.
당시에 서로 다른 5개 종류의 90% 이상의 성능의 모델을 개발했습니다.
담당 PL님은 성능에 만족하셨지만, 저는 개인적으로 찝찝한 부분이 있었습니다.
이를 좀 더 개선하기 위해 유효인자 추출, 데이터 특성 파악을 위한 PCA/LDA등 데이터에 대한 분석을 통해 분류 성능을 개선하고자 노력했지만 해당 과정들을 통해 개선이 되지 못해서 난감했습니다.
고민하던중 문득 제가 노력한 내용들이 너무 틀 안에 갇힌, 일반적인 범위안에서 해결하려 한다는 생각이 들었습니다.
관조적인 시선에서 봤을때 모델의 분류 말단인 softmax 이전 단계에 대해서 개선하려는 노력보다, 분류 이후에 저만의 고유한 후처리를 통해 개선하는 것은 어떨까? 라는 생각이 들었습니다.
저만의 유니크한 후처리를 위해, 데이터에 대한 분석 대신 과거 노면판단 결과를 참조하는 형태로 후처리 알고리즘을 개발했습니다.
기존의 0.01초 단위 판단에서 overlap 개념을 도입하여 1초 단위의 노면판단으로 전환하고, 과거 노면판단 결과를 통해 노면이 바뀌는 구간에 대한 신뢰성 로직을 구현했습니다.
해당 후처리 알고리즘을 적용하여 모든 노면에 대하여 평균 3%, 최대 5%의 성능을 개선하였으며, 이에 대한 발표를 들으시고 PL님께서 이건 상당히 매력적인 아이디어여서, ADAS로의 확장까지 부드럽게 연계될 것 같다고 ,고맙다고 하셨습니다.
결과적으로 모델 성능 개선을 위해, 일반적인 개선 방법보다 해당 프로젝트의 특성을 고려하여 색다른 아이디어를 도입하였는데, 결과 성능도 훌륭하고, 프로젝트 확장까지 부드럽게 연결되어 모두가 만족하는 성과를 도출했습니다.
▪ 성장 과정 중 가장 도전적이고 어려웠던 일화와 그것을 극복한 사례를 기술해 주세요. (글자 수 제한 없음)
[ 적극적인 자세와 유연한 대처 ]
만도에서 인턴십을 수행할 때, A-SPICE 프로젝트의 설계 단계 업무를 수행했습니다.
해당 업무를 수행할 때 이전 담당자가 퇴사한 상태라서, 정확한 인수인계 혹은 메뉴얼을 받지 못했고,
촉박한 일정에 맞춰서 소속팀의 모든 기능에 대한 작업을 수행하는 어려운 상황이었습니다.
게다가 저는 자동차 관련하여 기초지식이 없는 상태였어서 너무나도 막막했습니다.
하지만 SW전공생으로써 그동안 배운 지식을 바탕으로 SRS부터 핵심 정보들을 추적하면서 협업에 필요한 부분을 파악하고, 개발자들과의 원활한 협업을 바탕으로 완수하였습니다.
수많은 회의를 진행하면서, 각 기능 담당자들의 입장을 이해하며 유도리있게 진행했습니다.
예외의 상황 및 다양한 요구사항이 존재했고, 그럴 상황에서 어떻게 대처할지 처음에는 애매했습니다.
이 과정에서 다양한 분야와의 커뮤니케이션을 위해서는 적극적이고 유연한 대처가 필수적이라고 느꼈습니다.
먼저 물어보는 적극적인 자세와, 예외의 경우 상황에 맞게 대응하는 이 2가지 부분이 업무를 수행하면서 배우고 발전한 부분이었습니다.