가천대학교 / 소프트웨어학과 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 인턴 (한달) / 2021 인공지능 언어능력 평가 (은상)
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1. PTKOREA에 관심을 갖고 지원한 이유와 입사 후 목표를 서술해 주세요 (최대 1,000자 입력가능)
[세상을 이롭게]
회사를 선택하는 데 있어서 중요한 것은 급여나 명예가 아닌, 방향성과 가치입니다. ‘세상을 이롭게 함으로 나를 이롭게 하자'라는 저의 가치관과 삶의 방향성이, 데이터/테크/크리에이티브의 융합을 통해 고객의 지속 가능한 성장과 고객들을 위한 솔루션을 제공하는 PTKOREA와 닮아있기에 동행하고자 지원했습니다. PTKOREA는 누구보다 시대의 발 빠른 변화를 읽어, 고객과 함께 성장할 수 있는 방법을 찾아냅니다. 고객의 새로운 경험을 위해 한발 앞서 디지털 비즈니스의 영역을 넓혀가는 PTKOREA의 행보에, 방대한 데이터로 가치있는 인사이트를 제공하며 성장할 수 있는 곳임을 확신하게 되었습니다. 새로운 목표를 향해 나아가고, 지속 가능한 성장을 꿈꾸며 실천하는 PTKOREA 임직원과 함께 성장하고 싶습니다. 음성/언어(한국어, 영어)/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 활용한 다양한 프로젝트 및 연구 경험을 바탕으로, 입사 후 주어진 데이터를 다각도로 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하도록 노력하겠습니다.
주어진 미디어 데이터의 특징을 분석하겠습니다. 석사과정에서 여러 모달리티를 다루며, 주어진 데이터의 특징에 따라 처리 방법이 달라짐을 배웠습니다. 언어에 맞게, 특성에 맞게 데이터를 처리하도록 상관관계 등을 시각화하며 데이터를 분석하겠습니다.
빠르게 변화하는 머신러닝의 흐름을 따라가며 전문적인 역량을 확장하겠습니다. 데이터 분석가로 성장하기 위한 핵심 역량은 빠르게 변화하는 기술의 흐름을 따라가며 현업에 적용하는 것입니다. 유의미한 인사이트를 도출하기 위해, 끊임없이 도전하며 안주하지 않겠습니다.
글로벌 인재로 성장하기 위해, 영어를 학습하겠습니다. 중학교 시절 6개월의 유학 경험으로 꿈에서 영어로 대화할 정도로 언어 구사력이 향상했습니다. 그러나 끊임없이 사용하지 않으면 휘발되어 도태됨을 배웠습니다. 오늘보다 더 나은 내일, 성장하는 인재가 되겠습니다. 선두적이고 주체적인 인재로, 혁신에 기여하겠습니다.
2. 지원 직무 관련, 끊임없는 성장을 위해 노력한 본인만의 경험을 서술해주세요. (500자)
[음성/언어/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 이용한 프로젝트 및 연구 경험]
석사과정에서 자연어처리 전공을 수료하며, 머신러닝과 세부 분야인 딥러닝 학습 경험이 있습니다. 데이터 분석가 및 멀티모달 자연어처리 개발자로 성장하기 위하여 7개의 프로젝트, SCIE 1개, KCI 2개의 논문(1저자) 게재, 수상 4회, 특허 출원 1회, 자연어처리 이론 및 실습 강의를 했습니다. 모달리티에 구애받지 않는 개발자로 성장하기 위해, 음성/언어/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 활용한 연구들을 수행했습니다. KNN, Logistic Regression, KFold, Random Forest 등의 알고리즘을 사용하여 python 기반의 머신러닝 시스템을 개발한 경험이 있습니다. Matplotlib의 heatmap으로 feature 간의 상관관계를 시각화 할 수 있고, BERT, T5, ViT 등 딥러닝 모델을 다룰 수 있습니다. 석사과정에서의 경험이 PTKOREA에서 큰 거름이 될 것입니다.
3. 기존 방식을 벗어나 새로운 방식으로 성과나 아이디어를 낸 경험에 대해 서술해주세요 (500자)
[멀티모달을 위한 self-attention 제안]
‘Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information’ 연구에서 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 2.79의 정확도 향상을 경험했습니다. 모델 학습에 자연어만을 사용하는 것보다 오디오를 함께 사용했을 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 downstream 분야에서 함께 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. Transformer Encoder의 self-attention에서 Q, K, V를 기존의 자연어 임베딩이 아닌 ‘자연어+오디오’ 정보를 이용하는 방법을 제안했습니다. 새로운 방법을 제시하는 것만큼 중요한 것은, 깊이있게 딥러닝 모델의 내구조를 이해하는 것임을 배웠습니다.
4. 공동의 목표 달성을 위해 열린 마음으로 동료와 협력한 경험을 서술해주세요. (500자)
자연어처리에 큰 관심을 가진 학부생 18명을 모집하여, 3주동안 주 2회 4시간씩 '자연어처리 이론 및 실습' 강의를 진행한 경험이 있습니다. 딥러닝 이론들을 정리하여 직접 강의자료를 만들고 실습자료를 배포했습니다. 딥러닝의 기초 개념인 perceptron부터 Transformer/BERT까지 강의했으며, 학부생도 이해할 수 있도록 풍부한 예시를 포함했습니다. 그러나 다양한 나이대와 개인 역량의 차이로, 점차 학습 이해도의 격차가 드러났습니다. 저는 설명만 하는 단방향의 강의에서 질문과 설문, 손들기 등 소통하는 강의로 변화를 주었습니다. 또한 일대일 맞춤 Q&A로 학생들의 이해도 향상을 위해 노력했습니다. 그 결과, 자연어처리에 흥미가 생긴 학생 4명이 연구실에 입실하여 연구에 참여했으며, 학생 1명은 대회에 참가하여 대상을 수상했습니다. 배움을 함께 공유하는 기쁨을 경험할 수 있었습니다. 입사 후에도 팀원들과 허물없이 교학상장하여 PTKOREA에 기여하도록 노력하겠습니다.