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이 글은 배터리·소재 R&D 직무 지원자가 실제 프로젝트·연구 기반으로 문항을 완성한 자기소개서입니다. 타전공 관점의 문제해결, MT 기획 리더십, AI 기반 실험데이터 분석 등 R&D 핵심 역량을 어떻게 풀어냈는지 문항별로 참고해보세요. 👉 더 많은 최신 합격 자소서와 직무별 예시는 **[링커리어 자소서 만능검색기]**에서 확인할 수 있습니다. 1. 낯선 환경에서 자발적으로 최고 수준의 성과를 만들어냈던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 어떤 목표와 전략을 세우고 실행했는지 서술해주세요. (700자 이내) [타전공자의 관점으로 도전한 배터리 원가 절감] 에너지재료설계 과목에서 ‘전기차용 배터리의 용량 당 가격($/kWh) 절감’을 주제로 프로젝트에 참여했을 때, 유기재료 전공자로서 무기재료 기반의 양/음극 설계에는 익숙하지 않아 낯선 환경에 놓이게 되었습니다. 하지만 이를 배터리와 반도체 전반에 대한 이해를 넓혀 새로운 시각으로 접근하고자 관련된 강의를 수강하였고, 선행 연구 논문 발표를 맡았습니다. 팀의 목표는 비용을 최소화함과 동시에 초기 용량과 사이클 성능을 향상시키는 것이었지만, 기존 연구들의 한계점을 도출하는 데 어려움을 겪으며 방향을 잡지 못해 답답함을 느꼈습니다. 이 과정에서 Al 도핑을 통해 성능을 향상시킨 사례에 주목했고, 반도체 도핑 공정을 양극재 설계에 접목하는 방안을 제안했습니다. 도핑 사례와 열처리 조건 등을 체계적으로 분석하였을 때 Ion implantation이 기존 도핑 대비 성능이 우수할 것이라고 판단하였으며, ChatGPT와 Python을 활용해 가격 증가와 성능 향상을 시뮬레이션한 결과 사이클 성능은 NCM 대비 약 50.8% 향상, 원가는 1.7% 증가할 것으로 예측하였습니다. 이 아이디어는 양극에 반도체 공정을 적용한 창의적인 아이디어로 평가 받아 A+ 학점을 받을 수 있었습니다. 입사 후에도 다양한 시각을 융합하여 문제를 정의하고, AI를 기반으로 문제를 효율적으로 해결하는 신입사원이 되겠습니다. 2. 당신이 주도적으로 진행한 일이 타인의 피드백이나 반대로 인해 방향이 바뀌거나 실패했던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 느낀 점과 배운 점을 설명해 주세요. (700자 이내) 저는 학과 부학생회장으로서 학과 MT를 기획하며, 한정된 예산 안에서 높은 만족도를 달성하기 위해 전반적인 기획을 주도했습니다. 전년도 참가자들의 “숙소는 좋았으나 식사나 프로그램이 아쉬웠다”라는 피드백을 바탕으로, 참가비를 절감하면서도 식사와 활동의 질을 높이는 방향으로 기획안을 수립했습니다. 그러나 MT를 1주 앞둔 시점 학과장님께서 지원 사업과 연계하여 연구원 탐방 프로그램을 병행해보라는 피드백을 주셨고, 이에 따라 전체 일정, 예산, 프로그램 구성까지 전면 수정이 필요한 상황이었습니다. 이미 대부분의 계획이 마무리된 상태였기에 부담이 컸지만, 참가자들에게 더 가치 있는 경험을 제공할 수 있다는 판단 아래 제안을 수용했습니다. 이후 참가자들의 동의를 구하고 연구원 측과 일정을 빠르게 조율하여 탐방을 포함한 새 일정을 확정했습니다. 동시에 감사 일정이 겹쳐 부담이 컸으나, 문서 작성에 능한 임원과 업무를 분담해 기한 내에 서류를 완성하고 일정을 차질 없이 마무리할 수 있었습니다. 그 결과, 참가비는 전년 대비 17.3% 절감하면서도 만족도는 4.8/5.0으로 향상되어 긍정적인 평가를 받을 수 있었습니다. 이 경험을 통해 외부의 피드백을 유연하게 수용하는 자세가 더 나은 결과로 이어질 수 있다는 점을 배웠습니다. 또한 급작스러운 상황 속에서도 우선순위를 정하고 역할을 분담해 문제를 효율적으로 해결하는 실행력을 키울 수 있었습니다. 3. AI 도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험이 있다면 구체적으로 서술해 주세요. (700자 이내) [실험 결과 분석의 신뢰도 및 효율성 증대를 위한 AI 도입] 학부연구생 활동 중 고체 고분자 전해질의 이온전도도를 향상을 위한 가교 공정을 연구하였습니다. 연구에서 습식 가교 후 건식 가교하여 두 공정의 장점을 모두 살린 이중 가교 방식을 새롭게 설계하여 적용하였습니다. 코인셀의 EIS 분석 중, 임피던스 데이터에서 벌크 저항이 불명확하게 나타나 이온전도도 계산에 정확성을 확보하기 어려웠습니다. 특히 Nyquist plot에서 이상적인 반원 형태가 아닌 비정형 곡선이 관찰되어, 기존 방식으로는 추세선을 정확하게 적용할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 ChatGPT와 Python을 활용한 데이터 분석을 시도했습니다. 먼저 ChatGPT를 통해 다양한 등가 회로 모델과 곡선 피팅 방법을 탐색했고, 그중 실험 데이터 특성에 가장 적합한 수학적 모델을 식별하였습니다. 이후 Python을 이용해 다양한 시뮬레이션과 모델을 비교하며 오차를 최소화하는 방향으로 코드를 개선했고, 그 결과 이전보다 훨씬 신뢰도 높은 벌크 저항 값을 도출할 수 있었습니다. 벌크 저항 도출은 정확한 이온전도도 계산에 중요한 근거가 되었으며, 해당 연구를 바탕으로 학술대회 우수구두 발표에 참가하여 수상 후보로 선정되었습니다. 입사 후 데이터 분석과 AI 도구를 적극적으로 접목하여 공정의 정밀도와 생산성을 높이고, 스마트 제조 혁신에 앞장서는 인재가 되겠습니다. 🔥SK AX 스크랩 TOP 자소서 함께 확인 https://linkareer.com/cover-letter/35154