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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.