1) 본인이 회사를 선택할 때 가장 중시하는 가치는 무엇이며, 포스코가 그 가치에 부합하는 이유를 서술하여 주십시오.
포스코는 제철 공정 전반에 AI와 빅데이터를 도입하여 스마트 팩토리를 고도화하고 있으며, IT 전공자로서 정밀한 데이터 제어 역량을 발휘하기에 최적화된 환경이라 생각합니다. 학부 연구생 시절, 이기종 센서 데이터를 통합 수집하는 모니터링 시스템의 백엔드를 구축하며 실시간 데이터 처리 파이프라인의 병목 현상을 해결한 경험이 있습니다. 당시 초당 발생하는 수천 개의 로그 데이터를 손실 없이 처리하기 위해 큐잉 시스템을 도입하고 데이터 구조를 최적화하여, 처리 속도를 기존 대비 30% 이상 개선하며 기술의 현장 적용 중요성을 체감했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 포스코 설비기술 직무에서 설비 운영 데이터를 정밀하게 분석하고 가동률을 극대화하는 데 기여하고자 합니다. 전통적인 설비 관리 방식에 데이터 분석 역량을 더해, 포스코가 디지털 전환을 통해 압도적인 제조 경쟁력을 유지하는 과정에 실질적이고 논리적인 기술적 뒷받침이 되고 싶어 지원했습니다
2)희망하는 직무를 수행함에 있어서 요구되는 역량을 갖추기 위해 어떠한 학습 또는 도전적인 경험을 하였고, 입사 후 이를 어떻게 발전시켜 나갈 것인지 서술하여 주십시오.
설비기술 직무 수행을 위해 방대한 로그 데이터에서 이상 징후를 판별하는 데이터 분석 및 알고리즘 설계 역량을 쌓았습니다. 학부 연구생 기간 중 머신러닝 기반의 이상 탐지 프로젝트를 수행하며, 실제 현장의 노이즈가 섞인 비정형 데이터를 전처리하고 모델을 최적화하는 과정을 거쳤습니다. 초기 모델의 낮은 정확도를 해결하기 위해 시계열 데이터 특성을 반영한 특성 추출 기법을 적용했고, 하이퍼파라미터 튜닝을 수천 번 반복하며 최종적으로 95% 이상의 탐지 정밀도를 확보했습니다. 또한, 임베디드 시스템 학습을 통해 센서 인터페이스와 하드웨어 제어 로직을 익히며 소프트웨어가 실제 기동부의 물리적 움직임에 미치는 영향을 깊이 이해했습니다. 이러한 기술적 기반은 포스코의 예치 정비 시스템을 운용하고 개선하는 데 직접적인 도움이 될 것입니다. 입사 후에는 설비에서 발생하는 진동, 온도, 압력 등 복합적인 시계열 데이터를 논리적으로 분석하여, 고장 발생 전 최적의 정비 시점을 도출하는 지능형 설비 관리 체계를 구축하겠습니다. 이를 통해 설비 수명을 연장하고 돌발 사고를 방지하는 전문성을 발휘하겠습니다.
3) 존중과 배려의 마인드로 타인에게 도움을 주었거나, 타인과의 협업을 통해 갈등 상황을 극복한 경험에 대해 서술하여 주십시오.
다학제간 협업 프로젝트 진행 당시, 시스템 성능 최적화를 목표로 하는 소프트웨어 팀과 안정적인 기기 구동을 중시하는 하드웨어 팀 간의 견해 차이가 발생했습니다. 저는 개발자 입장의 효율성만 고집하기보다 하드웨어 팀이 우려하는 메모리 점유율과 전력 소모 지표를 구체적으로 파악하기 위해 노력했습니다. 갈등 해결을 위해 각 팀의 요구사항을 수용할 수 있는 리소스 제한 기준을 명확히 설정하고, 코드 리팩토링을 통해 시스템 부하를 최소화하면서도 실시간 모니터링 기능을 유지하는 대안을 제시했습니다. 객관적인 벤치마크 데이터를 시각화하여 팀원들과 공유함으로써 양 팀의 기술적 합의를 이끌어냈고, 결과적으로 시스템 통합 테스트를 성공적으로 마쳤습니다. 이 경험을 통해 기술적 해결책은 서로 다른 직무 간의 제약 조건을 깊이 이해하고 객관적인 근거로 소통할 때 도출된다는 점을 배웠습니다. 포스코에서도 기계, 전기 등 타 전공 엔지니어들과 현장 오퍼레이터의 요구사항을 명확히 파악하여, 전공 간 장벽을 허물고 모두가 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 유기적인 협업 환경을 조성하는 데 앞장서겠습니다.
4) 최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
최근 제조 산업의 핵심 이슈는 디지털 트윈과 연계된 사이버 물리 시스템을 통한 공정 최적화와 현장 안전 확보입니다. 포스코가 수소환원제철 등 대규모 공정 혁신을 추진함에 따라, 가상 세계에서의 시뮬레이션을 통해 실제 현장의 위험 요소와 시행착오를 최소화하는 기술적 역량이 더욱 중요해지고 있습니다. 저는 특히 엣지 컴퓨팅을 활용한 초저지연 데이터 처리에 주목하고 있습니다. 중앙 서버의 부하를 줄이고 설비 단에서 즉각적으로 이상 상태를 감지하여 대응하는 시스템은 생산성뿐만 아니라 근로자의 안전을 실질적으로 보장하는 핵심 기술입니다. 학부 과정에서 배양한 실시간 데이터 분석 및 분산 컴퓨팅 역량을 바탕으로 포스코 설비 관리 시스템의 반응 속도와 신뢰도를 높이고 싶습니다. 가상 모델과 실제 설비 데이터의 동기화 정밀도를 높여 정비 효율을 극대화함으로써, 포스코가 안전사고 없는 스마트 제철소로서 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보하는 데 기술적 기여를 다하겠습니다. 데이터의 흐름을 정확히 파악하여 현장의 안전과 효율을 동시에 잡는 스마트 설비 전문가가 되겠습니다.