자소서 항목 질답

• 질문자신에게 영향을 끼친 사건과 인물 등을 포함하여 본인이 가지고 있는 가장 중요한 가치관은 무엇인지 설명해 주세요. (최소 100자, 최대 700자 입력가능) 보기

  "'뚜렷한 목표의식', 성장의 원동력"
  
  어린 시절부터 뚜렷한 목표의식을 미덕으로 생각했습니다. 목표를 이루기 위해 계획을 세우고, 차근차근 계획을 실천하여 목표를 성취해내는 과정이 즐거웠습니다. 그러나 대학에 진학하고서는 상황이 달라졌습니다. 원하던 학과에 진학하지 못한 터라, 통계학을 왜 공부해야 하는지 동기 부여가 되지 않았습니다. 목표의식을 회복한 계기는 멘토링 봉사였습니다. 성적을 고민하는 학생들을 상담해주며 '틀을 깨고 자신을 바라봐야 한다'는 조언을 건넸습니다. 저 스스로에게도 깨달음을 주는 시간이었습니다. '적성에 맞지 않는다'는 틀 안에 갇혀 의미를 찾고자 노력하지 않았던 제 모습을 반성하는 계기가 되었습니다.
  
  깨달음 후에 내린 선택은 부딪힘이었습니다. AI 개발을 공부해보자는 다짐으로 AI 대회에 참가하였습니다. 일 년 동안 같은 데이터로 AI 개발을 공부하며 다양한 알고리즘을 공부했습니다. 대회 참여는 AI 엔지니어가 되자는 목표를 세우는 계기가 되었습니다. 연구한 내용을 바탕으로 참여한 논문대회에서 수상의 영예를 안는 동시에, 평생 공부하고 싶은 저만의 데이터 취향을 발견할 수 있었습니다. 이를 바탕으로 Vision AI 스타트업에서 댐 손상 탐지 프로그램의 데이터 전처리부터 프로그램 개발까지 성공적으로 마무리하여 후속 계약까지 달성할 수 있었습니다.

• 질문도전적인 목표를 설정하여 가치있는 혁신을 실현해 본 경험해 대해 실행과정과 결과, 느낀점을 포함하여 설명해 주세요. (최소 100자, 최대 700자 입력가능) 보기

  "’도전’, 성장을 위한 동력"
  
  AI 스타트업 인턴 당시, AI 소프트웨어 개발 업무를 직접 진행하면서 처음으로 프로그램 개발에 도전했던 경험이 있습니다.
  응용 프로그램 개발을 하면서 CS 지식의 부족함과 프로그래밍 언어 활용의 미숙함으로 고민이 많았습니다. 하지만 새로운 분야는 충분한 시간과 노력을 들이면 정복할 수 있다는 생각으로 업무 시간이 끝나면 회사에 남아 부족한 지식을 채워갔습니다. 기존 코드를 클론 코딩하면서 전체 코드의 흐름과 개발 툴을 익혀갔고, 자료구조도 틈틈이 공부하며 더 효율적인 코드가 뭔지 생각하고 또 생각하며 프로젝트를 완성하였습니다. 또한, 프론트엔드 개발 경험이 많은 동료와 선배님에게 적극적으로 도움을 요청하였습니다. 그 결과 큰 규모의 외주 프로젝트를 성공적으로 마무리하여 후속 프로젝트도 계약하는 성과를 이룰 수 있었습니다.
  이를 통해 새로운 영역에 대한 두려움을 버리고 뒤처진 만큼 더 시간을 들이고 노력한다면 불가능은 없다는 것을 느꼈습니다.

• 질문지원 분야와 관련된 경험 및 역량, 관심사항, 개인의 목표 및 비전, 지원동기, 전문성 등 자신을 어필할 수 있는 내용을 기반으로 자유롭게 기술하시기 바랍니다. 지원직무를 선택한 이유와 그 직무를 수행함에 있어 본인만의 차별화된 역량은 무엇인지 설명해 주세요. (최소 500자, 최대 2,000자 입력가능) 보기

  "이수 과목"
  
  객체지향 프로그래밍, 데이터베이스 응용, 통계소프트웨어 실습 등 통계 관련 소프트웨어 과목을 이수하여 Python, SAS, R, MySQL 등 프로그래밍 실력의 기본을 다졌습니다.
  
  "OOO 부스트 캠프 AI Tech"
  
  AI 개발과 서비스와 관련된 강의와 대회를 수행하면서 개발의 숙련도를 향상 했습니다. 교육을 이수하는 4개월 동안 4번의 대회와 1번의 프로젝트를 경험했고, 매일 9시부터 6시까지 강의를 들으며 공부한 내용을 정리하여 캠퍼들에게 공유했습니다. 이 경험을 통해 AI 모델 개발 실력과 협업 능력이 향상 했습니다.
  
  "3D depth 카메라를 활용한 전선 불량품 판별"
  
  전선 불량품 판별을 위한 sementic segmentation 데이터 생성과 모델 개발 업무를 수행했습니다.
  전선 데이터를 촬영 후 데이터 라벨링을 통해 segmentation 데이터를 생성하고, Detrectron2로 총 30개의 클래스를 학습하였습니다. 학습 결과 도출된 물체의 좌표를 통해 3D 거리 데이터로 변환하고 실제 길이와의 검증과 학습 성능을 수치화하여 보고서로 작성하였습니다.
  
  다수의 AI 프로젝트와 대회를 통해 얻은 AI 개발 능력을 활용해 한국타이어의 Data 기반 feature extracting 업무를 수행하는 데 기여하고, 학부에서 공부한 통계학 프로그램과 ML 개발 역량을 통해 타이어 성능 예측 및 향상 기술 개발 업무에 이바지하겠습니다.