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2017년 상반기 신입 기술·전문강사 합격자소서
합격자 정보
대학원
산업공학
학점 3.7/4.5
토익 800
토스 Level6
자격증 3개
수상 2회
2017.06.2730,421
자소서 항목
- Q1. IT Leadership Academy에 지원하게 된 동기를 기재하여 주십시오. (LG CNS에 관심을 갖게 된 계기, 본인이 해당분야에 적합한 이유 등을 기재해 주시기 바랍니다.) 500자
- Q2. 지원분야와 관련된 구체적인 지식이나 경험을 기재하여 주십시오. (관련학습, 동아리활동, 수상경험 등을 중심으로 자유롭게 기재해 주시기 바랍니다.)
- Q3. 10년 뒤 본인이 기대하는 모습을 기재하여 주십시오. (LG CNS 내에서 성장하고 싶은 목표 및 비전을 자유롭게 기재해 주시기 바랍니다.) 500자
합격 자소서
전문가 자소서 총평
4지원자는 자신이 지원한 분야와 관련하여 타 지원자와 차별화된 경험을 보유하고 있고 그 내용을적극적으로 제시하며 내용을 채웠습니다. 또한 지원회사의 솔루션을 활용한 경험, 지원직무와 관련된 프로젝트 경험을 적극적으로 제시하여 소재와 내용이 모두 호감이 간다는 점이 장점입니다. 또한 군더더기 없이 작성한 글 솜씨도 돋보입니다. 자신이 제시한 경험 및 사례에 대해 적절하게 의미를 부여하고 결론적으로 그 경험이 어떻게 쓰일 수 있는지 적극적으로 제시하여 역량이 뛰어난 지원자의 느낌을 주고 있습니다.
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답변
[다양한 데이터 활용을 통한 스마트 팩토리 체계 구축]
온/오프라인 데이터, 빅 데이터 활용을 통한 스마트 팩토리 체계 구축 경험을 통해 습득한 분석 능력을 LG CNS에서 발휘 가능하다고 판단하여 지원하게 되었습니다.좋은점 1
스마트 팩토리 관련 프로젝트 진행 당시 LG CNS의 ez솔루션을 접한 적이 있습니다. 그 중에서도 ezMES, ezControl 알고리즘을 참고하여 시스템 열화 데이터 등의 오프라인 데이터, 신호와 같은 온라인 데이터로부터 수명분포 기반의 신뢰도 예측 및 최종 시스템 예지보전 체계방안을 제안할 수 있었습니다.
이제 LG CNS의 축적된 제조 데이터 및 crwaling을 통해 획득한 다양한 데이터를 바탕으로 ‘최적의 스마트 팩토리 알고리즘 솔루션 구현’업무를 수행하고 싶습니다. 좋은점 2글자수 399자653Byte
좋은점 1 많은 지원자들이 입사하여 배우고 성장하겠다고 쓰는 반면 이 지원자는 자신이 입사하여 역량을 발휘 할 수 있다고 쓰고 있습니다. 얻을 것을 먼저 챙기는 것이 아니라 회사에 도움이 되고자 하는 지원자의 마음이 느껴진다는 점에서 호감을 줍니다.
좋은점 2 지원회사의 실제적인 솔루션을 사용한 경험을 제시한 점이 좋습니다. 회사에서 좋아하지 않을 수 없는 경험입니다.
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답변
[시스템 수명 평가와 예지보전]
‘대규모 시스템의 상태기반 예지보전 의사결정 지원체계 개발’ 프로젝트를 수행하며 다음의 세부 연구를 진행했습니다.
첫째, 제조현장의 열화, 신호 데이터 전처리 및 분석방안을 모색했습니다. R을 통해 설비의 소음과 진동과 같은 다차원의 신호 데이터에 대하여 PCA, SVM등의 인공지능 방법을 적용하고자 했고, 열화데이터의 경우 수명분포 기반의 ADT approach, 2-stage approach 분석을 적용했습니다.
둘째, 분석된 결과를 바탕으로 시스템 신뢰도 예측방법에 대하여 연구했습니다. 웨이블릿 기반의 함수적 혼합효과모형을 적용하여 잔존수명을 예측하고, 가용도를 고려했을 때 보전비용 최적화 시점을 산출했습니다.아쉬운점 1글자수 371자616Byte
아쉬운점 1 현재 내용도 충분히 회사의 호감을 끌 수 있는 내용이지만 이 항목의 의도대로 쓴다면 프로젝트 경험 한가지를 쓰는 것이 아니라 자신이 활동한 활동들을 제시하고 그 활동들을 통해 어떤 지식과 경험을 했는지 나열하는 방식으로 제시하는 항목입니다.
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답변
[Value Creator]
LG CNS의 고객들에게 항상 솔루션 이상의 가치를 제공할 수 있는 value creator가 되겠습니다. 이를 위해서는 스마트 팩토리 분야의 데이터 분석 전문가가 되어야 할 것이며, 저는 다음과 같이 다각적 학습과 연구로 LG CNS의 가치 창출을 도출하는데 이바지 할 것입니다.
첫째, LG CNS의 기존 ezMES, ezControl 등에 대하여 개선점을 찾겠습니다. 기존의 알고리즘 외 더 효과적인 방법이 있는지를 탐색하고 적용, 비교하여 최소의 시간과 비용이 소모되는 알고리즘을 구현하겠습니다.
둘째, 사외 다양한 데이터를 수집하고, 이를 분석하기 위해 데이터 마이닝 분야를 깊이 있게 학습할 것입니다. 제조 현장 뿐만 아니라 SNS, 온라인 상에 존재하는 비정형 데이터를 crawling할 것입니다. 그리고 이에 대한 특징 추출 및 군집화 등을 통한 텍스트 마이닝 적용을 위해 인공지능, 머신러닝 분야를 지속적으로 연구하겠습니다.좋은점 1글자수 490자785Byte
좋은점 1 현재 내용도 나쁜 것은 아니지만 ‘10년 후’와 같이 시기를 명시한 것은 이유가 있습니다. 막연한 장래 포부가 아닌 것이며, 10년 후에 산업이나 기술이 어떻게 변해 있을 것인지, 또한 지원회사는 어떤 기술과 방향성으로 사업을 해 나가고 있을 것인지 제시할 것을 요구하는 것입니다. 지원 기업의 호감을 이끌어 내기 위해서는 이 부분에 대한 내용이 우선적으로 제시되어야 합니다.