본문 바로가기
채용중

GPTW코리아 직원경험 진단 인증기업입니다.

  • 대한민국 일하기 좋은 100대 기업
  • 밀레니얼이 가장 일하기 좋은 기업
  • 시니어가 가장 일하기 좋은 기업
i-AWARDS 수상

해당 기업은 한국인터넷전문가협회가 주관한 " i-AWARDS" 수상기업 입니다.

닫기
LG에너지솔루션
LG그룹 계열사
축전지 제조업
업계 2위
7399

관심기업 추가하고 채용소식 받기

닫기

합격자소서

합격자소서 상세 보기

2021년 하반기 신입 생산직종사자 합격자소서

합격자 정보 서울4년 화학공학.고분자공학과 학점 3.8/4.5 오픽 IH 자격증 1개

2022.03.2533,617

자소서 항목

  • Q1. 지원분야/직무에 대한 지원 동기와, 해당 분야/직무를 위해 어떤 준비를 해왔는지 소개해주세요. [생산기술/공정기술] (700자)
  • Q2. 본인의 특성 및 성격(장점/보완점)을 자유롭게 기술해주세요.
  • Q3. LG에너지솔루션에서 이루고 싶은 나만의 꿈과 비전을 소개해주세요.

합격 자소서

답변
생산 기술 직무의 핵심 역량은 공정에 대한 전반적인 이해와 24시간 끊임없이 나오는 공정 및 설비 데이터의 분석능력 그리고 이를 통한 원가 절감 및 품질 개선이라고 생각합니다. 저는 이 두 가지 역량에 적합한 프로젝트를 진행하여 성공적으로 완료하였기에 생산 기술 직무를 잘 수행할 수 있다고 확신합니다.

화공 및 고분자 종합설계에서 ‘항균용 구리필름 제조 프로세스 최적화’ 프로젝트를 진행하였습니다. 폴리올 공정과 LDPE 합성법을 기반으로 공정 설계 요소를 선택하였습니다. 그 후, 공정 모사 프로그램(DWSIM)을 이용하여 공정 설계, 공정 요소 연결 그리고 전체 공정에 대해 검증을 하며, 공정에 대한 이해도를 높일 수 있었습니다. 최종적으로 BEP 지점을 분석하며 공정에 대한 경제성 평가도 진행하였습니다. 단순히 공정 요소 설계를 넘어 양산성을 함께 고려하는 엔지니어의 자세를 가질 수 있었습니다.

‘로봇 용접 기계에 부착된 전극 팁 마모 진단 모델 구축’ 프로젝트에서 파이썬을 통한 머신러닝을 진행하였습니다. 3종류의 센서를 부착하여 파이썬을 통해 raw data를 받아와 변환, 차원 축소를 거처 데이터를 처리하고 추출했습니다. 그리고 머신러닝을 통해 고장과 정상 두 가지 클래스를 분류하는 진단 모델을 만들었습니다. 최종적으로 센서로부터 들어오는 빅데이터를 파이썬을 통해 처리하여, 신뢰 구간을 벗어나면 전극 팁 고장을 진단하는 모델을 만들 수 있었습니다.

글자수 7191,223Byte

답변
생활 속에서 불편한 점을 포착하고 개선하는 것을 좋아합니다. 비효율적이다고 생각되는 부분이 있으면 해결 방법을 고민하고 실제로 적용합니다.

대형 운전병으로, 주유 과정을 획기적으로 단축해 매일 40분의 시간을 절감하였습니다. 단순 반복적이었던 주유 과정을 비효율적이라고 느꼈고, 분대장이 된 후 새로운 장비의 도입과 유류고 배치의 수정으로 새로운 주유 방법을 만들었습니다. 매일 웨이트 트레이닝을 진행하며 바벨 운동 관련 특허(10-2021-OOOOOOO)를 출원하였습니다. 바벨 운동을 하며 자세의 수평확인이 어려운 점에 불편함을 느꼈고, 해결 방법을 고안하여 명세서로 작성하였습니다.

‘생각 즉시 행동’ 저는 실행력이 좋습니다. 조금은 성급해 보이더라도 빠르게 판단을 하여 실제 행동으로 옮깁니다. 난관에 부딪힐 때, 상황에 적절한 생각이 떠올랐고, 그 생각은 다시 행동으로 이어졌습니다. 이러한 선순환을 경험하며 실행력을 중요시하게 되었습니다. 이에 반해 꼼꼼함이 떨어집니다. 현재 메모 앱을 활용하며 기록하는 습관을 형성하고 있습니다.

글자수 534912Byte

답변
LG에너지솔루션은 2023년 260GWh 규모의 세계 최대 배터리 생산능력을 확보할 계획입니다. 이러한 생산능력을 뒷받침하기 위해서는 안전성이 무엇보다 중요합니다. 배터리 산업에는 락인효과가 있어, 배터리에 결함이 발생하지 않는 한 배터리 공급사는 잘 바뀌지 않기 때문입니다.

저의 최종 목표는 폭발을 예방하는 방향으로 배터리 상태를 미리 감지하는 관리 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 위해서는 현장 경험을 통한 제조 공정에 대한 생생한 이해와 데이터 분석 역량 그리고 개선 경험이 필요합니다.

먼저 전극 공정, 조립 공정, 화성 공정에 대한 기본기를 바탕으로 배터리 타입별 생산 공정을 현장에서 깊이 있게 이해할 것입니다. 그리고 폴란드, 미국 등 해외 공장과 적극적인 협업을 위해 꾸준히 회화 능력을 높일 것입니다. 끝으로 학부 때의 파이썬을 통한 머신러닝 경험을 더욱 발전시킬 것입니다. 이를 통해 담당하는 제조 공정에서 개선 요소를 발견하고 모델을 구축하여 작업 효율을 높이겠습니다.

글자수 505861Byte

다른 합격자소서 리스트

LG에너지솔루션 다른 합격자소서