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합격자소서

한화시스템(주) 2022년 하반기 신입 머신러닝엔지니어합격자소서

합격자 정보

  • 서울4년
  • 정보통계학과
  • 학점 3.58/4.5
  • 토익 945
  • 토스 AL
  • 자격증 2개
  • 인턴 2회
  • 수상 1회
  • 사회활동 1회
  • 14,050읽음

합격자소서 질문 및 내용

답변
"’도전’, 성장을 위한 동력"

제가 생각하는 ‘도전’은 제 안의 호기심을 찾아내고 그것을 해결하기 위해 실행하며 그 과정을 통해 스스로를 변화 시킬 수 있음을 깨달은 것이라고 생각합니다. AI 스타트업에서 인턴을 하던 당시, 한 번도 해보지 않았던 프론트엔드에 대한 호기심 때문에 업무를 자진해서 지원한 적이 있습니다. 한 달 안에 프로젝트를 완성해야 했기 때문에 시간이 촉박하여 어려움이 많았습니다. 이를 해결하기 위해서 방법을 모색하다가, 프론트엔드 개발 경험이 많은 동료에게 적극적으로 도움을 요청하였습니다. 또한, 근무 시간 이후에 남아 회사 깃헙의 모든 프론트엔드 코드를 클론코딩 해보았고, 코드를 해당 프로젝트에 맞게 수정하여 코드를 완성할 수 있었습니다. 그 결과, 한 달이라는 시간 안에 프로그램을 외주사에 전달할 수 있게 되었고, 후속 프로젝트를 계약하며 성공적으로 프로젝트를 마무리할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 저는 자신의 한계를 정해 놓지 않고 꾸준히 호기심을 가지고 노력하여 성장을 이루는 사람이라는 것을 깨달았습니다.

글자수 536922Byte

답변
"가장 효과적인 커뮤니케이션, ‘대화’"

협업에 실패했던 경험은 대학생 시절 논문 대회에 참여했을 때입니다. 학업과 병행하기 위해 만날 수 있는 시간이 한정되어 서로의 진행 상황을 교류할 수 있는 시간이 적어 고민이 많았습니다. 또한, 좋은 결과를 달성하겠다는 욕심에 개인적인 교류보다는 업무와 관련된 대화만 나누어 깊은 정서적 교류를 하지 못했습니다. 이 경험을 통해, 깃헙이나 슬랙과 같은 협업 툴을 적극적으로 사용하여 더 원활하게 의견을 교류하고, 업무 외에도 서로의 힘든 점을 공유하면서 서로 신뢰를 쌓을 수 있다면 더 나은 성과를 이룰 수 있었다는 것을 깨달았습니다.

실패한 경험을 디딤돌 삼아 진행한 OCR 프로젝트를 성공적으로 마무리하여 좋은 성과를 달성하였습니다. 매일 깃헙과 카톡을 통해 서로의 진행 상황을 실시간으로 공유하고, 화상회의를 통해 어디에서나 의문점을 공유할 수 있었습니다. 하지만 소통을 위한 장치들이 소수의 팀원에게만 적용되는 것을 느껴 협업에 어려움이 있었습니다. 참여하지 않는 다른 팀원에게 직접 어려움이 무엇인지 물어본 결과 프로젝트의 진행 속도를 따라가기 어렵다는 답변을 들었습니다. 그리하여 각자 공부한 내용을 보고서 형태로 작성하여 체계적으로 자료를 보관하여 다른 팀원이 모르는 내용을 빠르게 찾을 수 있도록 공유 드라이브도 적극적으로 활용하였습니다. 이 경험을 통해, ‘대화’가 협업의 가장 중요한 요소라는 것을 깨달았습니다.

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답변
"’추진력’, 지치지 않고 끝까지 완수할 수 있는 힘"

제가 가진 경쟁력은 추진력이라고 생각합니다. 대학생 시절, 저는 처음으로 AI 대회에 출전하였습니다. 한 번도 AI 알고리즘 코드를 짜본 경험이 없었기 때문에 대회 진행에 어려움을 겪었습니다. 그리하여 AI 개발에 능숙하신 교수님과 선배님들에게 이메일을 보내 적극적으로 도움을 요청하였습니다. 또한, 대회와 관련된 교내의 모든 AI 서적과 깃헙의 코드를 공부하면서 코드를 완성하였습니다. 하지만 수상을 목표로 출전한 대회에서는 입상도 하지 못하였습니다.

그러나 실패에 굴하지 않고 다시 대회에 출전하였습니다. 이번 대회에서는 팀원을 모아 다양한 시각을 통해 문제를 극복하고, 정기적으로 교수님에게 첨삭을 받으면서 프로젝트의 방향성이 맞는 지를 확인하였습니다. 이렇게 1년 동안 같은 데이터로 꾸준히 연구한 결과를 논문으로 구체화하였고, 그 결과 대회에서 최우수상을 받을 수 있었습니다. 1년이라는 짧지 않은 시간 동안 지치지 않고 이루고자 했던 목표를 달성하는 자신을 보며 저의 가장 큰 경쟁력이 추진력이라는 것을 깨닫게 했습니다.

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답변
최근 과열되고 있는 IT 업계의 고객 유치 경쟁에서 경쟁력을 얻기 위해서는 새로운 트랜드를 기민하게 통찰하고 이를 고객 맞춤형 서비스로 제공하는 ‘Smart’한 솔루션이 필요합니다. 또한, 창의적(Creative)인 기술을 통해 고객의 기대보다 한 발 앞서서 자체 솔루션을 개발하여 미래의 새로운 경쟁력을 고민하는 것이 필요합니다.

저는 온라인 행동정보를 활용한 고객 맞춤형 서비스 개발로 Smart하고 Creative한 솔루션을 제공한 경험이 있습니다. 제가 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 16% 향상된 추천 성능을 보장하는 VAE 모델을 적용하여 더 Smart 한 솔루션을 제공할 수 있었습니다. 또한, 추천에서 가장 고질적인 문제인 신규 사용자 데이터 부족 문제를 해결하기 위해서 사용자가 활용한 모든 온라인 상의 데이터를 활용해 Cold Start(데이터 부족) 문제를 해결하여 Creative 한 문제해결을 가능하게 하였습니다. 해당 솔루션은 Smart하고 Creative한 해결방법을 인정받아 OOOOOOO학회 논문대회에서 최우수상을 수상하였습니다.

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