현대자동차 Global Ph D 제조 데이터 활용 인공지능 예측 진단 시스템 개발 자기소개서 참고

현대자동차 Global Ph D 제조 데이터 활용 인공지능 예측 진단 시스템 개발 자기소개서 참고

1. 성장과정 및 학습경험

저는 어릴 적부터 호기심이 많았습니다. 늘 주변의 사물과 현상에 대해 궁금증을 가지고 직접 분해하고 조립하며 원리를 파악하려고 노력했습니다. 특히 고등학교 시절, 낡은 라디오를 고치는 과정에서 회로의 작동 원리를 이해하고 고장 부위를 찾아내는 경험은 제게 큰 성취감과 함께 문제 해결 능력의 중요성을 일깨워 주었습니다. 이 경험을 바탕으로 자연스럽게 공학 분야에 대한 관심을 갖게 되었고, 대학교 진학 후에는 인공지능과 데이터 분석 분야에 매진하며 꾸준히 전문성을 쌓아왔습니다. 대학교 2학년 때는 스마트 팩토리 관련 프로젝트에 참여하여 제조 데이터 분석을 통해 생산 효율을 개선하는 실무 경험을 쌓았습니다. 당시 저희 팀은 기존의 생산 라인 분석 방식에서 벗어나 머신러닝 알고리즘을 적용하여 불량률 예측 모델을 개발했습니다. 데이터 전처리 과정에서 예상치 못한 오류를 발견하고 해결하기 위해 밤샘 작업을 진행했던 기억이 생생합니다. 결과적으로 저희가 개발한 모델은 기존 방식 대비 불량률을 15% 감소…(생략)