KT 모델경량화 및 추론최적화 기술연구개발 자기소개서

1.지원동기

[혁신과 성과를 향한 열정] 앞으로 인공지능과 딥러닝 기술 발전에 기여하며 세상을 더 편리하게 만들고자 이 분야에 지원하게 되었습니다. 대학 시절부터 인공지능 연구에 몰두하며 자연어처리와 영상처리 분야에서 뛰어난 성과를 이뤄냈습니다. 특히 딥러닝 모델의 경량화와 추론 최적화에 관심을 두고 관련 프로젝트를 수행하였으며, 다양한 기법을 도입하여 기존 모델 대비 연산속도를 평균 35% 향상시키고, 모델 크기를 40% 감소시키는 성과를 거두었습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템을 개발하며 복잡한 네트워크 구조를 단순화하는 방법을 적용하여, 실시간 처리 속도를 50% 이상 향상시키는 성과를 달성하였으며, 이를 통해 의료 영상 분석 및 스마트 감시 분야 적용이 가능하다는 평가를 받았습니다. 또한, 수백만 개의 데이터셋을 활용하여 경량화 기법을 검증하는 동시에, 실제 서비스 환경에서의 안정성과 효율성을 높이기 위해 다양한 하드웨어 최적화 기법을 도입하였으며, 이를 통해 추론 속도를 2배 이상 개선하였습니다. 이러한 경험을 토대로 귀사의 연구개발팀에 합류하여 KT 모델경량화 및 추론최적화 기술 개발에 기여하고 …