KT AI석사과정 자소서 모음집 (LLM / sLM /멀티모달 LLM 기술개발) (자연어 처리 기술개발) (머신러닝/딥러닝) KT AI석사과정 자기소개서

소개글

KT AI석사과정 자소서 모음집 (LLM / sLM /멀티모달 LLM 기술개발) (자연어 처리 기술개발) (머신러닝/딥러닝) KT AI석사과정 자기소개서에 대한 보고서 자료입니다.

목차

KT 2026년도 봄학기 AI 석사과정 신입생 모집(채용연계형 계약학과)

1) LLM / sLM /멀티모달 LLM 기술개발

1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할 중심으로 제시하고, 해당 경험을 통해 무엇을 얻었는지 기술해 주십시오.
3. 지원 직무와 관련해서 본인의 대표적인 연구/Project 수행 경험에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.


2) 자연어 처리 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할 중심으로 제시하고, 해당 경험을 통해 무엇을 얻었는지 기술해 주십시오.
3. 지원 직무와 관련해서 본인의 대표적인 연구/Project 수행 경험에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.


3) 머신러닝 / 딥러닝 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할 중심으로 제시하고, 해당 경험을 통해 무엇을 얻었는지 기술해 주십시오.
3. 지원 직무와 관련해서 본인의 대표적인 연구/Project 수행 경험에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.

본문내용

을 정하는 일입니다]
캡스톤디자인 수업에서 ‘IoT 센서 기반 실내 군중 밀도 예측 모델’ 프로젝트를 수행하면서, 구성원 간 기술 숙련도의 차이와 데이터 처리 해석 방식의 불일치로 인해 초반 혼란이 심했습니다. 저는 팀 전체의 효율성을 높이기 위해 먼저 데이터 수집·전처리·모델링·시각화 등 전체 워크플로우를 마인드맵 형태로 구조화한 뒤, 각자의 강점에 따라 역할을 조정했습니다. 특히 제가 맡은 부분은 sequence 데이터를 처리하는 시계열 LSTM 모델 구조 개발과 하이퍼파라미터 튜닝이었으며, TensorBoard를 활용한 시각화 분석을 통해 실험 흐름을 팀원들과 공유했습니다. 또한, 모델 개선 사항을 명확히 전달하기 위해 실험별 변화 지점을 ‘이유-결과’ 구조로 정리한 기술 로그를 문서화하여, 팀원들이 각자의 작업 영향을 빠르게 파악할 수 있도록 도왔습니다. 그 결과, 협업 속도는 눈에 띄게 안정되었고, 전체 모델의 예측 정확도는 기존 ARIMA 대비 20% 이상 향상되었습니다. 이 경험을 통해, 기술 개발에서의 협업은 단순히 ‘역할 분담’이 아닌, ‘정보 공유의 구조화’임을 체감하였고, 빠른 손보다 정확한 해석을 공유하는 언어가 팀 전체의 완성도를 결정한다는 사실을 배웠습니다. 앞으로도 저는 팀 내 해석의 일관성을 설계할 수 있는 기술 커뮤니케이터로 성장하고 싶습니다.
3. 지원 직무와 관련해서 본인의 대표적인 연구/Project 수행 경험에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
[복잡한 모델보다, 설명 가능한 예측이 중요한 상황이 있었습니다]
대학교 연구실에서 참여한 ‘공공주택 공급 예측 AI 모델링’ 프로젝트는 제가 머신러닝을 실무 맥락에서 어떻게 다뤄야 하는지를 깊이 고민하게 만든 사례였습니다. 당시 과제는 10년간의 공공주택 공급 데이터를 기반으로, 지역별 경제·인구·정책 변수를 반영한 예측 모델을 개발하는 것이었고, 단순 정확도보다 ‘설명 가능성과 정책 해석력’이 요구되는 프로젝트였습니다. 저는 Random Forest와 LightGBM을 기반으로 예측 모델을 구현하되, 변수 중요도 분석과 SHAP(Shapley Additive Explanations) 기반의 기여도 해석 기능을 포함시켰습니다. 특히 정책 결정자들이 모델의 의사결정 과정을 직관적으로 이해할 수 있도록, Python 기반 Plotly로 동적 시각화 대시보드를 개발하여 설명 자료로 활용했습니다. 이 프로젝트를 통해 저는 복잡한 구조보다는, 문제 맥락에 적합한 설명력을 지닌 모델이 더 효과적인 해법이 될 수 있다는 사실을 배웠습니다. 또한, 머신러닝이 단지 수학적 최적화에 머무르지 않고, 사람의 결정을 도울 수 있도록 설계되어야 한다는 기술적 윤리의식도 함께 체득했습니다. 이 경험은 KT의 공공·산업 인프라 기반 AI 활용 분야에서 제가 실질적으로 기여할 수 있는 기반이 될 수 있다고 생각합니다.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
[데이터를 구조화하고, 실험을 설계하며, 해석 가능한 결과를 도출하는 개발자]
저는 데이터를 이해하고, 구조화하며, 반복 실험을 통해 결과를 해석 가능한 형태로 만드는 일련의 과정에 강점을 갖고 있습니다. 프로그래밍 언어로는 Python에 익숙하며, NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch 등을 중심으로 데이터 분석 및 모델링을 진행해 왔습니다. 모델 구현 경험으로는 CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformer 등 다양한 딥러닝 구조를 직접 실험해보았고, 단일 모델뿐만 아니라 XGBoost, CatBoost 등 트리기반 알고리즘과의 하이브리드 앙상블 구조도 설계한 바 있습니다. 또한, 실험 관리에는 TensorBoard, Weights & Biases를 활용하며, 하이퍼파라미터 튜닝 자동화를 위해 Optuna 프레임워크를 사용한 경험도 있습니다. 그 외에도 Flask 및 Streamlit 기반의 간단한 웹 인터페이스를 구성하여 모델 배포 및 결과 시각화를 구현한 적이 있으며, 이는 기술을 보다 실용적으로 공유하고자 하는 태도에서 비롯된 습관입니다. 이처럼 저는 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, AI 모델의 개발 흐름 전반을 이해하고 그것을 현실에 맞게 조정하고자 노력해 왔습니다. 앞으로 KT 석사과정에서는 이 실전형 기반 위에 더 정교한 이론적 설계 역량과 대규모 실서비스 적용 능력을 구축해, 데이터 중심의 미래 기술을 책임지는 개발자로 성장하겠습니다.

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