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모델의 예측력 향상과 함께 프로젝트 목표를 성공적으로 달성하였습니다. 분석 자료와 결과물을 명확하게 정리하여 담당자와 상위 부서에 설명하였고, 그에 따라 보험 리스크 산출과 고객 맞춤형 보험 상품 개발에 기초 자료를 제공하는 성
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모델이 중요하다고 믿습니다. 이러한 관점은 고객 경험 향상과 충성도 제고라는 11번가의 목표와도 잘 부합하며, 머신러닝을 활용한 데이터 전략으로 회사의 성장에 기여할 수 있습니다. 전반적으로, 데이터 분석 능력, 머신러닝 기술, 커뮤니
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다양한 변수 선정과 특징 공학을 실시하였으며, 특히 최신 인공 신경망 기술인 딥러닝을 적용함으로써 기존 통계적 모델보다 뛰어난 성과를 얻을 수 있었습니다. 수행 과정에서는 Tableau를 활용하여 분석 결과를 시각화하고, 관계자에게 직관
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을 수행하고 싶습니다.
Q2. 영상 데이터 분석 과정에서 가장 어려웠던 문제는 무엇이며, 이를 어떻게 해결했나요?
A2. AI 기반 영상 분석 프로젝트에서 조명 변화와 카메라 흔들림으로 인해 모델의 정확도가 낮아지는 문제가 있었습니다. 이를
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분석 기반 솔루션 개발, 프론트-백엔드 간 통합 모델 운영환경 설계 등에서 주도적인 역할을 수행하고자 합니다.
현재 제가 가진 역량이 다우기술의 AI 서비스 개발 직무에 있어 실질적 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 동시에, 더 큰 기술적 도
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분석 또는 신용평가 경험이 있다면 구체적으로 서술하고, 그 경험이 UBS에 어떻게 도움이 될 수 있다고 생각하는지 말해주세요.
4. 팀 내에서 협업하거나 문제를 해결했던 경험을 하나 들고, 그 과정에서 본인이 맡았던 역할과 결과를 설명해
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모델 그 자체보다, 그 모델을 고객이 어떻게 경험하게 만들 것인가, 그 결과를 어떤 방식으로 활용 가능하게 만들 것인가에 더욱 큰 관심과 전문성을 가지고 있습니다. 이를 위해 개발, 데이터 분석, UX 설계 등 여러 부서와 긴밀하게 협력하며
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분석의 어려움을 함께 해결해나가는 경험을 통해 협력적인 문제 해결의 중요성을 배웠습니다. 이를 바탕으로 동료들과 함께 기술적 난관을 해결하며 AI 모델의 성능을 더욱 향상시키는 데 집중할 것입니다.
또한, 기술적 지식뿐만 아니라 문
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분석, 머신러닝, 딥러닝 등의 실무 능력을 보다 강화하고, 기존의 모델이나 시스템을 개선하는 과정에서 문제 해결 능력을 키우겠습니다. 또한, 회사에서 사용하고 있는 기술 스택에 대해 빠르게 학습하여 프로젝트에 즉시 투입될 수 있도록
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모델을 기획하고 있을 것입니다. 이를 위해, 가장 먼저 큰 장점인 성실함과 꼼꼼함을 기반으로 빠른 업무를 체득하겠습니다. 업무의 전문성을 강화하기 위해 CPIM 자격 취득을 위한 공부를 꾸준히 진행할 것입니다.
업무에 대한 깊이 있는 이해
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