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장에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 실습과 프로젝트를 통해 실무 능력을 키울 수 있었습니다.
특히, 생산 공정의 효율성을 높이기 위한 분석 능력과 비효율적인 부분을 개선하는 능력에 자신이 있습니다. 대학 시절 진행한 프로젝
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기준을 정확하게 적용하고, 이를 지속적으로 개선하는 것이었습니다. 이런 경험을 통해 효율적인 생산 관리와 품질 향상을 동시에 이뤄내는 방법을 배웠습니다.
예를 들어, 이전 직장에서의 경험을 토대로 불량률 감소와 생산성 향상을 목표
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영업 방식을 실천해 왔습니다. 고객 니즈에 따라 식자재 품목 변경, 납기 조율, 패키징 사양 조정, 공급처 리스크 관리까지 다양한 문제 상황을 조율해 본 경험이 있고, 특히 실질적인 운영 효율을 개선할 수 있는 제안형 영업에 강점을 가지고
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식자재 유통 구조에 관심을 가지고 공부하며, 수산물의 경우 원산지, 가공 방식, 시세 변동, 소비자 선호도 등 복합적 요소가 맞물리는 품목이라는 점에 주목해왔습니다. 이러한 복잡성을 이해하고 현장과 연결해 생각할 수 있다는 점이 제 경
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에서 경험하며 전문성을 쌓아온 실무형 인재입니다. 수산물은 다른 품목과 달리 계절성, 가격 변동성, 신선도 관리 등 변수가 많기 때문에, 현장에 대한 감각과 경험이 매우 중요합니다. 저는 직접 산지를 방문하여 공급처를 발굴하고, 위생관
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관리 기준이 엄격하고 유통기한도 철저하게 관리되어야 하기 때문에, 제품을 출고 순서에 따라 정확하게 분류하고 선입선출 원칙을 지키는 것이 매우 중요하다는 점을 몸소 느꼈습니다.
업무 중간에는 입출고 물량이 집중되는 시기에 ‘피킹
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PDA 기반의 WMS 연동으로 대체하여 실시간 재고 위치와 피킹 정보를 제공하도록 했습니다. 이를 위해 물류 시스템 개발팀과 협업하며 사용자 중심의 화면 구성 개선도 병행하였습니다.
현장 인력과의 소통도 매우 중요했습니다. 시스템 변경이
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프로젝트 전반을 총괄했습니다. 우선 KRX에서 3년 치 기업공시자료를 확보하고, DART와 뉴스 기사에서 ESG 관련 키워드를 텍스트 마이닝 방식으로 정제하여 정성적 정보를 정량화하려 시도했습니다. 이 과정에서 팀원들과의 역할 분담, 수치화
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투자 포트폴리오의 리스크 관리 및 최적화 작업이었습니다. 당시 저는 해외 채권 및 주식 시장에 투자하는 포트폴리오를 관리하는 팀의 리더로서, 다양한 자산군에 대한 리스크를 분석하고, 이를 최소화할 수 있는 전략을 수립해야 했습니다.
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이 프로젝트는 공개된 교통 데이터셋을 기반으로 도로별 교통량을 예측하고, 웹 대시보드를 통해 시각화하여 사용자에게 정보를 제공하는 것을 목표로 했습니다.
초기에는 LSTM 기반의 딥러닝 모델을 학습시키는 데 집중했으나, 팀원들과 논
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