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기반의 서버 운영 및 데이터 처리 경험이 풍부하여, 카카오뱅크의 광고 플랫폼이 대규모 트래픽을 처리할 수 있도록 하는 데 기여할 수 있습니다. AWS와 GCP 등 클라우드 환경에서의 서버 최적화 및 확장성 향상 경험을 통해, 카카오뱅크의 광고
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엇인가요?
A3. 저는 실시간 데이터 처리 및 신호 최적화 경험을 바탕으로, LIG넥스원의 방산 시스템 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 특히, FPGA 및 CUDA 기반의 병렬 연산 기법을 활용하여 데이터 처리 속도를 향상시키고, 실시간 분석 기술을 적
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을 수 있었습니다.
두 번째로 진행한 경험은 ‘텍스트 데이터 분석과 자연어 처리(NLP) 프로젝트’였습니다. 이 프로젝트는 영화 리뷰 데이터를 활용해 리뷰의 긍정/부정 성향을 분석하는 작업이었습니다. 텍스트 데이터는 다른 형태의 데이터
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와 회사에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
유디에스는 데이터 플랫폼 분야에서 혁신적인 기술과 서비스로 빠르게 성장하는 기업입니다. 저는 지금까지 쌓은 대용량 데이터 처리 및 클라우드 인프라 운영 경험을 활용해 회사의 경쟁력 강
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이를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및
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데이터를 분석해 병목 구간을 찾아내고 캐시 도입, DB 쿼리 튜닝, 비동기 처리를 적용해 성능을 약 40% 개선했습니다.
Q5. 올리브영에서 백엔드 개발 시 가장 중요한 점은 무엇이라 생각하나요?
A5. 확장성과 안정성입니다. 급변하는 시장과 증가
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깊게 다루었습니다. 이 과목에서는 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망) 등 다양한 딥러닝 모델을 구현하고 실험하면서, 복잡한 데이터셋을 처리하는 기술을 배웠습니다. 특히 이미지 처리와 자연어 처리 분야에서 딥
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데이터 처리 및 신호처리 최적화을 담당하고 싶습니다. 방산 장비에서는 레이더, 전자전 시스템, 유도무기 등의 고속 신호 처리 및 실시간 데이터 분석이 필수적이므로, FPGA 및 DSP 기반의 신호처리를 최적화하는 것이 중요합니다.
3) 하드웨어
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데이터를 처리했습니다. 데이터를 수집한 후, 결측치 보완, 이상치 제거, 변수 선택 등의 전처리 과정을 거쳤고, 시계열 분석과 회귀 분석을 통해 가격 변동의 주요 요인을 규명했습니다. 분석 결과를 시각화해 이해하기 쉽게 표현했으며, 학
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데이터 분석의 기초부터 심화까지 학습했습니다. 이 과목을 통해 AI 모델의 설계와 구현 방법, 데이터 전처리와 알고리즘의 최적화에 대해 깊이 이해하게 되었습니다. 특히, 머신 러닝을 활용한 예측 모델 구축 실습을 통해 AI 기반 시스템을
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