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업지시서 발행, 자재 요청, 생산 진행 상황 등록 등의 기본 기능을 익혔으며, 품목코드 체계, 로트 번호 관리 방식도 파악한 경험이 있습니다.
3. 제조지원과 생산관리의 차이점은 무엇이라 생각하나요?
생산관리는 전체 일정과 생산량을 관리
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에서 중요하게 생각하는 요소는 무엇입니까?
일시적인 가격보다는 장기 공급 가능성, 품질 안정성, 물류 효율성 등을 고려한 종합적 판단이 중요합니다. 상호 이익이 발생하는 구조를 설계해야 진정한 전략적 구매라 생각합니다.
4. Excel 외
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했던 경험이 있나요?
전공 팀 프로젝트 중 발생한 갈등을 문서 기반 대화로 전환하고, 역할 재조정과 자원 협약을 통해 극복한 경험이 있습니다. 감정적 대응보다 구조적 접근이 해답임을 깨달았습니다.
6. 그린카에 입사 후 본인의 첫 번째
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서도 차세대 고전압 전해질이나 기능성 첨가제 관련 기술군을 시장 관점에서 분석하고, 내부 기술자산과 외부 트렌드를 연결해 신사업 후보군을 정리해 보고 싶습니다.
7. 5년 뒤 본인의 모습을 어떻게 그리고 있나요?
기술과 전략 사이에서
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알고리즘을 설계한 경험이 있어, 동우화인켐에서도 이를 확대 적용할 수 있습니다.
6. 기계/배관 업무에서 실수가 발생한 적이 있다면, 어떻게 대처했나요?
초기 설계 도면에서 유속을 과소 평가해 압력 손실이 크게 발생한 적이 있습니다. 원
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인체 센서 기반 신호 측정의 오차범위 개선, 기기 착용 감도 분석 등 하드웨어 기반 문제 해결에 기여하고자 합니다.
2~3년차에는 본격적으로 연구기획 단계부터 참여해, 사용자 경험 기반 감정인식 알고리즘 또는 낙상 예방 플랫폼 등 고령친
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가능한 솔루션을 목표로 삼습니다.
5. 손상 데이터 분석에 어떤 Tool을 주로 사용합니까?
비파괴검사 데이터는 Python으로 전처리하고, ANSYS를 통해 응력 해석을 진행합니다. 필요시 OriginLab으로 결과를 시각화하여 보고서를 작성합니다.
6. 입사
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서부터 제조 공정과 품질 검사를 고려한 설계를 수행하고, 반복적인 시뮬레이션과 피드백 과정을 통해 최적안을 도출하는 노력을 지속하겠습니다.
7. 장기적으로 어떤 엔지니어가 되고 싶습니까?
단순한 설계자가 아니라, 제조성, 경제성, 품
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향후 AI 기반 신약개발 연구에서 가장 기대하는 기술 발전은 무엇인가요?
답변: 분자 생성(Molecular Generation) 모델의 고도화입니다. 새로운 구조를 스스로 제안하고, 약리학적 프로파일까지 예측할 수 있는 AI의 발전을 기대하고 있습니다.
6. 실
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세포 독성, 그리고 초기 약동학 특성을 우선적으로 평가합니다.
5. 공동 연구 프로젝트에서 갈등이 발생했을 때 어떻게 해결했나요?
답변: 각자의 의견을 경청한 후, 객관적인 데이터와 프로젝트 목표를 기준으로 합리적인 결론을 도출하는
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