기업명 비공개

이처럼 데이터를 기반으로 한 분석과 사용자 요구를 반영한 시스템 성능 개선 경험을 통해 실질적인 변화를 이끌어왔습니다. HyperCLOVA X와 함께, LLM의 잠재력을 다양한 도구와 서비스에 통합해 사용자의 삶에 긍정적인 혁신을 가져오는 솔루션을 제시하는데 기여하고 싶습니다. [필수] 희망하는 지원분야를 선택한 이유와 본인이 기여할 수 있는 바에 대해 작성해 주세요. HyperCLOVA X는 AI 기술을 활용하여 개인 소비자와 기업을 대상으로 효율성과 생산성을 혁신하며, 새로운 가치를 창출하는 데 앞장서고 있습니다. 기술 트렌드를 연구하고 이를 실질적인 서비스로 전환하는 직무는 다양한 프로젝트에서 쌓아온 저의 역량을 현업에서 극대화 할 수 있는 기회라고 생각합니다. 프로젝트 경험

이 과정에서 고객 요구를 반영한 기획과 설계의 중요성을 배우며, 혁신적이고 실질적인 가치를 창출하는 방안을 제안하는 역량을 갖추게 되었습니다. 데이터 기반 인사이트 도출, 사용자 요구 분석, 비즈니스 관점의 통합적 접근을 통해 LLM 기술 잠재력을 극대화하고, HyperCLOVA X가 새로운 서비스를 만들어나가는 여정에 함께하고 싶습니다. AI 기술을 단순히 적용하는 것을 넘어, 혁신적인 서비스 기획을 통해 HyperCLOVA X의 기술력이 시장에서 더욱 빛날 수 있도록 기여하겠습니다. [필수] 팀을 이뤄 협업을 하면서 성과를 이뤘던 경험을 적어주세요. 자신이 어떤 역할로 팀에 기여했고 어떤 교훈을 얻 었는지를 포함해 주세요. (단, 학교 팀 과제를 수행한 경우는 제외) ‘2023 공학연구팀제 사업’에서 연구책임자로서 3명의 팀원과 함께 VR 교육 환경에서 학생의 멀미/감정 상태를 분석하고 이를 시각화하는 시스템을 개발했습니다. 단순히 결과물을 도출하는 것을 넘어, 함께 성장한 뜻깊은 경험이었습니다. 팀원을 모집할 당시, 기술 역량보다 참여 의지와 소통 능력을 기준으로 삼았습니다. 초기에는 각자의 강점과 목표를 분석해 역할을 분담하며 명확한 협업 방향을 설정했습니다. 딥러닝에 익숙하지 않은 팀원들과 논문 세미나와 실습 세션을 운영해 기술적 장벽을 낮추고, 팀 전체의 역량을 끌어올렸습니다. 18명의 사용자로부터 심박수와 스트레스 데이터를 수집하고 이를 라벨링하여 학습 데이터를 구축했습니다. Docker 환경에서 CNN-LSTM 기반 모델을 구현했으며, 제한된 데이터 환경에서도 약 90%의 F1-score를 달성했습니다. 이후 29명의 학생과 교육계 종사자를 대상으로 시스템 평가를 수행한 결과, 응답자 중 89.7%가 시스템 사용 의향을 밝히며 높은 사용성을 인정받았습니다. 생소한 VR 기술과 생체 신호 데이터 활용이라는 난관 속에서도 사용자가 자연스럽게 받아들일 수 있는 결과물을 만들어냈다는 점에서 큰 보람을 느꼈습니다. 협업 과정에서 노션과 네이버 밴드를 활용해 투명하게 정보를 공유하며 원활한 소통을 유지했습니다. 가독성 높은 코드를 작성하기 위해 노력했고, 팀원들로부터 “개발 과정이 원활했다”는 긍정적인 피드백을 받았습니다. 결과물은 국내 HCI 학술대회에서 발표되는 성과로 이어졌고, 함께 도전하고 해결해 나가는 과정에서 소통의 중요성, 협업의 진정한 가치를 몸소 체감할 수 있었습니다. 저는 포기하지 않는 도전과 함께 성장하는 협력이라는 가치를 소중히 여깁니다. Naver Cloud에서 인턴십을 수행하는 과정에서도 "어려울 것 같습니다"라는 자세보다는 "해보겠습니다!"라는 태도로 임하며, 새로운 기술이 사용자에게 자연스럽고 당연하게 받아들여질 수 있도록 끊임없이 고민하고 도전하겠습니다.