기업명 비공개

학부 시절 전력계통 연구실에서 1년 6개월간 연구 활동을 수행하며 전력 조류 계산 및 사고 해석에 대한 심도 있는 지식을 쌓았습니다. 이를 통해 전력망의 흐름과 안정도에 대한 데이터 분석 역량을 길렀으며, 전기기사 자격을 취득하여 공학적 전문성을 객관적으로 증명했습니다. 이러한 지식은 수천 대의 서버가 가동되는 데이터센터의 복잡한 전력 계통을 정확히 이해하고, 부하 균형을 최적화하는 데 핵심적인 밑거름이 될 것입니다.

CJ 대한통운 건설부문에서 전력 설비 시공 및 관리 업무를 수행하며, 대규모 산업 현장의 전력 안정성을 책임졌습니다. 특히 LS ELECTRIC에서의 기술 영업 경험을 더해 전력 기기의 특성을 정확히 파악하고, 노후 설비의 교체 주기나 이상 징후를 선제적으로 감지하는 안목을 길렀습니다. 실제 현장에서 비상 발전기 및 UPS(무정전 전원 장치) 점검 루틴을 개선하여 전력 공급 공백을 제로화했던 경험은, 365일 무중단 가동이 필수인 데이터센터 운영의 신뢰도를 높이는 데 기여할 것입니다.

학업 외 활동에서 스스로 목표를 세우고 달성하기 위해 실행한 경험을 작성해 주세요. (당시 상황, 본인의 역할, 진행 과정, 결과를 포함할 것)[데이터 기반의 분석력으로 연구 효율을 20% 높이다] 당시 상황 및 본인의 역할 학부생 연구원으로 활동할 당시, 연구실에서는 기존의 전력 조류 계산 방식이 수동 입력에 의존하고 있어 대규모 계통 분석 시 속도가 느리고 오차가 발생할 위험이 있었습니다. 저는 전기공학도로서 이론에만 그치지 않고, 실제 전력 데이터를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 분석 역량을 갖추겠다는 목표를 설정했습니다. 진행 과정: 자기 주도적 학습과 실무 적용 먼저, 기존 연구 프로세스의 병목 지점을 파악한 후, 전력 계통 해석 소프트웨어의 활용 능력을 높이기 위해 매일 3시간씩 추가 학습을 병행했습니다. 첫째, 파이썬(Python)을 독학하여 수동으로 진행하던 데이터 전처리 과정을 자동화하는 스크립트를 작성했습니다. 둘째, LS ELECTRIC 기술 영업 실무진과의 교류를 통해 현장에서 쓰이는 최신 전력 기기의 특성 데이터를 확보하여 시뮬레이션의 변수를 정교화했습니다. 이 과정에서 동료들과의 스터디를 주도하며 분석 과정에서 발생하는 논리적 오류를 검증하고 수정했습니다. 결과 및 성과 그 결과, 기존 방식 대비 시뮬레이션 소요 시간을 약 20% 단축했으며, 분석 결과의 정확도를 높여 연구실의 프로젝트 보고서 품질을 크게 향상시켰습니다. 이러한 경험은 단순히 주어진 과업을 수행하는 것에 그치지 않고, 스스로 개선점을 찾아 성과를 만들어내는 능동적인 태도를 키워주었습니다. KT cloud 입사 후에도 인프라 운영 중 발생하는 비효율을 찾아내고, 데이터에 기반한 개선안을 제시하여 서비스 품질 향상에 앞장서겠습니다.