[지원동기: 제조 현장의 온도를 데이터로 읽는 '현장 밀착형' 인재]

대한민국 철강과 원자력 산업의 심장인 계측 기술을 선도해온 (주)우진에서, 데이터 기반의 스마트공장 혁신을 함께 일구고자 지원했습니다. 저는 단순히 책상 앞에서의 개발을 넘어, '현장의 언어'를 이해하는 개발자가 되기 위해 준비해왔습니다.

1,000시간에 달하는 제조 혁신 및 품질 관리 전문 교육을 통해 공정의 흐름과 MES(제조실행시스템)의 필요성을 깊이 있게 체득했습니다. 이러한 도메인 지식은 우진의 스마트공장 솔루션을 설계할 때 현장의 요구사항을 가장 정확하게 분석하고 반영할 수 있는 밑바탕이 될 것입니다. 계측기 너머의 숫자가 실제 생산성 향상으로 이어지는 과정을 우진에서 실현하고 싶습니다.

[직무 역량: 4.33의 성실함과 오차율 87% 개선의 실전 경험]

데이터 사이언스 전공자로서 4.33이라는 높은 학점을 유지하며 탄탄한 전공 기초를 다졌습니다. 하지만 저의 진짜 강점은 이론을 실전 성과로 증명해내는 '문제 해결력'에 있습니다.

LG Aimers 프로젝트 당시 시계열 데이터를 분석해, XGBoost 모델을 고도화하여 예측 오차율(RMSE)을 1223.37에서 153.63으로 약 87% 개선한 성과가 있습니다. 또한, SAS KOREA 프로젝트 에서도 전력 사용량 예측 모델을 외부 변수들과 결합해 만들어 RMSE를 75% 이상 향상시키며 데이터 핸들링 역량을 입증했습니다. 우진에서 발생하는 방대한 계측 데이터를 정밀하게 분석하여, 불량률 제로를 지향하는 고도화된 SW 솔루션을 구축하겠습니다.

[입사 후 포부: 데이터 뒤에 있는 '사람'을 위한 기술]

저의 좌우명은 "데이터로 분석하는 모든 일들 뒤에는 항상 사람이 있다"는 것입니다. SW 개발과 데이터 분석의 궁극적인 목적은 결국 현장에서 땀 흘리는 작업자들의 안전을 지키고, 공정의 효율을 높여 모두가 웃으며 일할 수 있는 환경을 만드는 것이라 믿습니다.

입사 후, 우진의 스마트공장 솔루션이 차가운 숫자의 나열이 아닌, 현장의 행복을 만드는 따뜻한 기술이 되도록 끈기 있게 기여하겠습니다. 4.33의 성실함으로 빠르게 업무를 습득하고, 1,000시간의 현장 지식으로 동료 및 현장 전문가들과 원활히 소통하는 우진의 핵심 인재가 되겠습니다.