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두산이 AI를 통해 제조·에너지·건설 현장에서 혁신을 이끌고 있다는 점에 큰 매력을 느꼈습니다. 저는 데이터를 분석하고 AI 모델을 구현해 실제 성과를 만들어낸 경험을 바탕으로 두산의 AI 직무에 도전하고자 합니다. 편의점 매출 분석 프로젝트에서는 요일·시간대별 패턴과 이벤트 효과를 정밀하게 파악하여 실제 매출 증대 전략을 제시했습니다. 또한 식음업장 수요 예측 프로젝트에서는 시계열 데이터를 기반으로 랜덤포레스트와 XGBoost를 앙상블해 판매 수량을 예측하며 예측 정확도를 높였습니다. 더불어 Python과 MariaDB를 활용해 크롤링과 적재 과정을 자동화하는 데이터 파이프라인을 구축하여, 클라우드 환경에서도 안정적으로 확장 가능한 인프라 설계 경험을 쌓았습니다. 저는 협업을 중시하며 열린 태도로 팀원들과 지식을 공유하는 강점을 갖추고 있으며, 두산의 인재상과 부합하는 역량으로 AI를 통한 미래 경쟁력 강화에 기여하겠습니다.
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저의 강점은 포기하지 않고 맡은 일을 끝까지 완수하는 성실함과 꾸준함입니다. 취업활동 동아리에서 50여 명의 구성원과 함께 6개월간 매일 아침 모닝스쿨에 참여하며 자기관리 습관을 길렀고, 학과 활동과 스터디를 통해 전공 평점 4.3 이상을 유지하며 학업적 성취를 꾸준히 이어왔습니다. 또한 최근에는 생성형 AI를 활용한 교육 과정을 적극적으로 수료하며 새로운 기술을 배우고 적용하는 실행력을 키워왔습니다. 이러한 태도는 두산의 AI 직무에서 계속해서 학습하고 문제 해결을 추진하는 역량으로 이어질 것이라 자신합니다. 반면, 저는 다양한 가능성을 고려하다가 의사결정이 지연되는 단점이 있습니다. 이를 보완하기 위해 노션과 같은 일정 관리 도구를 활용해 업무의 중요도와 기한을 설정하고, 중간 점검을 습관화하며 실행력을 강화하고 있습니다. 앞으로도 장점은 적극 활용하고 단점은 꾸준히 개선하여 두산의 성과창출에 기여하겠습니다.
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저에게가 가장 인상 깊었던 경험은 학과 학회장을 맡아 참여도를 높이기 위해 새로운 시도를 추진했던 일입니다. 기존 학회 운영은 오랜 관행을 따라가다 보니 신입생의 참여율이 점차 낮아지는 문제가 있었고, 저는 학과 분위기를 새롭게 바꾸기 위해 변화가 필요하다고 생각했습니다. 신규 행사를 기획했을 때, 일부 학회원들은 기존 행사 준비만으로도 벅차다며 반대했습니다. 저는 이 행사가 학과 참여도를 높일 수 있는 좋은 기회라고 판단하였고, 이를 단순한 대립으로 두지 않기 위해 회의 방식을 전환했습니다. 각자의 주장을 공유하며 장단점을 비교했고, 단순한 주장에 그치지 않도록 행사 후 만족도 조사를 진행해 불편사항과 건의사항을 데이터로 수치화했습니다. 이러한 접근을 통해 개선 방향을 객관적으로 제시할 수 있었고, 학회원들도 점차 공감하며 적극적으로 참여하게 되었습니다. 특히 학교 축제에서는 학과 최초로 주점을 기획·운영하며 구성원들과 긴밀히 협력했습니다. 준비 과정에서 예산·인력 문제 등 어려움이 있었지만 적극적으로 소통하며 해결했고, 교수님들께서 직접 행사에 방문해 “학과가 활발해졌다, 열심히 한다”라는 긍정적인 평가를 받을 수 있었습니다. 이러한 노력의 결과 신입생 참여율은 전년 대비 20% 이상 증가해 93.3%를 달성했고, 학회의 분위기도 한층 활발해졌습니다. 또한 대규모 행사에서는 학교와 외부 기관을 오가며 일정을 조율하고 필요한 자료를 직접 정리·배포하며 책임감을 바탕으로 모든 과정을 끝까지 관리했습니다. 이 경험을 통해 도전적인 과제를 추진하려면 실행력과 소통, 그리고 데이터를 활용한 개선 노력이 결합되어야 성과로 이어진다는 점을 깊이 배웠습니다. 저는 이 경험을 통해 얻은 실행력과 협업 능력을 바탕으로 두산의 인재상과 부합하는 인재로 성장하며, 다양한 이해관계자와 협력해 성과를 창출하는 데 기여하겠습니다.