서울디지털재단 AI 서비스 개발 및 컨설팅 자기소개서 자소서
분야
hwp목차
1. 인성, 성장가능성, 열정 등을 확인할 수 있도록 자기소개서를 작성하여 주시기 바랍니다 (3000자)
2. 공고문 직무기술서 내 필요지식 및 기술에 대한 업무역량을 작성하여 주시기 바랍니다 (2000자)
3. 면접 예상 질문 및 답변
1. 인성, 성장가능성, 열정 등을 확인할 수 있도록 자기소개서를 작성하여 주시기 바랍니다 (3000자)
“AI는 기술이 아니라 문제를 해결하는 언어다.”
이 문장은 대학원에서 공공데이터 기반 AI 프로젝트를 수행하며 제가 내린 결론입니다. 저는 기술을 위한 기술이 아닌, 시민의 삶을 바꾸고 사회의 구조를 개선하는 방향으로 기술을 사용하고자 노력해 왔습니다. 특히 도시 문제를 데이터로 분석하고, AI를 통해 이를 해결하려는 시도에 큰 열정을 느껴왔습니다.
대학 시절 저는 사회학과와 컴퓨터공학을 복수전공하며 ‘문제 인식’과 ‘기술 해결’ 사이의 균형을 고민해왔습니다. 사회학에서 배운 구조적 사고는 단순한 현상 뒤에 있는 원인을 분석하는 데 유용했고, 컴퓨터공학을 통해 문제 해결 도구를 설계할 수 있었습니다. 이 융합적인 배경은 저에게 공공영역에서의 AI 활용 가능성을 구체화하는 기회로 작용했습니다.
대학원 진학 이후에는 ‘도시 안전과 교통 분야에서의 인공지능 활용’을 주제로 서울시 빅데이터 캠퍼스와 협업 프로젝트를 수행했습니다. 당시 저는 교통사고 발생 데이터를 수집·분석해, 사고 다발 지역의 환경적 요인을 추정하는 모델을 개발했습니다. 이를 위해 서울시 공공데이터 포털에서 GIS 기반 위치정보, 날씨 데이터, 교통량 데이터를 통합하고, Python 기반의 머신러닝 모델(XGBoost, Random Forest 등)을 활용해 사고 발생 확률을 예측했습니다. 데이터 편향과 불균형 문제가 컸지만, SMOTE를 적용하고 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 예측 성능을 높일 수 있었습니다.
이 과정에서 저는 공공AI 프로젝트가 단순히 높은 정확도의 모델을 만드는 것을 넘어, 정책 의사결정에 도움을 줄 수 있는 설명 가능성(explainability)과 시민의 언어로 풀어낼 수 있는 해석력이 무엇보다 중요하다는 것을 체감했습니다. 실제로 서울시 교통정책팀과의 결과 공유 미팅에서 ‘정책 수립에 사용할 수 있는 정량적 기준을 만들어냈다’는 평가를 받은 경험은 저의 커리어 목표를 명확히 해준 계기였습니다.
성장 가능성 측면에서 저는 실패를 통해 배워가는 학습 태도를 지녔습니다. 대학원 초기에는 자연어 처리 모델을 활용한 민원 분석 프로젝트에서 라벨링 기준이 모호하여 모델 성능이 저하된 적이 있습니다. 처음엔 데이터만 탓했지만, 이후 전문가 인터뷰와 직접 수작업 라벨링을 통해 도메인 이해도를 높였고, 결국 카테고리별 분류 정확도를 20% 이상 향상시킬 수 있었습니다. 이 경험은 ‘모든 데이터는 현장을 이해할 때 비로소 의미를 가진다’는 교훈을 주었고, 실무 현장에서의 성장 기반이 되었습니다.
또한, 저는 다양한 분야와 소통하며 기술을 연결하는 데 강점을 갖고 있습니다. UX 디자이너, 도시정책 담당자, 교통 분야 공무원 등과 협업하면서 기술 용어를 일상 언어로 번역하고, 반대로 비전문가의 요구를 데이터로 정제해 기술에 반영하는 역할을 맡아왔습니다. 이러한 커뮤니케이션 역량은 특히 공공기관의 AI 프로젝트에서 중요한 요소라고 생각하며, 서울디지털재단의 시민 중심 디지털 정책에 부합한다고 생각합니다.
서울디지털재단은 서울시의 데이터 기반 행정 혁신을 이끄는 핵심 기관입니다. 저는 이곳에서 기술의 가치가 시민의 삶과 연결될 수 있도록, ‘AI로 공공서비스를 번역하는 사람’이 되고 싶습니다. 예측 모델 하나로 교통사고를 줄이고, 챗봇 하나로 복지 사각지대를 좁히는 데 기여하는 일, 저는 이 일이야말로 제가 가진 기술과 철학이 가장 잘 쓰일 수 있는 자리라 확신합니다.
2. 공고문 직무기술서 내 필요지식 및 기술에 대한 업무역량을 작성하여 주시기 바랍니다 (2000자)
서울디지털재단의 AI 서비스 개발 및 컨설팅 직무는 공공 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 설계하고, 이를 시민 서비스에 연계할 수 있는 능력을 요구합니다. 저는 아래의 기술 및 경험을 통해 해당 직무에 적합한 역량을 갖추고 있습니다.
첫째, AI 모델 개발 능력입니다. 대학원 과정에서 Python 기반의 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 지속적으로 수행해왔습니다. Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등 주요 프레임워크에 능숙하며, 특히 XGBoost, LSTM, BERT 모델을 활용한 프로젝트 경험이 있습니다. 서울시 교통사고 예측 프로젝트에서는 이상치 탐지, 결측값 보간, 변수 선택 등의 전처리를 직접 수행했고, 평가 지표(F1 score, AUC)를 기준으로 모델을 최적화한 경험이 있습니다.