2026 슈프리마 [SW Engineer] AI 인턴 자기소개서
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분야
hwp( 목 차 )
1. 지원하신 직무를 선택한 이유와, 이를 위해 기울인 노력을 구체적으로 작성해주세요.
2. 가장 열정을 가지고 임했던 일이나 프로젝트를 소개해주세요.
3. 본인이 생각하는 본인의 강점과 약점을 설명해주세요.
4. 어려움을 겪었을 때 이를 해결한 경험이 있다면 알려주세요.
1. 지원하신 직무를 선택한 이유와, 이를 위해 기울인 노력을 구체적으로 작성해주세요.
저는 사람과 기술이 만나는 가장 혁신적인 지점이 인공지능이라고 생각해 왔고, 그 중심에서 실질적인 변화를 만드는 엔지니어가 되고자 AI 분야를 선택했습니다. 고등학교 시절, 교내 IT 동아리에서 딥러닝을 처음 접했을 때 신경망이 데이터를 스스로 해석하고 분류하는 모습을 보고 강한 충격을 받았습니다. 그때부터 컴퓨터가 사람이 하는 일 중 일부를 대체하거나 보조할 수 있다는 사실에 매료되어, 수업 시간 이외에도 온라인 강의와 관련 논문을 찾아보며 인공지능의 기초부터 차근차근 공부하기 시작했습니다. 단순히 미래 먹거리나 유망 산업이라는 이유를 넘어서, 사회 곳곳에서 실제 문제를 해결할 수 있다는 점이 AI 기술의 본질적인 매력으로 다가왔고, “누군가의 일상과 삶에 실제 도움이 되는 기술을 만들고 싶다”는 꿈이 생겼습니다.
이후 컴퓨터공학과에 진학하면서 AI 분야의 기초 체력을 쌓기 위해 노력했습니다. 1학년 때는 C와 Python을 중심으로 한 프로그래밍 기초와 자료구조, 알고리즘을 꼼꼼히 익혔습니다. 수학적 기반 역시 중요하다고 생각해 선형대수, 확률통계, 미적분 등 기초 과목을 집중적으로 복습했습니다. 그 후 2학년부터는 AI 관련 전공 과목에 적극적으로 참여하며, 인공지능의 기초 이론과 함께 머신러닝·딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 세부 분야를 실습 중심으로 경험했습니다. 단순한 과제 수행에 그치지 않고, Kaggle에서 진행되는 데이터 분석 대회에도 참가하며 실전 경험을 쌓았습니다. 예를 들어, 이미지 분류 대회에서는 ResNet과 MobileNet 등 다양한 CNN 모델을 실험해보고, 하이퍼파라미터 튜닝과 전처리의 중요성을 몸소 체험했습니다. 이 과정에서 단순히 모델의 정확도만을 쫓는 것이 아니라, 데이터의 특성 이해, 검증된 성과 지표 산출 등 AI의 실무적인 관점도 배울 수 있었습니다.
이론과 실습에서 한 걸음 더 나아가 실제 서비스와 현장에서 쓰이는 AI를 이해하고 싶어 다양한 외부 활동에도 적극적으로 참여했습니다. 대표적으로 대학교 산학 프로젝트에서 ‘공장 내 불량품 자동 검출 AI’를 개발하는 경험을 했습니다. 제조 현장에 직접 방문해 데이터를 수집하고, 불량품 이미지의 라벨링부터 CNN 모델 구축, 현장 테스트까지 전 과정을 책임졌습니다. 이때 실제 현장은 공개 데이터와는 전혀 달랐고, 라벨링 오류나 환경 변화 등 예측하지 못한 변수들이 많았습니다. 팀원들과 머리를 맞대고 데이터 전처리, 증강, 앙상블 등 다양한 방법을 도입해 문제를 해결해 나갔고, 최종적으로 현장 엔지니어로부터 “실제로 도움이 된다”는 피드백을 들었을 때 큰 보람을 느꼈습니다. 이러한 경험은 ‘AI 기술은 연구실의 성과에만 머물지 않고, 반드시 실제로 구현되어 사회 문제를 해결해야 한다’는 신념을 더욱 굳히는 계기가 되었습니다.
저는 트렌드 변화가 빠른 AI 분야에서 뒤처지지 않기 위해 스스로 최신 논문을 읽고, 토이 프로젝트나 오픈소스에 꾸준히 도전했습니다. 매주 아카이브 논문을 읽어 스터디 모임에서 동료들과 토론했고, AI 관련 컨퍼런스에서 ‘딥러닝 모델 경량화 및 최적화’라는 주제로 발표한 경험도 있습니다. 특히 최근에는 Vision Transformer, Diffusion Model 등 최신 AI 트렌드와 실제 산업 현장 적용 사례에 주목하며, 이론적 깊이와 실전 응용력을 동시에 키우려 노력했습니다. 오픈소스에 직접 기여하며 실무에서 요구되는 코드 품질과 협업 프로세스를 익혔고, 실시간 서비스 환경에서의 모델 경량화와 인퍼런스 속도 개선 등 현장 실무자들의 고민을 체감할 수 있었습니다.
이처럼 저는 AI 엔지니어라는 목표를 세운 뒤, 단순히 기술을 배우는 것에 머무르지 않고, 직접 사회에 기여하는 실전 경험과 지속적인 자기계발을 병행해 왔습니다. 앞으로도 슈프리마에서 AI 기술이 실제 서비스와 연결되는 현장에 뛰어들어, 문제 해결 중심의 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 저의 끈질긴 탐구심과 실질적 경험, 그리고 새로운 기술을 두려워하지 않는 자세로, 슈프리마의 혁신과 고객 가치 창출에 실질적으로 기여하는 AI 엔지니어가 되겠습니다.
2. 가장 열정을 가지고 임했던 일이나 프로젝트를 소개해주세요.
저는 대학 시절 ‘실시간 이상행동 감지 AI’ 프로젝트에 가장 열정을 쏟았습니다. 이 프로젝트는 CCTV 등에서 실시간으로 이상행동(예: 쓰러짐, 싸움, 무단침입 등)을 탐지해, 보안 담당자에게 즉각적으로 알림을 주는 시스템을 개발하는 것이 목표였습니다. 제가 직접 팀장을 맡아 기획부터 데이터 수집, 모델 설계, 검증과 배포까지 전 과정을 총괄했습니다. 프로젝트 초기에 팀원들과 함께 사회적 이슈와 실제 현장에서의 수요를 조사하면서, 단순히 학문적 흥미를 넘어서 실제 사람들에게 안전이라는 실질적인 도움을 줄 수 있다는 점이 저에게 가장 큰 동기부여가 되었습니다.
먼저, 실제 CCTV 데이터를 확보하기 위해 지자체와 협력해 시범 지역의 영상 데이터를 수집했고, 각 장면별로 행동 라벨링 작업을 세밀하게 진행했습니다. 이 과정에서 반복적인 데이터 오류와 불균형 등 여러 문제를 만났지만, 팀원들과 역할을 나눠 품질 관리와 라벨링 기준 통일에 심혈을 기울였습니다. 데이터셋 구축이 완료된 뒤에는 다양한 딥러닝 모델(CNN, RNN, 3D Conv 등)을 비교 실험해 가장 적합한 아키텍처를 선정했습니다. 단순히 논문에서 제시된 구조를 그대로 적용하지 않고, 실제 상황에 맞게 입력 프레임 수, 슬라이딩 윈도우 기법, 사전학습(pretrained) 모델 도입 등 여러 방법을 시도해 최적의 성능을 끌어내기 위해 부단히 실험했습니다.
가장 기억에 남는 것은 현장 적용 단계에서의 도전과 성장입니다. 실제 시범 운영 중에는 다양한 변수(카메라 각도, 화질, 조명, 환경 노이즈 등)로 인해 모델의 정확도가 떨어지는 경우가 많았습니다. 단순히 학습 데이터를 늘리는 데 그치지 않고, 환경별로 세밀한 데이터 증강, 라벨 오염 정정, 후처리 로직 개발 등 복합적인 문제 해결 방안을 적용했습니다. 모델 경량화와 실시간 인퍼런스 최적화에도 신경을 써, Raspberry Pi와 같은 저사양 환경에서도 안정적으로 구동될 수 있도록 파이프라인을 반복적으로 개선했습니다. 장애 발생 시 팀원들과 밤늦게까지 실시간 테스트와 로그 분석을 하며, 현장의 목소리에 귀 기울이는 자세로 끈질기게 문제를 해결해 나갔습니다.
◆ 구체적 사례와 진솔한 경험을 바탕으로 강점을 명확히 표현했습니다.
◆ 핵심 역량과 전문성이 돋보이도록 전략적으로 설계했습니다.
◆ 자연스럽고 세련된 문장으로 지원자의 진정성을 전달합니다.
◆ 지원자의 성공적인 합격을 위해 최고의 퀄리티를 약속합니다.