💯[4일 완성 인턴 자소서 코칭] Part 3: 협업경험&피드백 중심의 적응력 표현법

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 1. [필수] 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요.

(1) 본인이 해당 직무에 적합한 이유(BE, FE, ML 등) (2) 관심 있는 개발 분야(음성인식, OCR, NLP, 쇼핑검색, 통합검색 등)

지난 4년간 인터랙션 연구실에서 AI와 HCI를 중심으로 연구하며, 데이터 기반 개발과 UX 설계 역량을 체계적으로 키웠습니다. 10건의 국가·기업 프로젝트를 수행하며 BE, FE, ML 영역 전반에서 경험을 쌓았고, 이를 통해 통합적 사고와 문제 해결 능력을 갖추게 되었습니다.

[사운드 기반 스마트홈 제어 기술 개발]
디지털 취약계층을 고려한 스마트홈 기술로, 오디오 데이터를 1초 단위로 세분화해 Transformer 기반 딥러닝 모델(HTS-AT)을 Fine-tuning했습니다.

• 결과: 제스처 분류 88%, 위치 인식 93% 정확도 달성

• 프로토타입: 엣지 디바이스 기반 시스템 제작

• 검증: 12명 대상 사용자 테스트에서 평균 SUS 77.28점

• 성과: KIRD 리얼챌린지 우수기술상 수상, SCIE 저널 IJHCI 논문 게재

[차량 환경에서의 XR 기반 LLM 정보 탐색 시스템 개발]
차량을 제2의 사무공간으로 활용할 가능성을 고려해, 승객이 LLM 정보를 효율적으로 탐색할 수 있는 XR 기반 시각화 시스템을 연구했습니다.

• 방법: 사용자 요구를 반영한 XR LLM 프로토타입 설계 및 개발

• 평가: 필드 스터디를 통해 기존 시스템 대비 인지 부하 감소 및 사용성 향상 확인

• 성과: IEA 및 SIGGRAPH ASIA 논문 발표

[추가 프로젝트 경험]

• 통화 중 배경 소리 기반 상황 맥락 인식 모델 개발 (국내 학술대회 우수논문상)

• 사용자 정의 프롬프트 기반 ASMR 사운드 생성 (CHI LBW 발표)

• 사내 웹사이트 검색 기능 개선 프로젝트

• 시각장애인용 지하철 표지판 Detection + OCR 기능 제작

이처럼 데이터를 기반으로 분석하고 사용자 요구를 반영한 시스템 성능 개선 경험을 통해 실질적인 변화를 이끌어왔습니다. HyperCLOVA X와 함께 LLM의 잠재력을 다양한 도구·서비스에 통합해, 사용자 삶에 긍정적 혁신을 가져오는 솔루션을 제시하고 싶습니다.

2. [필수] 희망하는 지원분야를 선택한 이유와 기여할 수 있는 바

HyperCLOVA X는 AI 기술을 활용해 개인과 기업의 효율성과 생산성을 혁신하며 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 기술 트렌드를 연구하고 이를 실질적인 서비스로 전환하는 직무는 다양한 프로젝트에서 쌓아온 저의 역량을 현업에서 극대화할 수 있는 기회라고 생각합니다.

프로젝트 경험

1. B2B 사업 동향 데이터베이스를 활용해 사용자 친화적 웹사이트를 개발했습니다. 사용자가 키워드와 관련된 인사이트를 빠르게 탐색하도록 Figma와 React로 직관적 UI를 구축했고, 기술 트렌드 크롤링 및 사내 데이터 분석을 통해 주요 정보를 시각화해 업무 생산성을 높였습니다.

2. ERP 클라우드 접속 로그 데이터를 분석해 부서·개인별 맞춤 문서 추천 시스템을 설계했습니다. 데이터 정제·패턴 분석·시나리오 설계를 수행하며 단순 분석을 넘어 실제 서비스 기획으로 확장했습니다.

3. LLM 기술을 활용한 논문 작성 보조 서비스를 기획하며 사용자 요구 분석, 페르소나 설계, UX 개선을 주도했습니다. 사용자 시나리오 기반 설계를 통해 팀과 협업하는 프로세스를 구축했습니다.

이 과정에서 고객 요구를 반영한 기획·설계의 중요성을 배우며, 실질적 가치를 창출하는 방안을 제안하는 역량을 키웠습니다. 데이터 기반 인사이트 도출, 사용자 요구 분석, 비즈니스 관점의 통합적 접근을 바탕으로 HyperCLOVA X가 새로운 서비스를 만들어가는 여정에 기여하고 싶습니다. AI 기술을 단순 적용이 아닌 혁신적 서비스 기획으로 확장해 HyperCLOVA X의 기술력이 시장에서 더욱 빛나도록 하겠습니다.

3. [필수] 협업을 통해 성과를 만든 경험 (학교 과제 제외)

‘2023 공학연구팀제 사업’에서 연구책임자로서 3명의 팀원과 함께 VR 교육 환경에서 학생의 멀미·감정 상태를 분석하고 시각화하는 시스템을 개발했습니다. 단순한 결과물이 아니라, 함께 성장한 경험이었습니다.

팀원을 모집할 때 기술 역량보다 참여 의지와 소통 능력을 우선했습니다. 이후 각자의 강점과 목표를 분석해 역할을 분담해 명확한 협업 구조를 만들었습니다. 딥러닝에 익숙하지 않은 팀원들과 논문 세미나·실습 세션을 운영해 기술 장벽을 낮추고 팀 전체 역량을 끌어올렸습니다.

18명의 사용자로부터 심박·스트레스 데이터를 수집해 라벨링을 수행했고, Docker 환경에서 CNN-LSTM 기반 모델을 구현해 제한된 데이터에서도 약 90% F1-score를 달성했습니다. 이어 29명의 학생·교육 종사자를 대상으로 평가한 결과, 89.7%가 사용 의향을 밝히며 높은 사용성을 인정받았습니다.

협업 과정에서는 노션·네이버 밴드로 투명하게 정보를 공유했고, 가독성 높은 코드 작성으로 “개발 과정이 원활했다”는 긍정적 피드백을 받았습니다. 결과물은 국내 HCI 학술대회 발표로 이어졌고, 도전과 협력의 진정한 의미를 배울 수 있었습니다.

저는 포기하지 않는 도전과 함께 성장하는 협력을 중요하게 생각합니다. Naver Cloud 인턴십에서도 “어렵습니다”보다는 “해보겠습니다”라는 태도로 임하며, 새로운 기술이 사용자에게 자연스럽게 받아들여질 수 있도록 끊임없이 고민하고 도전하겠습니다.