1. 간단히 자신을 소개해 주십시오.

IT 업계에서 창업을 하고 싶은 24살 대학생입니다. 군 전역 후 스타트업에서 경험을 쌓으며 창업을 준비하고 싶어 해당 기업에 현장실습을 진행하게 되었습니다.

AI, 자동화 등의 키워드에 관심이 많고 해당 기업이 CS 상담을 자동화 하는 기업이어서 저에게 잘 맞을 것이라는 생각이 들었습니다.

 

2. 현장실습을 결심한 계기는 무엇이었습니까? 현장실습을 통해 확보하려 한 역량은 어떤 것이었습니까? (인턴준비과정 포함)

현장실습을 결심한 계기는 이론으로 배운 지식을 실제 업무 환경에서 적용해 보고, 실무 경험을 통해 자신의 역량을 한층 더 발전시키고자 하는 열망 때문이었습니다.

특히, 빠르게 발전하는 기술 분야에서 최신 트렌드와 실무 기술을 직접 체험하며 배우고 싶었습니다. 인턴 준비 과정에서는 관련 분야의 기초 지식을 탄탄히 하고, 프로그래밍 및 데이터 분석 능력을 향상시키기 위해 다양한 온라인 강의와 프로젝트에 참여했습니다.

현장실습을 통해 확보하고자 한 역량은 문제 해결 능력, 팀워크 및 소통 능력, 그리고 실무에서의 기술 응용 능력이었습니다. 이러한 경험을 통해 향후 진로에 대한 명확한 방향성을 설정하고, 자신감을 키우고자 했습니다.

 

3. 현장실습기관의 인턴채용정보는 어디서, 어떤 방법으로 얻었습니까?  

학교 창업자 중에 AI와 CS 분야에서 가장 잘 하는 팀이 있다고 해서 커피챗을 신청했고, 대화를 나누며 회사와 제가 잘 맞는다는 느낌이 들어 일할 수 있는 기회를 찾아보았습니다. 이후 현장실습기관에서 인턴 채용을 한다기에 지원하였습니다.

 

4. 현장실습기관에 대해 자세히(업종, 시장의 위치, 경쟁환경, 성장가능성, 업무환경, 업무분위기, 직장의 매력 등) 설명해주십시오.

제너러티브랩은 인공지능을 활용한 CS 자동화 시스템을 개발하는 IT 기업으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 고객 서비스의 효율성을 높이는 솔루션을 제공합니다. 시장에서 빠르게 성장 중이며, AI 기반 자동화 솔루션에 대한 수요 증가로 유리한 위치에 있습니다.

경쟁 환경에서는 고유의 기술력과 맞춤형 솔루션으로 차별화된 경쟁력을 갖추고 있습니다. 성장 가능성은 AI 기술 발전과 함께 높으며, 다양한 산업으로의 확장도 기대됩니다. 업무 환경은 협력적이고 개방적이며, 팀원 간의 활발한 소통과 창의적인 문제 해결을 장려합니다. 최신 기술을 다루고 혁신적인 프로젝트에 참여할 수 있는 기회가 많아 직장으로서의 매력이 큽니다.

 

5. 현장실습기관에서 수행한 업무를 설명해 주십시오. 다양한 업무를 수행한 경우, 가장 많은 시간을 할애한 업무 순으로 적어주십시오.

현장실습 동안 제너러티브랩에서 수행한 주요 업무는 다음과 같습니다:

 

1. 데이터 수집 및 전처리: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, LLM 모델에 적합한 형태로 가공하는 작업에 가장 많은 시간을 할애했습니다.

2. 모델 학습 및 최적화: LLM 모델의 성능을 향상시키기 위해 프롬프트를 수정하며 테스트를 통해 최적의 설정을 찾았습니다.

3. 시스템 테스트 및 디버깅: 개발된 시스템의 기능을 검증하고 오류를 수정하여 안정성과 정확성을 확보했습니다.

 

6. 현장실습에서 어려웠던 점 세가지만 적어주십시오.

현장실습에서 어려웠던 점은 다음과 같습니다:

 

1. 데이터 품질 관리: 다양한 소스에서 수집된 데이터의 일관성과 품질을 유지하는 것이 어려웠습니다. 데이터 전처리 과정에서 예상치 못한 오류가 발생하기도 했고, 이를 해결하는 데 시간이 많이 소요되었습니다.

2. 모델 최적화: LLM 모델의 프롬프트 수정과 최적화 과정에서 성능을 극대화하는 데 어려움을 겪었습니다. 최적의 설정을 찾기 위해 많은 실험과 테스트가 필요했으며, 이 과정에서 시간 관리가 중요한 과제가 되었습니다.

3. 의사소통: 다양한 배경을 가진 팀원들과의 소통에서 기술적 용어와 개념의 이해 차이로 인해 의사

소통에 어려움이 있었습니다. 이를 극복하기 위해 적극적으로 질문하고, 명확한 커뮤니케이션을 위해 노력해야 했습니다.

 

7. 현장실습 과정에서 본인이 회사에 가장 크게 기여한 일을 적어주십시오(어떤 상황에서, 직무는 무엇이며, 어떤 활동으로 어떤 결과를 얻었는지 적어주십시오)

현장실습 중 가장 크게 기여한 일은 데이터 전처리 프로세스를 개선한 것입니다. 초기에는 데이터의 일관성과 품질 문제로 모델 학습에 어려움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 자동화된 전처리 프로세스를 설계하고, 자동화 코드를 짜서 해당 프로세스를 자동화시켰습니다. 이로 인해 데이터 처리 시간이 단축되고, 모델 학습 효율성이 향상되어 프로젝트 진행 속도가 빨라졌습니다.

 

8. 이번 현장실습이 향후 진로결정에 어떤 도움이 되었는지 알려 주십시오.

이번 현장실습은 향후 진로 결정에 있어 매우 유익한 경험이었습니다. 실무 환경에서 최신 AI 기술을 직접 다루고, LLM을 활용한 프로젝트에 참여하면서 이론과 실무의 차이를 명확히 이해할 수 있었습니다. 특히, 데이터 처리와 모델 최적화 과정에서 얻은 경험은 기술적 역량을 강화하는 데 큰 도움이 되었습니다.

또한, 팀원들과의 협업을 통해 소통 능력과 문제 해결 능력을 키울 수 있었으며, 이러한 경험은 앞으로의 직장 생활에서도 중요한 자산이 될 것입니다. 이번 실습을 통해 AI와 자동화분야에 대한 관심과 확신이 더욱 커졌고, 이 분야에서의 커리어를 지속적으로 발전시키고자 하는 동기부여가 되었습니다.

 

9. 현장실습 사전교육, 현장실습제도, 경력개발센터 지원활동 측면에서 개선사항이 있다면 알려주십시오.

실습 종료 후에도 지속적인 경력 상담과 네트워킹 기회를 제공하여, 실습 경험을 바탕으로 한 진로 개발을 적극적으로 지원하면 좋겠습니다.

 

10. 관련 분야의 인턴을 준비하는 후배들에게 조언 부탁드립니다.

비개발자 출신일 경우 프로그래밍에 대한 관심도를 갖고 미리 개발자와 소통할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 익히면 좋을 것 같습니다.