한국타이어앤테크놀로지 제조기술(화학)

Q. 한국타이어앤테크놀로지 제조기술(화학)

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담당업무 신상품 구현 및 품질 향상을 위한 공정 제조 기술 연구/개발 신기술 및 신설비 따른 제조 공정 생산성 검증 완제품의 생산성 및 균일성 향상을 위한 제조 기술 개선 생산 현장 기술지원 및 Issue 대응 우대사항 화학공학 계열 전공자 Python 활용 데이터 처리 및 설계 관련 Tool 지식 보유자 제조업 관련 인턴 및 아르바이트 경험 보유자 이렇게 작성되어 있던데 Python 활용 데이터 처리 및 설계 관련 Tool 지식 보유자 의 활용 범위가 어느정도인지 질문드립니다. 1. 데이터 탐색, 시각화를 통한 분석 정도만 하는건지 아님 ML/DL 이용 결함 분석이나 예측 모델링까지 진행하며 분석 tool를 폭넓게 사용하는건지 궁금합니다. 2. 기사를 참고해보니 한국타이어가 올해부터 태블로를 회사 차원에서 도입해 쓰고 있던데 제조기술 직무에서도 태블로를 활용할까요? 3. 타이어 연비 성능 예측 데이터 분석 프로젝트 경험 어필할만할까요? 감사합니다.

2025.10.02

답변 3

루
루꾸루한국타이어앤테크놀로지
코대리 ∙ 채택률 37% ∙
회사
일치
채택된 답변
안녕하세요, 1. ML/DL을 이용한 이상치 탐색, 예측 모델링을 할 수 있다면 플러스 요인이 되겠지만 지원 분야가 그러한 분야가 아니셔서 그렇게까지는 필요없을 것 같습니다. (지원자들 중에서 가장 많은 부분을 잘하는 사람을 픽할수는 있지만요) 2. 네, 사용할 수 있습니다. 태블로를 사용하실 수 있다면 분명 플러스 요인이 될 수 있습니다. 하지만, 최근에는 python을 이용한 데이터 분석이 더 메리트 있다고 볼 수 있다고 생각합니다. 3. 충분히 어필할 수 있다고 봅니다. 다만, 제조기술 직무에서 어떻게 활용할 수 있고 어떻게 지원자님이 회사에 도움을 줄 수 있는 포인트가 있을지를 녹여내는 것이 중요하다고 봅니다. 회사에 관심이 많은 것 같아, 좋은 결과가 있길 바랍니다. 건승을 빕니다.
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2025.10.10
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코사장 ∙ 채택률 95%
학사신입은 꼭 핏한 경험만 있어야 하는 건 아닙니다. 말씀하신 경험들기 멘티분의 잠재역량을 보여주는 것이라 어필요소가 충분히 될 수 있습니다. 따라서 경험하신 부분들을 팩트로 담백하게 담아내시는 것을 적극 추천합니다.
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2025.10.04
프로답변러YTN
코부사장 ∙ 채택률 88%
멘티님, Python 활용 범위는 단순 데이터 탐색·시각화부터 ML/DL 기반 결함 분석·예측 모델링까지 넓게 요구하는 경향이 있습니다. 제조 현장에서는 실시간 데이터 처리, 공정이상 탐지, 최적화 등 다양한 분석 방법을 함께 활용하는 것이 트렌드입니다. 태블로 역시 최근 전사적으로 도입되어 데이터 시각화와 대시보드 구축에 적극적으로 활용되고 있어 제조기술 부서에서도 사용 가능성이 매우 높습니다. 타이어 연비 성능 예측 데이터 분석 프로젝트 경험은 직무 연관성과 분석 역량 어필에 매우 효과적이니 반드시 강조하는 것이 좋습니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!
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2025.10.03
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