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DREAMPAX CAREER · 후보자 ZONE · RESUME & CV

이력서 & 경력기술서 · 포트폴리오

헤드헌터와 HR의 눈에 바로 들어오는 이력서·경력기술서·포트폴리오를 만드는 실전 템플릿과 예시 모음입니다.

CHAPTER 1 · 이력서 기본 구조

HR이 3초 안에 보는 이력서 만들기

01
원페이지 이력서 기본 구조
한 장에 핵심을 담는 이력서 레이아웃과 구성 원칙.
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02
성과 기반 문장 공식 (STAR 활용)
S-T-A-R 프레임으로 경험을 임팩트 있게 표현하는 방법.
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03
HR 필터를 통과하는 키워드 전략
ATS(자동심사시스템)와 HR 키워드 매칭 전략.
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04
Before → After 첨삭 사례 모음
실제 이력서 첨삭 사례로 배우는 개선 포인트.
보기
CHAPTER 2 · 경력기술서 & 포트폴리오

직무별 경력기술서 · 포트폴리오 가이드

05
경력기술서 작성 프레임워크
프로젝트·성과·기여도를 구조적으로 정리하는 방법.
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06
직무별 포트폴리오 구성 팁
디자인·IT·마케팅·기획 직무별 포트폴리오 핵심 포인트.
보기
07
LinkedIn 프로필을 이력서처럼 활용
LinkedIn을 살아있는 이력서로 만드는 최적화 전략.
보기
08
신입 vs 경력 · 이력서 차이점
연차별 이력서 전략이 어떻게 달라야 하는지 비교 정리.
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
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