[면접 합격자료] SK그룹 [SK 주식회사(C&C)]Machine Learning Data Science 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝과 데이터 과학 프로젝트에서 가장 도전적이었던 문제와 그것을 해결한 방법을 설명하세요.

SK 주식회사 C&C의 머신러닝 프로젝트 중 가장 도전적이었던 문제는 고객 이탈 예측 모델 개발이었습니다. 기존 데이터는 약 1천만 건으로 방대한 양이었으며, 불균형 데이터 문제로 긍정 사례(이탈 고객)가 전체의 5%에 불과했습니다. 이로 인해 모델 학습 시 오버피팅과 일반화 어려움이 발생했고, 예측 정밀도가 낮아 유지관리가 힘들었습니다. 해결 방법으로 샘플링 기법인 SMOTE를 도입하여 긍정 사례를 증강했고, 앙상블 기법인 랜덤포레스트와 XGBoost를 결합하여 성능을 강화하였습니다. 모델의 AUC 값은 기존 0. 65에서 0. 80으로 향상되었으며, 실제 적용 후 고객 이탈률이 15% 감소하는 효과를 보였습니다. 이를 위해 GPU 병렬처리와 특성 선택 알고리즘을 적극 활용했으며, 지속적인 피드백과 모델 재학습으로 성능을 유지하였습니다. 데이터 처리와 모델 튜닝 과정에서 수개월간 집중 투자와 팀 간 협업이 중요한 역할을 하였고, 당시 프로젝트를 통해 고객 유지율이 큰 폭으로 향상되었습니다.

2. 데이터 전처리 과정에서 가장 중요하다고 생각…