[면접 합격자료] 라인플러스 AI ML 개발 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 어떤 단계들을 거치며 문제를 해결하나요

머신러닝 프로젝트는 문제 정의, 데이터 수집 및 정제, 탐색적 데이터 분석(EDA), 특징 선택 및 엔지니어링, 모델 선택, 학습, 평가, 그리고 배포 단계로 진행됩니다. 먼저 문제를 명확히 이해하고 목표 성과 지표(KPI)를 설정합니다. 이후 다양한 소스에서 약 50만 건 이상의 데이터를 수집하여 결측치와 이상치를 제거하고 정제 작업을 수행합니다. 데이터 특성 분석을 통해 변수 간 상관관계를 파악하고, 차원 축소와 표준화를 실시하여 모델 학습 효율을 높였습니다. 랜덤 포레스트와 XGBoost 등 여러 알고리즘을 적용하여 평균 정확도 85% 이상을 기록했고, 교차 검증으로 과적합 문제를 방지하였습니다. 최적 하이퍼파라미터를 찾기 위해 그리드 서치를 활용했고, 중요한 변수와 성능 향상도 데이터를 토대로 최적 모델을 선정하였습니다. 이후 실제 서비스 환경에서 모델을 배포 후 A/B 테스트를 통해 실사용 성능을 검증하고, 주기적인 모니터링으로 모델 성능 저하에 대응하며 프로젝트를 마무리합니다. 이 과정에서 전체 프로젝트 기간은 평균 3개월 정도 소요되며, 성공적으로 배포…