목차/차례
1. AXA손해보험 데이터사이언스팀 인턴에 지원한 이유와 직무 이해를 말해 주세요
2. 이번 인턴 역할이 비정형 문서 수집 정제 라벨링과 OCR 파이프라인 지원 중심인데 본인이 기여할 수 있는 지점은 무엇입니까
3. 보험 보상 청구 문서 자동화에서 가장 중요한 품질 기준을 3가지로 말해 주세요
4. Azure Document Intelligence 기반 문서 처리 파이프라인을 구성할 때 설계 관점에서 고려할 요소는 무엇입니까
5. OCR 정확도 평가를 한다면 어떤 지표와 평가 셋 구성으로 진행하겠습니까
6. OCR 오류 유형 분석을 어떻게 체계화하겠습니까
7. 문서 전처리와 OCR 후처리 가이드를 만든다면 어떤 구조로 작성하겠습니까
8. 라벨링 품질을 어떻게 관리하겠습니까 어노테이터 간 일치도는 어떻게 확보하겠습니까
9. 데이터 누락이나 편향이 모델 품질에 미치는 영향을 어떻게 점검하겠습니까
10. 현업 프로세스를 분석해 문제를 정의하고 개선안을 낸 경험을 말해 주세
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본문/내용
1. AXA손해보험 데이터사이언스팀 인턴에 지원한 이유와 직무 이해를 말해 주세요
저는 보험업의 데이터사이언스가 단순한 예측모형 개발을 넘어, 실제 업무 프로세스를 바꾸는 자동화와 품질 혁신에서 가장 큰 임팩트가 나온다고 믿습니다. AXA손해보험 데이터사이언스팀 인턴은 비정형 문서(PDF, 스캔 이미지 등)를 수집하고 정제해 라벨링하며, Azure Document Intelligence를 활용한 문서 처리 파이프라인을 테스트하고, OCR 정확도 평가와 오류 분석, 전처리 및 후처리 가이드를 만들고, 산출물을 문서화해 내부에 확산시키는 역할로 이해했습니다. 즉 “모델을 만드는 사람”이기 전에 “데이터와 프로세스가 실제로 돌게 만드는 사람”에 가까운 자리입니다. 저는 바로 그 지점이 제 강점과 맞습니다. 현업의 문서 기반 업무는 작은 오류가 곧 민원과 재작업으로 연결됩니다. 저는 데이터를 깔끔하게 만들고, 오류를 분류해 원인을 찾고, 개선안을 규격화해 재발을 막는 방식으로, 인턴이지만 실제 운영에 남는 성과를 만들고 싶습니다.
2. 이번 인턴 역할이 비정형 문서 수집 정제 라벨링과 OCR 파이프라인 지원 중심인데 본인이 기여할 수 있는 지점은 무엇…