[면접 합격 자료] LG디스플레이 Data Science Optimization 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

문제를 구조적으로 분석하고, 다양한 관점에서 접근하는 성향의 소유자입니다. 장점으로는 데이터 중심의 의사결정을 빠르게 내릴 수 있는 점을 들 수 있습니다. 대학 시절 참여한 AI 경진대회에서 3주 내에 데이터 전처리 과정을 재설계해 불필요한 변수 42개를 제거하고 예측 정확도를 평균 7.2% 향상시켰습니다. 이 과정에서 상관계수 분석과 결정트리 중요도 평가를 통해 핵심 피처를 선별했고, 교차검증으로 과적합을 방지했습니다. 이후 실무에서도 동일한 접근을 유지했습니다. 예를 들어 생산 라인의 불량 예측 시스템을 구축할 때, 결측치를 평균대체와 예측치 대입의 앙상블로 처리해 데이터 손실을 12% 감소시켰고, 예측 정확도는 0.82에서 0.87로 상승했습니다. 또한 협업 능력이 강점입니다. 도메인 지식이 부족한 팀원에게도 모듈 단위의 업무 분해표를 제공해 이해를 돕고, 주간 공유 미팅에서 각 피처의 비즈니스 영향도를 표로 정리해 설명했습니다. 그 결과 타 부서의 데이터 요청 응답 시간이 평균 2.3일에서 1일 반으로 단축되었습니다. 단점으로는 때때로 지나치게 완벽주의적으로 보일 수 있다는 점…