본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
데이터 사이언스와 비즈니스 사이의 다리 역할을 잘하는 사람입니다. 제 강점은 문제를 숫자로 명확히 정의하고, 가정과 한계를 투명하게 제시한 뒤, 실험 설계로 근거를 확보하는 능력입니다. 예를 들어 전사 재무 데이터와 고객 행동 데이터를 결합해 이탈 예측 모델을 만들 때, 데이터 전처리에서 결측치를 여러 방식으로 대입하고, 특성엔지니어링으로 RFM, LFM, 코호트 분석을 함께 적용했습니다. 그 결과 이탈 예측의 AUC를 0.78에서 0.86으로 높이고, 모델 기반 의사결정의 실무 적용률을 60%에서 85%로 끌어올렸습니다. 또한 모델 해석 가능한 코드를 구성해 금융상품 담당자와 마케터가 실시간으로 KPI를 확인하도록 대시보드를 설계했습니다. 이를 통해 마케터는 캠페인 주기를 조정하고, 리스크 관리자는 대출 한도 정책의 영향을 수치로 확인했습니다. 협업 측면은 신속한 피드백 순환을 중시합니다. 개발자와 데이터 엔지니어와의 커뮤니케이션에서 KPI 중심의 대화로 시간 낭비를 줄였고, 분석 결과를 스토리텔링 형태로 전달해 이해도를 높였습니다. 예를 들어 프로모션 효과 분석 시, 매출 상승을 단순히 …