[면접 합격 자료] HL Klemove R,D LiDAR 인식 알고리즘 개발 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

저의 강점은 문제 해결에 집중하는 태도와 데이터 중심의 의사결정입니다. 과거 프로젝트에서 레이더형 LiDAR 인식 알고리즘 개발에 참여하며, 품질 지표 개선에 특화된 접근으로 성과를 냈습니다. 예를 들어 차선 인식 정확도를 높이기 위해 다양한 포인트 클라우드 전처리 기법을 도입했습니다. 노이즈 제거 단계에서 RANSAC 기반 평면 추정과 멀티스케일 필터링을 조합해 반사율이 낮은 구간에서도 점 구밀도(density)와 시그널 대비 잡음비(SNR)를 18% 향상시켰습니다. 또한 객체 분할의 평균 IoU를 측정하는 지표를 0.62에서 0.75로 개선했고, 배치 처리 시간은 120ms에서 85ms로 감소시켰습니다. 팀 협업 측면에서도 명확한 목표 설정과 피드백 루프를 통해 이슈를 조기에 발견했습니다. 예를 들어 실험 설계 단계에서 제시한 5개의 가설 중 4개를 1주일 내에 검증하고, 남은 1개는 세부 매개변수 최적화를 통해 3일 추가로 개선하였습니다. 이 과정에서 데이터 파이프라인 자동화가 큰 역할을 했습니다. 파이프라인에 데이터 수집에서 라벨링, 검증까지의 과정을 포함하고, 파이프라인 자동화 도구를 도입해 재현성을…