[면접 합격 자료] HL Klemove 자율주행 인식 알고리즘 개발 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

제 성격의 장점은 문제 해결에 대한 집요함과 체계적인 분석능력입니다. 자율주행 인식 알고리즘 개발 과정에서 데이터 품질과 알고리즘 성능의 상관관계를 수치로 증명한 경험이 다수 있습니다. 예를 들어, 라벨링 오류가 모델 정확도에 미치는 영향을 규명하기 위해 3만 장의 주석 데이터 중 28%의 오타 비율과 각 오타 유형별 인식 정확도 변화를 분류하였고, 오타 수정으로 평균 미세향상률이 1.8%에서 3.2%로 증가하는 것을 확인했습니다. 또 다른 사례로, 객체 검출에서 NMS 임계값을 0.3에서 0.5로 조정했더니 중복 탐지 문제는 감소했으나 근접 물체 인식이 오히려 1.6% 감소하는 trade-off를 관찰했습니다. 이에 대해 피험군별로 IoU 및 mAP 수치를 분석한 뒤, 실차 환경에서의 레이더/라이더 융합 기반 최적 임계값을 0.42로 도출했고, 이 값으로 실차 테스트에서 12%의 재탐지 감소를 달성했습니다. 이러한 과정에서 계획-실행-피드백의 순환 사이클을 강화했고, 매주 2회 코드리뷰와 1회 데이터 품질 회의를 통해 품질 편차를 0.8%p 이하로 관리했습니다.

저의 단점은 초기에 작은 변수에도 과도하게 민감하…