[면접 합격 자료] 경동나비엔 R,D Machine Learning Engineer 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

남보다 빠르게 문제의 핵심을 파악하고, 논리적으로 접근하는 것을 강점으로 생각합니다. 데이터가 주어지면 먼저 가설을 세워실험 설계와 평가 지표를 명확히 정의하고, 이를 바탕으로 피처 엔지니어링과 모델 선택의 우선순위를 정합니다. 예를 들어 이전 프로젝트에서 고객 이탈 예측 모델을 개발할 때, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 SMOTE와 가중치를 함께 적용했고, F1 score를 주된 성능 지표로 삼아 재현성 있는 개선치를 얻었습니다. 모델 튜닝 과정에서 하이퍼파라미터 탐색에 그리드 탐색 대신 베이지안 최적화를 도입해 40% 이상 연산 시간 절감을 달성했고, 학습 곡선 분석으로 과적합 징후를 조기에 발견해 규제화와 교차검증으로 일반화 능력을 높였습니다. 또한 팀과의 협업에서 의사소통의 명확성을 최우선으로 두었습니다. 주간 회의에서 실험 계획과 가정치를 시각화한 대시보드를 공유하고, 실패 사례도 투명하게 리뷰하여 재현 가능한 프로세스를 확립했습니다. 결과적으로 특정 캠페인 데이터에서 AUC를 0.86에서 0.92로 상승시키며 비즈니스 의사결정을 데이터 주도로 이끌었습니다. 문제를 …