본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
분석적이고 체계적인 성격으로 자료의 정확성과 재현성을 최우선으로 삼습니다. 대규모 해양 환경 데이터를 다루며 시계열 데이터의 누락값 처리와 품질검증 과정을 주도한 경험이 있습니다. 예를 들어 해수면 온도와 염분 데이터의 결측치를 보완하기 위해 KNN 보간과 교차검증을 병행했고, 보간 오차를 평균 제곱근 오차(RMSE)로 12% 수준에서 감소시켰습니다. 또한 다중원천 데이터를 통합하는 과정에서 데이터 파이프라인의 로그를 남겨 재현 가능성을 확보했고, 주간 단위로 품질지표를 대시보드에 시각화해 팀원들이 즉시 이슈를 파악하도록 구성했습니다. 그 결과 연 평균 데이터 가용률을 95% 이상으로 유지했고, 1년 내 이탈 데이터 비율을 2% 미만으로 관리했습니다. 분석 능력과 더불어 실무적으로도 실험 설계에 참여해 샘플링 편향을 제거하는 방법을 도입했습니다. 예를 들어 해양 플랑크톤 밀도 분석에서 채집 위치의 위도 경도 다양성을 반영한 가중치를 적용해 군집 간 분산을 18% 감소시켰고, 분류 모델의 F1-score를 0.82에서 0.89로 향상시켰습니다. 또한 팀 간 커뮤니케이션에서도 데이터 사전 정의서…