[면접 합격 자료] 두산로보틱스 R,D 머신러닝 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

분석적이고 실용적인 문제해결를 선호하는 사람입니다. 데이터의 가설을 세울 때 직관에 의존하기보다는 수치로 검증하는 방식을 택합니다. 예를 들어 이전 프로젝트에서 모델의 성능을 높이기 위해 교차검증 방식을 도입했고, 파생 피처를 12개 추가했습니다. 그 결과 검증 정확도가 기존 대비 7.3% 상승했고 평균 제곱오차는 0.0025에서 0.0xxx로 감소했습니다. 이 과정에서 팀원과의 협업이 중요하다고 느꼈습니다. 역할 분담과 일정 관리를 명확히 하여 3주간의 데이터 정제 기간을 2주로 단축했고, 이후 모델 학습 시간도 평균 34% 단축되었습니다. 또한 실험 설계 시 가설이 데이터에 의해 좌우되지 않도록 블라인드 평가를 도입했고, 편향 제거를 위한 샘플링 기법을 적용했습니다. 그 결과 평가 지표 중 재현율이 0.87에서 0.92로 상승했고 F1 스코어도 0.84에서 0.89로 개선되었습니다. 문제를 정의할 때는 실제 비즈니스 목표를 수치로 매핑하는 데 집중합니다. 예를 들어 이탈 예측 모델에서 특정 기간의 재방문율을 15% 향상시키기 위해서는 어떤 피처가 영향력이 큰지 변수 중요도 분석을 실시했고, 상관관계…