[면접 합격 자료] 만도 [Mobility SW 개발] AI Big data 분석 모델 개발-차량샤시(Brake,steering,Suspension) 우수 예~

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

분석적이면서도 협업에 강한 성격이라고 생각합니다. 데이터 기반 의사결정을 선호하고, 객관적 근거를 확보하기 위해 가설 수립-검증-결과 공유의 순서를 엄격히 지킵니다. 예를 들어 이전 프로젝트에서 자동차 섀시 계통의 센서 데이터를 수집해 이상치 탐지 모델을 구축했습니다. 데이터 세트의 결측치를 평균 대체와 KNN 보간으로 처리했고, 피처 엔지니어링으로 브레이크 압력, 관성 측정값, Steering 각도 변화를 조합한 신규 피처 12개를 추가했습니다. 이 피처들로 랜덤포레스트와 XGBoost를 비교해 AUC가 0.87에서 0.92로 개선되었고, 가장 영향력 있는 피처를 SHAP 값으로 확인해 브레이크 시스템의 마찰계수 변화를 fraud처럼 탐지하는 시나리오를 제시했습니다. 팀과의 커뮤니케이션도 중요하게 여깁니다. 주간 회의에서 데이터 파이프라인 현황과 모델 성능을 시각화한 대시보드를 공유하고, 개발자와 엔지니어링 팀에 맞춤형 기술 부채 목록을 제공해 일정에 반영했습니다. 그 결과 프로젝트 기간 내에 데이터 수집 파이프라인을 30% 감소된 지연으로 안정화했고, 모델 재학습 주기를 주 1회에서 주 2주로 늘…