[면접 합격 자료] 만도 차량용 AI, Machine Learing, Cloud 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

문제를 구조적으로 분석하고 개선점을 찾는 성향이 강합니다. 데이터와 현상 간의 연관성을 수치로 확인하는 것을 선호해 의사결정을 과학적으로 뒷받침합니다. 예를 들어 전직장에서 모델 정확도 개선을 목표로 한 프로젝트에서 학습 데이터의 불균형을 발견하고 샘플링과 가중치를 조정해 F1 스코어를 0.72에서 0.85로 향상시켰습니다. 또한 협업에서 열린 피드백 문화로 팀의 낭비를 줄였습니다. 코드 리뷰를 통해 중복된 로직을 제거하고 핵심 모듈의 재사용성을 높였으며, 그 결과 개발 속도가 월 15% 향상되었습니다. 실무에서는 문제를 먼저 가설로 설정한 뒤, 실험 설계와 설문 데이터를 통해 검증합니다. 덕분에 프로젝트 일정의 예측 정확도가 90%에 근접했고 이로 인해 의사결정 시 리스크 관리가 용이해졌습니다. 단점으로는 때로 세부 데이터에 집착해 큰 그림이 소홀해지는 경향이 있어 주간 스크럼에서 우선순위 재정리를 팀에 강하게 요청합니다. 이를 보완하기 위해 매일 아침 제 업무 우선순위를 3단계로 표기하고, 주간 회의에서 동료의 피드백을 반영해 조정합니다. 결과적으로 팀의 협업 템포가 빨라…