[면접 합격 자료] 비바리퍼블리카(토스) ML Engineer(Facepay) 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

제 성격의 장점은 문제를 체계적으로 분석하고 데이터로 뒷받침하는 근거중심적 사고입니다. 과거 특정 모델의 오탐률이 높아 팀의 재현성 확보를 위해 학습 데이터 샘플링 편향을 제거하고 평가 지표를 재정의했습니다. 그 결과 F1 점수가 0.72에서 0.85로 상승했고, ROC-AUC도 0.88에서 0.93로 개선되었습니다. 이 과정에서 실험 설계와 사전 가정 검증을 중시하여 불필요한 재현 비용을 30% 이상 줄였습니다. 또한 협업 측면에서 다른 엔지니어의 코드 리뷰를 적극적으로 포함시키며 구현 속도와 품질의 균형을 맞춰왔습니다. 예를 들어 모델 경량화가 필요할 때 지식전이(Knowledge Distillation)와 양자화(Quantization)를 조합해 모바일 환경에서 메모리 사용량을 40% 감소시키고 추론 시간은 25% 단축했습니다. 단점으로는 가설이 강하게 연결될 때 검증 데이터가 부족하면 과적합 위험이 증가하는 점을 들 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 3회 이상 반복된 교차검증과 독립 테스트셋 확인을 의무화했고, 실험 설계 단계에서 충분한 샘플링을 확보하도록 프로세스를 정비했습니다. 또 일정 기간마다 피드백 루프를 …