[면접 합격 자료] 아이센스 [연구개발 Sensor] CGMS 센서 데이터 분석 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

저의 강점은 문제를 체계적으로 분석하고 실험 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 능력입니다. 대학 시절부터 데이터 분석 툴과 센서 신호처리 알고리즘을 활용한 프로젝트를 다수 수행했고, 그 중 하나는 CGMS 센서의 온도 보정 알고리즘을 개선한 사례입니다. 기존 알고리즘은 1.8%의 측정 차이가 있었으나 저희 팀은 교차 검증을 통해 보정 계수를 0.95로 조정했고, 3개월간의 임상 데이터에서 평균 오차를 0.7%로 감소시켰습니다. 또 다른 프로젝트로는 혈당 추정 정확도를 높이기 위한 다변량 회귀 모델을 적용해 8주간의 데이터에서 RMSE를 12.4에서 7.1으로 감소시켰고, 실험군 대조군 비교에서 p값은 0.03으로 통계적으로 유의미하게 나타났습니다. 이 과정에서 데이터 품질 관리의 중요성을 체감했고, 센서 간 편차를 최소화하기 위해 캘리브레이션 주기를 주당 2회에서 3회로 늘려 전체 시스템 가용성을 15% 상승시켰습니다. 또한 팀 내 커뮤니케이션의 효율성을 높이기 위해 주간 스프린트 리뷰에서 각 데이터 포인트의 출처와 불확실성을 라벨링하고, 불확실성 지수를 0에서 1 사이의 점수로 관리해 의사결정…