목차/차례
Ⅰ. 최신 면접 기출 질문 (18선)
Q1. LG에너지솔루션의 제조 공정 최적화에 본인이 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까
Q2. 수학적 프로그래밍이나 메타 휴리스틱 중 본인이 더 자신 있는 분야는 무엇입니까
Q3. 실제 산업 현장의 데이터는 노이즈가 많은데 이를 어떻게 처리하여 모델링하겠습니까
Q4. 배터리 생산 스케줄링 최적화에서 가장 중요하게 고려해야 할 제약 조건은 무엇입니까
Q5. 머신러닝 기반의 예측 모델과 최적화 알고리즘을 결합해 본 경험이 있습니까
Q6. 전력망 시스템이나 에너지 저장 장치의 효율을 높이기 위한 최적화 방안은 무엇입니까
Q7. 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위해 본인만이 사용하는 전략이 있습니까
Q8. 최적화 결과가 실제 현장 실무자의 직관과 다를 경우 어떻게 설득하겠습니까
Q9. 강화학습을 최적화 알고리즘에 적용할 때의 장점과 단점은 무엇이라고 생각합니까
Q10. 대규모 혼합 정수 계획법 문제를 풀기 위한 본인만의 노하우가
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본문/내용
Ⅰ. 최신 면접 기출 질문 (18선)
Q1. LG에너지솔루션의 제조 공정 최적화에 본인이 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까
배터리 제조는 전극, 조립, 활성화 등 공정 간의 연계성이 매우 복잡하여 전체를 아우르는 통합 최적화가 필수적입니다. 저는 선형 계획법과 정수 계획법에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 공정별 병목 구간을 탐색하고 전체 리드타임을 최소화하는 스케줄링 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 특히 생산 설비의 가동률을 극대화하면서도 에너지 소비량을 최소화하는 다목적 최적화 모델링에 강점이 있습니다. 저의 수학적 모델링 역량은 LG에너지솔루션이 스마트 팩토리로 전환하는 과정에서 생산 효율성을 수치로 증명해낼 것입니다. 데이터 속에 숨겨진 최적의 파라미터를 찾아내어 글로벌 생산 기지의 제조 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 기여를 하고 싶습니다.
Q2. 수학적 프로그래밍이나 메타 휴리스틱 중 본인이 더 자신 있는 분야는 무엇입니까
저는 문제의 성격에 따라 최적의 도구를 선택하되, 특히 유전 알고리즘이나 타부 서치와 같은 메타 휴리스틱 분야에 더 큰 자신감을 가지고 있습니다. 산업 현장의 문제는 변수가 너무 많아 수리적 모…