[면접 합격 자료] 티빙 [데이터엔지니어링] 머신러닝엔지니어 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

제 성격의 강점은 문제를 구조화하고 데이터로 증명하는 데 매우 강하다는 점입니다. 프로젝트 초기에는 비즈니스 요구사항이 모호한 경우가 많았으나, 5단계 분석 프로세스를 통해 핵심 KPI를 도출하고 가설 검증 계획을 수립합니다. 예를 들어, 과거 한 글로벌 스트리밍 서비스의 이탈 예측 모델에서 데이터 파이프라인의 안정성을 확보하기 위해 ETL 모듈의 재실행 실패 건수를 월 평균 3건에서 0건으로 감소시켰습니다. 이 과정에서 Spark 기반의 배치 흐름과 Airflow DAG를 재설계하고, 데이터 품질 규칙을 강화해 99.95% 이상의 데이터 신뢰도를 유지했습니다. 또한 협업 면에서 문제를 명확히 전달하고 타부서의 요구를 반영하는 능력이 강합니다. 모델 성능 개선을 위해 피처 엔지니어링에 집중했고, 평균 AUC를 0.04p 상승시키기 위해 로그변환, 윈도우 피처, 타임스윈치 피처를 도입했습니다. 이로써 비즈니스 의사결정 시간도 20% 단축되었고, 운영 팀의 이슈 대응 속도도 30% 향상되었습니다. 반면의 단점으로는 지나치게 완벽주의 경향이 있어 마감 직전 작업의 우선순위 조정이 느려질 때가 있습니다. 이를 …