[면접 합격 자료] 한국전력공사 전력연구원 데이터사이언스랩 생성형 AI 응용 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

문제를 구조적으로 분석하고 체계적으로 해결하는 성격입니다. 데이터 사이언스 분야에서 특히 강점은 데이터 수집에서 검증, 모델 평가까지 전 과정의 재현성과 추적성을 중시한다는 점입니다. 예를 들어 과거 프로젝트에서 대규모 로그 데이터를 수집, 전처리하는 과정에서 누락 값 비율이 12%였고, 이를 대체법과 도메인 기반 규칙을 결합해 5%로 감소시켰습니다. 이를 통해 모델 성능은 평균 F1 스코어가 0.78에서 0.86으로 상승했습니다. 또한 협업에서의 커뮤니케이션을 중시합니다. 팀원별 역할을 명확히 정의하고 주간 회의를 통해 진행 상황과 리스크를 공유하며, 이 과정에서 의사소통 지연으로 발생한 일정 지연을 2회에서 0회로 줄였습니다. 데이터 분석 도메인에서의 한계점이나 편향을 빠르게 발견하는 편이며, 이를 보완하기 위한 실험 설계에 강합니다. 예를 들어 특정 피처의 도메인 편향 가능성이 의심될 때 A/B 테스트와 교차 검증을 병행하고, 샘플링 편향을 줄이기 위해 무작위성 확보와 재현 가능한 실험 코드 작성에 집중합니다. 또한 실패를 학습의 기회로 삼습니다. 모델이 과적합 될 가능성이 보…