[면접 합격 자료] 현대모비스 데이터 사이언스(머신러닝, 딥러닝) 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

팀 기반의 문제 해결에서 강점을 보이며, 데이터 기반 의사결정을 중시하는 성격입니다. 구체적으로는 문제 정의부터 지표 설계, 실험 설계, 결과 해석까지 전 과정을 체계적으로 관리하는 편입니다. 예를 들어 프로젝트에서 고객 이탈 예측 모델을 담당했을 때, 주요 성과 지표를 정확히 설정하고 데이터 수집 단계에서 로그 데이터의 누락 변수에 대비한 프로빙을 진행했습니다. 결손 데이터 비율이 8% 정도였던 데이터를 대상으로 결측치 보완 방법으로 다차원 임퓨테이션과 시계열 보간을 조합해 모델의 샘플링 편향을 줄였고, 검증 데이터에서 AUROC가 0.87에서 0.92로 상승하는 것을 확인했습니다. 이 과정에서 실험 설계의 중요성을 체감했고, 분할 전략을 K폴드 교차검증과 시계열 차수별 롤존으로 구성해 과적합을 방지했습니다. 또한 협업에서 적극적으로 피드백 루프를 만들었습니다. 모델 해석 가능성을 높이기 위해 SHAP 값을 활용해 주요 영향 피처를 도출했고, 비즈니스 측과의 이해관계 정리에 집중해 모델에 대한 신뢰를 확보했습니다. 그 결과 마케팅 팀의 예산 효율이 14% 향상되고, 이탈 가능 고객의 …