2025 SK AX AI,Data 자기소개서
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1. 낯선 환경에서 자발적으로 최고 수준의 성과를 만들어냈던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 어떤 목표와 전략을 세우고 실행했는지 서술해주세요
2. 당신이 주도적으로 진행한 일이 타인의 피드백이나 반대로 인해 방향이 바뀌거나 실패했던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 느낀 점과 배운 점을 설명해 주세요
3. AI 도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험이 있다면 구체적으로 서술해 주세요
4. 면접 예상 질문 및 답변
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1. 낯선 환경에서 자발적으로 최고 수준의 성과를 만들어냈던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 어떤 목표와 전략을 세우고 실행했는지 서술해주세요
대학 3학년 여름, AI 부트캠프에 참여해 추천 알고리즘 개발 팀 프로젝트에 합류하게 되었습니다. 낯선 환경이었던 점은, 기존 팀원들은 전부 전공자였던 반면, 저는 통계학에서 전향한지 얼마 되지 않았고, 추천 시스템 구현 경험도 전무했던 상황이었습니다. 하지만 이 기회를 성장을 위한 전환점으로 삼고자 했습니다. 초기 목표는 팀 내에서 최소한 한 개의 알고리즘 모듈을 완성도 있게 구현하는 것이었습니다.
우선, 비전문가로서 빠르게 전반적인 구조를 이해하고 실전에 투입될 수 있도록 하루 12시간씩 협업 도구(Git, Slack)와 추천 시스템 논문을 분석하며 학습했습니다. 또한 팀 내에서 부족했던 `콘텐츠 기반 필터링` 알고리즘 구현을 자원해 맡았습니다. 가장 큰 장애물은 데이터 전처리 과정에서 생긴 누락값과 과적합 문제였으며, 당시 모델 성능이 오히려 학습 전에 비해 악화되자 깊은 자괴감도 느꼈습니다. 하지만 포기하지 않고 TF-IDF 벡터 방식에서 BERT 임베딩 기반으로 전환하며 성능을 끌어올렸습니다.
그 결과, 저의 모듈이 전체 모델 성능을 9% 이상 향상시키는 데 기여했고, 이 프로젝트는 캠프 내 최우수 프로젝트로 선정되었습니다. 당시의 코드와 실적은 GitHub에 업로드되어 있습니다.
2. 당신이 주도적으로 진행한 일이 타인의 피드백이나 반대로 인해 방향이 바뀌거나 실패했던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 느낀 점과 배운 점을 설명해 주세요
대학교 4학년 때, 산학협력 과제에서 ‘건강검진 이력 기반 질병 예측 모델’을 기획하고 모델링을 총괄했습니다. 저는 초기부터 XGBoost를 기반으로 한 트리 모델이 성능과 해석력 측면에서 가장 낫다고 판단해 해당 방향으로 프로젝트를 이끌었습니다. 데이터는 공공기관의 건강검진 이력을 활용했으며, Feature engineering부터 하이퍼파라미터 튜닝까지 직접 설계하고 적용했습니다.
하지만 중간 발표에서 산업체 멘토로부터 “딥러닝 모델도 함께 시도해볼 필요가 있다”는 피드백을 받았고, 팀원 중 한 명도 이에 동조하며 딥러닝 기반 모델 실험을 병행할 것을 제안했습니다. 내부적으로는 ‘검증된 방향을 왜 바꾸는가’에 대한 고민과 반감도 있었지만, 팀워크와 열린 사고를 중시해야 한다고 판단하여 CNN 기반 모델을 추가로 실험하게 되었습니다. 결과적으로 딥러닝 모델은 성능에서는 XGBoost보다 낮았지만, 일부 특정 질병에 대한 예측 민감도가 높아 보완 모델로 활용되었습니다.
이 경험은 제게 두 가지를 가르쳐주었습니다. 첫째, 데이터 프로젝트에서는 하나의 답이 아니라, 다양한 실험을 통해 얻어지는 조합이 중요하다는 점입니다. 둘째, 본인이 주도한 방향이라 해도 외부 피드백을 수용할 수 있는 유연성이 결과적으로 프로젝트의 완성도를 높인다는 사실을 배웠습니다.
3. AI 도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험이 있다면 구체적으로 서술해 주세요
졸업 프로젝트에서는 ‘중소기업 리뷰 데이터 기반 평판 분석 시스템’을 개발하며 ChatGPT API를 활용해 리뷰 문장 분류 작업의 효율을 높인 경험이 있습니다. 당초 계획은 모든 리뷰 데이터를 수작업으로 긍정/부정 감성으로 분류하고, 주제별 클러스터링을 하는 방식이었습니다. 하지만 1만 건에 달하는 리뷰 데이터를 수작업으로 처리하는 데는 시간이 너무 오래 걸렸습니다.