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저는 AI를 "모델 만드는 일"이 아니라 "업무의사결정을 바꾸는 기술"로 봅니다.
데이터 품질과 모델 성능을 함께 설계해 운영 가능한 솔루션으로 만드는 일입니다.
생성형 AI는 기술이 아니라 통제의 문제입니다.
비전 AI의 난관은 모델보다 데이터입니다.
5년 목표는 AI 기술을 "제품"으로 만드는 리더가 되는 것입니다.
AI팀 책임입니다.
모델은 바뀌지만, 문제 정의, 데이터 품질, 평가설계, 운영통제는 바뀌지 않습니다.
저는 AI를 데모로 끝내지 않고 운영성과로 닫는 엔지니어를 목표로 하는 지원자입니다.
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롯데 이노베이트 AI 기술(신입) 면접 질문 기출, 2025면접족보
롯데 이노베이트에 지원한 동기와 AI 기술 직무를 선택한 이유는 무엇입니까
롯데 이노베이트에서 AI 기술 직무가 맡는 역할을 어떻게 이해하고 있습니까
여러 부서(기획/개발/운영/보안)와 협업할 때 AI 엔지니어의 역할은 무엇입니까
AI 기술 직무를 선택한 이유는 문제정의, 데이터, 모델, 운영까지 전 과정을 끝까지 책임지는 역할이기 때문입니다.
AI 기술 직무는 첫째, 현업의 목표를 측정 가능한 문제로 바꾸는 역할입니다.
데이터 품질과 모델 성능을 함께 설계해 운영 가능한 솔루션으로 만드는 일입니다.
저는 라벨 정의서를 먼저 만들고, 애매한 케이스는 예외 규칙으로 문서화합니다.라벨러 간 일치도 점검을 통해 흔들리는 기준을 찾아 수정하고, 주기적으로 샘플 감사를 진행합니다.
운영에서 가장 강한 무기는 재현성입니다.
모델 단계에서는 정확도, 정밀도/재현율, F1, AUC 같은 지표로 비교하되, 업무에서는 비용과 리스크를 반영한 지표가 필요합니다.
생성형 AI는 기술이 아니라 통제의 문제입니다.
파인 튜닝은 학습 데이터 품질이 낮으면 오히려 위험하고, RAG는 검색 품질이 낮으면 답변이 흔들립니다.
운영팀에는 모니터링과 장애대응 시나리오를 함께 만들고, 보안팀에는 데이터 흐름을 도식화해 검증 포인트를 명확히 합니다.
2년 목표는 특정 도메인에서 성과가 나는 AI 패턴을 만들고, 데이터·평가·배포 표준을 팀에 정착시키는 것입니다.
5년 목표는 AI 기술을 "제품"으로 만드는 리더가 되는 것입니다.
즉, 모델이 아니라 플랫폼과 운영체계를 설계하고, 비용과 리스크까지 통제하며 지속가능한 성과를 만드는 사람이 되겠습니다.
AI팀 책임입니다.
PoC는 데모이고, 운영은 제품입니다.
운영에서 성과가 안 난다는 것은 데이터 분포, 사용자 행동, 프로세스 통합, 모니터링 중 하나가 빠졌다는 뜻입니다.
입력 경로, 예외 처리, 사람검수, 로그 수집, 재학습 계획을 포함하지 않은 PoC는 의미가 없다고 봅니다.
끝까지 닫는 사람이 책임지는 사람입니다.
대신 운영 역량을 만드는 방식이 명확합니다.
모델은 바뀌지만, 문제 정의, 데이터 품질, 평가설계, 운영통제는 바뀌지 않습니다.
유행은 바뀌어도, 성과를 만드는 구조는 남습니다.
저는 그 구조를 만드는 사람으로 남겠습니다 . |
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2025.12.19
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