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답변 : AI 개발자는 데이터를 제품의 언어로 바꾸고, 모델을 서비스의 품질로 바꾸는 사람입니다.
데이터가 있어도 고객 가치로 변환되지 않으면 의미가 없고, 모델이 좋아도 운영에서 흔들리면 실패입니다.
답변 : 첫째 문제 정의입니다.
답변 : 저는 성능이 낮을 때 모델을 바꾸기 전에 데이터를 의심합니다.
답변 : 과적합은 모델이 똑똑해진 게 아니라, 데이터의 잡음을 외운 상태입니다.
답변 : 1년 목표는 AI 개발의 '운영기본기'를 완성하는 것입니다.
답변 : 맞는 말입니다.
저는 AI를 모델 성능 경쟁이 아니라, 현업 문제를 데이터로 정의하고 운영 가능한 형태로 해결하는 일이라고 정의합니다.
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2026KT에이블스쿨 9기(AI 개발자 과정) 면접 질문 기출, 1분 자기소개, 2025면접족보
KT에이블스쿨 9기 AI 개발자 과정에 지원한 이유는 무엇인가요
프로젝트가 실패했는데 본인 책임이 크다면 어떻게 보고하고 수습 하나요
답변 : 저는 AI를 "멋있는 모델을 만드는 일"로 보지 않습니다.
현업의 문제를 데이터로 정의하고, 재현 가능한 방식으로 해결해 운영까지 연결하는 일을 AI 개발이라고 봅니다.
에이블스쿨은 단순 이론이 아니라 프로젝트 중심으로 문제정의, 데이터 처리, 모델링, 협업, 결과 전달을 반복하게 만드는 구조라는 점이 핵심이라고 판단했습니다.
답변 : AI 개발자는 데이터를 제품의 언어로 바꾸고, 모델을 서비스의 품질로 바꾸는 사람입니다.
그래서 AI 개발자는 코드만 잘 짜는 사람이 아니라 문제 정의, 품질 기준, 평가, 배포, 모니터링까지 책임지는 사람이어야 합니다.
행동(A)으로는 먼저 문의 데이터를 수집해 라벨 체계를 정의했고, 전처리 규칙을 고정해 재현 가능한데이터 셋을 만들었습니다.
베이스 라인 모델로 성능 기준을 세운 뒤, 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 가중치 조정과 샘플링을 적용하고, 오분류 케이스를 유형별로 분석 해라벨 정의를 다시 다듬었습니다.
답변 : 첫째 문제 정의입니다.
답변 : 저는 성능이 낮을 때 모델을 바꾸기 전에 데이터를 의심합니다.
라벨 품질과 데이터 누수를 점검합니다.라벨 정의가 흔들리면 어떤 모델도 이길 수 없습니다.
답변 : 과적합은 모델이 똑똑해진 게 아니라, 데이터의 잡음을 외운 상태입니다.
데이터 레벨에서 오버/언더샘플링, 모델 레벨에서 클래스가 중치, 임계값레벨에서 thres hold튜닝입니다.
답변 : 저는 피처가 더 중요하다고 봅니다.
모델은 점수판이고, 피처는 경기력입니다.
좋은 피처가 있으면 단순 모델도 강하고, 피처가 나쁘면 복잡한 모델도 한계가 뚜렷합니다.
저는 모델을 바꾸기 전에 피처와 라벨을 고치는 사람이 더 실무형이라 고 생각합니다.
학습/전처리파이프라인을 스크립트로 고정해 반복 가능하게 만들기. 둘째 모델과 데이터 버전, 실험 결과를 정리해 추적 가능하게 만들기. 셋째 배포 후 모니터링 지표를 정의하고, 이상 징후 알림 기준을 제안하기 .이 세 가지가 쌓이면 팀의 운영 비용이 확 줄어듭니다.
답변 : 정확도는 평균값이라서, 중요한 실패를 숨깁니다.
핵심은 정확도뿐 아니라 "안전한 답변"과"업무 흐름 통합"입니다.
답변 : 갈등은 대부분 사람 문제가 아니라 기준 문제입니다.
답변 : 1년 목표는 AI 개발의 '운영기본기'를 완성하는 것입니다.
예를 들어 고객 응대 자동화, 이상 탐지, 예측 모델 중 하나를 깊게 파고들어 "이 문제는 저에게 맡기면 된다"는 수준의 전문성을 만들겠습니다.
저는 데이터가 부족할 때 오히려 문제 정의가 더 중요해진다고 보고, 데이터 생산 체계를 만드는 데서 성과를 만들겠습니다.
모델 단계에서 편향 점검과 안전장치(금지 답변, 필터링, 민감주 제 정책)를 설계하겠습니다.
실무에서 통하는 결과물을 목표로 합니다.
에이블스쿨에서는 기술을 많이 배우는 것보다, 실제 문제를 끝까지 닫는 경험을 가장 큰 목표로 두고 참여하겠습니다. |
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2026.01.12
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