안랩 AI 서비스 개발 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하십니까
공격 탐지 모델의 성능을 평가할 때 단순 정확도 외에 어떤 지표들이 중요하다고 생각하십니까
이러한 경험은 실제 안랩 AI 탐지 모델이 사용하는 구조적 접근을 이해하는데 기초가 되었습니다.
보안 AI 서비스는 단순 모델 개발이 아니라 실서비스에 적용 가능한 형태로 모델을 구성해야 하며, 이는데이터 엔지니어, 백엔드 개발자, 보안분석가 등 다양한 직무와 협업해야 합니다.
위협 탐지 모델의 성능이 낮거나 오탐이 증가하는 이유는 단순히 모델 구조 문제가 아니라 데이터 생성과정, 실제 공격 패턴 변화, 로그 수집 흐름의 변형 등 다양한 요소가 결합되어 있기 때문입니다.
보안 데이터의 특성은 불균형과 노이즈입니다.
가장 먼저 성취하고 싶은 목표는 안랩의 AI 기반 위협 탐지 모델의 구조와 실제 운영 환경을 깊이 있게 이해하는 것입니다.

제가 AI 보안 직무를 준비하며 가장 먼저 집중한 부분은 "보안 데이터를 이해하는 능력"을 기르는 것이었습니다.
이러한 경험은 실제 안랩 AI 탐지 모델이 사용하는 구조적 접근을 이해하는데 기초가 되었습니다.
보안 AI 서비스는 단순 모델 개발이 아니라 실서비스에 적용 가능한 형태로 모델을 구성해야 하며, 이는데이터 엔지니어, 백엔드 개발자, 보안분석가 등 다양한 직무와 협업해야 합니다.
이 과정은 단순 기술 관심이 아니라"보안이라는 본질을 이해한 AI 개발자"로서 성장하게 만든 결정적 경험이었습니다.
안랩은 그동안 쌓아온 위협 인텔리전스 데이터를 기반으로 세계적 수준의 탐지 모델을 개발해왔고, 저는 이러한 환경 속에서 실질적인 기술성을 기르고 의미 있는 기여를 하고 싶습니다.
단순한 인턴 경험이 아니라 향후 보안AI 개발자로 성장하는 출발점으로 삼고 싶습니다.
이 관점은 보안AI 직무에서 매우 중요한 가치라고 생각합니다.
위협 탐지 모델의 성능이 낮거나 오탐이 증가하는 이유는 단순히 모델 구조 문제가 아니라 데이터 생성과정, 실제 공격 패턴 변화, 로그 수집 흐름의 변형 등 다양한 요소가 결합되어 있기 때문입니다.
이러한 실질 중심 사고는 안랩 AI 서비스 개발에서 중요한 경쟁력이라고 생각합니다.
AI 서비스 개발에서 가장 중요한 역량은 데이터 해석 능력과 문제 정의 능력이라고 생각합니다.
데이터 단계에서 문제를 확인합니다.
입력 로그 형식 불일치, 값손실, 라벨 오류 등 데이터 품질 문제는 탐지 실패의 주요 원인입니다.
중요한 지표는 재현율 과 정밀도, 그리고 F1score입니다.
특히 재현율은 공격을 탐지하지 못하는 상황을 줄이는 핵심 지표로 매우 중요합니다.
또한 실제 서비스 배포 환경에서는 탐지 지연 시간과 falsepositiveratio가 매우 중요한 지표가 됩니다.

[hwp/pdf]2026 상반기 체험형 인턴(AI 서비스 개발) 자기소개서 지원서와 2025면접