이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 머신러닝 기반 품질 예측 모델을 적용해보는 시도를 했습니다. 목표는 공정 파라미터로 불량 발생 가능성을 사전에 예측하는 것이었는데, 처음에는 데이터를 그냥 모델에 넣으면 된다고 생각했습니다. 실제로 해보니 결측값과 이상치 처리를 제대로 안 하면 모델 정확도가 크게 떨어진다는 것을 알게 됐습니다.
전처리 단계에 생각보다 훨씬 많은 시간이 걸렸고, 이 경험이 데이터 품질이 모델 품질을 결정한다는 것을 가르쳐줬습니다. 현업 협업 측면에서는 예측 결과를 현장 담당자에게 설명할 때 모델 수치보다 "이 조건에서 불량이 많이 나왔다"는 현장 언어로 풀어야 이해가 빠르다는 것도 배웠습니다.
분석 결과를 현업이 이해하는 방식으로 전달하는 것이 기술 능력만큼 중요하다는 것을 알게 됐습니다.
AI 기술을 현장에 적용했을 때 개발 단계 정확도와 운영 단계 정확도가 달라지는 경험을 했습니다. 수업 프로젝트에서 품질 불량 예측 모델을 개발할 때 학습 데이터로 검증한 정확도는 높았는데, 새 데이터를 넣어 운영 방식으로 테스트하니 정확도가 눈에 띄게 낮아졌습니다. 학습 데이터와 운영 데이터의 분포가 달랐던 것이 원인이었습니다. 이후에는 모델 개발 단계부터 운영 데이터와 유사한 분포의 데이터를 확보해 검증하는 방식을 도입했습니다.
개발 정확도와 운영 정확도는 다를 수 있다는 인식이 그때 생겼습니다. 입사 후에도 AI 모델 개발 시 운영 환경에서의 검증을 함께 계획하는 방향을 유지하겠습니다.
AI 기술을 활용한 디지털 전환에서 기술 구현보다 현업과 목적을 먼저 정렬하는 것이 더 중요하다는 걸 경험했습니다. 수업 프로젝트에서 공정 데이터 분석 모델을 만들었는데, 완성 후 현업 역할을 맡은 팀원에게 보여줬더니 "이 결과를 어떻게 쓰는지 모르겠다"는 반응이 나왔습니다. 기술적으로 작동하는 모델을 만드는 데 집중했지만, 결과를 실제로 활용할 사람의 관점을 고려하지 않았던 것이었습니다. 이후에는 분석 설계 단계부터 현업 담당자와 목적과 출력 형태를 먼저 합의하는 방식으로 바꿨습니다.
기술은 쓰는 사람의 언어로 설계됐을 때 실제 가치가 생긴다는 인식이 그때 생겼습니다. 입사 후에도 AI 모델 설계 시 현업과 먼저 목적을 정렬하는 방향으로 임하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD현대사이트솔루션 생산기술·공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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