예시 답변 1
약 90초
경험 기반 솔직한 접근
AI 서비스를 직접 기획한 경험은 없지만, 인턴 기간에 AI 기반 도구를 업무에 적용해 보는 실험을 팀에서 진행할 때 참여한 적이 있습니다. 당시 팀에서 반복적인 데이터 정리 업무에 LLM 기반 자동 분류 기능을 시범 도입하는 시도를 했고, 저는 테스트 케이스를 정리하고 결과를 검증하는 역할을 맡았습니다. 처음에는 분류 정확도가 기대보다 낮았는데, 입력 데이터 형식 통일이 핵심 원인임을 파악해 팀에 공유했습니다. 입력이 정리되자 정확도가 눈에 띄게 올라갔습니다. AI 도구는 성능보다 데이터 품질과 입력 구조가 결과를 결정한다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 지금도 AI 도구를 도입할 때 입력 데이터 전처리를 먼저 점검합니다.
이 결의 특징
LLM 기반 자동 분류 기능의 테스트와 검증을 보조하며, 입력 데이터 형식 통일이 정확도의 핵심 원인이라는 것을 파악하고 팀에 공유한 흔적입니다. 모델 성능보다 데이터 준비의 중요성을 발견한 경험입니다.
이 결이 통하는 자리
기술 우려에서 데이터 문제로 원인을 재규정했을 때, 해결 방향이 명확해졌다는 구체 경험이 살아 있을 때 통합니다. 모델 최적화보다 입력 정제가 효율적일 수 있다는 관점이 평가되는 자리입니다.