이전 직장을 구체적으로 소개하고 역할과 성과, 이직 이유를 자연스럽게 연결
이전 직장은 핀테크 스타트업으로 사용자 결제 데이터를 분석해 리스크 스코어링 모델을 개발·운영하는 곳이었습니다. 저는 데이터 분석가로 입사해 ML 모델 피처 엔지니어링과 모델 성능 모니터링을 주로 맡았습니다. 역할에서 가장 집중한 건 이상 거래 탐지 정밀도를 높이는 작업이었는데, 피처 재설계를 통해 오탐률을 15% 낮추는 성과를 냈습니다. 성과 측면에서는 수치 외에도 모니터링 대시보드를 구축해 팀 전체가 모델 상태를 실시간으로 볼 수 있게 만든 것이 오래 남는 기여였습니다. 이직한 이유는 스타트업 규모에서 처리하는 데이터의 다양성과 규모에 한계를 느꼈고, 더 복잡한 도메인의 데이터를 다뤄보고 싶다는 방향이 생겼기 때문입니다. 좋은 경험이었지만, 더 성장하려면 새로운 환경이 필요하다는 판단이었습니다.