이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 경진대회에서 가장 기억에 남는 것은 데이터 탐색에 쏟은 시간이 성능에 직결됐다는 경험입니다. 모델을 빠르게 돌리기 전에 데이터 분포와 이상값을 꼼꼼히 확인하고 나서야 어떤 피처가 실제로 의미 있는지 파악할 수 있었고, 초반 탐색에 투자한 시간이 후반 성능을 크게 좌우했습니다.
피처 엔지니어링 실험이 순위를 바꾸는 핵심이었습니다. 기존 컬럼을 조합해 새로운 피처를 만드는 과정에서 도메인 지식이 있는 팀원의 인사이트가 순수 모델 튜닝보다 더 큰 개선을 가져다줬습니다. 모델 자체보다 입력 데이터의 질이 성능에 더 많이 영향을 준다는 것을 실감했습니다.
대회 후반에는 여러 모델의 예측을 앙상블해 안정성을 높였습니다. 단일 모델보다 분산이 낮고 일반화가 잘 되는 결과를 얻었고, 앙상블 가중치를 실험하면서 검증 세트 성능이 계속 개선되는 과정이 흥미로웠습니다.
AI 경진대회에서 가장 기억에 남는 자리는 작은 피처 하나가 성능을 크게 바꾼 순간입니다. 모델 성능이 정체됐을 때 피처 엔지니어링으로 새 변수를 만들었는데 리더보드 순위가 눈에 띄게 올랐습니다.
날짜 데이터에서 "요일"과 "월초/월말 여부"를 파생 변수로 만든 것이 그 계기였습니다. 예상하지 못했던 변수였는데 특성 중요도를 확인하니 해당 변수가 상위권에 올라와 있었습니다.
이 경험으로 AI 경진대회에서 모델 선택만큼이나 도메인 이해 기반의 피처 설계가 중요하다는 걸 배웠습니다. 모델을 바꾸는 것보다 데이터를 다르게 보는 것이 더 큰 차이를 만든 순간이었습니다.
AI 경진대회가 끝난 뒤 성능이 한계에 부딪혔던 원인을 돌아보니 데이터 탐색을 충분히 하지 않았던 것이었습니다. 초반에 모델을 빠르게 돌리는 데 집중하다 보니 데이터 분포의 이상치나 누락값 패턴을 제대로 확인하지 않았습니다.
이후 팀과 결과를 리뷰하면서 "EDA를 더 길게 했던 팀들이 피처 설계에서 차이를 만들었다"는 걸 알게 됐습니다. 빠르게 시작한 것이 오히려 나중에 되돌아가는 시간을 늘린 패턴이었습니다.
이 경험으로 AI 경진대회에서 가장 비싼 실수는 데이터를 충분히 보지 않고 시작하는 것이라는 걸 배웠습니다. 다음 대회에선 EDA에 전체 시간의 절반을 쓰는 방향으로 바꿨습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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