이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
가장 기억에 남는 건 주식 시장 데이터를 활용해 섹터별 리스크 분산 포트폴리오를 설계한 프로젝트입니다. Python의 pandas와 scipy를 써서 과거 10년치 종가 데이터를 기반으로 공분산 행렬을 계산하고 효율적 프론티어를 도출했습니다. 처음 설계한 모델이 특정 섹터에 쏠려 있어서 섹터 가중치 제약 조건을 추가하는 방향으로 수정했고, 최종 결과는 벤치마크 대비 변동성을 18% 낮췄습니다. 이 프로젝트에서 배운 건 금융 모델은 수학보다 가정이 더 중요하다는 것입니다. 어떤 기간 데이터를 쓰느냐에 따라 결과가 크게 달라졌고, 가정을 명시하고 검증하는 습관이 그때부터 생겼습니다.
가정을 명시하고 검증하는 습관이 금융 모델의 신뢰성을 만드는 기반이었습니다.
금융 프로젝트에서 가장 크게 배운 것은 결과보다 가정이 더 중요하다는 것이었습니다. 포트폴리오 최적화를 처음 할 때 어떤 기간 데이터를 쓸지, 리밸런싱 주기는 어떻게 할지, 거래 비용은 반영할지를 정하지 않고 코드를 먼저 짰습니다. 그러다 가정을 바꿀 때마다 결과가 크게 달라져서 어떤 결론을 믿어야 하는지 모르는 상황이 됐습니다. 이후 프로젝트에서는 분석을 시작하기 전에 가정을 문서로 먼저 정리하고 리뷰하는 방식으로 바꿨습니다. 가정을 공유하면 결과가 달라질 때 원인을 빠르게 찾을 수 있었습니다. 금융 데이터 분석은 숫자가 명확해 보여도 어떤 가정 위에 있는 숫자인지를 모르면 잘못 읽기 쉬운 영역입니다.
가정이 먼저고 분석이 나중입니다. 가정 없는 결과는 해석할 수 없습니다. 가정을 명시하는 습관이 분석의 신뢰도를 만듭니다.
기억에 남는 금융 관련 프로젝트 중 하나는 4인 팀으로 신용 리스크 분류 모델을 만든 경험입니다. 목표는 공개 대출 데이터를 이용해 연체 가능성을 예측하는 분류 모델을 만드는 것이었습니다. 저는 데이터 전처리와 피처 엔지니어링을 맡았고, 팀원들이 모델 학습과 평가를 담당했습니다. 중간에 피처 설계가 모델 성능에 예상보다 큰 영향을 미쳐서, 팀원들과 함께 어떤 피처가 의미 있는지를 금융 맥락에서 논의한 것이 기억에 남습니다. 결과적으로 처음보다 AUC가 0.07 올랐고, 단순히 모델을 바꿔보는 것보다 피처를 다듬는 것이 효과적이었습니다. 그 경험에서 금융 도메인 지식이 데이터를 읽는 방식에 영향을 미친다는 것을 배웠습니다.
도메인 이해가 피처를 만듭니다. 수치보다 맥락이 먼저입니다. 협업이 한 사람이 보지 못한 것을 채웁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이니지 해외영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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