이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 전 영역에서의 경험은 주로 데이터 분석 프로젝트에서 쌓았습니다. 학교 수업에서 scikit-learn으로 분류 모델을 만들어보았고, 졸업 프로젝트에서는 고객 이탈 예측 모델을 직접 설계하였습니다. 그 과정에서 데이터 전처리와 피처 선택이 모델 성능에 얼마나 큰 영향을 주는지 직접 경험하였습니다. 막상 모델을 만들어도 해석하기 어려운 결과가 나오는 경우가 많았습니다. 이러한 경험이 'AI 결과를 맹목적으로 믿으면 안 된다'는 감각을 주었습니다. 직무에서 AI 도구를 활용할 때도 결과를 검증하고 맥락에 맞게 해석하는 능력이 필요하다고 생각합니다. 그 부분에서 제가 기여할 수 있을 것 같고, 계속 경험을 쌓고 싶은 방향이기도 합니다.
AI를 실제로 써본 경험은 인턴 기간에 생성형 AI 도구를 업무에 적용한 것입니다. 보고서 초안 작성이나 데이터 요약에 활용했는데, 처음엔 결과물을 그대로 쓰려다 실수가 있었어요. AI 출력을 검증하는 과정 없이 사용하면 오류가 생긴다는 걸 직접 경험한 후부터 항상 사람이 확인하는 단계를 넣었습니다. 이 경험에서 배운 건, AI는 속도를 높여주지만 판단은 사람이 해야 한다는 점이에요. 직무에서 AI를 활용할 때 이 원칙을 지키면 효율과 정확성을 동시에 챙길 수 있다고 생각합니다. 도구를 잘 쓰는 것과 도구에 의존하는 것은 다른 문제라고 느꼈어요. 그 경계를 의식하며 쓰는 게 중요합니다.
AI 경험은 주로 온라인 강의와 개인 프로젝트 수준입니다. 딥러닝 기초 강의를 들으면서 이미지 분류 모델을 만들어봤는데, 학습 데이터가 충분하지 않을 때 모델이 얼마나 잘 틀릴 수 있는지를 경험했어요. 그게 AI 성능에 대한 맹신을 없애준 경험이었습니다. 실무 수준의 AI 경험은 아직 부족하다고 솔직히 말씀드릴 수 있어요. 하지만 기본 개념을 이해하고 결과를 비판적으로 바라보는 시각은 갖췄습니다. 직무에서 필요한 AI 도구를 배우고 적용하는 건 빠르게 따라잡을 수 있다고 생각해요. 모르면 배우면 된다는 태도로 접근하고, 필요한 도구를 빠르게 익혀 실제 업무에 기여하고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 스마일게이트 인사 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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