파수(Fasoo) 인공지능 딥러닝(2025신입) 면접자료, 면접질문기출

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딥러닝 모델 개발 경험
모델 성능 개선 경험
파수의 인공지능·딥러닝 직무에 지원한 이유는 단순히 모델을 만드는 엔지니어가 아니라, "데이터 보안과 문서 지능화라는 실질적 문제를 AI로 해결하는 회사"에서 일하고 싶었기 때문입니다.
파수의 핵심 기술은 문서 기반 정보보호(DRM), 개인정보 탐지·비식별화, 문서자동분류, 콘텐츠 인식 기반 보안 등입니다.
딥러닝은 데이터 품질이 모델 성능을 절대적으로 좌우한다는 점을 깊이 이해하고 있습니다.
경험보다 더 중요한 것은 모델을 이해하고 끝까지 개선하는 끈기라고 생각합니다.
저는 모델을 끝까지 개선하는 끈기, 문서·패턴 기반 데이터에 대한 적응력, 협업 능력, 책임감이 강합니다.
딥러닝 모델 개발 경험
파수 제품/기술에 딥러닝 적용 아이디어
파수는 보안회사인데 왜 딥러닝이 필요한가
파수의 인공지능·딥러닝 직무에 지원한 이유는 단순히 모델을 만드는 엔지니어가 아니라, "데이터 보안과 문서 지능화라는 실질적 문제를 AI로 해결하는 회사"에서 일하고 싶었기 때문입니다.
무엇보다 파수는 리서치·제품화·고객 문제 해결이 긴밀히 연결된 구조라, 제가 가진 딥러닝 경험을 실제 제품 가치로 확장시키기에 적합한 환경이라고 판단했습니다.
이 기술들은 대부분 정확한 문서 분석·패턴 탐지·텍스트 이해를 필요로 하기 때문에 NLP 기반 모델과 Vis ion 기반 OCR 모델이 자연스럽게 활용됩니다.
CNN·Trans former기반 분류 모델, BERT 계열 NLP 모델, LSTM 기반 시퀀스 모델 등을 직접 설계·학습시킨 경험이 있습니다.
노이즈 제거, 결측치 처리, 문서 OCR 오류 수정, 텍스트정제, 토큰화 방식 변경(BPE, SentencePiece), 라벨 불균형 문제 해결(SMOTE, FocalLoss) 등 데이터를 모델에 최적화하는 과정을 직접 수행한 경험이 있습니다.
파수 역시 대규모 문서 처리 환경이기 때문에 경량화와 배포자동화가 중요하다고 생각합니다.
약·마스킹 자동화, 인쇄물 보안 위한 Vis ion 기반 워터마크 탐지 등 다양한 기능에서 딥러닝 적용 가능성이 크다고 봅니다.
문제가 발생하면 ① 데이터 품질→② Loss / 학습로 그 →③모델 구조→④ 학습 환경 순으로 점검합니다.
OCR 문서에서 표인식률이 낮았던 문제를 해결하기 위해, 단순 텍스트 기반이 아닌 Vis ion+TextMultimodal모델로 전환하고, 표영역만 Crop해 추가 학습시키는 방식으로 정확도를 크게 개선한 경험이 있습니다.
1년차에는 파수문서 보안·데이터 흐름·고객사 환경을 이해하고, 3년차에는 특정 문서 분석 또는 개인정보 탐지 모델을 책임지는 주니어 엔지니어로 성장하는 것이 목표입니다.
경험보다 더 중요한 것은 모델을 이해하고 끝까지 개선하는 끈기라고 생각합니다.
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