2026 슈프리마 [SW Engineer] AI 인턴 자기소개서 자소서 및 2025면접

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모델을 만드는 것만큼, 그 모델이 실제 환경에서 흔들리지 않도록 데이터 파이프라인을 설계하고, 재현 가능한 학습과 평가체계를 만들며, 배포와 모니터링까지 연결하는 능력이 중요하다고 믿기 때문입니다.
파이썬을 기반으로 데이터 전처리, 학습, 평가, 추론까지 한 번에 연결되는 작은 프로젝트를 반복적으로 만들었습니다.
AI 프로젝트에서 성능이 안 나올 때, 많은 사람이 모델을 먼저 바꾸려 합니다.
특정 조건에서 성능이 낮다면, 그 조건의 데이터를 더 모으거나, 비슷한 조건을 증강으로 만들어 학습 분포를 보정해야 합니다.
저는 실패조건을 기준으로 학습 데이터를 재구성했고, 조건별 검증 지표를 고정해 개선이 실제로 의미 있는지 확인했습니다.
슈프리마의 [SWE ngineer] AI 인턴으로서 저는 학습과 추론의 불일치를 줄이고, 조건별 성능을 분해해 약한 구간을 개선하며, 실제 제품 환경을 고려한 경량화와 지연시간 측정까지 포함한 결과물로 팀에 기여하겠습니다.
데이터가 부족하거나 라벨 품질이 낮을 때 모델 성능을 끌어올리는 본인만의 접근은 무엇인가요
저는 먼저 학습과 추론의 전처리 일치성을 확인합니다.
슈프리마[SWE ngineer] AI 인턴으로 지원한 이유를 1분 내로 설명해보세요
제가 AI를 직무로 선택한 이유는, 기술이 사람의 하루를 바꾸는 순간을 직접 보았기 때문입니다.
사람을 불편하게 하지 않으면서도 안전을 지키는 판단은 어떻게 만들 수 있을까.
그 질문이 결국 저를 AI로 데려왔고, 지금은 그 질문을 구현하는 일을 직업으로 선택했습니다.
모델을 만드는 것만큼, 그 모델이 실제 환경에서 흔들리지 않도록 데이터 파이프라인을 설계하고, 재현 가능한 학습과 평가체계를 만들며, 배포와 모니터링까지 연결하는 능력이 중요하다고 믿기 때문입니다.
파이썬을 기반으로 데이터 전처리, 학습, 평가, 추론까지 한 번에 연결되는 작은 프로젝트를 반복적으로 만들었습니다.
AI는 학습이 끝나면 끝이 아니라, 추론이 시작입니다.
또한 같은 모델이라도 전처리 구현이 달라지면 결과가 미묘하게 흔들릴 수 있다는 점을 체감했고, 학습코드와 추론 코드의 전처리 일치성을 검증하 는 체크리스트를 만들었습니다.
마지막으로, 제가 슈프리마의 AI 인턴에 끌리는 이유는 제 관심이 단순한 인식 성능이 아니라, 인증이라는 맥락의 AI이기 때문입니다.
학습 데이터에서는 성능이 잘 나오는데, 새로운 환경의 사진이나 카메라 조건이 바뀐 입력에서 성능이 급격히 떨어지는 문제를 겪었습니다.
저는 이 문제를 풀기 위해 모델 구조를 바꾸는 것보다, 데이터와 평가체계를 먼저 바꾸는 방향으로 프로젝트를 밀고 갔습니다.
중요한 것은, 이 모든 변화가 실제로 도움이 되는지 검증하는 평가체계를 같이 만든다는 점이었습니다.
저는 조건별 검증 세트를 별도로 운영했고, 실험마다 조건별 성능을 함께 기록해 개선이 특정 조건을 희생하고 얻은 성능인지 확인했습니다.
제약점은 꼼꼼함이 과해질 때 속도가 느려질 수 있다는 점입니다.
다만 저는 이 약점을 방치하지 않고, 속도를 개선하는 구조를 만들어 보완해왔습니다.
특정 조건에서 성능이 낮다면, 그 조건의 데이터를 더 모으거나, 비슷한 조건을 증강으로 만들어 학습 분포를 보정해야 합니다.
저는 실패조건을 기준으로 학습 데이터를 재구성했고, 조건별 검증 지표를 고정해 개선이 실제로 의미 있는지 확인했습니다.
입력 조건이 변화하면 성능이 흔들릴 수 있으니, 추론 단계에서 입력 품질지표를 기록하고 , 특정 조건이 늘어나면 경고를 띄울 수 있도록 설계했습니다.
저는 먼저 데이터가 부족한지, 데이터는 있는데 라벨이 흔들리는지, 혹은 평가셋이 실제 환경을 대표하지 못하는지부터 분리합니다.라벨 품질이 낮다면 무작정 학습을 반복하기보다, 오류가 집중되는 구간을 찾아 우선순위로 정리합니다.
그리고 전체 정확도보다 조건별 지표를 고정해, 개선이 특정 환경을 희생한 결과인지 검증합니다.
그 다음에는 지표를 조건별로 분해해, 전체 성능이 아니라 최악조건에서의 성능을 끌어올리는 방향으로 개선하겠습니 다.
예를 들어 성능을 1퍼센트 올리는 것이 목표인지, 특정 조건에서 실패율을 줄이는 것이 목표인지, 추론 지연시간을 줄이는 것이 목표인지가 명확해야 충돌이 줄어듭니다.
단기적으로는 제품 일정과 리스크를 고려해 안정성과 재현성을 우선하고, 중기적으로는 성능 개선 실험을 병렬로 운영하는 방식이 현실적이라고 생각합니다.
또한 연구 아이디 어를 바로 제품에 넣기보다, 최소 검증 단계를 두어 실패 비용을 줄이겠습니다.
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