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저는 ‘낯선 환경 속에서 빠르게 학습하고 성과로 연결하는 능력’을 가장 큰 강점으로 생각합니다. 대학 시절, 교내 IT융합연구소에서 진행한 ‘AI 기반 보험 리스크 예측 모델 개발’ 프로젝트는 저에게 이러한 역량을 증명할 기회를 주었습니다. 당시 저는 데이터 분석 경험이 많지 않았지만, 짧은 기간 안에 새로운 기술을 익히고 프로젝트를 성공적으로 마무리해야 했습니다.
연구 주제는 머신러닝을 활용해 고객의 보험 청구 데이터를 분석하고, 부정 청구 가능성을 예측하는 모델을 만드는 것이었습니다. 처음엔 Python과 TensorFlow 등 새로운 언어와 프레임워크가 낯설었고, 보험 데이터의 구조도 복잡했습니다. 기존 금융 데이터를 다뤄본 경험이 없었던 탓에, 데이터 정제 과정에서 결측치와 이상값을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다.
이때 저는 ‘환경에 적응하는 가장 빠른 방법은 구조를 이해하는 것’이라고 판단했습니다