[현대캐피탈] 2025 하반기 AI Engineer 과제 테스트 준비법 + 후기

 

AI Agent Engineer 이라는 새로운 직무로 지원했다.

 

AI 과제 관련 후기가 없어서 불안했지만 같은 "과제 테스트"로 묶인 Data Scientist 의 후기를 참고해서 준비했다. 설마 과제 테스트가 두개겠냐는 안일한 생각으로...(같았음!)

 

 

참고한 블로그들

 

https://velog.io/@icfxg014/2023-%ED%95%98%EB%B0%98%EA%B8%B0-SK-CC-%ED%98%84%EB%8C%80%EC%BA%90%ED%94%BC%ED%83%88-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B3%BC%EC%A0%9C%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%ED%9B%84%EA%B8%B0

2023 하반기 | SK C&C, 현대캐피탈 데이터분석 과제테스트 후기

 

https://emperor-one-data-study.tistory.com/70

데이터분석 코딩테스트 준비 사항 (feat 데이터 전처리부터 모델링까지)

 

후기

시험 형식

온라인으로 진행되며 (프로그래머스+모니토 앱) 2문제를 2시간 안에 풀어서 최종 결과물을 csv 형태로 특정 디렉토리에 저장하여 제출하는 방식.

 

1. 전처리(파싱) semi-structured 데이터를 정리하는 과제였음. EDA 와 ML 위주로 준비해서 여기서 좀 절었다. 특정 조건에 따라 문자열 슬라이싱 하는걸 좀 연습했어야 했다.

 

2. 분석 및 예측 (분류모델 사용) (시각화 요구X). 이건 예상했던 문제라서 큰 어려움 없이 풀었다. 데이터도 깔끔했음. 데이콘 baseline 수준이라고 보면 된다.

 

결과물 말고 코드 자체를 평가하는지는 모르겠으나, 내 생각도 정리할 겸 해서 주석을 조금씩 달기는 했다. 빈 A4 용지를 사용할 수 있게 해주었는데, 굳이 쓸 일은 없었음.

 

[공식 문서 참고 여부]

pandas, python, sklearn 등 공식문서는 확인이 가능하다. 하지만 문제에 따라 참고 가능한 공식 문서가 다름.

 

추천 공부법

[AICE Associate 샘플문항]

AICE 시험을 몇 번 봤는데 뒷부분 코드가 아예 틀렸는지 낙방했다. 2번 유형의 문제를 익히기에 적합하고, 같은 Jupyter 환경이라 감 잡기에는 좋을 것. 다만 온라인에 공개된 샘플 문항이 딱 한가지라 아쉬웠음.

 

AICE 는 코테보다 한 스텝 한 스텝에 구체적인 디렉션을 주기 때문에 오히려 쉬울수도 있고, 코테에서는 요구하지 않는 시각화와 DL 까지 요구해서 더 어려울 수 있다. 나는 코테 공부하는 겸 10월 AICE 도 신청해두었다 (이번에는 합격 가보자고.....)

 

[데이콘 Baseline]

코테를 준비하며 처음 알게되었다. 너무 방대한 데이터 분석 연습문제가 있어서 처음에는 좀 어려웠다, 참고할 베이스라인 코드를 어디서 찾아야 하는지 모르겠어서...(유료 결제였는데 급한 마음에 질렀으나 좀 비싸다 ㅜㅜㅜ 사실 따릉이 대여나 타이타닉 생존 같은 유명한 예제들을 풀어둔 풀이만 달달 외워도 될 것 같음)

학습에서 적당한 연습문제를 찾고 > 하단의 대회 참가 > 코드 공유 탭 > [공지] 베이스라인 코드

 

이 베이스 라인 코드를 보면서 감을 익혔다. 하다보면 공통된 순서가 나올 것이다.

 

시간이 허락했더라면 GridSearchCV 등 여러가지 시도할 수 있겠지만 일단 최대한 안정적으로 결과물을 제출하는게 우선이라 여기 나오는 베이스라인 정도만 익혀도 될 듯 하다.

 

[각종 전처리 방식 익혀두기]

나의 경우 이 베이스라인만 파다 보니, 전처리 문제에서 조금 절었다.

 

Pandas 를 활용한 전처리가 나올 줄 알았는데 그거보다 더 unstructured 된 raw 데이터를 가공하는 문제여서 당황함...그래도 새끼문제 1문제는 제출을 했다...결과가 어떨지는 모르겠다. 분명 파이썬 강의 들을때였으면 어렵지 않게 풀었을 것 같은데...그래서 더 아쉬움.