GM Korea 면~면접질문답변.hwp 파일정보
GM Korea 면접 -Technical Center Korea [AI , Machine Learning Engineer] 인턴 2025면접자료, 면접기출, 면접질문답변.hwp
GM Korea 면~기출, 면접질문답변 자료설명
GM Korea 면접 -Technical Center Korea [AI , Machine Learning Engineer] 인턴 2025면접자료, 면접기출, 면접질문답변
GM Korea A~l Center)
자료의 목차
1. 왜 GM AI/Machine Learning Engineer 직무에 지원했는가
2. 자동차 산업에서 AIML이 어떤 가치를 만드는지 설명하라
3. GM이 추진하는 SDV(Software Defined Vehicle)와 ML의 관계를 설명하라
4. 본인이 경험한 ML 프로젝트 중 가장 기술적으로 어려웠던 사례는 무엇인가
5. 대용량 데이터 품질 확보 및 Feature Engineering 방법을 설명하라
6. Vehicle Data 특성(Time-series, CAN Signal)을 이해한 대로 설명하라
7. 모델 성능 향상을 위해 본인이 반복적으로 적용한 접근 방식을 말하라
8. Overfitting을 해결하기 위해 어떤 전략을 사용했는가
9. 실제 ML 모델을 차량 또는 Edge Device에 배포한다면 고려해야 할 요소는 무엇인가
10. Neural Network 구조 중 본인이 가장 자신 있는 구조를 말하고 이유를 설명하라
11. ML 프로젝트에서 협업
2. 자동차 산업에서 AIML이 어떤 가치를 만드는지 설명하라
3. GM이 추진하는 SDV(Software Defined Vehicle)와 ML의 관계를 설명하라
4. 본인이 경험한 ML 프로젝트 중 가장 기술적으로 어려웠던 사례는 무엇인가
5. 대용량 데이터 품질 확보 및 Feature Engineering 방법을 설명하라
6. Vehicle Data 특성(Time-series, CAN Signal)을 이해한 대로 설명하라
7. 모델 성능 향상을 위해 본인이 반복적으로 적용한 접근 방식을 말하라
8. Overfitting을 해결하기 위해 어떤 전략을 사용했는가
9. 실제 ML 모델을 차량 또는 Edge Device에 배포한다면 고려해야 할 요소는 무엇인가
10. Neural Network 구조 중 본인이 가장 자신 있는 구조를 말하고 이유를 설명하라
11. ML 프로젝트에서 협업
본문내용 (GM Korea 면~면접질문답변.hwp)
1. 왜 GM AI/Machine Learning Engineer 직무에 지원했는가
GM은 글로벌 OEM 중에서도 SDV 전환 속도가 가장 빠른 회사 중 하나이며, 차량 플랫폼부터 클라우드 기반 소프트웨어 아키텍처까지 통합적으로 개발을 진행하는 것으로 알고 있습니다. 그 과정에서 ML은 제조, 품질, 예지정비, 차량 내 지능화 기능, 센서 융합, 사용자 경험 향상 등 다양한 영역에 활용되며, 차량 기술 발전의 핵심 동력이 되고 있습니다. 저는 학부와 프로젝트 활동을 통해 ML 모델 구현뿐 아니라 데이터 구조 설계, 성능 개선, 배포운영까지 하나의 사이클을 경험했습니다. 이 역량을 실제 차량 데이터 기반 문제 해결에 적용하고 싶어 GM을 선택했습니다.
2. 자동차 산업에서 AIML이 어떤 가치를 만드는지 설명하라
AI는 단순한 자동화를 넘어 차량의 안전편의운영 효율성을 혁신적으로 높이는 기술입니다.
예를 들어,
• 제조 → Vision 기반 품질 검사 자동화
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