포트폴리오 작성

포트폴리오는 단순히 진행 과정을 나열하는 문서가 아니라 문제를 어떻게 정의했고 왜 그 방법을 선택했는지가 드러나야 합니다. 데이터 전처리 기준 모델 선택 근거 성능 한계와 개선 방향까지 정리되면 충분히 경쟁력이 있습니다. 부트캠프 프로젝트를 다시 이해하며 정리하는 과정도 전혀 문제되지 않습니다. 오히려 그 경험을 통해 학습 곡선과 성장 과정을 설명할 수 있다면 면접에서 좋은 질문 소재가 됩니다. 학기 중에 수행한 딥러닝 과제 역시 과제가 아니라 하나의 문제 해결 프로젝트로 재구성한다면 과하지 않습니다. 중요한 것은 출처가 아니라 본인이 설명할 수 있는 깊이입니다. 면접에서는 완성도보다 이해도를 봅니다.

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안녕하세요. ML/DL 개발자 직무는 기술적 깊이가 중요한 만큼, 
포트폴리오의 결과보다 과정 속의 고민을 보여주는 것이 중요합니다.
단순히 무슨 모델을 써서 정확도 몇 %가 나왔다는 것만으로는 크게 변별력이 없습니다. 
면접관은 이 사람이 우리 팀에 와서 문제를 마주했을 때 어떻게 해결할까를 보고 싶어 합니다.
해서 문제를 정의하고 데이터를 어떻게 처리했는지, 그 과정에서 모델 성능에 어떤 영향을 주었는지등을 기술하시면 됩니다.
진행 중 마주친 에러나 성능 저하등의 문제를 어떻게 극복했는지등도 포함시키시구요.
과거 부트 캠프 프로젝트도 잘 기억이 나지 않아 지피티와 공부하며 복기하는 것도 잘하고 계신 거에요.
단순히 코드를 이해하는 수준을 넘어 팀 프로젝트 였다면 나의 기여도를 명확히 하시고,
과거의 미숙했던 코드를 지금의 지식으로 다시 보니 이런 점이 부족해서 이렇게 개선해 보았다라는 내용을 추가하면,
오히려 성장하는 개발자라는 인상을 줄 수도 있습니다. 
학기 중 캐글 과제도 교수님이 시킨대로만 한 결과가 아니라 본인만의 생각이나 추가 실험을 넣으시면 좋을 것 같네요~
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