[세미나] 기술 면접 준비 팁, 스타트업 AiLive 팀장님

원티드 프리온보딩 6월 챌린지 AI 세션 2일차

현직자 이야기 - 면접 준비 과정

발표자 : (주) AiLive 정정민 팀장님 (AI 모델 개발팀) 
날짜 : 2024-06-05
시간 : 21:00~22:20 (1h 20m)
 

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기술 면접

• 팀에서 풀려고 하는 문제 관련 이론 숙지
• 관련 연구 분야 논문 내용 숙지
• 필요한 기술셋 찾아봄
• ai를 모르는 지인들에게도 쉬운 설명으로 세미나를 하며 개념 숙지

포트폴리오

• 성적이 좋지 않은 대회였지만
  어떤 인사이트를 잡아서 그걸 어떻게 적용했는지에 초점을 잡아서 포트폴리오 작성
  흐름이 중요. 왜 그런 일들을 했었는지.
• SOTA 모델 구현 정리
  과정에서의 깨달음
• 대학원 시절 연구 및 논문 내용 정리
  1 page ppt로 정리, 기존 문제 및 제시하는 방법 contribution 위주로

면접관의 입장을 생각하는 지원자의 입장
제안하는 면접 준비 과정
 
그 외

• 모델 구현, 논문 개념 들을 가지고 공부를 한다면 
  개념을 코드로 변환하는 과정에 있어 기본적인 모델, 학습 파이프라인으로 공부 시도
  
  
• 라이브러리 사용법 공부는
  Document를 많이 봄
  좋은 라이브러리들은 어떻게 활용하면 좋고, quick start 같은 페이지들이 있음. 그 페이지를 보고 따라함
  내가 필요한 기능들을 조금씩 활용해보면서 공부함
  diffusion 모델 코드 하나씩 따라가보면서 (...)
  
  
• 협업하기 좋은 사람들의 특징?
  본인들이 풀고 있는 문제를 재밌다고 느끼는 사람
  수직적인 일이라 할지라도 재밌어하고, 더 배우고 싶어하는 동료들과 같이 일을 했을 때 좋았음. 그런 기운.

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후기
기술 면접 준비를 하는 과정에서 내 프로젝트에 있는 기술 스택을 조금 더 깊이 있게 학습하고자 했던 참이었는데, 그 방법에 대해 구체적인 팁을 얻을 수 있었던 강의였다. 강사님께서는 석사 입장에서의 취업 과정을 말씀해주셨는데, 이를 학부생, 그리고 리서치가 아닌 엔지니어 입장에서 다시 생각해보며 내가 해야할 것들을 다음과 같이 리스트업 해보았다.
 
기술 면접 대비 내가 해야할 것들
1. 지원 직무가 사용하는 기술 스택 서치 및 공부
2. AI Research 팀에서 다루는 데이터 공부
3. 내가 사용했던 DL 모델에 대해 구체적인 학습, 관련된 모델들과 비교해보며 왜 이 모델을 썼는지에 대해 논리적 답변