[세미나] MLSE 직무 입사 과정, 면접 팁

<원티드 프리온보딩 6월 챌린지 AI 세션 3일차> 현직자 이야기

발표자 : (주) HyperConnect 고동희 엔지니어

날짜 : 2024-06-10

시간 : 21:00-22:00 (1h)

---

완벽히 준비된 것은 없다. 자기 검열하지 말고, 일단 지원하자.

이 시간은 성장에 좋은 시간이다.

성공의 여부는 진짜로 운에 달려있다. 일희일비 하지 말자.

 

[코딩 테스트 준비]

• 코드 트리 활용
• 기본적인 알고리즘 위주로 준비 : 완전 탐색, 시뮬레이션, 백트래킹

[기술 면접]

1. CS 기본기

많은 사이트에 정리된 인터뷰 기술 질문들이 실제로 나왔고, 그 질문에 대한 답변과

꼬리질문에 대해 편하게 애기해볼 수 있는 정도되면 CS 기본기 있네 라고 생각

 

2. 프로젝트 질문은

기술 스택에 대해 어디까지 알고있는지 질문한다.

API 배포 전략

정보 이론에서 cross entropy가 도출되는 과정?

loss function이란?

 

3. 시스템을 설계할 수 있는가?

영화 예약 서비스의 백엔드를 설계해보자

리서처가 100명인데, 공평하게 GPU를 나눠서 사용하기 위한 MLOps 시스템 구성

 

[면접 포인트]

• 나만의 스토리라인 (퍼스널 브랜딩) 중요
  • 이력이 왜 이렇게 넘어왔는지 설명
• 다 알지는 못함. 내부 동작까지 이해하는 것을 좋아하고 노력함.
  • 알지 못해도 최대한 대화를 이어가려고, 내가 추론해본바는 이렇다~
• 태도 : self-motivation / pro-active 어필
  • 주도적으로 진행했던 프로젝트, 업무 경험 어필
  • 면접 태도 : 주도적으로 배워가려는 모습 -> 생각보다 많이 중요함

 

[중고 신입의 경우]

스택 보다는 기본기를 많이 보는 곳도 있어서 스택이 달라도 지원하는 것 추천

프로젝트 정리 포인트

SOTA 써본건 딱히 매력적이지 않음

왜 시작한 프로젝트인가? -> 어떤 문제를 해결하려고 했는가? -> "어떤 비즈니스 임팩트가 있었는지"

최신 기술이 아니어도 괜찮음 문제 접근 방법 설명

 

[신입]

• 서비스 운영 경험이 있는 신입을 원함
  • 제일 좋은 것은 회사 (=중고 신입)
  • 외부 활동 (ex> 창업 동아리, 사이드 프로젝트 동아리 등등)
  • 웹/앱 출시를 목표로 사이드 프로젝트

[Q&A]

수학적 백그라운드로 AI 성능 돌파구 찾는 방식 있음

모델 아키텍쳐를 새로 간다거나 ML 엔지니어링 해야할때 액션의 기반은 모두 수학

 

MLSE는 대학원 그닥 필요없음. 백엔드 확실히.

MLE는 애매한데, 연구할게 아니라 취직하고 싶으면 필드에 오는게 좋음

딥러닝을 할 수만 있어도 뽑아줬는데, 요즘은 이걸 어떻게 비즈니스 임팩트를 내느냐까지도 많이 봄

 

데이터 엔지니어링 추천 강의와 책

강의 : 프로그래머스 한기용 강의

책 : 빅데이터를 진탱하는 기술

 

석졸을 해도 취업 허들이 높아짐

 

 

---

후기

나는 데이터 엔지니어링 + MLOps + 백엔드에 관심이 있는데, 괜히 여러 분야를 짬뽕한 느낌이라 나조차도 내 포지션이 명확하게 느껴지지 않았다. 그런데 오늘 연사님이 내가 하고 싶은 분야와 완벽하게 동일한 직무의 현직자 분이셨다. 이렇게 백엔드 역량까지 가진 인공지능 분야의 직무를 Machine Learning Software Engineer (MLSE) 라고 한다는 것을 안 것만으로 시간이 아깝지 않은 강의였고, MLSE로써 어떤 길을 가야할지에 대해서도 많은 조언을 얻을 수 있였다. 내가 얻은 핵심적인 내용은 다음과 같다.

1. MLSE는 대학원 보다는 백엔드 역량을 다지는 것이 더 좋다.
2. 석졸을 해도 취업 허들이 높아졌고, 딥러닝을 할 수 있는 사람은 많아졌다. 다들 비즈니스 임팩트를 내는 것에 포커스를 맞추고 있고, 이것을 생각해보면 바로 필드로 나가는 것이 더 좋을 수 있다.

지금처럼 개인 프로젝트 하면서 MLOps + 백엔드 역량 키우기 / 코테 준비 + 면접 준비 하는게 맞는 방향이라는 것을 다시 한번 확인할 수 있었던 시간이었다.

 

여러 현직자 분들의 얘기를 들으며 대학원보다는 취업에 더 뜻을 품게 되었지만, 마음 한켠에 그래도 언젠가는 대학원을 가야하지 않을까라는 고민이 있었는데, 금일 강의를 통해 연구 보다는 백엔드, 실무 역량을 쌓는게 내가 원하는 커리어 패스를 쌓아나갈 수 있는 방향이라는 것을 확신할 수 있었고, 이제는 앞만보고 달릴 일만 남았다. 개인 플젝 하는게 꽤 재밌어서 이걸로 계속 기술 스택 쌓으면서 동시에 비즈니스 임팩트를 어떻게 낼 수 있을지, 수익 창출을 할 수 있을지에 대해서도 고민해봐야겠다.

 

CS 공부도 굵직한 질문들에서 꼬리질문 빼보면서 공부해보면 좋을 것 같다.