ML/AI 엔지니어 면접 문항 총정리

ML/AI 기술 면접에서 반드시 출제되는 문항과 답변을 알려드립니다.

10여 곳의 기업에서 실제로 받은 면접 질문들을 기록하였습니다.

안녕하세요, 코드에이치입니다.

저는 네이버, 크래프톤, 하이퍼커넥트 등 AI 기술력으로 유명한 기업들에 ML/AI 엔지니어 포지션으로 지원하여, 과제 전형, 기술 면접, 임원 면접 등 지금까지 약 20회의 면접 전형들을 경험해 왔습니다.

최종적으로 합격하여 이 중 한 곳에서 일하기도 했고, 얼마 전에는 100대 1의 경쟁률을 뚫고 다른 곳으로 이직하여 경력직 ML 엔지니어로 일하고 있습니다. (1명 뽑는 포지션에 100명이 지원했다고 전달 받았습니다)

처음 면접을 경험했던 4년 전에는, 저 또한 정말 기본적인 ML/AI 전공 지식들도 잘 대답하지 못했습니다. 그래서 스스로에게 실망하고 자신감이 많이 떨어지기도 하였습니다. 하지만 여러 번의 면접을 경험한 결과, 결국 기술 면접의 결과는 '면접 질문들을 얼마나 많이 대비했느냐'에 따라 결정된다는 것을 많이 느꼈습니다.

하지만 면접자의 입장에서는 어떤 것을 준비해야 할 지 너무나도 막막하게 느껴지는 것이 사실입니다. 열심히 준비해보자고 "Pattern Recognition and Machine Learning"이나 "Deep Learning" 같은 책을 전부 읽기에는 양이 너무나도 방대합니다.

그래서 저는 처음 면접을 경험하던 순간부터 2달 전 직장을 이직할 때 까지, 약 4년 간 제가 경험한 모든 면접 질문들을 기록해 왔습니다. 여러 곳을 떨어지기도, 붙기도 하면서, 점차 어떤 질문들이 공통적으로 나오는지 파악할 수 있게 되었고, 이제는 기술 면접에서 ML/AI 질문에 대해 막힘없이 답변 할 수 있게 되었습니다.

요즘 느끼기에 취업 시장이 그렇게 좋은 편은 아닌 것 같습니다. 그래서 어느 기업이던지 경쟁률이 꽤 높은 편입니다. 이럴 때 일수록 회사 입장에서는 많은 지원자들을 빠르게 걸러내기 위해 ML/AI 전공 지식들을 꼼꼼하게 질문하는 편입니다.

하지만 면접을 위해 몇 주 몇 달의 시간을 쏟기에는, 여러분의 시간은 그보다 더 소중하다고 생각합니다. 비록 저는 면접 준비에 몇 달의 시간을 보냈지만, 여러분은 며칠 안에 빠르게 면접 준비를 마치고, 다른 생산적인 일들에 소중한 시간을 보내면 좋겠다는 마음입니다.

여러분의 성공적인 취업을 기원하며, 책에 대한 문의는 언제나 환영합니다.

감사합니다.

면접 문항 10선을 미리 공개합니다.

📌 Entropy에 대해 설명해 주세요.

📌 Bias-Variance Tradeoff에 대해 설명해 주세요.

📌 모수추정 방법 두 가지와 차이점에 대해 설명해 주세요.

📌 BatchNorm의 Train/Test에서의 차이에 대해 설명해 주세요.

📌 CNN과 ViT의 장단점에 대해서 설명해 주세요.

📌 LoRA에 대해서 설명해 주세요.

📌 DP와 DDP의 차이를 설명해 주세요.

📌 동적/정적 그래프에 대해 설명하고 장단점을 말해 주세요.

📌 Attention 속도를 높이기 위한 방법들을 아는대로 설명해 주세요.

📌 Python GIL에 대해 설명해 주세요.

강의 목차

1. 프롤로그
2. 기본 질문
3. ML/AI 공통 질문
3.1. Fundamentals
3.2. Deep Learning
3.3. Model Serving
4. ML/AI 세부 질문
4.1. Computer Vision
4.2. Language Models
4.3. Generative Models
5. CS 질문
5.1. Operating System
5.2. Database
5.3. Network
5.4. Algorithm

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