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by 뭅즤 Dec 13. 2022

AI 엔지니어 취업 성공 전략

직무 경험과 역량을 갖추는 법

지난 글에서 AI 엔지니어 취업을 위해 준비해야 할 사항과 취업 프로세스에 대해 살펴보았는데요. 이어서 AI 엔지니어 취업에 도움이 될 수 있는 현실적인 팁을 몇 가지 더 소개해 드리겠습니다.

직무 관련 경험

AI 서비스 개발 경험

먼저, AI 서비스 개발 경험에 대해 말씀드리겠습니다. 경력직이 아니라면 실제 서비스 개발 경험이 부족한 것이 당연합니다. 하지만 토이 프로젝트 수준의 AI 서비스 개발 경험이나 캐글 대회 참여 경험은 면접 과정에서 면접관들의 관심을 끌 수 있습니다. 개인 프로젝트라도 문제 인식, 개발 계획, 트러블 슈팅 등을 잘 정리해두면 도움이 될 것입니다.

또한 AI 관련 기술을 말로만 설명하기보다는 직접 개발한 AI 서비스의 데모를 시각적으로 보여주는 것도 좋습니다. 이를 통해 지원자의 관심사와 역량을 더 효과적으로 전달할 수 있습니다.

프로젝트 경험 어필

프로젝트 경험을 어필하는 것도 중요합니다. 실무진의 입장에서는 연구 경험보다 프로젝트 경험에 더 주목할 가능성이 큽니다. 연구는 학술적인 느낌이 강한 반면, 프로젝트는 실무적인 경험을 할 수 있기 때문입니다. 따라서 프로젝트 경험을 취업과 잘 연결시키는 것이 중요합니다. 프로젝트에서 했던 경험을 지원하는 회사의 업무와 연결 지어 설명해 보는 것을 추천드립니다. 예를 들어 프로젝트에서 어떤 문제를 해결했고, 어떤 기술을 활용했는지, 그리고 그것이 지원 회사의 필요와 어떻게 부합하는지를 설명하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

또한 프로젝트 수행 과정에서 배운 점, 겪었던 도전과 성과 등을 구체적으로 언급하면 면접관들에게 더 생동감 있게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 지원자의 실무 역량과 문제 해결 능력을 효과적으로 어필할 수 있습니다.

논문 제출 경험

학부생이거나 석사과정 4학기에 구직활동을 하시는 분들의 경우, 아직 accept된 논문이 없을 수도 있습니다. 그러나 컨퍼런스에 논문을 제출한 경험만으로도 본인의 연구 성과를 직관적으로 보여줄 수 있습니다. 따라서 어느 정도 연구 성과가 있다면 논문을 작성해 보는 것이 좋습니다. 그리고 작성한 논문을 요약하여 figure와 함께 포트폴리오에 포함시키면 면접 과정에서 도움이 될 것입니다.

역으로 생각해 보면, 2~3학기 내에라도 실험 결과를 정리하고 유의미한 성과를 도출하여 낮은 티어의 컨퍼런스라도 논문을 제출해 보는 것이 좋습니다. 채용 시 연구 과정을 말로만 설명하는 것보다는 실제 논문 제출 경험이 있다면 큰 강점이 될 수 있기 때문입니다.

기술 블로그 운영

기술 블로그 운영에 대해서도 말씀드리겠습니다. 결론부터 말씀드리면, 기술 블로그를 운영한다고 해서 취업에 결정적인 도움이 되지는 않습니다. 하지만 기술 관련 글을 작성하면서 본인의 지식과 이해도가 정리되는 장점이 있습니다. 또한 지원자가 어떤 기술에 관심이 많은지 블로그 내용을 통해 면접관에게 효과적으로 어필할 수 있습니다.

그리고 취업이 목적이 아니더라도 기술 블로그를 운영하면 공부한 내용을 글로 정리하는 과정이 본인에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 자신의 전문성을 키워나가고, 문서 작성 능력도 향상시킬 수 있습니다.

저는 면접 때마다 기술 블로그 관련한 질문을 꽤 받았고, 면접관 분들이 대부분 흥미롭게 생각해 주셨습니다. 의도한 건 아니지만, 면접을 보기 꽤 오래전에 리뷰했던 논문이 면접 보는 회사의 직무와 연관성이 있어서 이런 부분을 어필할 수 있는 점도 좋았습니다.

ML & DL 면접 질문 정리

ML 및 DL 분야에서는 기본적인 개념들을 깔끔하고 명확하게 설명하는 것이 중요합니다. 예를 들어 skip connection, back propagation, loss surface, batch normalization 등의 개념들은 지원자가 잘 알고 있다고 해도 실제로 말로 설명하기는 쉽지 않습니다. 따라서 이런 개념들을 사전에 한 문장으로 간단하게 정리해두는 것이 도움이 됩니다. 그리고 면접 상황에서는 그 정리한 내용을 바탕으로 차분하고 간결하게 설명할 수 있어야 합니다.

이렇게 하면 당황하지 않고 핵심을 잘 전달할 수 있습니다. 그리고 추가 질문이 들어올 경우에도 더 자세히 설명할 수 있습니다. 이를 통해 면접관들에게 지원자의 기초 지식이 튼튼하다는 인상을 줄 수 있습니다.

실무 질문 대비

면접에서는 단순히 학술적인 개념을 묻는 것뿐만 아니라, 실무적인 문제 상황에 대한 질문을 받을 수 있습니다. 이런 실무 질문들은 단순히 공부한 내용만으로는 대답하기 어려운 경우가 많습니다. 이런 경우 지원자 본인의 지식과 경험을 활용하여 논리적이고 창의적인 답변을 해야 합니다.

예를 들어, '딥러닝 모델을 변경하거나 다시 학습하기 어려운 상황에서 새로운 유형의 데이터로 인해 성능이 떨어지는 경우, 어떻게 대응할 수 있는지'와 같은 질문을 받았다고 가정해 봅시다. 이 경우 anomaly detection 기법이나 새로운 데이터의 임베딩 분포 분석 등을 활용하여 성능 저하를 완화할 수 있는 방안을 제안할 수 있습니다. 이렇게 실무적인 문제 상황에 대해 논리적이고 창의적인 해결책을 제시할 수 있다면, 면접관들에게 지원자의 엔지니어링 역량을 효과적으로 보여줄 수 있습니다.

따라서 이러한 실무 질문에 대비하여 다양한 시나리오를 미리 생각해보고 논리적인 답변을 준비하는 것이 중요합니다