AI 엔지니어 취업 준비하기
AI 엔지니어로 성장하고 싶다면
서류 & 포트폴리오 작성
나의 강점 표현하기
어느 업계나 마찬가지이지만, 취업에 성공하기 위해서는 회사가 지원자를 잘 알 수 있도록 자신을 명확히 표현하는 것이 중요합니다. 특히 개발자 분야, 특히 AI 업계에서는 본인의 연구 영역, 성과, 프로젝트 내용을 잘 정리하여 보여주는 것이 가장 중요합니다. 따라서 진행했던 연구와 프로젝트 내용을 체계적으로 정리하여 포트폴리오를 만드는 것이 도움이 될 수 있습니다. GitHub이나 블로그 등을 활용하여 본인의 역량을 잘 표현할 수 있습니다. 많은 기업에서 포트폴리오를 요구하고 있으며, 자기소개서 작성 시에도 포트폴리오를 바탕으로 작성하는 것이 좋습니다.
포트폴리오를 작성할 때는 지나치게 자세하게 작성하는 것은 피하는 것이 좋습니다. 면접관들은 지원자의 전반적인 연구 분야와 성과에 관심이 더 많기 때문에, 핵심적인 내용을 간단명료하게 정리하는 것이 중요합니다. 처음 작성해보시는 분들은 다 작성하고 나서 내용을 정리하는 것이 좋습니다.
내 연구 & 프로젝트 설명
포트폴리오, 자소서, 면접 등에서 내 연구와 프로젝트 경험을 설명할 기회가 생길 것입니다. 이때 대학원 교수님께 설명하거나 세미나에서 발표하는 것처럼 지나치게 전문적인 방식으로 설명하는 것은 바람직하지 않습니다.
회사에서는 연구에서 제안한 구체적인 방법론이나 학술적인 내용보다는, 지원자가 회사에서 진행 중이거나 향후 진행할 프로젝트에 기여할 수 있는 역량을 가지고 있는지에 더 관심이 있습니다. 따라서 연구와 프로젝트 경험을 설명할 때는 상위 수준에서 쉽게 설명하고, 어떤 역량을 키웠는지, 그리고 그 역량을 어떤 산업이나 프로젝트에 적용할 수 있는지를 구체적으로 보여주는 것이 중요합니다. 이를 통해 회사 측에서 지원자의 실질적인 능력과 기여 가능성을 파악할 수 있도록 해야 합니다.
알고리즘 코딩 테스트 & 딥러닝 과제
코딩 테스트
ML, DL, RL, 컴퓨터비전, 자연어처리 등 다양한 분야의 채용 프로세스에서 공통적으로 프로그래밍 실력이 중요하게 평가됩니다. 이는 실무에서 아이디어를 직접 구현할 수 있는 능력이 매우 중요하기 때문일 것입니다.
그러나 대학원 과정을 거치면서 알고리즘 코딩 테스트와 거리가 멀어지기도 하고, 컴퓨터공학과가 아닌 다른 전공 출신들도 많기 때문에 코딩 테스트에 취약한 지원자들이 많습니다. 다행히도 제 경험상 딥러닝 엔지니어 직무의 코딩 테스트에서는 매우 높은 수준의 코딩 실력을 요구하지는 않는 편입니다. 그럼에도 불구하고, 서류 심사를 통과 후 코딩 테스트에서 탈락하는 경우가 많아 아쉬움이 큽니다. 따라서 백준, 프로그래머스 등의 사이트에서 꾸준히 알고리즘 문제를 풀어보며 코딩 실력을 기르는 것이 도움이 될 것 같습니다.
개인적으로 코딩 테스트가 매우 중요하다고 생각합니다. 코딩 테스트를 통과해야 면접 기회를 얻을 수 있고, 면접에서도 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 코딩 테스트 성적이 좋다면 면접에서의 실수도 어느 정도 극복할 수 있지만, 코딩 테스트 점수가 낮으면 면접에서도 불리할 수밖에 없습니다. 또한 코딩 테스트는 지원자의 역량을 공정하게 평가할 수 있는 유일한 방법이기도 합니다.
딥러닝 과제
때때로 기업들은 지원자들에게 딥러닝 과제를 제시하기도 합니다. 이러한 과제의 경우, 캐글과 같은 플랫폼에서 특정 도메인의 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 학습시키고, 그 모델의 성능을 높이는 방법을 정리하여 제출하는 것이 일반적입니다. 이러한 과제를 수행할 때는 GPU 등의 고성능 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있어, 자원이 제한적인 환경이라면 어려움을 겪을 수 있습니다.
또 다른 유형의 과제로는, 특정 연산의 속도를 향상시키는 방법을 찾고 그 결과를 보고서 형태로 제출하는 것이 있습니다. 이 경우에도 효과적인 최적화 기법을 적용하여 성능을 개선하는 것이 핵심이 될 것입니다.
논문 리뷰 과제
또한 일부 기업에서는 지원자들에게 특정 논문을 제시하고, 그 논문에 대한 리뷰와 발표 자료(PPT)를 작성하여 제출하도록 요구하기도 합니다. 이는 지원자의 논문 이해력, 비판적 사고 능력, 그리고 효과적인 정보 전달 능력을 평가하기 위한 과제라고 할 수 있습니다.
이러한 과제를 수행하기 위해서는 해당 논문을 깊이 있게 분석하고, 핵심 내용을 정리하며, 자신의 견해를 논리적으로 표현할 수 있는 능력이 필요합니다. 또한 PPT 작성 기술을 통해 정보를 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다.
면접
코딩 테스트를 통과하고 면접까지 오셨다면 많은 진전이 있었다고 볼 수 있습니다. 하지만 이제 본격적인 면접 과정이 시작되는 것입니다. 일반적으로 면접은 2-3회 정도 진행되는 경우가 많습니다. 요즘에는 면접 프로세스가 다양화되는 추세인데요. 첫 면접이 전화 면접의 형태로 진행되고, 이후에 화상 면접을 거치는 경우도 많습니다.
실무 면접
회사마다 면접 프로세스가 많이 다르지만, 보통 첫 면접에서는 간단하게 지원자의 관심 분야가 직무와 적합한지와 기본적인 역량을 체크합니다. 두 번째 면접에서는 실무자 몇 명이 들어와서 함께 일하기에 적합한 사람인지 판별하기 위해 연구 및 프로젝트와 직무 관련 질문들을 합니다.
연구 & 프로젝트 PT
면접에서 실무자들이 참여하는 경우, 지원자는 자신의 연구와 프로젝트 경험에 대해 5-10분 가량 발표하는 시간을 가지게 됩니다. 이때 지원자는 자신이 수행한 연구와 프로젝트를 일목요연하게 설명하여, 처음 듣는 사람도 지원자의 활동 내역을 명확히 이해할 수 있도록 해야 합니다. 따라서 이에 대한 충분한 사전 준비가 필요합니다.
직무 관련 질문
직무 관련 질문에서는 기초적인 머신러닝 지식부터 최신 논문 동향, 특정 기술에 대한 이해 등 폭넓은 내용이 다루어질 수 있습니다. 또한 실무와 관련된 질문이나 현재 회사의 프로젝트에 대한 질문도 있을 수 있습니다.
이러한 질문에 대비하기 위해서는 본인의 연구 분야를 깊이 있게 준비하는 것은 물론, 관련 분야의 전반적인 지식도 갖추는 것이 중요합니다. 면접관들은 지원자가 모르는 내용을 묻더라도 "모르겠습니다"라고 솔직히 답변하는 것을 이해하지만, 지원자 입장에서는 가능한 한 다양한 분야에 대한 관심과 이해를 보여주는 것이 좋습니다. 본인의 전문 분야는 깊이 있게, 관련 분야는 폭넓게 준비하는 것이 중요합니다.
임원진 면접
일반적으로 마지막 단계의 면접은 임원진급 면접이 이루어집니다. 이 면접에서 임원진들은 지원자가 실무에 즉시 도움이 될 수 있을지보다는 장기적인 관점에서 지원자를 바라봅니다. 그들은 "이 지원자를 뽑아서 다양한 곳에 활용할 수 있을까?", "이 지원자가 열정을 가지고 회사에 기여할 수 있는 사람인가?"와 같은 질문을 던지게 됩니다.
따라서 지원자는 실무 면접 때보다 더욱 열정적이고 적극적인 모습을 보여주는 것이 중요합니다. 회사의 비전과 서비스에 대한 관심과 이해를 표현하는 것도 좋은 인상을 줄 수 있습니다.
많은 지원자들이 임원진급 면접까지 오면 합격이 확실할 것이라고 생각하지만, 실제로는 이 단계에서 불합격되는 경우도 많습니다. 따라서 면접에 대한 긴장감을 유지하고, 최선을 다해 대응하는 자세가 필요합니다. 임원진들은 지원자의 장기적인 성장 가능성과 회사에 대한 기여도를 면밀히 평가하기 때문입니다.
이상으로 AI 엔지니어로 취업하기 위한 전반적인 준비사항과 면접 과정에 대해 살펴보았습니다. 지금까지의 내용을 토대로 AI 엔지니어 취업을 준비하고 계신 분들께서는 자신의 강점을 잘 드러내고, 회사와 직무에 대한 깊이 있는 이해를 보여주시길 바랍니다.
다음 포스팅에서는 AI 엔지니어 취업을 희망하시는 분들께 더욱 실용적이고 구체적인 취업 팁을 제공해 드리고자 합니다. 여러분의 성공적인 취업을 기원합니다!
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