AI 엔지니어 취업 준비하기
AI 엔지니어로 성장하고 싶다면
AI의 잠재력은 무궁무진하며, 이에 따라 AI & ML 엔지니어에 대한 수요도 급증하고 있어요. 그렇다면 AI 엔지니어가 되기 위해선 어떤 취업 준비 과정이 필요 할까요!?
이 글에서는 AI & ML 엔지니어로서의 취업을 준비하는 데 필요한 핵심 요소들을 소개하여, AI & ML 엔지니어를 희망하는 분들께 도움이 되고자 합니다!
서류 & 포트폴리오 작성
나의 강점 표현하기
우선 서류 과정에 합격하기 위해서는 자신의 강점을 명확히 표현하는 것이 중요합니다. AI 업계에서는 특히 자신의 연구 분야, 성과, 그리고 프로젝트 경험을 체계적으로 정리하여 회사에 어필하는 것이 중요합니다. GitHub, 블로그 등을 활용하여 자신이 수행한 연구와 프로젝트를 포트폴리오 형태로 정리하면 큰 도움이 될 수 있습니다. 많은 기업이 포트폴리오를 요구하며, 자기소개서 작성 시에도 이를 바탕으로 작성하는 것이 좋습니다.
또한 포트폴리오를 작성할 때는 지나치게 세부적인 내용보다는 핵심적인 내용을 간결하게 정리하는 것이 중요합니다. 면접관들은 지원자의 전반적인 연구 분야와 성과에 더 관심이 있기 때문에, 전체적인 흐름을 잘 전달할 수 있도록 내용을 정리하는 것이 좋습니다. 처음 작성하시는 분들은 일단 모든 내용을 작성한 후, 불필요한 부분을 추려내는 방식으로 간결하게 다듬어 보세요.
내 연구 & 프로젝트 설명
포트폴리오, 자기소개서, 면접 등에서 자신의 연구와 프로젝트 경험을 설명할 기회가 생기는데요. 이때 지나치게 전문적인 용어나 방법론에 집중하기보다는, 연구를 통해 어떤 역량을 길렀고, 그 역량을 회사의 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있을지를 중점적으로 설명하는 것이 좋습니다.
회사는 구체적인 학술적 내용보다는, 지원자가 회사에서 진행 중이거나 향후 진행할 프로젝트에 실질적으로 기여할 수 있는지에 관심이 있습니다. 따라서 연구와 프로젝트 경험을 설명할 때는 누구나 이해할 수 있는 수준에서 쉽게 설명하고, 그 경험이 회사에 어떻게 기여할 수 있을지를 보여주는 것이 중요합니다. 이를 통해 면접관이 지원자의 실제 능력과 기여 가능성을 명확히 파악할 수 있도록 해야 합니다.
알고리즘 코딩 테스트 & 딥러닝 과제
코딩 테스트
AI 분야의 다양한 직무에서 프로그래밍 실력은 매우 중요하게 평가됩니다. 이는 실무에서 아이디어를 직접 구현할 수 있는 능력이 필수적이기 때문입니다. 하지만 대학원 과정에서는 알고리즘 코딩 테스트와 거리가 멀어지는 경우가 많고, 비전공자 출신들도 많아 코딩 테스트에 어려움을 느끼는 지원자들이 많습니다. 다행히도 딥러닝 엔지니어 직무의 코딩 테스트에서는 상대적으로 높은 수준의 코딩 실력을 요구하지 않는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고, 코딩 테스트에서 탈락하는 지원자들이 많아 아쉬운 경우가 많습니다. 이를 방지하기 위해 백준, 프로그래머스 등의 사이트에서 알고리즘 문제를 꾸준히 풀어보며 코딩 실력을 길러두는 것이 좋습니다.
코딩 테스트는 면접 기회를 얻기 위한 중요한 관문이자, 지원자의 역량을 공정하게 평가할 수 있는 수단입니다. 코딩 테스트를 잘 통과하면 면접에서도 긍정적인 결과를 얻을 수 있으며, 반대로 테스트 점수가 낮으면 면접에서 불리할 수밖에 없습니다. 따라서 코딩 테스트 준비에 충분한 시간을 투자하는 것이 중요합니다.
딥러닝 과제
최근 많은 기업들이 지원자들에게 딥러닝 과제를 부여하고 있습니다. 이러한 과제는 주로 특정 도메인의 데이터를 활용해 딥러닝 모델을 학습시키고, 성능을 최적화하는 방법을 제시하는 방식으로 진행됩니다. 이러한 과제를 수행할 때는 GPU 등의 고성능 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있으므로, 자원이 제한적인 환경에서는 미리 준비를 해두는 것이 좋습니다.
또 다른 유형의 과제로는, 특정 연산의 속도를 향상시키는 방법을 찾아 그 결과를 보고서로 제출하는 것이 있습니다. 이 경우에도 효과적인 최적화 기법을 적용해 성능을 개선하는 것이 핵심입니다.
논문 리뷰 과제
일부 기업에서는 지원자에게 특정 논문을 리뷰하고, 발표 자료(PPT)를 작성하여 제출하는 과제를 요구하기도 합니다. 이는 지원자의 논문 이해력, 비판적 사고 능력, 그리고 효과적인 정보 전달 능력을 평가하기 위함입니다.
이러한 과제를 수행할 때는 논문을 깊이 있게 분석하고, 핵심 내용을 정리하며, 자신의 견해를 논리적으로 표현할 수 있어야 합니다. 또한 PPT 작성 기술을 통해 정보를 효과적으로 전달하는 능력도 필요합니다.
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 많고, 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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