개발자 취업을 위한 AI 프로젝트 단골 질문 세 가지
뭅즤의 취준생 질의응답
이번에는 SSAFY AI 특화 프로젝트 멘토링 활동을 하면서 그동안 가장 많이 들어왔던 질문 세 가지를 준비해 봤어요. 아무래도 취준생 때 진행하는 프로젝트는 취업을 위해 포트폴리오를 쌓는 과정이기에 실제 서비스를 만드는 과정과는 목적의 차이가 있어요. 그래서 저는 항상 문제에 대한 답을 찾는 과정 그리고 선택에 대한 기술적 근거에 초점을 맞추는 방향으로 답변을 드려요. 결국 면접에서 면접관이 물어보는 것은 "왜?", "어떻게?" 이니까요.
1️⃣ xx 방법, 현업에서 자주 사용하나요?
“TensorFlow, PyTorch 중에 뭐가 더 많이 쓰이나요?” 또는 “Flask랑 FastAPI 중 뭐가 더 나은가요?” 같은 거죠. 취준생 입장에서는 회사에서 많이 쓰는 기술을 배우고 싶어 하는 마음이 이해가 가요.
하지만 더 중요한 건 지금 내 프로젝트에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있는 능력이에요. 면접에서 면접관이 “우린 그 기술 안 쓰는데요”라며 바로 탈락시키진 않아요. 그보다는 프로젝트에서 왜 그 기술을 선택했는지 설명할 수 있는 것이 더 중요한 포인트예요. 다양한 기술을 경험하는 건 분명 도움이 되지만, 상황에 맞는 최적의 기술을 선택하고 그 이유를 설명할 수 있는 능력이 더 값지답니다. 면접에서도 프로젝트에서 했던 결정들에 대해 논리적 근거를 명확하게 이야기할 수 있으면 좋겠죠?
2️⃣ AI 프로젝트를 진행했지만, 제 직무는 프론트엔드/백엔드에요. 이걸 취업에 어떻게 활용해야 할까요?
AI 프로젝트에서는 AI 모델 개발이 주된 내용으로 보일 수 있지만, 포트폴리오에서는 본인의 역할을 강조해야 해요!
프로젝트에서 나의 직무 관점에서 무엇을 구현했고, 마주한 어려움을 어떻게 해결했는지에 초점을 맞추면 된답니다. 이를 조금 더 극대화하기 위해선 개발 과정에서 직면한 여러 선택지 중 특정 방법을 선택하기 위해 어떤 시도를 해봤으며, 무엇을 경험하고 얻었는지에 대해 기술하면 좋겠죠?
또 다른 관점은, AI 모델 개발 환경이 점점 더 간편해지면서, 개발자가 직접 간단한 AI 모델을 만들어 사용하는 경우도 많아졌다는 사실이에요. 때문에 누구라도 AI 모델 개발 경험이 있다면 취업 시장에서 플러스 요인이 될 수 있어요. 그리고 AI 개발이 메인 업무는 아니더라도 AI에 대한 높은 이해도는 관련 협업에서도 큰 도움이 된답니다.
3️⃣ AI 모델이 너무 많은데, 뭘 골라야 할까요?
정말 다양한 AI 모델들이 있어서 고민이 많을 거예요. 클라우드에서 사용할 수 있는 모델도 있고, 직접 서버에서 구동할 수 있는 모델도 있죠. 많은 고민이 되겠지만, 사실 어떤 모델을 선택하는지 보다 더 중요한 것은 특정 모델을 선택한 근거를 준비하는 거예요!
가령 객체 검출 프로젝트를 한다면 YOLO 모델을 많이 사용하곤 해요. 하지만 단순히 “YOLO 모델을 사용했습니다”라고 말하기보단, 왜 그 모델을 선택했는지 설명할 수 있는 것이 중요해요.
예를 들어, “우리 프로젝트의 특정상 작은 객체를 잘 검출할 수 있어야 하므로 관련된 A, B, C 모델을 리서치하고 실험한 결과는 다음과 같습니다. B, C 모델은 ~한 문제가 있어 성능이 비교적 낮기에 A 모델이 가장 적합하다고 판단했습니다”라고 설명할 수 있어야 하죠. 여기에 학습 지표나 성능 평가 방법도 더하면, 더 전문적인 어필이 될 수 있어요. 이렇게 최종 결정을 내리는 과정을 보여주는 것이 모델 선택보다 더 중요한 스킬이랍니다.
