머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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머신러닝 인터뷰 실무 가이드

방금 살펴본 머신러닝 생애주기는 데이터 파이프라인, 모델 학습, 지속적 통합 및 지속적 배

포(

CI

/

CD

) 등 많은 기술이 필요합니다. 채용 후보자로서 인터뷰 준비를 위해 무엇을 공부

해야 할까요? 다행히도

1

.

2

‘머신러닝 및 데이터 사이언스 직책에 관한 간략한 역사’ 절에서

언급했듯이, 요즘 기업에서는 이러한 기술 중 일부만 갖춘 사람을 채용할

가능성

이 있습니다.

예를 들어,

A

단계 (데이터 엔지니어링 )에 특화된 사람,

B

단계 (머신러닝 개발 )에 특화된 사

람,

C

단계 (머신러닝 배포 )에 특화된 사람 등이 필요합니다. 제가 ‘채용할 가능성’이라고 언급

한 것은 회사마다 머신러닝 생애주기에 따른 직무 기술서가 다르기 때문입니다. 이제부터 몇

가지 시나리오를 통해 자세히 살펴보겠습니다.

스타트업

일반적으로 스타트업에서는 한 사람이 다양한 역할을 수행하게 됩니다. 즉, [그림

1

-

4

]에서

보는 것처럼 머신러닝 생애주기 내 각 단계의 여러 가지 작업을 해야 할 필요가 있다는 의미

입니다.

우리는

5

명에서

25

명의 머신러닝 엔지니어로 이뤄진 팀이었으며, 데이터 레이블링 작업 준비,

QA

테스트, (모바일 기기상에서의) 성능 향상, 데모 셋업과 같은 업무에 일상적으로 관여해야

했습니다.

도미닉 몬, 멘토크루즈

CEO

(머신러닝 스타트업에서 ...