머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 01

머신러닝 직무와 인터뷰 프로세스

애널리스트만

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명인 팀을 구성하여 업무를 나눠 할 수도 있습니다.

대규모 머신러닝 팀

회사와 팀이 충분히 성장했다면, 머신러닝 직무는 전문화되었을 가능성이 큽니다. 일반적으

로 팀의 규모가 클수록 직무는 더욱 전문화됩니다. 대기업의 ‘머신러닝 엔지니어’가 모델을

학습시킨다면, 엔지니어들은 스타트업에서와는 달리 다른 직무를 겸임할 가능성이 낮습니

다. 대신, 대기업은 각 직무를 채우기 위해 더 많은 사람들을 채용합니다. 그렇다고 해서 대

기업에서의 업무가 단순하다는 의미는 아닙니다. 사실, 대기업에서는 더 많은 데이터를 더

큰 규모로 다루고, 머신러닝 기능에 장애가 생겼을 때 더 많은 문제가 있으며, 머신러닝 엔지

니어는 한 가지 역할에만 전념해도 시간이 모자랄 수 있습니다.

NOTE

회사 규모가 클수록 큰 머신러닝 팀을 보유할 가능성이 있지만, 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 예를

들어, 비기술 중심의 전통적인 산업 분야의 대기업이라면, 그들이 회사에 머신러닝을 어떻게 가장 효과적으로

적용할 수 있을지 고민하는 동안엔 초기 머신러닝 팀이 스타트업과 같은 환경에서 일하게 될 수도 있습니다.

이제 머신러닝과 데이터 관련 직무를 심층적으로 살펴보겠습니다. [그림

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5

]는 세분화된 직

무를 갖고 있는 팀