머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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CHAPTER 06

기술 인터뷰: 모델 배포와 종단 간 머신러닝

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코딩 과제

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프로덕트 센스

이번 절에서는 각 인터뷰 유형에 대해 간략히 설명하여 준비 방법을 알려드리겠습니다. 제가

신입 구직을 할 때는 머신러닝 이론과 코딩만으로 준비가 충분했기 때문에, 이러한 유형의

인터뷰를 준비할 필요가 없었습니다. 하지만, 시니어 및 스태프 이상 직무로 나아가면서 점

점 더 고급 인터뷰를 접하게 되었습니다. 회사에 따라 이 중 일부만 요구하거나 또는 전혀 요

구하지 않을 수 있습니다. 여러분이 실제로 인터뷰에서 접하게 되는 것은 다를 수도 있습니

다. 예를 들어, 메타는 ‘시니어’ 수준의 후보자뿐만 아니라

MLE

후보자에게도 시스템 설계 문

제를 냅니다.

머신러닝 시스템 디자인 인터뷰

ML

시스템 설계 인터뷰와 문제는 종종 가상의 시나리오를 두고 무언가를 설계하도록 요구합

니다. 처음부터 새로운 시스템을 설계하도록 요구하거나, 잘 알려진 시스템을 어떻게 가상으

로 설계할 것인지를 물어보기도 합니다. 예시는 다음과 같습니다.

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“이커머스 회사의

ML

팀의 일원이라고 상상해보세요. 이 회사는

ML

을 사용하여 고객 유지율을 높이려고 합

니다. 당신의 접근 방식과 어떻게 달성할 것인지에 대해 설명해주세요.”

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“당신은 어떻게 구글 맵에

ML

기반 식당 추천 기능을 도입하겠습니까?”

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“우리 회사가 개발 중인 온라인 게임은 플레이어 경험을 향상시키기 위해 강화 학습을 사용합니다. 이러한 시

스템을 어떻게 설계하겠습니까?”

머신러닝 시스템 설계 문제는