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머신러닝 인터뷰 실무 가이드
인터뷰어 관점에서의 팁
다음은 심층 기술 인터뷰 질문에 답할 때 염두에 두어야 할 중요한 사항들입니다.
시스템의 트레이드오프를 정당화하고 이해해야 합니다.
왜
BERT
-
uncased
가 아닌
BERT
-
cased
를 선택했나요? 기본적인
Q
-러닝 알고리즘 대신
DQN
을 또는 그 반대를 선택한 이유는 무엇인가요? 해당 시기에 진행했던 분석이나 벤치마크를 준비해서 여
러분이 과거에 했던 결정에 대한 근거를 주장하세요.
담당한 주요 구성 요소에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
모델 학습을 담당했다면, 해당 알고리즘의 내부 메커니즘은 물론이고 그 수학적 근거에 대해서도 설명
할 준비가 되어 있어야 합니다. 예를 들어, 저는 협업 필터링의 맥락에서 행렬 분해를 사용한 프로젝트
경험 때문에, 행렬 분해가 어떻게 작동하는지 설명해야 할 상황이 있었습니다.
MLE
역할에서 배포 인
프라를 담당했다면 운영 측면의 세부 사항에 대해 더 자세히 설명할 수 있어야 합니다.
코딩 과제 팁
가끔 회사들은 후보자가 집에서 해볼 수 있는 과제나 평가를 제공하기도 합니다. 이런 과제
들은 자동으로 채점되며, 후보자는 통과하거나 떨어질 수 있습니다. 그리고 단순히 과제만으
로 후보자를 판단하는 것이 아니라, 후보자가 자신의 솔루션을 인터뷰어에게 설명하며 진행 ...