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한빛출판네트워크

머신러닝 인터뷰 실무 가이드

ML 직무 중심의 채용 프로세스와 기술, 행동 인터뷰 대비 | 인터뷰 예상 질문, 답변 수록

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 수잔 수 창
  • 번역 : 박상현
  • 출간 : 2024-09-03
  • 페이지 : 364 쪽
  • ISBN : 9791169212397
  • 물류코드 :11239
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
4.7점 (6명)
좋아요 : 33

직무 역량부터 인터뷰 전략까지, ML 커리어를 위한 완벽한 준비


* 실제 인터뷰 대비 예상 질문/답변, 실습 문제 수록

 

이 책은 머신러닝과 데이터 분야에서 커리어를 시작하려는 이들을 위한 필수 가이드입니다. 인터뷰 프로세스의 다양성과 어려움에 대비하기 위해 ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군을 탐색하며, 개인의 현재 기술 수준을 평가하여 필요한 부분을 보완하도록 돕습니다. 저자의 풍부한 실전 경험을 바탕으로, 인터뷰 프로세스와 성공 전략에 대한 구체적인 팁을 제공합니다. 효과적인 이력서 작성법부터 실제 인터뷰 사례와 경험을 통한 대비 전략까지 실질적인 도움을 줍니다.

 

인터뷰에 필요한 머신러닝 지식을 심도 있게 다루며, 코딩 테스트, 배포 및 머신러닝 이론과 같은 기술적 내용뿐만 아니라 행동 인터뷰 준비도 세심하게 설명합니다. 실제 인터뷰에서 나올 법한 인터뷰 질문과 인터뷰어의 관점에서 알려주는 답변 예시를 함께 제공하며, 책의 마지막 부분에서는 인터뷰 통과 후 준비해야 할 후속 조치에 대한 팁을 알려줌으로써, ML 커리어를 위한 완벽한 준비를 도와줍니다.
 

수잔 수 창 저자

수잔 수 창

수잔 수 창은 엘라스틱(Elastic)의 수석 데이터 사이언티스트입니다. 이전에는 핀테크, 이동통신, 소셜 플랫폼 등 다양한 분야에서 머신러닝 경험을 쌓았습니다. 수잔은 국제적인 연사로, 파이콘(PyCon) 행사에서 여섯 차례 발표를 했으며, 데이터 데이 텍사스(Data Day Texas), 파이콘 DE(PyCon DE), 파이데이타 베를린(PyData Berlin ), 오라일리 AI 슈퍼스트림(O’Reilly AI Superstream ) 등에서 키노트  연설을 한 바 있습니다. 그녀는 자신의 뉴스레터(susanshu.substack.com )를 통해 머신러닝 경력 개발에 관한 글을 공유하고 있습니다. 여가 시간에는 여러 게임을 콘솔과 스팀 플랫폼에 출시한 바 있는 퀼 게임 스튜디오(Quill Game Studio ) 산하의 게임 개발자 팀을 이끌고 있습니다.

박상현 역자

박상현

반도체 공정 자동화, 통신 장비, 방공무기체계, 사이버 시큐리티, SaaS 분야에서 소프트웨어를 개발해왔으며, 현재 캘리포니아 소재 스타트업에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있습니다.  

여가 시간에는 집필과 번역, 강의를 합니다.  대표 저서로 『이것이 C#이다(3판)』(2023), 『이것이 자료구조 + 알고리즘이다 with C 언어』(2022) , 『뇌를 자극하는 파이썬』(2016) 등이 있습니다.

 

CHAPTER 01 머신러닝 직무와 인터뷰 프로세스


1.1 이 책의 개요
1.2 머신러닝과 데이터 사이언스 직책에 관한 간략한 역사
1.3 머신러닝 경험을 요구하는 직책
1.4 머신러닝 생애주기
______스타트업
______대규모 머신러닝 팀
1.5 머신러닝 직무의 세 가지 축
______머신러닝 알고리즘과 데이터 직관 역량: 적응 능력
______프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링: 구현 능력
______업무 추진 및 의사소통 역량: 업무 완수 능력
______세 가지 축의 최소 요구 사항 충족시키기
1.6 머신러닝 역량 매트릭스
1.7 머신러닝 채용 인터뷰에 들어서며
1.8 머신러닝 채용 인터뷰 프로세스
______웹사이트나 구인 공고를 통해 지원하기
______웹사이트 또는 구인 게시판 지원 시 이력서 스크리닝
______추천을 통해 지원하기
______인터뷰 사전 체크리스트
______리크루터 스크리닝
______본격적인 인터뷰 과정 둘러보기
요약

 

CHAPTER 02 머신러닝 입사 지원과 이력서
2.1 채용 공고는 어디에 있을까?
2.2 머신러닝 채용 지원 가이드
______입사 지원서의 효율성
______채용 추천
______인맥 쌓기
2.3 머신러닝 이력서 가이드
______여러분의 경험을 목록으로 정리하세요
______이력서의 각 절에 대한 개요
______지원하는 직무에 맞춰 이력서 맞춤화하기
______최종 이력서 수정
2.4 채용 지원하기
______채용 공고 조사하기
______자신의 역량과 경험을 머신러닝 역량 매트릭스와 대조해보기
______채용 지원 이력 추적하기
2.5 기타 채용 지원서 자료, 수료증, 그리고 FAQ
______프로젝트 포트폴리오가 필요할까요?
______온라인 수료증이 도움이 될까요?
______FAQ: 이력서는 몇 페이지가 적당할까요?
______ATS(후보자 추적 시스템)에 맞춰서 이력서 포맷을 조정해야 할까요?
2.6 다음 단계
______채용 공고 찾아보기
______목표 직무와 내 역량 사이의 격차 식별하기
요약

 

CHAPTER 03 기술 인터뷰: 머신러닝 알고리즘
3.1 머신러닝 알고리즘 기술 인터뷰 개요
3.2 통계적 기법 및 기초적 기법
______독립변수 및 종속변수 요약
______모델 정의
______선형 회귀 요약
______학습/테스트 세트 분할 정의
______모델 과소적합과 과적합 정의
______정규화 요약
______기초적인 기법에 관한 인터뷰 문제 예제
3.3 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
______레이블이 지정된 데이터 정의하기
______지도 학습 요약
______비지도 학습 정의
______준지도 학습 및 자기 지도 학습 요약
______강화 학습 요약
______지도 학습과 비지도 학습에 관한 인터뷰 문제 예제
3.4 자연어 처리(NLP) 알고리즘
______NLP 기본 개념 요약
______LSTM 신경망 요약
______트랜스포머 모델 요약
______BERT 모델 요약
______GPT 모델 요약
______더 멀리
______NLP에 관한 인터뷰 문제 예제
3.5 추천 시스템 알고리즘
______협업 필터링 요약
______명시적 및 암시적 평가 요약
______콘텐츠 기반 추천 시스템 요약
______사용자 기반/아이템 기반 vs 콘텐츠 기반 추천 시스템
______행렬 분해 요약
______추천 시스템에 관한 인터뷰 문제 예제
3.6 강화 학습 알고리즘
______강화 학습 에이전트 요약
______모델 기반 강화 학습 vs 비모델 강화 학습 요약
______값 기반의 강화 학습 vs 정책 기반 강화 학습 요약
______온-폴리시 강화 학습 vs 오프-폴리시 강화 학습 요약
______강화 학습에 관한 인터뷰 문제 예시
3.7 컴퓨터 비전 알고리즘
______대표적인 이미지 데이터 세트 요약
______합성곱 신경망(CNN) 요약
______전이 학습 요약
______생성형 적대 신경망 요약
______추가적인 컴퓨터 비전 활용 사례 요약
______이미지 인식에 관한 인터뷰 문제 예제
요약

 

CHAPTER 04 기술 인터뷰: 모델 학습 및 평가
4.1 머신러닝 문제 정의하기
4.2 데이터 전처리와 피처 엔지니어링
______데이터 획득 소개
______탐색적 데이터 분석 소개
______피처 엔지니어링 소개
______데이터 전처리와 피처 엔지니어링에 관한 인터뷰 문제 예제
4.3 모델 학습 프로세스
______모델 학습에서의 반복 과정
______머신러닝 과업 정의하기
______모델 선택 개요
______모델 학습 개요
______모델 선택과 학습에 관한 인터뷰 문제 예제
4.4 모델 평가
______대표적인 머신러닝 평가 지표 요약
______평가 지표에서의 트레이드오프
______오프라인 평가를 위한 기타 기법들
______모델 버전 관리
______모델 평가에 관한 인터뷰 문제 예제
요약

 

CHAPTER 05 기술 인터뷰: 코딩
5.1 바닥부터 시작하기: 파이썬을 모르는 사람을 위한 학습 로드맵
______이해하기 쉬운 책이나 강의 선택하기
______릿코드, 해커랭크 또는 선호하는 플랫폼에서 쉬운 문제 시작하기
______측정 가능한 목표를 설정하고 연습, 연습, 연습하기
______머신러닝 관련 파이썬 패키지 사용해보기
5.2 코딩 인터뷰 성공 팁
______소리 내어 생각하세요
______흐름을 제어하세요
______인터뷰어는 여러분을 도와줄 수 있습니다
______여러분의 환경을 최적화하세요
______인터뷰는 에너지가 필요합니다!
5.3 파이썬 코딩 인터뷰: 데이터 및 머신러닝 관련 문제들
______데이터 및 머신러닝 관련 인터뷰 문제 예제
______데이터 및 머신러닝 중심의 인터뷰에 관한 FAQ
______데이터 및 머신러닝 인터뷰 문제 자료
5.4 파이썬 코딩 인터뷰: 브레인티저 문제들
______브레인티저 프로그래밍 문제 패턴
______브레인티저 프로그래밍 문제 자료
5.5 SQL 코딩 인터뷰: 데이터 관련 문제
______SQL 코딩 인터뷰 문제 관련 자료
_5.6 코딩 인터뷰 준비 로드맵
_____코딩 인터뷰 로드맵 예시: 4주, 대학생
______코딩 인터뷰 로드맵 예시: 6개월, 커리어 전환
______코딩 인터뷰 로드맵: 여러분만의 로드맵을 만들어보세요!
요약

 

CHAPTER 06 기술 인터뷰: 모델 배포와 종단 간 머신러닝
6.1 모델 배포
______신입이 머신러닝 업계에서 겪는 주요 경험 격차
______데이터 사이언티스트나 머신러닝 엔지니어도 이걸 알아야 하나요?
______종단 간 머신러닝
______클라우드 환경과 로컬 환경
______모델 배포 개요
______알아두면 좋은 기타 도구
______온디바이스 머신러닝
______모델 학습 중심 직무를 위한 인터뷰
6.2 모델 모니터링
______모니터링 구축
______머신러닝 관련 모니터링 지표
6.3 클라우드 제공업체 개요
______GCP
______AWS
______마이크로소프트 애저
6.4 인터뷰를 위한 개발자 모범 사례
______버전 관리 시스템
______의존성 관리
______코드 리뷰
______테스트
6.5 기타 기술 인터뷰 구성 요소
______머신러닝 시스템 디자인 인터뷰
______심층 기술 인터뷰
______코딩 과제 팁
______프로덕트 센스Product Sense
______MLOps에 관한 인터뷰 질문 예시
요약

 

CHAPTER 07 행동 인터뷰
7.1 행동 인터뷰 질문과 응답
______행동 인터뷰 질문에 답할 때 STAR 기법을 사용하세요
______영웅의 여정 기법으로 답변을 강화하세요
______인터뷰어 관점에서 본 모범 사례와 피드백
7.2 대표적인 행동 인터뷰 질문과 추천 사항
______의사 소통 역량에 관한 질문들
______협업과 팀워크에 관한 질문들
______피드백에 대한 반응에 관한 질문들
______난관 대처와 새로운 역량 습득에 관한 질문들
______회사에 대한 질문들
______업무 프로젝트에 관한 질문들
______자유 형식 질문들
______행동 인터뷰 모범 사례
______관련 업무 경험이 없을 때 행동 인터뷰 질문에 답하는 방법
7.3 빅테크 회사 인터뷰를 위한 준비 예시
______아마존
______메타/페이스북
______알파벳/구글
______넷플릭스
요약

 

CHAPTER 08 모든 것을 하나로 묶기: 인터뷰 로드맵
8.1 인터뷰 준비 체크리스트
8.2 인터뷰 로드맵 템플릿
8.3 효율적인 인터뷰 준비
______더 나은 학습자가 되세요
______시간 관리와 책임
8.4 임포스터 신드롬
요약

 

CHAPTER 09 인터뷰 이후와 후속조치
9.1 인터뷰 이후의 단계
______인터뷰에서 기억나는 것들을 메모하기
______중요한 정보를 놓치지 마세요
______인터뷰어에게 감사 이메일을 보내야 할까요?
______감사 인사 템플릿
______인터뷰 후에 결과를 연락 받지 못할 경우 얼마나 기다렸다가 연락해야 할까요?
9.2 여러 인터뷰 사이에 해야 할 일들
______거절에 반응하는 방법
______거절 결과에 회신을 보낼 때 사용하는 템플릿
______입사 지원은 과정의 일부입니다
______이력서를 업데이트하고 맞춤화하며 변경 내용을 시험해보세요
9.3 입사 제안 단계
______다른 진행 중인 인터뷰에 입사 제안을 받았다고 알리기
______입사 제안 회신 기한이 매우 짧을 때 어떻게 해야 할까?
______입사 제안 이해하기
9.4 새 머신러닝 직무의 첫 30/60/90일
______도메인 지식을 확보하세요
______코드와 친해지세요
______관계자들을 만나세요
______온보딩 문서를 개선하는 데 도움을 주세요
______여러분의 성과를 계속해서 추적하세요
요약

출판사 리뷰

 

인터뷰 질문과 답변 예시 수록, 머신러닝 직무 핵심 능력을 갖추는 완벽 가이드

 

이 책은 저자의 풍부한 실무 경험을 바탕으로, 이력서 작성부터 코딩 테스트, 인터뷰 준비까지 채용 프로세스 전반에 걸친 실용적인 가이드를 제공합니다. 데이터 직관부터 프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링, 업무 추진, 의사소통 그리고 머신러닝까지 회사가 원하는 ML 직무 필수 능력을 갖춘 인재가 될 수 있도록 도와줍니다. 특히 머신러닝 인터뷰에서 자주 등장하는 문제 유형과 그 해결 방법을 상세히 다루고, 실제 인터뷰와 같은 실습 문제와 모범 답안을 제공하여 실전 감각을 키울 수 있습니다. 이론과 실무를 균형 있게 다루어 머신러닝 인터뷰의 핵심을 파악하고 다양한 질문에 대한 구체적인 대처 방법을 제시하여, 인터뷰를 체계적으로 준비하고자 하는 이들에게 추천합니다.
 

추천사

 

이 책은 단순한 인터뷰 가이드를 넘어 구직자, 이직 희망자, 학생 모두에게 실질적인 도움을 제공한다. 먼저 책의 내용을 숙지하라, 그리고 목표를 구체화한 뒤, 부족한 부분을 책을 통해 보완하는 과정을 반복하라. 이러한 접근 방식으로 원하는 목표 기업의 이상적인 인재로 성장할 수 있을 것이다.

황장준, 구글 수석 엔지니어

 

『머신러닝 인터뷰 실무 가이드』는 머신러닝 분야 진입을 꿈꾸는 이들을 위한 필수 안내서다. 저자의 경험을 바탕으로 한 실질적인 조언과 함께 인터뷰 전 과정을 체계적으로 다룬다. 실제 질문과 답변 전략, 기술적 지식과 소프트 스킬의 중요성을 강조하며, 머신러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스의 차이점, 실제 업무에 대한 통찰을 제공한다. 이 책은 이력서 작성부터 코딩 테스트, 인터뷰 준비까지 필요한 정보를 제공하고, 인터뷰의 주요 질문과 효과적인 답변 방법을 다루어 예비 엔지니어들에게 실질적인 도움을 준다. 『머신러닝 인터뷰 실무 가이드』는 머신러닝 엔지니어 지망생들의 성공적인 취업을 위한 필수 동반자가 될 것이다.

이진형, 위버스컴퍼니 머신러닝 엔지니어

 

이 책은 머신러닝 분야의 커리어를 계획하는 폭넓은 독자층을 위한 실용적인 가이드다. 머신러닝 기술 습득과 자기 개발에 대한 명확한 방향을 제시하며, 단계별 로드맵을 통해 체계적인 성장을 돕는다. 기술적 내용뿐만 아니라 지원 방법과 인터뷰 준비에 관한 실질적인 조언도 제공하여, 머신러닝 분야 진출을 준비하는 모든 이에게 유용한 책이다.

강찬석, LG 전자


머신러닝 커리어를 시작하는 사람에게 인터뷰 기회를 잡고 인터뷰를 진행하는 데 있어 지원자의 입장이 아니라 인터뷰어 입장에서 이력서와 인터뷰 답변을 준비해야 하는지에 대한 가이드를 제공한다. 특히나 실무 경험이 부족한 신입을 위한 포트폴리오를 빛나 보이게 하는 방법을 제시한다.

조현석, 래블업 주식회사

이 책은 현재 AI 학과 4학년으로서 머신러닝 관련(꼭 ML관련이 아니더라도) 취업을 준비하는 데 큰 도움이 되는 책이였다. 취업 준비를 하면서 느꼈던 여러 막연한 부분들이 이 책을 통해 구체화되고, 체계적으로 대비할 수 있게 되었다.

CHAPTER 01: 머신러닝 직무와 인터뷰 프로세스는 먼저 ML 직무에 대한 기본적인 이해를 돕는다. 머신러닝과 데이터 사이언스 직책의 역사부터 실제 업무에서 요구되는 기술과 역할을 설명하며, 내가 준비해야 할 분야와 역량을 명확히 정리할 수 있었다. 특히, 스타트업과 대규모 머신러닝 팀에서의 차이점과 직무에서 필요한 세 가지 축(알고리즘, 프로그래밍, 의사소통)에 대해 다룬 부분이 매우 유익했다. 면접 프로세스를 처음 접하는 학생에게는 이 챕터가 전반적인 흐름을 잡는 데 큰 도움이 될것이다(나도 포함..).

CHAPTER 02: 입사 지원과 이력서 작성에서는 채용 공고를 찾는 방법부터 이력서를 작성하는 구체적인 팁이 제공된다. 학부생으로서 취업 시장에 뛰어드는 것이 막연했는데, 이 책을 통해 내가 무엇을 준비해야 하는지 명확히 알 수 있었다. 특히, 머신러닝 관련 이력서 맞춤화에 대한 내용이 인상 깊었는데, 단순히 기술 나열이 아닌 내가 지원하는 회사와 직무에 맞는 이력서 작성법을 알 수 있었다. 또한 프로젝트 포트폴리오와 관련된 FAQ는 현장 경험이 부족한 학생들에게 매우 유용하다. 다만, 해외에서 쓰인 책이기 때문에 다른점이라면, 국내에서의 AI관련 직무는 대부분 석박사를 요구한다는 문제점이 있다. 하핫.

CHAPTER 03: 기술 인터뷰 – 머신러닝 알고리즘은 인터뷰에서 자주 묻는 머신러닝 알고리즘을 다룬다. 통계적 기법, 지도학습, 비지도 학습뿐만 아니라 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 컴퓨터 비전 등의 주요 알고리즘에 대한 예제와 설명이 포함되어 있어 인터뷰에 대한 감각을 키우는 데 도움이 되었다. 이론적인 지식을 넘어서 실제로 문제를 어떻게 풀어야 하는지, 그리고 어떤 질문이 나올지 예측할 수 있게 도와준다.

CHAPTER 04: 모델 학습 및 평가는 모델 학습 과정에서의 피처 엔지니어링과 평가 방법론에 대해 다루고 있다. 데이터 전처리부터 학습 과정, 평가 지표까지 실무에서 중요하게 다루는 내용들이라 이 부분을 읽으면서 학교에서 배운 이론들을 어떻게 실전에 적용할 수 있을지 감을 잡을 수 있었다.

CHAPTER 05: 코딩 인터뷰 챕터는 머신러닝 직무에서는 빼놓을 수 없는 코딩 인터뷰에 대한 팁과 로드맵을 제시한다. 파이썬이나 SQL과 같은 기본적인 코딩 지식을 갖추고 있다고 생각했지만, 이 책에서 제시하는 문제 풀이 방식과 인터뷰 진행 팁은 기존의 나의 준비 방식에 대해 다시 한번 생각해 보게 만들었다. 평소에 SQL관련해서는 GPT와함께 알음알음 코딩했었는데, 인터뷰할때 GPT를 쓸 수는 없으니... 반성하게 되었다. 또한 "소리 내어 생각하라"와 같은 인터뷰 팁은 면접에서 내가 어떻게 대응해야 하는지를 실제 상황에서 체험하는 듯한 느낌을 받게 했다.

CHAPTER 06: 모델 배포와 종단 간 머신러닝에서는 실제 기업에서 모델을 어떻게 배포하고 관리하는지에 대해 설명한다. 학생으로서 배포에 대해 깊이 있게 배운 적이 없었기 때문에 이 부분은 처음에는 다소 생소했지만, 실제로 내가 ML 엔지니어가 되었을 때 어떤 일들을 해야 하는지 미리 알 수 있어 유익했다. 클라우드 환경과 로컬 환경에서의 차이점, 모니터링 시스템, 그리고 모델 배포 도구에 대해 배울 수 있는 기회가 되었다. 실무에서는 이 무거운 모델들을 어떻게 안정적으로 서빙하고 서비스 할 것인가에 대한 부분도 중요한 요소이기 때문이다.

마지막으로 CHAPTER 07: 행동 인터뷰는 기술적인 질문 외에도 회사에서 흔히 묻는 행동 질문들에 어떻게 답변할지에 대한 전략을 제시한다. 협업과 의사소통 능력을 강조하는 질문에 STAR 기법을 사용해 답변하는 방법을 배웠고, 이를 실제 인터뷰에서 적용할 수 있도록 준비하게 한다. 행동 인터뷰는 그동안 내가 생각지도 못한 부분이었는데, 이 책을 통해 다양한 시나리오를 접하고 연습할 수 있었다.

이 책은 단순히 이론적인 부분만 다루는 것이 아니라, 실전 인터뷰에서 어떻게 대처할지에 대한 명확한 가이드를 제공한다. 머신러닝 관련 취업을 준비하는 학생이라면, 이 책을 통해 기본기를 다지고 면접에서 성공할 수 있는 실질적인 조언을 얻을 수 있다. AI 학과 4학년으로서, 이 책은 나의 취업 준비 과정에서 가장 중요한 지침서가 될 것이다. 특히 선배가 없는 신생학과에서 이런 정보를 얻을 수 있어 정말 만족하는 책이다.

다만 올해 졸업이 불가능 할 수도 있어.. 열심히 취업을 준비하고 있지는 않다.

한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

머신러닝 직무와 인터뷰 프로세스
- 머신러닝의 세분화된 직무를 데이터 역량, 머신러닝 생애주기와 연관지어서 분석했다. 이 프레임워크을 나의 상황에 비추어 현재 상황을 진단해볼 수 있었다. 뭔가 하나 딱 매칭되는 것도 매칭되고 싶은 것도 없었다. 절묘하게 애매하다고나 할까. 누구나 다 이런 건데, 나만 닿을 수 없는 무지개를 좇는 상황은 아닐까? 개인적인 고민과는 별개로 정말 유용한 내용이었다.

입사 지원과 이력서
- 서류 스크리닝의 통과율을 높이기 위한 분석적인 접근법. 따라해볼 수 있게 가이드를 준다. 근데 따라해보지는 않았다.

기술 인터뷰: 머신러닝 알고리즘, 모델 학습 및 평가
- 이 책의 핵심이라고 생각한다. 나처럼 파편적으로 대충 공부한 사람들한테 특히 좋을 것 같다. 큰 구조를 파악하고 부족할 것들을 채우고 싶다면, 도움이 많이 될 것이다.

코딩
- 한국으로 치면 코딩 테스트의 영역인데, 책에서는 미국을 기준으로 해서 이건 잘 맞지 않았다.

행동 인터뷰
- 우리는 보통 "인성면접"이라고 부른다. 예상 질문과 그에 대한 대답을 미리 준비할 때 조금 더 체계적으로 준비할 수 있도록 해준다. 나중에 필요할 때 참고해야겠다.

인터뷰 로드맵, 인터뷰 이후와 후속 조치
- 이건 당장 필요하지 않아서 관심이 가지 않았다. 대충 슥 봤다. 필요해지면 알아서 찾아서 다시 읽겠지.

안녕하세요! 수잔 수 창이 지은 머신러닝 인터뷰 실무 가이드 책 후기입니다ㅎㅎㅎ 관련해서 인터뷰를 준비하시는 분들이나, 혹은 인터뷰를 진행할 면접관 분들께서 참고하시면 좋은 책이라고 생각했어요!

관련해서 인터뷰 질문과 좋은 답변의 예시가 담겨 있습니다. 목차 같이 살펴볼게요!

첫 번째 장은 머신러닝을 사용하는 직무가 무엇이 있는지, 중요한 역량들이 무엇인지, 채용 공고를 찾는 과정과 인터뷰 진행 방법에 대해 간단하게 개략적으로 설명합니다. 첫 취업을 하시는 분들에게 굉장히 유용할 것 같았어요!

2장에서는 이력서와 포트폴리오를 어떻게 작성하는지를 안내합니다. 그리고 회사에 맞춰서 이력서를 수정하는 방법에 대해 확인할 수 있었어요!

3장에서는 이제 본격적으로 기술 인터뷰에 나올만한 내용들을 다루고 있습니다! 사실 인터뷰를 준비하는 입장에서는 어떤 내용들이 나올지 종합적으로 정리하고 싶은데, 워낙 방대하다 보니 정리가 좀 어려운 점이 있습니다. 그런데 이렇게 책으로 확인하니 목차만 봐도 어떤 내용들이 필요한지 알 수 있어서 좋았어요!

4장에서도 기술 인터뷰를 준비할 때 필요한 내용들을 다루고 있는데 이건 모델과 관련한 내용입니다.

5장은 코딩과 관련된 기술 인터뷰 내용들인데요, 파이썬과 SQL에 관련된 코딩 질문들을과 내용들을 담고 있습니다.

6장은 마지막 기술 인터뷰 장입니다. 사실 의외로 AWS 같은 클라우드와 관련된 지식을 많이 알고 있는게 우대 사항이 되는데, 이 부분을 잘 다루고 있어서 좋았습니다!

7장은 행동 인터뷰 부분인데요, 기업별로 나눠서 어떤 답변들을 하는 게 좋은지 자세하게 설명돼 있습니다.

마지막으로 8장에서는 인터뷰 이후에 하면 좋은 행동들을 다루고 있습니다. 이건 머신러닝 직무가 아니어도 취준생 분들한테 전체적으로 다 도움 될 내용이라고 생각합니다!

책 중간 중간에 이렇게 실습 부분이 들어가 있어서 취업을 준비하시는 분들에게 도움이 많이 될 것 같다고 생각했습니다! 실질적인 조언들이었어요 ㅎㅎ

인터뷰 답변을 어떻게 하는 게 좋을지도 상세하게 나와있어서 공부하기 좋아보였습니다!

이해가 어려울 수 있는 부분들은 이렇게 그림을 사용해서 설명한 부분이 좋았습니다.

전체적으로 머신러닝 취준생 뿐만이 아니라 인터뷰 면접관과 다른 취준생들도 활용하면 좋을 것 같은 팁들이 많다고 느낀 책입니다! 해당하시는 분들께 추천드리고 싶어요!

한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

이 책은 통계학, 머신러닝을 학습하는 교과서가 아닌,

인터뷰 도서입니다.

따라서 머신러닝을 코드로 접근하고자 하시는 분들께서는 요런 책을 찾아주시고,

"혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝"

"실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬"

이번 포스팅에서는 인터뷰 가이드에 대해 집중하겠습니다.

이 머신러닝 인터뷰 실무 가이드는

머신러닝/인공지능 업계의 실무자가 되고자 하는 저와 같은 졸업생,

머신러닝을 주 업무로 하는 직무로 전환하고자 하시는 관련 업계 종사자,

신러닝 분야에 관심이 있는 타 분야 전문가,

승진을 위해 인터뷰를 준비하시거나,

머신러닝 전반에 대해 복습하고 싶은

시니어 데이터 사이언티스트 / 머신러닝 실무자 와 비슷한 분들께 추천드립니다.

이 책의 저자 Susan Shu Chang

Elastic의 수석 데이터사이언티스트로,

Data Day Texas, PyCon DE, PyData Berlin, O'Reily AI Supersream 등에서

키노트 연설을 한 바 있으며

뉴스 레터를 통해 머신러닝 커리어 개발에 관한 글을 공유해주시고 있습니다.

전체적인 책의 플로우를 설명드리자면,

수잔은 머신러닝 실무자의 커리어에서

절대적으로 조언이 도움되고 필요한 분야를 다룹니다.

 

2장에서는 지원서 및 이력서에 대한 내용을,

3, 5, 6장에서는 머신러닝 기술 인터뷰에 대한 내용을,

5장에서는 코딩 및 프로그래밍 전반에 대한 기술 인터뷰 대비를,

7장에서는 행동 인터뷰,

8장에서는 인터뷰 전반적 로드맵,

그리고 9장에서는 인터뷰 이후와 후속 조치에 대한 가이드라인을 제시하고 있습니다.

 

따라서 상황이 급한 경우에는

꼭 순서대로 읽지 않고, 자신이 처해 있는 상황 혹은 단계에

맞는 챕터를 찾아 읽는 것도 좋은 방법이 될 것입니다.

저는 개인적으로 머신러닝 직무에 대한 이해도 필요하고,

기술 인터뷰에 대한 대비도 해야 하는 시기라

이 책이 처음부터 끝까지 큰 도움이 될 것이라 확신합니다.

 

특히 1장에서는 머신러닝 직무의 세 가지 축을 나누어 설명한 것이 기억에 남는데,

머신러닝 알고리즘과 데이터 직관 능력,

프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링 능력,

업무 추진 및 의사소통 역량을

각각 적응 능력, 구현 능력, 업무 완수 능력으로 분류하여 해당 축에 대한

요구사항과 과업에 대해 기술한 내용이 도움이 되었습니다.

세 가지 능력을 모두 갖춘 머신러닝 직무자로써의 능력을 어필하는 방법을 배울 수 있었습니다.

 

2장에서는 머신러닝 입사 지원과 이력서와 관련된 내용입니다.

채용 공고를 처음 찾아보는 분들도 계실텐데

막연하게 공고를 무턱대고 찾는 것보다,

채용 공고를 미리 조사하고

자신의 역량과 경험을 머신러닝 역량 매트릭스와 대조해보며 지원해보는 방식을 배웠습니다.

한 줄을 책에서 빌려오자면,

머신러닝 직책은 회사/조직 + 팀 + 머신러닝 생에주기에 따라 달라진다고 합니다.

이 2장을 읽고난 뒤에는

나의 능력을 분석하고, 채용 공고와 비교하여 내가 기여할 회사에

지원하는 방향을 더 잘 targeting할 수 있을 것입니다.

3장부터는 앞서 언급했듯이 기술 인터뷰와 관련된 내용입니다.

머신러닝 인터뷰 실무 가이드에서는

현재 트렌드에서 가장 유명하고 필수적인 머신러닝 개념을 거의 모두 포함하고 있으므로

대학원 면접은 물론, 실무자의 실무 인터뷰 대비에 정말정말 추천드리는 이유입니다.

 

4장에서는 모델 학습 및 평가에 대한 인터뷰 대비입니다.

데이터를 수집하고, EDA를 진행하고,

전처리, 모델의 학습, 모델의 평가는 물론 모델 버전을 관리하는 내용도 빼놓지 않았습니다.

 

5장은 머신러닝을 포함한 코딩 관련 기술 인터뷰 대비입니다.

가장 일차적인 팁을 하나 스포하자면,

코딩 인터뷰를 대비할 때는 "소리 내어 생각하라"고 조언합니다.

기계적으로 코드를 작성하는 것보다

플로우를 이해하고 구현해내는 과정에서 소리내어 생각하는 것이 큰 도움이 된다고 합니다.

파이썬과 SQL에 대한 데이터 관련 문제, 자료,

그리고 인터뷰 준비 로드맵도 2+ α 개 제공하고 있습니다.

 

6장은 실무자를 위한 인터뷰에서 도움이 더 많이 될 것입니다.

모델 배포와, 종단 간 머신러닝에 대한 제목으로

실무에 갓 투입된 신입에게 필요한

모델의 배포, 모니터링에 대한 내용과

클라우드 제공 업체, 그리고 버전 및 의존성 관리 등

기타 기술적인 인터뷰에 대한 내용을 포함하고 있습니다.

 

7장행동 인터뷰에 대한 내용입니다.

행동 인터뷰라 하면 와닿지 않을 수 있는데,

다음과 같은 내용입니다.

의사 소통에 관한 질문들. 협업과 팀워크에 관한 질문들,

피드백에 대한 반응들, 난관 대처와 새로운 역량 습득에 관한 질문들 등 입니다.

이렇게 평소 행동 및 성격과 관련한 인터뷰는

긴 시간 회사에 일하기 위해 서로 간에 알고 있어야 할 내용이기에

꼭 행동 인터뷰에 대한 질문도 읽어보시고

답변에 대한 대략적인 가이드라인도 참고하시는 것을 강력하게 추천드립니다.

 

마지막으로, 8장에서는 책을 마무리하며 효율적인 인터뷰를 준비하는 것을,

9장에서는 인터뷰 이후에 해야 할 일,

그리고 결과를 확인하고 결정을 내려야 하는 과정,

입사 제안에 대한 이해,

새 머신러닝 직무에서의 마음가짐에 대해서도 조언을 해주고 있습니다.

저는 인터뷰 가이드라는 키워드를 가진 도서에서

이렇게 인터뷰 이후의 후속 조치는 물론,

인터뷰에서 좋은 결과를 낸 이후의 첫 30/60/90일에 대한 마음가짐까지 배울 수 있을 지

예상하지 못했습니다.

매우 섬세하게 짜여지고 요약된,

머신러닝 인터뷰 실무 가이드였습니다.

 

 "한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

'머신러닝 인터뷰 실무 가이드'는 데이터 사이언스와 머신러닝 분야에서 커리어를 시작하려는 이들에게 필수적인 지침서로 자리매김하고 있습니다. 이 책의 가장 큰 강점은 저자의 풍부한 실무 경험을 바탕으로 한 실질적인 조언에 있습니다. 저자는 인터뷰이와 인터뷰어 양쪽의 입장에서 겪은 경험을 상세히 공유하며, 독자들에게 인터뷰 과정에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.

 

이 책은 단순히 이론적인 지식을 나열하는 데 그치지 않고, 채용 프로세스 전반에 걸친 실용적인 가이드를 제시합니다. 이력서 작성부터 코딩 테스트, 기술 인터뷰, 그리고 행동 인터뷰에 이르기까지 각 단계별로 구체적인 준비 방법을 상세히 설명합니다. 특히 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, MLOps 엔지니어 등 각 직무별로 요구되는 역량과 인터뷰 전략을 차별화하여 다루고 있어, 독자들이 자신의 목표 직무에 맞춘 효과적인 준비를 할 수 있도록 돕습니다.

 

실전 중심의 접근 방식도 이 책의 주요 특징입니다. 실제 인터뷰에서 자주 등장하는 문제 유형과 그 해결 방법을 상세히 다루며, 모범 답안을 함께 제시하여 독자들이 실전 감각을 키울 수 있도록 합니다. 이는 단순한 지식 암기를 넘어 실제 인터뷰 상황에서 효과적으로 대응할 수 있는 능력을 기르는 데 큰 도움이 됩니다.

 

또한 이 책은 기술적 지식과 소프트 스킬을 균형 있게 다룹니다. 머신러닝 이론과 코딩 능력뿐만 아니라 의사소통 능력, 문제 해결 능력, 팀워크 등 회사가 원하는 전반적인 역량을 갖출 수 있도록 안내합니다. 이는 기술적 전문성과 함께 조직 내에서 효과적으로 기능할 수 있는 인재로 성장하는 데 필요한 종합적인 가이드를 제공합니다.

 

신입 지원자들을 위한 배려도 돋보입니다. 실무 경험이 부족한 신입들을 위해 포트폴리오를 효과적으로 구성하는 방법, 프로젝트 경험을 어필하는 전략 등을 상세히 다룹니다. 이는 경력이 없는 지원자들에게 실질적인 도움이 될 것입니다.

 

마지막으로, 이 책은 채용 공고 분석부터 인터뷰 후 후속 조치까지 전체 취업 과정에 대한 종합적인 로드맵을 제시합니다. 이를 통해 독자들은 취업 준비의 전 과정을 체계적으로 관리하고 효과적으로 대응할 수 있게 됩니다.

 

종합하면, '머신러닝 인터뷰 실무 가이드'는 실용적인 조언, 체계적인 접근, 그리고 깊이 있는 인사이트를 통해 머신러닝 분야 취업을 준비하는 이들에게 필수적인 지침서로 평가됩니다. 이 책을 통해 독자들은 자신의 역량을 효과적으로 개발하고 어필하여 성공적인 커리어 시작을 위한 탄탄한 기반을 마련할 수 있을 것입니다.

 

 "한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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