AI /ML 직군 면접 질문 모음집

[Lite]
1. 저자 소개
2. 인트로
3. 직무 면접
a. AI & ML 기초
b. 수학 & 통계
c. Vision
d. 3D Vision
e. NLP & LLM
4. 맺음말

[Basic]
1. 저자 소개
2. 인트로
3. 직무 면접
a. AI & ML 기초
b. 수학 & 통계
c. Vision - 기초
d. Vision - 심화
e. 3D Vision
f. NLP & LLM
g. Programming
4. 맺음말

[Advanced]
1. 저자 소개
2. 인트로
3. 직무 면접
a. AI & ML 기초
b. 수학 & 통계
c. Vision - 기초
d. Vision - 심화
e. 3D Vision
f. NLP & LLM
g. Programming
4. 실무 면접
5. 인성 & 임원진 면접
6. 맺음말

AI & ML 면접 질문 모음집

1. 개요

이 전자책은 AI & ML 직군 취업을 준비하는 분들을 위한 면접 질문 모음집입니다.

AI & ML 분야는 그 영역이 매우 넓어 모든 세부 분야를 다룰 수는 없지만, 이 책은 가장 중요한 기초 영역인 AI & ML 기초, 수학 & 통계, Computer Vision, NLP & LLM 등의 질문들을 중심으로 구성되었습니다. 또한 질문의 중요도를 1~3개로 표시하여 효과적인 면접 준비를 할 수 있도록 마련했습니다.

이 질문들은 저와 AI/ML 도메인에서 일하고 있는 주변 지인들이 실제 면접에서 경험한 질문들을 바탕으로, 각 도메인 전문가들이 중요하다고 생각하는 핵심 주제들을 중심으로 추가된 예상 질문들입니다.

2. Version 소개

AI & ML 면접 질문 모음집은 총 세가지 version으로 구성되어 있습니다.

2.1. 어떤 version을 구매해야 하나요!? ‍

1. 쉽고 빠르게 셀프 체크를 원한다면!

"Lite Version"

- AI/ML 공부 중 스스로 점검하고 싶다면?

- 직무 면접이 궁금한 취업 준비생이라면?

- 개발자가 아니지만 포트폴리오에 AI 역량을 추가하고 싶다면?

2. 본격적인 취업 준비, 이직을 앞두고 있다면!

"Basic Version"

- AI/ML 직군 면접을 준비하고 있다면? (AI/ML Engineer, Researcher, Data Scientist, NLP/LLM Engineer 등)

- 이직을 고민 중인 AI/ML 전문가라면?

- AI/ML 면접관으로서 더 깊이 있는 질문을 준비해야 한다면?

3. 실무 지식까지 완벽하게 준비하고 싶다면!

"Advanced Version"

- 이론과 직무 면접을 넘어 실무 중심 질문에 대비하고 싶다면?

- AI/ML 실무 지식을 더 깊이 이해하고 싶다면?

- 취업 성공 확률을 높이고 싶다면?

- 경력직 이직을 준비 중이라면?

2.2. 버전별 상세 소개

# Lite version

- 면접 주제 : AI & ML 기초, 수학 & 통계, Vision, 3D Vision, NLP & LLM

- 질문 개수 : 키워드 60여 개, 총 질문 250여 개

- 예시

Q. Transformer 모델의 기본 구조와 RNN에 비해 가지는 장점을 설명해주세요.

Q. Autoencoder의 기본 구조를 설명하고, 이를 사용해 할 수 있는 작업을 예로 들어주세요.

Q. 선형 회귀(Linear Regression)의 기본 개념을 설명해주세요.

Q. Transformers 기반 Object Detection 모델의 최근 혁신과 그 효과를 설명해주세요.

Q. AI 기반 Edge Computing에서 Object Detection의 도전 과제와 해결 방안을 설명해주세요.

Q. Epipolar Geometry의 개념을 설명해주세요.

Q. Epipolar Line과 Epipole의 정의와 관계를 설명해주세요

Q. SLAM이란 무엇이며, 이 기술의 기본 원리는 무엇인가요?

Q. Visual SLAM과 Lidar SLAM의 주요 차이점과 각각의 장단점은 무엇인가요?

Q. Attention Mechanism의 기본 원리를 설명해주세요.

Q. Self-Attention과 Cross-Attention의 차이를 설명해주세요.

# Basic version

- 면접 주제 : AI & ML 기초, 수학 & 통계, Vision - 기초, Vision - 심화, 3D Vision, NLP & LLM, Programming

- 질문 개수 : 키워드 140여 개, 총 질문 800여 개

- 예시

Q. Bias-Variance 트레이드오프를 설명해보세요.

Q. 배치 정규화가 훈련 과정에서 어떤 문제를 해결할 수 있는지 설명해주세요.

Q. 행렬의 Rank가 무엇인지 설명해주세요.

Q. SVD가 행렬의 차원 축소에 어떻게 사용되는지 설명해주세요.

Q. Disparity Map이 Stereo Vision에서 중요한 이유는 무엇인가요?

Q. Residual Learning이 Deep Network에서 Gradient Vanishing 문제를 해결하는 방법을 설명해주세요.

Q. Transformer의 연산량 문제를 해결하기 위한 방법들을 설명해주세요.

Q. MLOps 파이프라인에서 주요 단계들을 설명해주세요.

Q. Bundle Adjustment가 3D Reconstruction에서 중요한 이유는 무엇인가요?

Q. Epipolar Geometry와 Triangulation의 관계를 설명해주세요.

Q. Prompt Engineering에서 Prompt Templates란 무엇이며, 이를 LLM에서 효과적으로 사용하는 방법을 설명해주세요.

Q. Parameter-efficient Fine-tuning이 필요한 이유와 이를 달성하는 방법을 설명해주세요.

Q. 데이터 전처리(Data Preprocessing) 과정에서 중요한 단계는 무엇인가요?

Q. STL의 주요 컴포넌트에는 어떤 것들이 있으며, 각각의 역할을 설명해주세요.

Q. 리눅스에서 프로세스와 스레드의 차이점을 설명해주세요.

Q. C++에서 연산자 오버로딩(Operator Overloading)의 개념을 설명하고, 사용 예를 제시해주세요.

# Advanced version

- 면접 주제 : AI & ML 기초, 수학 & 통계, Vision - 기초, Vision - 심화, 3D Vision, NLP & LLM, Programming, 실무 면접, 인성 & 임원진 면접

- 질문 개수_직무 면접 : 키워드 140여 개, 총 질문 800여 개

- 질문 개수_실무 면접 : 80 개

- 질문 개수_인성 & 임원진 면접 : 30개

- 실무 면접 질문 예시

Q. 본인의 엔지니어링 또는 연구 중 가장 기억에 남는 경험을 이야기해 주세요.

Q. 본인이 진행한 연구나 프로젝트 경험을 우리 회사의 서비스나 제품에 어떻게 접목할 수 있을까요?

Q. 가장 최근에 본 or 감명 깊게 본 논문을 소개해 주세요.

Q. 비정형 데이터(예: 텍스트, 이미지, 음성)를 처리할 때 어떤 전략을 사용하시나요?

Q. 실무는 연구와 달리 굉장히 노이지한 데이터를 사용하게 되는데, 이를 어떻게 대처하실건가요?

Q. 프로젝트에서 기술 부채(Technical Debt)가 발생한 경험이 있다면, 이를 어떻게 관리하셨나요?

- 인성 면접 질문 예시

Q. 팀 내에서 갈등이 발생했을 때, 이를 해결한 경험이 있으신가요? 어떻게 해결하셨나요?

Q. 스트레스 상황에서 본인은 어떻게 대처하시나요?

Q. 최근에 직면한 가장 어려운 문제는 무엇이었으며, 이를 어떻게 해결하셨나요?

3. 저자 소개

안녕하세요, AI & Computer Vision 엔지니어 뭅즤입니다.

대학원 생활을 하며 공부하고 연구했던 걸 블로그에 정리해보자는 생각으로 티스토리를 시작했고, 정보성 글뿐 아니라 제 생각과 팁들을 기록하고 공유하기 위해 브런치에서도 활동하고 있습니다. 이후 조금 더 즉각적인 소통을 위해 인스타그램과 스레드까지 운영하고 있네요.

그러다 보니 AI & ML 직군으로 취업을 희망하시는 분들에게 필요한 양질의 정보가 부족하다는 것을 알게 되어 대학원 진학 및 취업 멘토링과 AI&ML 직군 면접 준비를 위한 전자책을 준비하게 되었습니다.

저는 전자공학과 학사, 컴퓨터공학과 컴퓨터비전 연구실에서 석사 학위를 취득했으며, BMVC(British Machine Vision Conference) 학회에 1저자 논문을 게재한 경험이 있어요. 대학원 졸업 쯤에는 한 번에 취업해야 겠다는 생각에 스타트업부터 네이버, 카카오, 삼성, 현대자동차 등 대기업까지 30곳 이상의 기업에 서류를 제출했습니다. 그 중 20개 이상의 기업의 코딩테스트, 과제 전형, 면접 경험이 있어요.

현재는 국내 IT 플랫폼 대기업에서 AI & Computer Vision 엔지니어로 일하고 있답니다. 구체적인 경력과 활동은 아래를 참고해 주세요!

경력 & 활동

- 업무 경력 : 2019.01 ~

- 주요 업무 : Image Classification, Object Detection / Segmentation, OCR, 3D Geometry, Deep Learning Model Inference

활동 : AI 기업 기고 활동, SSFAY 특화 프로젝트 멘토