기계 학습 인터뷰 준비를 위한 전략 수립

이 기사에서 저자는 초기 경력 때 여러 차례의 면접 거절을 겪은 후, 마침내 메타에서 머신 러닝(ML) 엔지니어로 꿈의 직장을 얻었습니다. 성공의 열쇠는 재능이나 행운이 아니라 지속적인 학습과 표적 맞춤 준비였습니다. 저자는 ML 역할의 광범위한 스펙트럼을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 면접 전략을 크게 정제하고, 자신감을 높이고, 불확실성을 최소화하는 데 도움이 됩니다. ML 역할은 기술적 책임과 특정 분야에 따라 크게 다를 수 있습니다. 저자는 ML 역할 스펙트럼에 걸쳐 있는 다양한 직위 제목을 제공하고, 각 회사가 이러한 제목을 다르게 정의하므로, 직무 설명을 검토하는 것이 중요하다고 강조합니다. 직무 요건을 이해하는 것은 두 가지 주요 이유에서 중요합니다. 첫째, 목표와 맞지 않는 역할을 제거하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 직무와 관련된 특정 분야에 대한 단서를 제공합니다. 저자는 직무 설명에서 키워드를 확인하여 역할을 ML 스펙트럼에 매핑하는 예를 공유합니다. 이 기사는 ML에서 가장 일반적인 면접 라운드를 다루고 있습니다. 이러한 라운드는 ML 기초/폭, ML 사례 연구/깊이, ML 시스템 설계, ML 코딩입니다. 저자는 특정 역할에 맞춤 준비 계획을 개발하는 전략을 제공합니다. 시작은 기초에서부터, 그리고 역할의 초점에 따라 전략을 확인합니다. 데이터/모델링 역할의 경우, 회사/직무 특정 기초를 이해하고, 도메인 특정 지식을 준비하는 것이 중요합니다. ML 서비스 및 인프라스트럭처 역할의 경우, 회사의 기술 스택과 도메인 특정 트레이드오프를 이해하는 데 초점이 맞춥니다. 저자는 또한 회사의 블로그와 논문을 조사하여 팀 또는 도메인의 도전 과제와 잠재적인 면접 질문에 대한 통찰을 얻을 수 있다고 추천합니다. 이러한 통찰은 면접관과 가치 있는 대화를 시작하는 데 도움이 됩니다. 결론적으로, 저자는 ML 면접을 위한 맞춤 준비가 중요하다고 강조합니다. 이러한 준비는 특정 역할과 회사의 요구를 충족하고, 도메인 특정 뉴앙스를 이해하며, 성공 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다. 저자는 또한 ML 연구가 지속적으로 발전하고 새로운 돌파구가 면접 질문을 변경할 수 있으므로 준비 여정 동안의 진행 상황과 학습을 추적하는 것이 중요하다고 제안합니다.