인사이드 머신러닝 인터뷰 - 빅테크에서 자주 묻는 194가지 문제로 ML 면접 완벽 대비하기
펑 샤오 지음, 정원창 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 3월
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안녕하세요, 기술과 함께 살고 읽는 컨티뉴언입니다.

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오늘 잠자기 전 들고 온 책은 아주 재밌는 머신러닝책입니다.

정말 재밌냐구요?

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저한테는 그렇습니다만...ㅎㅎ

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왜 재밌냐면 바로 면접을 도와주기 때문인데요.

머신러닝, 인공지능, 딥러닝 이런 단어만 들어도 어려울 거예요.

예맞아요.

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정말 어려워요.

저도 데이터분석가로 데이터직군에 다양한 면접관으로 일하면서 뭐를 질문해야되는지,

면접관으로써 내가 정말 자격이 있는지 항상 고민했어요.

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그런 면에서 이 책이 그 고민을 해결해주고 있는데요.

그럼 함께 살펴볼게요.

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<인사이드 머신러닝 인터뷰>


컨티뉴언 머신러닝 인사이트

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면접, 정말 항상 떨리고 기대되는 순간이죠.

누군가에게는 첫 시작이면서도 마지막이 될 수 있는.

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좋은 시작일 맞이하고 싶죠.

그러려면 머신러닝이라는 벽을 통과해야되는 순간이 있는데요.

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특히나 요즘처럼 인공지능 인재를 채용하거나,

머신러닝관련 업무를 한 사람을 뽑는 경우가 많아질 때.

이 책은 반드시 도움이 될 거예요.

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ML 면접에서 어떤 질문에도 자신 있게 대처하려면 전체 ML 워크플로와 관련 핵심 개념을 명확히 정리해야 한다.

 

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저는 데이터 분석가라서 사실 처음에는 관심이 없었어요.

그런데 데이터 분석가 또한 결국에는 넓게 보면 데이터를 다루는 직군입니다.

그리고 더 넓게 보면 머신러닝이라는 개념은 데이터와 무조건 연결되죠.

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이 책을 보다보면 다양한 수식이 나오는데요.

겁낼 필요없어요.

왜냐?

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중요한 건 수식이 아니라 면접 질문과 그에 따른 답변와 과정이기 때문이죠.

과정을 얼마나 나답게 설명하냐가 중요한거죠.

그냥 교과서처럼 말하는 것도 중요한 방법이긴해요.

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하지만 좀 더 나답게, 나의 경험을 섞어서 말할 수 있다면

면접에서 더 나은 점수를 딸 수 있을거예요.

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간결한 질문과 키워드 중심의 명쾌한 답변으로 구성되어 있어 면접에 앞서 내용을 정리하는 데 유용합니다.

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그런 차원에서 이 책은 단순히 머신러닝만 말하고 있지 않아요.

문제정의부터 코딩, 그리고 어려운 설계까지 다루고 있죠.

머신러닝을 통해서 할 수 있는 것은 점점 더 많아지고 있어요.

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어쩌면 외워야 될게 많아진다고 느낄 수도 있는데요.

사실 이 책에 나와있는 정보, 면접질문에 대해서 모두 다 답변할 수 있는 사람은 거의 없어요.

저자도 그건 마찬가지일거예요.

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그러면 어떤 것을 먼저해야 되냐?

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다섯 가지 면접 세션(ML 기본 지식 - ML 코딩 - ML 시스템 설계 - ML 인프라 설계 - 고급 ML 문제)으로 구성되어 있어 각자 지원하는 포지션과 난이도, 필요에 따라 내용을 찾아 보기 쉽습니다.

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그건 당연히 회사에 따라 다를거예요.

만약에 면접을 봐야되는 회사가 머신러닝 초입단계다?

그러면 이 책의 첫 챕터를 봐야겠죠.

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그런데 머신러닝을 활발하게 쓰고 있다?

그러면 이 책의 후반부를 보셔야 되세요.

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그런 것처럼 이 책은 마치 하나의 회사의 과정을 보여주고 있죠.

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이 책이 필요한 독자

● ML 관련 직군을 희망하는 취업 준비생

● ML 분야에서 경쟁력을 높이고 싶은 실무자

+ @@@

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자 어떠신가요?

면접준비하는데 도움이 되실까요?

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단순히 이 책을 통해 면접통과!라고 말하고 싶지만~

어려울 수 있어요.

그럴때는?

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역시나 반복하셔야되겠죠.

반복하고 반복하면서 여러분만의 또 다른 질문을 만들고 답하면서

원하는 회사에, 또는 원하는 일을 만들어보시는거예요.

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부담갖지 않고 즐겁게 하는거.

그게 이 책에서 추구하는 바와 제가 추구하는 부분입니다.

여러분이 면접뿐만 아니라 긍정적으로 재밌게 하루를 마무리할 수 있기를 바라며.

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ML 면접의 복잡한 미로를 헤쳐나가는 데

필요한 전략과 지식으로 가득합니다.

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제가 십여 년 전 수많은 면접에서 실패를 경험하며 절실히 원했던 책입니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."



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