헤매어도 한 걸음씩
이직은 처음이라 - 3년차 데이터 사이언티스트 면접 질문 정리 본문
최근 4개월간 이직을 준비하며 여러 기업의 면접을 진행했습니다. 이번 글에서는 그 과정에서 경험했던 면접 질문들과 느낀 점들을 정리해보려고 합니다. 이직은 여전히 진행 중이며, 각 기업에서 공통적으로 받았던 질문들과 면접을 통해 느낀 점 위주로 작성했습니다.
목차는 아래와 같습니다.
Table of Contents
1. 면접 진행 회사 리스트
2. 면접 질문
- 데이터 분석 및 모델 해석 관련
- LLM 관련
- 인성 및 기타
앞서 제 소개를 간단히 하자면, 저는 중견기업 AI/ML팀에서 데이터 사이언티스트로 약 3년간 근무한 경험이 있습니다. 이 기간 동안 AWS 클라우드 환경을 기반으로 데이터 분석, 머신러닝 모델 개발(예측 모델링 및 이상 탐지), LLM 챗봇 개발 PoC, RAG 시스템 구축 지원 등의 업무를 수행했습니다. AI 프로젝트의 전체 프로세스를 이해하고 타 직군과 협업 방법을 배우는 데 가치를 두며 경험을 쌓아왔는데요, 이러한 경험과 개인적인 선호도를 바탕으로 다음 회사를 선택하는 기준을 아래와 같이 정리했습니다.
1. 기업규모 : 중견 이상
2. 서비스 유무 : 자체 서비스를 가지고 있는 회사인지 (필수)
3. 회사 업종 : 특정 도메인(제조, 물류)은 피하고 싶음
- 프로젝트에서 기계(센서) 데이터를 다뤄볼 일이 있었는데, 진짜 재미없었어요. 사람의 행동이나 상호작용 데이터를 분석하는 데 관심이 있고, 이런 맥락에서 추천모델링에 특히 관심을 두고 있습니다.
4. 기타 : 팀 내 (팀장 제외) 시니어 존재 여부, ML팀 외 데이터팀 존재 여부 (안그럼 데이터 수집, 전처리가 주요 업무가 될 수 있음) 등
1. 면접 진행 회사 리스트
최근 3개월간 면접 전형까지 진행했던 회사 리스트 입니다. 주로 오퍼를 받고 진행했으며, 기업명은 모두 마스킹했습니다. 사담은 글자색을 연하게 작성했어요. 면접 질문만 읽고 싶으시다면 이 부분은 지나가셔도 됩니다!
- K사 (대기업 계열사, 패션 플랫폼)
- 직무 : 데이터 사이언티스트 (추천 모델링)
- 서류 - 과제 전형 - 1차면접 진행 후 탈락
- 회사 다니며 밤새서 과제전형 진행하고, 서류부터 최종 탈락까지 한 달 이상 소요되어서 체력적으로나 정신적으로나 힘들었어요. 가고 싶었던 기업이라 떨어지고 가장 속상했던 기업입니다 ㅠㅠ
- P사 (중견 SI)
- 직무 : ML 엔지니어
- 서류 - 1차면접 진행 후 취소(?)
- 여긴 실무진에게 오퍼 받을 땐 정규직으로 제안받았는데, 면접 가보니 1년 계약직이라고 하시더라구요. 오전 시차를 쓰고 대면 면접을 보러 간 거라 기분이 좋지 않았어요. 절실한 이직러 마음을 가지고 이런 장난을 치다니...
- W사 (중견 기업, 금융사)
- 직무 : LLM 엔지니어
- 서류 - 1차면접 진행 후 탈락
- 저는 AWS 클라우드 환경에서의 개발경험이 있는데, 면접 과정에서 (금융사 특성상) 로컬 환경에서의 개발경험이 없는 부분을 아쉬워 하셨습니다. 실제로 헤드헌터분께 탈락 사유로 이 부분을 전달받았어요.
- Y사: (대기업, 출판사)
- 직무 : 데이터 사이언티스트 (추천 모델링)
- 서류 - 1차면접-최종면접 진행 후 탈락
- 공고가 올해 1월부터 올라와 있던데, 아직도 채용 진행 중이더라고요. 면접관이 찾는 인재가 딱 정해져 있고, 그에 맞는 사람을 신중히 뽑는 것 같습니다. 좋은 질문을 많이 주셨어서, 나중에 면접 볼 때 큰 도움이 됐습니다.
- D사 (대기업 SI)
- 직무 : 데이터 사이언티스트
- 서류(자소서 포함) - 코딩테스트 - 온라인 면접 - 최종면접 진행 후 탈락
- 면접에서 MBTI 물어보시던데... 제가 Ixxx 라고 하니 팀에 내향적인 사람뿐이라 외향적인 사람을 뽑고 싶다 하셨어요. 그래서 떨어진 건 아니겠죠...?
- G사 (스타트업, 미디어·콘텐츠)
- 직무 : LLM 엔지니어
- 서류 - 1차면접 - 2차 면접 결과 기다리는 중
- 처음 면접 봐 본 스타트업이에요. 좋은 결과가 있으면 좋겠습니다!!
2. 면접 질문
면접 과정에서 두 곳 이상의 기업으로부터 받았거나, 중요하다고 생각했던 질문입니다.
- 데이터 분석 및 모델 해석 관련
- 분석 결과를 비전공자에게 설명해줄 때 어떻게 접근할 것인지? 어떤 도구 및 방법을 사용할 것인지?
- IT가 메인이 아닌 회사(돈 벌어오는 주체가 아닌 회사) 라면 필수로 하는 질문인 것 같아요. 대부분의 기업에서 받았던 질문입니다. 머신러닝 모델 개발 과정 및 결과를 타 직무의 사람이 납득할 수 있게 어떻게 설명할 것인지에 대한 질문이었어요.
- 프로젝트별 목표, 사용 데이터, 모델 아키텍쳐, 평가지표, 성능 개선 방법
- 본인이 한 프로젝트라고 해도, 미리 머리속에 정리해두지 않으면 답하기 어려울 수 있어요. 가장 기억에 남거나 어려웠던 프로젝트에 대해서 설명할 때, 처음 듣는 사람도 이해할 수 있도록 구조화해두는 게 중요하다고 생각해요.
- 저의 경우엔 다음과 같은 순서로 정리해두었습니다. 3분 내외로 간단히 설명하되, 제가 잘 설명할 수 있는 부분은 면접관의 추가 질문으로 이어질 수 있게 유도했어요.
- 프로젝트 개요 및 목표, 수행 기간 - 내가 맡은 역할 - 어떤 데이터를 어떻게 사용했는지 - 모델 구조 및 선택 이유 - 결과 및 추후 개선 방향성(다시 돌아가 해당 프로젝트를 진행한다면 어떻게 개선시킬 수 있는지)
- 전처리가 특히 어려웠던/기억에 남는 데이터가 있는지? 어떻게 접근했는지
- 두 개 기업에서 받았던 면접 질문으로, 문제 해결 능력 및 협업 능력에 대해서 평가하는 질문이라고 생각합니다.
- 언어모델의 역사, Transformer 구조
- LLM 엔지니어 직무로 면접 볼 때, NLP 프로젝트 관련하여 받았던 질문입니다. transformer (또는 transformer 기반 모델)를 사용한 경험이 있다면 받을 수 있는 질문인 것 같아요.
- (수행 과제- 분석 결과 해석 관련) 수행한 통계적 분석 결과를 실무에 어떻게 적용할 수 있는지? 수치가 비즈니스 측면에서 어떤 의미를 가지는지?
- 분석단에서 끝내는게 아닌, 결과를 실무에 활용할 수 있는 사람인지를 검증하는 질문이라고 생각해요. 단순히 결과를 뽑아내는건 라이브러리로 대부분 구현되어 있으니, 그걸 비즈니스 측면에서 해석할 수 있는지, 즉 사고할 줄 아는 개발자인지를 확인하는 질문이었습니다. (솔직히... 그 도메인에서 일해 본 적 없다면 답하기 어려운 질문이었습니다ㅜㅜ 과제 전형이 있다면, 본인이 수행한 분석 결과에 대해선 실제 서비스와 관련하여 어떻게 바라볼 수 있는지, 어떻게 적용할 수 있는지 생각해보시면 좋을 것 같아요.)
- (수행 과제- 모델 결과 해석 관련) epoch이 늘어날수록 test loss 가 train loss 에 비해 소폭으로 줄어드는 이유
- 추천모델을 개발하는 과제였는데, 이때 모델 결과를 해석할 때 받았던 질문입니다. 저는 train - test loss 를 반대로 착각하여 잘못 대답하는 실수를 저질렀습니다 흑흑
- (수행 과제- 모델 결과 해석 관련) 이 결과를 가지는 모델을 실제로 적용했을 때 어떤 문제점이 생길 수 있는지?
- (수행 과제- 모델 결과 해석 관련) 어떤 feature 를 넣었을 때 성능이 더 좋아질 수 있을지? (데이터에 포함된 feature 외)
- LLM 관련
- LLM 챗봇 시스템을 구축할 때 가장 중요하다고 생각한 부분
- LLM 엔지니어 직무로 면접볼 때 공통적으로 받았던 질문입니다.
- RAG 시스템 설명 및 성능 개선 방법
- 답변 추출 최적화 및 메타데이터 활용 관련
- 다양한 형식의 파일(pdf, 이미지, table 등) 파싱 방법
- 임베딩 모델 성능 비교 및 vectorDB 관련
- 프롬프트 엔지니어링 관련
- Few-shot, Zero-shot, One-shot 학습 방식의 차이와 이를 프롬프트 설계에 어떻게 적용하는지
- LLM의 출력 결과에 영향을 미치는 주요 프롬프트 구성 요소가 어떤 게 있는지
- LLM이 부정확하거나 모호한 답변을 생성할 때 프롬프트 개선 방법
- 모델 출력의 일관성을 높이기 위해 어떤 프롬프트 기법을 사용할 수 있는지
- 성능 평가 관련
- 평가 데이터셋을 어떻게 구축했는지에 대한 질문이었습니다.
- 인성 질문 및 기타
- 왜 우리회사인지 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
- 개인적으로 가장 중요하고 잘 답변해야 할 질문이라고 생각합니다. 답변의 완성도가 면접자의 전체적인 인상에 중요한 영향을 미친다고 생각해요. 저는 주로 오퍼를 받은 기업에서 면접을 봐서, 이 질문에 여러 번 답변하게 될 줄 몰랐어요. 하지만 대부분의 면접에서 지원 동기와는 별개로 이 질문을 받았고, 자기소개 후 첫 번째 질문으로 들어오는 경우가 많았습니다. 해서 면접자의 첫인상을 결정하는 데 특히 중요하다고 생각해요. 꼬리질문으로 이어질 때도 있어, 아래에 예시질문 작성해 두었습니다!
- 우리 회사를 어떻게 알게 되었는지? 현재 자사 서비스 사용 중인지?
- 우리 회사엔 다양한 계열사가 있는데 그중에 왜 여기에서 추천모델링이 하고 싶은지?
- ex) 카카오뱅크, 카카오톡 등등 여러 계열사가 있는데 그중에서도 왜 우리 계열사에서 일하고 싶은지?
- 이 도메인의 여러 회사 중 왜 우리 회사인지?
- ex) (업종이 e-commerce 인 경우) e-commerce 에 여러 회사가 있는데 왜 그중에서도 우리회사인지?
- ex) (업종이 e-commerce 인 경우) commerce 중에서도 왜 e-commerce 에 관심이 있는지? 관련 경험이 있는지?
후...ㅠ
지원 동기를 넘어, "하고 많은 회사 중에 왜 우리 회사에 지원했는지" 를 면접관에게 설득하는 것이 면접에서 가장 중요한 부분 중 하나라고 생각해요. 서류를 통과했다는 것은 지원자가 기술적으로 일정 수준 이상의 역량을 갖추고 있다는 의미인데, 결국 회사와의 fit 이 기술 면접에서도 중요한 평가 요소가 되는 것 같습니다. 단순히 직무나 기술에 대한 관심만이 아니라, 지원한 회사에 대한 이해도(비전, 문화, 서비스 등)를 평가하면서 지원자의 진정성을 확인하고, 답변 내용에 따라 이후 이어질 다른 질문의 신뢰도를 높이거나 낮출 수도 있는 것 같아요.
그 외에 받았던 질문은 다음과 같습니다.
- 이직 사유
- 상사와의 의견 불일치 시 해결 방법
- 프로젝트 마감 기한을 맞출 수 없는 상황에서 어떻게 대처할 것인지
- 업무 스트레스 해소 방법
- 최신 기술 팔로우업 방법 - 최신 기술을 어떻게 업데이트 및 습득하고 있는지
- 위 질문들은 정말 뻔하지만 안 들어본 적 없는 질문이에요.
- 진행 중인 프로젝트 중간에 투입된다면, 해당 프로젝트에 어떻게 접근할 것인지
- 저는 어떻게 답변해야 할지 어렵게 느껴졌어요. 일단 코드부터 볼 것 같은데...
- 모범 답안을 알고 계시는 분이 있다면 말씀 부탁드려요. 큰 도움이 될 것 같습니다!!!!!
- 현재 자사 서비스(앱) 를 사용하며 느낀 불편했던 점 및 개선점
- 자체 서비스가 있는 회사라면 필수 질문인 것 같아요. 참고로 장점을 물어보는 회사는 없었습니다.
제가 정리한 내용은 여기까지입니다. 여러 회사에서 면접을 보며 지칠 때도 있지만, 눈을 너무 낮추고 싶지 않았고, 부족한 부분을 채워가는 과정에서 스스로 성장하고 있다고 느꼈어요. 비록 아직도 완벽하지는 않지만, 면접을 통해 회사가 저를 알아가는 시간이었던 만큼 저 또한 다양한 회사의 문화와 가치관을 알아갈 수 있었습니다. 무엇보다 앞으로의 방향성과 어떤 환경에서 일하고 싶은지에 대해 조금 더 명확해졌다는 점에서 의미있었던 시간이라고 생각해요. 이 글이 비슷한 고민을 하고 계신 분들께 조금이나마 도움이 되길 바랍니다!! 😊
