빅테크에 취직하고 싶은 취준생들을 위한 인사이드 머신러닝 인터뷰

근래의 머신러닝 업계를 이끄는 양대 산맥은 중국과 미국이라고 합니다.

인사이드 머신러닝 인터뷰의 저자는 중국인으로써 아마존, 트위터 등에서 머신러닝 엔지니어로 근무했습니다.

이 책에서는 빅테크 기업들이 면접에서 자주 묻는 질문들이 저자의 해설과 함께 수록되어있습니다.

물론 면접을 주제로 집필된 도서이지만 단지 인터뷰 만을 위한 책은 아닙니다.

초심자도, 중급자도, 상급자도 이 책을 읽으며 현업에 적용할 수 있는 다양한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

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이 책은 면접, 기본지식, 코딩, 시스템 설계, 인프라 설계, 예제 등으로 구성되어있습니다.

다양한 카테고리로 책을 구성하여 독자들이 폭넓은 정보를 얻어갈 수 있도록 하였습니다.

대부분의 취업 준비생들은 면접에서 어떤 질문이 나올지, 내가 그 질문에 답할 수 있을지가 가장 궁금할 것입니다.

학부 시절 혹은 석, 박사 과정에서 배우고 경험한 내용 위주로 면접이 진행되는 것이 가장 이상적이겠지만,

기업 입장에서의 면접은 지원자의 머신러닝에 대한 지식은 물론이고 지원자가 조직과 실무에 잘 적응할 수 있을지, 기본기는 잘 쌓아두었는지, 성장 가능성이 있는지가 가장 궁금합니다.

그러다보니 현업에서만 얻을 수 있는 경험과 인사이트를 요구하기도 합니다.

이 책에서는 아직은 생소한 분야라고도 할 수 있는 머신러닝 분야의 현업 경험을 조금이나마 옅볼 수 있도록 해줍니다.

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첫 번째 파트인 면접 파트에서는 지원자가 면접 전에 알아야 할 정보들을 제공합니다.

이어서 기술 면접을 분야별로 나누어 현업에서 일하는 엔지니어의 입장에서 면접 팁을 제공합니다.

 

두 번째 파트인 기본 지식 파트에서는 기본 지식 면접에서 물어볼 만한 다양한 주제의 기본 지식들을 엔지니어의 시선으로 해설해두었습니다.

그림이 많지는 않지만 주제별로 핵심만 기록되어 있기 때문에 읽기가 어렵지는 않습니다.

세 번째 파트인 코딩 파트에서는 필수적으로 알아야 할 알고리즘과 관련된 면접 팁들이 수록되어 있습니다.

머신러닝 엔지니어들이 전문적인 개발자는 아니기 때문에 코딩 파트에 대한 궁금증이 많을 것 같은데 간단한 예제와 함께 핵심적인 내용들이 수록되어 있습니다.

네 번째 파트인 시스템 설계 파트에서는 실무 워크플로 관점에서의 머신러닝 모델링 문제를 분석합니다.

일반적으로 시스템 설계 파트에서는 특정 상황을 가정하고, 문제를 해결할 수 있는 시스템 구축을 설명하는 것을 목표로 합니다.

 

다섯 번째 파트인 인프라 설계 파트는 시니어 지원자를 위한 파트입니다.

이 파트에서는 머신러닝 솔루션을 대규모로 구현하기 위한 인프라 설계에 대한 면접 질문들이 수록되어있습니다.

 

이 책에서는 시스템 설계 파트에 대한 분량이 가장 길기 때문에 주니어 머신러닝 엔지니어들이 가장 많은 것을 얻어갈 수 있을 것 같습니다.

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머신러닝 엔지니어를 위한 면접 책을 표방하지만 머신러닝에 관심있는 개발자나 학부생, 머신러닝 개발자와 소통하고 싶은 기획자 혹은 관리자들에게도 아주 유익한 책이라고 생각합니다.

 

ChatGPT 이후로 급물살을 타고 있는 AI업계에 관심이 있다면 이 책을 한 번쯤 정독하는 것을 추천합니다. 

 

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