0. 시작하기에 앞서
전 작년 6월에 석사졸업한 석사1 입니다. 취업준비를 하면서 연구실 후배들한테 물려줄 일종의 팁지를 작성한게 있는데, 요즘 취업시장이 많이 힘들어서 이걸 가방끈 유저들한테도 공유하면 어떨까 싶어서 적어봅니다. 전 인공지능 (컴퓨터비전) 쪽을 연구했고, 지금은 A기업에서 리서치 사이언티스트로 연구를 하고 있습니다. 인공지능을 하고 계신 분들을 제외하면 먹을거리가 있을지 모르겠지만, 너그럽게 이해 부탁드립니다. 기업명만 가리되, 원래 작성했었던 문서를 최대한 옮겨보았습니다. ✅ Table of Contents 지원한 회사 요약
취업준비 시작하는 법
서류 관련
CV/Resume
Portfolio
Cover Letter
코딩테스트 관련
코딩테스트 종류
코딩테스트 공부법
면접 관련
기술면접
임원면접
그 외 자잘한 팁
Conclusion
1.지원한 회사 요약
위 표에 제가 지원한 회사의 직무, 그리고 각 회사의 채용 프로세스와 진행 일자를 정리하였습니다.
전 22년 9월에 입학했습니다. 취업 준비는 막학기 2월 15일쯤 (24년도 2월)에 본격적으로 시작했습니다.
지원 후 언제 발표가 나는지, 언제 다음 단계를 진행하는지는 사바사 (社바社) 입니다.
예시로 B기업은 서류 발표까지 나는데 거의 3주가 걸린 반면, C기업은 서류 제출 후 정확히 12시간 뒤에 발표났습니다.
하지만 일반적으로 다음 프로세스를 안내받기까지 약 1주일, 안내받고 면접/코테를 본거 역시 1주일 정도 걸렸습니다. 즉, 각 단계는 대략적으로 2주가 걸렸습니다.
채용 프로세스 또한 사바사 입니다.
가장 일반적인 프로세스는 서류 → 코테/과제 → 기술면접 → 임원면접 입니다.
하지만 기출변형도 많습니다.
C기업은 프로세스 중간에 M/A가 되면서 프로세스가 중단되었습니다.
D기업은 기술면접에서 탈락했습니다. 백엔드 할줄 모르는데 머신러닝 엔지니어로 지원한게 탈락 이유라고 생각합니다.
A기업과 B기업에 최종 합격했습니다. 저는 A기업을 선택했습니다.
2.취업준비 시작하는 법
막막하시죠? 정답은 없지만 제가 밟은 스텝을 참고하시면 어느정도 감은 잡히실 겁니다.
저는 참고한 웹사이트를 북마크 폴더에 넣어놓고 아침마다 열어보는 식으로 공고 스캔했습니다.
기업별 상시채용 페이지들:
지원 관련 확인하면 좋은 페이지들:
자소설닷컴 - 국내 대기업 공고
코멘토 - 취업 커뮤니티
잡플래닛 - 취업 커뮤니티
블라인드 - 취업 커뮤니티
GlassDoor - 외국계 취업 커뮤니티
여기서 코멘토, 잡플래닛은 저희 학교랑 제휴를 맺어서 현질 할 필요가 없었습니다. 각 학교 경력개발센터에서 지원하는 사이트 참고하시면 좋아요.
링크드인에도 가끔 기업 홈페이지에 안뜨는 공고들이 올라옵니다.
관심가는 기업 팔로우하고 새로 올라오는 포스트 확인하면 좋아요. (예시: Naver Corp Linkedin)
위 페이지들은 대부분 상시채용 관련입니다. 공개채용 같은 경우 관심있는 기업의 공채시즌이 언제인지 파악해두면 좋아요.
이건 사람마다 다르겠지만, 저는 붙으면 진짜 가고싶은 기업만 고르고 골랐습니다. 조급함에 여기저기 다 찔러보고 싶겠지만, 친한 형이 해준 말이 참 공감됩니다: "난 후회한 게, 취준할 때 조금 조급해서 붙어도 안 갈 회사 지원하면서 시간 낭비했음... 결국 취업은 무조건 되니까 ㅎㅎ 조급하지 않았으면"
3.서류 관련
공개채용 같은 경우는 양식에 맞춰서 자소서를 제출하면 되지만, 상시채용은 자유양식이 일반적입니다.
우리가 일반적으로 아는 자기소개서는 B기업 지원 할 때 작성해 봤지만, 그마저도 일반적인 자소서가 아니라 1000자 이내로 딱 한문단이였습니다. 딱히 드릴 팁이 없기 때문에 일반적인 자소서는 스킵할게요…
일반적으로 자유양식 이라고 하면, CV/Resume, Portfolio, Cover Letter 세개를 의미합니다.
3.1 CV/Resume
CV/Resume 를 구분지어서 부르는 곳도 있고, 같은거로 취급하는 곳도 있습니다.
구분짓는 경우엔 CV는 아카데믹한 정보를 쓰는 서류이고, Resume 는 경력을 쓰는 서류입니다. (근데 둘다 요구하는 곳은 못봄)
그래서 저같은 경우는 하나를 준비해두고, CV/Resume 제출하는 곳에 그냥 내버렸습니다.
저는 LaTeX로 준비했습니다. 오버리프에서 제공하는 유명한 템플릿: https://www.overleaf.com/latex/templates/mattys-resume/hsfvwkkqxyfy 을 사용했습니다.
3.2. Portfolio
포트폴리오라는게 참 애매합니다. 어떤 기업에선 삼성전자 전공소개서 라고 부르기도 하고, 피피티로 제출하라고 명시하는 경우도 있습니다.
아닌 경우엔 자유양식인데, 자기가 지금까지 진행한 논문, 프로젝트, 공모전/해커톤 같은걸 짧게 서술하시면 됩니다.
3.3 Cover Letter
커버레터를 요구하는 기업은 많지 않지만, 미리 준비해서 나쁠건 없습니다.
커버레터가 낯설겁니다. 이게 미국에서 건너온 문화인데, 일반적으로 CV 앞에 붙혀서 나는 이런사람이고, 내가 왜 이 기업에 관심이 있는지, 내 스킬들은 뭔지 구어체로 설명하는 말 그대로 '편지' 입니다.
편지이기 때문에 편지를 받는 대상을 적어줘야 합니다.
이때 자기가 지원하는 포지션의 리드를 링크드인 통해 검색해서 알게되면, 그 분을 address 하시면 됩니다. (링크드인 프로필은 미리 만들어두세요.)
못찾겠으면 대표님의 이름과 HR 팀을 address 하시면 됩니다 (아래의 예시에서 그렇게 했습니다).
제가 실제로 C기업에 제출한 커버레터입니다 (Redact - 법적 혹은 보안상 목적으로 (글의 일부를) 검열하여 지우거나 안 보이게 만들다):
Dear REDACTED and the recruiting team of REDACTED,
As a Deep Learning researcher with core interests in REDACTED, I am deeply interested in becoming a member of the REDACTED team as an AI Research Scientist at REDACTED. The CI of REDACTED stating that REDACTED deeply resonated with me upon my first encounter with the company, and with my master’s studies drawing to a close, I am excited about the opportunity to bring my skills and passion to your team. The generalist qualities of the position, the fundamental question-asking culture of REDACTED, and the alignment of the REDACTED team’s research interests with my own make it an ideal setting for my career aspirations.
During my time as a master's student in REDACTED, I have had the privilege to work with researchers across various fields. A particular instance was during an internship at REDACTED, where I was given the task to "research and develop anything I wanted" with my fellow teammates. During the internship, I conducted research on REDACTED and REDACTED, and the two research papers were accepted to ICLR 2024 as the 6 month internship ended. This experience strengthened my drive to become a proactive researcher, honing my skills on communicating with teammates and my ability to focus on what was truly important while placed in a time-limited environment. Currently, back at school, I am delving into research on REDACTED, a recent development that drastically reduces the inference time/cost of REDACTED. Although I've completed all the necessary requirements in order to graduate, I've gone the length to contact a professor in a different department to correspond to my new research, not wanting to slow down for the last mile of academia. I'm actually utilizing the REDACTED dataset for my current research, which was another source of excitement for the current position opening.
To this end, REDACTED shares all the key attributes that align with my aspirations. I see myself at REDACTED working hard and hitting the ground running, excited to share and implement the newest research trends with my fellow colleagues. I am eager to discuss the position in more detail and demonstrate how my skills and experiences align with REDACTED's key values, and would like to thank you for considering my application.
Sincerely, REDACTED
지원하는 페이지에 커버레터를 직접 첨부하는 칸이 있으면 텍스트를 복붙해서 넣으시면 됩니다.
따로 없다면 CV 앞장에 pdf 로 붙혀서 제출하세요. (그런데 사실 없어도 됩니다. 커버레터는 자기 취향껏 준비하세요)
4. 코딩테스트 관련
서류를 통과하시면 코딩테스트를 봐야 하는 곳이 대부분 입니다. 이 파트는 코딩테스트 종류와, 코딩테스트 공부법을 적어볼게요.
마찬가지로 정답은 없습니다.
4.1 코딩테스트 종류
제가 코테를 본 기업은 B기업, C기업, D기업입니다 (인턴으로 따지면 네이버도 있습니다).
코테 종류라 했지만, 사실상 제 경험으론 코테는 두가지 종류로 나뉩니다. 삼전 코테와 not 삼전 코테…
Not 삼전 코테 기본적으로 삼전이 아닌 코테는 각 기업과 제휴를 맺은 Online Judge 를 통해 진행됩니다.
C기업 - HackerRank
D기업 - TestDome
인턴했던 E기업 - Codility
이외에도 프로그래머스, 리트코드 등등 있지만 대부분 비슷합니다.
위 기업들의 코테는 크게 특별하거나 어려울 건 없었습니다. 대신 기업별로 검색이 안되는곳, 검색은 되지만 챗지피티는 안되는 곳 등 제약사항이 다릅니다.
대부분 4~5 문제를 3시간~4시간 정도 안에 풀어야 합니다.
삼전 코테 삼전 코테는 오프라인/온라인 으로 진행됩니다.
원래는 오프라인으로 본다고 들었는데, 저는 경력직으로 지원한거라 온라인으로 봤습니다.
온라인으로 볼 경우, 다른 기업들처럼 Online Judge 에 접속해서 코테를 보는게 아닙니다.
대신 사측으로부터 VDI (Virtual Desktop Infra) 접속 링크를 받습니다. 이걸 통해 접속하면 삼성 내부에 있는 윈도우 컴과 원격접속이 됩니다.
이 원격환경에서 파이참으로 코드를 짜고, 원격환경 안에서만 접속할 수 있는 인트라넷 페이지에다 정답을 제출하는 형식입니다.
평소에 자기가 익숙한 환경과 매우 다르고, 파이참… 도 안써보셨으면 굉장히 이질적이므로 문제풀이 이외에도 준비 할 게 많아서 까다롭습니다.
삼전 코테 관련 이 글 을 참고해 주세요. 삼전 코테 관련 글은 굉장히 많으니 이것저것 찾아보시는것 추천 드립니다.
삼전 경력직 코테는 신입 코테와 다르게 구현 문제들이 아닙니다. 알고리즘 나옵니다.
1문제를 4시간동안 풉니다. DP 문제 나왔습니다. 어려웠습니다.
4.2 코딩테스트 공부방법
저는 취준하면서 가장 크게 스트레스 받은게 코테였습니다.
취준용 코테 공부 후기 찾아보면 짧게는 2주, 길게는 3개월 공부하고 봤다는 후기가 많은데, 저는 1달정도 각잡고 하루에 7시간정도 공부했습니다.
[삼성 SW 역량테스트 기출문제](https://www.acmicpc.net/workbook/view/1152
이건 삼성 코테 준비용 문제집입니다. 삼성은 코테를 SW 역량 테스트 라고 부릅니다.
삼성 코테는 (신입 공채 기준) 대부분 구현 문제라고 들었습니다.
삼성만 코테를 본다면 다른 문제집보단 이 문제집을 푸는걸 추천 드립니다.
문어박사의 IT 편의점 - 삼성 SW 역량테스트 기출문제 - 삼성 코테 준비용 문제집 해설 플리입니다.
구현문제가 막막하시면 5문제정도 영상을 보면서 그냥 따라해보는것도 좋습니다.
생각보다 모르는 분들이 있을거 같아 혹시라도 적습니다.
기본적으로 백준은 문제 난이도를 제공하지 않습니다. solved.ac 를 들어가셔서 백준 아이디를 연동해 주세요.
연동을 완료하면 백준 문제들 옆에 문제 난이도가 표시됩니다. 롤 티어처럼 브론즈에서 시작합니다.
제가 듣기론 삼성 신입 코테 구현 문제들은 백준 기준 Gold 3~1 이고, 제 체감상 경력직 알고리즘 문제들은 Gold 1 ~ Platinum 4 정도 였습니다.
C기업, D기업 코테 문제들은 제 체감상 Silver 2 ~ Gold 4 정도 였습니다.
끝으로 코테는 미리미리 공부하시는거 추천드립니다. 저는 제가 코딩 잘하는줄 알았습니다.
5. 면접 관련
앞서 언급한 것 처럼 일반적으로 테크직군 면접은 서류 → 코테/과제 → 기술면접 → 임원면접 입니다.
하지만 기출변형도 많습니다.
5.1 기술 면접
기술 면접은 말 그대로 '지원한 포지션과 분야에 대해 얼만큼 잘 알고 있는지' 를 평가하는 자리입니다.
그러기에 기술 면접때는 지원동기는 간단하게만 이야기 하고, 바로 전공지식/연구분야 질문 폭풍으로 넘어갑니다.
JD (Job Description) 을 잘 읽어보시고, 어떤 식의 질문이 나올지 고민해 보시고 연습하는걸 추천합니다.
저같은 경우 (D기업 제외) 전부 AI Research Scientist 로 지원 했습니다.
제가 기술면접들을 진행하면서 받은 질문은 크게 3가지 카테고리로 분류 할 수 있습니다:
기본 ML/AI 관련 질문
연구분야 질문
테크니컬 질문
정확히 어디서 어떤 질문을 한지 밝힐 수 없기에, 대략적으로 이런 느낌이다 만 알고 가주세요.
기본 ML/AI 관련 질문
굉장히 기초적인걸 생각보다 많이 물어봤습니다. 학부때 필기 다시 꺼내오세요.
복습하면 좋은 키워드들:
KL Divergence
CE Loss
MSE Loss
CNN
VAE
Attention
Transformers, ViT
Inductive Bias
Binary Classifier
Confusion Matrix
Precision vs. Recall
AUROC
위 키워드들을 설명해 달라는 질문이 아니라, 이런 상황에선 뭐가 더 좋을지, 이런 상황에선 이게 왜 타당하지 않은지 등 근본적으로 이해하고 가야 대답할 수 있는 질문들이 나옵니다.
추가적으로 자기 분야 이외에도 딥러닝에서 사용하는 알아두면 좋은 모델 분야도 훑고 가면 좋습니다.
연구분야 질문
자기가 지금까지 해온 연구 분야에 대한 딥한 질문들이 나옵니다.
기본적으로 자기가 진행한 연구/프로젝트/논문 관련 설명은 툭치면 술술 나와야 합니다.
추가적으로 자기가 해당 연구/프로젝트/논문을 진행 할 때, 가장 어려웠던 점, 가장 창의적이게 해결한 점 등 문제해결 능력을 물어보는 파트도 있습니다.
테크니컬 질문
테크니컬 질문이라기보단 컴공질문이 더 좋은 소제목일지도 모르겠습니다.
결국 테크직군/연구직군에선 협업을 통해 모델을 학습시키고, 배포하고, 관리합니다.
이 과정에서 필요한 것들에 대한 질문들이 나옵니다.
알아두면 좋은 키워드들:
Git branch 작업
Large Scale (Multi node) Training
DP vs. DDP
Model Parallelism
ZeRo (DeepSpeed)
FSDP
I/O bound vs. Computation bound
AMP
Clean code (black code formatter)
Process 와 Thread 차이
Global interpretor lock (GIL)
Open source licenses (MIT, Apache 2.0 등등)
네… 처음 보는 단어들 투성이일수도 있습니다. 저도 대부분 처음 접해본 개념이거나 얼핏 대충 뭔지만 아는 개념들이었습니다.
하지만 조금만 시간 투자를 하면 쉽게 흡수 할 수 있는 개념들 입니다. 제가 참고한 소스들을 공유해볼게요.
Ultimate guide to scaling ML models - AI epiphany
What is Distributed Data Parallel(DDP)
Everything about Distributed Training and Efficient Finetuning
Towards 100x Speedup: Full Stack Transformer Inference Optimization
The New AI Model Licenses have a Legal Loophole
실제로 이 tool 들을 사용 안해봤어도 개념만 알고있으면 오케이 입니다. 연구실에서 GPU 128개로 학습을 돌려본 대학원생은 흔치 않습니다.
5.2 임원 면접
임원 면접이라고는 하지만, 인성면접/HR면접/Intro면접 등 테크니컬 질문 이외의 면접을 통틀어서 임원 면접이라고 하겠습니다.
뻔하고 많이 널린 팁이지만, 자기만의 스토리를 만들어서 가면 좋습니다.
자기가 지금까지 1N년 + \ alpha 공부해온 시간을 천천히 되짚어보며 스토리를 만들어 주세요.
찾아보면 더 많은 기본 질문 리스트들이 많겠지만, 저는 크게 다음과 같은 질문들에 대한 답변을 미리 준비했었습니다.
자기 소개 및 경력 소개
왜 $ENV 에 지원했는지
와서 어떤 일을 하고 있는지
직무를 수행하는데 있어서 가장 중요하다고 생각하는 것은 뭔지
자신의 장단점
자신의 일/공부하는 동기는 뭔지
자신의 장/단기 비전은 뭔지 (커리어를 통해 뭐를 이뤄내고 싶은지)
자신의 가치관은 뭔지
스트레스 관리는 어떻게 하는지
자기가 생각했을때 팀워크란 뭔지
사람들 (동료, 친구들) 은 나를 어떻게 평가하는지
그리고 AI 직무 한정/자신의 경험 한정 나올법한 질문도 있습니다.
(석사한정) 박사 생각은 없는지
인공지능과 윤리는 어떻게 연결되는지
인공지능 윤리에 대해 어떻게 생각하는지
논문/프로젝트/연구/인턴을 진행하면서 배운게 뭔지
논문/프로젝트/연구/인턴 을 진행하면서 자기가 기여한 점이 뭔지
5.3 그 외 자잘한 팁
역질문을 꼭 준비해 가세요.
면접 마지막 5분/10분에 회사에 대해 궁금한 점이 있으신가요? 질문 안받은적이 없습니다.
해당 질문으로 자신이 얼만큼 회사/직무 에 대해 알고 있는지, 그리고 얼마나 열정이 있는지 어필 할 수 있는 시간입니다.
저같은 경우 모든 면접에서 딱 두가지만 물어봤습니다.
현재 내 연구분야가 사내에서 (활용되고 있다면) 어떤 식으로 활용되고 있는지
입사를 하게된다면, 입사하기 전까지 미리 해둘 수 있는 공부에 대한 키워드를 던져줄 수 있는지
인공지능 윤리에 관한 질문을 2번이나 받았습니다. 책 좋아하시면 가장 인간적인 미래 읽어보시는거 추천합니다. 재밌어요.
온라인에 나와있는 대부분의 취준 팁은 학부생 타깃입니다.
만약 상시채용으로 지원하시는 거면 온라인에서 발견하는 팁을 읽을 때 난 학부생이 아니고, 공채가 아니라는걸 상기하면서 읽으셔야 합니다.
마지막으로 면접 시 마인드컨트롤에 대한 제 짧은 고견입니다.
떨어지면 동네 아저씨다, 긴장하지 마라 라는 말 많이 들어봤을겁니다.
도움 안됩니다. 연구/테크로 지원하면 자기 분야에 대해 디테일한 질문을 던질 수 있는 사람이 면접관으로 들어옵니다.
그 면접관은 여러분이 연구한 분야에서 이미 엄청난 성과를 올린 사람입니다 (저는 심지어 1대1 면접때 팬미팅 했습니다. 면접 3일전 읽은 논문 저자가 들어왔어요). 긴장이 될 수 밖에 없습니다.
하지만 반대로 생각해보면, 자기가 연구한 분야에 대해 잘 알고 있는 사람이 들어온다는건 면접보단 연구미팅 느낌이 강합니다.
실제로 면접관과 이야기를 하다 보면, 그 짧은 찰나에도 많은걸 배울 수 있습니다. 떨어져도 새로운거 배우고 나온다는 마인드로 들어가세요.
그리고 항상 기억해야 하는건 당신은 서류를 통과했다는 사실입니다. 그 직무에 진짜 필요한 사람이 나일수도 있다는 사실을 꼭 기억하세요. 면접관은 당신을 몰아붙히는 사람이 아니라 애타게 동료를 찾는 사람입니다.
6. Conclusion
취준 힘들어요. 전 살면서 이렇게나 스트레스를 받아본적이 있나 싶을정도로 힘들었습니다.
능력을 떠나, 스펙을 떠나, 내가 졸업하고 갈 곳이 있을지 없을지 모르는 불확실성이 N달 지속되면 멘탈이 많이 흔들립니다.
저는 동기가 없었지만… 동기들과 같이 으쌰으쌰 하면서 챙겨주고 같이 준비하세요. 군대도 동기들이랑 구르면 지옥은 아닙니다.
화이팅! Q.E.D