[진로탐색] ML/DL 분야 과제테스트 및 코딩테스트 후기 1탄
안녕하세요~!
28년차 진로탐색꾼 조녁입니다!
일전에는 계속해서 진행했던 면접과 관련하여 기록하였는데,
이번에 진로탐색하면서 과제테스트를 많이 진행하다보니 제 스스로 제가 본 과제들에 대한 회고를 적고 싶어서, 과제테스트와 AI분야 코딩테스트에 대한 진로탐색 일기를 적어볼까합니다! (반성일기입니다 흑흑)
받은 과제 : 리플에이아이(코딩테스트, 복합어 추출 과제, 당뇨예측 과제), 보이스루(코테), 클래스101(코테), 원티드랩(사전면접)
후기는 개인적인 회고에 가깝습니다!
1. 리플에이아이 머신러닝 엔지니어 : 코딩테스트와 과제테스트를 동시에 보내준다(프로그래머스 진행). 최근에 딥러닝을 쓰지 않아도 되면 안쓰는게 낫다는 생각이 있어서 안쓰고 풀었더니 다시 딥러닝으로 풀라고 과제테스트를 다시 보내주셨다.
- 느낀점 : 복합어 추출 과제를 풀면서, 한국어와는 다른 영어의 특징을 고민해볼 수 있었다. 그리고 당뇨예측 과제를 풀면서, 내가 NLP쪽만 해서 이런 데이터는 오히려 낯설구나 .. 다양한 도메인에 익숙해져야겠다는 생각을 했다.
코딩테스트는 무난한 난이도였는데 너무 오랜만에 풀어서 버벅이다가 제대로 못푼 느낌이 있었다. 근데도 과제테스트를 다시하라고 보내주신거 보면, 이 회사에는 코딩테스트는 중요하지 않은 것 같다.
- 배운점
1. Pytorch로 시계열이나 이미지, 추천시스템 등 익숙치 않은 분야에 대해서 튜토리얼 정도 돌려봐도 좋을 것 같다는 생각이 들었다.
2. 영어에서 복합명사를 나누는 모듈들을 사용해봤고, 룰베이스 기반으로 점수를 올려볼 수 있었다.
3. (자아성찰) 이번 시즌 첫 코딩테스트를 보며, 코딩테스트 준비가 필요하다는 사실을 꺠달았다.
2. 보이스루 DL Researcher : 코딩테스트 3문제 & 150분(프로그래머스 진행), 일주일의 시간을 주셨는데 다른 과제와 겹쳐서 1회 기간 연장함(1회까지 가능)
- 느낀점 : 이메일에 '간단한 실력확인을 위함'이라고 쓰여있긴 했는데 진짜 근래 본 코딩테스트 중에 가장 쉬웠다. 다만 시간 조절을 잘 못해서 마감 25분전에 코테를 시작해서 3문제 중에 1문제는 끝까지 풀진 못했다.. 그런데 왠지 모르지만 붙었다. 정말 아예 못풀지만 않으면 보이스루는 면접에서 터실(?) 예정이신 것 같다 ㅎㅎ..
- 배운점
1. NLP를 주로 하는 AI회사들은 코딩테스트가 대체로 쉽고, 텍스트 및 스트링 처리 관련된 게 많은 것 같다.
2. (자아칭찬) 내가 코딩테스트를 아예 손도 못대지는 않는구나!!
3. 클래스101 Data Scientist : 코딩테스트 2문제 & 8분(코딜리티 진행) , 데싸와 관련된 코딩테스트 였다. 전부 영어임
- 느낀점 : 첫번째 문제는 몇개의 점들이 주어지고 ROC 커브의 AUPRC를 오차범위 내에서 계산해내는 식이었고 코딩보단 수식 작성에 가까웠다. 첫번째 문제 풀고 얕잡아보고 설렁설렁 했는데 두번째 문제는 precision , recall, f1-score, weighted f1 을 numpy, pandas , sklearn을 활용해서 구현하는 문제였다. 이것도 평가지표들의 수식을 먼저 이해하고 구현하면되는 문제였는데 설렁설렁(중간에 밥먹고옴..) 풀다가 시간 부족해서 다 못풀고 냈다. 사실 문제들이 쉽게 나와서 다 못풀면 끝이구나 싶었는데 진짜 끝이었다는 이야기로 끝.
- 배운점
1. 코딩테스트 시간에는 집중할 수 있는 환경을 만들고 코딩테스트에 집중하자! 그래야 아쉬움이 남지 않는다.
2. sklearn, numpy , pandas에 더 친숙해질 필요가 있다. (이번에 조금 더 친해졌을 지도? ..)
4. 원티드랩 AI Researcher : 사전면접 질문 7가지 & 30분 (Interview Me 진행) , 조금.. 음.. 민망하다! (AI면접 기술면접 버전임)
- 느낀점 : 원티드랩에서 서비스하는 인터뷰 미라는 툴은 면접을 연습하기 위한 도구고, 언제든 사용할 수 있는 것 처럼 보였다. 30분안에 한큐로 촬영해야하지만, 하다가 말고 다시 촬영해도 된다. 즉, 질문 7개는 오픈되어있기 때문에 다 검색해보고 공부해서 봐도 된다. 다만, 한큐에 촬영해야한다는게 포인트다. 중간에 틀렸다면 처음부터 다시해야한다 ㅎㅎ.. 그래서 나는 그냥 한번에 찍고 끝냈다. 질문들은 아래와 같고 그렇게 어려운 질문은 없으나 한번에 술술 이야기하는 게 쉽지않은.. 마치 AI면접 기술면접 버전처럼 느껴졌다. 그래도 좋은 서비스 알게되서 앞으로 면접전에 이걸로 연습해봐야겠다!
- 배운점
1. 좋은 면접 연습 도구인 "Interview Me"를 알게 되었다. (광고 아님)
2. 비지도 학습은 패턴이나 군집을 학습하는 구나. 내가 했던 공부들이 이 질문에 답이 되는 것들이었구나!
- 질문 목록
1. Supervised learning과 Unsupervised learning의 Objective fuction과 그 차이를 딥러닝 모델 중심으로 설명해 주세요
2. 딥러닝 모델의 과적합을 방지하기 위해서 어떤 방법들을 사용하는지 설명해 주세요
3. RNN 기반의 LM과 Transformer 계열의 LM의 가장 큰 차이점은?
4. 분포가 불균형한 비정형 데이터를 분류 할 때 발생하는 문제는 무엇인가요? 해결법은?
5. Domain Knowledge가 머신 러닝 모델에 미치는 영향에 대해 프로젝트 경험을 중심으로 설명해주세요
6. 머신러닝 모델을 활용해서 문제를 해결하려고 할 때 가장 중요하게 생각하는 것은 어떤 것인가요?
7. 최근 가장 인상적으로 읽은 논문은 무엇인가요?
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