AI 개발자로 면접 준비 할 때 유용한 픽 | AI Tech Interview, 도서 추천

취업 준비로 가장 고민이 많을 시기에,

어떻게 하면 효과적으로 기술 면접을 준비하면 좋을까 고민이 많았는데

그 고민에 대한 해답이 될 수 있는 방안 두 가지를 찾아보았다.

 

1. AI 테크 인터뷰

https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview

Notice | AI Tech Interview

https://github.com/boost-devs/ai-tech-interview/tree/main

GitHub - boost-devs/ai-tech-interview: 👩‍💻👨‍💻 AI 엔지니어 기술 면접 스터디 (⭐️ 1k+)

 

오픈 소스로 공개되어 있고, 

📈 통계/수학
🤖 머신러닝
🧠 딥러닝
🐍 파이썬
🌐 네트워크
🖥️ 운영체제
🗂 자료구조
🔻 알고리즘

8개의 큰 카테고리에 세부 문답으로 이루어저있다.

 

 

질문에 대한 답변은 그림과 수식, 레퍼런스 자료와 함께 주어지기에, 충분히 상세하다고 생각한다.

 

다루는 내용의 양이 제법 방대하기에, 이해를 하면 가장 좋겠지만,

 

그게 아니라면 한 번 외우듯이 공부를 해보는 게 좋겠다.

 

 

 

2. 가상 면접 사례로 배우는 머신러닝 시스템 설계 기초

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000212266758

가상 면접 사례로 배우는 머신러닝 시스템 설계 기초 | 알리 아미니안 - 교보문고

 

문제를 구조화하고, 비즈니스 목표를 머신러닝 목표로 변환하자.

 

 

본 책을 꿰뚫는 하나의 문장이다.

 

아래는 책 소개글

"이 책은 실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다.

블로그, 논문 등 곳곳에 흩어져 있는 뛰어난 아이디어를 저자와 여러 엔지니어, 매니저가 개인적인 인사이트를 녹여 재구성했기에 머신러닝을 공부하는 독자에게 훌륭한 나침반이 되어 줄 것이다.

또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어,

머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다."

 

1장 소개 및 개요
2장 시각 검색 시스템
3장 구글 스트리트 뷰 블러링 시스템
4장 유튜브 동영상 검색
5장 유해 콘텐츠 감지
6장 동영상 추천 시스템
7장 이벤트 추천 시스템
8장 소셜 플랫폼 광고 클릭 예측
9장 여행 예약 플랫폼의 유사 상품 추천
10장 맞춤형 뉴스 피드
11장 친구 추천

 

우리가 직간접적으로 접해본 서비스들을 분석한다니 매우 흥미롭다.

 

책이 다룬 컨텐츠가 유익하다고 믿을만한 분에게 전해들었고, 기회가 되면 읽어보고 싶기에 적어본다.

 

해당 내용을 잘 숙지하여 면접 때 녹여낸다면, 머신러닝/AI 서비스에 깊은 관심이 있음을 녹여낼 수 있겠지만

 

읽은 후에 후기든 느낀 점이든 공유해보겠다.