정말 오랜만에 글을 씁니다. 5~6월은 학교 시험과 교내 프로젝트로 바빴고, 6월에는 인턴 면접을 준비하느라 바빴습니다. 특히 엊그제는 네이버 클라우드 체험형 인턴 모집에 서류 합격하여 면접을 보고 왔습니다. 결과는 아쉽게도 면접에서 탈락했는데요. 그럼에도 면접까지 가면서 배운 것이 많았기에, 이번 글에서는 네이버 클라우드 클로바 스튜디오 인턴 면접 후기에 대해 알아보려 합니다.
1. 지원한 분야
순서대로 3가지 분야에 지원했습니다.
한 분야에 지원하고 탈락하면 다음 분야에 도전했습니다. 한 번 떨어질 때마다 잘 쓴 자소서와 제 자소서를 비교하며 계속 발전시켜 나갔습니다. 그러다 결국 세 번째로 도전한 클로바 스튜디오 서비스 기획에 서류 합격하여 면접까지 진행했습니다.
참고로 지원할 분야를 선택할 때는 내가 잘하고 좋아하는 분야인지, 동시에 다른 사람들은 어려워 하는 분야인지 생각하며 지원했던 것 같습니다. 실제로 서류 합격한 클로바 스튜디오는 위 2가지 조건에 가장 잘 부합했던 것 같습니다.
2. 채용 절차
클로바 스튜디오는 다음 순서로 채용이 이루어집니다.
- 서류 전형 (이력서+자기소개서)
- 사전 과제 제출
- 사전 과제 기반 pt + 면접
1번 서류 전형에서 이력서 양식이 정해져 있다는 것에 유의해야 합니다. 자신이 진행했던 프로젝트를 마구 넣을 수 없고, 회사에서 근무한 이력만을 넣을 수 있습니다.
따라서 회사에서 근무한 이력이 없으면 서류 전형에 합격하기에 조금은 어렵지 않을까 싶습니다. 저는 스타트업에서 9개월 정도 근무한 이력이 있었고, 구글 애드센스로 수익 창출한 이력을 경력 사항으로 기록했습니다. 실제로 이런 이력들이 면접에서도 많이 거론되었습니다.
만약 이력이 전혀 없다면 자기소개서에서 승부를 봐야 합니다. 자기소개서는 네이버 측에서 던진 3~4가지 질문에 1000자 이내로 답하는 형식입니다. 글자 수가 한정되어 있는 데다가 지원자가 워낙 많기 때문에, 자기소개서를 정말 잘 쓰기는 조금 어렵습니다. 저 역시 첫 번째와 두 번째 도전에서는 애를 많이 먹었습니다. 다만 제가 합격했던 자기소개서와 탈락했던 자기소개서에는 분명 차이가 있는데, 이 이야기는 다음 포스팅에 다뤄보도록 하겠습니다.
3. 체험형 인턴 사전과제 준비
사전 과제의 내용은 자세히 밝히기 어렵습니다. 다만 실제로 하게 될 업무와 상당히 유사할 것 같은 과제가 주어졌고, 정말 최선을 다해 준비했습니다. 덕분에 pt도 그럭저럭 잘 진행했던 것 같습니다. (물론 약간 핀트를 못 잡은 부분도 있었습니다.)
4. 네이버 클라우드 클로바 스튜디오 면접 준비
클로바 스튜디오는 B2B 고객들이 LLM을 도입할 때 쓰는 개발 도구입니다. 따라서 프로그래밍을 기본적으로 할 줄 알아야 하고, LLM과 관련된 최신 기술들을 많이 알아야 합니다. 이와 관련하여 저는 다음과 같은 공부를 진행했습니다.
4.1. 클로바 스튜디오 직접 써보기
저는 일단 클로바 스튜디오를 먼저 써 보면서, 클로바 스튜디오를 쓰는 사람들이 어떤 마음일 지 이해하려고 노력했습니다. 특히 RAG를 직접 구현하면서, 클로바 스튜디오를 어떤 흐름으로 사용하는 지, 어떤 기능을 제공하는 지 이해했습니다.
4.2. AI 엔지니어에게 물어보기
학교 멘토링 시스템과 링크드인을 통해 AI 엔지니어를 만났습니다. LLM을 도입할 때 어려운 건 없는지, 클로바 스튜디오는 어떻게 생각하는 지, 어떤 기능이 있으면 좋을 것 같은지 등을 물어보았습니다. 이때 알게 된 다양한 지식들은 면접에서 한 마디 할 수 있게 도와주었습니다.
4.3. 도서&유튜브
실무자들의 생각을 알아내기 위해 책과 유튜브도 많이 참고했습니다. 책은 <우리 회사를 위한 인공 지능 실무 가이드북>, <보고서의 신>, <문서 작성의 기술>을 참고했습니다. 인공지능 관련 도서 외에도 보고서나 문서 관련된 책들은 과제를 수행하기 위해 참고했습니다.
유튜브도 많이 참고했습니다. 래블업이라는 회사의 영상을 많이 참고했고, 토크아이티 채널도 많이 참고가 되었습니다. 그 외에도 여러 LLMOps 서비스들의 가이드 영상을 많이 활용했습니다.
4.4. 논문
AI 엔지니어 분들께 여러 논문을 추천 받아 읽어 봤습니다. 현재 LLM의 근간인 트랜스포머 아키텍처를 최초로 언급한 <Attention is all you need>와 기업이 AI를 도입할 때 생기는 문제를 다룬 <Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems>을 참고했습니다. 물론 저도 엔지니어가 아니기에 내용을 100% 이해할 수는 없었지만, 대략적인 내용을 이해하는 것만으로도 많은 공부가 되었습니다.
5. 네이버 클라우드 면접 진행
면접은 3대 1로 진행되었습니다. PT를 포함해서 약 30분 정도 진행되었구요. 분위기는 제가 ‘조사했던 것 보다는’ 딱딱했습니다. 물론 압박 면접이거나 근엄한 분위기는 절대 아니었습니다. 다만 제가 조사하기로는 초반에 어느 정도 긴장을 풀고 시작하는 분위기라고 들었는데, 저는 그냥 바로 자기소개 후 PT를 진행했습니다. 그러다 보니 초반에 조금 몸이 안 풀려 있지 않았나 싶습니다. 면접 분위기는 아마 팀마다 다른 것 같습니다.
면접 질문의 70% 정도는 예상 범주 안에서 나왔습니다. 면접에서 나왔던 질문을 복기하면 다음과 같습니다.
- 자기소개
- MLOps와 LLMOps의 차이
- 사전 과제로 제출한 내용 말고 다른 유사한 내용을 조사한 바가 있는지
- 이전 회사에서 어떤 일을 했는지
- 블로그 키울 때 어떤 노하우가 있었는지
- 협업할 때 어떤 어려움을 겪었고 어떻게 해결했는 지
- 마케터 커리어를 쌓아온 것 같은데, 어쩌다 기획자로 지원했는지
- 마케터 이력이 기획에 어떻게 도움이 될 것 같은지
- RAG를 구현할 때 어떤 어려움이 있었는 지
- 멀티태스킹은 잘 하는지
- 성격의 장단점
- 마지막 질문
6. 네이버 클라우드 면접 후기
6.1. 잘한 점
일단 ‘나’라는 사람에 대해서는 잘 보여준 것 같습니다. 못하는 부분은 솔직하게 못한다고 답변했고, 잘하는 부분은 솔직하게 잘 한다고 답변했습니다. 꾸며낸 답변은 거의 없으며, 애초에 면접을 준비할 때도 ‘모범 답안’을 말하자는 생각보다는, ‘나라는 사람’을 솔직하게 잘 전달하자는 느낌으로 준비했던 것 같습니다.
제 장점은 끈기와 집요함입니다. 한 번 어떤 일이 주어졌을 때 끈기 있고 집요하게 달려들어 원하는 바를 이뤄냅니다. 이 부분은 확실하게 어필이 되었을 것 같습니다. 사실 굳이 어필을 하려고 노력했다기 보다, 실제로 제가 그런 사람이기에 목소리 톤이나 제스쳐, 답변 내용, 말투 등에서 제 자신이 일관되게 녹아들지 않았을까 싶습니다.
6.2. 아쉬운 점
두괄식 답변을 잘 못했던 질문들이 있습니다. 연습 때는 나름 두괄식 답변이 잘 나왔는데, 실전에서는 한 번에 여러 개의 질문이 쏟아질 때가 많았습니다. 그러다 보니 두괄식으로 답변하는 것이 쉽지만은 않았습니다. 다음부터는 이렇게 한 번에 여러 질문이 들어오는 경우도 고려햐여 준비해야겠습니다.
또 한 가지 아쉬운 점은 제가 가진 기술 분야에서의 장점을 충분히 보여주지 못한 것 같아 아쉽습니다. 사실 AI 관련 전공이 아니기에, AI와 관련된 기술적인 지식은 조금 떨어질 수 밖에 없다고 생각합니다. 그럼에도 직접 서비스를 개발하거나, CS를 공부하는 등 IT 관련 경험들을 꾸준히 쌓아온 것도 맞습니다. 면접에서는 이런 경험들을 충분히 보여주지는 못해서 아쉬움이 남았습니다. 다음 면접에서는 제가 보여주고자 하는 지점들을 더 확실히 정리해서 가야겠습니다.