인공지능 엔지니어 채용 면접에서 확인해야 할 핵심 기술

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 대상: AI 엔지니어 채용 담당자, 시스템 설계 담당자, MLOps 엔지니어

- 난이도: 중급~고급 (생산성 시스템 설계, 비용 최적화, 성능 튜닝 등 복잡한 기술 요구사항 포함)

핵심 요약

시스템 설계 능력 평가: 데이터 흐름(ETL, 스트리밍/배치), 모델 호스팅(서버리스 vs 컨테이너), API 계층(REST/gRPC)을 포함한 전체 파이프라인 설계
비용 최적화 전략: 토큰당 비용, 스팟 인스턴스, 혼합 정밀도 적용, 자동 확장 및 비용 경고 시스템
성능 튜닝 기술: 양자화, 모델 압축, 캐싱, 비동기 사전 가열, SLA 기준(100ms ~ 1s)

섹션별 세부 요약

1. 데이터 흐름 및 모델 호스팅 설계

데이터 수집 → 전처리 → 추론 → 서빙 전 과정에서 ETL 도구(Apache NiFi, Airflow), 스트리밍(Kafka) vs 배치(Spark) 선택
모델 호스팅: 서버리스(예: AWS Lambda) vs 컨테이너(예: Kubernetes)의 장단점, API 계층(gRPC, WebSockets) 설계 고려
병목 현상(I/O, 네트워크, 컴퓨팅) 대응 전략: 캐싱(Redis), 샤딩(MongoDB), 로드 밸런싱

2. 비용 추정 및 최적화

비용 모델: 토큰당 요금제, GPU 시간당 비용, 스토리지 IOPS
비용 절감 전략: 작은 모델 사용, 혼합 정밀도(FP16), 스팟 인스턴스(AWS EC2) 활용
자동 확장 및 비용 경고 시스템(예: AWS CloudWatch) 적용

3. 지연 시간(Latency) 최적화

기술: 양자화(Quantization), 모델 압축(Pruning), 캐싱(Frequent Query Caching)
비동기 사전 가열(Async Pre-warming) 및 SLA 기준 설정 (100ms ~ 1s)
성능 품질 균형: 지연 시간과 모델 정확도 간 트레이드오프 분석

4. 자가 호스팅 LLM의 필요성 판단

데이터 프라이버 및 규제 준수(GDPR, HIPAA) 요구 사항
스케일링 비용 vs API 편의성 비교, 커스텀 미세 조정(Fine-tuning) 필요성
유지보수 부담(업데이트, 확장) 고려

5. 사용자 데이터 수집 및 모델 서빙

데이터 수집: 로그, 피드백 위젯, Hugging Face Trainer, LoRA, PEFT 프레임워크 활용
서빙: SageMaker, KFServing, FastAPI 기반 커스텀 엔드포인트 구축

6. MLOps 파이프라인 설계

레이블링 전략: 수동 vs 약 감독(Weak Supervision)
손실 함수: Cross-Entropy, Contrastive Loss 선택
CI/CD: GitHub Actions + DVC + Kubernetes 통합

7. 데이터베이스 선택 전략

임베딩(Embedding) 저장: Vector DB(Pinecone, Qdrant) 사용
트랜잭션 데이터: PostgreSQL 활용
NoSQL: MongoDB, Redis로 빠른 키-값 저장
하이브리드 아키텍처 및 일관성 고려

8. 지표 추적 및 모니터링

모델 성능: 정확도, 퍼플렉서리, 지연 시간, 트루스풋
비즈니스 지표: 전환율, 사용자 참여도
도구: Prometheus + Grafana, MLflow, Weights & Biases

9. 실패 모니터링 및 디버깅

중앙 집중 로깅(Elastic Stack, Splunk)
분산 추적(OpenTelemetry)
에러율, 타임아웃, 리소스 부족에 대한 경고 시스템

10. 사용자 피드백 평가

A/B 테스트(Online A/B Testing) 프레임워크
사용자 평가 위젯, 감정 분석
드리프트 감지(Drift Detection) 기반 자동 재학습 트리거

11. 시스템 확정성 확보

토크나이저(Tokenizer) 및 샘플링 시 시드 제어
모델/의존성 버전 고정(Conda, Poetry)
불변 아티팩트(Docker 이미지, 모델 해시) 사용

12. 임베딩 모델 교체 및 백필

블루/그린 배포(Blue/Green Deployment)
임베딩 DB 재색인(Incremental Reindexing)
기능 플래그(Feature Flag)로 점진적 배포

13. 대체 메커니즘 설계

규칙 기반 검색(Rule-based Search) 또는 키워드 검색 백업
일반 쿼리 캐싱, 회로 차단기(Circuit Breaker) 적용
LLM/Vector DB 없이 고전적 정보 검색(IR), 규칙, 휴리스틱으로 문제 해결

결론

- 핵심 팁: 생산성 시스템 설계 시 기본 원칙(Fundamentals)과 유연성(Adaptability)을 강조, MLOps 자동화(GitHub Actions + DVC) 도입, 비용-성능 균형(Cost-Latency Trade-off) 분석 필수

- 예제: Vector DB(Pinecone) + Auto Scaling + SLA 100ms 설정을 통한 실시간 추론 시스템 구축

- 결론: 화려한 RAG 시스템보다 실무 적용 가능성과 비용 효율성을 기반으로 후보자 평가해야 함