이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI·ML 동향을 파악하는 루틴은 정기 인풋 소스를 고정하는 것에서 시작했습니다. arXiv의 머신러닝 섹션에서 주 1회 주요 논문 제목을 훑고, 관심 있는 논문의 초록과 결론만 먼저 읽는 방식을 채택했습니다. 전체를 읽으려다 시간을 모두 쓰는 것보다 폭넓게 파악하는 것이 더 유효했습니다.
실무 적용 가능성은 기술 뉴스레터에서 확인합니다. Hugging Face 블로그, The Batch 같은 뉴스레터는 논문보다 실제 활용 사례 중심으로 설명해줘서 현업 관련성을 파악하기 쉬웠습니다.
이론으로만 알면 잊어버리기 쉬워서 월 1회 이상 실습을 목표로 합니다. 새 기법을 간단한 데이터셋에 적용해보는 것만으로도 개념이 코드로 연결되는 감각이 생기고, 면접에서도 경험으로 이야기할 수 있었습니다.
AI·ML 동향을 계속 보면서 생긴 제 시각은 새 모델이 나올 때마다 벤치마크 점수와 실제 사용 경험 사이의 간격이 크다는 것입니다. 논문과 보도자료에서 SOTA를 달성했다는 표현이 많지만, 같은 모델을 다른 도메인 데이터에 적용해보면 성능이 크게 달라지는 경험을 여러 번 했습니다.
이 시각이 생긴 계기는 한 NLP 모델을 한국어 데이터에 적용하려다 토크나이저 커버리지 문제로 의도한 성능이 전혀 나오지 않았던 경험입니다. 영어 기준 벤치마크가 높아도 목적 언어나 도메인이 다르면 다시 평가해야 한다는 것을 그때 배웠습니다.
이 경험 이후 새 모델이나 기법을 접할 때 벤치마크 조건을 먼저 확인하는 습관이 생겼습니다. 어느 데이터셋, 어느 언어, 어느 태스크 기준인지를 보지 않으면 수치가 내 문제에 적용 가능한지 판단하기 어렵습니다. 동향을 파악하는 것이 단순히 새것을 아는 게 아니라 내 상황에서 유효한지를 가릴 수 있어야 한다는 생각이 남아 있습니다.
AI·ML 동향을 따라가는 채널 중 하나로 GitHub 트렌딩 저장소를 활용합니다. 논문보다 구현 레벨에서 무엇이 주목받는지를 파악하기 좋고, 스타 증가 속도가 빠른 라이브러리는 대체로 실용적인 문제를 건드리는 경우가 많았습니다.
이 방법으로 먼저 알게 된 것이 LLM 추론 최적화 라이브러리들이었습니다. 논문에서 읽은 양자화 기법이 실제로 어떤 코드로 구현되는지를 저장소를 보면서 더 구체적으로 이해했습니다. 추상적인 개념이 실행 가능한 코드로 연결될 때 제 이해도 훨씬 깊어지는 경험이었습니다.
단점은 유행을 좇는 느낌이 들기도 한다는 점입니다. 스타 수가 많다고 해서 내 프로젝트에 적합한 것은 아니기 때문에, 트렌딩을 보면서도 내가 지금 다루는 문제와 연결되는 것을 우선해서 살펴보는 필터를 의식적으로 유지하려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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