예시 답변 1
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기술 스택 선택 근거 중심으로 푸는 결
로봇향 파운데이션 모델을 개발할 때 저는 PyTorch와 ROS를 함께 사용했습니다. PyTorch는 모델 학습의 유연성이 높고, ROS는 실제 로봇 제어와의 연동이 수월했기 때문입니다. 모델 성능과 실시간 제어 요구사항을 동시에 만족시키는 조합이었다고 생각합니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
로봇향 파운데이션 모델을 개발할 때 저는 PyTorch와 ROS를 함께 사용했습니다. PyTorch는 모델 학습의 유연성이 높고, ROS는 실제 로봇 제어와의 연동이 수월했기 때문입니다. 모델 성능과 실시간 제어 요구사항을 동시에 만족시키는 조합이었다고 생각합니다.
저는 모델 성능을 높이는 것과 연산 자원 제약을 함께 고려해야 한다고 생각합니다. 로봇에 탑재되는 하드웨어는 서버급 연산이 어려운 경우가 많아, 경량화 기법을 함께 검토했습니다.
저는 파운데이션 모델이 로봇 제어의 인지 판단 부분과 연결된다고 이해하고 있습니다. 모델이 아무리 정교해도 실제 제어 신호로 변환되지 않으면 의미가 없다고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.