이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 기술이 빠르게 변하다 보니 모든 걸 따라가려다 정작 깊이가 얕아지는 함정이 있었습니다. 그래서 어느 시점부터는 정기적으로 볼 소스를 3~4개로 좁히는 방식으로 접근했습니다. Papers with Code와 Hugging Face 블로그를 주 2회 정도 확인하면서 벤치마크 순위 변화나 새로운 아키텍처 등장을 파악했습니다.
논문을 전부 읽기보다는 abstract와 실험 결과 표를 먼저 훑어보는 습관이 효율적이었습니다. 실제로 쓸 만하다고 판단되면 작은 데이터셋에 직접 적용해보는 실습을 해야 어디서 막히는지 보입니다. 이론만 알고 적용하면 환경 세팅이나 데이터 포맷 문제에서 예상 외로 시간이 걸렸습니다.
트렌드를 아는 것과 실제로 쓸 수 있는 것 사이에는 직접 해보는 과정이 있습니다.
AI 기술 동향을 따라가는 것과 실제로 써볼 수 있는 것을 걸러내는 것은 다른 능력이라는 걸 배웠습니다.
트랜스포머 모델이 주목받기 시작했을 때, 팀 내에서 당장 적용해보자는 의견이 있었습니다. 저는 우리 데이터 규모와 인프라 비용을 먼저 따졌고, 당시 상황에서는 기존 LSTM 모델로도 요구 성능을 충분히 만족했기 때문에 교체를 보류했습니다. 1년 뒤 경량화 모델이 나왔을 때 전환했고, 그때는 비용 대비 효과가 맞았습니다.
동향을 파악하는 건 좋지만, '지금 우리에게 맞는가'를 거르는 판단이 더 중요하다고 생각합니다. 트렌드를 쫓아가는 것과 트렌드를 활용하는 것은 타이밍이 다릅니다.
AI 기술 동향을 파악하더라도 팀에 공유하지 않으면 내 것으로만 남는다는 걸 느낀 뒤로 공유 방식을 바꿨습니다.
매주 논문·블로그를 읽어도 팀원들은 자기 업무에 바빠 흐름을 따라오기 어려웠습니다. 저는 격주 30분 기술 공유 세션을 제안했고, 논문 전체가 아니라 '이게 우리 프로젝트에 어떻게 쓸 수 있는가'에만 집중해서 전달했습니다. 처음엔 2명이 왔는데, 세 달 뒤엔 7명이 정기 참여했습니다.
기술 동향은 혼자 알면 개인 역량이고, 팀이 함께 알면 프로젝트 결정 속도가 빨라지는 자산이 된다고 생각합니다. 그 차이를 그 세션이 만들어줬고, 지금도 같은 방식을 유지하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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