틸다(Tilda) ML Engineer / Data Scientist 면접 후기

대학원을 졸업하고 취준생에 길에 이르러, 면접을 보고 합격 여부를 떠나 이를 정리해야겠다는 생각이 들었다. 현재까지 면접을 본 회사는 SK 브로드밴드, SK 플래닛, 네이버, 뤼튼, 하나캐피탈 정도 되는 것 같다. 공채 시즌이 다가오면서 다른 사람들도 면접 내용을 보고 함께 공유하면 좋을 것 같아서 정리한다.

 

틸다 ML/DS

이번에 면접을 본 회사는 ML 솔루션을 개발하는 회사인 틸다(Tilda)라는 회사다.

지원 자격의 경우 석사인 경우 ML/DS 전공, 학사인 경우 부트캠프 등과 같은 교육 이수, Kaggle 대회 참여 등과 같은 기술적인 부분에 초점을 두고 채용을 진행하는 것으로 보여서 지원하게 되었다. 

또한, 나는 석사 학위 보유자며, 대학교에서는 수학과 경제학 그리고, 대학원에서 빅데이터응용학과를 졸업했다. SK플래닛에서 인턴 당시에는 Git, Linux 등을 사용했고, Docker도 따로 다루며 PyTorch를 메인으로 사용하기 때문에 Fit 하다 생각해서 서류를 넣었더니 아래와 같은 메일이 왔다. 

 

서류 합격

 

면접 시간은 한시간 정도 비대면으로 진행하고, 프로젝트 수행 경험, 역량 등을 보여줄 수 있는 발표 자료를 10분 내지 15분 정도 발표하는 것으로 보인다. 전체적인 채용 프로세스는 아래와 같다. 

면접 후기

원래는 수요일에 면접이 잡혀있었으나, 일정 상 며칠 전 말씀드리니 흔쾌히 요일을 변경해주셔서 감사하게도 면접을 볼 수 있게 되었다. 나는 진행한 프로젝트 및 논문에 대해서 논문 제목, 저널, 담당 역할, 기술, 요약 등으로 추려서 PDF 파일로 정리해서 발표를 진행했다. 

발표 자료 예시

면접은 10분으로 설정되었으나, 한 2분 정도(?) 지난 시점에서 오디오가 겹치길래 뭐지?하고 있으니 면접관이  "말씀 중간에 끊어서 죄송한데, 제가 원하는 이런 발표가 아니에요. 제가 원한건 그 프로젝트에서 어떤 인사이트가 있었고 그걸 어떻게 접근해서 해결했는지를 이야기한걸 원했는데 잘못 준비하신 것 같아요". 라고 말씀하셨다. 나는 그때 아.. 잘못 준비했구나, 역량, 경험을 보여달라고 해서 위 처럼 준비했으나 착오가 있었던 것이다. 그래서 특정 프로젝트나 논문을 하나 설정해서 거기에 대한 인사이트로 발표하면 어떨까요 라고 질문을 하려던 찰나,

 

"뭐 면접은 더이상 볼 필요 없을 것 같고요. 제가 더 봐서 해드릴 말도 없을거 같구요. 오늘 면접은 여기까지 하는걸로 하죠. 뭐 정 회사에 미련이 남으시면 다시 서류 넣고 면접 일정 잡으면 될 것 같아요. 오늘은 여기서 마무리할게요." 라고 면접이 끝나버렸다. 

 

원래 예정된 면접은 한 시간이었으나, 2분만에 끝난 면접은 태어나서 처음 경험해보았고, 이와 같은 태도로 면접에 일관하는 면접관도 처음 경험해보았다. 값진 경험을 얻을 수 있어서 좋은 면접이지 않았나 싶다.

 

나는 회사 면접에 떨어졌다고 글을 부정적으로 쓰려는 마음도 없고, 특정 회사를 비방할 목적은 없으며, 비방한 적도 없다. 판단은 면접을 보려고 준비하시는 분들에게 맡긴다.