Kaen's Ritus

2023년 12월 5일 Apple과의 1차 online interview를 치룬 뒤,

나는 미국 New Orleans에서 열리는 NeurIPS 2023 학회에 발표를 위해 참관하였다.

Andrew Ng의 LLM tutorial, Apple iPhone의 speech 기술, 그 외 빅테크들의 tutorial들을 들을 수 있어서 좋았었다.

Poster session때는 Andrew Ng, Yann Lecun, Semi Bengio 세 분이서 대화하는 것을 지켜보다가

사진 한장 찍자고 부탁하여 사진도 찍게 되었다.

이처럼 NeurIPS 학회는 AI Top conference 중 매우 인기있는 학회이며, 그에 따라 수 많은 전세계 회사 및 빅테크들은 학회 부스에 인재 영입을 위해 홍보를 진행한다.

당시 Gemeni가 나올 때 였는데, Google과 Deepmind 부스 쪽에서 Jeffry Dean을 만나볼 수 있게 되어서 큰 영광이었다.

이후 부스를 다 돌며 가방도 받고, 기타 아이템들을 쓸어 담다가,

아마존 부스에 가서 가방을 받은 뒤 recruiter에게 지원하는거 관심 있다고 하였다.

Recruiter는 미니 포스터를 주면서 이곳에 들어와 지원하라 하였고, 그렇게 숙소로 돌아가 맥주한잔 마시면서 Apple에다 지원할 때 작성해둔 CV를 첨부하여 신청하였다.

그리고 한 해가 지나고, Apple 2차 interview를 준비하던 도중, Amazon에서도 연락이 왔다.

Amazon은 직군이 여러개가 있는 것 같다. Research Scientist, Software Engineer, Applied Scientist 등등이 있는 것 같다.

이 중 내가 연락 받은것은 Amazon Applied Scientist Ph.D. Research Internship이다.

Coding Assessment를 보라는 메일 내용이었고, 이후 recruiter로부터 전반적인 amazon recruit process에 대한 내용을 전달 받았다.

당시에 Apple interview 준비하느라 LeetCode를 계속 보고 있었기에,

Apple interview를 끝낸 뒤 Amazon Coding Test를 바로 볼 수 있었다. 

그러니까 한 날에 Apple interview 2개와 Amazon coding test 1개를 다 치룬 셈이다...

70분 간 푸는 시간이 주어졌고, 2개의 문제가 주어졌다.

문제가 뭐였는지 잘 기억은 안나는데 LeetCode easy 1개, medium 1개였다.

Easy 문제는 모든 테스트 케이스를 다 통과하였고,

Medium에서는 20개 중 5개? 정도만 통과한 뒤, 제출하였다.

당시에 피곤한 것도 있었지만, Apple 면접을 나쁘지 않게 봤던 것 같아서... 뭔가 될대로 되라지 식으로 봤던 것 같았다.

Amazon Coding Assessment를 끝낸 뒤, 다음 phone interview는 언제 볼 거냐는 메일이 바로 왔었고,

내게 편한 시간으로 2차 phone interview를 잡도록 하였다.

그리고 하루 뒤에 바로 답변을 받을 수 있었다.

OK. Let's talk about our phone interview

1차에서 합격한 셈이다.

첫 번째 technical interview가 끝나고 약 15분 정도 쉬는 시간이 주어졌다.

100% 만족을 하진 못하였기에, 큰 기대는 하지 말고 좋은 경험을 쌓자는 생각으로 mind control 진행한 뒤

두 번째 interview에 임하였다.

2) 45분 간 Research deep-dive (hiring manager)

Recruiter는 마지막 interviewer의 이름을 사전에 알려주었다.

그렇기에 나는 면접관의 정보를 google scholar에 검색하였고,

최근 연구 결과들에 대해 논문을 살짝 추려 읽을 수 있었다.

운이 좋게도, 현재 회사에서 하는 일과 면접관이 작성한 논문의 내용이 같은 주제라서 흥미롭게 읽을 수 있었다.

면접 시작 이후 서로 자기소개를 간단하게 하였고, 최근 내가 어떠한 연구와 일을 하는지에 대해 간략히 얘기하기 시작하였다.

회사에서 Speaker separation 관련하여 verification에 집중한다고 말을 하였고, 번외로 respiratory sound classificaton과 depressive detection 일도 한다고 하였다.

그리고 verification 관련하여, 최근 논문을 찾던 도중 면접관의 논문을 읽게 되어 기쁘게 생각하고,

연구 내용이 매우 흥미롭고 practical 하게 생각한다고 말을 하였다. 

자연스럽게 면접관의 논문에 대해 약 5분 정도 얘기를 하였는데, 썩 나쁘지 않았다.

역시 연구자들은 본인이 작성한 논문을 남이 얘기할 때, 가장 행복해하는 것 같다.

이후 에전에 내가 만든 portfolio를 바탕으로 briefly 하게 연구 소개를 부탁하여, 12월에 사용하였던 자료를 기준으로

최근부터 과거로 흘러 가는 top-down 방식으로 소개하였다.

특히 면접관은 음성 인식, Self-supervised speech representation learning, Masking strategy, Trustworthy AI, Transformer의 이점, AST, Diffusion 등등 ML/DL background와 내가 직접 해왔던 연구들에 대해 심도 있는 질문들을 하였다.

40분 가량 내게 질문하였고, 남은 5분 간 본인에게 질문할 기회를 주었는데,

박사 인턴을 진행하게 될 경우 어떠한 프로젝트가 할당 될 것인지, paper & product leve 중 무엇에 focusing 해야할지 등에 대해 물어보았다.

비록 Technical interview는 잘 보진 못하였지만, 마지막 interview는 느낌이 좋았고, 특히 hiring manager 직책을 맡고 있기에 최종 결과가 더 기대가 되는 부분이었다.

면접을 치룬지 약 2주가 지났고, 아직 답변을 못 받은 상황이다. 

확실히 미국이 국내와는 다르게 굉장히 오래 걸리는 것 같지만, 미국에서는 이게 굉장히 일반적이라고 한다.

반대로 답변이 늦는 다는 것은, 면접관들이 고민하고 있다고 생각할 수 있기에, 약간은 기대해볼만 한 것 같다.

되든 안되든 최종 결과와 함께 최종 글에서 마무리를 지어야겠다.

이전 글에 포스팅 했듯이 아침부터 인터뷰 2개를 진행하였는데

1) 45분 간 ML Collaborative Coding session

2) 45분 간 Research deep-dive (hiring manager)

위의 순서로 진행하였다.

1) ML Collaborative Coding Session

위 interview 같은 경우, recruiter에게 더 자세한 정보를 달라 하여 물어보았는데

파이썬 기본 프로그램이나, DL/ML 문제가 나올 것이라고 하였다.

당연히 나는 python basic 코드가 나올 줄 알았고, 

Google에 인턴 offer 받은 지인 말로는 easy~medium만 풀 수 있어도 충분하다고 하였기 때문에

LeetCode에서 easy 문제로만 풀어보았다.

지금이야 더 이상 LeetCode에서 코드 문제를 풀지 않고 있지만...

당시 약 5일간 회사 일 하면서 준비하느라 너무 정신이 없었고,

특히 solution을 보면 엄청나게 자괴감이 들곤 하였다.

특히 머리 좋은 인도 친구들이 푼 문제를 보고는,

아 나는 반드시 이번 interview가 끝나더라도 하루에 한 문제씩 꼭 풀어야지 라고 다짐하였다.

당시에는 그랬는데 지금은 못 풀고 있는 것 같다.

어떻게든 시간 내서 풀어봐야겠다.

다시 돌아와서, 그리하여 약 5일간 30~50개의 easy 문제를 위주로 풀었고,

이해가 안되는 것은 그냥 답을 외우려 하였다.

특히 나는 LinkedList가 너무 어려워서, 집중적으로 그냥 "외웠다"

1차 Interview에서, 면접관은 Cornell 박사 출신의 엘리트였는데,

면접관: "너 K-means 알고리즘에 대해 알아? 설명해봐"

나: "K-means 및 KNN은 unsupervised learning 중 많이 사용되는 알고리즘 중 하나로써 ~"

면접관: "좋아. 개념을 알고 있어서 다행이네. 오늘 우리가 집중할 것은 K-Means 구현에 대해 진행해볼거야. 일반적으로 K-means는 이러이러한 수식을 기반으로 iteration해서 수렴하게 돼. 맞지? 이걸 같이 pseudo code로 구현해보자~"

이러한 식으로 문제가 주어졌고, 주어진 시간 내에 면접관에게 설명 및 질문을 해가며 문제 해결을 하는 시간이었다.

코드를 왜 이런 식으로 작성했는지 설명을 해가며 다음 단계로 넘어가고 진행을 하였다.

아쉽지만 100% 완벽하게 풀지는 못하였고, 아쉬움이 많이 남는 technical interview였다.