중요한 질문들이 몇 가지 있었는데, 잘 전달할 수 있었을 내용이었지만 충분히 제대로 전달을 못했다.
앞으로 면접에서 이야기할 주제들에 대해서 조금 더 짜임새 있게 이야기를 완성시키고 몇 번 연습해 보아야겠다.
- 모델을 만들고 난 후 더 개선이 이루어졌다는 것을 PM에게 어떻게 증명하였는가?
- 모델 서빙시에 TPS가 얼마나 되었는가?
- 모델을 배포할 때 DB에 적재한 데이터의 명세가 어떻게 되는가?
- 데이터 흐름, 모델 학습, 서빙의 전체적인 아키텍처를 설명하라.
- 사용한 추천 모델에 대해서 어떻게 학습되었는지를 설명하라.
- 추상클래스로 개발하였다면 그 코드베이스는 서버에서 작동하는 코드인가?
- 실시간 추론 서버를 붙이려고 한 이유는 무엇인가?
- MLOps를 어떻게 구성하였는가?
ML Product Engineer
정보에 감사드립니다.