STEM이라고 들어봤는가? 줄기를 얘기하는 게 아니다. 과학·기술·공학·수학(STEM:Science, Technology, Engineering, Math)의 약자를 말한다. STEM 교육이 미국에서 문제해결 능력을 키우는 과목으로 유행하고 있다.
하지만 이 분야는 '성별 격차'가 크다. 영국에서는 STEM 분야 여성 근로자 비율이 25%로 조사됐다. 여러가지 이유가 있겠지만 이 분야에 근무하기 위해 필요한 정보가 부족한 것이 가장 큰 이유로 꼽힌다.
딥마인드는 ‘머신러닝 분야 여성(WiML, Women in Machine Learning)’ 커뮤니티에 엔지니어링 직군 면접과 관련해 가장 많이 받은 질문에 대해 물어보았다. 딥마인드에 재직 중인 세명의 여성 엔지니어가 딥마인드 입사에 도움이 되는 팁 5가지를 소개했다.
1. 머신러닝 연구 논문을 읽고 알고리즘을 탐구할 준비가 되면 지원하라
일반적으로 'STEM 직종에 근무할 준비가 안됐다'고 느끼는 경우가 많다. 이 직업에 지원할 ‘완벽한’ 타이밍은 없다. 안에 들어와서도 배워야 할 내용이 많다. 머신러닝·인공지능을 많이 알지 못한다는 이유로 주저하지 말아라.
2. 학점, 학위에 대한 최소 기준은 없다. 다만 지원자의 ‘입증된’ 능력을 본다
연구자는 대부분 박사 학위 소지자를 채용한다. 지원자의 과거 인턴십 경력과 유관 산업 경험을 들여다 본다. 딥마인드는 연구뿐만 아니라 해당 연구를 실행ᆞ적용해 본 경험이 있는 인재를 찾고 있다. 사이드 프로젝트와 타 기관에 오픈소스 기고 경험은 지원자의 큰 자산이다.
3. 문제와 해결책을 효과적으로 전달할 수 있어야 한다
딥마인드 SW 엔지니어는 주기적으로 애매모호하고 복잡한 공학 문제들과 씨름해야 한다. 비슷한 프로젝트에 관여했거나 관련 연구를 더 발전시키는 데 필요한 도구를 사용한 경험이 있는 지원자가 면접에서 매우 유리하다.
4. 딥마인드에서 출간한 연구논문을 읽어라
딥마인드 인터뷰는 크게 네 가지 과정을 거친다. 채용팀 인터뷰, 전문성 시험, 연구 인터뷰, 문화 인터뷰다. 30분 가량 소요되는 세번째 면접 절차는 면접자가 이끈 경험이 있는 연구를 구체적으로 물어본다. 딥마인드에서 출간한 연구논문을 면접 보기 전에 읽으면 가지고 있는 장점을 더욱 잘 표현할 수 있다.
채용팀 면접에서는 면접자의 경력, 지원동기, 향후 계획을 얘기한다. 2차 면접인 전문성 시험에서는 컴퓨터 과학, 통계, 수학, 머신러닝 등 방대한 분야 이해도를 묻는다. 이 단계에서 코딩과 관련된 몇 가지 질문과 문제를 준다.
5. 사명을 숙지하라
마지막 네 번째 면접에서는 딥마인드 채용팀과 다시 한번 만나서 딥마인드의 문화와 사명에 대해서 논의한다. 딥마인드의 사명을 읽고 커리어 목표와 이를 어떻게 연결 지을지를 미리 준비해 놓으면 면접관의 질문에 손쉽게 답할 수 있다.
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