목차/차례
1. 슈프리마와 AI SW Engineer 인턴십에 지원한 이유를 말씀해 주세요.
2. 본인이 생각하는 슈프리마 AI의 핵심 가치는 무엇이며, 그 가치를 구현하는 방식은 무엇입니까
3. 얼굴인식 또는 지문인식 같은 바이오인식 모델을 만들 때, 데이터 설계에서 가장 먼저 결정해야 하는 3가지는 무엇인가요
4. 바이오인식에서 FAR FRR EER와 같은 지표를 현업 관점에서 어떻게 해석하고 목표를 어떻게 잡나요
5. 실사용 환경에서 성능이 떨어지는 원인을 어떻게 분해하고, 어떤 순서로 개선하겠습니까
6. 스푸핑 방지(라이브니스) 문제를 AI로 풀 때 핵심 리스크와 대응 전략을 말해 주세요.
7. 엣지 디바이스에서 모델을 돌릴 때 지연시간 메모리 전력 제약을 어떻게 설계에 반영합니까
8. 모델 경량화(양자화 프루닝 지식증류) 중 어떤 전략을 어떤 상황에서 선택합니까
9. 추론 파이프라인 최적화에서 병목을 찾는 방법과 개선 경험 또는 접근을 말해 주세요.
10. 학습 코드
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본문/내용
1. 슈프리마와 AI SW Engineer 인턴십에 지원한 이유를 말씀해 주세요.
답변: 저는 AI를 데모로 끝내는 조직보다, 제품에서 책임지는 조직을 선택합니다. 슈프리마의 AI는 출입통제와 보안이라는 현실 문제를 직접 다룹니다. 여기서 성능은 숫자만의 문제가 아니라 고객 경험과 보안 리스크의 문제입니다. 저는 모델을 만드는 것에서 끝내지 않고, 데이터 설계부터 평가 기준 정의, 엣지 추론 최적화, 운영 모니터링까지 연결하는 엔지니어링을 하고 싶습니다. 특히 바이오인식은 정확도만 높이면 끝나는 분야가 아니라, 오탐과 미탐의 비용을 정량화하고 제품 정책으로 연결해야 합니다. 저는 그런 책임 있는 AI 개발을 실무에서 증명할 수 있는 환경이 슈프리마라고 판단했습니다.
2. 본인이 생각하는 슈프리마 AI의 핵심 가치는 무엇이며, 그 가치를 구현하는 방식은 무엇입니까
답변: 저는 핵심 가치를 신뢰라고 봅니다. 신뢰는 세 가지로 구성됩니다. 첫째 정확도, 둘째 일관성, 셋째 설명 가능성입니다. 정확도는 기본이지만, 환경이 바뀌어도 성능이 유지되는 일관성이 없으면 현장에서 바로 불만이 터집니다. 또한 문제가 발생했을 때 원인을 빠 알려야 …