목차/차례
Ⅰ. 최신 면접 기출 질문 (18선)
Q1. 선행 AI 소프트웨어 직무를 선택하신 특별한 이유가 있나요
Q2. 가속기 하드웨어에 최적화된 컴파일러 설계 경험이 있으신가요
Q3. 대규모 언어 모델의 병렬 처리를 극대화하는 본인만의 전략은요
Q4. 메모리 계층 구조를 고려한 데이터 배치 최적화 노하우를 말씀해 주세요.
Q5. 인공지능 프레임워크와 커널 사이의 인터페이스를 설계해 본 적 있나요
Q6. 하드웨어의 자원 제약을 소프트웨어 알고리즘으로 극복했던 사례는요
Q7. 저전력 환경에서 인공지능 추론 성능을 유지하기 위한 방안은 무엇인가요
Q8. 최신 논문의 알고리즘을 실제 시스템 코드로 구현해 본 적 있나요
Q9. 이기종 컴퓨팅 환경에서 데이터 전송 병목을 해결했던 경험이 있나요
Q10. 소프트웨어 정의 메모리 기술이 AI 가속기에 주는 가치는 무엇인가요
Q11. 오픈소스 생태계와 당사 솔루션의 호환성을 확보할 본인의 계획은요
Q12. 런타임 수준에서 가용
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본문/내용
Ⅰ. 최신 면접 기출 질문 (18선)
Q1. 선행 AI 소프트웨어 직무를 선택하신 특별한 이유가 있나요
하드웨어가 가진 물리적 잠재력을 소프트웨어의 지능으로 완성하여 실제 서비스 가치를 창출하고 싶어 지원했습니다. 인공지능 산업의 성패는 이제 고성능 하드웨어를 얼마나 효율적으로 제어하는 소프트웨어 솔루션을 보유했느냐에 달려 있다고 확신합니다. 저는 그동안 다양한 시스템 레벨에서 인공지능 연산 과정을 최적화하며 하드웨어의 성능을 극한으로 끌어올리는 역량을 쌓아왔습니다. SK하이닉스가 주도하는 차세대 메모리 기술에 저의 소프트웨어적 통찰력을 더해 독보적인 AI 가속 솔루션을 구축하고 싶습니다. 단순히 제품을 보조하는 역할을 넘어 하드웨어 혁신을 소프트웨어로 리드하는 엔지니어가 되고자 이 직무를 선택했습니다. 저의 도전적인 목표 의식이 회사의 미래 성장 동력을 확보하는 데 큰 힘이 될 것입니다.
Q2. 가속기 하드웨어에 최적화된 컴파일러 설계 경험이 있으신가요
특정 AI 가속기의 명령어 집합에 맞춰 고수준 언어를 최적의 기계어로 변환하는 전용 컴파일러 백엔드를 설계한 경험이 있습니다. 연산 유닛의 파이프라인 구조를 분…