머신러닝 쪽 연구 개발이랑은 DP니 dfs/bfs니 이딴거랑 존나 관련 없는데 이딴걸로 1차 거르려하는..
에휴.. 쉽게 나와서 면접이나 가고싶다
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ㄱㄱ
익명(39.115)2021-04-23 15:10
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ㄴㄴ
익명(39.115)2021-04-23 15:11
대체 머신러닝이랑 dfs/bfs가 관련이없다는 망상은 어디서뛰쳐나온거임? - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:11
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프로젝트 2~3개 하면서 프레임워크는 이해했는데 dfs/bfs라는걸 인지해본 적 조차 없음
익명(39.115)2021-04-23 15:12
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기본적인 자료구조 탐색부터 시간복잡도도 모르는데 머신러닝을한다는건 그냥 연구가아니라 api갖다붙이는 땔깜인거지 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:13
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그 프레임워크를 이해한게아니라 프레임워크 사용법 을 이해한거고, 규모가클수록 요구하는게달라지는거임 영세할수록 사용법을 잘알고 원하는요구사항대로 찍어내는걸 잘하는 사람을 좋아하는거고 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:14
답글
님 저 비꼬는게 아니고 진지하게 궁금해서 물어보는데 텐서플로우 api같은게 충분히 잘 구비되어 있는 상태에서 그거에 대해 고민하는게 크게 의미 있는 일일까요?
익명(39.115)2021-04-23 15:14
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나도 진짜로 비꼬는거아니고 나도 전문분야아니니까 당연히 모름. 하지만 머신러닝뿐만아니라 전반적인 모든 개발분야에서 항상 면접보면 이런식임 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:15
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뭐 당연히 의미가 있다면 있는 일이겠지만 새로운 논문 보고서 구현하는데 있어, 주어진 텐서플로우 api만 똑바로 활용해도 시간복잡도와 자료구조 탐색에 대한 고민을 할 필요 없이 그냥 넘어가도 될거같은데
익명(39.115)2021-04-23 15:15
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예를들어 위치기반 지도를연동하는 서비스를 만들때 구글맵 다음맵 네이버맵 존나잘나온거 쓰면되는게 맞지. 근데 네이버 다음 구글에서는 그게끝이아니기때문에 기본적으로 다이나믹 최단거리알고리즘은 알고있어야 면접이라도볼 생각이 드는거지 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:16
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면접관의 입장에서 주로 보시는거같은데, '그냥 넘어가도 될거같은데' 이런 표현 굉장히 싫어하실거같은데..제가 말하는건 레고블록을 가지고 새로운 모델을 만들어야하는 상황에서, 자꾸 레고블록이 어떤 원리로 만들어져 있고 어떤 식으로 만들어져 있고 이런거까지 알아둬야된다 이런거같아서 답답합니다
익명(39.115)2021-04-23 15:17
답글
그들이 그걸 요구하는건 텐서플로우api 외부라이브러리로 만족하지 못하기때문이야. 그것만 가져다쓰는게아니라 제대로 분석해서 만에하나 텐서플로우에서 비용을 존나게청구한다면, 그걸 이해했지만 직접 삽질하지않아서 썼던사람은 어떻게든 대안책이 있겠지만, 사용법만 아는사람은 답이없는거지 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:18
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요즘 신입한테 요구하는게 좀 잔인하게 느껴질때도있지만, 진짜 필요한것들인게 대부분임 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:19
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나도 이쪽분야아니니 당연히 너가 더 잘알겠지만, 통계기반으로 분석해서 학습모델구축하는느낌인데 그런 요구사항들을 무시하는거보다 한번이라도 보는게 언젠가 다 쓸모가있어 정말 무관하다면 물어볼게 한둘이아닌데 굳이 그런걸 요구할리가없거든 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:21
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솔직히 말해서 필요한 범위 밖의 능력을 요구한다고 생각합니다.. 레고블록들이 필요한 사이즈대로 최적화되어서 다 만들어져 있는 상황에서 그거가지고 새로운 상황에 맞게 잘 쌓아서 모델 만들면 되는 상황에서, 웬 뚱딴지 없이 그 레고블록들 다 없이 모래만 주어졌을 때 그 상황에도 맞게 모델 만들어라 싶네요..뭐 무슨 말씀인지는 알겠습니다만...
익명(39.115)2021-04-23 15:22
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그리고 난이도가 높은건 면접보는것도 결국 기업입장에선 비용인데 보려는사람이 너무많으니 거를필요가있어서 정말 심사숙고해서 고른 문제들임 너무거부감갖기보다 좀만 더 공부해봐 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:23
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이런 말씀 드리면 굉장히 무례한다고 생각하시겠지만...진짜로 어떻게 머신러닝/ai 쪽 사람 뽑아야하는지 모른다고 생각해요 대기업들임에도 불구하고..뭐 물론 그 쪽도 기본적인 알고리즘 정도는 아무리 이 쪽 사람이라도 알아야된다 싶겠지만...사실 제가 면접관이 된다하더라도 또 1차로 거르는데 있어서 그렇다고 수학 문제들 출제할 수도 없고 그렇겠지만 답답해서 써봤습니다 감사합니다
익명(39.115)2021-04-23 15:24
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그말엔 어느정도동의함. 거르기위한 코테들은 있지만, 정말 지원자가 너무많아서 어쩔수가없음..그래서 코테볼문제들 정말 열심히들고른다 한번쯤 보더라도 이사람들이 헛노력하지않고 언젠가 한번은 써먹을수 있는 주제로 선정하기위해서 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:24
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네네 감사용..
익명(39.115)2021-04-23 15:25
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나도 신입때 똑같은생각했어서 공감안되는거아닌데.. 진짜꼰대같겠지만 뭐 어쩌겠노 무례할것도없다 잘난놈들이 많아서 잘난놈중에 하나라도 더 잘난놈 고르려는거지 - dc App
익명(222.98)2021-04-23 15:26
그런게 싫으면 수시채용으로 너가 해왔던 것들 포트폴리오로 정리해서 내면 된다
익명(121.143)2021-04-23 16:53
답글
그리고 기업에서 머신러닝api만 단순히 이용하는게 아니라 직접 모델을 설계하고 구현해야한다면 bfs/dfs 같은 기초 알고리즘을 알고 있는 사람들을 원하겠지 왜냐 저거 할 머리 있으면 이런 기본적인 알고리즘 일주일 컷 낼 수 있거든
익명(121.143)2021-04-23 16:54
그래서 릿코드쪽에서 머신러닝 딥러닝으로 it 입문한 사람들 위한 코테 따로 만들고 있더라 나도 이렇게
가는 게 맞다고 보지만 좆선은 몇년은 느리니까 뭐 - dc App
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ㄱㄱ
ㄴㄴ
대체 머신러닝이랑 dfs/bfs가 관련이없다는 망상은 어디서뛰쳐나온거임? - dc App
프로젝트 2~3개 하면서 프레임워크는 이해했는데 dfs/bfs라는걸 인지해본 적 조차 없음
기본적인 자료구조 탐색부터 시간복잡도도 모르는데 머신러닝을한다는건 그냥 연구가아니라 api갖다붙이는 땔깜인거지 - dc App
그 프레임워크를 이해한게아니라 프레임워크 사용법 을 이해한거고, 규모가클수록 요구하는게달라지는거임 영세할수록 사용법을 잘알고 원하는요구사항대로 찍어내는걸 잘하는 사람을 좋아하는거고 - dc App
님 저 비꼬는게 아니고 진지하게 궁금해서 물어보는데 텐서플로우 api같은게 충분히 잘 구비되어 있는 상태에서 그거에 대해 고민하는게 크게 의미 있는 일일까요?
나도 진짜로 비꼬는거아니고 나도 전문분야아니니까 당연히 모름. 하지만 머신러닝뿐만아니라 전반적인 모든 개발분야에서 항상 면접보면 이런식임 - dc App
뭐 당연히 의미가 있다면 있는 일이겠지만 새로운 논문 보고서 구현하는데 있어, 주어진 텐서플로우 api만 똑바로 활용해도 시간복잡도와 자료구조 탐색에 대한 고민을 할 필요 없이 그냥 넘어가도 될거같은데
예를들어 위치기반 지도를연동하는 서비스를 만들때 구글맵 다음맵 네이버맵 존나잘나온거 쓰면되는게 맞지. 근데 네이버 다음 구글에서는 그게끝이아니기때문에 기본적으로 다이나믹 최단거리알고리즘은 알고있어야 면접이라도볼 생각이 드는거지 - dc App
면접관의 입장에서 주로 보시는거같은데, '그냥 넘어가도 될거같은데' 이런 표현 굉장히 싫어하실거같은데..제가 말하는건 레고블록을 가지고 새로운 모델을 만들어야하는 상황에서, 자꾸 레고블록이 어떤 원리로 만들어져 있고 어떤 식으로 만들어져 있고 이런거까지 알아둬야된다 이런거같아서 답답합니다
그들이 그걸 요구하는건 텐서플로우api 외부라이브러리로 만족하지 못하기때문이야. 그것만 가져다쓰는게아니라 제대로 분석해서 만에하나 텐서플로우에서 비용을 존나게청구한다면, 그걸 이해했지만 직접 삽질하지않아서 썼던사람은 어떻게든 대안책이 있겠지만, 사용법만 아는사람은 답이없는거지 - dc App
요즘 신입한테 요구하는게 좀 잔인하게 느껴질때도있지만, 진짜 필요한것들인게 대부분임 - dc App
나도 이쪽분야아니니 당연히 너가 더 잘알겠지만, 통계기반으로 분석해서 학습모델구축하는느낌인데 그런 요구사항들을 무시하는거보다 한번이라도 보는게 언젠가 다 쓸모가있어 정말 무관하다면 물어볼게 한둘이아닌데 굳이 그런걸 요구할리가없거든 - dc App
솔직히 말해서 필요한 범위 밖의 능력을 요구한다고 생각합니다.. 레고블록들이 필요한 사이즈대로 최적화되어서 다 만들어져 있는 상황에서 그거가지고 새로운 상황에 맞게 잘 쌓아서 모델 만들면 되는 상황에서, 웬 뚱딴지 없이 그 레고블록들 다 없이 모래만 주어졌을 때 그 상황에도 맞게 모델 만들어라 싶네요..뭐 무슨 말씀인지는 알겠습니다만...
그리고 난이도가 높은건 면접보는것도 결국 기업입장에선 비용인데 보려는사람이 너무많으니 거를필요가있어서 정말 심사숙고해서 고른 문제들임 너무거부감갖기보다 좀만 더 공부해봐 - dc App
이런 말씀 드리면 굉장히 무례한다고 생각하시겠지만...진짜로 어떻게 머신러닝/ai 쪽 사람 뽑아야하는지 모른다고 생각해요 대기업들임에도 불구하고..뭐 물론 그 쪽도 기본적인 알고리즘 정도는 아무리 이 쪽 사람이라도 알아야된다 싶겠지만...사실 제가 면접관이 된다하더라도 또 1차로 거르는데 있어서 그렇다고 수학 문제들 출제할 수도 없고 그렇겠지만 답답해서 써봤습니다 감사합니다
그말엔 어느정도동의함. 거르기위한 코테들은 있지만, 정말 지원자가 너무많아서 어쩔수가없음..그래서 코테볼문제들 정말 열심히들고른다 한번쯤 보더라도 이사람들이 헛노력하지않고 언젠가 한번은 써먹을수 있는 주제로 선정하기위해서 - dc App
네네 감사용..
나도 신입때 똑같은생각했어서 공감안되는거아닌데.. 진짜꼰대같겠지만 뭐 어쩌겠노 무례할것도없다 잘난놈들이 많아서 잘난놈중에 하나라도 더 잘난놈 고르려는거지 - dc App
그런게 싫으면 수시채용으로 너가 해왔던 것들 포트폴리오로 정리해서 내면 된다
그리고 기업에서 머신러닝api만 단순히 이용하는게 아니라 직접 모델을 설계하고 구현해야한다면 bfs/dfs 같은 기초 알고리즘을 알고 있는 사람들을 원하겠지 왜냐 저거 할 머리 있으면 이런 기본적인 알고리즘 일주일 컷 낼 수 있거든
그래서 릿코드쪽에서 머신러닝 딥러닝으로 it 입문한 사람들 위한 코테 따로 만들고 있더라 나도 이렇게 가는 게 맞다고 보지만 좆선은 몇년은 느리니까 뭐 - dc App