AI 엔지니어 면접 준비 자료 (JoshithReddyAleti/AI_Engineer_Interview_Prep)

무엇을 구축하는 방법을 아는 것은 절반의 싸움입니다. 그리고 당신이 무엇을 구축했는지 설명하는 방법을 아는 것—그것이 당신을 고용하게 만듭니다.

구글(Google), 메타(Meta), OpenAI, Anthropic, 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon) 등 기업과 최고의 AI 스타트업의 AI 엔지니어 직무를 위한 MAANG 수준 인터뷰 준비 시리즈입니다.

11주차에 5번째 파일이 추가됩니다: 05_Terminology_Differentiation.md

— 유사하게 들리는 모든 AI 용어의 차이점을 명확히 합니다 (chunking vs chunk relevance vs context utilization vs Hit@K, 드리프트 유형(drift types), 지연 시간 용어(latency terms), 평가 방법).

여기에 여러 주에 걸쳐 발생하는 70개 이상의 교차 주제를 다루는 종합적인 추가 준비 질문 파일이 포함됩니다.

보너스: 추가 준비 질문 — 고급 RAG 변형, 임베딩(embeddings), 벡터 DB(vector DBs), 에이전트(agents), 파인튜닝(fine-tuning), 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering), 평가(evaluation), 기업 보안(enterprise security), 추론 최적화(inference optimization), 관측 가능성(observability), 멀티테넌시(multi-tenancy) 등 광범위한 70개 이상의 심층 질문을 다룹니다.

총 11주 동안, 811개 이상의 인터뷰 질문을 통해 현대 AI 스택의 모든 계층을 다룹니다.

기초 지식 (1~2주차): LLM이 실제로 작동하는 방식 + AI에 중요한 Python.
구성 요소 (3~4주차): 도구 호출(Tool calling), 검증(validation), 그리고 엔드투엔드 프로젝트 배포.
지식 시스템 (5주차): RAG와 관련된 모든 중요 변형들.
프레임워크 및 맞춤화 (6주차): LangChain, LlamaIndex, CrewAI, LangGraph + 파인튜닝(fine-tuning).
상태 및 컨텍스트 (7주차): AI 시스템이 세션 전반에 걸쳐 기억하고 추론하는 방식.
품질 및 신뢰성 (8주차): 규제 대상 AI를 위한 평가, 검증, 거버넌스(governance).
의사 결정 (9주차): 단순히 응답하는 것이 아니라 스스로 결정하는 에이전트(Agents).
프로덕션 (10주차): 노트북에서 엔터프라이즈 배포까지.
관측 가능성 (11주차): AI가 무엇을 하고 있는지 아는 것 — 시니어 엔지니어를 프린시펄 엔지니어와 구분 짓는 최종 단계.

이것은 강좌(course)가 아닙니다. 이것은 진지한 모든 AI 기업이 파고드는 면접의 표면입니다.

만약 당신이 면접을 준비하고 있다면:

• 가장 취약한 영역에 맞는 주차부터 시작하세요.
• 각 질문에 대해 답변을 읽기 전에 먼저 답해보려고 노력하세요.
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면접 기회를 얻게 해주는 것:

• ❌ "LangChain과 Pinecone을 사용해 RAG 파이프라인 구축" (X)
• ✅ "50K 문서 코퍼스에서 환각률(hallucination rate)을 34%에서 8%로 감소시킴" (O)
• ✅ "시맨틱 캐싱(semantic caching)으로 LLM 비용을 40% 절감, 연간 $200K 절약" (O)
• ✅ "다중 공급자 LLM 게이트웨이 배포; OpenAI 장애에도 다운타임 없이 생존" (O)
• ✅ "골든 세트 관측 가능성(golden-set observability)을 통해 4시간 이내의 사일런트 모델 버전 드리프트 감지" (O)

이 준비 시리즈는 여러분이 두 번째 사람처럼 생각하고 말하도록 가르쳐줍니다.

시리즈가 완료되었습니다. 총 11개의 에피소드, 11개의 리포지토리, 811개 이상의 면접 질문. 현대 AI 엔지니어링 스택의 모든 계층을 다룹니다.

이것이 여러분이 면접에 합격하거나 오퍼를 받는 데 도움이 되었다면, 해당 리포지토리에 ⭐을 남기고 여러분의 이야기를 공유해 주세요.