프론트엔드 면접 회고 - 인공지능 사용에 넘어서 본질에 관심을 가지자

1차 실무진 면접 회고 

모 기업의 면접을 좋은 기회로 갈 수 있는 기회가 생겼다.

취업준비중에 보게된 첫 면접

자기소개부터 너무나도 떨렸지만 전체적으로 좋은 분위기를 유지했다고 생각한다.

 

다만 아쉬웠던 점은 

1. 대답 전에 구조 먼저 잡기

대답을 하기전에 전체적인 개요를 머리에서 빨리 정리해볼 것

생각과 동시에 말을 하다보니 말을 하던중에 질문에 대한 초점을 잃고 둘러간 대답을 한 것

면접관이 다시 한 번 질문을 하게 한 것! -> 가장 큰 실수라고 생각한다.

물론 유쾌하게 넘어가주셔서 다행이라고 생각한다

앞으로는 대답하기 전 전체적인 틀을 생각하고 넓혀가는 방식으로 5초만이라도 정리하고 말하는 연습을 해보려 한다.

(면접에서 노트필기는 안되나요 ㅎㅎ...?)

 

2. 인공지능에 대해서는 답을 아예하지 못함

간략하게 알고 있다고 생각하지도 않는다...여기서 진짜 아차 했음

chatGpt, perplexity, cursor, claude 까지 몇개의 인공지능을 쓰면서 LLM이 뭔가요 라는 질문에

대답을 하지 못한 것이 좀 부끄러웠다. MCP포함...

 

모든 면접의 질문에서 최적의 대답을 하면 좋겠지만 못 했다고 해서 우울하지 않음

면접이후에 공부하면 되니까!!

근데 진작에 공부했어야 될 내용이긴했다 ㅎㅎ

 

일단 LLM이 뭔지 일단 챗지피티한테 물어봄ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

LLM로 만들어진 프로그램에 LLM이 뭐냐고 물어보는게 좀 웃기긴한댘ㅋㅋㅋ

1차적으로 검증하기전에 대략적인 이해를 하기엔 최고이긴하니까

LLM(Large Language Model)
즉 대규모 언어 모델로 대규모 텍스트 데이터를 학습해서 자연어를 이해하고 생성 할 수 있는 AI모델이다

 

여기서 대규모텍스트 데이터는 인터넷에 있는 댓글, 논문자료, 문서들을 다 끌어 모은 것이라고 한다.

 

흠 그렇다면 대규모텍스트 데이터를 어떻게 학습하지??

그렇다면 “어떻게 학습하지?”라는 생각이 드는데,
결국 텍스트 속의 패턴을 인식하고
그걸 바탕으로 다음에 올 말을 예측하는 방식이라고 함.

이를 바탕으로 새로운 문장을 생성하거나 물어보는 질문에 자연스럽게 대답하는 듯 하다 

MCP서버에 대해서도 처음 알게되고

나는 아직 진짜 쪼렙 그 자체고 배워야할건 너무 많다!

 

아무래도 이직 준비 후 첫 면접이다 보니 너무 부족했던 점도 많았지만

어떻게 뭘 준비해야 될 지 알게 됐고

조금 더 내가 진행한 프로젝트에 대해 꼼꼼히 다시 봐야겠다는 생각이 들었음

 

 

질문 리스트

1. tailwind 너무 지저분하다고 느끼는데 괜찮았는지?

2. 프로젝트 구현을 어떻게 했는지

3. quasar를 썻던 이유

4. 주도적으로 이끌었던 프로젝트가 있는지

5. 입사하면 백엔드도 해야되는데 괜찮은지