BOAZ를 수료하고 나서 데이터 분석 인턴으로 반년 동안 현업을 경험하고 나서, 나에게는 DA 직무보다는 조금 더 깊은 공부를 해서 데이터 엔지니어링 쪽이나 인공지능 개발 쪽으로 커리어를 쌓아나가는게 더 좋을 것 같다는 생각이 들었다.
자연스럽게 대학원 진학에 대한 더 깊은 고민을 하게 되었고.. 고민만 하면 뭐하겠나 싶어 최근 학부연구생을 시작하게 되었다.
랩실에 들어오니 냅다 처음부터 내 몫의 연구를 진행하게 되었고, 연구를 진행할 수록 딥러닝 지식이 부족한 현실이 매일 나를 힘들게 했다.
그래서 딥러닝 공부나 프로젝트를 추가로 더 해보고 싶다는 생각이 들었고, 마침 TAVE 공고가 올라왔길래 바로 지원서를 썼다.
지원서는 TAVE 공식 홈페이지에서 작성할 수 있다.
TAVE | 테이브
다양한 분야가 함께 성장하는 IT 연합 동아리입니다.
www.tave-wave.com
1차 : 서류 접수
1차 서류 부문은 본인이 지원할 파트의 질문과 공통 질문 2가지로 작성하게 된다.
1차 서류는 TAVE 공식 홈페이지에 회원가입 후 서류를 쓰는 페이지에서 글 작성 후 접수할 수 있다.
! 참고로 질문에서 제한한 글자 수가 넘어가면 더이상 글이 기입되지 않으니 꼭 글자 수는 맞춰서 작성을 해야한다 !
딥러닝 파트 질문
1. 본인의 딥러닝 분야 또는 공부하고 싶은 분야를 선택해주세요.(NLP,CV,RN) 추후 스터디 팀 편성 시 활용하기 위함입니다. (100자 이내)
2. 최근 관심 있게 보고 있는 AI/딥러닝 기술 트렌드나 논문, 서비스가 있다면, 그 이유를 자유롭게 작성해주세요. (500자 이내)
3. 딥러닝을 공부할 때 본인이 중요하게 생각하는 학습 방식(예: 논문 리뷰, 캐글 대회 참여, 토이 프로젝트 등)과 이유를 작성해주세요. (300자 이내)
4. 향후 딥러닝 역량 강화를 위해 계획하고 있는 학습 목표나 프로젝트 아이디어를 작성해주세요. (500자 이내)
공통 질문
1. 지원 동기와 TAVE 활동을 통해 얻고 싶은 것을 작성해주세요. (500자 이내)
2. 2개의 키워드로 자신을 표현해주세요. (500자 이내)
3. 지금까지 했던 스터디/프로젝트 경험을 간단한 약력 형식으로 적어주세요. 없으시면 적지 않으셔도 됩니다. (ex: [2025.01~2025.02] TAVE 15기 스터디) (300자 이내)
4. 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 것 (가치관, 덕목 등)을 작성해주세요. (500자 이내)
5. TAVE 16기 활동과 함께 계획하고 있는 활동(ex. 공모전, 프로젝트, 인턴, 자격증, 졸업작품 등)이 있다면 적어주세요. (100자 이내)
6. 테이브 활동은 매주 토요일 오프라인으로 진행되며, 정기 세션(14시~18시)에는 반드시 참석해 주셔야 합니다. 해당 시간 참여 가능 여부와, 꾸준한 참여를 위해 본인이 어떻게 시간과 일정을 관리할 계획인지 작성해주세요. (300자 이내)
7. TAVE는 정말 활동량이 많은 동아리 입니다. 그러므로, 정말 성실하고 열정적으로 임하는 태도가 중요합니다! TAVE에 임하는 본인의 각오를 적어주세요. (300자 이내)
두 개로 나뉘어서 질문을 써야하다보니 작성해야하는 양이 많았지만 꼭 들어가서 활동해보고 싶다는 생각이 들어서 열심히 적었고, 다행스럽게도 1차를 합격하였다.
1차를 합격하게 되면, 면접 일자별로 옾챗방을 개설하고 공지를 진행하신다. 이번 기수의 면접 장소는 성균관대였다. 면접 장소가 퇴계 인문관이라 성대 안에서도 제일(?) 안쪽에 있는 건물이라 (정문 기준) 면접 시간보다 훨씬 일찍 성균관대로 갔다.
대기 장소에는 운영진으로 추정되는 분들과 내 앞타임 대기자 몇분들이 앉아계셨다..
대부분 자신이 보는 면접시간 2-30분전에 오시는 것 같았는데 나는 거의 1시간 정도 일찍 가서 면접 예상 리스트 적어놓은거 보면서 마지막 면접 연습(?)을 했다 ㅎㅎ
2차 : 면접
이전에 BOAZ 면접, 교내 데이터 분석 동아리를 하면서 면접 심사했던 경험, 인턴 입사 면접 등.. 여러 번의 면접 경험이 있었기에 크게 긴장이 되지는 않았다. 면접 형식은 다대다 형식이었다.
면접 질문은 다음과 같았다.
- 자기소개 및 지원동기
- 팀원이 마감시간을 지키지 못했을 때, 어떻게 해결할 것인가?
- 바쁘지는 않은지? 어떻게 시간 조정할건지?
- 기술 질문
- 랩실에서 학부연구생한다고 작성했는데, 어떤 연구인지? - 모델은 어떤걸 쓰는지?
- NLP 기반 프로젝트 진행한건 어떤 프로젝트?
- CV 공부 왜하고 싶은지? 연구실에서 이미지 처리하는 프로젝트가 있다고 하던데 어떤 프로젝트인지?
- 딥러닝은 왜 여러 개의 층을 쌓는 구조를 취한다고 생각하는지?
- tave의 어떤 활동이 가장 기대되는지?
- 친목활동을 많이 하게 될텐데, 자신은 어떤 성격의 사람인지 말해달라.
- tave에 물어보고 싶은 것, 마지막으로 하고 싶은 말?
기술 질문 같은 경우는 모델에 대한 설명을 물어보는 경우가 많았고, 동아리에 대해 얼마나 알고 있는지와 인성을 평가하는 질문 등을 물어봤다. 기술 질문들은 최대한 아는 선에서 답변하고 답을 모르겠더라도 최대한 논리적으로 답변을 하면 충분한 것 같았다. 왜냐면 기술 질문 중 '딥러닝은 왜 여러 개의 층을 쌓는 구조를 취한다고 생각하는지?' 물어보는 질문에서 그리 잘 답변하지 않았다고 생각하지만,, 딥러닝을 공부하면서 알고 있는 지식 안에서 최대한 침착하게 대답하려고 했다. (ㅠ)
잘 대답하지 못했지만 좋은 결과가 나온 것을 보면 운영진 측에서 해당 질문의 정답을 듣고 싶은 의도도 있겠지만, 내가 딥러닝에 대해 생각해본 적이 있는지, 논리적으로 추론해가면서 답변할 수 있는지를 보는 것 같았다.
결과는 면접 본 주에 바로 나왔고, 결과는 '최 종 합 격 !'
사실 면접 보고 나와서 붙을 수 있을까..? 힘들지 않을까..? 생각했는데 다행히 좋은 결과가 나왔다.
이번 학기, TAVE 활동을 통해 풍성하게 채울 수 있을 것 같아 매우 기대가 된다 ^___^
파이팅.
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