VoyagerX 창업자_개발 능력 요구사항

Sedong Nam

12월 23일 오후 11:02  · 

딥러닝 3년차 이상 기술 면접할 때 묻는 질문들 중 (보이저엑스 딥러닝 모델러 기준) 당락을 가르는데 가장 유용했다 싶은 열가지를 공개한다.

1. Python에서 Generator가 무엇이고 어떻게 만드나요?

2. Activation Function 없이 뉴럴넷을 학습하면 왜 안될까요?

3. Max Pool Layer의 Back-Propagation은 어떻게 되나요?

4. 멀티 GPU에서의 SGD는 어떻게 되는 걸까요?

5. Word2Vec 학습결과 King-Queen 같은 것이 되는 이유가 뭘까요?

6. Transformer에서 K, Q, V 각각은 어떻게 만들어지나요?

7. GPT-3에서 Few-Shot Learning의 의미는 무엇인가요?

8. Mnist에 대한 VAE와 AE의 Latent Space는 어떻게 다른가요?

9. 현재 사용중인 GPU가 무엇이고 그 메모리는 어느 정도인가요?

10. 만들었던 그 모델의 파라메터수가 대략 어떻게 되나요?

3년차 이상이라면 최소한 절반 이상은 잘 대답하길 기대한다.

 

페북을 그대로 긁어 온 이유는 다른 글도 정말 읽을 만한 글이 많다. 보통 대표면 솔직한 이야기를 잘 안하는데 이 회사는 다른 스타트업과 다르게 대표가 솔직한 이야기를 정말 많이 한다.

 

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국내 기업에서 관심두고 있는 AI 기업은 2개인데 VUNO와  VoyagerX 이다. 뷰노의 경우 링크드인을 통해 소식을 보고 보이저 엑스의 경우 facebook 으로 소식을 본다. 둘 다 상용화 솔루션을 만들었기에 관심을 두고 딥러닝에 vision 에 포커싱 되어 있는 것을 보고 잘 안 될리는 없다고 생각해서 관심을 두고 있다. 그리고 내가 있는 IT필드에서도 python의 generator가 가장 중요한데 첫 질문만 보고 공유를 했다. 나머지는 필요한 질문인지 잘 모르겠다. 공부하기 좋은 키워드임에는 분명하지만, 난 제품으로만 평가한다. 지금 낸 제품은 결국 기존에 만들었었던 카메라 프로그램의 연장이며, scanner pro 앱에 비해 빠르긴 하지만, 영수증 제출하는데도 계속 수동으로 끝을 잘라내는 작업을 해 줘야 하니 말이다. 물론, 업데이트는 계속 될 것이고 뷰노던 보이저엑스던 글로벌 원탑이 될만한 루트는 보인다. 글로벌 원탑이 되려면 구글, IBM, facebook, 마이크소프트 등을 다 이겨야 하는데 그럴 가능성이 보이는 아이템 선정이라는 것이다. 사실 가장 중요한 것은 나중에 우리 자국 기업을 해외에 갖다 바치느냐 아니냐 차이다. 안철수가 그렇게 싫지만 그래도 다른 사람과 차별점은 확실한 것은 그러지 않았다는 것. 물론, 안철수던 저커버그던 자기 요트에서 평생 놀고 먹을 수 있지만 그것은 본인들이 원하는 길이 아니었기 때문에 동시대의 사람들과 끊임없이 고민하고 사는 것이다.

 난 살아 있는 사람은 평가하기도 막 따르기도 힘들다. 끝에 이르렀을 때 마지막 선택들에 그 의미를 부여한다. 역사에 남을 것인지 아닌지는 본인들의 선택이겠다.