LLM 인터뷰에서 성공하기 위해 반드시 마스터해야 할 핵심 스킬
Source: Dev.to
LLM 기본 원리에 대한 깊은 이해
높은 수준의 개념을 넘어서는 것이 기대됩니다.
면접관이 자주 파고드는 핵심 주제:
- Transformer 아키텍처 (self‑attention, multi‑head attention, positional encoding)
- 사전 학습(pre‑training) vs 미세 조정(fine‑tuning)
- 토크나이징 전략 (BPE, WordPiece, SentencePiece)
- 스케일링 법칙 및 모델 크기 트레이드‑오프
- 일반적인 LLM 한계: 환각(hallucination), 컨텍스트 윈도우 제한, 편향(bias)
우수한 지원자는 LLM이 왜 그렇게 동작하는지를 명확히 설명할 수 있어야 하며, 무엇을 하는지에만 머물러서는 안 됩니다.
프롬프트 엔지니어링 & 인스트럭션 설계
프롬프트 엔지니어링은 핵심 스킬입니다.
면접관은 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:
- 복합 작업(추론, 요약, 추출)을 위한 프롬프트 설계
- 프롬프트 구조를 통해 환각을 감소시키는 방법
- zero‑shot, few‑shot, chain‑of‑thought 프롬프트 비교
- 비용, 지연시간, 일관성을 위한 프롬프트 최적화
그들이 진정으로 보고 싶은 것은 모델 행동을 논리적으로 사고하고 체계적으로 유도하는 능력입니다.
LLM 시스템 설계 & 아키텍처
가장 중요한 면접 영역 중 하나입니다.
다음과 같은 시스템을 설계할 수 있어야 합니다:
- Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
- 멀티‑에이전트 LLM 워크플로우
- 도구 사용 / 함수 호출 에이전트
- 메모리와 컨텍스트 관리가 포함된 채팅 기반 애플리케이션
전형적인 면접 질문 예시:
- LLM 기반 면접 시뮬레이터를 어떻게 설계하겠는가?
- 지식이 풍부한 시스템에서 사실 정확성을 어떻게 보장하겠는가?
- 수백만 사용자를 위한 LLM 서비스를 어떻게 확장하겠는가?
우수한 답변은 공학적 판단을 보여주며, 단순히 이론적인 지식에 머물지 않습니다.
모델 평가 & 품질 측정
LLM에서 가장 큰 과제 중 하나는 평가입니다.
다음 내용을 이해하고 있어야 합니다:
- 자동 메트릭(BLEU, ROUGE, perplexity)과 그 한계
- 인간 평가 프레임워크
- 작업별 성공 메트릭
- LLM 출력에 대한 A/B 테스트
- 오프라인 vs 온라인 평가 전략
면접관은 직관에 의존하기보다 “좋은 것이 어떤 모습인지”를 정의할 수 있는 지원자를 높이 평가합니다.
비용, 지연시간 & 성능 최적화
프로덕션 환경에서는 LLM이 비용이 많이 듭니다.
다음과 같은 질문을 받을 수 있습니다:
- 추론 비용을 줄이는 방법
- 프롬프트 길이 최적화
- 다양한 모델 크기 중 선택 기준
- 응답을 효과적으로 캐시하는 방법
- 품질과 지연시간 사이의 균형 맞추기
실제 제약 조건에 대한 인식을 보여주는 것은 프로덕션 준비가 된 인재임을 시사합니다.
안전성, 정렬 & 신뢰성
LLM 안전성은 점점 더 중요해지고 있습니다.
핵심 영역:
- 프롬프트 인젝션 및 탈옥(jailbreak) 위험
- 출력 필터링 및 모더레이션
- 민감하거나 해로운 콘텐츠 처리
- 고위험 상황에서 환각 감소
안전 문제를 사전에 다루는 후보자는 책임감 있는 시스템 설계자로 돋보입니다.
명확한 커뮤니케이션 & 구조적 사고
LLM 면접은 사고 방식과 커뮤니케이션을 크게 강조합니다.
면접관이 찾는 역량:
- 명확한 문제 분해
- 논리적인 트레이드‑오프 분석
- 복잡한 아이디어를 간단히 설명하는 능력
- 압박 상황에서도 구조화된 답변 제공
많은 경우, 최종 답변보다 사고 과정이 더 중요합니다.
마무리 생각
LLM 면접은 모델 지식 그 이상을 테스트합니다. AI 이해, 엔지니어링 실행, 시스템 설계, 제품 사고를 결합할 수 있는지를 평가합니다.
다음과 같은 역량을 보여줄 수 있다면 좋은 평가를 받을 수 있습니다:
- 신뢰할 수 있는 LLM 시스템 구축
- 시스템을 평가하고 개선
- 실제 제약 하에서 제품을 출시