[네이버랩스 자율주행] BE 최종 면접 후기

서론

네이버랩스는 네이버 AI 기술력의 중심으로 미래 지향적인 기술들을 연구하고 실현하고 있으며, 그중 자율주행 데이터 기반 백엔드 엔지니어링 직무를 지원했다. 면접에서 탈락했지만, 느낀 점을 기록한다.

 

본론

https://hsb422.tistory.com/entry/%EC%9E%91%EC%84%B1-%EC%A4%91%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84-Search-CIC-%EC%9D%B8%ED%84%B4-%EC%A7%80%EC%9B%90-%ED%9A%8C%EA%B3%A0

[네이버 Search CIC] 개발 인턴 서류 합격 후기

서류와 코테는 이전 블로그를 참고하기를 바라며 면접에 관한 내용만 자세히 기록한다.

 

- 서류

 

- 코딩테스트

 

- 면접

🚨 면접에서 가장 중요한 게 뭘까?

Skill, 경험 등 많지만 당연 가장 중요한 건 직무에 대한 이해도이다. 자율주행하면 떠오르는 키워드인 AI, 테슬라, 실현 가능성, 20년 뒤 상용화 등은 모두 자율주행이 아직 미지의 영역이라는 것을 나타낸다.

 

-> 하지만, 필자가 서류를 통과하고 면접을 볼 수 있었던 배경은?

역시나 도메인 적합도이다. 자율주행에서 발생하는 데이터는 어떠한 것이 있을까?

라이다
레이더
실시간 지도 데이터
GPS
컬러맵

위처럼 굉장히 입체적인 데이터들이 들어오고 현실 세계를 반영하기 위한 3D 데이터가 반드시 들어온다.

 

필자는 3D 재구성을 활용한 가상 시뮬레이션 서비스를 운영하고 있으며 그 과정에서 NeRF, SuGAR 모델에서 나오는 Mesh, PCD 등 3D 데이터를 처리한 경험이 있고 3D에 대한 배경 지식이 있기에 가능했다고 생각한다.

 

🚨 공지사항

현재 서비스는 GPU 비용 문제로 일부 기능이 동작하지 않습니다.

가능 한 기능 : 데모, 갤러리
불가능 한 기능 : 공간 업로드, 가구 업로드, 공간 재구성, 가구 재구성

[서비스 링크]

 

✅ 면접 후 성장한 점

1. 내 수준 파악

내 답변은 아직 다듬어지지 않은 경험과 개념들로 인해, 제대로된 답변을 할 수 없었고 알고 있는 지식조차도 수준이 낮았다. 이는 부트캠프의 주입식 교육과 강의로 인해, 내가 지식을 진정으로 이해한 것이 아닌, 안다고 착각했기 때문이다.

 

2. 앞으로 공부을 어떻게 잡아야 할지

면접관 분들의 질문에는 내가 알아야 하는 것들이 있다. Spring, RDB, Java, Redis 에서 이 부분은 반드시 알고 있어야 하는 것에 대한 질문이 들어왔기에 이를 중점으로 내실을 탄탄히 다지고 더 많은 경험을 하는 것이 필요해 보인다.

 

3. 면접자의 자세

면접관이 뽑고 싶은 면접자는 무엇일까 고민을 해보았는데 아래와 같은 결론이 나왔다.

1) 이 면접이 마지막이라고 생각하고 정말 최선을 다하는 사람
2) 잘 웃는 사람
3) 배움의 자세를 갖춘 사람
4) 커뮤니케이션을 잘 하는 사람
5) 깊은 지식과 경험을 가지고 있는 사람

이는 전부 같이 일하고 싶은 사람으로 정의된다.

 

결론

첫 시도는 떨어졌지만, 다음 도전엔 반드시 붙는다. 위 경험을 토대로 네이버가 원하는 신입 기준을 맞춘 뒤 재도전할 것이다. 시련은 있지만 실패는 없다.