SKT AI Fellowship 5기 서류 및 면접 후기 /서류 합격 / 최종 불합격

SKT AI fellowship 5기에 지원했다. 

결과는 서류 합격, 면접 불합격

아쉬운 결과지만 그 과정에서 배운 점도 많았기에 후기를 남겨보려 한다. 

 

 SKT AI fellowship 이란?

SKT에서 매년 모집하고 있으며, 지원금을 받으며 SKT와 협업하여 연구를 진행할 수 있는 프로그램이다. 현업 개발자분과의 멘토링, 실제 SKT의 기업 데이터를 접해볼 수 있다는 점이 큰 메리트로 느껴졌고, 연구실 사람들과 함께 지원하게 되었다. 

지원 분야는 13개가 있었는데, 우리는 AI 기반 한국어 자막 자동 조정 기술 분야에 지원하였다. 

 

음성 분야를 주로 공부한 두 사람과, GNN 기반 연구들을 많이 한 나에게는 굉장히 challenging한 task였는데, NLP에 대한 관심이 굉장히 많았기에 (난 연구실에서 NLP 무새로 불린다 ㅠ ㅠ 여러 이슈로 인해 주로 연구를 하지는 못했지만 ..)  해당 분야에 지원하게 되었다. 

 

서류 준비 및 합격

서류는 분량 자유, 형식 자유의 연구 계획서와 지원 동기, 각자의 인적 사항과 프로젝트 경험을 제출해야했다.  관련 논문들을 List up 하고, 과제에 대해 분석하며 방향을 잡아나갔다. 

Task는 Text denoising 관련이었다. ASR로 생성된 한국어 자막의 오타, 띄어쓰기, 문단 분할 수정 등을 수행하는 AI 모델을 구축해야했다. 여기에 추가로 자막 배경 색상 및 위치 제안 등을 했어야 했는데 optional이라고 되어 있었지만 해당 부분도 준비해야할 것 같아 논의를 했다. 

제안서 중 일부이다. 아키텍쳐를 구성하고 우리의 모델이 어떻게 적용될수 있을지를 보여주었다. 

분량은 28페이지 정도가 나왔다. 자료 조사 과정에서 어떤 팀은 50장 정도로 연구 계획서를 만들었다고 해서 무서웠는데, 핵심만 담아서 보여주는게 낫다고 생각하였다. 

목차는 연구 과제 및 workflow, 한국어 자막 보정, 자막 크기 및 색상 추천, 예상 output 도식화, 제안 아이디어의 의의 및 한계, 연구 수행 계획, 인력 운용 계획, 연구비 사용 계획, reference로 구성하였다.

 

무사히 제출하였고, 

서류 전형에 합격하였다. 

4기 지원시 서류부터 광탈했던 경험과 비교해 보았을 때 서류를 붙을 수 있던 요인은

• 연구 계획서 작성 시 다양한 논문을 비교하고 architecture를 구성하였음
• 자막 색상 추천 시의 아이디어 자체는 괜찮았던 것 같음
• Knowledge distallation의 제안으로 모델 경량화을 언급하여 현업에서 적용하기에 그럴싸한 아이디어였음
• NLP를 전문적으로 하지는 않았지만 팀원 모두 멀티 모달 데이터를 다뤄보았고, 다양한 딥러닝 프레임워크 경험이 있었음

정도로 생각이 들었다. 준비 기간이 짧았던 터라 서류 합격부터 할 줄 몰랐는데 ,, 기분 좋게 면접 준비를 시작했었다. 

면접 준비  및 최종 탈락

곧 면접에 대한 메일이 왔고, 온라인으로 진행됐다. 13:15~14:20 중 20분을 볼 수 있다고 한것을 보면 면접을 본 팀이 3~4팀 정도인가? 라고 유추했었다. PPT는 발표용으로 따로 제출할 수 있었다. 우리팀은 내용 수정 없이 10분 분량에 맞춰 길이만 줄여 제출하였다. 

예상 질문을 뽑아 답변을 만들고 연구 계획서에 인용한 논문들을 다시 공부하는 식으로 준비를 했었다. 

 

결론적으로는 해당 과정은,, 무의미했다 ㅋㅋㅋㅋㅋ ㅠㅠ

 

면접 질문을 정리해둔 것인데 ,, 10분동안 진짜 저 내용만 질문하셨다. 

우리의 연구 계획서와 관련된 질문을 하는 느낌이 아니었고, SKT에서 현재 메인으로 가지고 있는 문제점에 대해서 이거 할 수 있어? 라고 집요하게 물어보셨다. 

ASR 모델이 '심의일' 같은 단어들을 12일이라고 숫자로 인식하는데, 문맥 상 12일도 맞는 말이지만 올바르게 반영을 해야하는 것이 최대 task였나보다. 고유 명사 처리에 대해서도 물어봤는데 생각해보지 못했던 점이라 세 명 다 명확한 답변을 하지 못했다. 

 

연구 내용으로 기재된 띄어쓰기, 오타, 문단 분할을 어떻게 처리할 지 개략적인 방법만 고려하고 그 안에 있는 고유 명사, 숫자 처리 등 task에 대한 디테일한 고민을 안해본 것이 탈락 요인이 된 것 같다.  (너무 홈페이지에 기재된 문제만 보고 크게만 생각한 것.. )

 

결과는 탈락이다. 면접 직후 허탈하게 안될 것 같긴하였지만 탈락을 눈으로 보고 나니까 쓰라리다. 

이 글을 볼 다음 지원자들에게 주는 팁 

• task에 대한 깊은 고민을 해봐라. 크게 제시한 과제 내에서 많은 분석과 고민 과정이 필요하다. 
• 관련 논문을 최대한 많이 모아라. 우리는 준비 시간이 짧았고, 면접을 준비하면서도 어? 이런 논문이 있었네? 라고 했었다. 논문을 다양하게 보고 깊이를 더하면 좋을 것 같다.
• 시각적인 측면도 중요하다. 모델 아키택쳐를 그려보고 간결하게 표현하자

 

 

 마무리하며

두 차례에 거친 도전이 끝났고, 면접을 본 경험도 굉장히 도움이 되었다. 현업자들은 지금 겪고 있는 문제를 얘네가 해결할 수 있는지를 위주로 보기 때문에 현업자의 시각으로 문제를 바라보는 것이 중요했다고 생각했다. 논문과 연구를 주로 보던 석사생들이었기에 한번 더 현업자의 시선으로 바라볼 수 있도록 해야겠다. 

연구 계획서를 작성하면서 하고 싶은 연구 아이디어도 얻을 수 있었고 아쉬운 결과지만 경험해볼 수 있었서 좋았다. 

이상!