AI 시대에 데이터 과학자 면접이 어떻게 변화할까?

AI 시대에 맞춰 데이터 과학 면접을 재고하다 AI는 데이터 과학자의 일상 업무를 크게 변화시키고 있다. 이 변화는 생산성 향상과 새로운 가능성을 열어주지만, 채용 관리자들에게도 도전 과제를 제기한다. AI 시대에 잘 적응할 수 있는 최적의 인재를 찾기 위해 면접 과정을 개선하는 것이 중요하다. 이 글에서는 AI가 데이터 과학 면접에 어떤 영향을 미칠지와 어떻게 대비해야 하는지를 살펴볼 것이다. 여기서 주로 데이터 과학 분석가(DSA) 역할에 초점을 맞추겠지만, 이 아이디어들은 머신 러닝 엔지니어(MLE) 같은 다른 데이터 직무에도 적용될 수 있다. 전통적인 데이터 과학 면접 과정 전통적으로 데이터 과학 면접은 다음과 같은 단계로 이루어져 있다: 코딩 면접: SQL이나 Python 코딩 질문으로 문법과 기본 논리를 평가한다. 통계 면접: 통계와 확률 질문, A/B 테스트 및 인과 추론 등의 일반적인 통계 응용 프로그램을 다룬다. 머신 러닝 면접: 머신 러닝 알고리즘, 경험, 사례에 대한 깊은 이해를 평가한다. 비즈니스 케이스 면접: 가설 문제를 통해 분석적 사고와 비즈니스 이해도를 평가한다. 행동 면접: 프로젝트나 특정 상황을 설명해달라는 질문을 통해 후보자의 상황 처리 능력과 조직 문화 적합성을 평가한다. 교차 기능 면접: 데이터 과학자는 기술적인 역할이지만, 실제 비즈니스 영향을 미치는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 비즈니스 파트너와의 대화를 통해 도메인 지식, 커뮤니케이션 능력, 이해관계자 협업을 평가하는 교차 기능 면접이 포함된다. AI 시대에 면접 과정이 어떻게 변화할 것인가? AI의 도입에 따라 면접 과정은 다음과 같이 변화할 것이다: 코딩 면접: 가장 먼저 변화할 가능성이 높다 AI는 간단한 코딩 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 현재 코딩 면접은 후보자가 SQL과 Python 코드를 올바르게 작성하는지 평가하는 데 중점을 두지만, 이러한 질문들은 이미 AI가 쉽게 해결할 수 있다. 예를 들어, 작년에 ChatGPT, Claude, Gemini가 간단한 SQL 작업을 어떻게 수행하는지 평가해 본 결과, 세 가지 AI 모두 매우 인상적이었다. 따라서 코딩 면접을 더 의미 있게 만들기 위한 방법은: AI 도구 사용 허용:GitHub Copilot나 Cursor와 같은 AI 도구를 면접 중에 사용하도록 허용하여 실제 AI 작업 환경을 모방한다. 이 방식은 점차 업계에서 받아들여지고 있다. 실시간 문제 해결: 여러 문서화된 테이블이 있는 환경을 설정하고, AI의 도움을 받아 후보자가 실시간으로 문제를 해결하도록 한다. 예를 들어, "2024년 이후 고객 이탈을 어떻게 조사할 것인가?"와 같은 개방형 질문을 던진다. 코딩의 정확성뿐만 아니라, 후보자가 어떻게 분석을 구성하고 결과를 해석하는지, AI 도구와 어떻게 상호작용하며, 출력을 평가하는지 등을 평가한다. AI 출력 평가: AI가 생성한 코드를 평가하도록 한다. 이는 AI가 코딩을 돕는 경우에도 인간의 책임이 여전히 있다는 점을 강조한다. AI 코드가 올바른지, 경계 조건을 무시하지 않았는지, 더 나은 대안이 있는지, 코드를 최적화할 수 있는지 등을 물어본다. 통계와 머신 러닝 면접: 이론보다 실무 중심 AI는 기본적인 통계와 머신 러닝 개념을 명확하게 설명해주며, 다양한 방법론을 고민하는 데 도움을 준다. 그러나 이론을 알아도 비즈니스 상황에 맞는 적절한 방법을 선택하는 것은 여전히 인간의 역량이 필요하다. 따라서 통계와 머신 러닝 면접은 이론적 질문보다 비즈니스 케이스와 통합되는 방향으로 변화할 것이다. 예를 들어: - "Ridge 회귀와 Lasso 회귀의 차이는 무엇인가?" 대신, "가장 효과적인 모델링 전략은 무엇이라고 생각하나?"와 같은 실제 문제를 제시한다. - 가설적 사기 탐지 사례를 통해, XGBoost와 Random Forest 중 어느 것을 선택했는지, 가구 소득의 누락된 값을 중앙값으로 대체하는 것이 0으로 대체하는 것보다 더 나은지 등에 대해 물어본다. 이 방식은 후보자의 분석적 접근, 제안된 방법의 타당성, 그리고 로직의 명확한 의사소통 능력을 평가하는 데 효과적이다. 행동 및 교차 기능 면접: 큰 변화 없이 새로운 질문 추가 행동 및 교차 기능 면접은 코뮤니케이션, 이해관계자 협업, 충돌 해결, 소유권 등 소프트 스킬과 도메인 지식, 문화적 적합성을 평가하는 데 중점을 둔다. 이 부분은 AI가 대체하기 어려우므로, 큰 변화는 없을 것이다. 하지만 AI 도구 활용 경험에 대한 질문이 추가될 가능성이 있다. 예를 들어, "AI를 사용하여 고객 온보딩을 어떻게 개선할 수 있을까?"와 같은 질문을 통해 후보자가 AI를 비즈니스 가치 창출에 어떻게 활용할 수 있는지 평가한다. 과제 제출: 여전히 논란되지만 유용 데이터 과학 면접 과정에서 종종 논란이 되는 부분은 과제 제출이다. 이는 데이터셋을 제공받아 분석하거나 모델을 구축하는 작업을 포함하며, 종종 시간이 많이 걸리는 경우가 있다. 그러나 AI의 도움을 받을 수 있는 상황에서 과제 제출은 더 많은 가치를 가질 수 있다. 예를 들어, AI가 단순 데이터 조작 작업을 쉽게 해결할 수 있지만, 도메인 지식을 기반으로 가정을 세우고, 트레이드오프를 논의하며, 우선 순위를 결정하는 개방형 질문은 AI가 쉽게 해결하기 어렵다. 따라서 과제 제출은 AI의 도움을 받아 수행될 수 있으며, 깊이, 해석, 독창성을 중점으로 평가될 가능성이 높다. 후보자들이 어떻게 대비해야 하는가? AI 시대에 데이터 과학 면접 과정이 변화하더라도, 큰 기업들의 표준화된 채용 절차가 빠르게 바뀌지는 않을 것이다. 따라서 후보자들은 다음과 같이 준비해야 한다: AI를 현명하게 활용하는 법: 채용 과정에서 AI 사용을 허용하거나 평가하는 경우가 늘어남에 따라, AI를 어떻게 사용할지 이해하는 것이 중요하다. 단순히 프롬프트를 입력하고 결과를 붙여넣는 것이 아니라, AI의 장점과 한계를 파악하고, 출력을 평가할 수 있어야 한다. AI는 면접 준비에도 큰 도움이 된다. 직무 이해, 준비 계획, 모의 면접 등을 돕는다. 비즈니스를 깊이 이해하는 법: AI의 도움으로 기술적 스킬이 더욱 쉬워짐에 따라, 비즈니스 이해도와 도메인 지식이 후보자를 돋보이게 만드는 요소가 된다. 따라서 업무에서 이해관계자들과의 협업을 통해 비즈니스 지식을 발전시켜야 한다. 면접 준비 시 회사 연구를 통해 제품의 핵심 지표, 데이터를 활용한 성장 전략, 유지 전략 등을 이해해야 한다. AI 시대에 맞춰 데이터 과학 면접이 변화함에 따라, 후보자들은 AI를 현명하게 활용하고, 비즈니스 이해도를 키우는 것이 더욱 중요해질 것이다. 채용 관리자분들께서는 팀이 어떻게 적응하고 있는지 공유해주시면 감사드리겠습니다. 후보자 여러분께도 이 글이 미래의 면접 준비에 도움이 되길 바랍니다.