10:00 ~ 13:00
Teacher-Student 모델을 도입하려고 했다. 그러나 데이터 분포가 여러모로 이상하다는 걸 발견했다. 우선, 문제 자체가 이상한 경우가 많았다. 문제 지시 사항이 모호해서 무엇을 대상으로 문제를 풀어야 하는지 불분명한 경우다. 그 다음, 문제 유형이 수능과 다른 경우도 많았다. 지문 길이도 그렇고, <보기>와 같은 추가 지문이 없었다. 팀원 형과 토론한 결과 위키피디아 문서를 바탕으로 수능 문제 형식으로 데이터 증강을 하기로 했다.
13:00 ~ 16:00
이슈를 작성하면서 어떤 서브 테스크가 있는지 분석했다. 생각한 서브 테스크는 다음과 같았다.
적합한 키워드 선정 → 위키피디아 문서 크롤링 → 문서 가공 및 추가 지문 확보 → 질문 및 선지 생성 → 검토 후 데이터셋과 동일한 형식으로 파싱
문서를 가공하고 질문과 선지를 생성하는게 만만치 않을 것이라 예상된다.
컴퍼니데이와 피어세션, 두런두런을 진행해서 이슈 작성에만 모든 시간을 할애했다.
컴퍼니데이에서는 노타AI 관계자분의 설명을 들었다. 기업 문화 중 건설적인 토론과 "commit"이 기억에 남았다. 다만, 다양한 분야에 걸쳐 AI 솔루션을 제공하는 기업인 만큼 창의적인 문제 해결을 중시할 줄 알았지만, 깊은 고민보다는 바로 행동으로 옮기는 걸 선호하는 것처럼 보였다. 질의응답 시간에서 나는 문제 해결력과 같은 정성적인 지표를 어떻게 어필하는지 물어봤는데, 확실한 지표를 원한다고 했다. 원래도 어렴풋이 알고 있었지만, 신입에게는 정성적인 능력을 크게 원하지 않는 것 같다. 이런 세태가 아쉽긴 하지만, 뭐 어쩌겠어.
16:00 ~ 19:00
두런두런 시간에는 이력서 노하우를 얻었다. 아무래도 컴퍼니데이 다음 이력서 노하우를 들으니 감회가 새로웠다. 주요 원칙은 다음과 같았다.
- 인사 담당자는 당신이 누군지 궁금하지만, 인간적인 측면에서 궁금증보다는 얼마나 회사 혹은 업무와 맞는지가 더 궁금하다.
- 몇 초만에 이력서 합불 여부가 나온다. 가독성을 챙기고 핵심을 앞에 놓자.
- 과한 자랑은 부족함보다 못하다. 해당 회사, 업무에 맞는 경험만 놓자. 그리고 기술 스택은 크게 메리트가 없다.
마치 썸타기 전 간보는 것 같았다. 다만, 내가 철저한 을이라는 점이 다르다.
이후 rebase로 깃을 정리하는 과정에서 꼬였다. 이제까지 CLI로 모든 이슈를 해결했다. GUI만 사용할 줄 안다면, 클라우드와 같은 GUI를 사용하지 못하는 환경에서 고생할 수 있다는 이야기 때문이었다. 지금은 오히려 Git Graph와 같은 GUI 툴이 더 어색했다.
