Sudip P.가 시니어 AI 엔지니어 면접에서 탈락 후 정리한 10대 핵심 질문 플레이북. 공통 테마: 모든 질문이 'AI 문제'로 보이지만 실제로는 **'시스템 사고' 문제**. 10문항: (1) 임베딩·벡터 검색 (HNSW/IVF), (2) RAG 전체 파이프라인 (chunk→embed→retrieve→rerank→generate→eval, 리랭킹이 차별화 포인트), (3) 할루시네이션 방어(5층: RAG/CoT/검증/제약 디코딩/신뢰도 보정), (4) 평가 전략(LLM-as-judge + 휴먼 + 회귀 테스트), (5) 프로덕션 디버깅(데이터 드리프트·프롬프트 민감도·컨텍스트 오버플로우), (6) 파인튜닝 vs 프롬프팅 의사결정(프롬프트 먼저·좁은 태스크+충분한 데이터만 파인튜닝), (7) 비용 감축(모델 라우팅·시맨틱 캐싱·배칭 50% 할인·프롬프트 캐싱), (8) 에이전트·툴 사용(Observe→Think→Act, LangGraph 상태 그래프), (9) 시스템 설계 규모(10k docs/day 백봉투 계산 시작), (10) 가드레일(심층 방어, OWASP LLM Top 10·NIST AI RMF). 'Interview move' 섹션이 실전 차별화 팁.
- •AI 엔지니어 10대 면접 질문이 전부 '시스템 사고' 문제로 환원됨.
- •RAG 리랭킹 단계가 대부분 후보가 놓치는 차별화 포인트.
- •할루시네이션은 모델이 아니라 아키텍처(RAG+검증+제약+신뢰도) 문제.
- •비용 최적화: 모델 라우팅 70% 절감 실제 사례 + 배칭 50% 할인.
- •에이전트 설계는 LangGraph 상태 그래프 + read-only DB + 가드레일 디펜스인뎁스.
The 10 Questions That Decide Whether You’re an AI Engineer or Just an AI User
- 1.시니어 AI 엔지니어 면접은 'AI 지식' 아닌 '시스템 사고' 평가.
- 2.10대 질문 전부 아키텍처·비용·신뢰성 통합 관점으로 접근.
- 3.RAG 리랭킹 단계가 실전 프로덕션 엔지니어 식별 키.
- 4.비용 백봉투 계산(10K docs×2K tokens=20M/day) 필수 반사 기술.
- 5.면접에서 LangGraph·NIST AI RMF·OWASP LLM Top 10 레퍼런스 인용.
왜 중요한가?
한국 AI 엔지니어 채용·이직 시장에 실전 면접 플레이북. 국내 AI 스타트업 채용팀이 '진짜 시스템 빌더 vs 데모 개발자' 구분 평가 기준으로 참고 가능. 또한 시니어로 성장 중인 개발자에게 학습 로드맵 — '뭐를 더 깊이 이해해야 하는가'의 체크리스트.
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