공통 피드백

• 발표의 목적을 잘 정의하자 → 목적에 맞게 내용 선택과 집중

  • 예) 채용이 목적
    • 채용 담당자가 뭐를 관심있게 볼지
    • 어떤 포인트를 어필할거냐
    • 채용 담당자가 어느 출신일거냐
      • 큰 IT 기업들은 역할이 세밀하게 나누어져 있다.
        • 좁은영역의 depth를 보고 싶어하는 경향이 강하다
      • 반대로 작은 기업들은 두루두루 E2E를 할 수 있는 사람을 원할 수 도 있다.
        • 내 발표자료에서 채용 담당자에게 무엇을 보여주고 싶은가를 생각?

• 프로젝트이기 때문에 결과까지 나오는 게 중요

  • 안끝나는 조(프로젝트 미완성)가 간혹있음…이게 최악. 시간 잘 배분!
  • 결과를 내는 게 먼저다! 적당히 선택과 집중
  • 몇가지 결과를 내봤더니, 결과가 이래서, 후속 개발 및 연구 사항 즉 further more 사항을 자료에 첨부하면 좋을듯 하다

• 고민을 했다는 증거를 보여라!

  • 시작 부분에서 → “~~~이런 가정하에 이런 시스템”을 만들었다.
    • ex) 첫문장을 아무렇게나 넣으면 어떻게 될까?
  • 끝에서 → 결과 분석, 개선 사항 설명

CV 10조

• 분석에 좀 더 신경을 써보면 좋겠다.
• 정량적인 수치를 낼 수 있는지, 만약 할 수 없다면 왜 할 수 없는지. 노력한 내용이 들어가면 좋겠다.
• 데모 → 성능도 중요하지만, 속도는? 처리 시간이 얼마나 걸리나? → 좀 더 서비스적으로 생각했다는 걸 보여주면 좋을듯
• 안되는 경우에 대해서도 분석을 하면 좋겠다. → TODO까지
• 기존 시스템과의 성능비교도 좋다. 정량적, 정성적 수치를 내는 게 꼭 필요
• 기술의 경험치를 좀 더 보여줄지(전문성), 시스템 전체를 설계하는 걸 더 보여줄지 고민하기 → 어떤 채용당담자에게 어필할거냐에 따라 다름

NLP 6조

• 발표
  • (발표 내용)TextRank 알고리즘..? → 키워드 추출
  • 프로덕트 측면으로 나눈 부분이 인상적이다.(상렬)
• 피드백
  • 전체 흐름에 대한 자료를 잘 만들어야 할 것 같다. 실제 화면을 잘 섞어서 이해가 더 잘되게 정리..! (채용담당자가 집중력이 그렇게 길지 않음..)
  • 큰그림을 이해시키는 게 먼저! 그 뒤에 디테일한 부분을 설명해주기
  • 다 못하실 것 같다..NLP인데 삽화를 꼭 해야될까? → 하나에 집중해도 좋을듯..!!
  • NLP 채용 담당자라면 - 왜 GPT2를 썻는지, 왜 다른 건 안 썼는지 등 디테일한 질문이 들어올 수 있다. 이 부분은 준비해야 함
  • 가져다 쓴 거면 왜 가져다 썼는지 설명하면 끝. 직접 구현한 거는 질문이 좀 나올듯. → 가져다 쓴 것과 직접 만드신 것과 구분이 되게 장표를 잘 만들면 좋겠다.

RecSys 6조

• 피드백
  • 추천..→ 모델을 둘러싼 파이프라인들이 엄청 많다. 파이프라인을 짜는 것만해도 좀 벅차겠다.
  • 결과가 어떤 모습일지 잘 정해야겠다.
  • 할 게 너무 많으니까, 데모까지 결과는 만들고, Engine 쪽은 TODO로 넣어도..