Seoul Robotics 후기
15 Apr 2020 | daily
인턴쉽을 찾는 도중 한국에 Seoul Robotics라는 회사를 발견하였다.
Lidar 센서를이용하여 3D perception software를 만드는 작은 회사이다.(사실 로보틱스라기 보다는 컴퓨터 비전을 이용한 AI 회사라고 보면 된다.)
Seoul Robotics의 소개와 기술들을 보면서 매력적이라고 느꼇다. 또한 사장님의 페이스북과 유투브를 보면서 도 젊고 열정이 돋보였다.
내가 연구하고 있는 분야 SLAM과 비슷하지만 완전 다른 분야인데, 이쪽 분야는 Mapping을 하는 것이 아닌 말그대로 Lidar을 이용하여 물체를 인식하는 소프트웨어를 만드는 곳이다.
우선 나는 스타트업에 대해 관심도 많고, 비록 SLAM은 아니지만 물체 인식을하는 것에 있어서는 비슷하다고 판단하여 Resarch Engineer Intern - Machine learning에 지원하게 되었다.
얼마 않있어 Seoul Robotics에서 면접 날짜를 잡아주었다.
우선 기본적인 회사 내용을 공부하면서 특이하게도 회사 이름은 서울로보틱스이지만 구성원들 몇명이 외국인이기 때문에 영어가 필수이고 한국어가 옵션 조건이었다. 또한 이 창업 멤버들은 인터넷에서 만나 실리콘벨리에서 주최한 대회에 10위에 들면서 창업을 시작하게 되었다고 한다.
내가 여태까지 했던 프로젝트와 서울로보틱스와의 관계를 찾고 회사에 방향과 관심에 대해서 공부하면서 면접 준비를 하였다. 그리고 면접을 보게 되었다.
제 면접관은 베트남 분이셨는데 면접의 구성은 다음과 같았다.
- 자기소개
- 연구 분야 소개
- Machine learning 개발 경험이 있는지
- 경험이 있었다면 어떻게 개발을 하였는지
- 연구 분야에 대한 자세한 설명
- 내 연구분야와 서울로보틱스 데이터셋과 결합하여 어플리케이션 만들 수 있는지
- Q&A
대략 1시간 정도 면접을 보았다.
- 자기소개를 마치고, 연구 분야를 소개하는데 면접관님이 말하기를 본인들이 하고 있는 연구분야하고 다르기 때문에 자기는 제 쪽 분야에 대해서 잘 모른다고 하셨다. 그리하여 면접관님이 Machine learning 개발 경험이 있는지 물어보셨고, 학기 중에 Machine Vision 수업을 통해 식당 매뉴를 CNN Classification Machine learning을 하여 구현해본적이 있다고 말하였다. 자세하게 어떻게 만들게 되었는지 물어보셨는데, 2주동안 식당의 음식들을 사진을 찍어서 Labeling을 한다음 CNN을 통해 러닝을 시켜 Classify하였다고 말하였다. 그 외에 뭐 어플을 개발한적이 있냐고 물어보셨는데, 딱히 없고, 개발을 했다고 한다면, python에 Beautiful soup라이브러리를 이용해서 신문사가 관심을 가지고 있는 분야에 Web Data mining을 해보았다고 말하였다.
1,2,3,4 단계가 끝나고 제 연구 분야에 대해 자세하게 설명을 부탁하셨다. 어디서부터 설명해야 될지 몰라 우선 RGBD Camera를 이용해 SLAM을 하는데 ORB-SLAM을 이용하였고 SLAM 구조(BA,BoW,PnP)와 알고리즘 설명, Sensor Fusion설명을 하였는데, 본인의 전공이 아니다 보니 끝까지 설명하고 잘 모르시는 눈치였다. 여쨋건 설명이 끝나고 만약 인터뷰 합격하게 되면 2차에는 코딩 테스트가 있는데, 1주일 시간을 줘서 서울로보틱스 데이터셋을 이용해서 개발하여 보내줄 수 있냐고, 좋은 사업 아이템이 될 수 있다고 물으셧을 때, 할 수 있다고 말하였다.
Q&A시간에는 경쟁사는 어디이고 현재 소프트웨어가 실제로 팔리는지 물어보았을때, 한국에는 경쟁사가 없고 현재 중국이나 다른 지역에 경쟁사들이 있다고 말하였다.
면접이 끝나고 뭔가 찜찜했다. 데이터 셋을 주셔서 내가 개발한 시스템을 보내달라니. 심지어 내가 지원한 것은 인턴직위이고 회사에 계약직이든 정규직이든 일하지 않는 상태인데.
하지만 다행인지는 모르겠지만 1차 인터뷰에서 탈락을 하였다. 탈락 사유는 서울로보틱스의 연구방향과 다르기 때문이라는 얘기를 했다.
스타트업에 취업하기도 어렵지만, 나와 맞는 회사는 찾기도 어렵다라는 것을 깨달았다.
비록 탈락은 하였지만, 우리나라 스타트업 서울로보틱스 응원한다.
인턴쉽을 찾는 도중 한국에 Seoul Robotics라는 회사를 발견하였다. Lidar 센서를이용하여 3D perception software를 만드는 작은 회사이다.(사실 로보틱스라기 보다는 컴퓨터 비전을 이용한 AI 회사라고 보면 된다.) Seoul Robotics의 소개와 기술들을 보면서 매력적이라고 느꼇다. 또한 사장님의 페이스북과 유투브를 보면서 도 젊고 열정이 돋보였다. 내가 연구하고 있는 분야 SLAM과 비슷하지만 완전 다른 분야인데, 이쪽 분야는 Mapping을 하는 것이 아닌 말그대로 Lidar을 이용하여 물체를 인식하는 소프트웨어를 만드는 곳이다. 우선 나는 스타트업에 대해 관심도 많고, 비록 SLAM은 아니지만 물체 인식을하는 것에 있어서는 비슷하다고 판단하여 Resarch Engineer Intern - Machine learning에 지원하게 되었다.
얼마 않있어 Seoul Robotics에서 면접 날짜를 잡아주었다.
우선 기본적인 회사 내용을 공부하면서 특이하게도 회사 이름은 서울로보틱스이지만 구성원들 몇명이 외국인이기 때문에 영어가 필수이고 한국어가 옵션 조건이었다. 또한 이 창업 멤버들은 인터넷에서 만나 실리콘벨리에서 주최한 대회에 10위에 들면서 창업을 시작하게 되었다고 한다.
내가 여태까지 했던 프로젝트와 서울로보틱스와의 관계를 찾고 회사에 방향과 관심에 대해서 공부하면서 면접 준비를 하였다. 그리고 면접을 보게 되었다.
제 면접관은 베트남 분이셨는데 면접의 구성은 다음과 같았다.
- 자기소개
- 연구 분야 소개
- Machine learning 개발 경험이 있는지
- 경험이 있었다면 어떻게 개발을 하였는지
- 연구 분야에 대한 자세한 설명
- 내 연구분야와 서울로보틱스 데이터셋과 결합하여 어플리케이션 만들 수 있는지
- Q&A
대략 1시간 정도 면접을 보았다.
- 자기소개를 마치고, 연구 분야를 소개하는데 면접관님이 말하기를 본인들이 하고 있는 연구분야하고 다르기 때문에 자기는 제 쪽 분야에 대해서 잘 모른다고 하셨다. 그리하여 면접관님이 Machine learning 개발 경험이 있는지 물어보셨고, 학기 중에 Machine Vision 수업을 통해 식당 매뉴를 CNN Classification Machine learning을 하여 구현해본적이 있다고 말하였다. 자세하게 어떻게 만들게 되었는지 물어보셨는데, 2주동안 식당의 음식들을 사진을 찍어서 Labeling을 한다음 CNN을 통해 러닝을 시켜 Classify하였다고 말하였다. 그 외에 뭐 어플을 개발한적이 있냐고 물어보셨는데, 딱히 없고, 개발을 했다고 한다면, python에 Beautiful soup라이브러리를 이용해서 신문사가 관심을 가지고 있는 분야에 Web Data mining을 해보았다고 말하였다.
1,2,3,4 단계가 끝나고 제 연구 분야에 대해 자세하게 설명을 부탁하셨다. 어디서부터 설명해야 될지 몰라 우선 RGBD Camera를 이용해 SLAM을 하는데 ORB-SLAM을 이용하였고 SLAM 구조(BA,BoW,PnP)와 알고리즘 설명, Sensor Fusion설명을 하였는데, 본인의 전공이 아니다 보니 끝까지 설명하고 잘 모르시는 눈치였다. 여쨋건 설명이 끝나고 만약 인터뷰 합격하게 되면 2차에는 코딩 테스트가 있는데, 1주일 시간을 줘서 서울로보틱스 데이터셋을 이용해서 개발하여 보내줄 수 있냐고, 좋은 사업 아이템이 될 수 있다고 물으셧을 때, 할 수 있다고 말하였다.
Q&A시간에는 경쟁사는 어디이고 현재 소프트웨어가 실제로 팔리는지 물어보았을때, 한국에는 경쟁사가 없고 현재 중국이나 다른 지역에 경쟁사들이 있다고 말하였다.
면접이 끝나고 뭔가 찜찜했다. 데이터 셋을 주셔서 내가 개발한 시스템을 보내달라니. 심지어 내가 지원한 것은 인턴직위이고 회사에 계약직이든 정규직이든 일하지 않는 상태인데.
하지만 다행인지는 모르겠지만 1차 인터뷰에서 탈락을 하였다. 탈락 사유는 서울로보틱스의 연구방향과 다르기 때문이라는 얘기를 했다.
스타트업에 취업하기도 어렵지만, 나와 맞는 회사는 찾기도 어렵다라는 것을 깨달았다.
비록 탈락은 하였지만, 우리나라 스타트업 서울로보틱스 응원한다.
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