현대 H-Experience 자율주행 센서퓨전 개발 면접 후기
19 May 2020 | daily
노동절날 웨이하이에서 휴가를 즐기는 도중, 현대 H-Experience라는 연구 인턴쉽을 보게 되었다.
내가 지원한 분야는 [연구인턴] 자율주행 센서 퓨전 기술 개발이다.
센서퓨전 연구한 경험도 있고 센서퓨전에 대한 논문이 때마침 5월 3일에 IEEE/AIM Conference로부터 Contribution paper 통과가 되어서 자신감 있게 썻다.
자소서 항목으로는 아래와 같았다.
- 나 자신을 하나의 자동차(브랜드 무관)에 비유하여 설명해주고, 이번 Global Intership(H-Experience)를 통해 얻고 싶은 목표를 서술
- 남들과 다른 유닉한 존재가 되고자함을 썻으며, 그런 브랜드는 테슬라로 비유하였다.
- 나만의 차별화된 전략은 3개국어(중국어,영어,한국어)를 구사할줄 아는 엔지니어로, 중국어,영어,한국어 논문을 읽고 이해할 수 있다.
- 또한 언어 뿐만 아니라 엔지니어 역량을 갖춤을 보여줬다(공모전 수상, 논문 통과)
- 얻고자 하는 바로 제 역량을 키우고, 능력을 기부하여, 현대자동차 연구 및 개발에 보탬이 되고, 업계 선배들로부터 인정 받고 싶다고 썻다.
- 해당 직무를 선택한 이유와 본인이 본 분야에 적합하다고 판단할 수 있는 근거 서술
- 연구 주제에 대해서 설명하였다. Asynchronous Fusion of Visual and Wheel Odometer for SLAM Application
- 대학원 시절 배운 수업들을 서술하였다.
- 연구실 프로젝트 경험을 서술하였다.
- 위와 같은 지식과 센서 퓨전 개발 경험을 통해 업무에 대한 빠른 이해로 프로젝트를 수행하는데 적합하다고 판단되어 지원하게 되었다고 하였다.
- 본인의 장점 및 직무 역량을나타내고, 해당 경험을 통해 체득한 장점 및 직무 역량을 간단하게 서술.
- 중국에서 석사 생활하면서 영어, 중국어, 한국 논문 원서를 읽는데 익숙한것이 장점
- 연구실 프로젝트 책 꽃이 로봇 개발 참여(Object Dection) 개발 경험
- 센서퓨전 개발 경험
- 졸업논문으로 Fast Frontier based autonomous exploration Mobile robot
- ROS 시스템 개발 경험
그리고 얼마 지나지 않아 (약 3일~4일) 서류 합격에 대한 발표가 났고, 증빙서류와 증명서, 온라인으로 인성검사를 진행하였다.
그리고 면접을 보았다.
- 자기소개
- 소속, 이름, 연구 주제, 취미 이렇게 얘기하였다.
- 로봇에 대해 연구하였는데 자율주행에 잘 아시는지
- 아마 로봇이든 자율주행이든 크게 차이가 없을 것이라 생각한다.
- 로봇과 자율주행 차량에 대한 차이가 무엇인지
- 데이터 처리양과 센서의 양이라 생각한다. 그리고 로봇같은 경우 동적환경에 대한 제약 조건이 자율주행차량의 제약조건보다 훨씬 좋으므로, 센서의 사용이 자율주행 차량 보다 적다.
- 자율주행에 센서가 어떻게 사용되고 있는지
- 자율주행 센서는 사람의 피부같은 역할 눈과 같은 역할을 하므로, 물체를 감지하고 예측하는데 쓰입니다.
- 연구하신 내용 설명
- ORB-SLAM2 와 yolov3를 합쳐 Semantic Slam에서 구해지는 Visual odometery를 이용하여 mecanum 휠로부터 얻어지는 wheel odometery를 융합하였습니다.
- EKF에 대한 설명(Prediction, Correction) 파트
- 학교에서 배운 내용중에 센서 퓨전 하는데 있어 도움 된적이 있는 과목
- Digital signal process, 머신 비전, Optimization Method등 도움이 되었습니다.
- Digital Signal Process에서 프로젝트 하였는데, 노이즈를 제거하여 좋은 데이터를 뽑아내는 것을 하였고
- 머신 비전으로써는 Computer Vision을 배워 SLAM을 이해하는데 도움이 되었으며
- Optimization Method를 통해 EKF에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다.
- SLAM을 어떻게 공부하였는지
- 유투브를 통해서 공부를 하였고
- SLAM KR 커뮤니티에 들어가서 공부를 하였고 사람들과 소통하였습니다.
- Lidar 사용해본 경험? RGB-D 카메라랑의 차이점
- Lidar를 사용해본적은 없습니다. 개인적인 생각에는 RGB-D보다 범위가 크고 물체에 대한 거리를 보다 정확하게 얻어진다고 생각합니다.
- 컴퓨터 언어는 어떤거 쓰시는지
- C++와 Python을 씁니다.
- 중국, 미국, 한국 자율주행 미래
- 중국이 자율주행 기술을 선도하는 것은 시간문제라 생각합니다.
- 그 이유중에 이미 중국의 일부분은 Mobility 로봇들이 자율주행으로 물건을 옮기고 있으며
- 우리나라 5000만 명중 1000명이 자율주행에 관한 엔지니어 공부를 한다면
- 비율로 보았을때 중국 인구 14억인구 중 14만 인구가 자율주행에 관한 연구를 하고 있기 떄문에, 이미 연구에 대한 발전이 빠릅니다.
- 미국 실리콘 벨리에서 개발되는 자율주행 소프트웨어가 많지만, 중국의 이런 인구들로 인하여 따라잡히는것은 시간문제라고 생각됩니다.
약 30분동안 면접을 보았는데, 사실 네트워크가 계속 끊켜서 제대로된 면접이라고 할 수 없었다.
또한 내 태도도 그렇게 좋지 못하였다, 답변하는데 계속 아, 혹은 어, 라는 말을 많이 하였으며
내가 말하면서도 정리되지 않은 뇌피셜들을 말하였기 때문에 내가 면접관이라도 확실하게 뽑아야 겠다라는 생각은 안들 것 같다.
동등한 실력과 경험의 지원자가 있다며 아마 그 지원자가 뽑혀도 전혀 이상하지 않을 만큼 나의 면접은 좋지 못하였다.
노동절날 웨이하이에서 휴가를 즐기는 도중, 현대 H-Experience라는 연구 인턴쉽을 보게 되었다.
내가 지원한 분야는 [연구인턴] 자율주행 센서 퓨전 기술 개발이다.
센서퓨전 연구한 경험도 있고 센서퓨전에 대한 논문이 때마침 5월 3일에 IEEE/AIM Conference로부터 Contribution paper 통과가 되어서 자신감 있게 썻다.
자소서 항목으로는 아래와 같았다.
- 나 자신을 하나의 자동차(브랜드 무관)에 비유하여 설명해주고, 이번 Global Intership(H-Experience)를 통해 얻고 싶은 목표를 서술
- 남들과 다른 유닉한 존재가 되고자함을 썻으며, 그런 브랜드는 테슬라로 비유하였다.
- 나만의 차별화된 전략은 3개국어(중국어,영어,한국어)를 구사할줄 아는 엔지니어로, 중국어,영어,한국어 논문을 읽고 이해할 수 있다.
- 또한 언어 뿐만 아니라 엔지니어 역량을 갖춤을 보여줬다(공모전 수상, 논문 통과)
- 얻고자 하는 바로 제 역량을 키우고, 능력을 기부하여, 현대자동차 연구 및 개발에 보탬이 되고, 업계 선배들로부터 인정 받고 싶다고 썻다.
- 해당 직무를 선택한 이유와 본인이 본 분야에 적합하다고 판단할 수 있는 근거 서술
- 연구 주제에 대해서 설명하였다. Asynchronous Fusion of Visual and Wheel Odometer for SLAM Application
- 대학원 시절 배운 수업들을 서술하였다.
- 연구실 프로젝트 경험을 서술하였다.
- 위와 같은 지식과 센서 퓨전 개발 경험을 통해 업무에 대한 빠른 이해로 프로젝트를 수행하는데 적합하다고 판단되어 지원하게 되었다고 하였다.
- 본인의 장점 및 직무 역량을나타내고, 해당 경험을 통해 체득한 장점 및 직무 역량을 간단하게 서술.
- 중국에서 석사 생활하면서 영어, 중국어, 한국 논문 원서를 읽는데 익숙한것이 장점
- 연구실 프로젝트 책 꽃이 로봇 개발 참여(Object Dection) 개발 경험
- 센서퓨전 개발 경험
- 졸업논문으로 Fast Frontier based autonomous exploration Mobile robot
- ROS 시스템 개발 경험
그리고 얼마 지나지 않아 (약 3일~4일) 서류 합격에 대한 발표가 났고, 증빙서류와 증명서, 온라인으로 인성검사를 진행하였다.
그리고 면접을 보았다.
- 자기소개
- 소속, 이름, 연구 주제, 취미 이렇게 얘기하였다.
- 로봇에 대해 연구하였는데 자율주행에 잘 아시는지
- 아마 로봇이든 자율주행이든 크게 차이가 없을 것이라 생각한다.
- 로봇과 자율주행 차량에 대한 차이가 무엇인지
- 데이터 처리양과 센서의 양이라 생각한다. 그리고 로봇같은 경우 동적환경에 대한 제약 조건이 자율주행차량의 제약조건보다 훨씬 좋으므로, 센서의 사용이 자율주행 차량 보다 적다.
- 자율주행에 센서가 어떻게 사용되고 있는지
- 자율주행 센서는 사람의 피부같은 역할 눈과 같은 역할을 하므로, 물체를 감지하고 예측하는데 쓰입니다.
- 연구하신 내용 설명
- ORB-SLAM2 와 yolov3를 합쳐 Semantic Slam에서 구해지는 Visual odometery를 이용하여 mecanum 휠로부터 얻어지는 wheel odometery를 융합하였습니다.
- EKF에 대한 설명(Prediction, Correction) 파트
- 학교에서 배운 내용중에 센서 퓨전 하는데 있어 도움 된적이 있는 과목
- Digital signal process, 머신 비전, Optimization Method등 도움이 되었습니다.
- Digital Signal Process에서 프로젝트 하였는데, 노이즈를 제거하여 좋은 데이터를 뽑아내는 것을 하였고
- 머신 비전으로써는 Computer Vision을 배워 SLAM을 이해하는데 도움이 되었으며
- Optimization Method를 통해 EKF에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다.
- SLAM을 어떻게 공부하였는지
- 유투브를 통해서 공부를 하였고
- SLAM KR 커뮤니티에 들어가서 공부를 하였고 사람들과 소통하였습니다.
- Lidar 사용해본 경험? RGB-D 카메라랑의 차이점
- Lidar를 사용해본적은 없습니다. 개인적인 생각에는 RGB-D보다 범위가 크고 물체에 대한 거리를 보다 정확하게 얻어진다고 생각합니다.
- 컴퓨터 언어는 어떤거 쓰시는지
- C++와 Python을 씁니다.
- 중국, 미국, 한국 자율주행 미래
- 중국이 자율주행 기술을 선도하는 것은 시간문제라 생각합니다.
- 그 이유중에 이미 중국의 일부분은 Mobility 로봇들이 자율주행으로 물건을 옮기고 있으며
- 우리나라 5000만 명중 1000명이 자율주행에 관한 엔지니어 공부를 한다면
- 비율로 보았을때 중국 인구 14억인구 중 14만 인구가 자율주행에 관한 연구를 하고 있기 떄문에, 이미 연구에 대한 발전이 빠릅니다.
- 미국 실리콘 벨리에서 개발되는 자율주행 소프트웨어가 많지만, 중국의 이런 인구들로 인하여 따라잡히는것은 시간문제라고 생각됩니다.
약 30분동안 면접을 보았는데, 사실 네트워크가 계속 끊켜서 제대로된 면접이라고 할 수 없었다.
또한 내 태도도 그렇게 좋지 못하였다, 답변하는데 계속 아, 혹은 어, 라는 말을 많이 하였으며
내가 말하면서도 정리되지 않은 뇌피셜들을 말하였기 때문에 내가 면접관이라도 확실하게 뽑아야 겠다라는 생각은 안들 것 같다.
동등한 실력과 경험의 지원자가 있다며 아마 그 지원자가 뽑혀도 전혀 이상하지 않을 만큼 나의 면접은 좋지 못하였다.
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