ai-engineering-interview-questions: AI 엔지니어 면접 문답 치트시트

9bow · 7월 8, 2026, 9:30오후

ai-engineering-interview-questions 소개

AI 엔지니어, Gen AI 엔지니어, LLM 엔지니어, Agentic AI 엔지니어 같은 직군의 면접은 전통적인 소프트웨어 엔지니어 면접과 다루는 범위가 상당히 다릅니다. 자료구조·알고리즘 대신 LLM 내부 동작 원리, 프롬프트 설계, RAG 파이프라인, 에이전트 아키텍처처럼 비교적 최근에 자리 잡은 주제를 물어보기 때문입니다. ai-engineering-interview-questions는 이런 질문들을 한곳에 모은 오픈소스 치트시트로, LLM 기초부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, AI 에이전트, 파인튜닝, 벡터 데이터베이스, AI 시스템 설계, LLMOps, 평가, 안전성, 멀티모달, 인프라, 코딩, 행동 면접까지 15개 주제로 나뉘어 있습니다.

이 저장소는 Outcome School의 창립자 Amit Shekhar가 만들고 관리하고 있으며, README는 "계속 새로운 질문과 답변을 업데이트하겠다"고 명시하고 있습니다. 2026년 3월 공개된 뒤 넉 달 만에 GitHub에서 2,000개 이상의 스타를 받았습니다. 대상 직군으로는 AI Engineer, Gen AI Engineer, LLM Engineer, Agentic AI Engineer, AI Agent Engineer, Forward Deployed Engineer, AI Solutions Architect, AI Platform Engineer, Applied AI Engineer, MLOps Engineer, LLMOps Engineer를 명시하고 있습니다.

단순히 질문 목록만 있는 것이 아니라, 상당수 질문 아래에 답변으로 연결되는 블로그 글·유튜브 영상·LinkedIn 게시물 링크가 함께 달려 있습니다. 각 질문은 정의를 묻는 형태뿐 아니라 "당신의 LLM 코딩 어시스턴트가 이미 폐기된 라이브러리를 사용하는 코드를 생성합니다. 어떻게 고치겠습니까?"처럼 실무에서 마주칠 법한 시나리오형 문제도 섞여 있어, 단순 암기가 아니라 문제 해결 사고를 연습하는 데도 활용할 수 있습니다.

ai-engineering-interview-questions이 다루는 15개 주제

README는 "Must Know" 섹션에서 LLM, RAG, MCP, Agent, Fine-tuning, Quantization 여섯 가지를 가장 먼저 알아야 할 핵심 개념으로 꼽고 있습니다. 이 여섯 가지를 설명하는 유튜브 영상 하나를 공통 답변으로 여러 차례 연결해 두어, 처음 이 분야에 들어온 사람도 기준점을 잡을 수 있게 했습니다.

나머지 주제는 LLM Fundamentals(트랜스포머 구조, 어텐션, 포지셔널 인코딩, KV 캐시), Prompt Engineering(체인 오브 소트, 프롬프트 인젝션 방어), Retrieval-Augmented Generation(청킹 전략, 하이브리드 검색, GraphRAG), AI Agents and Agentic Systems(ReAct, Plan-and-Execute, 멀티 에이전트, MCP), Fine-Tuning and Model Adaptation, Vector Databases and Embeddings, AI System Design, LLMOps and Production AI, Evaluation and Testing, AI Safety Ethics and Responsible AI, Multimodal AI, AI Infrastructure and Scalability, Coding and Practical Implementation, Behavioral and Scenario-Based Questions 순으로 이어집니다. 각 섹션은 정의형 질문과 함께, "당신의 RAG 시스템이 정답이 있는데도 환각을 일으킵니다. 어떻게 고치겠습니까?"처럼 실제 장애 상황을 가정한 질문을 함께 배치해 두었습니다.

ai-engineering-interview-questions 사용법

이 저장소는 설치할 패키지가 아니라 GitHub에서 그대로 읽는 마크다운 문서입니다. 저장소를 클론하거나 웹에서 바로 목차를 따라가며, 관심 있는 주제 섹션을 선택해 질문과 답변 링크를 확인하면 됩니다.

git clone https://github.com/amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions.git

각 섹션 제목은 저장소 README의 목차(Table of Contents)에 앵커 링크로 연결되어 있어, 관심 있는 주제로 바로 이동해 살펴볼 수 있습니다. 답변이 달려 있지 않은 질문은 스스로 조사해 정리해보는 연습 문제로 활용할 수 있습니다.

ai-engineering-interview-questions의 라이선스

ai-engineering-interview-questions는 Apache License 2.0로 공개되어 있어 개인 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

Outcome School AI/ML 프로그램

ai-engineering-interview-questions 프로젝트 GitHub 저장소

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이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.

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