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SSAFY, SKALA 전형이 모두 끝난 후 최종결과를 기다리면서 LG전자 AX School을 알게되었다.이번이 1기이긴 하지만 LG전자 주관이라는 점과 교육장소가 집에서 10분거리라는 엄청난 장점에 바로 자세히 알아봤다.지원 동기 LG전자의 AX와 관련된 3가지 직무중 1가지를 선택할 수 있었고 이중 나는 'AI 엔지니어' 과정을 선택했다.AI 엔지니어 과정 커리큘럼을 봤을 때 고객 데이터를 분석하고, 최종적으로 LLM·Agent·Docker 등을 활용해서 AI Agent 서비스를 구현하는 과정인 것 같았다.나의 경우 대기업 부트캠프에 관심을 갖게 된 가장 큰 이유는 현업 데이터와 실제 비즈니스 문제를 기반으로 서비스 개발 프로젝트 경험을 쌓기 위함이었는데,LG전자 AX School에서 진행하는 3가지..

SKALA 야호 마떼루용😘2026 상반기 AI 엔지니어 직무로 첫 취준을 해보며 느낀 점2026년 상반기가 끝나고 그동안 지원한 AI 엔지니어 직무 채용 공고를 분석하며 기업들이 요구하는 역량에 대해 다시 생각해보게 되었다.삼성리서치, CJ제일제당 BIO AI, 롯데이노베이트 등 여러 기업의 JD를 살펴보며 느낀 점은, 기업들은 AI 이론과 모델 구현 능력은 기본 역량으로 보고, '데이터 처리, 소프트웨어 개발, Cloud·MLOps, LLM·Agent 서비스 개발 역량, 비즈니스 문제 정의 및 해결 능력'을 중요하게 보는 것 같았다.기본 서비스 개발 능력 + 인공지능 인재를 원하는 느낌...! 나의 경우 AI 석사 과정을 거치며 연구 및 모델 개발 경험은 있었지만, 실제 서비스 환경에서 요구되는 Cl..

문제 설명n개의 섬 사이에 다리를 건설하는 비용(costs)이 주어질 때, 최소의 비용으로 모든 섬이 서로 통행 가능하도록 만들 때 필요한 최소 비용을 return 하도록 solution을 완성하세요.다리를 여러 번 건너더라도, 도달할 수만 있으면 통행 가능하다고 봅니다. 예를 들어 A 섬과 B 섬 사이에 다리가 있고, B 섬과 C 섬 사이에 다리가 있으면 A 섬과 C 섬은 서로 통행 가능합니다.제한사항섬의 개수 n은 1 이상 100 이하입니다.costs의 길이는 ((n-1) * n) / 2이하입니다.임의의 i에 대해, costs[i][0] 와 costs[i] [1]에는 다리가 연결되는 두 섬의 번호가 들어있고, costs[i] [2]에는 이 두 섬을 연결하는 다리를 건설할 때 드는 비용입니다.같은 연결..

[그래프 용어]노드(Node) = 정점 : 그래프에서 동그라미에 해당되는 부분간선(Edge) = 거리(가중치) : 그래프에서 선에 해당되는 부분오른쪽 예시에서는 4개의 노드와 5개의 엣지로 구성됨 1) Union-Find 알고리즘 (합집합 찾기)대표적인 그래프 알고리즘'합집합 찾기' 또는 '서로소 집합(Disjoint-Set) 알고리즘'이라고 불림여러개의 노드가 존재할 때, 2개의 노드를 선택해서 이 두 노드가 현재 서로 같은 그래프에 속하는지 판별하는 알고리즘 위와 같이 아직 연결되지 않은 8개의 노드가 있다고 하자현재는 각 노드가 자기 자신만을 원소로 갖기 때문에 8개의 집합이 생김이를 테이블로 만들면 아래와 같이 만들 수 있음 (= 모든 값이 자기 자신을 가리키도록 테이블 생성)테이블 첫 행은 각 ..

문제 설명n명의 권투선수가 권투 대회에 참여했고 각각 1번부터 n번까지 번호를 받았습니다. 권투 경기는 1대1 방식으로 진행이 되고, 만약 A 선수가 B 선수보다 실력이 좋다면 A 선수는 B 선수를 항상 이깁니다. 심판은 주어진 경기 결과를 가지고 선수들의 순위를 매기려 합니다. 하지만 몇몇 경기 결과를 분실하여 정확하게 순위를 매길 수 없습니다.선수의 수 n, 경기 결과를 담은 2차원 배열 results가 매개변수로 주어질 때 정확하게 순위를 매길 수 있는 선수의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항선수의 수는 1명 이상 100명 이하입니다.경기 결과는 1개 이상 4,500개 이하입니다.results 배열 각 행 [A, B]는 A 선수가 B 선수를 이겼다는 의미입니다...

그래프 탐색 대표 알고리즘 DFS / BFS탐색(Search)란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정코테에서 매우 자주 등장하는 유형Queue입구와 출구가 모두 뚫려있는 터널과 같은 형태FIFO(First In First Out) 구조 : 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 선입선출 형식의 자료구조컨베이어 벨트처럼 들어온대로 나가는 구조!EX ) 삽입(5) - 삽입(2) - 삽입(3) - 삽입(7) - 삭제() - 삽입(1) - 삽입(4) - 삭제()⇒ 5 2 3 7 1 4 List 자료형을 이용해 기능적으로는 큐를 구현할 수 있음But, List는 시간 복잡도가 더 높아서 비효율적으로 동작할 수 있음만약 pop()으로 원소를 꺼내면 그 후에 나머지 원소들의 위치를 조정해줘야 하기 때문에 O..

그래프 탐색 대표 알고리즘 DFS / BFS탐색(Search)란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정코테에서 매우 자주 등장하는 유형Stack리스트의 한쪽 끝에서 수행되는 선형 리스트의 한가지 형태입구와 출구가 동일한 형태LIFO(Last In First Out) 구조 : 선입후출 형태로 스택에 마지막으로 입력된 자료가 제일 먼저 삭제되는 구조깊은 상자라고 생각했을 때 차곡차곡 넣는데, 마지막에 넣은걸 먼저 꺼낼 수 있는 구조!EX ) 삽입(5) - 삽입(2) - 삽입(3) - 삽입(7) - 삭제() - 삽입(1) - 삽입(4) - 삭제()⇒ 5 2 3 7 1 4 stack = []# 삽입(5)-삽입(2)-삽입(3)-삽입(7)-삭제()-삽입(1)-삽입(4)-삭제()stack.append(5..

자기 자신을 다시 호출하는 함수를 의미DFS, BFS에서 많이 사용함무한히 재귀 함수를 반복하면 어느정도 출력하다 최대 재귀 깊이 초과 메시지 출력됨RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object더보기추가 설명실제로 컴퓨터 시스템 상에서 함수가 재귀적으로 호출되면 컴퓨터 시스템의 스택 프레임에 함수가 반복적으로 쌓여서 가장 마지막에 호출된 함수가 처리가 된 이후에 그 함수를 불렀던 함수까지 처리되는 방식임 실제로는 스택과 같은 형태로 동작한다고 이해할 수 있음즉, 일종의 스택 자료 구조 안에 함수에 대한 정보가 차례대로 담겨서 컴퓨터 메모리에 올라가게 된다고 이해할 수 있음당연히 컴퓨터의 메모리는 한정된 크기만큼..