개발자 이직 준비, AI 면접관 시대 정리해봄
최근 이직 준비하면서 느낀 건데, 회사들의 AI 활용 방식이 몇 가지로 나뉘더라고요. 제 경험 기준이라 편향 있을 수 있습니다.
첫 번째 유형은 서류 스크리닝
JD 키워드랑 이력서를 LLM한테 매칭시켜서 1차 필터링합니다. 이 경우 키워드 없이 좋은 경험만 쓰면 그냥 버려질 수 있어요. 저는 지원하는 회사 JD를 AI한테 던져서 어떤 키워드가 겹치는지 체크하고, 그 표현으로 이력서를 다듬었습니다. 이거 하고 서류 통과율이 확 올랐어요.
두 번째 유형은 AI 역량 면접
"AI 툴 어떻게 활용하나요" 를 실제로 물어봅니다. 여기서 잘 나오려면 구체적인 사례가 있어야 해요. "코드 리뷰 전에 정적 분석 결과를 정리해서 붙여달라고 한다" 같은 식으로 워크플로우를 말하면 좋아하더군요.
세 번째는 그냥 원래대로
여전히 사람이 다 보고 기술면접도 예전 방식 그대로인 곳이 절반은 됩니다. 오히려 요즘은 AI 활용 못 하게 하는 회사도 있어요. 보안 정책인지, 그냥 안 바뀐 건지 모르겠지만.
정리하면 준비할 건 두 갈래입니다. 하나는 여전히 기본기(CS, 알고리즘), 다른 하나는 "내가 AI를 어떻게 일에 써먹는가"에 대한 구체적 스토리. 후자는 예전엔 없던 항목인데 이제 거의 필수가 됐어요.
한 줄 요약: AI 잘 쓰는 것도 스펙이 되었습니다. 이상하게 들리지만 진짜예요.
5 개의 답변
근데 세 번째 유형에서 'AI 못 쓰게 하는 회사'를 그냥 안 바뀐 곳 취급하는 건 좀 아닌 듯. 소스코드 외부 LLM에 붙이는 거 자체가 계약 위반인 프로젝트도 많아요. 보안 정책이면 정책이라고 써줘야지.
두 번째 유형 질문 진짜 많아졌음. 근데 'AI 잘 씁니다'만 말하면 다들 똑같아 보여서 오히려 역효과더라. 나는 실패한 사례도 같이 말했는데, 그게 반응 훨씬 좋았음. 예를 들어 생성 코드를 그대로 머지했다가 롤백한 얘기 같은 거.
출처 있음? '절반은 예전 방식'이라는 수치가 궁금해서. 내 주변 체감은 서류만 AI고 나머지는 거의 사람이던데.
ㅇㅈ 특히 1번 공감. 나도 JD 키워드 하나도 안 맞춰서 두 달 동안 서류 광탈하다가, 그 뒤로 JD 보고 표현만 바꿨더니 바로 면접 잡히더라. 실력이 아니라 최적화 문제였던 거임ㅋㅋ
글쎄, 키워드 맞추기로 통과율 올랐다는 건 그 회사가 그만큼 얕게 본다는 뜻 아닌가. 나는 그런 식으로 뽑는 곳은 걸러지는 게 맞다고 봄. 어차피 들어가도 일 이상할 확률 높음.