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
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
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.
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.
출처 있음? '절반은 예전 방식'이라는 수치가 궁금해서. 내 주변 체감은 서류만 AI고 나머지는 거의 사람이던데.