카카오 AI 네이티브 공채 면접 전형의 구체적인 평가
카카오의 AI 네이티브 공채 면접 전형에서는 어떤 기준으로 평가가 이루어지는지 궁금합니다
특히 면접 시 주로 다루어지는 주제나 질문 유형이요
안녕하세요. 카카오 실무하는 지인에게 얻은 정보기반으로 말씀드릴게요.
최근 카카오는 ‘AI 네이티브’ 인재를 신입공채의 핵심 타깃으로 삼고 있으며, 면접전형에서도 그에 맞춰 평가 항목과 질문이 설계되어 있습니다.
1. 평가 기준
가. 문제 정의력 및 실무 적용력
지원자가 단순히 기술을 아는 것에 그치지 않고, 실제 비즈니스 혹은 사용자 문제가 무엇인지 정의하고 그 문제를 AI 혹은 데이터 기반으로 해결한 경험이 있는지를 봅니다.
나. 데이터 설계·모델 적용·지표 개선 흐름
데이터 수집·정제, 모델 선택, 실서비스에의 적용 그리고 성과측정(예: 전환율, 응답시간 단축 등)까지 전 과정을 이해하고 경험했는지를 평가합니다.
다. 협업 및 도구 활용 능력
AI 툴이나 자동화 도입 경험과 더불어, 비기술직이라도 프롬프트 설계, 윤리·보안 고려 등 AI 관련 협업역량이 중요해졌습니다.
라. 책임 있는 AI 및 윤리·보안 인식
모델을 쓸 때 생길 수 있는 편향, 개인정보보호, 저작권 등의 이슈에 대한 기본 인식과 대응 경험을 묻는 경우가 늘고 있습니다.
2. 면접 질문의 주요 주제 및 유형
면접에서 실제로 자주 다뤄지는 질문 유형을 보면 아래와 같습니다. 준비하실 때 ‘내 경험 → 문제정의 → 해결방법 → 결과 (지표) → 배운점’ 구조로 정리해두는 것이 효과적입니다.
가. “AI 혹은 데이터 활용 경험을 구체적으로 말씀해 주세요”
예: “어떤 문제를 AI로 풀겠다고 생각했나요?”, “데이터는 어떻게 수집·정제했나요?”, “모델 선택 기준은 무엇이었나요?” 등
나. “도구나 협업 환경에서 어떤 역할을 하셨나요?”
예: “생성형 AI 툴을 써 본 경험이 있나요?”, “팀 내에서 기술 외 비전문가와 어떻게 협업했나요?”, “프롬프트 설계나 자동화 도입 경험이 있나요?” 등
다. “실서비스 적용 후 어떤 변화가 있었나요?”
예: “해당 프로젝트 후 바뀐 지표가 있나요?(전환율, 처리시간 등)”, “리팩터링이나 운영 중 장애 대응은 어떻게 했나요?” 등
라. “윤리·보안·데이터 거버넌스 측면에서 고려한 점이 있나요?”
예: “개인정보 보호는 어떻게 했나요?”, “모델 편향은 어떻게 검토했나요?”, “자동화 도입 시 위험요소를 어떻게 관리했나요?” 등
마. 직무 및 조직문화 적합성 질문
직무가 기술이건 서비스 기획이건 간에, 해당 직무에서 ‘AI 네이티브’로서 어떤 가치를 더할 수 있는지, 그리고 조직 문화(빠른 변화, 협업 중심)에서도 잘 어울릴지를 물어보는 경우 많습니다.
3. 실무 팁
자신의 경험을 정량지표로 표현하세요. 예: “응답시간 30% 단축”, “재방문율 12% 증가” 등이 설득력이 있습니다.
기술 나열만 하지 마시고 문제 → 해결 → 결과 흐름이 보이게 서술·답변하세요.
비기술직이라도 ‘AI를 어떻게 도입했고 어떤 효과가 있었는가’에 대한 사례를 준비해 두는 게 유리합니다.
윤리·보안 관련 질문은 마치 체크리스트처럼 준비해 두면 감점요소를 줄일 수 있습니다.
지원하는 계열사 및 직무에 맞춰 사업방향이나 AI 활용 현황을 간략히 알아두면 깊이 있는 답변이 가능합니다.
안녕하세요. 노지한 정보처리기사입니다.
자기소개
지원동기
최근경험한 팀프로젝트에서 맡은 역할과 AI활용사례
기술문제 해결과정 등에서 협업한 사례
등등 입니다.
안녕하세요. 조원우 정보처리기사입니다.
카카오 AI 네이티브 면접의 경우 크게
4가지 범위에서 질문이 나옵니다.
기술역량과 문제해결력, 헙업, 조직 적합성이죠.
경험기반 질문도 많이 나오는데, 작성자님의
포트폴리오를 통해 AI프로젝트 수행시 어려웠던 점은? 어떻게 해결했는가 식의 질문도 많이 합니다.