Q. AI 채용 전형 관련 질문드립니다!

답변 3

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 77%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 채용 전형에 대해 말씀드리자면 일반적으로 서류 전형 후 코딩 테스트나 과제가 이어지는 방식이 맞습니다. IT 직무에서 필기시험이 덜 보이는 이유는 AI 분야에서 실무 능력을 평가하는 데 중점을 두기 때문입니다. 따라서 면접에서 필요한 기초적인 개념이나 실제 경험을 중시하는 경우가 많습니다. ML/DL 같은 내용을 다루는 경우가 많아, 이 분야의 개념을 잘 정리해보시면 좋을 것 같습니다. SKCT와 같은 인적성 검사와 ML/DL 관련 개념을 함께 준비하는 것도 좋은 전략입니다. 독학이나 스터디를 통해 기초를 강화하는 게 중요해요. 주 사용 기술이 아닌 경우에도 자신이 가진 경험과 학습 의지를 잘 전달한다면 긍정적인 평가를 받을 수 있습니다. 지원 자격이 명확하지 않더라도, 본인의 성장 가능성을 잘 어필하는 것이 중요하니 지원해보시길 권장합니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 59%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ AI 직무는 일반 개발과 전형 구조가 조금 다릅니다. 서류 이후 코딩테스트 대신 과제나 프로젝트 검증 중심으로 진행되는 경우가 많고, 필기형 CS 시험보다는 모델 이해도와 구현 경험을 더 중요하게 봅니다. 다만 일부 기업은 SKCT 같은 인적성을 함께 요구하기도 합니다. 준비는 ML DL 개념 암기만으로는 부족하고, 모델을 직접 구현하고 성능 개선해본 경험이 핵심입니다. 왜 이 모델을 썼는지, 어떤 문제를 어떻게 해결했는지 설명할 수 있어야 합니다. 지원 자격에 있는 기술을 모두 갖출 필요는 없습니다. 온디바이스 경험이 없어도 관련 프로젝트나 유사 문제 해결 경험이 있다면 충분히 지원 가능합니다. 결국 합격은 기술 나열이 아니라 문제 해결 경험으로 결정됩니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 62%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● AI 직무는 일반 개발과 다르게 필기보다 과제와 프로젝트 검증 비중이 훨씬 큽니다. 그래서 서류 이후 과제나 코딩 그리고 면접 흐름이 일반적입니다. 준비도 CS보다는 ML DL 개념과 직접 구현 경험이 더 중요합니다. 또한 요구 기술이 달라도 지원은 충분히 가능합니다. 기업은 완벽한 스택보다 문제 해결 경험과 확장 가능성을 봅니다. 핵심은 특정 모델이 아니라 데이터를 다루고 모델을 적용해 결과를 낸 경험입니다.

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